Що таке кібербезпека, створена на основі штучного інтелекту?
Здатність штучного інтелекту обробляти масштабний аналіз даних та впроваджувати рекомендації з реального світу робить його потенційно важливим інструментом для кібербезпеки, особливо в контексті перевантажених команд безпеки та постійно зростаючих міжнародних загроз безпеці. Однак просте інтегрування штучного інтелекту з уже існуючими рішеннями безпеки ускладнює точне визначення того, від чого виграє ваша команда безпеки, і ще важче візуалізувати справжній потенціал GenAI у цій галузі. Однак інструменти кібербезпеки на основі штучного інтелекту дозволяють керівникам сфери безпеки самостійно досліджувати цей потенціал.
Щоб уникнути ажіотажу навколо високого ризику, почніть із базових засобів безпеки додатків, які вже є у вашому розпорядженні: звідти визначте конкретні проблеми, що турбують ваші команди. Таким чином, ви отримаєте правильну основу для заглиблення в потенціал GenAI, не захоплюючись ажіотажем.
У цій статті буде надано загальний огляд підходів до кібербезпеки на основі штучного інтелекту та пояснено, як відкрита платформа Stellar Cyber...XDR забезпечує наступний крок.
Як штучний інтелект та машинне навчання покращують кібербезпеку підприємств
З'єднання всіх точок у складному ландшафті загроз
Відчуйте безпеку на базі штучного інтелекту в дії!
Відкрийте для себе передовий штучний інтелект Stellar Cyber для миттєвого виявлення загроз та реагування на них. Заплануйте свою демонстрацію вже сьогодні!
Як зловмисники використовують штучний інтелект
Спостереження за тим, як штучний інтелект використовується проти організацій, може дати певне уявлення про те, як ваші інструменти повинні адаптуватися, щоб зберегти захисний шар навколо ваших співробітників, баз даних та мереж.
Одним із найбільш очевидних застосувань ШІ в кібербезпеці є сфера фішингу: тоді як жертви атак колись могли покладатися на друкарські помилки та граматичні помилки, щоб відсіяти підозрілі повідомлення, цей шлях захисту значною мірою був відрізаний із появою загальнодоступних генеративних LLM, які пропонують ідеальну граматику та орфографію безкоштовно або за низькою ціною. У свою чергу, навчання з питань обізнаності в галузі безпеки бореться з меншою ефективністю, ніж будь-коли раніше. Моделі ШІ також підсилюють неповедінкові шляхи атак, оскільки вони здатні ефективно створювати та редагувати шкідливий код.
Незважаючи на здатність GenAI підвищувати ефективність атак, він також надає експертам з безпеки можливість автоматизувати та демократизувати завдання, які раніше вимагали багато часу.
Що робить ШІ таким чудовим для безпеки?
Простіше кажучи, ШІ має унікальні можливості для обробки та аналізу величезних обсягів даних. Розглянемо вже існуючу галузь розвідки про загрози: з сотнями сповіщень на день, через так само різнорідне та масштабне програмне забезпечення та сервери, колись вважалося неможливим тримати підприємство в курсі таких швидких змін. Це відображається у статистиці: у 2020 році – незадовго до публічного вибуху ШІ – знадобилося... в середньому 34 дні для впровадження критичних виправлень.
Однак тепер здатність штучного інтелекту обробляти такі великі обсяги даних надає організаціям новий підхід до управління вразливостями. Завдяки автоматичному впровадженню зрілої аналітики загроз, історична надмірна залежність від ручного розслідування, сортування та посилення захисту може бути усунена, і аналітикам більше не потрібно витрачати стільки часу на фізичне переглядання журналів та встановлення виправлень.
Як штучний інтелект покращує безпеку на місцях
навчання за допомогою машини
Обробка природної мови
Обробка природної мови, ще один важливий компонент штучного інтелекту, інтерпретує людську мову, щоб оптимізувати досвід аналітиків під час виконання завдань та демократизувати прийняття рішень щодо безпеки в різних командах. NLP може аналізувати текст з різних джерел, таких як звіти про розвідку загроз, соціальні мережі та форуми, щоб витягувати відповідну інформацію про потенційні загрози. Ця можливість дозволяє аналітикам безпеки швидко розуміти та реагувати на нові загрози, не переглядаючи вручну величезні обсяги даних. Крім того, NLP сприяє кращій комунікації та прийняттю рішень між членами команди, надаючи чіткі та практичні висновки, отримані зі складних текстових даних.
Видобуток даних
Автоматизоване прийняття рішень
Виведіть ШІ на передній план вашої стратегії безпеки за допомогою Stellar Cyber
Скоротіть час очікування з тижнів до секунд, агрегуючи інформацію з усіх каналів вашого стеку безпеки: Stellar Cyber пропонує інтелектуальне управління даними, яке об’єднує ці дані в інциденти. Це не тільки значно зменшує кількість хибних тривог, але й додатково забезпечує платформу для розвитку кібербезпеки на основі штучного інтелекту у вигляді нашої платформи розвідки загроз. Вона об’єднує всі відповідні дані розвідки загроз у виявлені загрози, щоб автоматично ідентифікувати потенційну першопричину.
Одночасно з цим процесом Stellar Cyber постійно аналізує ваш власний ландшафт безпеки. Збираючи телеметрію та дані з вашого існуючого стеку технологій безпеки, ви можете вносити ітеративні покращення до своїх поточних процесів, зменшуючи навантаження на співробітників під час навчання користуванню новим інструментом. Нарешті, поряд з можливістю оцінювати журнали, сповіщення та авторизації в усьому вашому технологічному стеку, Stellar може реагувати через ті ж канали, що значно скорочує середній час реагування.
Зупинити атаки та відновити цілісний контроль над поверхнею атаки за допомогою Stellar Cyber – Дізнайтеся, як ви можете підвищити продуктивність SecOps та досягти кібербезпеки на основі штучного інтелекту вже сьогодні.
