Generativ AI alətlərindən istifadə edərək təhdidləri təhlil edən kibertəhlükəsizlik mütəxəssisi.

Generativ süni intellektdən kibertəhlükəsizlikdə necə istifadə etmək olar?

Giriş

Generativ AI - yeni məzmun və ya proqnozlar yaratmağa qadir olan süni intellekt sistemləri kibertəhlükəsizlikdə transformasiyaedici qüvvə kimi ortaya çıxır. OpenAI-nin GPT-4 kimi alətlər mürəkkəb məlumatları təhlil etmək və insana bənzər mətn yaratmaq qabiliyyətini nümayiş etdirərək kibertəhlükələrdən müdafiə üçün yeni yanaşmalara imkan yaradıb. Bütün sənayelər üzrə kibertəhlükəsizlik mütəxəssisləri və biznes qərar qəbul edənlər generativ süni intellektin inkişaf edən hücumlara qarşı müdafiəni necə gücləndirə biləcəyini araşdırırlar. Maliyyə və səhiyyədən tutmuş pərakəndə satış və hökumətə qədər hər sektorda təşkilatlar mürəkkəb fişinq cəhdləri, zərərli proqramlar və generativ süni intellektlə mübarizə aparmağa kömək edə biləcək digər təhlükələrlə üzləşirlər. Bu ağ sənəddə biz generativ süni intellektin kibertəhlükəsizlikdə necə istifadə oluna biləcəyini , real dünya tətbiqlərini, gələcək imkanları və qəbul üçün vacib mülahizələri vurğulayırıq.

Generativ AI ənənəvi analitik süni intellektdən təkcə nümunələri aşkar etməklə deyil, həm də yaratmaqla – istər müdafiəni məşq etmək üçün hücumları simulyasiya edir, istərsə də mürəkkəb təhlükəsizlik məlumatları üçün təbii dildə izahatlar verir. Bu ikili qabiliyyət onu ikitərəfli qılınc halına gətirir: o, güclü yeni müdafiə vasitələri təklif edir, lakin təhdid edənlər də ondan istifadə edə bilərlər. Aşağıdakı bölmələr kibertəhlükəsizlikdə generativ süni intellekt üçün fişinq aşkarlanmasının avtomatlaşdırılmasından insident reaksiyasının gücləndirilməsinə qədər geniş istifadə hallarını araşdırır. Biz həmçinin təşkilatların idarə etməli olduğu risklərlə (AI “halüsinasiyalar” və ya düşmənçilik məqsədilə sui-istifadə) yanaşı, bu AI innovasiyalarının vəd etdiyi faydaları müzakirə edirik. Nəhayət, biz bizneslərə generativ AI-ni kibertəhlükəsizlik strategiyalarına qiymətləndirmək və məsuliyyətlə inteqrasiya etməkdə kömək etmək üçün praktiki tövsiyələr təqdim edirik.

Kibertəhlükəsizlikdə generativ AI: Baxış

Kibertəhlükəsizlikdə generativ AI, təhlükəsizlik tapşırıqlarına kömək etmək üçün anlayışlar, tövsiyələr, kodlar və ya hətta sintetik məlumatlar yarada bilən AI modellərinə - çox vaxt böyük dil modellərinə və ya digər neyron şəbəkələrinə aiddir. Sırf proqnozlaşdırılan modellərdən fərqli olaraq, generativ süni intellekt öz təlim məlumatlarına əsasən ssenariləri simulyasiya edə və insan tərəfindən oxuna bilən nəticələr (məsələn, hesabatlar, xəbərdarlıqlar və ya hətta zərərli kod nümunələri) yarada bilər. təhdidləri əvvəlkindən daha dinamik şəkildə proqnozlaşdırmaq, aşkar etmək və onlara cavab vermək üçün istifadə olunur Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI nədir? - Palo Alto Networks ). Məsələn, generativ modellər geniş jurnalları və ya təhlükə kəşfiyyatı anbarlarını təhlil edə bilər və qısa xülasə və ya tövsiyə olunan hərəkətlər yarada bilər, demək olar ki, təhlükəsizlik qrupları üçün süni intellekt “köməkçisi” kimi fəaliyyət göstərir.

Kibermüdafiə üçün generativ AI-nin erkən tətbiqləri vəd göstərdi. 2023-cü ildə Microsoft, pozuntuları müəyyən etməyə və Microsoft-un gündəlik emal etdiyi 65 trilyon siqnalı yoxlamağa kömək etmək üçün təhlükəsizlik analitikləri üçün GPT-4 ilə təchiz edilmiş Security Copilot Microsoft Security Copilot kibertəhlükəsizlik üçün yeni GPT-4 AI köməkçisidir | The Verge ). Analitiklər bu sistemi təbii dildə təklif edə bilərlər (məsələn, “Son 24 saat ərzində bütün təhlükəsizlik insidentlərini ümumiləşdirin” ) və köməkçi pilot faydalı hekayə xülasəsi hazırlayacaq. Eynilə, Google-un Təhdid Kəşfiyyatı süni intellekt Google-un geniş təhdid məlumat bazası vasitəsilə danışıq axtarışını təmin etmək üçün Gemini adlı generativ modeldən istifadə edir General AI-dan Kibertəhlükəsizlikdə Necə İstifadə Olunur? 10 Real Dünya Nümunəsi ). Bu nümunələr potensialı nümayiş etdirir: generativ süni intellekt kompleks, irimiqyaslı kibertəhlükəsizlik məlumatlarını həzm edə və qərar qəbulunu sürətləndirərək fikirləri əlçatan formada təqdim edə bilər.

Eyni zamanda, generativ süni intellekt yüksək realistik saxta məzmun yarada bilər ki, bu da simulyasiya və təlim üçün (və təəssüf ki, sosial mühəndislik hazırlayan hücumçular üçün) bir nemətdir. sintez etmək , həm də təhlil etmək onun bir çox kibertəhlükəsizlik proqramlarının əsasını təşkil etdiyini görəcəyik Aşağıda, fişinqin qarşısının alınmasından tutmuş təhlükəsiz proqram təminatının işlənib hazırlanmasına qədər hər şeyi əhatə edən əsas istifadə hallarına, hər birinin sənayelər arasında necə tətbiq olunduğuna dair nümunələrə nəzər salırıq.

Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI-nin Əsas Tətbiqləri

Şəkil: Kibertəhlükəsizlikdə generativ AI üçün əsas istifadə hallarına təhlükəsizlik qrupları üçün AI kopilotları, kod zəifliyinin təhlili, adaptiv təhlükənin aşkarlanması, sıfır günlük hücum simulyasiyası, təkmilləşdirilmiş biometrik təhlükəsizlik və fişinq aşkarlanması daxildir ( Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI üçün 6 İstifadə nümunəsi [+ Nümunələr] ).

Fişinqin aşkarlanması və qarşısının alınması

Fişinq istifadəçiləri zərərli linklərə klikləməyə və ya etimadnamələrini açıqlamağa sövq edən ən geniş yayılmış kiber təhlükələrdən biri olaraq qalır. fişinq cəhdlərini aşkar etmək , həm də uğurlu hücumların qarşısını almaq üçün istifadəçi təlimini gücləndirmək üçün tətbiq edilir Müdafiə tərəfində, süni intellekt modelləri qaydalara əsaslanan filtrlərin əldən verə biləcəyi incə fişinq əlamətlərini aşkar etmək üçün e-poçt məzmununu və göndərici davranışlarını təhlil edə bilər. Qanuni və saxta e-poçtların böyük məlumat dəstlərindən öyrənməklə, generativ model qrammatika və orfoqrafiya artıq onu vermədikdə belə, fırıldaqları göstərən ton, ifadə və ya kontekstdə anomaliyaları qeyd edə bilər. Əslində, Palo Alto Şəbəkələrinin tədqiqatçıları qeyd edirlər ki, generativ süni intellekt “başqa halda aşkarlana bilməyən fişinq e-poçtlarının incə əlamətlərini” və təşkilatlara fırıldaqçılardan bir addım öndə olmağa kömək edir ( Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI nədir? - Palo Alto Networks ).

təlim və təhlil üçün fişinq hücumlarını simulyasiya etmək üçün generativ süni intellektdən istifadə edirlər Məsələn, Ironscales şirkəti GPT ilə işləyən fişinq simulyasiya alətini təqdim etdi ki, bu da avtomatik olaraq təşkilatın işçiləri üçün hazırlanmış saxta fişinq e-poçtlarını yaradır ( General AI Kibertəhlükəsizlikdə necə istifadə edilə bilər? 10 real dünya nümunəsi ). Süni intellektlə hazırlanmış bu e-poçtlar hücumçuların ən son taktikasını əks etdirir və işçilərə fiş məzmunu aşkar etmək üçün real təcrübə verir. Bu cür fərdiləşdirilmiş təlim çox vacibdir, çünki təcavüzkarlar özləri daha inandırıcı cazibədarlıq yaratmaq üçün AI qəbul edirlər. Nəzərə almaq lazımdır ki, generativ süni intellekt çox cilalanmış fişinq mesajları yarada bilsə də (asanlıqla tapılan ingilis dilinin vaxtı geridə qaldı), müdafiəçilər süni intellektin məğlubedilməz olmadığını gördülər. 2024-cü ildə IBM Təhlükəsizlik tədqiqatçıları insan tərəfindən yazılmış fişinq e-poçtlarını süni intellekt tərəfindən yaradılan e-poçtlarla müqayisə edən bir təcrübə apardılar və "təəccüblüdür ki, AI tərəfindən yaradılan e-poçtları düzgün qrammatikalarına baxmayaraq aşkar etmək hələ də asan idi" ( Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI üçün 6 İstifadə Nümunəsi [+ Nümunələr] ). Bu onu göstərir ki, insan intuisiyası süni intellektlə yazılmış fırıldaqlarda incə uyğunsuzluqları və ya metadata siqnallarını hələ də tanıya bilər.

Generativ süni intellekt fişinq müdafiəsinə başqa yollarla da kömək edir. şübhəli e-poçtları yoxlayan avtomatik cavablar və ya filtrlər yaratmaq üçün istifadə edilə bilər Məsələn, süni intellekt sistemi göndərənin qanuniliyini yoxlamaq üçün müəyyən sorğularla e-poçta cavab verə bilər və ya sandboxda e-poçtun bağlantılarını və əlavələrini təhlil etmək üçün LLM-dən istifadə edə, sonra hər hansı zərərli niyyəti ümumiləşdirə bilər. Morpheus təhlükəsizlik platforması bu sahədə süni intellektin gücünü nümayiş etdirir – o, e-poçtları sürətlə təhlil etmək və təsnif etmək üçün generativ NLP modellərindən istifadə edir və onun ənənəvi təhlükəsizlik alətləri ilə müqayisədə 21% Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI üçün 6 İstifadə nümunəsi [+ Nümunələr] ). Morpheus hətta qeyri-adi davranışı (birdən çox xarici ünvana e-poçt göndərən istifadəçi kimi) aşkar etmək üçün istifadəçi ünsiyyət modellərini də profilləşdirir ki, bu da fişinq e-poçtları göndərən oğurlanmış hesabı göstərə bilər.

Təcrübədə bütün sənaye şirkətləri sosial mühəndislik hücumları üçün e-poçt və veb trafiki filtrləmək üçün süni intellektə etibar etməyə başlayırlar. Maliyyə firmaları, məsələn, tel fırıldaqçılığına səbəb ola biləcək təqlid cəhdləri üçün kommunikasiyaları skan etmək üçün generativ süni intellektdən istifadə edir, səhiyyə təminatçıları isə xəstə məlumatlarını fişinqlə əlaqəli pozuntulardan qorumaq üçün AI tətbiq edir. Həqiqi fişinq ssenariləri yaratmaqla və zərərli mesajların əlamətlərini müəyyən etməklə, generativ süni intellekt fişinqin qarşısının alınması strategiyalarına güclü təbəqə əlavə edir. Çıxarış: Süni intellekt fişinq hücumlarını daha sürətli və daha dəqiq aşkar etməyə və zərərsizləşdirməyə kömək edə bilər, hətta təcavüzkarlar öz oyunlarını artırmaq üçün eyni texnologiyadan istifadə edirlər.

Zərərli proqram təminatının aşkarlanması və təhlükənin təhlili

Müasir zərərli proqram daim inkişaf edir – təcavüzkarlar antivirus imzalarından yan keçmək üçün yeni variantlar yaradır və ya kodu gizlədirlər. Generativ AI həm zərərli proqramı aşkar etmək, həm də onun davranışını anlamaq üçün yeni üsullar təklif edir. zərərli proqramın “pis əkizlərini” yaratmaq üçün süni intellektdən istifadə etməkdir : təhlükəsizlik tədqiqatçıları məlum zərərli proqram nümunəsini həmin zərərli proqramın bir çox mutasiya edilmiş variantlarını yaratmaq üçün generativ modelə daxil edə bilərlər. Bununla onlar təcavüzkarın edə biləcəyi çimdikləri effektiv şəkildə təxmin edirlər. Bu süni intellekt tərəfindən yaradılan variantlar daha sonra antivirus və müdaxilə aşkarlama sistemlərini öyrətmək üçün istifadə oluna bilər ki, hətta zərərli proqramın dəyişdirilmiş versiyaları da təbiətdə tanınsın ( Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI üçün 6 İstifadə Nümunəsi [+ Nümunələr] ). Bu proaktiv strategiya, hakerlərin aşkarlanmadan yayınmaq üçün zərərli proqramlarını bir qədər dəyişdirdiyi dövranı qırmağa kömək edir və müdafiəçilər hər dəfə yeni imzalar yazmaq üçün mübarizə aparmalıdırlar. Bir sənaye podkastında qeyd edildiyi kimi, təhlükəsizlik mütəxəssisləri indi “şəbəkə trafikini simulyasiya etmək və mürəkkəb hücumları təqlid edən zərərli faydalı yüklər yaratmaq” üçün generativ süni intellektdən istifadə edir, müdafiələrini tək bir instansiyaya deyil, bütün təhdidlər ailəsinə qarşı stress sınaqdan keçirir. Bu adaptiv təhlükənin aşkarlanması o deməkdir ki, təhlükəsizlik vasitələri əks halda keçəcək polimorfik zərərli proqramlara qarşı daha davamlı olur.

Aşkardan başqa, generativ süni intellekt zərərli proqramların təhlili və tərs mühəndislikdə ki, bu da ənənəvi olaraq təhlükə analitikləri üçün əmək tutumlu vəzifələrdir. Böyük dil modellərinə şübhəli kodu və ya skriptləri araşdırmaq və kodun nə üçün nəzərdə tutulduğunu sadə dildə izah etmək tapşırığı verilə bilər. Real dünya nümunəsi VirusTotal Code Insight , Google VirusTotal tərəfindən potensial zərərli kodun təbii dildə xülasəsini hazırlamaq üçün generativ süni intellekt modelindən (Google-un Sec-PaLM) istifadə etdiyi xüsusiyyətdir ( General AI Kibertəhlükəsizlikdə Necə İstifadə Olunur? 10 Real Dünya Nümunəsi ). Bu, mahiyyətcə insan analitiklərinə təhdidləri anlamağa kömək etmək üçün 24/7 işləyən AI zərərli proqram analitiki kimi fəaliyyət göstərən “təhlükəsizlik kodlaşdırmasına həsr olunmuş ChatGPT növüdür” Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI üçün 6 İstifadə nümunəsi [+ Nümunələr] ). Tanımadığı skript və ya ikili kod üzərində araşdırmaq əvəzinə, təhlükəsizlik qrupunun üzvü AI-dən dərhal izahat ala bilər – məsələn, “Bu skript XYZ serverindən fayl endirməyə və sonra sistem parametrlərini dəyişdirməyə çalışır ki, bu da zərərli proqram davranışının göstəricisidir.” Bu, insident reaksiyasını kəskin surətdə sürətləndirir, çünki analitiklər yeni zərərli proqramları hər zamankindən daha sürətli sınaqdan keçirə və anlaya bilərlər.

kütləvi verilənlər bazasında zərərli proqram təminatını təyin etmək üçün istifadə olunur . Ənənəvi antivirus mühərrikləri məlum imzalar üçün faylları skan edir, lakin generativ model faylın xüsusiyyətlərini qiymətləndirə və hətta öyrənilmiş nümunələrə əsasən onun zərərli olub olmadığını proqnozlaşdıra bilər. Milyarlarla faylın atributlarını (zərərli və xeyirxah) təhlil edərək, AI heç bir açıq imzanın olmadığı yerlərdə zərərli niyyəti tuta bilər. Məsələn, generativ model icra olunan faylı şübhəli kimi qeyd edə bilər, çünki onun davranış profili ikili proqramın yeni olmasına baxmayaraq, təlim zamanı gördüyü fidyə proqramının cüzi dəyişikliyi kimi "görünür" Bu davranışa əsaslanan aşkarlama yeni və ya sıfır gün zərərli proqram təminatına qarşı kömək edir. "zərərli proqram və digər təhdid növləri ilə mübarizədə təhlükəsizlik mütəxəssislərinə daha səmərəli və effektiv kömək etmək" üçün generativ modelindən istifadə etdiyi bildirilir ( General süni intellekt kibertəhlükəsizlikdə necə istifadə oluna bilər? 10 real dünya nümunəsi ).

Digər tərəfdən, etiraf etməliyik ki, təcavüzkarlar burada da generativ süni intellektdən istifadə edə bilərlər – avtomatik olaraq özünü uyğunlaşdıran zərərli proqram yaratmaq üçün. Əslində, təhlükəsizlik mütəxəssisləri xəbərdarlıq edir ki, generativ süni intellekt kibercinayətkarlara aşkarlanması daha çətin olan zərərli proqramlar hazırlamağa kömək edə bilər ( Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI nədir? - Palo Alto Networks ). Süni intellekt modelinə bütün məlum antivirus yoxlamalarından yayınana qədər zərərli proqramın bir hissəsini təkrar-təkrar dəyişdirmək (fayl strukturunu, şifrələmə üsullarını və s.) dəyişdirilməsi göstərişi verilə bilər. Bu ziddiyyətli istifadə artan narahatlıq doğurur (bəzən “AI ilə işləyən zərərli proqram” və ya xidmət kimi polimorfik zərərli proqram adlandırılır). Bu cür riskləri daha sonra müzakirə edəcəyik, lakin o, generativ süni intellektin həm müdafiəçilər, həm də hücumçular tərəfindən istifadə edilən bu pişik-siçan oyununda bir alət olduğunu vurğulayır.

hücumçu kimi düşünməyə imkan verməklə zərərli proqram müdafiəsini gücləndirir – daxili yeni təhdidlər və həllər yaradır. İstər aşkarlanma sürətini yaxşılaşdırmaq üçün sintetik zərərli proqram istehsal edir, istərsə də şəbəkələrdə aşkar edilmiş real zərərli proqramları izah etmək və ehtiva etmək üçün süni intellektdən istifadə edir, bu üsullar bütün sənaye sahələrində tətbiq olunur. Bank elektron cədvəldəki şübhəli makronu tez təhlil etmək üçün süni intellektə əsaslanan zərərli proqram analizindən istifadə edə bilər, istehsal şirkəti isə sənaye nəzarət sistemlərini hədəfləyən zərərli proqram təminatı aşkar etmək üçün süni intellektə etibar edə bilər. Ənənəvi zərərli proqram təhlilini generativ AI ilə gücləndirməklə, təşkilatlar zərərli proqram kampaniyalarına əvvəlkindən daha sürətli və daha fəal cavab verə bilər.

Təhdid Kəşfiyyatı və Avtomatlaşdırma Təhlili

Hər gün təşkilatlar təhdid kəşfiyyatı məlumatları ilə bombalanır - yeni aşkar edilmiş kompromis göstəriciləri (IOCs) xəbərlərindən tutmuş, ortaya çıxan haker taktikaları haqqında analitik hesabatlara qədər. Təhlükəsizlik qrupları üçün problem bu məlumat axınını süzmək və təsirli fikirlər çıxarmaqdır. təhlükə kəşfiyyatının təhlili və istehlakının avtomatlaşdırılmasında əvəzsiz olduğunu sübut edir . Onlarla hesabatı və ya verilənlər bazası girişini əl ilə oxumaq əvəzinə, analitiklər təhdid məlumatlarını maşın sürətində ümumiləşdirmək və kontekstləşdirmək üçün süni intellektdən istifadə edə bilərlər.

Konkret nümunələrdən biri , Google-un Mandiant və VirusTotal-dan olan təhdid məlumatlarının zənginliyi ilə generativ AI-ni (Əkizlər modeli) birləşdirən Google- Təhdid Kəşfiyyat Bu süni intellekt “Google-un geniş təhdid kəşfiyyatı bazasında danışıq axtarışını” istifadəçilərə təhdidlər haqqında təbii suallar verməyə və dəqiq cavablar almağa imkan verir ( General AI-dan Kibertəhlükəsizlikdə necə istifadə edilə bilər? 10 real dünya nümunəsi ). Məsələn, bir analitik soruşa bilər: "Bizim sənayemizi hədəf alan Təhdid Qrupu X ilə əlaqəli hər hansı zərərli proqram gördükmü?" və süni intellekt, ola bilsin ki, “Bəli, X Təhdid Qrupu keçən ay Y zərərli proqram təminatından istifadə edərək fişinq kampaniyası ilə əlaqələndirilib” və bu zərərli proqramın davranışının xülasəsi ilə birlikdə müvafiq məlumatı götürəcək. Bu, əks halda çoxlu alətlərin sorğulanmasını və ya uzun hesabatların oxunmasını tələb edən anlayışları toplamaq üçün vaxtı kəskin şəkildə azaldır.

Generativ süni intellekt həmçinin təhlükə meyllərini əlaqələndirə və ümumiləşdirə . O, minlərlə təhlükəsizlik bloq yazılarını, pozuntu xəbərlərini və tünd internet söhbətlərini araşdıra və sonra CISO-nun brifinqi üçün “bu həftənin ən yaxşı kibertəhlükələri”nin xülasəsini yarada bilər. Ənənəvi olaraq, bu səviyyəli təhlil və hesabat əhəmiyyətli insan səyi tələb edirdi; İndi yaxşı tənzimlənmiş bir model onu saniyələr ərzində tərtib edə bilər, insanlar yalnız çıxışı dəqiqləşdirir. zərərli məzmun və fişinq məlumatları da daxil olmaqla , “böyük məlumat dəstləri üzrə kəşfiyyatın təhlilini və ümumiləşdirilməsini sürətləndirmək” üçün xüsusi olaraq nəzərdə tutulmuş generativ süni intellekt aləti olan FoxGPT-ni işləyib hazırlayıblar General süni intellekt kibertəhlükəsizlikdə necə istifadə oluna bilər? 10 real dünya nümunəsi ). Oxuma və çarpaz istinad məlumatlarının ağır yüklənməsini avtomatlaşdıraraq, AI təhdid intel qruplarına qərarların qəbulu və cavab tədbirlərinə diqqət yetirməyə imkan verir.

Başqa bir istifadə halı danışıq təhdidinin ovlanmasıdır . Təsəvvür edin ki, təhlükəsizlik analitiki süni intellekt üzrə köməkçisi ilə qarşılıqlı əlaqə qurur: “Son 48 saat ərzində mənə məlumatların sızması əlamətləri göstərin” və ya “Bu həftə təcavüzkarların ən çox istifadə etdiyi yeni zəifliklər hansılardır?” Süni intellekt sorğunu şərh edə, daxili jurnalları və ya xarici intel mənbələrini axtara və aydın cavab və ya hətta müvafiq hadisələrin siyahısı ilə cavab verə bilər. Bu, heç də çətin deyil – müasir təhlükəsizlik məlumatı və hadisələrin idarə edilməsi (SIEM) sistemləri təbii dil sorğusunu birləşdirməyə başlayır. Məsələn, IBM-in QRadar təhlükəsizlik paketi 2024-cü ildə analitiklərə insidentin “ümumiləşdirilmiş hücum yolu haqqında […] xüsusi suallar vermək” O, həmçinin “yüksək uyğun təhlükə kəşfiyyatını şərh edə və ümumiləşdirə” ( General AI Kibertəhlükəsizlikdə Necə İstifadə Olunur? 10 Real Dünya Nümunəsi ). Prinsipcə, generativ süni intellekt tələb olunduğunda texniki məlumat dağlarını söhbət ölçüsündə məlumatlara çevirir.

Bütün sənayelərdə bunun böyük təsirləri var. Bir tibb işçisi analitiki tam zamanlı tədqiqata həsr etmədən xəstəxanaları hədəf alan ən son ransomware qruplarından xəbərdar olmaq üçün süni intellektdən istifadə edə bilər. Pərakəndə satış şirkətinin SOC mağazanın İT işçilərinə brifinq verərkən yeni POS zərərli proqram taktikalarını qısa müddətdə ümumiləşdirə bilər. Müxtəlif agentliklərdən gələn təhdid məlumatlarının sintez edilməli olduğu hökumətdə AI əsas xəbərdarlıqları vurğulayan vahid hesabatlar hazırlaya bilər. Təhdid kəşfiyyatının toplanması və təfsirinin avtomatlaşdırılması ilə generativ süni intellekt təşkilatlara yaranan təhdidlərə daha sürətli reaksiya verməyə kömək edir və səs-küydə gizlənmiş kritik xəbərdarlıqları qaçırma riskini azaldır.

Təhlükəsizlik Əməliyyatları Mərkəzinin (SOC) Optimizasiyası

Təhlükəsizlik Əməliyyatları Mərkəzləri xəbərdarlıq yorğunluğu və məlumatların sarsıdıcı həcmi ilə məşhurdur. Tipik bir SOC analitiki potensial insidentləri araşdıraraq hər gün minlərlə xəbərdarlıq və hadisədən keçə bilər. Generativ süni intellekt gündəlik işləri avtomatlaşdıraraq, ağıllı xülasələr təqdim etməklə və hətta bəzi cavabları təşkil etməklə SOC-lərdə güc çarpayısı kimi çıxış edir. Məqsəd SOC iş axınlarını optimallaşdırmaqdır ki, insan analitikləri diqqətini ən kritik məsələlərə cəmləyə bilsinlər, digər tərəfdən isə süni intellekt kopilotu qalan məsələləri həll etsin.

Əsas tətbiqlərdən biri generativ süni intellektdən “Analistin köməkçi pilotu” . Microsoft-un daha əvvəl qeyd etdiyimiz Təhlükəsizlik Kopilotu buna misaldır: o, “təhlükəsizlik analitikinin işini əvəz etməkdənsə, ona kömək etmək üçün nəzərdə tutulmuşdur” və insidentlərin araşdırılmasında və hesabatlarda köməklik göstərir ( Microsoft Security Copilot kibertəhlükəsizlik üçün yeni GPT-4 AI köməkçisidir | The Verge ). Təcrübədə bu o deməkdir ki, analitik xam məlumatları daxil edə bilər – firewall qeydləri, hadisə qrafiki və ya hadisənin təsviri – və AI-dən onu təhlil etməyi və ya ümumiləşdirməyi xahiş edə bilər. Kopilot “Görünür, gecə saat 2:35-də Y Serverində IP X-dən şübhəli giriş, sonra isə həmin serverin potensial pozulmasını göstərən qeyri-adi məlumat ötürülməsi baş verdi” kimi bir hekayə çıxara bilər. Bu cür dərhal kontekstuallaşdırma, zamanın mahiyyəti olduqda əvəzolunmazdır.

Süni intellekt kopilotları da səviyyə-1 triaj yükünü azaltmağa kömək edir. Sənaye məlumatlarına görə, təhlükəsizlik komandası həftədə 15 saat sadəcə 22.000 xəbərdarlıq və yalan pozitivləri çeşidləməyə sərf edə bilər ( Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI üçün 6 İstifadə nümunəsi [+ Nümunələr] ). Generativ süni intellekt ilə bu xəbərdarlıqların bir çoxu avtomatik olaraq sınaqdan keçirilə bilər – AI açıq-aydın xeyirxah olanları (mülahizələrlə) rədd edə bilər və həqiqətən diqqətə ehtiyacı olanları vurğulaya bilər, bəzən hətta prioriteti təklif edir. Əslində, generativ süni intellekt kontekstini başa düşməkdə gücü o deməkdir ki, o, ayrılıqda zərərsiz görünə bilən, lakin birlikdə çoxmərhələli hücumu göstərən xəbərdarlıqları çarpaz korrelyasiya edə bilər. Bu, "xəbərdarlıq yorğunluğu" səbəbindən hücumu qaçırma şansını azaldır.

SOC analitikləri ovçuluq və araşdırmaları sürətləndirmək üçün süni intellektlə təbii dildən də istifadə edirlər. Məsələn, SentinelOne- un Purple AI “sadə ingilis dilində mürəkkəb təhdid ovlayan suallar verməyə və sürətli, dəqiq cavablar almağa” ( General süni intellekt kibertəhlükəsizlikdə necə istifadə edilə bilər? 10 real dünya nümunəsi ). Analitik “Son ayda badguy123[.]com domeni ilə hər hansı son nöqtə əlaqə saxlayıbmı?” , və Purple AI cavab vermək üçün qeydlərdə axtarış aparacaq. Bu, analitiki verilənlər bazası sorğuları və ya skriptlər yazmaqdan xilas edir – AI bunu başlıq altında edir. Bu, həm də o deməkdir ki, kiçik analitiklər əvvəllər sorğu dillərində bacarıqlı təcrübəli mühəndis tələb edən tapşırıqların öhdəsindən gələ bilər, süni intellekt yardımı vasitəsilə komandanı effektiv şəkildə yüksəldə bilər . Həqiqətən də, analitiklər bildirirlər ki, generativ süni intellekt rəhbərliyi onların bacarıq və bacarıqlarını artırır , çünki kiçik işçilər indi AI-dən tələb üzrə kodlaşdırma dəstəyi və ya təhlil məsləhətləri ala bilir, bu da həmişə yüksək səviyyəli komanda üzvlərindən kömək istəməkdən asılılığı azaldır ( Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI üçün 6 İstifadə nümunəsi [+ Nümunələr] ).

Digər SOC optimallaşdırması avtomatlaşdırılmış hadisələrin ümumiləşdirilməsi və sənədləşdirilməsidir . Bir hadisə həll edildikdən sonra kimsə hesabat yazmalıdır - çoxları üçün yorucu bir iş. Generativ süni intellekt məhkəmə məlumatlarını (sistem qeydləri, zərərli proqramların təhlili, hərəkətlərin qrafiki) götürə və ilk hadisə hesabatını yarada bilər. IBM bu qabiliyyəti QRadar-da qurur ki, “bir kliklə” müxtəlif maraqlı tərəflər (idarəçilər, İT komandaları və s.) üçün hadisənin xülasəsi hazırlansın ( General AI-dan Kibertəhlükəsizlikdə Necə İstifadə Olunur? 10 Real Dünya Nümunəsi ). Bu, nəinki vaxta qənaət edir, həm də hesabatda heç bir şeyin nəzərdən qaçırılmamasını təmin edir, çünki AI ardıcıl olaraq bütün müvafiq detalları daxil edə bilir. Eyni şəkildə, uyğunluq və audit üçün AI hadisə məlumatlarına əsaslanaraq formalar və ya sübut cədvəllərini doldura bilər.

Real dünya nəticələri cəlbedicidir. Swimlane-nin süni intellektlə idarə olunan SOAR (təhlükəsizliyin təşkili, avtomatlaşdırılması və cavab tədbirləri) proqramını ilk tətbiq edənlər böyük məhsuldarlıq əldə etdiklərini bildirirlər – Qlobal Məlumat Sistemləri, məsələn, SecOps komandasının daha böyük iş yükünü idarə etdiyini gördü; Direktorlardan biri dedi ki, süni intellektlə işləyən avtomatlaşdırma olmadan ( General AI-dan Kibertəhlükəsizlikdə necə istifadə oluna bilər ) 20 işçini götürəcək” Başqa sözlə, SOC-da AI potensialı çoxalda bilər . İstər bulud təhlükəsizliyi xəbərdarlığı ilə məşğul olan bir texnoloji şirkət olsun, istərsə də OT sistemlərinin monitorinqi ilə məşğul olan bir istehsal zavodu olsun, SOC komandaları generativ süni intellekt köməkçilərini əhatə etməklə daha sürətli aşkarlama və reaksiya, daha az buraxılmış insident və daha səmərəli əməliyyatlar əldə etməyə hazırdırlar. Söhbət daha ağıllı işləməkdən gedir – maşınlara təkrarlanan və məlumat tələb edən işlərin öhdəsindən gəlməyə imkan verir ki, insanlar öz intuisiyalarını və təcrübələrini ən vacib olan yerdə tətbiq etsinlər.

Zəifliyin İdarə Edilməsi və Təhdid Simulyasiyası

Təcavüzkarların istifadə edə biləcəyi proqram və ya sistemlərdə zəifliklərin müəyyən edilməsi və idarə edilməsi kibertəhlükəsizliyin əsas funksiyasıdır. Generativ süni intellekt kəşfi sürətləndirmək, yamaqların prioritetləşdirilməsinə kömək etmək və hətta hazırlığı artırmaq üçün bu zəifliklərə hücumları simulyasiya etməklə zəifliyin idarə edilməsini gücləndirir. Əslində, süni intellekt təşkilatlara zirehlərindəki dəlikləri daha tez tapıb düzəltməyə kömək edir və həqiqi hücumçulardan əvvəl müdafiəni fəal şəkildə

avtomatlaşdırılmış kodun nəzərdən keçirilməsi və zəifliyin aşkarlanması üçün generativ süni intellektdən istifadə etməkdir . Böyük kod bazaları (xüsusilə köhnə sistemlər) tez-tez gözə dəyməyən təhlükəsizlik qüsurlarını ehtiva edir. Generativ süni intellekt modelləri təhlükəsiz kodlaşdırma təcrübələri və ümumi səhv nümunələri üzrə öyrədilə bilər, sonra potensial zəiflikləri tapmaq üçün mənbə kodu və ya tərtib edilmiş ikili proqramlar üzərində sərbəst buraxıla bilər. Məsələn, NVIDIA tədqiqatçıları köhnə proqram konteynerlərini təhlil edə və zəiflikləri “yüksək dəqiqliklə – insan mütəxəssislərinə nisbətən 4 dəfə daha sürətli” müəyyən edə bilən generativ süni intellekt boru kəməri hazırladılar. ( Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI üçün 6 İstifadə Nümunəsi [+ Nümunələr] ). Süni intellekt əsas etibarilə etibarsız kodun nəyə bənzədiyini öyrəndi və riskli funksiyaları və kitabxanaları qeyd etmək üçün onilliklər köhnə proqram təminatı vasitəsilə skan edə bildi və bu, adətən yavaş olan əl kodu yoxlama prosesini xeyli sürətləndirdi. Bu cür alət maliyyə və ya hökumət kimi böyük, köhnə kod bazalarına güvənən sənayelər üçün oyun dəyişdirici ola bilər – AI işçilərin tapmaq üçün aylar və ya illər çəkə biləcəyi (əgər varsa) problemləri araşdıraraq təhlükəsizliyi modernləşdirməyə kömək edir.

Generativ süni intellekt həmçinin zəifliyin skan nəticələrini emal etməklə və onlara üstünlük verməklə zəifliyin idarə olunması iş axınlarına ExposureAI kimi alətlər analitiklərə zəiflik məlumatlarını sadə dildə sorğulamaq və ani cavablar almaq üçün generativ süni intellektdən istifadə edir ( General süni intellekt kibertəhlükəsizlikdə necə istifadə oluna bilər? 10 real dünya nümunəsi ). ExposureAI, "hekayədəki tam hücum yolunu ümumiləşdirə" və bir təcavüzkarın sistemi güzəştə getmək üçün onu digər zəif cəhətlərlə necə bağlaya biləcəyini izah edə bilər. O, hətta düzəltmək üçün tədbirlər görməyi tövsiyə edir və risklə bağlı sonrakı suallara cavab verir. Bu o deməkdir ki, yeni kritik CVE (Ümumi Zəifliklər və Təsirlər) elan edildikdə, analitik süni intellektdən soruşa bilər: "Bizim serverlərimizdən hər hansı biri bu CVE-dən təsirlənirmi və yamaqları düzəltməsək, ən pis vəziyyət hansı ssenaridir?" və təşkilatın öz skan məlumatlarından tərtib edilmiş aydın qiymətləndirməni əldə edin. Zəiflikləri kontekstləşdirərək (məsələn, bu, internetə və yüksək dəyərli serverə məruz qalır, ona görə də bu, əsas prioritetdir) generativ süni intellekt komandalara məhdud resurslarla ağıllı şəkildə düzəliş etməyə kömək edir.

Məlum zəiflikləri tapmaq və idarə etməklə yanaşı, generativ süni intellekt nüfuz testi və hücum simulyasiyasına - mahiyyətcə naməlum zəiflikləri aşkar edir və ya təhlükəsizlik nəzarətini sınaqdan keçirir. Generativ süni intellekt növü olan generativ rəqib şəbəkələr (GANs), gizli hücum nümunələri daxil ola bilən real şəbəkə trafikini və ya istifadəçi davranışını təqlid edən sintetik məlumatlar yaratmaq üçün istifadə edilmişdir. 2023-cü ildə edilən bir araşdırma, müdaxilənin aşkarlanması sistemlərini hazırlamaq üçün real sıfır günlük hücum trafiki yaratmaq üçün GAN-lardan istifadə etməyi təklif etdi ( Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI üçün 6 İstifadə nümunəsi [+ Nümunələr] ). IDS-i süni intellekt tərəfindən hazırlanmış hücum ssenariləri ilə (istehsal şəbəkələrində faktiki zərərli proqramdan istifadə etmək riski olmayan) qidalandırmaqla təşkilatlar reallıqda onların vurulmasını gözləmədən yeni təhdidləri tanımağa öz müdafiələrini öyrədə bilərlər. Eynilə, süni intellekt sistemi tədqiq edən təcavüzkarı simulyasiya edə bilər – məsələn, hər hansı bir müvəffəqiyyət əldə edib-etmədiyini görmək üçün təhlükəsiz mühitdə avtomatik olaraq müxtəlif istismar üsullarını sınayır. ABŞ Müdafiə Qabaqcıl Tədqiqat Layihələri Agentliyi (DARPA) burada vəd edir: 2023 AI Cyber Challenge müsabiqənin bir hissəsi kimi "açıq mənbəli proqram təminatındakı zəiflikləri avtomatik tapmaq və düzəltmək" edir (DARPA AI Tətbiqlərini inkişaf etdirməyi hədəfləyir, Müharibə Departamenti > Müdafiə Nazirliyi > Xəbərlər ). Bu təşəbbüs süni intellektin təkcə məlum dəlikləri düzəltməyə kömək etmədiyini vurğulayır; o, fəal şəkildə yenilərini aşkar edir və düzəlişlər təklif edir, bu tapşırıq ənənəvi olaraq təcrübəli (və bahalı) təhlükəsizlik tədqiqatçıları ilə məhdudlaşır.

Generativ AI hətta ağıllı bal qabları və rəqəmsal əkizlər . Başlanğıclar real serverləri və ya cihazları inandırıcı şəkildə təqlid edən süni intellektə əsaslanan saxtakarlıq sistemləri inkişaf etdirirlər. Bir CEO-nun izah etdiyi kimi, generativ süni intellekt “real sistemləri təqlid etmək və hakerləri cəlb etmək üçün rəqəmsal sistemləri klonlaya bilər” ( Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI üçün 6 İstifadə Nümunəsi [+ Nümunələr] ). Süni intellekt tərəfindən yaradılan bu bal qabları real mühit kimi davranır (məsələn, normal telemetriya göndərən saxta IoT cihazı), lakin yalnız təcavüzkarları cəlb etmək üçün mövcuddur. Təcavüzkar fırıldaqçıları hədəfə aldıqda, süni intellekt onları mahiyyətcə aldadıb öz üsullarını aşkara çıxardı, müdafiəçilər daha sonra öyrənə və real sistemləri gücləndirmək üçün istifadə edə bilərlər. süni intellekt tərəfindən gücləndirilmiş aldatmadan istifadə edərək, hücumçulara qarşı cədvəlləri çevirmək üçün perspektivli bir yol təqdim edir

Bütün sənayelərdə zəifliyin daha sürətli və daha ağıllı idarə edilməsi daha az pozuntu deməkdir. Məsələn, səhiyyə sahəsində İT-də süni intellekt tibbi cihazdakı həssas köhnəlmiş kitabxananı tez bir zamanda aşkar edə və hər hansı təcavüzkar ondan istifadə etməzdən əvvəl proqram təminatının düzəldilməsini təklif edə bilər. Bank işində süni intellekt müştəri məlumatlarının bütün ssenarilərdə təhlükəsiz qalmasını təmin etmək üçün yeni proqrama daxil olan hücumu simulyasiya edə bilər. Beləliklə, generativ süni intellekt təşkilatların təhlükəsizlik vəziyyəti üçün həm mikroskop, həm də stress test cihazı kimi çıxış edir: o, davamlılığı təmin etmək üçün gizli qüsurları işıqlandırır və sistemlərə təzyiq göstərir.

Təhlükəsiz kodun yaradılması və proqram təminatının inkişafı

Generativ AI-nin istedadları hücumları aşkar etməklə məhdudlaşmır, həm də başlanğıcdan daha təhlükəsiz sistemlərin yaradılmasını . Proqram təminatının hazırlanmasında AI kod generatorları (GitHub Copilot, OpenAI Codex və s. kimi) tərtibatçılara kod parçalarını və ya hətta bütün funksiyaları təklif etməklə kodu daha sürətli yazmağa kömək edə bilər. Kibertəhlükəsizlik bucağı bu süni intellekt tərəfindən təklif olunan kod hissələrinin təhlükəsiz olmasını təmin edir və kodlaşdırma təcrübələrini təkmilləşdirmək üçün AI-dən istifadə edir.

Bir tərəfdən, generativ süni intellekt ən yaxşı təhlükəsizlik təcrübələrini özündə birləşdirən kodlaşdırma köməkçisi . “Python-da parol sıfırlama funksiyası yaradın” süni intellekt alətini təklif edə bilər və ideal olaraq yalnız funksional deyil, həm də təhlükəsiz qaydalara əməl edən kodu geri ala bilər (məsələn, düzgün daxiletmənin yoxlanılması, giriş, məlumat sızdırılmadan səhvlərin idarə edilməsi və s.). Geniş təhlükəsiz kod nümunələri üzrə təlim keçmiş belə bir köməkçi zəifliklərə səbəb olan insan səhvlərini azaltmağa kömək edə bilər. Məsələn, bir tərtibatçı istifadəçi daxiletməsini təmizləməyi unudursa (SQL inyeksiyasına qapını açmaq və ya oxşar məsələlər), AI ya bunu standart olaraq daxil edə bilər, ya da onları xəbərdar edə bilər. Bəzi süni intellekt kodlaşdırma vasitələri indi bu dəqiq məqsədə xidmət etmək üçün təhlükəsizlik yönümlü məlumatlarla dəqiq tənzimlənir – əsasən, təhlükəsizlik vicdanı ilə AI cüt proqramlaşdırma .

Bununla belə, əks tərəf var: generativ süni intellekt düzgün idarə olunmasa, zəiflikləri asanlıqla təqdim edə bilər. Sophos təhlükəsizlik eksperti Ben Verschaeren-in qeyd etdiyi kimi, kodlaşdırma üçün generativ süni intellektdən istifadə “qısa, yoxlanıla bilən kod üçün yaxşıdır, lakin yoxlanılmamış kod istehsal sistemlərinə inteqrasiya edildikdə risklidir”. Risk ondadır ki, süni intellekt qeyri-mütəxəssislərin fərqinə varmadığı şəkildə etibarlı olmayan məntiqi cəhətdən düzgün kod istehsal edə bilər. Bundan əlavə, zərərli aktyorlar ictimai süni intellekt modellərinə həssas kod nümunələri (məlumatların zəhərlənməsi forması) ilə əkməklə qəsdən təsir göstərə bilər ki, süni intellekt etibarsız kodu təklif etsin. Əksər tərtibatçılar təhlükəsizlik üzrə mütəxəssis deyillər , ona görə də süni intellekt əlverişli həll yolu təklif edərsə, onda qüsuru olduğunu dərk etmədən ondan kor-koranə istifadə edə bilər ( Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI üçün 6 İstifadə Nümunəsi [+ Nümunələr] ). Bu narahatlıq realdır – əslində, kodlaşdırma üçün AI-dən istifadə zamanı bu kimi ümumi riskləri əks etdirən LLM (böyük dil modelləri) üçün indi OWASP Top 10 siyahısı var.

Bu problemlərə qarşı çıxmaq üçün ekspertlər kodlaşdırma sahəsində “generativ AI ilə generativ AI ilə mübarizə aparmağı” Təcrübədə bu, digər AI (və ya insanların) yazdığı kodu nəzərdən keçirmək və sınamaq Süni intellekt insan kodunu nəzərdən keçirəndən daha sürətli yeni kodu skan edə və potensial zəiflikləri və ya məntiq problemlərini qeyd edə bilər. Biz artıq proqram təminatının inkişaf dövrünə inteqrasiya edən alətlərin meydana çıxdığını görürük: kod yazılır (bəlkə də AI köməyi ilə), sonra təhlükəsiz kod prinsipləri üzrə öyrədilmiş generativ model onu nəzərdən keçirir və hər hansı narahatlıqlar haqqında hesabat yaradır (məsələn, köhnəlmiş funksiyaların istifadəsi, çatışmayan autentifikasiya yoxlamaları və s.). Daha əvvəl qeyd olunan NVIDIA-nın kodda zəifliyin 4 dəfə daha sürətli aşkarlanmasına nail olan tədqiqatı təhlükəsiz kod təhlili üçün süni intellektdən istifadəyə nümunədir ( Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI üçün 6 İstifadə nümunəsi [+ Nümunələr] ).

Bundan əlavə, generativ süni intellekt təhlükəsiz konfiqurasiyalar və skriptlər yaratmağa . Məsələn, bir şirkət təhlükəsiz bulud infrastrukturunu yerləşdirməli olarsa, mühəndis süni intellektdən təhlükəsizlik nəzarətləri (düzgün şəbəkə seqmentasiyası, ən az imtiyazlı IAM rolları kimi) ilə konfiqurasiya skriptlərini (kod olaraq İnfrastruktur) yaratmağı xahiş edə bilər. Minlərlə belə konfiqurasiya üzrə təlim keçmiş süni intellekt, mühəndisin daha sonra tənzimləməsi üçün əsas xətt yarada bilər. Bu, sistemlərin təhlükəsiz qurulmasını sürətləndirir və bulud təhlükəsizliyi insidentlərinin ümumi mənbəyi olan yanlış konfiqurasiya xətalarını azaldır.

Bəzi təşkilatlar həmçinin təhlükəsiz kodlaşdırma nümunələri haqqında məlumat bazasını saxlamaq üçün generativ süni intellektdən istifadə edirlər. Tərtibatçı müəyyən funksiyanı necə təhlükəsiz həyata keçirəcəyinə əmin deyilsə, o, şirkətin keçmiş layihələrindən və təhlükəsizlik təlimatlarından öyrənmiş daxili süni intellektə sorğu verə bilər. Süni intellekt həm funksional tələblərə, həm də şirkətin təhlükəsizlik standartlarına uyğun gələn tövsiyə olunan yanaşma və ya hətta kod parçasını qaytara bilər. Bu yanaşma ardıcıl və dəqiq cavabları təmin etmək üçün şirkətin siyasətlərindən və keçmiş həll yollarından cavablar götürən Secureframe's Questionnaire Automation General AI Kibertəhlükəsizlikdə Necə İstifadə Olunur? 10 Real Dünya Nümunəsi ). Konsepsiya kodlaşdırmaya tərcümə olunur: əvvəllər bir şeyi necə təhlükəsiz şəkildə həyata keçirdiyinizi "xatırlayan" və onu yenidən bu şəkildə etməyə istiqamətləndirən AI.

Xülasə, generativ süni intellekt təhlükəsiz kodlaşdırma yardımını daha əlçatan etməklə . Bir çox fərdi proqram təminatı - texnologiya, maliyyə, müdafiə və s. - inkişaf etdirən sənayelər yalnız kodlaşdırmanı sürətləndirən deyil, həm də daim ayıq təhlükəsizlik rəyçisi kimi çıxış edən süni intellekt kopilotlarına malik olmaqdan faydalanır. Düzgün idarə edildikdə, bu süni intellekt alətləri yeni zəifliklərin tətbiqini azalda bilər və komandanın hər addımda təhlükəsizlik üzrə mütəxəssisi olmasa belə, inkişaf qruplarına ən yaxşı təcrübələrə riayət etməyə kömək edə bilər. Nəticə ilk gündən hücumlara qarşı daha möhkəm olan proqram təminatıdır.

Hadisələrə cavab dəstəyi

Kibertəhlükəsizlik hadisəsi baş verdikdə – istər zərərli proqram epidemiyası, istər məlumatın pozulması, istərsə də hücum nəticəsində sistem kəsilməsi – vaxt vacibdir. hadisələri daha sürətli və daha çox məlumat əldə etməklə aradan qaldırmaq və aradan qaldırmaqda insidentlərə reaksiya (IR) qruplarına dəstək olmaq üçün getdikcə daha çox istifadə olunur İdeya ondan ibarətdir ki, AI hadisə zamanı araşdırma və sənədləşdirmə yükünün bir hissəsini öz üzərinə götürə, hətta bəzi cavab tədbirləri təklif edə və ya avtomatlaşdıra bilər.

İR-də AI-nin əsas rollarından biri real vaxt hadisələrinin təhlili və ümumiləşdirilməsidir . Hadisənin ortasında cavab verənlərin “Təcavüzkar içəri necə girib?” , "Hansı sistemlər təsirlənir?" , və "Hansı data təhlükə altına düşə bilər?" . Generativ süni intellekt təsirə məruz qalmış sistemlərdən qeydləri, xəbərdarlıqları və məhkəmə məlumatlarını təhlil edə və tez bir zamanda fikirlər təqdim edə bilər. Məsələn, Microsoft Security Copilot hadisəyə cavab verənə müxtəlif sübut parçaları (fayllar, URL-lər, hadisə qeydləri) ilə qidalandırmaq və vaxt qrafiki və ya xülasə istəməyə imkan verir ( Microsoft Security Copilot kibertəhlükəsizlik üçün yeni GPT-4 AI köməkçisidir | The Verge ). Süni intellekt belə cavab verə bilər: “Pozulma ehtimal ki, GMT saat 10:53-də zərərli proqram X ehtiva edən JohnDoe istifadəçisinə fişinq e-poçtu ilə başladı. Zərərli proqram icra edildikdən sonra iki gün sonra məlumatların toplandığı maliyyə serverinə yan tərəfə keçmək üçün istifadə edilən arxa qapı yaratdı.” Bu ardıcıl mənzərənin saatlarla deyil, dəqiqələrdə olması komandaya məlumatlı qərarlar qəbul etməyə (hansı sistemləri təcrid etmək kimi) daha sürətli imkan verir.

Generativ süni intellekt həmçinin saxlama və remediasiya tədbirləri təklif . Məsələn, əgər son nöqtə ransomware tərəfindən yoluxmuşsa, süni intellekt aləti həmin maşını təcrid etmək, müəyyən hesabları deaktiv etmək və firewallda məlum zərərli IP-ləri bloklamaq üçün skript və ya təlimatlar toplusu yarada bilər – mahiyyətcə oyun kitabının icrası. “insidentin xarakterinə əsaslanaraq müvafiq hərəkətlər və ya skriptlər yaratmağa” , cavabın ilkin addımlarını avtomatlaşdırmağa qadirdir Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI nədir? - Palo Alto Networks ). Təhlükəsizlik qrupunun sıxıldığı bir ssenaridə (məsələn, yüzlərlə cihaz arasında geniş yayılmış hücum), AI yorulmadan işləyən kiçik cavabdeh kimi hərəkət edərək, əvvəlcədən təsdiqlənmiş şərtlər altında bu hərəkətlərin bəzilərini birbaşa yerinə yetirə bilər. Məsələn, süni intellekt agenti pozulmuş hesab etdiyi etimadnamələri avtomatik olaraq sıfırlaya bilər və ya hadisənin profilinə uyğun zərərli fəaliyyət göstərən hostları karantinə qoya bilər.

İnsidentə reaksiya zamanı həm komanda daxilində, həm də maraqlı tərəflərlə ünsiyyət çox vacibdir. Generativ süni intellekt tez bir zamanda insident yeniləmə hesabatları və ya brifinqlər hazırlamaqla . Mühəndis bir e-poçt yeniləməsi yazmaq üçün problemlərin həllini dayandırmaq əvəzinə, AI-dən "İdarəçiləri məlumatlandırmaq üçün indiyə qədər bu hadisədə nə baş verdiyini ümumiləşdirin" deyə soruşa bilər. İnsident məlumatlarını qəbul edən süni intellekt qısa xülasə hazırlaya bilər: "Saat 15:00-a kimi təcavüzkarlar 2 istifadəçi hesabına və 5 serverə daxil olublar. Təsirə məruz qalan məlumatlara X verilənlər bazasında müştəri qeydləri daxildir. Müdaxilə tədbirləri: Təhlükəli hesablar üçün VPN girişi ləğv edilib və serverlər təcrid olunub. Növbəti addımlar: hər hansı davamlılıq mexanizminin skan edilməsi." Cavab verən şəxs daha sonra bunu tez bir zamanda yoxlaya və ya düzəldə və göndərə bilər, bununla da maraqlı tərəflərin dəqiq, son dəqiqə məlumatı ilə əlaqə saxlamasını təmin edə bilər.

Toz çökdükdən sonra, adətən, hazırlamaq üçün təfərrüatlı insident hesabatı və tərtib etmək üçün öyrənilən dərslər var. Bu, AI dəstəyinin parladığı başqa bir sahədir. O, bütün insident məlumatlarını nəzərdən keçirə və kök səbəb, xronologiya, təsir və tövsiyələri əhatə edən hadisədən sonra hesabat yarada bilər Məsələn, IBM bir düyməni basmaqla “təhlükəsizlik hallarının və maraqlı tərəflərlə paylaşıla bilən hadisələrin sadə xülasəsini” General AI-dan kibertəhlükəsizlikdə necə istifadə edilə bilər? 10 real dünya nümunəsi ). Fəaliyyətdən sonrakı hesabatları sadələşdirməklə təşkilatlar təkmilləşdirmələri daha tez həyata keçirə və uyğunluq məqsədləri üçün daha yaxşı sənədlərə sahib ola bilərlər.

Yenilikçi bir perspektivli istifadə süni intellektlə idarə olunan hadisə simulyasiyalarıdır . Yanğınsöndürmə təliminin necə keçirilə biləcəyi kimi, bəzi şirkətlər “nə olarsa” insident ssenariləri ilə işləmək üçün generativ süni intellektdən istifadə edirlər. Süni intellekt şəbəkə quruluşu nəzərə alınmaqla ransomware proqramının necə yayıla biləcəyini və ya insayderin məlumatları necə çıxara biləcəyini simulyasiya edə bilər və sonra cari cavab planlarının effektivliyini qiymətləndirə bilər. Bu, komandalara real hadisə baş verməmişdən əvvəl oyun kitablarını hazırlamağa və təkmilləşdirməyə kömək edir. Bu, daima hazırlığınızı sınayan, daim təkmilləşən hadisələrə cavab məsləhətçisinə sahib olmaq kimidir.

İnsidentlər nəticəsində dayanma müddəti və ya məlumat itkisi xüsusilə baha başa gələn maliyyə və ya səhiyyə kimi yüksək riskli sənayelərdə süni intellektlə idarə olunan bu IR imkanları çox cəlbedicidir. Kiber insidentlə üzləşən xəstəxana uzun müddət sistem kəsilməsinə tab gətirə bilməz – qarşısının alınmasına tez kömək edən süni intellekt sözün həqiqi mənasında həyatı xilas edə bilər. Eynilə, maliyyə institutu səhər saat 3-də şübhəli fırıldaq müdaxiləsinin ilkin triajını idarə etmək üçün süni intellektdən istifadə edə bilər, belə ki, zəng edən insanlar onlayn olduqda, bir çox əsas işləri (təsirə məruz qalan hesablardan çıxmaq, əməliyyatları bloklamaq və s.) artıq görülmüşdür. İnsidentlərə cavab verən qrupları generativ süni intellekt ilə genişləndirməklə təşkilatlar cavab vaxtlarını əhəmiyyətli dərəcədə azalda və onların idarə olunmasının hərtərəfliliyini yaxşılaşdıra, nəticədə kiber insidentlərdən dəyən zərəri azalda bilər.

Davranış Analitikası və Anomaliyaların Aşkarlanması

Bir çox kiberhücumlar nəyinsə “normal” davranışdan kənara çıxdığı zaman fərqinə vararaq tutula bilər – istər qeyri-adi miqdarda məlumat yükləyən istifadəçi hesabı olsun, istərsə də qəflətən tanımadığı hostla əlaqə saxlayan şəbəkə cihazı. davranış təhlili və anomaliyaların aşkarlanması , istifadəçilərin və sistemlərin normal nümunələrini öyrənmək və sonra bir şey görünəndə işarələmək üçün qabaqcıl üsullar təklif edir

Ənənəvi anomaliyaların aşkarlanması tez-tez statistik həddlərdən və ya xüsusi ölçülər üzrə sadə maşın öyrənməsindən istifadə edir (CPU istifadə sıçrayışları, tək saatlarda giriş və s.). Generativ süni intellekt daha incə davranış profilləri yaratmaqla bunu daha da irəli apara bilər. Məsələn, süni intellekt modeli zaman keçdikcə işçinin loginlərini, fayla giriş modellərini və e-poçt vərdişlərini qəbul edə və həmin istifadəçinin “normal”i haqqında çoxölçülü anlayışı formalaşdıra bilər. Əgər bu hesab daha sonra normadan kəskin şəkildə kənar bir şey edərsə (məsələn, yeni ölkədən daxil olmaq və gecə yarısı HR fayllarına daxil olmaq), süni intellekt təkcə bir metrik üzrə deyil, həm də istifadəçinin profilinə uyğun gəlməyən bütövlükdə davranış nümunəsi kimi sapma aşkar edəcək. Texniki baxımdan, generativ modellər (avtokoderlər və ya ardıcıl modellər kimi) “normal”in necə göründüyünü modelləşdirə və sonra gözlənilən davranış diapazonunu yarada bilər. Reallıq bu diapazondan kənara çıxdıqda, o, anomaliya kimi qeyd olunur ( Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI nədir? - Palo Alto Networks ).

Praktik tətbiqlərdən biri şəbəkə trafikinin monitorinqidir . 2024-cü il sorğusuna əsasən, ABŞ təşkilatlarının 54%-i şəbəkə trafikinin monitorinqini kibertəhlükəsizlikdə süni intellekt üçün əsas istifadə halı kimi göstərib ( Şimali Amerika: 2024-cü ildə kibertəhlükəsizlikdə AI-nin dünyada ən çox istifadə halları ). Generativ süni intellekt müəssisənin şəbəkəsinin normal kommunikasiya modellərini öyrənə bilər – hansı serverlər adətən bir-biri ilə danışır, iş saatları ilə bir gecədə hansı həcmdə məlumat ötürülür və s. Təcavüzkar aşkarlanmamaq üçün yavaş-yavaş da olsa serverdən məlumatları çıxarmağa başlayırsa, süni intellektə əsaslanan sistem “Server A heç vaxt 500 MB məlumat göndərmədiyini” . Süni intellekt təkcə statik qaydalardan deyil, həm də inkişaf edən şəbəkə davranış modelindən istifadə etdiyi üçün o, statik qaydaların (“məlumat > X MB olduqda xəbərdarlıq” kimi) qaçıra biləcəyi və ya səhvən qeyd edə biləcəyi incə anomaliyaları tuta bilər. Bu adaptiv təbiət, AI tərəfindən idarə olunan anomaliya aşkarlanmasını bank əməliyyatları şəbəkələri, bulud infrastrukturu və ya IoT cihaz parkları kimi mühitlərdə güclü edir, burada normal və anormal üçün sabit qaydaların müəyyən edilməsi olduqca mürəkkəbdir.

istifadəçi davranışı analitikasında (UBA) kömək edir ki , bu da daxili təhdidləri və ya oğurlanmış hesabları aşkar etmək üçün açardır. Hər bir istifadəçi və ya qurumun əsasını yaratmaqla, AI etimadnamənin sui-istifadəsi kimi şeyləri aşkar edə bilər. Məsələn, mühasibatlıqdan Bob qəfildən müştəri məlumat bazasını sorğulamağa başlayarsa (əvvəllər heç vaxt etmədiyi bir şey), Bobun davranışı üçün AI modeli bunu qeyri-adi olaraq qeyd edəcək. Bu, zərərli proqram olmaya bilər – bu, Bobun etimadnaməsinin oğurlanması və təcavüzkar tərəfindən istifadə edilməsi və ya Bobun etməməli olduğu yerlərdə araşdırması ola bilər. İstənilən halda, təhlükəsizlik qrupu araşdırma aparmaq üçün rəhbərliyə müraciət edir. Bu cür süni intellektlə idarə olunan UBA sistemləri müxtəlif təhlükəsizlik məhsullarında mövcuddur və generativ modelləşdirmə üsulları konteksti nəzərə alaraq onların dəqiqliyini artırır və yanlış həyəcan siqnallarını azaldır (bəlkə də Bob xüsusi layihədədir və s., AI bəzən digər məlumatlardan nəticə çıxara bilər).

Şəxsiyyət və girişin idarə olunması sahəsində dərin saxtakarlığın aşkarlanması artan ehtiyacdır – generativ süni intellekt biometrik təhlükəsizliyi aldadan sintetik səslər və videolar yarada bilər. Maraqlıdır ki, generativ süni intellekt insanların fərqinə varması çətin olan audio və ya videodakı incə artefaktları təhlil edərək bu dərin saxtakarlıqları aşkar etməyə kömək edə bilər. Həqiqi istifadəçiləri süni intellekt tərəfindən yaradılan dərin saxtakarlıqlardan fərqləndirmək üçün biometrik sistemlərini öyrətmək üçün saysız-hesabsız üz ifadələrini və şərtlərini simulyasiya etmək üçün generativ süni intellektdən istifadə edən Accenture ilə bir nümunə gördük Beş il ərzində bu yanaşma Accenture-a sistemlərinin 90%-i üçün parolları aradan qaldırmağa (biometriyaya və digər amillərə keçid) və hücumları 60% azaltmağa kömək etdi ( Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI üçün 6 İstifadə Nümunəsi [+ Nümunələr] ). Əsasən, onlar biometrik autentifikasiyanı gücləndirmək üçün generativ süni intellektdən istifadə edərək onu generativ hücumlara qarşı davamlı hala gətirdilər (AI ilə mübarizə aparan süni intellektin gözəl təsviri). Bu cür davranış modelləşdirməsi – bu halda canlı insan siması ilə süni intellektlə sintez edilmiş üz arasındakı fərqi tanımaq çox vacibdir, çünki autentifikasiyada daha çox AI-yə güvənirik.

Generativ süni intellekt tərəfindən dəstəklənən anomaliyaların aşkarlanması bütün sənaye sahələrində tətbiq olunur: səhiyyədə, hakerlik əlamətləri üçün tibbi cihazın davranışına nəzarət; maliyyə sahəsində, saxtakarlığı və ya alqoritmik manipulyasiyanı göstərə biləcək qeyri-müntəzəm nümunələr üçün ticarət sistemlərini izləmək; enerji/kommunal xidmətlərdə müdaxilə əlamətləri üçün idarəetmə sisteminin siqnallarını müşahidə etmək. genişlik (davranışın bütün aspektlərinə baxmaq) və dərinliyin (mürəkkəb nümunələri başa düşmək) birləşməsi onu kiber insidentin ot tayasında iynə göstəricilərini aşkar etmək üçün güclü alətə çevirir. Normal əməliyyatlar arasında gizlənən təhdidlər daha da gizliləşdikcə, bu “normal”i dəqiq xarakterizə etmək və bir şey sapdıqda qışqırmaq qabiliyyəti həyati əhəmiyyət kəsb edir. Beləliklə, generativ süni intellekt yorulmaz gözətçi kimi xidmət edir, ətrafdakı dəyişikliklərlə ayaqlaşmaq üçün həmişə normallıq tərifini öyrənir və yeniləyir və təhlükəsizlik qruplarını daha yaxından yoxlamaya layiq olan anomaliyalar barədə xəbərdar edir.

Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI-nin imkanları və faydaları

Generativ AI-nin kibertəhlükəsizlikdə tətbiqi bu alətləri mənimsəmək istəyən təşkilatlar üçün imkanlar və faydalar Aşağıda biz generativ AI-ni kibertəhlükəsizlik proqramlarına cəlbedici əlavə edən əsas üstünlükləri ümumiləşdiririk:

Daha sürətli təhlükənin aşkarlanması və reaksiyası: Generativ süni intellekt sistemləri real vaxt rejimində böyük həcmdə məlumatı təhlil edə və təhdidləri əl ilə insan analizindən daha sürətli tanıya bilər. Bu sürət üstünlüyü hücumların erkən aşkarlanması və insidentlərin daha tez qarşısının alınması deməkdir. Təcrübədə, süni intellektlə idarə olunan təhlükəsizlik monitorinqi insanların əlaqələndirilməsi üçün daha çox vaxt aparacaq təhdidləri tuta bilər. İnsidentlərə operativ reaksiya verməklə (və ya hətta ilkin cavabları avtonom şəkildə yerinə yetirməklə) təşkilatlar hücumçuların şəbəkələrində qalma müddətini kəskin şəkildə azalda bilər, zərəri minimuma endirirlər.
Təkmilləşdirilmiş Dəqiqlik və Təhdidlərin əhatə dairəsi: Onlar davamlı olaraq yeni məlumatlardan öyrəndikləri üçün generativ modellər inkişaf edən təhdidlərə uyğunlaşa və zərərli fəaliyyətin daha incə əlamətlərini tuta bilər. Bu, statik qaydalarla müqayisədə təkmilləşdirilmiş aşkarlama dəqiqliyinə (daha az yalan neqativ və yanlış müsbət) gətirib çıxarır. Məsələn, fişinq e-poçtunun və ya zərərli proqram davranışının əlamətlərini öyrənmiş süni intellekt əvvəllər heç vaxt görülməmiş variantları müəyyən edə bilər. Nəticə, ümumi təhlükəsizlik vəziyyətini gücləndirən yeni hücumlar da daxil olmaqla, təhdid növlərinin daha geniş əhatə olunmasıdır. Təhlükəsizlik qrupları həmçinin süni intellekt təhlilindən (məsələn, zərərli proqram davranışının izahı) ətraflı məlumat əldə edir, daha dəqiq və məqsədyönlü müdafiəni təmin edir ( Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI nədir? - Palo Alto Networks ).
Təkrarlanan tapşırıqların avtomatlaşdırılması: Generativ süni intellekt rutin, əmək tutumlu təhlükəsizlik tapşırıqlarının avtomatlaşdırılmasında üstündür – jurnalları taramaqdan və hesabatların tərtibindən tutmuş insidentlərə cavab skriptlərinin yazılmasına qədər. Bu avtomatlaşdırma insan analitiklərinin yükünü azaldır , onları yüksək səviyyəli strategiyaya və mürəkkəb qərarların qəbuluna diqqət yetirməkdən azad edir ( Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI nədir? - Palo Alto Networks ). Zəifliyin skan edilməsi, konfiqurasiya auditi, istifadəçi fəaliyyətinin təhlili və uyğunluq hesabatı kimi sadə, lakin vacib işlər süni intellekt tərəfindən idarə oluna bilər (və ya ən azı ilk dəfə tərtib edilmiş). Bu vəzifələri maşın sürətində yerinə yetirməklə, AI nəinki səmərəliliyi artırır, həm də insan səhvlərini azaldır (pozulmalarda əhəmiyyətli amildir).
Proaktiv Müdafiə və Simulyasiya: Generativ AI təşkilatlara reaktiv təhlükəsizlikdən proaktiv təhlükəsizliyə keçməyə imkan verir. Hücum simulyasiyası, sintetik məlumatların yaradılması və ssenariyə əsaslanan təlim kimi üsullar vasitəsilə müdafiəçilər real dünyada reallaşmazdan əvvəl Təhlükəsizlik qrupları kiberhücumları (fişinq kampaniyaları, zərərli proqramların yayılması, DDoS və s.) təqlid edə bilər ki, onların cavablarını sınaqdan keçirsinlər və hər hansı zəif tərəfləri aradan qaldırsınlar. Çox vaxt sadəcə insan səyi ilə hərtərəfli etmək mümkün olmayan bu davamlı məşq müdafiəni kəskin və aktual saxlayır. Bu, kiber “yanğın təliminə” bənzəyir – AI müdafiənizə çoxlu hipotetik təhlükələr ata bilər ki, siz məşq edə və təkmilləşdirəsiniz.
İnsan Təcrübəsinin Artırılması (Qüvvə Multiplikatoru kimi AI): Generativ AI yorulmaz kiçik analitik, məsləhətçi və köməkçi kimi çıxış edir. O, daha az təcrübəsi olan komanda üzvlərini adətən təcrübəli ekspertlərdən gözlənilən təlimat və tövsiyələrlə təmin edə bilər, komanda daxilində təcrübəni effektiv şəkildə demokratikləşdirir Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI üçün 6 İstifadə nümunəsi [+ Nümunələr] ). Bu, kibertəhlükəsizlik sahəsində istedad çatışmazlığını nəzərə alaraq xüsusilə dəyərlidir – AI kiçik komandalara daha az xərclə daha çox iş görməyə kömək edir. Təcrübəli analitiklər isə süni intellektlə xırıltılı işlərin öhdəsindən gəlməkdən və açıq-aydın olmayan fikirlərin ortaya çıxmasından bəhrələnirlər ki, onlar daha sonra onları təsdiqləyib hərəkətə keçə bilərlər. Ümumi nəticə, hər bir insan üzvünün təsirini gücləndirən AI ilə daha məhsuldar və bacarıqlı bir təhlükəsizlik komandasıdır ( General AI Kibertəhlükəsizlikdə necə istifadə edilə bilər ).
Təkmilləşdirilmiş Qərar Dəstəyi və Hesabat: Texniki məlumatları təbii dil anlayışlarına çevirməklə, generativ süni intellekt ünsiyyət və qərar qəbul etməyi təkmilləşdirir. Təhlükəsizlik liderləri süni intellekt tərəfindən yaradılmış xülasələr vasitəsilə problemlərə daha aydın görünür və xam məlumatları təhlil etməyə ehtiyac olmadan əsaslandırılmış strateji qərarlar qəbul edə bilirlər. Eyni şəkildə, süni intellekt təhlükəsizlik vəziyyəti və insidentlər haqqında asan başa düşülən hesabatlar hazırlayanda çarpaz funksional ünsiyyət (rəhbərlərə, uyğunluq məmurlarına və s.) təkmilləşdirilir ( General AI-dan Kibertəhlükəsizlikdə Necə İstifadə Olunur? 10 Real Dünya Nümunəsi ). Bu, təkcə rəhbərlik səviyyəsində təhlükəsizlik məsələlərində inam və uyğunlaşma yaratmır, həm də riskləri və süni intellekt tərəfindən aşkar edilmiş boşluqları aydın şəkildə ifadə etməklə investisiyaları və dəyişiklikləri əsaslandırmağa kömək edir.

Birlikdə, bu üstünlüklər o deməkdir ki, kibertəhlükəsizlikdə generativ süni intellektdən istifadə edən təşkilatlar potensial olaraq aşağı əməliyyat xərcləri ilə daha güclü təhlükəsizlik vəziyyətinə nail ola bilərlər. Onlar əvvəllər həddən artıq böyük olan təhdidlərə cavab verə, nəzarət olunmayan boşluqları örtə və süni intellektlə idarə olunan rəy döngələri vasitəsilə davamlı olaraq təkmilləşdirə bilərlər. müasir hücumların sürətini, miqyasını və təkmilliyini uyğunlaşdırmaqla rəqibləri qabaqlamaq şansı təqdim edir Bir sorğunun göstərdiyi kimi, biznes və kiber liderlərin yarısından çoxu generativ süni intellekt ( [PDF] Qlobal Kibertəhlükəsizliyə Baxış 2025 | Dünya İqtisadi Forumu ) istifadə edərək təhlükənin daha sürətli aşkarlanacağını və artan dəqiqliyi gözləyirlər ( Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI: Bu texnologiyalar ətrafında LLM-nin Kompleks İcmalı ... ) – optimum.

Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI-dən istifadənin riskləri və çətinlikləri

risklərə və problemlərə açıq gözlərlə yanaşmaq vacibdir . Süni intellektə kor-koranə etibar etmək və ya ondan sui-istifadə etmək yeni zəifliklər yarada bilər. Aşağıda hər biri üçün kontekstlə birlikdə əsas narahatlıqları və tələləri təsvir edirik:

Kibercinayətkarlar tərəfindən düşmənçilik: Müdafiəçilərə kömək edən eyni generativ imkanlar təcavüzkarları gücləndirə bilər. Təhdid iştirakçıları artıq daha inandırıcı fişinq e-poçtları hazırlamaq, sosial mühəndislik üçün saxta personajlar və dərin saxta videolar yaratmaq, aşkarlanmadan yayınmaq üçün daim dəyişən polimorfik zərərli proqramları inkişaf etdirmək və hətta hakerlik aspektlərini avtomatlaşdırmaq üçün generativ süni intellektdən istifadə edirlər ( Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI nədir? - Palo Alto Networks ). Kibertəhlükəsizlik liderlərinin təxminən yarısı (46%) generativ süni intellektin daha inkişaf etmiş düşmən hücumlarına səbəb olacağından narahatdırlar ( Generative AI Security: Trends, Threats & Mitigation Strategies ). Bu “AI silahlanma yarışı” o deməkdir ki, müdafiəçilər AI-ni mənimsədikcə, təcavüzkarlar çox geridə qalmayacaqlar (əslində, tənzimlənməmiş süni intellekt alətlərindən istifadə edərək bəzi sahələrdə irəlidə ola bilərlər). Təşkilatlar daha tez-tez, mürəkkəb və izlənilməsi çətin olan süni intellektlə gücləndirilmiş təhdidlərə hazır olmalıdır.
AI Halüsinasiyaları və Qeyri-dəqiqlik: inandırıcı, lakin yanlış və ya yanıltıcı nəticələr çıxara bilər - halüsinasiya kimi tanınan bir fenomen. Təhlükəsizlik kontekstində, süni intellekt hadisəni təhlil edə və səhvən müəyyən bir zəifliyin səbəb olduğu qənaətinə gələ bilər və ya hücumu ehtiva etməyən qüsurlu təmir skripti yarada bilər. Bu səhvlər nominal dəyəri ilə alındıqda təhlükəli ola bilər. NTT Data-nın xəbərdar etdiyi kimi, “generativ süni intellekt ağlabatan şəkildə həqiqətə uyğun olmayan məzmun çıxara bilər və bu fenomen hallüsinasiyalar adlanır… onları tamamilə aradan qaldırmaq hazırda çətindir” ( Generativ AI və əks tədbirlərin təhlükəsizlik riskləri və onun kibertəhlükəsizliyə təsiri | NTT DATA Group ). Təsdiq edilmədən süni intellektə həddən artıq etibar etmək yanlış istiqamətləndirilmiş səylərə və ya yanlış təhlükəsizlik hissi ilə nəticələnə bilər. Məsələn, süni intellekt, kritik sistem olmadığı zaman onu təhlükəsiz hesab edə bilər və ya əksinə, heç vaxt baş verməmiş pozuntunu “aşkarlayaraq” çaxnaşmaya səbəb ola bilər. Süni intellekt nəticələrinin ciddi şəkildə yoxlanılması və insanların kritik qərarlar üçün dövriyyədə olması bu riski azaltmaq üçün vacibdir.
Yanlış pozitivlər və neqativlər: Halüsinasiyalarla əlaqədar olaraq, əgər süni intellekt modeli zəif öyrədilibsə və ya konfiqurasiya edilibsə, o, zərərli (yalançı pozitivlər) və ya daha da pisi, real təhlükələri (yanlış neqativlər) əldən verə ( General AI-dan kibertəhlükəsizlikdə necə istifadə edilə bilər ) kimi zərərli fəaliyyəti həddindən artıq bildirə bilər. Həddindən artıq yalan xəbərdarlıqlar təhlükəsizlik qruplarını alt-üst edə və xəbərdarlıq yorğunluğuna səbəb ola bilər (AI-nin vəd etdiyi çox səmərəliliyi ləğv edir), buraxılmış aşkarlamalar isə təşkilatı ifşa edir. Düzgün balans üçün generativ modelləri tənzimləmək çətindir. Hər bir mühit unikaldır və süni intellekt dərhal qutudan kənarda optimal şəkildə işləməyə bilər. Davamlı öyrənmə də iki tərəfli qılıncdır – əgər AI əyri rəydən və ya dəyişən mühitdən öyrənirsə, onun dəqiqliyi dəyişə bilər. Təhlükəsizlik qrupları süni intellekt performansını izləməli və hədləri tənzimləməli və ya modellərə düzəldici rəy təqdim etməlidir. Yüksək riskli kontekstlərdə (kritik infrastruktur üçün müdaxilənin aşkarlanması kimi) süni intellektlə bağlı təklifləri bir müddət ərzində mövcud sistemlərlə paralel olaraq icra etmək, onların ziddiyyətdən daha çox uyğunlaşmasını və tamamlamasını təmin etmək məqsədəuyğun ola bilər.
Məlumat Məxfiliyi və Sızma: Generativ AI sistemləri çox vaxt təlim və əməliyyat üçün böyük həcmdə məlumat tələb edir. Bu modellər bulud əsaslıdırsa və ya düzgün silolaşdırılmayıbsa, həssas məlumatların sızması riski var. İstifadəçilər təsadüfən mülkiyyət məlumatlarını və ya şəxsi məlumatları süni intellekt xidmətinə (məxfi insident hesabatını ümumiləşdirmək üçün ChatGPT-dən xahiş etməyi düşünün) daxil edə bilər və bu məlumatlar modelin biliklərinin bir hissəsinə çevrilə bilər. Həqiqətən də, bu yaxınlarda aparılan bir araşdırma, generativ süni intellekt alətlərinə daxil olan məlumatların 55%-nin məlumat sızması ilə bağlı ciddi narahatlıq doğuran həssas və ya şəxsiyyəti müəyyənləşdirən məlumatları ehtiva etdiyini aşkar etdi ( Generative AI Security: Trends, Threats & Mitigation Strategies ). Bundan əlavə, əgər süni intellekt daxili məlumatlar üzrə təlim keçibsə və müəyyən üsullarla sorğulanıbsa, o, həmin həssas məlumatların hissələrini başqasına çıxara Təşkilatlar ciddi məlumatların idarə edilməsi siyasətlərini həyata keçirməlidir (məsələn, həssas material üçün yerli və ya özəl AI nümunələrindən istifadə etməklə) və gizli məlumatları ictimai AI alətlərinə yerləşdirməmək barədə işçiləri öyrətməlidir. Məxfilik qaydaları (GDPR və s.) də işə düşür – müvafiq razılıq və ya müdafiə olmadan AI-ni öyrətmək üçün şəxsi məlumatlardan istifadə qanunları poza bilər.
Model Təhlükəsizlik və Manipulyasiya: Generativ AI modelləri özləri hədəfə çevrilə bilər. Düşmənlər təlim və ya yenidən hazırlıq mərhələsində modeli zəhərləməyə General AI-dan Kibertəhlükəsizlikdə Necə İstifadə oluna bilər ). Məsələn, təcavüzkar təhdid intel məlumatlarını incə şəkildə zəhərləyə bilər ki, süni intellekt təcavüzkarın öz zərərli proqramını zərərli kimi tanıya bilmir. Başqa bir taktika təcili inyeksiya və ya çıxış manipulyasiyasıdır ki, burada təcavüzkar süni intellektə onun gözlənilməz şəkildə davranmasına səbəb olan daxiletmələr vermək üçün bir yol tapır – ola bilsin ki, təhlükəsizlik qoruyucularına məhəl qoymamaq və ya etməməli olduğu məlumatı (daxili göstərişlər və ya məlumatlar kimi) aşkar etmək. modeldən yayınma riski var : təcavüzkarlar AI-ni aldatmaq üçün xüsusi olaraq hazırlanmış giriş hazırladılar. Biz bunu rəqib nümunələrdə görürük – insanın normal hesab etdiyi, lakin süni intellektin yanlış təsnif etdiyi bir qədər narahat olan məlumatlar. Süni intellekt tədarük zəncirinin təhlükəsiz olmasını təmin etmək (məlumat bütövlüyü, modelə girişə nəzarət, rəqib möhkəmlik testi) bu vasitələrin tətbiqi zamanı kibertəhlükəsizliyin yeni, lakin zəruri hissəsidir ( Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI nədir? - Palo Alto Networks ).
Həddindən artıq Güvən və Bacarıq Eroziyası: Təşkilatların süni intellektdən həddən artıq asılı olması və insan bacarıqlarının azalması riski daha yumşaqdır. Kiçik analitiklər süni intellekt nəticələrinə kor-koranə etibar edərlərsə, süni intellekt mövcud olmadığı və ya səhv olduğu zaman onlar üçün lazım olan tənqidi düşüncə və intuisiya inkişaf etdirməyə bilər. Qarşısının alınması üçün ssenari əla alətləri olan, lakin bu alətlər sıradan çıxdıqda necə işləyəcəyi barədə heç bir fikri olmayan təhlükəsizlik komandasıdır (avtopilotdan həddən artıq güvənən pilotlara bənzəyir). Süni intellektin köməyi olmadan müntəzəm məşq məşqləri və süni intellektin qüsursuz bir kahin deyil, köməkçi olduğu düşüncəsini inkişaf etdirmək insan analitiklərini kəskin saxlamaq üçün vacibdir. İnsanlar xüsusilə yüksək təsirli mühakimələr üçün son qərar verənlər olaraq qalmalıdırlar.
Etik və Uyğunluq Problemləri: Kibertəhlükəsizlikdə süni intellektdən istifadə etik suallar doğurur və tənzimləyici uyğunluq problemlərini yarada bilər. Məsələn, süni intellekt sistemi anomaliyaya görə işçini səhvən zərərli insayder kimi təqdim edərsə, bu, həmin şəxsin reputasiyasına və ya karyerasına haqsız olaraq zərər verə bilər. Süni intellekt tərəfindən qəbul edilən qərarlar qeyri-şəffaf ola bilər ("qara qutu" problemi), bu da auditorlara və ya tənzimləyicilərə müəyyən tədbirlərin niyə görüldüyünü izah etməyi çətinləşdirir. Süni intellekt tərəfindən yaradılan məzmun daha çox yayıldıqca, şəffaflığın təmin edilməsi və hesabatlılığın qorunması çox vacibdir. Tənzimləyicilər süni intellektə baxmağa başlayırlar – məsələn, Aİ-nin AI Aktı “yüksək riskli” AI sistemlərinə tələblər qoyacaq və kibertəhlükəsizlik süni intellekt bu kateqoriyaya aid ola bilər. Şirkətlər generativ süni intellektdən məsuliyyətlə istifadə etmək üçün bu qaydaları nəzərdən keçirməli və NIST AI Risk Management Framework kimi standartlara əməl etməlidirlər ( General AI-dan Kibertəhlükəsizlikdə Necə İstifadə Olunur? 10 Real Dünya Nümunəsi ). Uyğunluq lisenziyalaşdırmaya da aiddir: açıq mənbə və ya üçüncü tərəf modellərindən istifadə müəyyən istifadələri məhdudlaşdıran və ya paylaşma təkmilləşdirmələrini tələb edən şərtlərə malik ola bilər.

Xülasə, generativ süni intellekt gümüş güllə deyil – diqqətlə həyata keçirilməsə, başqalarını həll etdiyi kimi, yeni zəifliklər təqdim edə bilər. 2024-cü il Dünya İqtisadi Forumunun araşdırması vurğuladı ki, təşkilatların ~47%-i təcavüzkarlar tərəfindən generativ süni intellektdə irəliləyişləri əsas narahatlıq kimi qeyd edir və bu, kibertəhlükəsizliyə “generativ AI-nin ən çox təsir edən təsirinə” Kibertəhlükəsizlik Görünüşü 2025 | Dünya İqtisadi Forumu ) ). Buna görə də təşkilatlar balanslaşdırılmış bir yanaşma tətbiq etməlidirlər: idarəetmə, sınaq və insan nəzarəti vasitəsilə bu riskləri ciddi şəkildə idarə edərkən süni intellektin faydalarından istifadə edin. Bu tarazlığı praktik olaraq necə əldə edəcəyimizi daha sonra müzakirə edəcəyik.

Gələcəyə baxış: Generativ süni intellektin kibertəhlükəsizlikdə inkişaf edən rolu

Gələcəyə nəzər salsaq, generativ süni intellekt kibertəhlükəsizlik strategiyasının ayrılmaz hissəsinə çevrilməyə hazırdır – və eyni zamanda, kiber rəqiblərin istifadə etməyə davam edəcəyi bir vasitə. Siçan -pişik dinamikası , hasarın hər iki tərəfində süni intellekt ilə sürətlənəcək. Gələcək illərdə generativ süni intellektin kibertəhlükəsizliyi necə formalaşdıracağına dair bəzi perspektivli fikirlər bunlardır:

Süni intellektlə gücləndirilmiş kibermüdafiə standarta çevrilir: 2025-ci ilə qədər və ondan sonra biz gözləyə bilərik ki, əksər orta və böyük təşkilatlar öz təhlükəsizlik əməliyyatlarına süni intellektlə idarə olunan alətləri daxil edəcəklər. Bu gün antivirus və firewall standart olduğu kimi, AI kopilotları və anomaliyaların aşkarlanması sistemləri təhlükəsizlik arxitekturasının əsas komponentlərinə çevrilə bilər. Bu alətlər çox güman ki, daha da ixtisaslaşacaq – məsələn, bulud təhlükəsizliyi, IoT cihazının monitorinqi, proqram kodu təhlükəsizliyi və s. üçün dəqiq tənzimlənmiş fərqli AI modelləri, hamısı birlikdə işləyir. Bir proqnozda qeyd edildiyi kimi, "2025-ci ildə generativ süni intellekt kibertəhlükəsizliyin ayrılmaz hissəsi olacaq və təşkilatlara mürəkkəb və inkişaf edən təhdidlərdən proaktiv şəkildə müdafiə etməyə imkan verəcək" ( General AI-dan Kibertəhlükəsizlikdə necə istifadə oluna bilər ). Süni intellekt real vaxt rejimində təhlükənin aşkarlanmasını təkmilləşdirəcək, bir çox cavab tədbirlərini avtomatlaşdıracaq və təhlükəsizlik qruplarına əl ilə edə bildiklərindən daha böyük həcmdə məlumatı idarə etməyə kömək edəcək.
Davamlı Öyrənmə və Uyğunlaşma: Kiberdə gələcək generativ süni intellekt sistemləri tez öyrənmədə , öz bilik bazasını real vaxt rejimində yeniləyəcək. Bu, həqiqətən adaptiv müdafiəyə gətirib çıxara bilər – təsəvvür edin ki, səhər başqa bir şirkətə dəyən yeni bir fişinq kampaniyası haqqında öyrənən və günortadan sonra artıq şirkətinizin e-poçt filtrlərini cavablandıran süni intellekt. Bulud əsaslı süni intellekt təhlükəsizlik xidmətləri bu cür kollektiv öyrənməni asanlaşdıra bilər, burada bir təşkilatın anonimləşdirilmiş fikirləri bütün abunəçilərə fayda verir (təhdid intel paylaşımına bənzəyir, lakin avtomatlaşdırılmışdır). Bununla belə, bu, həssas məlumatları paylaşmamaq və təcavüzkarların paylaşılan modellərə pis məlumat ötürməsinin qarşısını almaq üçün diqqətli davranmağı tələb edir.
Süni intellekt və kibertəhlükəsizlik istedadının yaxınlaşması: Kibertəhlükəsizlik üzrə mütəxəssislərin bacarıq dəsti süni intellekt və məlumat elmində biliyi daxil etmək üçün təkamül edəcək. Bugünkü analitiklər sorğu dillərini və skriptləri öyrəndiyi kimi, sabahın analitikləri də AI modellərini müntəzəm olaraq dəqiqləşdirə və ya süni intellektin icrası üçün “oyun kitabları” yaza bilərlər. "AI Təhlükəsizlik Təlimçisi" və ya "Kibertəhlükəsizlik AI Mühəndisi" kimi yeni rollar görə bilərik - AI alətlərini təşkilatın ehtiyaclarına uyğunlaşdırmaq, onların performansını yoxlamaq və təhlükəsiz işləməsini təmin etmək üzrə ixtisaslaşan insanlar. Digər tərəfdən kibertəhlükəsizlik mülahizələri süni intellektin inkişafına getdikcə daha çox təsir edəcək. Süni intellekt sistemləri sıfırdan təhlükəsizlik xüsusiyyətləri ilə qurulacaq (təhlükəsiz arxitektura, saxtakarlığın aşkarlanması, AI qərarları üçün audit jurnalları və s.) və etibarlı AI (ədalətli, izah edilə bilən, möhkəm və təhlükəsiz) onların təhlükəsizlik baxımından kritik kontekstlərdə tətbiqinə rəhbərlik edəcək.
Daha mürəkkəb süni intellektlə işləyən hücumlar: Təəssüf ki, təhdid mənzərəsi də süni intellektlə inkişaf edəcək. Sıfır gün zəifliklərini aşkar etmək, yüksək hədəflənmiş nizə fişinqini hazırlamaq (məsələn, mükəmməl uyğunlaşdırılmış yem yaratmaq üçün sosial medianı sındıran süni intellekt) və biometrik autentifikasiyadan yan keçmək və ya saxtakarlıq etmək üçün inandırıcı dərin saxta səslər və ya videolar yaratmaq üçün süni intellektdən daha tez-tez istifadəni gözləyirik. Minimum insan nəzarəti ilə müstəqil olaraq çoxmərhələli hücumları (kəşfiyyat, istismar, yanal hərəkət və s.) həyata keçirə bilən avtomatlaşdırılmış haker agentləri yarana bilər. Bu, müdafiəçiləri həm də süni intellektə etibar etməyə məcbur edəcək – mahiyyətcə avtomatlaşdırmaya qarşı avtomatlaşdırma . Bəzi hücumlar maşın sürətində baş verə bilər, məsələn, süni intellekt botları hansının filtrlərdən keçdiyini görmək üçün min fişinq e-poçt permütasiyasına cəhd edir. Kibermüdafiələrin davam etməsi üçün oxşar sürət və çeviklikdə işləməsi lazımdır ( Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI nədir? - Palo Alto Networks ).
Təhlükəsizlikdə Tənzimləmə və Etik Süni İntellekt: Süni intellekt kibertəhlükəsizlik funksiyalarına dərindən daxil olduqca, bu süni intellekt sistemlərinin məsuliyyətlə istifadə olunmasını təmin etmək üçün daha çox yoxlama və bəlkə də tənzimləmə olacaq. Təhlükəsizlikdə AI-yə xas çərçivələr və standartlar gözləyə bilərik. Hökumətlər şəffaflıq üçün təlimatlar təyin edə bilər – məsələn, mühüm təhlükəsizlik qərarlarının (işçinin şübhəli zərərli fəaliyyətə girişinə xitam verilməsi kimi) insan araşdırması olmadan tək AI tərəfindən qəbul edilə bilməyəcəyini tələb etmək. Alıcıları süni intellektin qərəz, möhkəmlik və təhlükəsizlik baxımından qiymətləndirildiyinə əmin etmək üçün AI təhlükəsizlik məhsulları üçün sertifikatlar da ola bilər. Bundan əlavə, beynəlxalq əməkdaşlıq süni intellektlə əlaqəli kiber təhlükələr ətrafında inkişaf edə bilər; məsələn, süni intellekt tərəfindən yaradılmış dezinformasiya və ya müəyyən AI tərəfindən idarə olunan kiber silahlara qarşı normaların idarə edilməsinə dair razılaşmalar.
Geniş AI və İT Ekosistemləri ilə inteqrasiya: Kibertəhlükəsizlikdə generativ AI, ehtimal ki, digər AI sistemləri və İT idarəetmə vasitələri ilə inteqrasiya edəcək. Məsələn, şəbəkə optimallaşdırmasını idarə edən AI, dəyişikliklərin boşluqlar açmamasını təmin etmək üçün təhlükəsizlik AI ilə işləyə bilər. Süni intellektə əsaslanan biznes analitikası anomaliyaları əlaqələndirmək üçün məlumatları təhlükəsizlik AI-ləri ilə paylaşa bilər (məsələn, hücum nəticəsində mümkün veb sayt problemi ilə satışların qəfil azalması). Əslində, süni intellekt bir siloda yaşamayacaq – bu, təşkilatın əməliyyatlarının daha böyük intellektual strukturunun bir hissəsi olacaq. Bu, təşkilati təhlükəsizlik vəziyyətinin 360 dərəcə görünüşünü vermək üçün əməliyyat məlumatlarının, təhdid məlumatlarının və hətta fiziki təhlükəsizlik məlumatlarının süni intellekt tərəfindən birləşdirilə biləcəyi vahid risklərin idarə edilməsi üçün imkanlar açır.

Uzunmüddətli perspektivdə ümid odur ki, generativ süni intellekt balansı müdafiəçilərin xeyrinə əyməyə kömək edəcək. Müasir İT mühitlərinin miqyasını və mürəkkəbliyini idarə etməklə, AI kiberməkanı daha müdafiə edilə bilən edə bilər. Bununla belə, bu bir səyahətdir və biz bu texnologiyaları təkmilləşdirdikcə və onlara lazımi şəkildə etibar etməyi öyrəndikcə artan ağrılar olacaq. məsuliyyətli süni intellekt mənimsəməsinə sərmayə qoyan təşkilatlar, ehtimal ki, gələcəyin təhdidlərini idarə etmək üçün ən yaxşı mövqedə olan təşkilatlar olacaq.

Gartner-in son kibertəhlükəsizlik tendensiyaları hesabatında qeyd edildiyi kimi, “generativ süni intellektdən istifadə hallarının (və risklərin) ortaya çıxması transformasiya üçün təzyiq yaradır” ( Cybersecurity Trends: Resilience Through Transformation - Gartner ). Uyğunlaşanlar AI-dan güclü müttəfiq kimi istifadə edəcəklər; geridə qalanlar süni intellektlə gücləndirilmiş rəqiblər tərəfindən geridə qala bilərlər. Növbəti bir neçə il süni intellektin kiberdöyüş meydanını necə dəyişdirdiyini müəyyən etmək üçün həlledici vaxt olacaq.

Kibertəhlükəsizlikdə Generativ AI-nin qəbulu üçün praktiki nüanslar

Kibertəhlükəsizlik strategiyasında generativ süni intellektdən necə istifadə edəcəyini qiymətləndirən müəssisələr üçün məsuliyyətli və effektiv qəbulu istiqamətləndirmək üçün praktiki tövsiyələr və tövsiyələr

Təhsil və Təlimlə başlayın: Təhlükəsizlik komandanızın (və daha geniş İT heyətinin) generativ süni intellektin nəyi edə biləcəyini və edə bilməyəcəyini başa düşdüyünə əmin olun. Süni intellektlə idarə olunan təhlükəsizlik alətlərinin əsasları üzrə təlim keçin və süni intellektlə işləyən təhdidləri əhatə etmək üçün bütün işçilər üçün təhlükəsizlik məlumatlandırma proqramlarınızı Məsələn, işçilərə AI-nin çox inandırıcı fişinq fırıldaqları və dərin saxta zəngləri necə yarada biləcəyini öyrədin. Eyni zamanda, işçilərə işlərində AI alətlərinin təhlükəsiz və təsdiq edilmiş istifadəsi üzrə təlim keçin. Yaxşı məlumatlı istifadəçilər süni intellektlə səhv davranmaq və ya süni intellektlə gücləndirilmiş hücumların qurbanı olmaq ehtimalı azdır ( General süni intellekt kibertəhlükəsizlikdə necə istifadə oluna bilər? 10 real dünya nümunəsi ).
Aydın Süni İntellektdən İstifadə Siyasətlərini müəyyənləşdirin: Generativ AI-yə istənilən güclü texnologiya kimi davranın – idarəetmə ilə. Süni intellekt vasitələrindən kimin istifadə edə biləcəyini, hansı alətlərə icazə verildiyini və hansı məqsədlər üçün istifadə edə biləcəyini müəyyən edən siyasətlər hazırlayın. həssas məlumatların idarə edilməsinə dair təlimatları daxil edin (məsələn, xarici AI xidmətlərinə verilməməsi Nümunə olaraq, yalnız təhlükəsizlik komandası üzvlərinə insidentlərə cavab vermək üçün daxili AI köməkçisindən istifadə etməyə icazə verə bilərsiniz və marketinq məzmun üçün yoxlanılmış AI-dən istifadə edə bilər – qalan hər kəs məhdudlaşdırılır. İndi bir çox təşkilatlar öz İT siyasətlərində generativ AI-yə açıq şəkildə müraciət edirlər və aparıcı standart qurumlar açıq qadağalar əvəzinə təhlükəsiz istifadə siyasətlərini təşviq edirlər ( General AI-dan kibertəhlükəsizlikdə necə istifadə edilə bilər? 10 real dünya nümunəsi ). Bu qaydaları və onların arxasında duran əsasları bütün işçilərə çatdırdığınızdan əmin olun.
“Kölgə AI” və Monitor İstifadəsini azaldın: Kölgə İT-də olduğu kimi, “kölgə AI” işçilər İT-nin xəbəri olmadan süni intellekt alətlərindən və ya xidmətlərindən istifadə etməyə başlayanda yaranır (məsələn, icazəsiz AI kodu köməkçisindən istifadə edən tərtibatçı). Bu, görünməmiş risklərə səbəb ola bilər. Süni intellektin icazəsiz istifadəsini aşkar etmək və nəzarət etmək üçün tədbirlər həyata keçirin . Şəbəkə monitorinqi populyar AI API-lərinə bağlantıları qeyd edə bilər və sorğular və ya alət auditləri işçilərin nədən istifadə etdiyini aşkar edə bilər. Təsdiq edilmiş alternativlər təklif edin ki, yaxşı niyyətli işçilər saxtakarlığa meyl etməsinlər (məsələn, insanlar bunu faydalı hesab edərsə, rəsmi ChatGPT Enterprise hesabını təqdim edin). Süni intellektdən istifadəni işıqlandırmaqla, təhlükəsizlik qrupları riski qiymətləndirə və idarə edə bilər. Monitorinq də əsasdır – mümkün olduğu qədər AI aləti fəaliyyətlərini və nəticələrini qeyd edin, buna görə də AI-nin təsir etdiyi qərarlar üçün audit izi var ( General AI-dan Kibertəhlükəsizlikdə Necə İstifadə Olunur? 10 Real Dünya Nümunəsi ).
Süni intellektdən müdafiə ilə yararlanın – arxada qalmayın: bilin ki, təcavüzkarlar süni intellektdən istifadə edəcəklər, buna görə də müdafiəniz də bunu etməlidir. Generativ AI-nin təhlükəsizlik əməliyyatlarınıza dərhal kömək edə biləcəyi bir neçə yüksək təsirli sahəni müəyyənləşdirin (bəlkə xəbərdarlıq triajı və ya avtomatik jurnal təhlili) və pilot layihələri icra edin. Sürətli hərəkət edən təhdidlərə qarşı çıxmaq üçün süni intellektin sürəti və miqyası ilə müdafiənizi artırın General süni intellekt kibertəhlükəsizlikdə necə istifadə edilə bilər? 10 real dünya nümunəsi ). Zərərli proqram hesabatlarını ümumiləşdirmək və ya təhlükə axtarışı sorğuları yaratmaq üçün süni intellektdən istifadə kimi sadə inteqrasiyalar belə analitiklərin saatlarına qənaət edə bilər. Kiçikdən başlayın, nəticələri qiymətləndirin və təkrarlayın. Müvəffəqiyyətlər süni intellektin daha geniş mənimsənilməsi üçün şərait yaradacaq. Məqsəd süni intellektdən güc sürətləndiricisi kimi istifadə etməkdir – məsələn, fişinq hücumları yardım masanızı sıxışdırırsa, bu həcmi proaktiv şəkildə azaltmaq üçün AI e-poçt təsnifatını yerləşdirin.
Təhlükəsiz və Etik Süni İntellekt Təcrübələrinə İnvestisiya edin: Generativ AI tətbiq edərkən, təhlükəsiz inkişaf və yerləşdirmə təcrübələrinə əməl edin. Məlumat üzərində nəzarəti saxlamaq üçün həssas tapşırıqlar üçün şəxsi və ya özünə məxsus modellərdən istifadə edin Üçüncü tərəfin AI xidmətlərindən istifadə edirsinizsə, onların təhlükəsizlik və məxfilik tədbirlərini (şifrələmə, məlumatların saxlanması siyasətləri və s.) nəzərdən keçirin. Süni intellekt alətlərinizdə qərəzlilik, izah oluna bilənlik və möhkəmlik kimi məsələləri sistematik şəkildə həll etmək üçün AI risk idarəçiliyi çərçivələrini (NIST-in AI Risk Management Framework və ya ISO/IEC təlimatı kimi) daxil edin ( General AI-dən Kibertəhlükəsizlikdə Necə İstifadə Olunur? 10 Real Dünya Nümunəsi ). Həmçinin texniki xidmətin bir hissəsi kimi model yeniləmələrini/yamaqlarını planlaşdırın – AI modellərində də “zəifliklər” ola bilər (məsələn, sürüşməyə başladıqda və ya modelə qarşı yeni növ hücum aşkar edilərsə, onların yenidən təlimə ehtiyacı ola bilər). Təhlükəsizliyi və etikanı süni intellektdən istifadənizə əlavə etməklə siz nəticələrə inam yaradırsınız və yaranan qaydalara uyğunluğu təmin edirsiniz.
İnsanları Döngüdə saxlayın: Kibertəhlükəsizlikdə insan mülahizələrini tamamilə əvəz etmək deyil, kömək etmək üçün AI-dan istifadə edin. İnsan təsdiqinin tələb olunduğu qərar nöqtələrini müəyyənləşdirin (məsələn, AI hadisə hesabatı hazırlaya bilər, lakin analitik onu paylanmadan əvvəl nəzərdən keçirir; və ya AI istifadəçi hesabını bloklamağı təklif edə bilər, lakin insan bu hərəkəti təsdiqləyir). Bu, nəinki AI səhvlərinin yoxlanılmamasının qarşısını alır, həm də komandanızın süni intellektdən öyrənməsinə kömək edir və əksinə. Birgə iş axınını təşviq edin: analitiklər süni intellekt nəticələrini sorğulamaqda və ağlı başında olma yoxlamalarını aparmaqda özlərini rahat hiss etməlidirlər. Zaman keçdikcə bu dialoq həm süni intellekt (əlaqə vasitəsilə), həm də analitiklərin bacarıqlarını təkmilləşdirə bilər. Əslində, proseslərinizi elə dizayn edin ki, AI və insan güclü cəhətləri bir-birini tamamlasın – AI həcm və sürəti idarə edir, insanlar qeyri-müəyyənliyi və yekun qərarları idarə edir.
Ölçün, nəzarət edin və tənzimləyin: Nəhayət, generativ AI alətlərinizi təhlükəsizlik ekosisteminizin canlı komponentləri kimi qəbul edin. Davamlı olaraq onların performansını ölçün – onlar insidentlərə cavab vaxtlarını azaldırmı? Daha əvvəl təhdidləri tutmaq? Yanlış müsbət nisbət necə trenddədir? Komandadan rəy alın: AI-nin tövsiyələri faydalıdır, yoxsa səs-küy yaradır? Modelləri dəqiqləşdirmək, təlim məlumatlarını yeniləmək və ya AI-nin necə inteqrasiya olunduğunu tənzimləmək üçün bu ölçülərdən istifadə edin. Kiber təhdidlər və biznes ehtiyacları inkişaf edir və AI modelləriniz effektiv qalmaq üçün vaxtaşırı yenilənməlidir və ya yenidən hazırlanmalıdır. Model idarəetmə planına sahib olun, o cümlədən onun saxlanmasına kimin cavabdeh olduğu və onun nə qədər tez-tez nəzərdən keçirildiyi. Süni intellektin həyat dövrünü aktiv şəkildə idarə etməklə siz onun öhdəlik deyil, aktiv olaraq qalmasını təmin edirsiniz.

Nəticə etibarilə, generativ süni intellekt kibertəhlükəsizlik imkanlarını əhəmiyyətli dərəcədə artıra bilər, lakin uğurlu qəbul düşünülmüş planlaşdırma və davamlı nəzarət tələb edir. İnsanlarını maarifləndirən, aydın təlimatlar təyin edən və AI-ni balanslaşdırılmış, təhlükəsiz şəkildə inteqrasiya edən müəssisələr daha sürətli, daha ağıllı təhdidlərin idarə edilməsinin mükafatlarını alacaqlar. Bu götürmələr yol xəritəsini təmin edir: insan təcrübəsini AI avtomatlaşdırılması ilə birləşdirin, idarəetmənin əsaslarını əhatə edin və həm AI texnologiyası, həm də təhlükə mənzərəsi qaçılmaz olaraq inkişaf etdikcə çevikliyi qoruyun.

Bu praktiki addımları atmaqla təşkilatlar “generativ süni intellektdən kibertəhlükəsizlikdə necə istifadə edilə bilər?” – təkcə nəzəri cəhətdən deyil, həm də gündəlik praktikada – və bununla da getdikcə rəqəmsal və süni intellektə əsaslanan dünyamızda müdafiələrini gücləndirirlər. ( General süni intellektdən kibertəhlükəsizlikdə necə istifadə etmək olar )

Bundan sonra oxumaq istədiyiniz sənədlər:

🔗 Süni intellektin əvəz edə bilməyəcəyi işləri və AI hansı işləri əvəz edəcək?
Hansı rolların avtomatlaşdırmadan təhlükəsiz, hansıların isə təhlükəsiz olmadığına dair qlobal mənzərəni araşdırın.

🔗 Süni intellekt birjanı proqnozlaşdıra bilərmi?
Süni intellektin bazar hərəkətlərini proqnozlaşdırmaq qabiliyyəti ilə bağlı məhdudiyyətlərə, irəliləyişlərə və miflərə daha yaxından nəzər salın.

🔗 Generativ süni intellekt insan müdaxiləsi olmadan nəyə etibar edilə bilər?
Süni intellektin harada müstəqil işləyə biləcəyini və insan nəzarətinin hələ də vacib olduğu yerləri anlayın.

Bloqa qayıt

Ölkə/region