Hogyan használható a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban?

Bevezetés

A generatív MI – olyan mesterséges intelligencia rendszerek, amelyek képesek új tartalmak vagy előrejelzések létrehozására – transzformatív erőként jelenik meg a kiberbiztonságban. Az olyan eszközök, mint az OpenAI GPT-4-je, képesek összetett adatok elemzésére és emberszerű szövegek generálására, lehetővé téve az új megközelítéseket a kiberfenyegetések elleni védekezéshez. A kiberbiztonsági szakemberek és az iparágak üzleti döntéshozói azt vizsgálják, hogy a generatív MI hogyan erősítheti meg a védelmet a folyamatosan változó támadásokkal szemben. A pénzügyektől és az egészségügytől a kiskereskedelemig és a kormányzatig minden szektor szervezetei kifinomult adathalász kísérletekkel, rosszindulatú programokkal és más fenyegetésekkel szembesülnek, amelyekkel a generatív MI segíthet szembenézni. Ebben a tanulmányban azt vizsgáljuk, hogyan használható a generatív MI a kiberbiztonságban , kiemelve a valós alkalmazásokat, a jövőbeli lehetőségeket és az alkalmazás fontos szempontjait.

A generatív mesterséges intelligencia (MI) abban különbözik a hagyományos analitikus MI-től, hogy nemcsak mintákat észlel, hanem tartalmat is hoz létre – legyen szó akár támadások szimulálásáról a védelem betanítása érdekében, akár természetes nyelvű magyarázatok előállításáról összetett biztonsági adatokra. Ez a kettős képesség kétélű fegyverré teszi: hatékony új védelmi eszközöket kínál, de a fenyegetéseket elkövető szereplők is kihasználhatják azokat. A következő szakaszok a generatív MI kiberbiztonsági felhasználási eseteinek széles skáláját vizsgálják, az adathalászat észlelésének automatizálásától az incidensekre adott válaszok javításáig. Azt is tárgyaljuk, hogy milyen előnyöket ígérnek ezek az MI-innovációk, valamint azokat a kockázatokat (mint például a MI-„hallucinációk” vagy ellenséges visszaélések), amelyeket a szervezeteknek kezelniük kell. Végül gyakorlati tanulságokat nyújtunk, amelyek segítenek a vállalkozásoknak a generatív MI kiberbiztonsági stratégiáikba való értékelésében és felelősségteljes integrálásában.

Generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban: áttekintés

A generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban olyan MI-modellekre utal – gyakran nagy nyelvi modellekre vagy más neurális hálózatokra –, amelyek elemzéseket, ajánlásokat, kódot vagy akár szintetikus adatokat tudnak generálni a biztonsági feladatok segítésére. A tisztán prediktív modellekkel ellentétben a generatív mesterséges intelligencia képes forgatókönyveket szimulálni, és ember által olvasható kimeneteket (pl. jelentéseket, riasztásokat vagy akár rosszindulatú kódmintákat) előállítani a betanítási adatai alapján. Ezt a képességet előrejelzésére, észlelésére és azokra való reagálásra használják ki a korábbinál dinamikusabb módon ( Mi a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban? - Palo Alto Networks ). Például a generatív modellek képesek hatalmas naplókat vagy fenyegetésinformációs adattárakat elemezni, és tömör összefoglalót vagy javasolt intézkedést készíteni, szinte úgy működve, mint egy MI „asszisztens” a biztonsági csapatok számára.

A generatív mesterséges intelligencia korai kibervédelmi alkalmazásai ígéretesnek bizonyultak. 2023-ban a Microsoft bemutatta a Security Copilotot , egy GPT-4-alapú asszisztenst biztonsági elemzők számára, amely segít azonosítani a behatolásokat és átvizsgálni a Microsoft által naponta feldolgozott 65 billió jelet ( A Microsoft Security Copilot egy új GPT-4 mesterséges intelligencia asszisztens kiberbiztonsághoz | The Verge ). Az elemzők természetes nyelven is kérhetik ezt a rendszert (pl. „Összefoglalja az elmúlt 24 óra összes biztonsági incidensét” ), és a kopilot hasznos narratív összefoglalót készít. Hasonlóképpen, a Google fenyegetésfelderítő mesterséges intelligenciája Gemini nevű generatív modellt használ a Google hatalmas fenyegetésinformációs adatbázisában való párbeszédes kereséshez, gyorsan elemzi a gyanús kódot, és összefoglalja az eredményeket a rosszindulatú programok vadászainak segítésére ( Hogyan használható a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban? 10 valós példa ). Ezek a példák illusztrálják a potenciált: a generatív mesterséges intelligencia képes feldolgozni az összetett, nagyméretű kiberbiztonsági adatokat, és könnyen hozzáférhető formában bemutatni az információkat, felgyorsítva a döntéshozatalt.

Ugyanakkor a generatív MI képes rendkívül realisztikus hamis tartalmakat létrehozni, ami áldás a szimuláció és a képzés számára (és sajnos a társadalmi manipulációt alkalmazó támadók számára is). Ahogy a konkrét használati esetekre térünk át, látni fogjuk, hogy a generatív MI információszintézisre és -elemzésre való számos kiberbiztonsági alkalmazásának alapját képezi. Az alábbiakban a legfontosabb használati eseteket vizsgáljuk meg, az adathalászat megelőzésétől a biztonságos szoftverfejlesztésig mindent felölelve, példákkal bemutatva, hogyan alkalmazzák mindegyiket a különböző iparágakban.

A generatív mesterséges intelligencia főbb alkalmazásai a kiberbiztonságban

Ábra: A generatív mesterséges intelligencia kiberbiztonsági felhasználási esetei közé tartoznak a biztonsági csapatok számára készült AI-alapú másodpilóták, a kód sebezhetőségi elemzése, az adaptív fenyegetésészlelés, a nulladik napi támadások szimulációja, a fokozott biometrikus biztonság és az adathalászat észlelése ( 6 felhasználási eset a generatív mesterséges intelligenciához a kiberbiztonságban [+ példa] ).

Adathalászat észlelése és megelőzése

Az adathalászat továbbra is az egyik legelterjedtebb kiberfenyegetés, amely ráveszi a felhasználókat, hogy rosszindulatú linkekre kattintsanak, vagy megadják hitelesítő adataikat. A generatív mesterséges intelligenciát (MI) alkalmazzák mind az adathalász kísérletek észlelésére , mind a felhasználók képzésének megerősítésére a sikeres támadások megelőzése érdekében. A védekező oldalon a MI-modellek elemezhetik az e-mailek tartalmát és a feladók viselkedését, hogy kiszűrjék az adathalászat finom jeleit, amelyeket a szabályalapú szűrők esetleg nem figyelnek meg. A legitim és a csalárd e-mailek nagyméretű adathalmazaiból tanulva a generatív modell megjelölheti a hangnemben, a megfogalmazásban vagy a kontextusban található rendellenességeket, amelyek csalásra utalnak – még akkor is, ha a nyelvtan és a helyesírás már nem árulja el. Valójában a Palo Alto Networks kutatói megjegyzik, hogy a generatív MI képes azonosítani az „adathalász e-mailek finom jeleit, amelyek egyébként észrevétlenek maradnának”, segítve a szervezeteket abban, hogy egy lépéssel a csalók előtt járjanak ( Mi a generatív MI a kiberbiztonságban? - Palo Alto Networks ).

A biztonsági csapatok generatív mesterséges intelligenciát is használnak adathalász támadások szimulálására képzési és elemzési célokra. Például az Ironscales bemutatott egy GPT-alapú adathalász szimulációs eszközt, amely automatikusan generál hamis adathalász e-maileket, amelyeket a szervezet alkalmazottaira szabtak ( Hogyan használható a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban? 10 valós példa ). Ezek a mesterséges intelligencia által létrehozott e-mailek a legújabb támadási taktikákat tükrözik, és reális gyakorlatot adnak a személyzetnek az adathalász tartalmak felismerésében. Az ilyen személyre szabott képzés kulcsfontosságú, mivel a támadók maguk is alkalmazzák a mesterséges intelligenciát, hogy meggyőzőbb csalikat hozzanak létre. Figyelemre méltó, hogy míg a generatív mesterséges intelligencia nagyon kifinomult adathalász üzeneteket képes előállítani (elmúltak a könnyen észrevehető törött angol idők), a védők rájöttek, hogy a mesterséges intelligencia nem verhetetlen. 2024-ben az IBM Security kutatói kísérletet végeztek, amelyben összehasonlították az ember által írt adathalász e-maileket a mesterséges intelligencia által generált e-mailekkel, és „meglepő módon a mesterséges intelligencia által generált e-maileket továbbra is könnyű volt felismerni a helyes nyelvtanuk ellenére” ( 6 eset a generatív mesterséges intelligenciához a kiberbiztonságban [+ példa] ). Ez arra utal, hogy az emberi intuíció a mesterséges intelligencia által támogatott észleléssel kombinálva továbbra is képes felismerni a finom következetlenségeket vagy metaadatjeleket a mesterséges intelligencia által írt átverésekben.

automatizált válaszok vagy gyanús e-maileket tesztelő szűrők generálására használhatók . Például egy mesterséges intelligencia rendszer válaszolhat egy e-mailre bizonyos lekérdezésekkel a feladó hitelességének ellenőrzése érdekében, vagy egy LLM segítségével elemezheti az e-mail linkjeit és mellékleteit egy sandboxban, majd összegezheti az esetleges rosszindulatú szándékokat. Az NVIDIA biztonsági platformja, a Morpheus demonstrálja a mesterséges intelligencia erejét ezen a területen – generatív NLP modelleket használ az e-mailek gyors elemzésére és osztályozására, és megállapították, hogy 21% a hagyományos biztonsági eszközökhöz képest ( 6 eset a generatív mesterséges intelligenciához a kiberbiztonságban [+ példa] ). A Morpheus még a felhasználói kommunikációs mintákat is profilokba rendezi a szokatlan viselkedés észlelésére (például amikor egy felhasználó hirtelen sok külső címre küld e-mailt), ami arra utalhat, hogy egy feltört fiók adathalász e-maileket küld.

A gyakorlatban a vállalatok a különböző iparágakban kezdik a mesterséges intelligenciára bízni az e-mailek és a webes forgalom szűrését a pszichológiai manipuláció támadásai szempontjából. A pénzügyi cégek például generatív mesterséges intelligenciát használnak a kommunikáció szkennelésére, hogy azonosítsák a személyes adatokkal való visszaélési kísérleteket, amelyek elektronikus csalásokhoz vezethetnek, míg az egészségügyi szolgáltatók mesterséges intelligenciát alkalmaznak a betegek adatainak adathalászattal kapcsolatos incidensektől való védelmére. A valósághű adathalász forgatókönyvek generálásával és a rosszindulatú üzenetek jellemzőinek azonosításával a generatív mesterséges intelligencia hatékony réteget ad az adathalászat megelőzésére irányuló stratégiákhoz. A tanulság: A mesterséges intelligencia segíthet az adathalász támadások gyorsabb és pontosabb észlelésében és hatástalanításában, még akkor is, ha a támadók ugyanazt a technológiát használják a játék fejlesztésére.

Kártevő-észlelés és fenyegetéselemzés

A modern rosszindulatú programok folyamatosan fejlődnek – a támadók új variánsokat generálnak, vagy obfuszkálják a kódot, hogy megkerüljék a víruskereső aláírásokat. A generatív mesterséges intelligencia újszerű technikákat kínál mind a rosszindulatú programok észlelésére, mind viselkedésük megértésére. Az egyik megközelítés a mesterséges intelligencia használata a rosszindulatú programok „gonosz ikertestvéreinek” generálására : a biztonsági kutatók egy ismert rosszindulatú programmintát betáplálhatnak egy generatív modellbe, hogy a rosszindulatú program számos mutált variánsát hozzák létre. Ezáltal hatékonyan előre látják a támadó által végrehajtott módosításokat. Ezeket a mesterséges intelligencia által generált variánsokat ezután felhasználhatják a víruskereső és behatolásérzékelő rendszerek betanítására, így a rosszindulatú program módosított verziói is felismerhetők a vadonban ( 6 eset a generatív mesterséges intelligenciára a kiberbiztonságban [+ példa] ). Ez a proaktív stratégia segít megtörni azt a ciklust, ahol a hackerek kissé módosítják a rosszindulatú programjukat, hogy elkerüljék az észlelést, és a védőknek minden alkalommal új aláírásokat kell írniuk. Ahogy egy iparági podcastban megjegyezték, a biztonsági szakértők ma már a generatív mesterséges intelligenciát használják „a hálózati forgalom szimulálására és a kifinomult támadásokat utánzó rosszindulatú hasznos adatok generálására”, stressztesztelve védelmüket a fenyegetések egész családjával szemben, nem pedig egyetlen példánnyal szemben. Ez az adaptív fenyegetésészlelés azt jelenti, hogy a biztonsági eszközök ellenállóbbá válnak a polimorf rosszindulatú programokkal szemben, amelyek egyébként átjutnának.

A detektáláson túl a generatív mesterséges intelligencia segíti a rosszindulatú programok elemzését és a visszafejtést , amelyek hagyományosan munkaigényes feladatok a fenyegetéselemzők számára. A nagy nyelvi modellek feladata lehet a gyanús kód vagy szkriptek vizsgálata, és a kód céljának egyszerű nyelven történő elmagyarázása. Egy valós példa erre a VirusTotal Code Insight , a Google VirusTotal funkciója, amely egy generatív mesterséges intelligencia modellt (a Google Sec-PaLM-jét) használ a potenciálisan rosszindulatú kódok természetes nyelvű összefoglalóinak elkészítéséhez ( Hogyan használható a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban? 10 valós példa ). Lényegében „egyfajta ChatGPT, amely a biztonsági kódolásra specializálódott”, egy mesterséges intelligencia által vezérelt rosszindulatú programelemzőként működik, amely a nap 24 órájában, a hét minden napján segít az emberi elemzőknek megérteni a fenyegetéseket ( 6 felhasználási eset a generatív mesterséges intelligenciához a kiberbiztonságban [+ példa] ). Ahelyett, hogy ismeretlen szkripteket vagy bináris kódokat böngészne, a biztonsági csapat tagja azonnal magyarázatot kaphat a mesterséges intelligenciától – például: „Ez a szkript megpróbál letölteni egy fájlt az XYZ szerverről, majd módosítja a rendszerbeállításokat, ami rosszindulatú program viselkedésére utal.” Ez drámaian felgyorsítja az incidensekre való reagálást, mivel az elemzők minden eddiginél gyorsabban tudják rangsorolni és megérteni az új kártevőket.

hatalmas adathalmazokban található rosszindulatú programok felderítésére is használják . A hagyományos víruskereső motorok ismert aláírásokat keresnek a fájlokban, de egy generatív modell képes kiértékelni egy fájl jellemzőit, sőt, a tanult minták alapján megjósolni, hogy rosszindulatú-e. Több milliárd fájl (rosszindulatú és jóindulatú) attribútumainak elemzésével egy mesterséges intelligencia olyan rosszindulatú szándékot is észlelhet, ahol nincs explicit aláírás. Például egy generatív modell gyanúsként jelölhet meg egy végrehajtható fájlt, mert viselkedési profilja néz ki, mint a betanítás során látott zsarolóvírus egy kis változata, annak ellenére, hogy a bináris fájl új. Ez a viselkedésalapú észlelés segít az új vagy nulladik napi rosszindulatú programok leküzdésében. A Google Threat Intelligence MI-je (a Chronicle/Mandiant része) állítólag generatív modelljét használja a potenciálisan rosszindulatú kódok elemzésére, és „hatékonyabban és eredményesebben segíti a biztonsági szakembereket a rosszindulatú programok és más típusú fenyegetések elleni küzdelemben”. ( Hogyan használható a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban? 10 valós példa ).

Másrészt el kell ismernünk, hogy a támadók itt is használhatják a generatív mesterséges intelligenciát – olyan rosszindulatú programok automatikus létrehozására, amelyek alkalmazkodnak. Valójában biztonsági szakértők arra figyelmeztetnek, hogy a generatív mesterséges intelligencia segíthet a kiberbűnözőknek nehezebben észlelhető rosszindulatú programok fejlesztésében ( Mi a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban? - Palo Alto Networks ). Egy MI-modell utasítható arra, hogy egy rosszindulatú programot ismételten átalakítson (megváltoztassa a fájlszerkezetét, a titkosítási módszereit stb.), amíg az meg nem kerüli az összes ismert vírusvédelmi ellenőrzést. Ez az ellenséges felhasználás egyre nagyobb aggodalomra ad okot (néha „MI-alapú rosszindulatú programnak” vagy polimorf rosszindulatú programnak, mint szolgáltatásnak nevezik). Ezeket a kockázatokat később tárgyaljuk, de kiemeli, hogy a generatív mesterséges intelligencia egy eszköz ebben a macska-egér játékban, amelyet mind a védők, mind a támadók használnak.

Összességében a generatív mesterséges intelligencia javítja a kártevők elleni védelmet azáltal, hogy lehetővé teszi a biztonsági csapatok számára, hogy támadóként gondolkodjanak – új fenyegetéseket és megoldásokat generálva házon belül. Akár szintetikus kártevőket állít elő az észlelési arány javítása érdekében, akár mesterséges intelligenciát használ a hálózatokban található valódi kártevők magyarázatára és megfékezésére, ezek a technikák minden iparágban alkalmazhatók. Egy bank mesterséges intelligencia által vezérelt kártevőelemzést használhat egy gyanús makró gyors elemzésére egy táblázatban, míg egy gyártó cég a mesterséges intelligenciára támaszkodhat az ipari vezérlőrendszereket célzó kártevők észlelésére. A hagyományos kártevőelemzés generatív mesterséges intelligenciával való kiegészítésével a szervezetek gyorsabban és proaktívabban reagálhatnak a kártevőkampányokra, mint korábban.

Fenyegetésfelderítés és automatizált elemzés

A szervezeteket nap mint nap fenyegetésekkel kapcsolatos információkkal bombázzák – az újonnan felfedezett kompromittálódási indikátorokról (IOC) szóló hírfolyamoktól kezdve az elemzői jelentésekig a felmerülő hackertaktikákról. A biztonsági csapatok számára a kihívást az jelenti, hogy átszűrjék ezt az információáradatot, és gyakorlatias elemzéseket nyerjenek ki belőlük. A generatív mesterséges intelligencia felbecsülhetetlen értékűnek bizonyul a fenyegetésekkel kapcsolatos információk elemzésének és felhasználásának automatizálásában . Ahelyett, hogy manuálisan beolvasnának több tucat jelentést vagy adatbázis-bejegyzést, az elemzők a mesterséges intelligencia segítségével gépi sebességgel összegezhetik és kontextusba helyezhetik a fenyegetésekkel kapcsolatos információkat.

Egy konkrét példa erre a Google Threat Intelligence csomagja, amely integrálja a generatív mesterséges intelligenciát (a Gemini modellt) a Google Mandiant és VirusTotal által biztosított fenyegetésadat-készleteivel. Ez a mesterséges intelligencia „beszélgetéses keresést biztosít a Google hatalmas fenyegetésinformációs adattárában” , lehetővé téve a felhasználók számára, hogy természetes kérdéseket tegyenek fel a fenyegetésekkel kapcsolatban, és leszűkített válaszokat kapjanak ( Hogyan használható a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban? 10 valós példa ). Például egy elemző megkérdezheti: „Láttunk-e már az X fenyegetéscsoporthoz kapcsolódó rosszindulatú programot, amely az iparágunkat célozta meg?” , és a mesterséges intelligencia lekéri a releváns információkat, például megjegyzi : „Igen, az X fenyegetéscsoportot a múlt hónapban egy Y rosszindulatú programot használó adathalász kampánnyal hozták összefüggésbe” , valamint összefoglalja a rosszindulatú program viselkedését. Ez drámaian csökkenti az információk gyűjtésének idejét, amely egyébként több eszköz lekérdezését vagy hosszú jelentések olvasását igényelné.

A generatív mesterséges intelligencia képes összefüggéseket teremteni és összefoglalni a fenyegetési trendeket . Átfésülhet több ezer biztonsági blogbejegyzést, incidensekkel kapcsolatos hírt és dark webes beszélgetést, majd elkészítheti a „hét legfontosabb kiberfenyegetései” összefoglalóját egy CISO tájékoztatójára. Hagyományosan az ilyen szintű elemzés és jelentéskészítés jelentős emberi erőfeszítést igényelt; most egy jól hangolt modell másodpercek alatt elkészítheti, az embereknek csak a kimenetet kell finomítaniuk. Az olyan cégek, mint a ZeroFox, kifejlesztették a FoxGPT-t , egy generatív mesterséges intelligencia eszközt, amelyet kifejezetten arra terveztek, hogy „felgyorsítsa az intelligencia elemzését és összegzését nagy adathalmazokon”, beleértve a rosszindulatú tartalmakat és az adathalász adatokat is ( Hogyan használható a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban? 10 valós példa ). Az adatok olvasásának és kereszthivatkozásának nehéz munkájának automatizálásával a mesterséges intelligencia lehetővé teszi a fenyegetésekkel foglalkozó csapatok számára, hogy a döntéshozatalra és a reagálásra összpontosítsanak.

Egy másik felhasználási eset a párbeszédes fenyegetésvadászat . Képzeljünk el egy biztonsági elemzőt, aki egy MI-asszisztenssel beszélget: „Mutasson bármilyen jelet az adatszivárgásnak az elmúlt 48 órában” , vagy „Melyek a leggyakoribb új sebezhetőségek, amelyeket a támadók kihasználnak ezen a héten?”. A MI képes értelmezni a lekérdezést, keresni a belső naplókban vagy külső hírszerzési forrásokban, és egyértelmű válasszal, vagy akár a releváns incidensek listájával válaszolni. Ez nem is annyira elrugaszkodott elképzelés – a modern biztonsági információ- és eseménykezelő (SIEM) rendszerek kezdik beépíteni a természetes nyelvi lekérdezéseket. Az IBM QRadar biztonsági csomagja például 2024-ben generatív MI-funkciókkal bővül, amelyek lehetővé teszik az elemzők számára, hogy incidens összefoglalt támadási útvonaláról”, „értelmezni és összefoglalni tudja a rendkívül releváns fenyegetési információkat” ( Hogyan használható a generatív MI a kiberbiztonságban? 10 valós példa ). Lényegében a generatív MI igény szerint hegynyi műszaki adatot alakít át csevegés méretű információkká.

Ennek komoly következményei vannak az egész iparágban. Egy egészségügyi szolgáltató a mesterséges intelligencia segítségével naprakész lehet a kórházakat célzó legújabb zsarolóvírus-csoportokkal kapcsolatban anélkül, hogy egy elemzőt teljes munkaidős kutatással kellene foglalkoznia. Egy kiskereskedelmi vállalat SOC-ja gyorsan összefoglalhatja az új POS rosszindulatú programok taktikáit, amikor tájékoztatja az üzlet informatikai személyzetét. A kormányzati szektorban pedig, ahol különböző ügynökségektől származó fenyegetési adatokat kell szintetizálni, a mesterséges intelligencia egységes jelentéseket készíthet, amelyek kiemelik a legfontosabb figyelmeztetéseket. A fenyegetési információk gyűjtésének és értelmezésének automatizálásával a generatív mesterséges intelligencia segít a szervezeteknek gyorsabban reagálni a felmerülő fenyegetésekre, és csökkenti annak kockázatát, hogy elmulasztják a zajban megbúvó kritikus figyelmeztetéseket.

Biztonsági Műveleti Központ (SOC) Optimalizálás

A biztonsági műveleti központok közismerten a riasztási fáradtságról és a hatalmas adatmennyiségről híresek. Egy tipikus SOC-elemző naponta több ezer riasztáson és eseményen keresztül tud átverekedni, kivizsgálva a potenciális incidenseket. A generatív mesterséges intelligencia erőszorzóként működik a SOC-kban azáltal, hogy automatizálja a rutinfeladatokat, intelligens összefoglalókat biztosít, sőt, bizonyos válaszokat is összehangol. A cél a SOC-munkafolyamatok optimalizálása, hogy az emberi elemzők a legfontosabb problémákra koncentrálhassanak, míg a mesterséges intelligencia által vezérelt másodpilóta a többit intézi.

Az egyik fő alkalmazás a generatív mesterséges intelligencia használata „elemzői másodpilótaként” . A Microsoft korábban említett Security Copilotja ezt példázza: „célja, hogy segítse a biztonsági elemző munkáját, nem pedig helyettesítse azt”, segítve az incidensek kivizsgálását és jelentését ( A Microsoft Security Copilot egy új GPT-4 MI asszisztens a kiberbiztonsághoz | The Verge ). A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy az elemző nyers adatokat – tűzfalnaplókat, események idővonalát vagy incidensleírását – adhat meg, és kérheti a mesterséges intelligenciát azok elemzésére vagy összefoglalására. A másodpilóta egy narratívát adhat ki, például: „Úgy tűnik, hogy hajnali 2:35-kor egy gyanús bejelentkezés sikerült az X IP-címről az Y szerveren, majd szokatlan adatátvitel történt, ami a szerver potenciális behatolására utal.” Ez a fajta azonnali kontextualizálás felbecsülhetetlen értékű, amikor az idő sürget.

A mesterséges intelligencia által vezérelt másodpilóták az 1. szintű triázs terhelésének csökkentésében is segítenek. Iparági adatok szerint egy biztonsági csapat hetente 15 órát csupán mintegy 22 000 riasztás és téves riasztás átvizsgálásával ( 6 használati eset a generatív mesterséges intelligenciához a kiberbiztonságban [+ példa] ). A generatív mesterséges intelligenciával ezek közül a riasztások közül sok automatikusan triázsolva lehet – a mesterséges intelligencia (indoklással) el tudja vetni azokat, amelyek egyértelműen ártalmatlanok, és kiemelheti azokat, amelyek valóban figyelmet igényelnek, néha akár a prioritást is javasolva. Valójában a generatív mesterséges intelligencia a kontextus megértésében való erőssége azt jelenti, hogy képes keresztkorrelációt teremteni olyan riasztások között, amelyek önmagukban ártalmatlannak tűnhetnek, de együttesen egy többlépcsős támadást jeleznek. Ez csökkenti annak az esélyét, hogy a „riasztási fáradtság” miatt elszalasszon egy támadást.

Az SOC elemzők természetes nyelvet is használnak a mesterséges intelligenciával a vadászat és a vizsgálatok felgyorsítása érdekében. A SentinelOne Purple AI platformja például egy LLM-alapú felületet kombinál valós idejű biztonsági adatokkal, lehetővé téve az elemzők számára, hogy „összetett fenyegetésvadász kérdéseket tegyenek fel egyszerű angol nyelven, és gyors, pontos válaszokat kapjanak” ( Hogyan használható a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban? 10 valós példa ). Egy elemző beírhatja, hogy „Kommunikáltak-e végpontok a badguy123[.]com domainnel az elmúlt hónapban?” , és a Purple AI a naplókban keresi a választ. Ez megkíméli az elemzőt az adatbázis-lekérdezések vagy szkriptek írásától – a mesterséges intelligencia ezt a motorháztető alatt teszi meg. Ez azt is jelenti, hogy a junior elemzők olyan feladatokat is el tudnak látni, amelyekhez korábban egy tapasztalt, lekérdezőnyelvekben jártas mérnökre volt szükség, így a mesterséges intelligencia segítségével hatékonyan fejleszthetik a csapatot . Az elemzők arról számolnak be, hogy a generatív mesterséges intelligencia útmutatása „fejleszti készségeiket és jártasságukat” , mivel a junior munkatársak most igény szerinti kódolási támogatást vagy elemzési tippeket kaphatnak a mesterséges intelligenciától, csökkentve a vezető csapattagok segítségének folyamatos kérésétől való függést ( 6 eset a generatív mesterséges intelligenciához a kiberbiztonságban [+ példa] ).

Egy másik SOC-optimalizálási lehetőség az automatizált incidens-összefoglaló és -dokumentáció . Miután egy incidenst kezeltek, valakinek meg kell írnia a jelentést – ezt a feladatot sokan unalmasnak találják. A generatív mesterséges intelligencia a forenzikus adatok (rendszernaplók, kártevő-elemzés, a műveletek ütemterve) alapján képes egy első vázlatos incidensjelentést készíteni. Az IBM ezt a képességet beépíti a QRadarba, így „egyetlen kattintással” elkészíthető az incidens összefoglalása a különböző érdekelt felek (vezetők, informatikai csapatok stb.) számára ( Hogyan használható a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban? 10 valós példa ). Ez nemcsak időt takarít meg, hanem biztosítja, hogy semmi ne maradjon ki a jelentésből, mivel a mesterséges intelligencia minden releváns részletet következetesen tartalmazhat. Hasonlóképpen, a megfelelőség és az auditálás érdekében a mesterséges intelligencia az incidensadatok alapján űrlapokat vagy bizonyítéktáblázatokat is kitölthet.

A valós eredmények meggyőzőek. A Swimlane mesterséges intelligencián alapuló SOAR-jának (biztonsági vezénylés, automatizálás és reagálás) korai alkalmazói hatalmas termelékenységnövekedésről számoltak be – a Global Data Systems például azt tapasztalta, hogy a SecOps csapata sokkal nagyobb ügyterhelést kezelt; az egyik igazgató azt mondta, hogy „amit ma 7 elemzővel csinálok, valószínűleg 20 alkalmazottat venne igénybe” a mesterséges intelligencia által vezérelt automatizálás nélkül ( Hogyan használható a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban ). Más szóval, a SOC-ban lévő mesterséges intelligencia megsokszorozhatja a kapacitást . Az iparágakban, legyen szó akár egy felhőalapú biztonsági riasztásokkal foglalkozó technológiai vállalatról, akár egy OT-rendszereket figyelő gyártóüzemről, a SOC-csapatok gyorsabb észlelést és reagálást, kevesebb kihagyott incidenst és hatékonyabb működést érhetnek el a generatív MI-asszisztensek alkalmazásával. A lényeg az okosabb munkavégzés – a gépek számára az ismétlődő és adathalmazó feladatok kezelésének lehetővé tétele, hogy az emberek intuíciójukat és szakértelmüket ott alkalmazhassák, ahol a leginkább számít.

Sebezhetőségkezelés és fenyegetésszimuláció

A sebezhetőségek – a szoftverek vagy rendszerek olyan gyengeségeinek, amelyeket a támadók kihasználhatnak – azonosítása és kezelése alapvető kiberbiztonsági funkció. A generatív mesterséges intelligencia javítja a sebezhetőségek kezelését azáltal, hogy felgyorsítja a felfedezést, segíti a javítások priorizálását, sőt, akár szimulálja is a sebezhetőségek elleni támadásokat a felkészültség javítása érdekében. Lényegében a mesterséges intelligencia segít a szervezeteknek abban, hogy gyorsabban megtalálják és kijavítsák a védelmi réseket a páncéljukban, és proaktívan teszteljék a védelmet, mielőtt a valódi támadók ezt megtennék.

Az egyik jelentős alkalmazás a generatív mesterséges intelligencia használata az automatizált kódellenőrzéshez és a sebezhetőségek felderítéséhez . A nagy kódbázisok (különösen a régi rendszerek) gyakran rejtenek olyan biztonsági hibákat, amelyek észrevétlenek maradnak. A generatív mesterséges intelligencia modellek betaníthatók biztonságos kódolási gyakorlatokra és gyakori hibamintákra, majd forráskódon vagy lefordított binárisokon futtathatók a potenciális sebezhetőségek felkutatására. Például az NVIDIA kutatói kifejlesztettek egy generatív mesterséges intelligencia folyamatot, amely képes elemezni a régi szoftverkonténereken a sebezhetőségeket „nagy pontossággal – akár négyszer gyorsabban, mint az emberi szakértők” ( 6 használati eset a generatív mesterséges intelligenciához a kiberbiztonságban [+ példa] ). A mesterséges intelligencia lényegében megtanulta, hogyan néz ki a nem biztonságos kód, és képes volt évtizedek óta átvizsgálni a nem biztonságos kódot, hogy megjelölje a kockázatos függvényeket és könyvtárakat, jelentősen felgyorsítva a manuális kódellenőrzés általában lassú folyamatát. Ez a fajta eszköz forradalmasíthatja az olyan iparágakat, mint a pénzügy vagy a kormányzat, amelyek nagy, régebbi kódbázisokra támaszkodnak – a mesterséges intelligencia segít modernizálni a biztonságot azáltal, hogy feltárja azokat a problémákat, amelyeket a személyzetnek hónapokba vagy évekbe telhetne megtalálni (ha egyáltalán valaha is).

a sebezhetőség-kezelési munkafolyamatokban is segítséget nyújt a sebezhetőségi vizsgálat eredményeinek feldolgozásával és rangsorolásával. Az olyan eszközök, mint a Tenable ExposureAI-ja , generatív mesterséges intelligenciát használnak, hogy az elemzők egyszerű nyelven kérdezhessék le a sebezhetőségi adatokat, és azonnali válaszokat kapjanak ( Hogyan használható a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban? 10 valós példa ). Az ExposureAI képes „összefoglalni a teljes támadási útvonalat egy narratívában” egy adott kritikus sebezhetőség esetén, elmagyarázva, hogyan láncolhatja össze a támadó azt más gyengeségekkel, hogy kompromittálja a rendszert. Még a korrekciós intézkedéseket is javasolja, és megválaszolja a kockázattal kapcsolatos további kérdéseket. Ez azt jelenti, hogy amikor egy új kritikus CVE-t (gyakori sebezhetőségek és kitettségek) jelentenek be, az elemző megkérdezheti a mesterséges intelligenciától: „Érinti-e valamelyik szerverünket ez a CVE, és mi a legrosszabb forgatókönyv, ha nem javítjuk ki?” , és egyértelmű értékelést kaphat a szervezet saját vizsgálati adataiból. A sebezhetőségek kontextusba helyezésével (pl. ez az internetnek van kitéve, és egy nagy értékű szerveren van, tehát kiemelt prioritás), a generatív mesterséges intelligencia segít a csapatoknak abban, hogy korlátozott erőforrásokkal okosan javítsák ki a hibákat.

Az ismert sebezhetőségek felkutatása és kezelése mellett a generatív mesterséges intelligencia hozzájárul a penetrációs teszteléshez és a támadásszimulációhoz ismeretlen feltárásához vagy biztonsági ellenőrzések teszteléséhez. A generatív adverzális hálózatokat (GAN), amelyek a generatív mesterséges intelligencia egy típusa, szintetikus adatok létrehozására használták, amelyek valós hálózati forgalmat vagy felhasználói viselkedést utánoznak, beleértve a rejtett támadási mintákat is. Egy 2023-as tanulmány a GAN-ok használatát javasolta realisztikus nulladik napi támadási forgalom generálására a behatolásérzékelő rendszerek betanításához ( 6 eset a generatív mesterséges intelligenciához a kiberbiztonságban [+ példa] ). Azáltal, hogy az IDS-t mesterséges intelligencia által létrehozott támadási forgatókönyvekkel táplálják (amelyek nem kockáztatják a tényleges rosszindulatú programok használatát az éles hálózatokon), a szervezetek betaníthatják védelmi rendszereiket az új fenyegetések felismerésére anélkül, hogy megvárnák, amíg azok a valóságban érik őket. Hasonlóképpen, a mesterséges intelligencia szimulálhatja egy támadó rendszer tesztelését – például automatikusan kipróbálhat különböző kihasználási technikákat egy biztonságos környezetben, hogy megnézze, bármelyik sikeres-e. Az Egyesült Államok Védelmi Fejlett Kutatási Projektjeinek Ügynöksége (DARPA) ígéretesnek látja ezt a lehetőséget: a 2023-as AI Cyber ​​Challenge (AI Cyber ​​Challenge) elnevezésű versenyük kifejezetten generatív mesterséges intelligenciát (például nagy nyelvi modelleket) használ a „nyílt forráskódú szoftverek sebezhetőségeinek automatikus megtalálására és javítására” egy verseny részeként ( DARPA célja a mesterséges intelligencia és az autonómia alkalmazásainak fejlesztése a Warfighters Can Trust esetében > US Department of Defense > Defense Department News ). Ez a kezdeményezés hangsúlyozza, hogy a mesterséges intelligencia nem csupán az ismert lyukak befoltozásában segít; aktívan feltár újakat, és javításokat javasol, ami hagyományosan a képzett (és drága) biztonsági kutatókra korlátozódik.

intelligens honeypotokat és digitális ikreket is létrehozhat védelmi célokra. A startupok mesterséges intelligencia által vezérelt csapdarendszereket fejlesztenek, amelyek meggyőzően emulálják a valódi szervereket vagy eszközöket. Ahogy az egyik vezérigazgató kifejtette, a generatív mesterséges intelligencia „digitális rendszereket klónozhat, hogy utánozza a valódiakat, és csalogassa a hackereket” ( 6 eset a generatív mesterséges intelligenciára a kiberbiztonságban [+ példa] ). Ezek a mesterséges intelligencia által generált honeypotok a valós környezethez hasonlóan viselkednek (mondjuk egy hamis IoT-eszköz, amely normál telemetriát küld), de kizárólag a támadók vonzására léteznek. Amikor egy támadó célba veszi a csapdát, a mesterséges intelligencia lényegében rávette, hogy felfedje a módszereit, amelyeket a védők ezután tanulmányozhatnak és felhasználhatnak a valódi rendszerek megerősítésére. Ez a generatív modellezésen alapuló koncepció egy előremutató módot kínál a támadók ellen fordítani a helyzetet , a mesterséges intelligencia által fokozott megtévesztés segítségével.

Az iparágakban a gyorsabb és intelligensebb sebezhetőségkezelés kevesebb incidenst jelent. Az egészségügyi informatikában például a mesterséges intelligencia gyorsan észrevehet egy sebezhető, elavult könyvtárat egy orvostechnikai eszközben, és firmware-javítást kezdeményezhet, mielőtt egy támadó kihasználná azt. A banki szektorban a mesterséges intelligencia szimulálhat egy belső támadást egy új alkalmazás ellen, hogy biztosítsa az ügyféladatok biztonságát minden forgatókönyv esetén. A generatív mesterséges intelligencia így mikroszkópként és stressztesztelőként is működik a szervezetek biztonsági helyzetének vizsgálatára: rávilágít a rejtett hibákra, és kreatív módon nyomást gyakorol a rendszerekre a rugalmasság biztosítása érdekében.

Biztonságos kódgenerálás és szoftverfejlesztés

A generatív mesterséges intelligencia tehetsége nem korlátozódik a támadások észlelésére – kiterjed a biztonságosabb rendszerek létrehozására is a kezdetektől fogva . A szoftverfejlesztésben a mesterséges intelligencia által fejlesztett kódgenerátorok (mint például a GitHub Copilot, az OpenAI Codex stb.) segíthetnek a fejlesztőknek a kód gyorsabb írásában kódrészletek vagy akár teljes függvények javaslatával. A kiberbiztonsági szempont annak biztosítása, hogy ezek a mesterséges intelligencia által javasolt kódrészletek biztonságosak legyenek, és a mesterséges intelligencia használata a kódolási gyakorlatok javítására.

Egyrészt a generatív MI kódolási asszisztensként működhet, amely beágyazza a biztonsági legjobb gyakorlatokat . A fejlesztők felszólíthatnak egy MI-eszközre, a „Jelszó-visszaállító függvény generálása Pythonban” lehetőségre, és ideális esetben olyan kódot kapnak vissza, amely nemcsak funkcionális, hanem biztonsági irányelveket is követ (pl. megfelelő bemeneti validáció, naplózás, hibakezelés információk kiszivárgása nélkül stb.). Egy ilyen asszisztens, amelyet kiterjedt biztonságos kódpéldákon képeztek ki, segíthet csökkenteni az emberi hibákat, amelyek sebezhetőségekhez vezetnek. Például, ha egy fejlesztő elfelejti fertőtleníteni a felhasználói bevitelt (ez megnyitja az utat az SQL-befecskendezés vagy hasonló problémák előtt), a MI vagy alapértelmezés szerint belefoglalhatja ezt, vagy figyelmeztetheti őt. Néhány MI-kódolóeszközt most finomhangolnak biztonságra összpontosító adatokkal, hogy pontosan ezt a célt szolgálják – lényegében a MI a programozást biztonsági tudatossággal párosítja .

Van azonban egy másik oldala is: a generatív MI ugyanolyan könnyen sebezhetőségeket okozhat, ha nem megfelelően szabályozzák. Ahogy a Sophos biztonsági szakértője, Ben Verschaeren megjegyezte, a generatív MI használata kódoláshoz „jó a rövid, ellenőrizhető kódok esetében, de kockázatos, ha ellenőrizetlen kód integrálódik” az éles rendszerekbe. A kockázat az, hogy egy MI logikailag helyes kódot hozhat létre, amely olyan módon bizonytalan, amit egy nem szakértő esetleg nem vesz észre. Sőt, a rosszindulatú szereplők szándékosan befolyásolhatják a nyilvános MI-modelleket azzal, hogy sebezhető kódmintákkal látják el őket (az adatmérgezés egy formája), így a MI bizonytalan kódot javasol. A legtöbb fejlesztő nem biztonsági szakértő , így ha egy MI egy kényelmes megoldást javasol, vakon használhatja azt, nem veszik észre, hogy hibája van ( 6 használati eset a generatív MI-hez a kiberbiztonságban [+ példa] ). Ez az aggodalom valós – sőt, jelenleg létezik egy OWASP Top 10 lista a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) számára, amely felvázolja az ehhez hasonló gyakori kockázatokat a MI kódoláshoz való használata során.

Ezen problémák megoldására a szakértők azt javasolják, hogy a kódolás területén a „generatív mesterséges intelligencia ellen a generatív mesterséges intelligenciát” vegyük fel kódok áttekintésére és tesztelésére . Egy mesterséges intelligencia sokkal gyorsabban képes átvizsgálni az új kódvégrehajtásokat, mint egy emberi kódellenőr, és megjelölni a potenciális sebezhetőségeket vagy logikai problémákat. Már látunk olyan eszközök megjelenését, amelyek integrálódnak a szoftverfejlesztési életciklusba: a kód megírása (talán mesterséges intelligencia segítségével), majd egy biztonságos kódelveken betanított generatív modell áttekinti azt, és jelentést készít az esetleges aggályokról (például elavult függvények használata, hiányzó hitelesítési ellenőrzések stb.). Az NVIDIA korábban említett kutatása, amely négyszer gyorsabb sebezhetőség-észlelést ért el a kódban, példa a mesterséges intelligencia biztonságos kódelemzéshez való felhasználására ( 6 használati eset a generatív mesterséges intelligenciához a kiberbiztonságban [+ példa] ).

Továbbá a generatív mesterséges intelligencia segíthet a biztonságos konfigurációk és szkriptek létrehozásában . Például, ha egy vállalatnak biztonságos felhőinfrastruktúrát kell telepítenie, egy mérnök megkérheti a mesterséges intelligenciát, hogy generálja a konfigurációs szkripteket (infrastruktúra mint kód) beépített biztonsági vezérlőkkel (például megfelelő hálózati szegmentáció, minimális jogosultságú IAM szerepkörök). A mesterséges intelligencia, miután több ezer ilyen konfiguráción betanult, képes létrehozni egy alapkonfigurációt, amelyet a mérnök ezután finomhangol. Ez felgyorsítja a rendszerek biztonságos beállítását és csökkenti a helytelen konfigurációs hibákat – a felhőbiztonsági incidensek gyakori forrását.

Egyes szervezetek a generatív mesterséges intelligenciát is használják a biztonságos kódolási minták tudásbázisának fenntartására. Ha egy fejlesztő nem biztos benne, hogyan valósítson meg biztonságosan egy bizonyos funkciót, lekérdezhet egy belső mesterséges intelligenciát, amely a vállalat korábbi projektjeiből és biztonsági irányelveiből tanult. A mesterséges intelligencia visszaadhat egy ajánlott megközelítést vagy akár kódrészletet is, amely összhangban van mind a funkcionális követelményekkel, mind a vállalat biztonsági szabványaival. Ezt a megközelítést olyan eszközök alkalmazzák, mint a Secureframe Questionnaire Automation , amely a vállalat irányelveiből és korábbi megoldásaiból nyeri ki a válaszokat a következetes és pontos válaszok biztosítása érdekében (lényegében biztonságos dokumentációt generál) ( Hogyan használható a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban? 10 valós példa ). A koncepció kódolásra fordítható: egy olyan mesterséges intelligencia, amely „emlékszik” arra, hogyan valósított meg biztonságosan valamit korábban, és arra irányítja, hogy újra úgy tegye.

Összefoglalva, a generatív mesterséges intelligencia (MI) befolyásolja a szoftverfejlesztést azáltal, hogy elérhetőbbé teszi a biztonságos kódolási segítséget . Azok az iparágak, amelyek sok egyedi szoftvert fejlesztenek – technológiai, pénzügyi, védelmi stb. – profitálhatnak abból, ha MI-alapú másodpilóták vannak, akik nemcsak felgyorsítják a kódolást, hanem folyamatosan éber biztonsági felülvizsgálóként is működnek. Megfelelő irányítás esetén ezek a MI-eszközök csökkenthetik az új sebezhetőségek bevezetését, és segíthetnek a fejlesztőcsapatoknak a legjobb gyakorlatok betartásában, még akkor is, ha a csapatnak nincs minden lépésben biztonsági szakértője. Az eredmény egy olyan szoftver, amely az első naptól kezdve ellenállóbb a támadásokkal szemben.

Incidenskezelési támogatás

Amikor kiberbiztonsági incidens történik – legyen az kártevő-kitörés, adatvédelmi incidens vagy támadás okozta rendszerleállás –, az idő kritikus fontosságú. A generatív mesterséges intelligenciát egyre inkább használják az incidensre reagáló (IR) csapatok támogatására az incidensek gyorsabb és több információ birtokában történő megfékezésében és elhárításában. Az elképzelés az, hogy a mesterséges intelligencia átvállalhatja a nyomozati és dokumentációs teher egy részét egy incidens során, sőt, akár javaslatokat is tehet vagy automatizálhat bizonyos válaszlépéseket.

Az incidensek elleni védelemben (IR) az incidensek valós idejű elemzése és összefoglalása . Egy incidens közepette a reagálóknak olyan kérdésekre lehet szükségük válaszokra, mint például: „Hogyan jutott be a támadó?” , „Mely rendszereket érinti?” és „Milyen adatok kerülhetnek veszélybe?” . A generatív MI képes elemezni az érintett rendszerek naplóit, riasztásait és kriminalisztikai adatait, és gyorsan betekintést nyújtani. Például a Microsoft Security Copilot lehetővé teszi az incidensre reagáló személy számára, hogy különféle bizonyítékokat (fájlokat, URL-eket, eseménynaplókat) adjon meg, és idővonalat vagy összefoglalót kérjen (a Microsoft Security Copilot egy új GPT-4 MI-asszisztens a kiberbiztonsághoz | The Verge ). A MI így válaszolhat: „A behatolás valószínűleg egy adathalász e-maillel kezdődött, amelyet JohnDoe felhasználónak küldtek 10:53 GMT-kor, és amely X kártevőt tartalmazott. A végrehajtás után a kártevő egy hátsó ajtót hozott létre, amelyet két nappal később használtak fel, hogy oldalirányban a pénzügyi szerverre jusson, ahol adatokat gyűjtött.” Az, hogy ez a koherens kép percek alatt, nem pedig órák alatt rendelkezésre áll, lehetővé teszi a csapat számára, hogy sokkal gyorsabban megalapozott döntéseket hozzon (például mely rendszereket izolálja).

A generatív MI emellett elszigetelési és elhárítási intézkedéseket is javasolhat . Például, ha egy végpontot zsarolóvírus fertőz meg, egy MI-eszköz szkriptet vagy utasításkészletet generálhat a gép elkülönítésére, bizonyos fiókok letiltására és az ismert rosszindulatú IP-címek blokkolására a tűzfalon – lényegében egy forgatókönyv végrehajtása. A Palo Alto Networks megjegyzi, hogy a generatív MI képes „megfelelő műveleteket vagy szkripteket generálni az incidens jellege alapján” , automatizálva a válaszadás kezdeti lépéseit ( Mi a generatív MI a kiberbiztonságban? - Palo Alto Networks ). Olyan forgatókönyv esetén, amikor a biztonsági csapat túlterhelt (mondjuk egy széles körű támadás több száz eszközön), a MI akár közvetlenül is végrehajthat néhány ilyen műveletet előre jóváhagyott feltételek mellett, úgy viselkedve, mint egy fáradhatatlanul dolgozó junior válaszadó. Például egy MI-ügynök automatikusan visszaállíthatja azokat a hitelesítő adatokat, amelyeket veszélyeztetettnek ítél, vagy karanténba helyezheti azokat a gazdagépeket, amelyek az incidens profiljának megfelelő rosszindulatú tevékenységet mutatnak.

Az incidensre adott válasz során a kommunikáció létfontosságú – mind a csapaton belül, mind az érdekelt felek felé. A generatív mesterséges intelligencia segíthet az incidensfrissítési jelentések vagy összefoglalók menet közbeni elkészítésével . Ahelyett, hogy egy mérnök leállítaná a hibaelhárítást egy e-mail frissítés megírásához, megkérdezhetné a mesterséges intelligenciát: „Összefoglalja, mi történt eddig ebben az incidensben, hogy tájékoztassa a vezetőséget.” Az incidens adatainak betöltése után a mesterséges intelligencia tömör összefoglalót tud készíteni: „Délután 3 óráig a támadók 2 felhasználói fiókhoz és 5 szerverhez fértek hozzá. Az érintett adatok közé tartoznak az X adatbázisban található kliensrekordok. Elszigetelési intézkedések: A feltört fiókok VPN-hozzáférését visszavonták, és a szervereket elkülönítették. Következő lépések: az esetleges megmaradási mechanizmusok keresése.” A válaszadó ezután gyorsan ellenőrizheti vagy módosíthatja ezt, és elküldheti, biztosítva, hogy az érdekelt felek pontos, naprakész információkkal rendelkezzenek.

Miután leülepszik a por, jellemzően egy részletes incidensjelentést kell elkészíteni, és a tanulságokat össze kell gyűjteni. Ez egy másik terület, ahol a mesterséges intelligencia támogatása ragyog. Áttekintheti az összes incidensadatot, és incidens utáni jelentést készíthet, amely tartalmazza az okot, a kronológiát, a hatást és a javaslatokat. Az IBM például integrálja a generatív mesterséges intelligenciát, hogy egyetlen gombnyomással „egyszerű összefoglalókat készítsen a biztonsági esetekről és incidensekről, amelyek megoszthatók az érdekelt felekkel” Hogyan használható a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban? 10 valós példa ). Az utólagos jelentéstétel egyszerűsítésével a szervezetek gyorsabban tudják bevezetni a fejlesztéseket, és jobb dokumentációval is rendelkezhetnek a megfelelőség érdekében.

Egy innovatív, előremutató felhasználási mód a mesterséges intelligencia által vezérelt incidensszimulációk . Hasonlóan ahhoz, ahogyan tűzriadót lehetne lebonyolítani, egyes vállalatok generatív mesterséges intelligenciát használnak „mi lenne, ha” incidensforgatókönyvek lefuttatására. A mesterséges intelligencia szimulálhatja, hogyan terjedhet egy zsarolóvírus a hálózati elrendezés függvényében, vagy hogyan tud egy bennfentes adatokat kiszivárogtatni, majd értékelheti a jelenlegi reagálási tervek hatékonyságát. Ez segít a csapatoknak a forgatókönyvek előkészítésében és finomításában, mielőtt egy valódi incidens bekövetkezne. Olyan, mintha egy folyamatosan fejlődő incidens-elhárítási tanácsadó folyamatosan tesztelné a felkészültséget.

A nagy téttel bíró iparágakban, mint például a pénzügy vagy az egészségügy, ahol az incidensek miatti leállás vagy adatvesztés különösen költséges, ezek a mesterséges incidens által vezérelt információs biztonság (IR) képességek nagyon vonzóak. Egy kiberincidenst elszenvedő kórház nem engedheti meg magának a hosszan tartó rendszerleállásokat – egy olyan mesterséges intelligencia, amely gyorsan segít a behatárolásban, szó szerint életmentő lehet. Hasonlóképpen, egy pénzintézet a mesterséges intelligenciát használhatja egy feltételezett csalás kezdeti osztályozására hajnali 3-kor, így mire az ügyeletes emberek online vannak, sok előkészítő munka (érintett fiókok kijelentkezése, tranzakciók blokkolása stb.) már elvégezve van. Az incidensre reagáló csapatok generatív mesterséges intelligenciával való kiegészítésével a szervezetek jelentősen csökkenthetik a válaszidőket és javíthatják a kezelésük alaposságát, végső soron enyhítve a kiberincidensek okozta károkat.

Viselkedéselemzés és anomáliadetektálás

Sok kibertámadást el lehet fogni, ha észrevesszük, ha valami eltér a „normális” viselkedéstől – legyen szó akár egy felhasználói fiók szokatlan mennyiségű adat letöltéséről, akár egy hálózati eszköz hirtelen egy ismeretlen gazdagéppel való kommunikációjáról. A generatív mesterséges intelligencia fejlett technikákat kínál a viselkedéselemzéshez és az anomáliák észleléséhez , megtanulja a felhasználók és rendszerek normális mintáit, majd jelzi, ha valami eltér a megszokottól.

A hagyományos anomáliadetektálás gyakran statisztikai küszöbértékeket vagy egyszerű gépi tanulást használ meghatározott mérőszámokon (CPU-használati csúcsok, szokatlan órákban történő bejelentkezés stb.). A generatív mesterséges intelligencia ezt tovább viheti azáltal, hogy árnyaltabb viselkedési profilokat hoz létre. Például egy MI-modell képes beolvasni egy alkalmazott bejelentkezéseit, fájlhozzáférési mintáit és e-mail-szokásait az idő múlásával, és többdimenziós képet alkotni a felhasználó „normalitásáról”. Ha ez a fiók később valami drasztikusan eltér a normájától (például egy új országból jelentkezik be, és éjfélkor fér hozzá egy HR-fájlgyűjteményhez), a MI nemcsak egy mérőszámban észlel eltérést, hanem egy egész viselkedési mintát, amely nem illik a felhasználó profiljához. Technikai értelemben a generatív modellek (mint például az autoenkóderek vagy a szekvenciamodellek) képesek modellezni, hogy néz ki a „normális”, majd egy várható viselkedési tartományt generálni. Amikor a valóság ezen a tartományon kívül esik, azt anomáliának jelöli ( Mi a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban? - Palo Alto Networks ).

Az egyik gyakorlati megvalósítás a hálózati forgalom monitorozásában . Egy 2024-es felmérés szerint az amerikai szervezetek 54%-a nevezte meg a hálózati forgalom monitorozását a mesterséges intelligencia kiberbiztonsági felhasználási eseteként ( Észak-Amerika: a legfontosabb mesterséges intelligencia használati esetek világszerte 2024-ben ). A generatív mesterséges intelligencia képes megtanulni a vállalati hálózat normál kommunikációs mintáit – mely szerverek kommunikálnak egymással, mekkora mennyiségű adat mozog munkaidőben az éjszakai órákhoz képest stb. Ha egy támadó elkezd adatokat kiszivárogtatni egy szerverről, akár lassan is, hogy elkerülje az észlelést, egy mesterséges intelligencia alapú rendszer észreveheti, hogy „Az A szerver soha nem küld 500 MB adatot hajnali 2-kor egy külső IP-címre” , és riasztást küldhet. Mivel a mesterséges intelligencia nem csupán statikus szabályokat használ, hanem a hálózati viselkedés egy fejlődő modelljét, képes észrevenni azokat a finom anomáliákat, amelyeket a statikus szabályok (például a „riasztás, ha az adat > X MB”) esetleg nem észlelnek, vagy tévesen jeleznek. Ez az adaptív jelleg teszi a mesterséges intelligencia által vezérelt anomáliadetektálást hatékonysá olyan környezetekben, mint a banki tranzakciós hálózatok, a felhőinfrastruktúra vagy az IoT eszközflották, ahol a normál és abnormális állapotra vonatkozó fix szabályok meghatározása rendkívül összetett.

a felhasználói viselkedés elemzésében (UBA) is segít , ami kulcsfontosságú a belső fenyegetések vagy a feltört fiókok felderítésében. Azáltal, hogy minden felhasználóról vagy entitásról alapvonalat generál, a mesterséges intelligencia olyan dolgokat is képes észlelni, mint a hitelesítő adatokkal való visszaélés. Például, ha Bob a könyveléstől hirtelen elkezdi lekérdezni az ügyféladatbázist (amit korábban soha nem tett), a Bob viselkedését feldolgozó mesterséges intelligencia modell ezt szokatlanként jelöli meg. Lehet, hogy nem rosszindulatú programról van szó – lehet, hogy Bob hitelesítő adatait ellopták és egy támadó használta, vagy Bob olyan helyeken kutatott, ahol nem kellene. Akárhogy is, a biztonsági csapat figyelmeztetést kap a kivizsgálásra. Az ilyen mesterséges intelligencia által vezérelt UBA rendszerek számos biztonsági termékben léteznek, és a generatív modellezési technikák növelik pontosságukat, és csökkentik a téves riasztásokat a kontextus figyelembevételével (például Bob egy speciális projekten dolgozik stb., amit a mesterséges intelligencia néha más adatokból is kikövetkeztethet).

Az identitás- és hozzáférés-kezelés területén a deepfake-ek észlelésére – a generatív mesterséges intelligencia képes szintetikus hangokat és videókat létrehozni, amelyek megtévesztik a biometrikus biztonságot. Érdekes módon a generatív mesterséges intelligencia a mélyhamisítások észlelésében is segíthet azáltal, hogy elemzi a hang- vagy videóanyag finom, az emberek számára nehezen észrevehető elemeit. Láttunk egy példát az Accenture-rel, amely generatív mesterséges intelligenciát használt számtalan arckifejezés és feltétel szimulálására, hogy betanítsa biometrikus rendszereit a valódi felhasználók megkülönböztetésére a mesterséges intelligencia által generált mélyhamisításoktól. Öt év alatt ez a megközelítés segített az Accenture-nek rendszerei 90%-ában kiküszöbölni a jelszavakat (áttérve a biometriára és más tényezőkre), és 60%-kal csökkenteni a támadásokat ( 6 használati eset a generatív mesterséges intelligenciához a kiberbiztonságban [+ példa] ). Lényegében a generatív mesterséges intelligenciát használták a biometrikus hitelesítés megerősítésére, ellenállóvá téve azt a generatív támadásokkal szemben (ez nagyszerű példa arra, hogyan küzd a mesterséges intelligencia a mesterséges intelligencia ellen). Ez a fajta viselkedésmodellezés – ebben az esetben az élő emberi arc és a mesterséges intelligencia által szintetizált arc közötti különbség felismerése – kulcsfontosságú, mivel egyre inkább a mesterséges intelligenciára támaszkodunk a hitelesítésben.

A generatív mesterséges intelligencia által működtetett anomáliadetektálás számos iparágban alkalmazható: az egészségügyben az orvostechnikai eszközök viselkedésének monitorozására a hackelés jeleinek keresése céljából; a pénzügyekben a kereskedési rendszerek figyelésére a csalásra vagy algoritmikus manipulációra utaló szabálytalan minták után kutatva; az energiaiparban/közművekben a vezérlőrendszerek jeleinek megfigyelésére a behatolások jeleinek keresése céljából. A szélesség (a viselkedés minden aspektusának vizsgálata) és mélység (összetett minták megértése) hatékony eszközzé teszi a kiberbiztonsági incidensek legapróbb jelzőinek felismerésében. Ahogy a fenyegetések egyre lopakodóbbá válnak, és a normál műveletek között rejtőznek, létfontosságúvá válik ez a képesség, hogy pontosan jellemezze a „normális” állapotot, és jelezzen, ha valami eltér ettől. A generatív mesterséges intelligencia így fáradhatatlan őrszemként szolgál, amely folyamatosan tanul és frissíti a normalitás definícióját, hogy lépést tartson a környezet változásaival, és figyelmezteti a biztonsági csapatokat azokra a rendellenességekre, amelyek alaposabb vizsgálatot érdemelnek.

A generatív mesterséges intelligencia lehetőségei és előnyei a kiberbiztonságban

A generatív mesterséges intelligencia alkalmazása a kiberbiztonságban számos lehetőséget és előnyt azoknak a szervezeteknek, amelyek hajlandóak ezeket az eszközöket alkalmazni. Az alábbiakban összefoglaljuk azokat a legfontosabb előnyöket, amelyek a generatív mesterséges intelligenciát a kiberbiztonsági programok vonzó kiegészítőjévé teszik:

• Gyorsabb fenyegetésészlelés és -válasz: A generatív mesterséges intelligencia alapú rendszerek hatalmas mennyiségű adatot képesek valós időben elemezni, és sokkal gyorsabban felismerik a fenyegetéseket, mint a manuális emberi elemzés. Ez a sebességbeli előny a támadások korábbi észlelését és az incidensek gyorsabb elszigetelését jelenti. A gyakorlatban a mesterséges intelligencia által vezérelt biztonsági monitorozás olyan fenyegetéseket is képes észlelni, amelyek korrelálása az embereknek sokkal több időt venne igénybe. Az incidensekre való gyors reagálással (vagy akár a kezdeti válaszok automatikus végrehajtásával) a szervezetek drámaian csökkenthetik a támadók tartózkodási idejét a hálózataikban, minimalizálva a károkat.

• Fokozott pontosság és fenyegetéslefedettség: Mivel folyamatosan tanulnak az új adatokból, a generatív modellek képesek alkalmazkodni a változó fenyegetésekhez, és a rosszindulatú tevékenységek finomabb jeleit is észrevenni. Ez a statikus szabályokhoz képest jobb észlelési pontossághoz vezet (kevesebb téves negatív és téves pozitív eredmény). Például egy olyan mesterséges intelligencia, amely megtanulta egy adathalász e-mail vagy rosszindulatú program viselkedésének jellemzőit, olyan variánsokat is azonosíthat, amelyeket korábban soha nem láttak. Az eredmény a fenyegetéstípusok szélesebb körű lefedettsége – beleértve az új támadásokat is –, ami erősíti az általános biztonsági helyzetet. A biztonsági csapatok részletes betekintést nyernek a mesterséges intelligencia elemzéséből is (pl. a rosszindulatú programok viselkedésének magyarázata), lehetővé téve a pontosabb és célzottabb védelmet ( Mi a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban? - Palo Alto Networks ).

• Ismétlődő feladatok automatizálása: A generatív mesterséges intelligencia kiválóan automatizálja a rutinszerű, munkaigényes biztonsági feladatokat – a naplók átfésülésétől és a jelentések összeállításától kezdve az incidensekre adott válaszok szkriptjéig. Ez az automatizálás csökkenti az emberi elemzők terheit , felszabadítva őket, hogy a magas szintű stratégiára és az összetett döntéshozatalra összpontosíthassanak ( Mi a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban? - Palo Alto Networks ). Az olyan hétköznapi, de fontos feladatokat, mint a sebezhetőségi vizsgálat, a konfiguráció auditálása, a felhasználói aktivitás elemzése és a megfelelőségi jelentések, a mesterséges intelligencia képes elvégezni (vagy legalábbis előzetesen megírni). Azáltal, hogy ezeket a feladatokat gépi sebességgel kezeli, a mesterséges intelligencia nemcsak a hatékonyságot javítja, hanem csökkenti az emberi hibákat is (amelyek jelentős tényezők a biztonsági résekben).

• Proaktív védelem és szimuláció: A generatív mesterséges intelligencia lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy a reaktívról a proaktív biztonságra váltsanak. Az olyan technikák révén, mint a támadásszimuláció, a szintetikus adatgenerálás és a forgatókönyv-alapú képzés, a védők előre láthatják és felkészülhetnek a fenyegetésekre, mielőtt azok a valós világban bekövetkeznének. A biztonsági csapatok biztonságos környezetben szimulálhatják a kibertámadásokat (adathalász kampányok, rosszindulatú szoftverek kitörései, DDoS stb.), hogy teszteljék válaszaikat és megjavítsák a gyengeségeket. Ez a folyamatos képzés, amelyet gyakran lehetetlen pusztán emberi erőfeszítéssel alaposan elvégezni, élesen és naprakészen tartja a védelmet. Ez olyan, mint egy kiber „tűzgyakorlat” – a mesterséges intelligencia számos hipotetikus fenyegetést tud jelenteni a védelemre, így gyakorolhat és fejlődhet.

• Az emberi szakértelem bővítése (MI, mint erőszorzó): A generatív MI fáradhatatlan junior elemzőként, tanácsadóként és asszisztensként működik egyben. A kevésbé tapasztalt csapattagoknak olyan útmutatást és ajánlásokat tud nyújtani, amelyeket jellemzően a tapasztalt szakértőktől várnak el, hatékonyan demokratizálva a szakértelmet a csapaton belül ( 6 eset a generatív MI használatára a kiberbiztonságban [+ példa] ). Ez különösen értékes a kiberbiztonságban tapasztalható tehetséghiány miatt – a MI segít a kisebb csapatoknak többet elérni kevesebből. A tapasztalt elemzők ezzel szemben profitálnak abból, hogy a MI kezeli a nehéz munkát, és felszínre hoz nem nyilvánvaló információkat, amelyeket aztán validálhatnak és felhasználhatnak. Az eredmény egy sokkal produktívabb és kompetensebb biztonsági csapat, ahol a MI felerősíti minden emberi tag hatását ( Hogyan használható a generatív MI a kiberbiztonságban ?).

• Továbbfejlesztett döntéstámogatás és jelentéskészítés: A generatív mesterséges intelligencia a technikai adatok természetes nyelvi elemzésekké alakításával javítja a kommunikációt és a döntéshozatalt. A biztonsági vezetők a mesterséges intelligencia által generált összefoglalók révén tisztább rálátást kapnak a problémákra, és megalapozott stratégiai döntéseket hozhatnak anélkül, hogy nyers adatokat kellene elemezniük. Hasonlóképpen, a funkciók közötti kommunikáció (a vezetőkkel, a megfelelőségi tisztviselőkkel stb.) javul, amikor a mesterséges intelligencia könnyen érthető jelentéseket készít a biztonsági helyzetről és az incidensekről ( Hogyan használható a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban? 10 valós példa ). Ez nemcsak a vezetői szinten építi a bizalmat és az összehangolást a biztonsági kérdésekben, hanem segít igazolni a beruházásokat és a változtatásokat azáltal, hogy világosan megfogalmazza a kockázatokat és a mesterséges intelligencia által felfedezett hiányosságokat.

Ezek az előnyök együttesen azt jelentik, hogy a generatív mesterséges intelligenciát a kiberbiztonságban alkalmazó szervezetek erősebb biztonsági helyzetet érhetnek el potenciálisan alacsonyabb működési költségek mellett. Reagálni tudnak a korábban túlterhelő fenyegetésekre, áthidalhatják a figyelmen kívül hagyott réseket, és folyamatosan fejlődhetnek a mesterséges intelligencia által vezérelt visszacsatolási hurkok révén. Végső soron a generatív mesterséges intelligencia lehetőséget kínál arra, hogy megelőzzék az ellenfeleket azáltal, hogy a sebességét, mértékét és kifinomultságát ugyanolyan kifinomult védelemmel párosítja. Egy felmérés szerint az üzleti és kibervezetők több mint fele gyorsabb fenyegetésészlelést és nagyobb pontosságot vár a generatív mesterséges intelligencia használatától ( [PDF] Globális kiberbiztonsági kilátások 2025 | Világgazdasági Fórum ) ( Generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban: Az LLM átfogó áttekintése... ) – ami bizonyítja ezen technológiák előnyeivel kapcsolatos optimizmust.

A generatív mesterséges intelligencia kiberbiztonsági alkalmazásának kockázatai és kihívásai

Bár a lehetőségek jelentősek, kritikus fontosságú, hogy a generatív mesterséges intelligenciát a kiberbiztonságban nyitott szemmel és a felmerülő kockázatokra . A mesterséges intelligenciába vetett vak bizalom vagy annak helytelen használata új sebezhetőségeket okozhat. Az alábbiakban felvázoljuk a főbb aggályokat és buktatókat, mindegyik kontextusával együtt:

• Kiberbűnözők általi ellenséges használat: Ugyanazok a generatív képességek, amelyek segítik a védőket, felhatalmazhatják a támadókat is. A fenyegetéseket elkövető szereplők már most is generatív mesterséges intelligenciát használnak meggyőzőbb adathalász e-mailek készítésére, hamis személyek és deepfake videók létrehozására a társadalmi manipuláció érdekében, polimorf rosszindulatú programok fejlesztésére, amelyek folyamatosan változnak, hogy elkerüljék az észlelést, sőt, a hackelés egyes részeit is automatizálják ( Mi a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban? - Palo Alto Networks ). A kiberbiztonsági vezetők közel fele (46%) aggódik amiatt, hogy a generatív mesterséges intelligencia fejlettebb ellenséges támadásokhoz vezet ( Generative AI Security: Trends, Threats & Mitigation Strategies ). Ez a „MI fegyverkezési verseny” azt jelenti, hogy ahogy a védők alkalmazzák a mesterséges intelligenciát, a támadók nem lesznek sokkal lemaradva (sőt, egyes területeken akár előrébb is járhatnak, szabályozatlan MI-eszközöket használva). A szervezeteknek fel kell készülniük a mesterséges intelligencia által fokozott fenyegetésekre, amelyek gyakoribbak, kifinomultabbak és nehezebben nyomon követhetők.

• MI hallucinációk és pontatlanság: A generatív MI modellek olyan kimeneteket produkálhatnak, amelyek hihetőek, de helytelenek vagy félrevezetőek – ezt a jelenséget hallucinációnak nevezik. Biztonsági kontextusban egy MI elemezhet egy incidenst, és tévesen arra a következtetésre juthat, hogy egy bizonyos sebezhetőség volt az oka, vagy hibás korrekciós szkriptet generálhat, amely nem képes megfékezni a támadást. Ezek a hibák veszélyesek lehetnek, ha névértéken vesszük őket. Ahogy az NTT Data figyelmeztet: „a generatív MI hihetően hamis tartalmat adhat ki, és ezt a jelenséget hallucinációknak nevezik… jelenleg nehéz teljesen kiküszöbölni őket” ( A generatív MI és ellenintézkedések biztonsági kockázatai, és hatása a kiberbiztonságra | NTT DATA Group ). A MI-re való túlzott támaszkodás ellenőrzés nélkül félreirányított erőfeszítésekhez vagy hamis biztonságérzethez vezethet. Például egy MI hamisan megjelölhet egy kritikus rendszert biztonságosként, amikor az nem az, vagy éppen ellenkezőleg, pánikot válthat ki egy soha meg nem történt incidens „észlelésével”. A MI kimeneteinek szigorú validálása és az emberek bevonása a kritikus döntések meghozatalába elengedhetetlen e kockázat mérsékléséhez.

• Téves pozitívak és negatívak: A hallucinációkhoz kapcsolódóan, ha egy MI-modell rosszul van betanítva vagy konfigurálva, akkor a jóindulatú tevékenységeket túlzottan rosszindulatúként jelentheti (téves pozitívak) , vagy ami még rosszabb, a valódi fenyegetéseket nem észleli (téves negatívok) ( Hogyan használható a generatív MI a kiberbiztonságban ?). A túlzott mennyiségű téves riasztás túlterhelheti a biztonsági csapatokat, és riasztási fáradtsághoz vezethet (ami semmissé teszi a MI által ígért hatékonyságnövekedést), míg a kihagyott észlelések sebezhetővé teszik a szervezetet. A generatív modellek megfelelő egyensúlyra hangolása kihívást jelent. Minden környezet egyedi, és egy MI nem biztos, hogy azonnal optimálisan teljesít a dobozból kivéve. A folyamatos tanulás is kétélű fegyver – ha a MI torz visszajelzésekből vagy változó környezetből tanul, a pontossága ingadozhat. A biztonsági csapatoknak figyelniük kell a MI teljesítményét, és módosítaniuk kell a küszöbértékeket, vagy korrekciós visszajelzést kell adniuk a modelleknek. Nagy téttel bíró helyzetekben (például a kritikus infrastruktúra behatolásérzékelésénél) célszerű lehet a MI-javaslatokat egy ideig párhuzamosan futtatni a meglévő rendszerekkel, hogy biztosítsák azok összhangját és kiegészítését, ne pedig ütközését.

• Adatvédelem és adatszivárgás: A generatív MI-rendszerek gyakran nagy mennyiségű adatot igényelnek a betanításhoz és az üzemeltetéshez. Ha ezek a modellek felhőalapúak, vagy nincsenek megfelelően elkülönítve, fennáll a veszélye annak, hogy érzékeny információk szivároghatnak ki. A felhasználók véletlenül bizalmas adatokat vagy személyes adatokat adhatnak be egy MI-szolgáltatásba (gondoljunk csak arra, hogy megkérjük a ChatGPT-t, hogy összegezzen egy bizalmas incidensjelentést), és ezek az adatok a modell tudásának részévé válhatnak. Egy nemrégiben készült tanulmány szerint a generatív MI-eszközök bemeneteinek 55%-a érzékeny vagy személyazonosításra alkalmas információkat tartalmazott , ami komoly aggályokat vet fel az adatszivárgással kapcsolatban ( Generative AI Security: Trends, Threats & Mitigation Strategies ). Ezenkívül, ha egy MI-t belső adatokon képeztek ki, és bizonyos módon lekérdezik, akkor kiadhatja . A szervezeteknek szigorú adatkezelési szabályzatokat kell bevezetniük (pl. helyszíni vagy privát MI-példányok használata érzékeny anyagokhoz), és oktatniuk kell az alkalmazottakat arról, hogy ne illesszenek be titkos információkat nyilvános MI-eszközökbe. Az adatvédelmi szabályozások (GDPR stb.) is szerepet játszanak – a személyes adatok megfelelő hozzájárulás vagy védelem nélküli MI-képzésre való felhasználása törvénybe ütközhet.

• Modellbiztonság és -manipuláció: Maguk a generatív MI-modellek is célpontokká válhatnak. A támadók megpróbálhatják a modelleket megmérgezni , rosszindulatú vagy félrevezető adatokat adagolva a betanítási vagy áttanítási fázisban, hogy a MI helytelen mintákat tanuljon meg ( Hogyan használható a generatív MI a kiberbiztonságban ?). Például egy támadó finoman megmérgezheti a fenyegetési információkat, hogy a MI ne ismerje fel a támadó saját rosszindulatú programját rosszindulatúként. Egy másik taktika az azonnali injektálás vagy kimeneti manipuláció , ahol a támadó olyan bemeneteket talál a MI-nek, amelyek miatt az nem kívánt módon viselkedik – például figyelmen kívül hagyja a biztonsági korlátait, vagy olyan információkat fed fel, amelyeket nem kellene (például belső promptokat vagy adatokat). Ezenkívül fennáll a modellelkerülés : a támadók kifejezetten a MI megtévesztésére tervezett bemeneteket hoznak létre. Ezt ellenséges példákban látjuk – kissé zavart adatok, amelyeket az ember normálisnak lát, de a MI rosszul osztályoz. A mesterséges intelligencia ellátási láncának biztonsága (adatintegritás, modellhozzáférés-vezérlés, ellenséges robusztussági tesztelés) a kiberbiztonság új, de szükséges része ezen eszközök telepítésekor ( Mi a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban? - Palo Alto Networks ).

• Túlzott függőség és készségcsökkenés: Fennáll egy kisebb kockázat is, hogy a szervezetek túlságosan is támaszkodnak a mesterséges intelligenciára, és hagyják, hogy az emberi készségek elsorvadjanak. Ha a fiatal elemzők vakon megbíznak a mesterséges intelligencia kimenetében, előfordulhat, hogy nem fejlesztik ki azt a kritikai gondolkodást és intuíciót, amelyre szükségük van, ha a mesterséges intelligencia nem érhető el vagy hibás. Kerülendő forgatókönyv egy olyan biztonsági csapat, amelynek nagyszerű eszközei vannak, de fogalmuk sincs, hogyan működjenek, ha ezek az eszközök leállnak (hasonlóan ahhoz, mint amikor a pilóták túlságosan az autopilóta rendszerére támaszkodnak). A rendszeres képzési gyakorlatok mesterséges intelligencia segítsége nélkül, és az a gondolkodásmód, hogy a mesterséges intelligencia egy asszisztens, nem pedig egy tévedhetetlen orákulum, fontosak ahhoz, hogy az emberi elemzők élesek maradjanak. Az embereknek kell továbbra is a végső döntéshozóknak maradniuk, különösen a nagy hatású döntések esetében.

• Etikai és megfelelőségi kihívások: A mesterséges intelligencia kiberbiztonsági alkalmazása etikai kérdéseket vet fel, és szabályozási megfelelési problémákat okozhat. Például, ha egy mesterséges intelligencia rendszer tévesen rosszindulatú bennfentesként tüntet fel egy alkalmazottat egy anomália miatt, az igazságtalanul károsíthatja az adott személy hírnevét vagy karrierjét. A mesterséges intelligencia által hozott döntések átláthatatlanok lehetnek (a „fekete doboz” problémája), ami megnehezíti az auditorok vagy a szabályozó hatóságok számára annak magyarázatát, hogy miért hoztak bizonyos intézkedéseket. Ahogy a mesterséges intelligencia által generált tartalom egyre elterjedtebbé válik, az átláthatóság biztosítása és az elszámoltathatóság fenntartása kulcsfontosságú. A szabályozó hatóságok kezdik ellenőrizni a mesterséges intelligenciát – például az EU mesterséges intelligencia törvénye követelményeket támaszt a „magas kockázatú” mesterséges intelligencia rendszerekkel szemben, és a kiberbiztonsági mesterséges intelligencia ebbe a kategóriába tartozhat. A vállalatoknak el kell igazodniuk ezekben a szabályozásokban, és esetleg be kell tartaniuk olyan szabványokat, mint a NIST mesterséges intelligencia kockázatkezelési keretrendszere, hogy felelősségteljesen használhassák a generatív mesterséges intelligenciát ( Hogyan használható a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban? 10 valós példa ). A megfelelőség a licencelésre is kiterjed: a nyílt forráskódú vagy harmadik féltől származó modellek használatának feltételei korlátozhatják bizonyos felhasználási módokat, vagy megkövetelhetik a fejlesztések megosztását.

Összefoglalva, a generatív mesterséges intelligencia nem csodaszer – ha nem alkalmazzák körültekintően, új gyengeségeket okozhat, miközben másokat megold. Egy 2024-es Világgazdasági Fórum tanulmány kiemelte, hogy a szervezetek ~47%-a elsődleges aggodalomra ad okot a támadók által a generatív mesterséges intelligencia terén elért fejlesztések tekintetében, így ez „a generatív mesterséges intelligencia legaggasztóbb hatása” a kiberbiztonságban ( [PDF] Globális kiberbiztonsági kilátások 2025 | Világgazdasági Fórum ) ( Generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban: Az LLM átfogó áttekintése... ). A szervezeteknek ezért kiegyensúlyozott megközelítést kell alkalmazniuk: kihasználniuk a mesterséges intelligencia előnyeit, miközben szigorúan kezelik ezeket a kockázatokat az irányítás, a tesztelés és az emberi felügyelet révén. A következőkben azt tárgyaljuk, hogyan lehet a gyakorlatban elérni ezt az egyensúlyt.

Jövőbeli kilátások: A generatív mesterséges intelligencia fejlődő szerepe a kiberbiztonságban

Előretekintve, a generatív mesterséges intelligencia várhatóan a kiberbiztonsági stratégia szerves részévé válik – és hasonlóképpen egy olyan eszközzé, amelyet a kiberbiztonsági ellenfelek továbbra is kihasználnak. A macska-egér dinamika felgyorsul, a mesterséges intelligencia a kerítés mindkét oldalán jelen lesz. Íme néhány előremutató betekintés abba, hogy a generatív mesterséges intelligencia hogyan alakíthatja a kiberbiztonságot az elkövetkező években:

• A mesterséges intelligenciával kiterjesztett kibervédelem szabvánnyá válik: 2025-re és azon túl várható, hogy a legtöbb közép- és nagyvállalat beépítette a mesterséges intelligencia által vezérelt eszközöket biztonsági műveleteibe. Ahogyan a víruskeresők és a tűzfalak ma már szabványosak, úgy a mesterséges intelligenciával működő másodpilóták és anomália-észlelő rendszerek is a biztonsági architektúrák alapvető elemeivé válhatnak. Ezek az eszközök valószínűleg specializáltabbá válnak – például különálló MI-modellek lesznek, amelyeket finomhangolnak a felhőbiztonsághoz, az IoT-eszközök monitorozásához, az alkalmazáskód biztonságához stb., és amelyek mind összhangban működnek. Ahogy az egyik előrejelzés megjegyzi: „2025-re a generatív MI szerves részét képezi majd a kiberbiztonságnak, lehetővé téve a szervezetek számára, hogy proaktívan védekezzenek a kifinomult és folyamatosan fejlődő fenyegetésekkel szemben” ( Hogyan használható a generatív MI a kiberbiztonságban ?). A mesterséges intelligencia javítani fogja a valós idejű fenyegetésészlelést, automatizálni fogja számos válaszlépést, és segíteni fogja a biztonsági csapatokat abban, hogy sokkal nagyobb mennyiségű adatot kezeljenek, mint amennyit manuálisan tudnának.

• Folyamatos tanulás és alkalmazkodás: A jövőbeli generatív mesterséges intelligenciarendszerek a kiberbiztonság területén jobban fognak tanulni menet közben az új incidensekből és a fenyegetésekkel kapcsolatos információkból, közel valós időben frissítve tudásbázisukat. Ez valóban adaptív védelemhez vezethet – képzeljünk el egy olyan mesterséges intelligenciát, amely reggel tudomást szerez egy másik vállalatot ért új adathalász kampányról, és délutánra már módosította is a vállalat e-mail szűrőit válaszul. A felhőalapú mesterséges intelligencia biztonsági szolgáltatások elősegíthetik ezt a fajta kollektív tanulást, ahol az egyik szervezettől származó anonimizált információk minden előfizető számára előnyösek (hasonlóan a fenyegetésekkel kapcsolatos információk megosztásához, de automatizált). Ez azonban gondos kezelést igényel, hogy elkerüljük az érzékeny információk megosztását, és megakadályozzuk, hogy a támadók rossz adatokat tápláljanak be a megosztott modellekbe.

• A mesterséges intelligencia és a kiberbiztonsági tehetségek konvergenciája: A kiberbiztonsági szakemberek készségei fejlődni fognak, és magukban foglalják majd a mesterséges intelligencia és az adattudomány területén való jártasságot. Ahogy a mai elemzők megtanulják a lekérdezőnyelveket és a szkriptelést, a holnap elemzői rendszeresen finomhangolhatják a mesterséges intelligencia modelljeit, vagy „forgatókönyveket” írhatnak a mesterséges intelligencia számára. Új szerepkörökkel találkozhatunk, mint például a „MI biztonsági oktató” vagy a „kiberbiztonsági MI mérnök” – olyan emberekkel, akik a mesterséges intelligencia eszközeinek a szervezet igényeihez való igazítására, teljesítményük validálására és biztonságos működésük biztosítására specializálódtak. Másrészt a kiberbiztonsági megfontolások egyre inkább befolyásolják majd a mesterséges intelligencia fejlesztését. A mesterséges intelligencia rendszereket a nulláról kezdve biztonsági funkciókkal fogják felépíteni (biztonságos architektúra, manipulációérzékelés, auditnaplók a MI-döntésekhez stb.), és a megbízható MI (tisztességes, magyarázható, robusztus és biztonságos) irányítják majd a telepítésüket a biztonságkritikus környezetben.

• Kifinomultabb mesterséges intelligencia által vezérelt támadások: Sajnos a fenyegetési környezet is fejlődni fog a mesterséges intelligenciával. Arra számítunk, hogy a mesterséges intelligenciát egyre gyakrabban fogják használni a nulladik napi sebezhetőségek felderítésére, a célzott adathalászat (pl. a közösségi média adatainak mesterséges intelligencia általi átkutatása tökéletesen személyre szabott csali létrehozása érdekében), valamint meggyőző deepfake hangok vagy videók generálására a biometrikus hitelesítés megkerülésére vagy csalás elkövetésére. Megjelenhetnek automatizált hackerek, amelyek minimális emberi felügyelet mellett önállóan képesek többlépcsős támadásokat végrehajtani (felderítés, kihasználás, oldalirányú mozgás stb.). Ez arra fogja kényszeríteni a védőket, hogy a mesterséges intelligenciára is támaszkodjanak – lényegében automatizálás kontra automatizálás . Egyes támadások gépi sebességgel történhetnek, például amikor a mesterséges intelligencia által vezérelt botok ezernyi adathalász e-mail-permutációt próbálnak ki, hogy kiderüljön, melyik jut át ​​a szűrőkön. A kibervédelemnek hasonló sebességgel és rugalmassággal kell működnie a lépéstartás érdekében ( Mi a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban? - Palo Alto Networks ).

• Szabályozás és etikus MI a biztonságban: Ahogy a MI mélyen beágyazódik a kiberbiztonsági funkciókba, egyre nagyobb ellenőrzés és esetleg szabályozás lesz szükséges annak biztosítására, hogy ezeket a MI-rendszereket felelősségteljesen használják. Várhatóan olyan keretrendszerekre és szabványokra számíthatunk, amelyek kifejezetten a MI-re vonatkoznak a biztonságban. A kormányok iránymutatásokat határozhatnak meg az átláthatóságra vonatkozóan – például előírhatják, hogy a jelentős biztonsági döntéseket (például egy alkalmazott hozzáférésének megszüntetését gyanított rosszindulatú tevékenység esetén) ne hozza meg kizárólag a MI emberi felülvizsgálat nélkül. A MI biztonsági termékeihez tanúsítványok is tartozhatnak, amelyek biztosítják a vásárlókat arról, hogy a MI-t elfogultság, robusztusság és biztonság szempontjából értékelték. Továbbá a MI-vel kapcsolatos kiberfenyegetések körül is bővülhet a nemzetközi együttműködés; például megállapodások a MI által létrehozott dezinformáció kezeléséről, vagy normák bizonyos MI által vezérelt kiberfegyverekkel szemben.

• Integráció a szélesebb körű mesterséges intelligenciával és IT-ökoszisztémákkal: A kiberbiztonságban használt generatív mesterséges intelligencia valószínűleg integrálódik más mesterséges intelligencia rendszerekkel és IT-menedzsment eszközökkel. Például egy olyan mesterséges intelligencia, amely a hálózatoptimalizálást kezeli, együttműködhet a biztonsági mesterséges intelligenciával annak biztosítása érdekében, hogy a változtatások ne nyissanak kiskapukat. A mesterséges intelligencia által vezérelt üzleti elemzések megoszthatják az adatokat a biztonsági mesterséges intelligenciákkal az anomáliák (például az értékesítés hirtelen visszaesése egy támadás miatti esetleges weboldali problémával) összefüggésbe hozása érdekében. Lényegében a mesterséges intelligencia nem egy silóban fog élni – a szervezet működésének egy nagyobb, intelligens szövetének része lesz. Ez lehetőséget nyit a holisztikus kockázatkezelésre, ahol a működési adatokat, a fenyegetési adatokat és akár a fizikai biztonsági adatokat is kombinálhatja a mesterséges intelligencia, hogy 360 fokos képet adjon a szervezet biztonsági helyzetéről.

Hosszú távon a remény az, hogy a generatív mesterséges intelligencia segít majd a védekezők javára billenni a mérleget. A modern informatikai környezetek méretének és összetettségének kezelésével a mesterséges intelligencia védhetőbbé teheti a kiberteret. Ez azonban egy út, és egyre nehezebb lesz, ahogy finomítjuk ezeket a technológiákat, és megtanuljuk megfelelően megbízni bennük. Azok a szervezetek, amelyek folyamatosan tájékozódnak és befektetnek a felelős mesterséges intelligencia biztonsági alkalmazásába, valószínűleg a legjobb helyzetben lesznek ahhoz, hogy eligazodjanak a jövő fenyegetései között.

Ahogy a Gartner legutóbbi kiberbiztonsági trendekről szóló jelentése is megjegyezte, „a generatív mesterséges intelligencia használati eseteinek (és kockázatainak) megjelenése nyomást gyakorol az átalakulásra” ( Kiberbiztonsági trendek: Ellenálló képesség az átalakuláson keresztül - Gartner ). Azok, akik alkalmazkodnak, a mesterséges intelligenciát erős szövetségesként fogják hasznosítani; akik lemaradnak, azok a mesterséges intelligencia által támogatott ellenfelek mögött találhatják magukat. A következő néhány év kulcsfontosságú lesz annak meghatározásában, hogy a mesterséges intelligencia hogyan alakítja át a kibercsatateret.

Gyakorlati tanulságok a generatív mesterséges intelligencia kiberbiztonsági alkalmazásához

Azoknak a vállalkozásoknak, amelyek a generatív mesterséges intelligencia kiberbiztonsági stratégiájukban való hasznosításának módját vizsgálják, íme néhány gyakorlati tanács és ajánlás a felelős és hatékony alkalmazáshoz:

1. Kezdje az oktatással és a képzéssel: Gondoskodjon arról, hogy a biztonsági csapata (és a tágabb informatikai személyzet) megértse, hogy mit tud és mit nem tud a generatív mesterséges intelligencia. Biztosítson képzést a mesterséges intelligencia által vezérelt biztonsági eszközök alapjairól, és frissítse biztonsági tudatossági programjait minden alkalmazott számára, hogy azok lefedjék a mesterséges intelligencia által támogatott fenyegetéseket. Például tanítsa meg a személyzetet arra, hogyan képes a mesterséges intelligencia nagyon meggyőző adathalász csalásokat és deepfake hívásokat generálni. Ezzel egyidejűleg képezze ki az alkalmazottakat a mesterséges intelligencia eszközeinek biztonságos és jóváhagyott használatára a munkájuk során. A jól tájékozott felhasználók kisebb valószínűséggel használják helytelenül a mesterséges intelligenciát, vagy esnek áldozatul a mesterséges intelligencia által fokozott támadásoknak ( Hogyan használható a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban? 10 valós példa ).

2. Egyértelmű MI-használati szabályzatok meghatározása: A generatív MI-t úgy kezelje, mint bármely más nagy teljesítményű technológiát – irányítással. Dolgozzon ki olyan szabályzatokat, amelyek meghatározzák, hogy ki használhatja a MI-eszközöket, mely eszközök engedélyezettek és milyen célokra. Tartalmazzon irányelveket az érzékeny adatok kezelésére vonatkozóan (pl. bizalmas adatok külső MI-szolgáltatásokba való betáplálásának tilalma ) a szivárgások megelőzése érdekében. Például csak a biztonsági csapat tagjai használhatnak belső MI-asszisztenst az incidensekre való reagáláshoz, a marketing pedig ellenőrzött MI-t használhat tartalomhoz – mindenki másra korlátozva van. Sok szervezet ma már kifejezetten foglalkozik a generatív MI-vel az informatikai szabályzataiban, és a vezető szabványügyi testületek a biztonságos használatra vonatkozó szabályzatokat ösztönzik a teljes tiltások helyett ( Hogyan használható a generatív MI a kiberbiztonságban? 10 valós példa ). Ügyeljen arra, hogy ezeket a szabályokat és a mögöttük rejlő indoklást minden alkalmazottnak közölje.

3. Az „árnyék MI” mérséklése és a használat monitorozása: Az árnyék IT-hez hasonlóan az „árnyék MI” akkor keletkezik, amikor az alkalmazottak az IT tudta nélkül kezdenek el MI-eszközöket vagy -szolgáltatásokat használni (pl. egy fejlesztő jogosulatlan MI-kód asszisztenst használ). Ez láthatatlan kockázatokat hordozhat magában. Intézkedéseket kell bevezetni a nem engedélyezett MI-használat felderítésére és ellenőrzésére . A hálózat monitorozása jelezheti a népszerű MI API-khoz való kapcsolatokat, a felmérések vagy eszközellenőrzések pedig feltárhatják, hogy mit használnak az alkalmazottak. Jóváhagyott alternatívákat kell kínálni, hogy a jó szándékú alkalmazottak ne érezzék magukat kísértésnek a tisztességtelen használatra (például biztosítson hivatalos ChatGPT Enterprise fiókot, ha az emberek hasznosnak találják). Azáltal, hogy a MI-használatot naplózzák, a biztonsági csapatok fel tudják mérni és kezelni tudják a kockázatot. A monitorozás is kulcsfontosságú – naplózza a MI-eszközök tevékenységeit és kimeneteit amennyire csak lehetséges, hogy legyen egy auditnapló az MI által befolyásolt döntésekről ( Hogyan használható a generatív MI a kiberbiztonságban? 10 valós példa ).

4. Használd ki a mesterséges intelligenciát védekezésben – Ne maradj le: Ismerd fel, hogy a támadók mesterséges intelligenciát fognak használni, ezért a védelmednek is ezt kell tennie. Azonosíts néhány nagy hatású területet, ahol a generatív mesterséges intelligencia azonnal segítheti a biztonsági műveleteket (például riasztási triázs vagy automatizált naplóelemzés), és futtass kísérleti projekteket. Növeld a védelmedet a mesterséges intelligencia sebességével és skálázhatóságával, hogy ellensúlyozd a gyorsan mozgó fenyegetéseket ( Hogyan használható a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban? 10 valós példa ). Még az egyszerű integrációk is, mint például a mesterséges intelligencia használata a rosszindulatú programjelentések összefoglalására vagy a fenyegetésvadász lekérdezések generálására, órákat takaríthatnak meg az elemzőknek. Kezdd kicsiben, értékeld ki az eredményeket, és fokozatosan fejleszd a folyamatot. A sikerek megalapozzák a mesterséges intelligencia szélesebb körű alkalmazását. A cél az, hogy a mesterséges intelligenciát erőszorzóként használd – például, ha az adathalász támadások túlterhelik az ügyfélszolgálatodat, telepíts egy mesterséges intelligencián alapuló e-mail osztályozót a mennyiség proaktív csökkentése érdekében.

5. Fektessen be biztonságos és etikus MI-gyakorlatokba: Generatív MI megvalósításakor kövesse a biztonságos fejlesztési és telepítési gyakorlatokat. Használjon privát vagy saját üzemeltetésű modelleket érzékeny feladatokhoz az adatok feletti ellenőrzés megőrzése érdekében. Harmadik féltől származó MI-szolgáltatások használata esetén tekintse át azok biztonsági és adatvédelmi intézkedéseit (titkosítás, adatmegőrzési szabályzatok stb.). Építsen be MI-kockázatkezelési keretrendszereket (például a NIST MI-kockázatkezelési keretrendszerét vagy az ISO/IEC útmutatóját), hogy szisztematikusan kezelje az olyan dolgokat, mint az elfogultság, a magyarázhatóság és a robusztusság a MI-eszközökben ( Hogyan használható a generatív MI a kiberbiztonságban? 10 valós példa ). A karbantartás részeként tervezzen modellfrissítéseket/javításokat is – a MI-modelleknek is lehetnek „sebezhetőségeik” (pl. újraképzésre lehet szükségük, ha elkezdenek eltérni a valóságtól, vagy ha új típusú támadó támadást fedeznek fel a modell ellen). A biztonság és az etika beépítésével a MI-használatba bizalmat épít az eredményekbe, és biztosítja a felmerülő szabályozások betartását.

6. Tartsa be az embereket a folyamatba: Használja a mesterséges intelligenciát az emberi ítélőképesség segítésére, ne pedig teljes helyettesítésére a kiberbiztonságban. Határozza meg azokat a döntési pontokat, ahol emberi validációra van szükség (például egy mesterséges intelligencia elkészíthet egy incidensjelentést, de egy elemző a terjesztés előtt áttekinti; vagy egy mesterséges intelligencia javasolhatja egy felhasználói fiók blokkolását, de egy ember jóváhagyja ezt a műveletet). Ez nemcsak megakadályozza, hogy a mesterséges intelligencia hibái ellenőrizetlenek maradjanak, hanem segít a csapatának tanulni a mesterséges intelligenciától és fordítva. Ösztönözze az együttműködő munkafolyamatot: az elemzőknek kényelmesen kell érezniük magukat a mesterséges intelligencia kimeneteinek megkérdőjelezése és az épség ellenőrzésének elvégzése során. Idővel ez a párbeszéd javíthatja mind a mesterséges intelligenciát (visszajelzés révén), mind az elemzők készségeit. Lényegében úgy tervezze meg a folyamatait, hogy a mesterséges intelligencia és az emberi erősségei kiegészítsék egymást – a mesterséges intelligencia kezeli a mennyiséget és a sebességet, az emberek a kétértelműséget és a végső döntéseket.

7. Mérés, monitorozás és beállítás: Végül, a generatív MI-eszközöket a biztonsági ökoszisztéma élő alkotóelemeiként kezelje. Folyamatosan mérje a teljesítményüket – csökkentik-e az incidensekre adott válaszidőket? Korábban észlelik-e a fenyegetéseket? Hogyan alakul a téves riasztások aránya? Kérjen visszajelzést a csapattól: hasznosak-e a MI ajánlásai, vagy zajt keltenek? Használja ezeket a mérőszámokat a modellek finomítására, a betanítási adatok frissítésére vagy a MI integrációjának módosítására. A kiberfenyegetések és az üzleti igények folyamatosan fejlődnek, és a MI-modelleket rendszeresen frissíteni vagy újra kell képezni a hatékonyság fenntartása érdekében. Készítsen tervet a modell irányítására, beleértve azt is, hogy ki felelős a karbantartásáért és milyen gyakran kerül felülvizsgálatra. A MI életciklusának aktív kezelésével biztosítja, hogy az eszköz maradjon, ne pedig kötelezettség.

Összefoglalva, a generatív mesterséges intelligencia jelentősen növelheti a kiberbiztonsági képességeket, de a sikeres bevezetéshez átgondolt tervezés és folyamatos felügyelet szükséges. Azok a vállalkozások, amelyek oktatják munkatársaikat, egyértelmű irányelveket határoznak meg, és kiegyensúlyozott, biztonságos módon integrálják a mesterséges intelligenciát, gyorsabb és intelligensebb fenyegetéskezelés előnyeit élvezhetik. Ezek a tanulságok ütemtervet adnak: az emberi szakértelem ötvözése a mesterséges intelligencia automatizálásával, az irányítási alapismeretek lefedése, valamint az agilitás fenntartása, miközben mind a mesterséges intelligencia technológiája, mind a fenyegetési környezet elkerülhetetlenül fejlődik.

Ezen gyakorlati lépések megtételével a szervezetek magabiztosan válaszolhatnak a „Hogyan használható a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban?” – nemcsak elméletben, hanem a mindennapi gyakorlatban is –, és ezáltal megerősíthetik védekezésüket egyre inkább digitális és mesterséges intelligencia által vezérelt világunkban. ( Hogyan használható a generatív mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban )

Tanulmányok, amelyeket érdemes lehet elolvasni ezután:

🔗 Milyen munkaköröket nem tud helyettesíteni a mesterséges intelligencia, és mely munkaköröket fogja helyettesíteni a mesterséges intelligencia?
Fedezd fel a globális kilátásokat arról, hogy mely munkakörök vannak biztonságban az automatizálástól, és melyek nem.

🔗 Meg tudja jósolni a mesterséges intelligencia a tőzsdét?
Közelebbről megvizsgáljuk a mesterséges intelligencia piaci mozgások előrejelzésére való képességével kapcsolatos korlátokat, áttöréseket és mítoszokat.

🔗 Miben támaszkodhat a generatív mesterséges intelligencia emberi beavatkozás nélkül?
Értse meg, hol működhet önállóan a mesterséges intelligencia, és hol elengedhetetlen az emberi felügyelet.