AI-Native Cybersecurity คืออะไร?

ความสามารถของ AI ในการจัดการการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และการดำเนินการตามคำแนะนำในโลกแห่งความเป็นจริง ทำให้ AI กลายเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับความปลอดภัยทางไซเบอร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของทีมรักษาความปลอดภัยที่ทำงานหนักเกินไป และภัยคุกคามด้านความปลอดภัยระหว่างประเทศที่เพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ อย่างไรก็ตาม การรวม AI เข้ากับโซลูชันความปลอดภัยที่มีอยู่แล้วทำให้ยากต่อการแยกแยะอย่างแน่ชัดว่าทีมรักษาความปลอดภัยของคุณจะได้รับประโยชน์จากอะไร และยิ่งยากที่จะมองเห็นศักยภาพที่แท้จริงของ GenAI ในภาคสนาม อย่างไรก็ตาม เครื่องมือรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ใช้ AI ช่วยให้ผู้นำด้านความปลอดภัยสามารถสำรวจศักยภาพได้ด้วยตนเอง

เพื่อหลีกเลี่ยงการโฆษณาเกินจริงที่มีความเสี่ยงสูง ให้เริ่มต้นด้วยการรักษาความปลอดภัยแอปพลิเคชันแบบเปลือยเปล่าที่มีอยู่แล้ว: จากนั้น ระบุปัญหาเฉพาะที่รบกวนทีมของคุณ ด้วยวิธีนี้ คุณจะได้รับการติดตั้งกรอบการทำงานที่ถูกต้องเพื่อเจาะลึกศักยภาพของ GenAI โดยไม่ถูกกระแสเกิน

บทความนี้จะให้ภาพรวมระดับสูงของแนวทางการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ใช้ AI เป็นหลัก และอธิบายว่า Open- ของ Stellar Cyber ​​เป็นอย่างไรXDR เป็นขั้นตอนต่อไป

#image_title

AI และการเรียนรู้ของเครื่องช่วยปรับปรุงความปลอดภัยทางไซเบอร์ขององค์กรได้อย่างไร

เชื่อมโยงทุกจุดในภูมิทัศน์ภัยคุกคามที่ซับซ้อน

#image_title

สัมผัสประสบการณ์การรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในการดำเนินการ!

ค้นพบ AI อันล้ำสมัยของ Stellar Cyber ​​เพื่อการตรวจจับและตอบสนองภัยคุกคามในทันที กำหนดเวลาการสาธิตของคุณวันนี้!

ผู้โจมตีใช้ AI อย่างไร

การได้เห็นว่า AI ถูกนำมาใช้กับองค์กรอย่างไรสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกในระดับหนึ่งว่าเครื่องมือของคุณจำเป็นต้องปรับตัวอย่างไรเพื่อรักษาชั้นการป้องกันรอบๆ พนักงาน ฐานข้อมูล และเครือข่ายของคุณ

หนึ่งในการใช้ AI ที่ชัดเจนที่สุดในความปลอดภัยทางไซเบอร์นั้นอยู่ในขอบเขตของฟิชชิ่ง ในขณะที่เหยื่อการโจมตีเคยต้องอาศัยการพิมพ์ผิดและข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์เพื่อกำจัดข้อความที่น่าสงสัยออกไป แต่แนวทางการป้องกันนี้ส่วนใหญ่ถูกตัดขาดพร้อมกับการเพิ่มขึ้น ของ LLM แบบกำเนิดที่เผยแพร่ต่อสาธารณะ ซึ่งมีไวยากรณ์และการสะกดคำที่สมบูรณ์แบบโดยไม่มีค่าใช้จ่ายหรือต่ำ ในทางกลับกัน การฝึกอบรมเพื่อตระหนักรู้ด้านความปลอดภัยกำลังต่อสู้กับประสิทธิภาพที่ลดลงกว่าที่เคยเป็นมา โมเดล AI ยังสนับสนุนช่องทางการโจมตีแบบไม่พฤติกรรม เนื่องจากสามารถสร้างและแก้ไขโค้ดที่เป็นอันตรายได้อย่างมีประสิทธิภาพ

แม้ว่า GenAI จะสามารถโจมตีได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่ก็ยังเป็นช่องทางสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยเพื่อทำให้งานที่กินเวลาก่อนหน้านี้เป็นไปโดยอัตโนมัติและเป็นประชาธิปไตย

อะไรทำให้ AI ยอดเยี่ยมสำหรับการรักษาความปลอดภัย?

พูดง่ายๆ ก็คือ AI อยู่ในตำแหน่งที่ดีในการนำเข้าและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล พิจารณาข้อมูลด้านภัยคุกคามที่มีอยู่แล้ว: ด้วยการแจ้งเตือนหลายร้อยครั้งต่อวันผ่านซอฟต์แวร์และเซิร์ฟเวอร์ที่ต่างกันและหลากหลายในทำนองเดียวกัน ครั้งหนึ่งเคยคิดว่าเป็นไปไม่ได้เลยที่จะให้องค์กรทันต่อการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วดังกล่าว สิ่งนี้สะท้อนให้เห็นในสถิติ: ในปี 2020 – ไม่นานก่อนที่ AI จะระเบิดสู่สาธารณะ – มันต้องใช้เวลา โดยเฉลี่ย 34 วันสำหรับการติดตั้งแพทช์ที่สำคัญ.

อย่างไรก็ตาม ในปัจจุบัน ความสามารถของ AI ในการรับข้อมูลปริมาณมหาศาลดังกล่าวทำให้องค์กรต่างๆ มีแนวทางใหม่ในการจัดการช่องโหว่ ด้วยข่าวกรองภัยคุกคามที่ครบถ้วนที่สามารถนำไปใช้ได้โดยอัตโนมัติ การพึ่งพาการตรวจสอบด้วยตนเอง การแยกส่วน และการป้องกันการรักษาความปลอดภัยมากเกินไปในอดีตสามารถถูกลบออกได้ โดยนักวิเคราะห์ไม่จำเป็นต้องใช้เวลามากเท่าเดิมในการค้นหาบันทึกและติดตั้งแพตช์อีกต่อไป

AI ยกระดับความปลอดภัยภาคพื้นดินได้อย่างไร

เครื่องมือและกลยุทธ์ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์สมัยใหม่ในปัจจุบันขึ้นอยู่กับการผสมผสานขององค์ประกอบที่เกี่ยวข้องกับ AI:

การเรียนรู้เครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องซึ่งเป็นชุดย่อยของ AI มีบทบาทสำคัญในความปลอดภัยทางไซเบอร์โดยทำให้ระบบสามารถจดจำรูปแบบและเรียนรู้จากเหตุการณ์ในอดีต อัลกอริธึม ML วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อระบุรูปแบบที่บ่งบอกถึงภัยคุกคามด้านความปลอดภัย ตัวอย่างเช่น ML สามารถแยกความแตกต่างระหว่างการรับส่งข้อมูลเครือข่ายปกติและกิจกรรมที่เป็นอันตรายโดยการเรียนรู้จากข้อมูลประวัติ กระบวนการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องนี้ช่วยเพิ่มความสามารถในการตรวจจับภัยคุกคามใหม่ๆ และปรับปรุงความยืดหยุ่นโดยรวมของมาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ ซึ่งเป็นองค์ประกอบ AI ที่สำคัญอีกประการหนึ่ง แปลภาษามนุษย์เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของนักวิเคราะห์ในการดำเนินงาน และทำให้การตัดสินใจด้านความปลอดภัยเป็นประชาธิปไตยทั่วทั้งทีม NLP สามารถแยกวิเคราะห์และวิเคราะห์ข้อความจากแหล่งต่างๆ เช่น รายงานข่าวกรองภัยคุกคาม โซเชียลมีเดีย และฟอรัม เพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น ความสามารถนี้ช่วยให้นักวิเคราะห์ความปลอดภัยเข้าใจและตอบสนองต่อภัยคุกคามที่เกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็ว โดยไม่ต้องกรองข้อมูลจำนวนมหาศาลด้วยตนเอง นอกจากนี้ NLP ยังอำนวยความสะดวกในการสื่อสารและการตัดสินใจที่ดีขึ้นระหว่างสมาชิกในทีมโดยการให้ข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนและนำไปปฏิบัติได้ซึ่งได้มาจากข้อมูลข้อความที่ซับซ้อน

การทำเหมืองข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหารูปแบบและข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า ซึ่งเป็นกระบวนการที่ได้รับการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญโดย AI ในความปลอดภัยทางไซเบอร์ การทำเหมืองข้อมูลสามารถระบุความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูลที่อาจบ่งบอกถึงช่องโหว่ด้านความปลอดภัยหรือกิจกรรมที่เป็นอันตราย ด้วยการใช้ประโยชน์จากเทคนิคการขุดข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI องค์กรสามารถตรวจจับสัญญาณที่ละเอียดอ่อนของการละเมิดหรือความผิดปกติที่วิธีการแบบเดิมๆ อาจมองข้ามไป วิธีการเชิงรุกนี้ช่วยให้สามารถเข้าแทรกแซงได้ทันท่วงทีและเสริมความแข็งแกร่งให้กับมาตรการรักษาความปลอดภัยโดยรวม

การตัดสินใจโดยอัตโนมัติ

การตัดสินใจอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนโดย AI ช่วยให้สามารถตอบสนองต่อภัยคุกคามที่ระบุได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ เมื่อ AI ตรวจพบเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย AI จะสามารถเริ่มต้นการดำเนินการที่กำหนดไว้ล่วงหน้าได้โดยอัตโนมัติ เช่น การแยกระบบที่ได้รับผลกระทบ การปิดกั้นการรับส่งข้อมูลที่เป็นอันตราย หรือการแจ้งบุคลากรที่เกี่ยวข้อง ความสามารถในการตอบสนองที่รวดเร็วนี้ช่วยลดโอกาสของผู้โจมตีให้เหลือน้อยที่สุด ลดความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นจากเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย และช่วยให้องค์กรต่างๆ ปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ การตัดสินใจแบบอัตโนมัติยังแบ่งเบาภาระของนักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์ ช่วยให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่ซับซ้อนและมีกลยุทธ์มากขึ้น

นำ AI มาสู่แถวหน้าของกลยุทธ์ความปลอดภัยของคุณด้วย Stellar Cyber

ลดเวลาหยุดนิ่งจากสัปดาห์เหลือเพียงวินาทีโดยการรวบรวมข้อมูลจากทุกช่องทางของกลุ่มการรักษาความปลอดภัยของคุณ: Stellar Cyber ​​นำเสนอการจัดการข้อมูลอัจฉริยะที่รวบรวมข้อมูลนี้เข้ากับเหตุการณ์ต่างๆ สิ่งนี้ไม่เพียงช่วยลดการแจ้งเตือนที่ผิดพลาดได้อย่างมาก แต่ยังเป็นแพลตฟอร์มสำหรับการเติบโตด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์แบบ AI ในรูปแบบของแพลตฟอร์มข่าวกรองภัยคุกคามของเรา ซึ่งจะรวมฟีดข่าวกรองภัยคุกคามที่เกี่ยวข้องทั้งหมดเข้ากับภัยคุกคามที่ตรวจพบ เพื่อระบุสาเหตุที่แท้จริงที่เป็นไปได้โดยอัตโนมัติ

ในขณะเดียวกันกับกระบวนการนี้คือการวิเคราะห์อย่างต่อเนื่องของ Stellar Cyber ​​เกี่ยวกับแนวความปลอดภัยของคุณเอง ด้วยการเก็บรวบรวมการวัดและส่งข้อมูลทางไกลและข้อมูลจากกลุ่มเทคโนโลยีความปลอดภัยที่มีอยู่ คุณจะสามารถทำการปรับปรุงกระบวนการปัจจุบันของคุณซ้ำๆ และลดภาระของพนักงานเมื่อเรียนรู้วิธีใช้เครื่องมือใหม่ สุดท้ายนี้ นอกจากความสามารถในการประเมินบันทึก การแจ้งเตือน และการอนุญาตทั่วทั้งกลุ่มเทคโนโลยีของคุณแล้ว Stellar ยังสามารถตอบสนองผ่านช่องทางเดียวกันเหล่านั้น ซึ่งช่วยลดเวลาเฉลี่ยในการตอบสนองได้อย่างมาก

ปิดการโจมตีและควบคุมพื้นผิวการโจมตีของคุณอีกครั้งด้วย Stellar Cyber ​​– ดูว่าคุณสามารถขับเคลื่อนประสิทธิภาพ SecOps และบรรลุความปลอดภัยทางไซเบอร์แบบ AI ได้อย่างไรวันนี้.

 

ฟังดูดีเกินไปที่จะ
จริงมั้ย?
ดูด้วยตัวคุณเอง!

เลื่อนไปที่ด้านบน