Wat is AI-native cyberbeveiliging?
Het vermogen van AI om grootschalige data-analyse uit te voeren en aanbevelingen uit de praktijk te implementeren, maakt het tot een potentieel cruciaal instrument voor cyberbeveiliging – vooral in de context van overbelaste beveiligingsteams en steeds toenemende internationale veiligheidsdreigingen. Het simpelweg koppelen van AI aan reeds bestaande beveiligingsoplossingen maakt het echter moeilijk om precies te onderscheiden waar uw beveiligingsteam van zal profiteren, en nog moeilijker om het echte potentieel van GenAI in het veld te visualiseren. Op AI gebaseerde cyberbeveiligingstools stellen veiligheidsleiders echter in staat om zelf het potentieel te verkennen.
Om hypes met een hoog risico te voorkomen, begint u met de kale applicatiebeveiliging die u al tot uw beschikking heeft: van daaruit kunt u de specifieke pijnpunten vaststellen waar uw teams last van hebben. Op deze manier ben je uitgerust met het juiste raamwerk om je te verdiepen in het potentieel van GenAI, zonder je te laten meeslepen door de hype.
Dit artikel geeft een algemeen overzicht van AI-native cybersecurity-benaderingen en legt uit hoe Stellar Cyber's Open-XDR biedt de volgende stap.
Hoe AI en machine learning de cyberbeveiliging van ondernemingen verbeteren
Alle punten in een complex dreigingslandschap met elkaar verbinden
Ervaar AI-aangedreven beveiliging in actie!
Ontdek de geavanceerde AI van Stellar Cyber voor onmiddellijke detectie en reactie op bedreigingen. Plan vandaag nog uw demo!
Hoe AI wordt gebruikt door aanvallers
Als u ziet hoe AI tegen organisaties wordt ingezet, kunt u enig inzicht krijgen in hoe uw tools zich moeten aanpassen om een beschermende laag rond uw werknemers, databases en netwerken te behouden.
Een van de meest voor de hand liggende toepassingen van AI op het gebied van cyberbeveiliging vindt plaats op het gebied van phishing: waar slachtoffers van aanvallen ooit konden vertrouwen op typefouten en grammaticale fouten om verdachte berichten te verwijderen, is deze verdedigingsweg grotendeels afgesneden door de opkomst van van openbaar beschikbare generatieve LLM's, die perfecte grammatica en spelling bieden, zonder of tegen lage kosten. Op zijn beurt kampt de training in beveiligingsbewustzijn met een lagere efficiëntie dan ooit tevoren. AI-modellen ondersteunen ook niet-gedragsmatige aanvalsmogelijkheden, omdat ze op efficiënte wijze kwaadaardige code kunnen creëren en bewerken.
Ondanks het vermogen van GenAI om aanvallen efficiënter te maken, biedt het beveiligingsexperts ook de mogelijkheid om voorheen tijdrovende taken te automatiseren en te democratiseren.
Wat maakt AI zo geweldig voor beveiliging?
Simpel gezegd is AI bij uitstek geschikt om enorme hoeveelheden data te verwerken en te analyseren. Neem bijvoorbeeld het bestaande vakgebied van dreigingsinformatie: met honderden waarschuwingen per dag, verspreid over uiteenlopende software en servers, werd het ooit als onmogelijk beschouwd om een bedrijf op de hoogte te houden van zulke snelle veranderingen. Dit wordt weerspiegeld in de statistieken: in 2020 – kort voor de publieke doorbraak van AI – duurde het gemiddeld 34 dagen voordat kritieke patches werden geïmplementeerd.
Nu biedt het vermogen van AI om zulke grote hoeveelheden gegevens op te nemen organisaties echter een nieuwe benadering van kwetsbaarheidsbeheer. Nu volwassen dreigingsinformatie automatisch kan worden geïmplementeerd, kan de historische overmatige afhankelijkheid van handmatig onderzoek, triaging en beveiligingsversterkende verdedigingen worden weggenomen, waarbij analisten niet langer zoveel tijd hoeven te besteden aan het fysiek doorzoeken van logboeken en het installeren van patches.
Hoe AI de veiligheid op het terrein een boost geeft
machine learning
Natuurlijke taalverwerking
Natuurlijke taalverwerking, een andere essentiële AI-component, interpreteert menselijke taal om de ervaring van analisten bij het uitvoeren van taken te stroomlijnen en de besluitvorming over beveiliging binnen teams te democratiseren. NLP kan tekst uit diverse bronnen parseren en analyseren, zoals rapporten over bedreigingsinformatie, sociale media en forums, om relevante informatie over potentiële bedreigingen te extraheren. Dankzij deze mogelijkheid kunnen beveiligingsanalisten snel opkomende bedreigingen begrijpen en erop reageren zonder handmatig door grote hoeveelheden gegevens te hoeven bladeren. Bovendien vergemakkelijkt NLP betere communicatie en besluitvorming tussen teamleden door duidelijke, bruikbare inzichten te bieden die zijn afgeleid van complexe tekstuele gegevens.
data mining
Geautomatiseerde besluitvorming
Breng AI op de voorgrond van uw beveiligingsstrategie met Stellar Cyber
Verkort de verblijftijd van weken naar seconden door informatie uit alle kanalen van uw beveiligingsstack samen te voegen: Stellar Cyber biedt intelligent gegevensbeheer dat deze gegevens verzamelt in incidenten. Dit vermindert niet alleen het aantal valse alarmen drastisch, maar biedt ook een platform voor AI-native cybersecurity-groei in de vorm van ons threat intelligence-platform. Hierdoor worden alle relevante bedreigingsinformatie samengevoegd tot gedetecteerde bedreigingen, om automatisch een potentiële hoofdoorzaak te identificeren.
Gelijktijdig met dit proces vindt Stellar Cyber's continue analyse plaats van uw eigen beveiligingslandschap. Door de telemetrie en gegevens uit uw bestaande beveiligingstechnologie te verzamelen, kunt u iteratieve verbeteringen aanbrengen in uw huidige processen, waardoor de last voor werknemers wordt verminderd bij het leren gebruiken van een nieuwe tool. Ten slotte kan Stellar – naast de mogelijkheid om logs, waarschuwingen en autorisaties in uw hele tech-stack te beoordelen – via dezelfde kanalen reageren, waardoor de Mean Time to Response drastisch wordt verkort.
Stop aanvallen en herwin de controle over uw aanvalsoppervlak met Stellar Cyber – ontdek hoe u de SecOps-prestaties kunt verbeteren en vandaag nog AI-native cybersecurity kunt realiseren.
