Hvernig er hægt að nota kynslóðargervigreind í netöryggi?

Inngangur

Generativ gervigreind – gervigreindarkerfi sem geta búið til nýtt efni eða spár – er að koma fram sem umbreytandi afl í netöryggi. Verkfæri eins og GPT-4 frá OpenAI hafa sýnt fram á getu til að greina flókin gögn og búa til mannlegan texta, sem gerir kleift að nálgast nýjar leiðir til að verjast netógnunum. Sérfræðingar í netöryggi og viðskiptaákvarðanir í öllum atvinnugreinum eru að kanna hvernig generativ gervigreind getur styrkt varnir gegn sívaxandi árásum. Frá fjármála- og heilbrigðisþjónustu til smásölu og ríkisstofnana standa stofnanir í öllum geirum frammi fyrir flóknum phishing-tilraunum, spilliforritum og öðrum ógnum sem generativ gervigreind gæti hjálpað til við að sporna gegn. Í þessari hvítbók skoðum við hvernig hægt er að nota generativa gervigreind í netöryggi og leggjum áherslu á raunveruleg forrit, framtíðarmöguleika og mikilvæg atriði til skoðunar.

Skapandi gervigreind er frábrugðin hefðbundinni greiningargervigreind með því að hún greinir ekki aðeins mynstur heldur býr efni – hvort sem það er að herma eftir árásum til að þjálfa varnir eða framleiða skýringar á flóknum öryggisgögnum á náttúrulegu máli. Þessi tvöfalda geta gerir hana að tvíeggjaðri sverði: hún býður upp á öflug ný varnartæki, en ógnaraðilar geta einnig nýtt sér hana. Í eftirfarandi köflum er fjallað um fjölbreytt notkunartilvik fyrir skapandi gervigreind í netöryggi, allt frá sjálfvirkri uppgötvun phishing til að bæta viðbrögð við atvikum. Við ræðum einnig ávinninginn sem þessar nýjungar í gervigreind lofa, ásamt áhættu (eins og „ofskynjanir“ í gervigreind eða misnotkun andstæðingsins) sem fyrirtæki verða að takast á við. Að lokum veitum við hagnýtar ályktanir til að hjálpa fyrirtækjum að meta og samþætta skapandi gervigreind á ábyrgan hátt í netöryggisstefnur sínar.

Kynslóðagreind í netöryggi: Yfirlit

Generative AI í netöryggi vísar til gervigreindarlíkana – oft stórra tungumálamódela eða annarra taugakerfa – sem geta búið til innsýn, ráðleggingar, kóða eða jafnvel tilbúin gögn til að aðstoða við öryggisverkefni. Ólíkt eingöngu spálíkönum getur generative AI hermt eftir atburðarásum og framleitt lesanlegar niðurstöður (t.d. skýrslur, viðvaranir eða jafnvel illgjarn kóðasýni) byggt á þjálfunargögnum sínum. Þessi möguleiki er nýttur til að spá fyrir um, greina og bregðast við ógnum á kraftmeiri hátt en áður ( Hvað er Generative AI í netöryggi? - Palo Alto Networks ). Til dæmis geta generative líkön greint umfangsmiklar skrár eða ógnarupplýsingagagnasöfn og framleitt hnitmiðaða samantekt eða ráðlagða aðgerð, sem virkar næstum eins og „aðstoðarmaður“ gervigreindar fyrir öryggisteymi.

Snemmbúnar innleiðingar á skapandi gervigreind fyrir netvarnir hafa gefið góða raun. Árið 2023 kynnti Microsoft Security Copilot , GPT-4-knúinn aðstoðarmann fyrir öryggisgreinendur, til að hjálpa til við að bera kennsl á öryggisbrot og flokka í gegnum 65 billjón merkja sem Microsoft vinnur daglega ( Microsoft Security Copilot er nýr GPT-4 gervigreindaraðstoðarmaður fyrir netöryggi | The Verge ). Sérfræðingar geta gefið þessu kerfi fyrirmæli á náttúrulegu máli (t.d. „Dregið saman öll öryggisatvik síðustu 24 klukkustunda“ ) og copilot-tækið mun framleiða gagnlega frásagnarúttekt. Á sama hátt ógnargreindargervigreind skapandi líkan sem kallast Gemini til að gera kleift að leita í gegnum víðtæka ógnargagnagrunn Google, greina fljótt grunsamlegan kóða og draga saman niðurstöður til að aðstoða spilliforritaleitendur ( Hvernig er hægt að nota skapandi gervigreind í netöryggi? 10 raunveruleg dæmi ). Þessi dæmi sýna fram á möguleikana: skapandi gervigreind getur melt flókin, stórfelld netöryggisgögn og kynnt innsýn á aðgengilegu formi, sem flýtir fyrir ákvarðanatöku.

Á sama tíma getur skapandi gervigreind búið til mjög raunverulegt falsað efni, sem er mikill ávinningur fyrir hermir og þjálfun (og því miður fyrir árásarmenn sem búa til félagsverkfræði). Þegar við förum yfir í sérstök notkunartilvik munum við sjá að hæfni skapandi gervigreindar til að bæði mynda og greina upplýsingar er undirstaða fjölmargra netöryggisforrita hennar. Hér að neðan köfum við í helstu notkunartilvik, allt frá forvörnum gegn netveiðum til öruggrar hugbúnaðarþróunar, með dæmum um hvernig hvert þeirra er notað í mismunandi atvinnugreinum.

Lykilnotkun kynslóðar gervigreindar í netöryggi

Mynd: Lykiltilvik fyrir notkun á skapandi gervigreind í netöryggi eru meðal annars gervigreindarstýringar fyrir öryggisteymi, greining á varnarleysi kóða, aðlögunarhæf ógnagreining, hermun á núlldögum árása, aukið líffræðilegt öryggi og phishing-greining ( 6 notkunartilvik fyrir skapandi gervigreind í netöryggi [+ dæmi] ).

Greining og forvarnir gegn netveiðum

Netveiðar eru enn ein útbreiddasta netógnin og blekkja notendur til að smella á illgjarn tengla eða gefa upp innskráningarupplýsingar. Generative AI er notuð bæði til að greina tilraunir til netveiða og styrkja þjálfun notenda til að koma í veg fyrir vel heppnaðar árásir. Í varnarskyni geta gervigreindarlíkön greint innihald tölvupósta og hegðun sendenda til að koma auga á lúmsk merki um netveiðar sem reglubundnar síur gætu misst af. Með því að læra af stórum gagnasöfnum af lögmætum og sviksamlegum tölvupóstum getur generative líkan bent á frávik í tón, orðalagi eða samhengi sem benda til sviksemi - jafnvel þótt málfræði og stafsetning gefi það ekki lengur til kynna. Reyndar benda rannsakendur Palo Alto Networks á að generative AI geti greint „lúmsk merki um netveiðatölvupósta sem annars gætu farið óuppgötvaðir“, sem hjálpar fyrirtækjum að vera skrefi á undan svindlurum ( Hvað er generative AI í netöryggi? - Palo Alto Networks ).

Öryggisteymi nota einnig gervigreind til að herma eftir netveiðarárásum í þjálfun og greiningu. Til dæmis kynnti Ironscales GPT-knúið netveiðarlíkingartól sem býr sjálfkrafa til falsa netveiðarpóst sem eru sniðnir að starfsmönnum fyrirtækisins ( Hvernig er hægt að nota gervigreind í netöryggi? 10 dæmi úr raunverulegum heimi ). Þessir tölvupóstar sem eru búnir til með gervigreind endurspegla nýjustu árásaraðferðir og gefa starfsfólki raunhæfa æfingu í að koma auga á netveiðarefni. Slík sérsniðin þjálfun er mikilvæg þar sem árásarmenn sjálfir nota gervigreind til að búa til sannfærandi beitu. Athyglisvert er að þó að gervigreind geti framleitt mjög fágað netveiðarskilaboð (dagarnir þegar auðvelt var að koma auga á brotna ensku eru liðnir), hafa varnarmenn komist að því að gervigreind er ekki ósigrandi. Árið 2024 framkvæmdu öryggisrannsakendur hjá IBM tilraun þar sem þeir báru saman netveiðarpóst sem skrifuð var af mönnum og tölvupóst sem búinn var til af gervigreind og „furðulega var samt auðvelt að greina tölvupóst sem búinn var til af gervigreind þrátt fyrir rétta málfræði“ ( 6 notkunartilvik fyrir gervigreind í netöryggi [+ dæmi] ). Þetta bendir til þess að mannlegt innsæi ásamt greiningu sem aðstoðuð er við gervigreind geti samt greint lúmsk ósamræmi eða lýsigögn í svikum sem skrifuð eru af gervigreind.

Generative gervigreind hjálpar einnig við vörn gegn netveiðum á annan hátt. Hægt er að nota líkön til að búa til sjálfvirk svör eða síur sem prófa grunsamleg tölvupóst. Til dæmis gæti gervigreindarkerfi svarað tölvupósti með ákveðnum fyrirspurnum til að staðfesta lögmæti sendanda eða notað LLM til að greina tengla og viðhengi tölvupósts í sandkassa og síðan tekið saman allar illar áætlanir. Öryggisvettvangur NVIDIA, Morpheus, sýnir fram á kraft gervigreindar á þessu sviði - hann notar generative NLP líkön til að greina og flokka tölvupóst hratt og kom í ljós að hann bætir uppgötvun netveiða um 21% samanborið við hefðbundin öryggisverkfæri ( 6 notkunartilvik fyrir generative gervigreind í netöryggi [+ dæmi] ). Morpheus greinir jafnvel samskiptamynstur notenda til að greina óvenjulega hegðun (eins og notandi sem sendir skyndilega tölvupóst á mörg utanaðkomandi netföng), sem getur bent til þess að reikningur sé í hættu og sendir netveiðatölvupóst.

Í reynd eru fyrirtæki í öllum atvinnugreinum farin að treysta gervigreind til að sía tölvupóst og vefumferð í leit að félagslegri verkfræðiárásum. Fjármálafyrirtæki nota til dæmis gervigreind til að skanna samskipti í leit að tilraunum til að þykjast vera auðkenni sem gætu leitt til símasvika, á meðan heilbrigðisstarfsmenn nota gervigreind til að vernda sjúklingagögn gegn netveiðum. Með því að búa til raunverulegar atburðarásir gegn netveiðum og bera kennsl á einkenni illgjarnra skilaboða bætir gervigreind öflugu lagi við aðferðir til að koma í veg fyrir netveiðar. Niðurstaðan: Gervigreind getur hjálpað til við að greina og afvopna netveiðarárásir hraðar og nákvæmar, jafnvel þótt árásarmenn noti sömu tækni til að bæta sig.

Greining spilliforrita og ógnargreining

Nútíma spilliforrit eru í stöðugri þróun – árásarmenn búa til ný afbrigði eða dulbúa kóða til að komast framhjá undirskriftum vírusvarnarforrita. Myndræn gervigreind býður upp á nýjar aðferðir bæði til að greina spilliforrit og skilja hegðun þess. Ein aðferð er að nota gervigreind til að búa til „illa tvíbura“ spilliforrita : öryggisrannsakendur geta fært þekkt spilliforritasýni inn í myndrænt líkan til að búa til mörg stökkbreytt afbrigði af því spilliforriti. Með því að gera það sjá þeir fyrir sér í raun þær breytingar sem árásarmaður gæti gert. Þessi gervigreindarmynduðu afbrigði geta síðan verið notuð til að þjálfa vírusvarnar- og innbrotsgreiningarkerfi, þannig að jafnvel breyttar útgáfur af spilliforritinu séu greindar í náttúrunni ( 6 notkunartilvik fyrir myndræna gervigreind í netöryggi [+ dæmi] ). Þessi fyrirbyggjandi stefna hjálpar til við að brjóta hringrásina þar sem tölvuþrjótar breyta spilliforritum sínum lítillega til að komast hjá uppgötvun og varnarmenn verða að keppast við að skrifa nýjar undirskriftir í hvert skipti. Eins og fram kemur í einum hlaðvarpi í greininni nota öryggissérfræðingar nú myndræna gervigreind til að „herma eftir netumferð og búa til illgjarnan farm sem líkja eftir flóknum árásum“ og álagsprófa varnir sínar gegn heilli fjölskyldu ógna frekar en einu tilviki. Þessi aðlögunarhæfa ógnargreining þýðir að öryggistæki verða seigri gegn fjölbreytilegri spilliforritum sem annars myndu sleppa í gegn.

Auk uppgötvunar aðstoðar gervigreind við greiningu á spilliforritum og öfugverkfræði , sem hefðbundið eru vinnuaflsfrek verkefni fyrir ógnargreinendur. Stórum tungumálalíkönum er hægt að fá það verkefni að skoða grunsamlegan kóða eða forskriftir og útskýra á skýru máli hvað kóðinn á að gera. Raunverulegt dæmi er VirusTotal Code Insight , eiginleiki frá VirusTotal frá Google sem nýtir sér gervigreindarlíkan (Sec-PaLM frá Google) til að búa til náttúrulegar samantektir á hugsanlega skaðlegum kóða ( Hvernig er hægt að nota gervigreind í netöryggi? 10 dæmi úr raunveruleikanum ). Það er í raun „tegund af ChatGPT tileinkað öryggiskóðun“ sem virkar sem greinandi gervigreindar sem vinnur allan sólarhringinn til að hjálpa greinendum að skilja ógnir ( 6 notkunartilvik fyrir gervigreind í netöryggi [+ dæmi] ). Í stað þess að vaða í ókunnug forskrift eða tvíundakóða getur meðlimur öryggisteymis fengið tafarlausar skýringar frá gervigreindinni - til dæmis: „Þetta forskrift reynir að hlaða niður skrá af XYZ netþjóni og breyta síðan kerfisstillingum, sem bendir til hegðunar spilliforrita.“ Þetta flýtir verulega fyrir viðbrögðum við atvikum, þar sem greinendur geta flokkað og skilið nýjan spilliforrit hraðar en nokkru sinni fyrr.

Generative gervigreind er einnig notuð til að bera kennsl á spilliforrit í gríðarstórum gagnasöfnum . Hefðbundnar vírusvarnarvélar skanna skrár í leit að þekktum undirskriftum, en generative líkan getur metið eiginleika skráar og jafnvel spáð fyrir um hvort hún sé illgjörn út frá lærðum mynstrum. Með því að greina eiginleika milljarða skráa (illgjarnra og góðkynja) gæti gervigreind greint illgjarnan ásetning þar sem engin skýr undirskrift er til staðar. Til dæmis gæti generative líkan merkt keyrsluskrá sem grunsamlega vegna þess að hegðunarsnið hennar „lítur út“ eins og lítilsháttar afbrigði af ransomware sem það sá við þjálfun, jafnvel þó að tvíundarkóðinn sé nýr. Þessi hegðunarmiðaða uppgötvun hjálpar til við að sporna gegn nýjum eða núlldags spilliforritum. Threat Intelligence AI frá Google (hluti af Chronicle/Mandiant) notar að sögn generative líkan sitt til að greina hugsanlega illgjarnan kóða og „aðstoða öryggissérfræðinga á skilvirkari og árangursríkari hátt við að berjast gegn spilliforritum og öðrum tegundum ógna.“ ( Hvernig er hægt að nota generative AI í netöryggi? 10 dæmi úr raunverulegum heimi ).

Á hinn bóginn verðum við að viðurkenna að árásarmenn geta líka notað kynslóðargervigreind hér – til að búa sjálfkrafa til spilliforrit sem aðlagast sjálfu sér. Reyndar vara öryggissérfræðingar við því að kynslóðargervigreind geti hjálpað netglæpamönnum að þróa spilliforrit sem er erfiðara að greina ( Hvað er kynslóðargervigreind í netöryggi? - Palo Alto Networks ). Hægt er að fyrirskipa gervigreindarlíkani að umbreyta spilliforriti ítrekað (breyta skráaruppbyggingu þess, dulkóðunaraðferðum o.s.frv.) þar til það kemst hjá öllum þekktum vírusvarnarprófum. Þessi andstæða er vaxandi áhyggjuefni (stundum kallað „gervigreindarknúinn spilliforrit“ eða fjölbrigða spilliforrit sem þjónusta). Við munum ræða slíka áhættu síðar, en það undirstrikar að kynslóðargervigreind er verkfæri í þessum kattar-og-músarleik sem bæði varnarmenn og árásarmenn nota.

Í heildina eykur skapandi gervigreind varnir gegn spilliforritum með því að gera öryggisteymum kleift að hugsa eins og árásarmaður – að búa til nýjar ógnir og lausnir innanhúss. Hvort sem um er að ræða framleiðslu á tilbúnum spilliforritum til að bæta uppgötvunarhlutfall eða notkun gervigreindar til að útskýra og halda aftur af raunverulegum spilliforritum sem finnast í netkerfum, þá eiga þessar aðferðir við í öllum atvinnugreinum. Banki gæti notað gervigreindarknúna spilliforritagreiningu til að greina fljótt grunsamlegt makró í töflureikni, en framleiðslufyrirtæki gæti treyst á gervigreind til að greina spilliforrit sem beinast að iðnaðarstýrikerfum. Með því að bæta við hefðbundna spilliforritagreiningu með skapandi gervigreind geta fyrirtæki brugðist við spilliforritaherferðum hraðar og fyrirbyggjandi en áður.

Ógnargreind og sjálfvirk greining

Á hverjum degi verða fyrirtæki fyrir miklum fjölda gagna um ógnir – allt frá straumum af nýuppgötvuðum vísbendingum um brot á upplýsingum (IOC) til skýrslna greinenda um nýjar aðferðir tölvuþrjóta. Áskorunin fyrir öryggisteymi er að flokka þetta upplýsingaflóð og draga fram nothæfar innsýnir. Generative gervigreind hefur reynst ómetanleg við að sjálfvirknivæða greiningu og neyslu á ógnarupplýsingum . Í stað þess að lesa handvirkt tugi skýrslna eða gagnagrunnsfærslna geta greinendur notað gervigreind til að draga saman og setja ógnarupplýsingar í samhengi á vélhraða.

Eitt dæmi um þetta er ógnargreindarpakkinn , sem samþættir skapandi gervigreind (Gemini líkanið) við ógnargögn frá Mandiant og VirusTotal. Þessi gervigreind býður upp á „samræðuleit í gegnum víðfeðmt ógnargreindargagnagrunn Google“ , sem gerir notendum kleift að spyrja eðlilegra spurninga um ógnir og fá einbeitt svör ( Hvernig er hægt að nota skapandi gervigreind í netöryggi? 10 dæmi úr raunverulegum heimi ). Til dæmis gæti sérfræðingur spurt: „Höfum við séð einhverja spilliforrit tengd ógnarhópnum X sem beinast að okkar atvinnugrein?“ og gervigreindin mun draga viðeigandi upplýsingar, kannski taka fram „Já, ógnarhópurinn X var tengdur við phishing-herferð í síðasta mánuði með spilliforritinu Y“ , ásamt samantekt á hegðun þess spilliforrits. Þetta dregur verulega úr þeim tíma sem þarf til að safna innsýn sem annars myndi krefjast fyrirspurnar í mörgum tólum eða lestrar langra skýrslna.

Skapandi gervigreind getur einnig tengt saman og dregið saman þróun ógna . Hún gæti farið í gegnum þúsundir öryggisbloggfærslna, fréttir um öryggisbrot og umræður á dökka vefnum og síðan búið til samantekt á „helstu netógnunum í þessari viku“ fyrir upplýsingafund öryggisstjóra. Hefðbundið hefur þetta stig greiningar og skýrslugerðar krafist mikillar mannlegrar fyrirhafnar; nú getur vel stillt líkan samið hana á nokkrum sekúndum, þar sem menn þurfa aðeins að fínpússa niðurstöðuna. Fyrirtæki eins og ZeroFox hafa þróað FoxGPT , skapandi gervigreindartól sem er sérstaklega hannað til að „flýta fyrir greiningu og samantekt upplýsinga yfir stór gagnasöfn,“ þar á meðal skaðlegt efni og phishing-gögn ( Hvernig er hægt að nota skapandi gervigreind í netöryggi? 10 raunveruleg dæmi ). Með því að sjálfvirknivæða þungavinnuna við að lesa og vísa saman gögnum gerir gervigreind ógnaupplýsingateymum kleift að einbeita sér að ákvarðanatöku og viðbrögðum.

Annað dæmi um notkun er samræðuleg ógnarleit . Ímyndaðu þér að öryggisgreinandi hafi samskipti við aðstoðarmann gervigreindar: „Sýndu mér einhver merki um gagnaleka síðustu 48 klukkustundir“ eða „Hvaða helstu nýju veikleikar eru árásarmenn að nýta sér í þessari viku?“ Gervigreindin getur túlkað fyrirspurnina, leitað í innri skrám eða utanaðkomandi upplýsingaheimildum og svarað með skýru svari eða jafnvel lista yfir viðeigandi atvik. Þetta er ekki langsótt - nútíma öryggisupplýsinga- og atburðastjórnunarkerfi (SIEM) eru farin að fella inn fyrirspurnir á náttúrulegu tungumáli. Öryggispakkinn QRadar frá IBM bætir til dæmis við eiginleikum gervigreindar árið 2024 til að leyfa greinendum að „spyrja […] sértækra spurninga um yfirlit yfir árásarleið“ atviks og fá ítarleg svör. Hún getur einnig „túlkað og dregið saman mjög viðeigandi ógnarupplýsingar“ sjálfkrafa ( Hvernig er hægt að nota generative gervigreind í netöryggi? 10 dæmi úr raunverulegum heimi ). Í meginatriðum breytir generative gervigreind fjöllum af tæknilegum gögnum í spjallstórar innsýn eftir þörfum.

Þetta hefur mikil áhrif á allar atvinnugreinar. Heilbrigðisstarfsmaður getur notað gervigreind til að fylgjast með nýjustu ransomware-hópunum sem beinast að sjúkrahúsum, án þess að þurfa að tileinka sérfræðingi rannsóknum í fullu starfi. SOC smásölufyrirtækis getur fljótt tekið saman nýjar aðferðir við spilliforrit á sölustöðum þegar það kynnir starfsfólki í upplýsingatækni í verslunum. Og í stjórnsýslu, þar sem þarf að sameina ógnargögn frá ýmsum stofnunum, getur gervigreind framleitt sameinaðar skýrslur sem varpa ljósi á helstu viðvaranir. Með því að sjálfvirknivæða söfnun og túlkun á ógnum hjálpar skapandi gervigreind fyrirtækjum að bregðast hraðar við nýjum ógnum og dregur úr hættu á að missa af mikilvægum viðvörunum sem leynast í hávaðanum.

Hagnýting öryggisaðgerðamiðstöðvar (SOC)

Öryggisaðgerðamiðstöðvar eru alræmdar fyrir þreytu á viðvörunum og gríðarlegt gagnamagn. Dæmigerður SOC-greinandi gæti vaðið í gegnum þúsundir viðvarana og atvika á hverjum degi og rannsakað hugsanleg atvik. Skapandi gervigreind virkar sem kraftmargföldunartæki í SOC-miðstöðvum með því að sjálfvirknivæða venjubundið starf, veita greindar samantektir og jafnvel skipulagða svör. Markmiðið er að hámarka SOC-vinnuflæði þannig að mannlegir greinendur geti einbeitt sér að mikilvægustu málunum á meðan gervigreindarstjórinn sér um restina.

Ein helsta notkunarmöguleikinn er að nota skapandi gervigreind sem „samstarfsaðila greinanda“ . Security Copilot frá Microsoft, sem áður var getið, er gott dæmi um þetta: það „er hannað til að aðstoða vinnu öryggisgreinanda frekar en að koma í staðinn fyrir það“, og hjálpar við rannsóknir og skýrslugerð atvika ( Microsoft Security Copilot er nýr GPT-4 gervigreindaraðstoðarmaður fyrir netöryggi | The Verge ). Í reynd þýðir þetta að greinandi getur slegið inn hrá gögn - eldveggsskrár, tímalínu atvika eða lýsingu á atvikum - og beðið gervigreindina um að greina þau eða draga þau saman. Samstarfsaðilinn gæti sent frá sér frásögn eins og: „Það virðist sem klukkan 2:35 hafi grunsamleg innskráning frá IP X tekist á netþjóni Y, fylgt eftir af óvenjulegum gagnaflutningum, sem bendir til hugsanlegs brots á þeim netþjóni.“ Þessi tegund af tafarlausri samhengissetningu er ómetanleg þegar tíminn er naumur.

Meðvirkir gervigreindarflugmenn hjálpa einnig til við að draga úr álaginu á fyrsta stigs flokkun. Samkvæmt gögnum úr greininni getur öryggisteymi eytt 15 klukkustundum á viku í að flokka í gegnum um 22.000 viðvaranir og falskar jákvæðar niðurstöður ( 6 notkunartilvik fyrir myndræna gervigreind í netöryggi [+ dæmi] ). Með myndrænni gervigreind er hægt að flokka margar af þessum viðvörunum sjálfkrafa – gervigreindin getur hafnað þeim sem eru greinilega skaðlausar (með rökstuðningi) og dregið fram þær sem þarfnast virkilega athygli, stundum jafnvel lagt til forgangsröðun. Reyndar þýðir styrkur myndrænnar gervigreindar í að skilja samhengi að hún getur tengt saman viðvaranir sem gætu virst skaðlausar í einangrun en saman bent til margstiga árásar. Þetta dregur úr líkum á að missa af árás vegna „viðvörunarþreytu“.

Sérfræðingar í sjúkratryggingakerfinu nota einnig náttúrulegt tungumál með gervigreind til að flýta fyrir leit og rannsóknum. Purple AI vettvangur SentinelOne tengi sem byggir á LLM við rauntíma öryggisgögn, sem gerir sérfræðingum kleift að „spyrja flókinna spurninga um ógnaleit á einföldu máli og fá skjót og nákvæm svör“ ( Hvernig er hægt að nota kynslóðargervigreind í netöryggi? 10 dæmi úr raunveruleikanum ). Sérfræðingur gæti slegið inn: „Hafa einhverjir endapunktar átt samskipti við lénið badguy123[.]com síðasta mánuðinn?“ og Purple AI mun leita í gegnum skrár til að svara. Þetta sparar sérfræðingnum að þurfa að skrifa fyrirspurnir í gagnagrunn eða forskriftir - gervigreindin gerir það undir húddinu. Það þýðir einnig að yngri sérfræðingar geta tekist á við verkefni sem áður krafðist reynds verkfræðings með færni í fyrirspurnarmálum, sem hefur í raun aukið færni teymisins með aðstoð gervigreindar . Reyndar greina sérfræðingar frá því að leiðsögn um kynslóðargervigreind „eykur færni þeirra og færni“ , þar sem yngri starfsmenn geta nú fengið stuðning við forritun eða greiningarráð frá gervigreindinni eftir þörfum, sem dregur úr þörfinni á að biðja alltaf eldri starfsmenn um hjálp ( 6 notkunartilvik fyrir kynslóðargervigreind í netöryggi [+ dæmi] ).

Önnur SOC-hagræðing er sjálfvirk atviksamantekt og skjalfesting . Eftir að atviki hefur verið sinnt verður einhver að skrifa skýrsluna – verkefni sem margir telja leiðinlegt. Generative AI getur tekið réttarlæknisfræðileg gögn (kerfislogg, greiningu á spilliforritum, tímalínu aðgerða) og búið til fyrstu drög að atvikaskýrslu. IBM er að byggja þennan möguleika inn í QRadar þannig að með „einum smelli“ er hægt að búa til atviksamantekt fyrir mismunandi hagsmunaaðila (stjórnendur, upplýsingatækniteymi o.s.frv.) ( Hvernig er hægt að nota generative AI í netöryggi? 10 raunveruleg dæmi ). Þetta sparar ekki aðeins tíma heldur tryggir einnig að ekkert sé gleymt í skýrslunni, þar sem gervigreindin getur tekið með allar viðeigandi upplýsingar á samræmdan hátt. Á sama hátt getur gervigreind fyllt út eyðublöð eða sönnunartöflur byggðar á atvikagögnum fyrir reglufylgni og endurskoðun.

Raunverulegar niðurstöður eru sannfærandi. Þeir sem fyrstu tóku upp gervigreindarknúna SOAR (öryggisúthlutun, sjálfvirkni og viðbrögð) Swimlane greina frá miklum framleiðniaukningu – til dæmis sáu SecOps teymi Global Data Systems þeirra stjórna mun stærri málum; einn forstöðumaður sagði: „Það sem ég geri í dag með 7 greinendum myndi líklega taka 20 starfsmenn án“ gervigreindarknúinnar sjálfvirkni ( Hvernig er hægt að nota kynslóðargervigreind í netöryggi ). Með öðrum orðum, gervigreind í SOC getur margfaldað afkastagetu . Hvort sem um er að ræða tæknifyrirtæki sem vinnur með öryggisviðvaranir í skýinu eða framleiðsluverksmiðju sem fylgist með OT-kerfum, þá geta SOC teymi fengið hraðari greiningu og viðbrögð, færri óupplýst atvik og skilvirkari rekstur með því að tileinka sér kynslóðargervigreindaraðstoðarmenn. Þetta snýst um að vinna snjallar – leyfa vélum að takast á við endurteknar og gagnaþungar verkefni svo menn geti beitt innsæi sínu og þekkingu þar sem það skiptir mestu máli.

Öryggisstjórnun og ógnarhermun

Að bera kennsl á og stjórna veikleikum – veikleikum í hugbúnaði eða kerfum sem árásarmenn gætu nýtt sér – er kjarninn í netöryggismálum. Gervigreind eykur stjórnun veikleika með því að flýta fyrir uppgötvun, aðstoða við forgangsröðun uppfærslna og jafnvel herma eftir árásum á þessa veikleika til að bæta viðbúnað. Í meginatriðum hjálpar gervigreind fyrirtækjum að finna og laga eyður í vörn sinni hraðar og fyrirbyggjandi áður en raunverulegir árásarmenn gera það.

Ein mikilvæg notkun er notkun á skapandi gervigreind fyrir sjálfvirka kóðaúttekt og uppgötvun veikleika . Stórir kóðagrunnar (sérstaklega eldri kerfi) innihalda oft öryggisgalla sem fara fram hjá óáreittum. Hægt er að þjálfa skapandi gervigreindarlíkön á öruggum kóðunaraðferðum og algengum villumynstrum og síðan nota þau á frumkóða eða þýdda tvíundaskrár til að finna hugsanlega veikleika. Til dæmis þróuðu vísindamenn NVIDIA leiðslu fyrir skapandi gervigreind sem gat greint eldri hugbúnaðarílát og bent á veikleika „með mikilli nákvæmni - allt að 4x hraðar en mennskir ​​sérfræðingar.“ ( 6 notkunartilvik fyrir skapandi gervigreind í netöryggi [+ dæmi] ). Gervigreindin lærði í raun hvernig óöruggur kóði lítur út og gat skannað í gegnum áratuga gamlan hugbúnað til að merkja áhættusama virkni og bókasöfn, sem flýtti mjög fyrir venjulega hæga ferli handvirkrar kóðaúttektar. Þessi tegund tóls getur verið byltingarkennd fyrir atvinnugreinar eins og fjármála- eða ríkisstofnanir sem reiða sig á stóra, eldri kóðagrunna - gervigreindin hjálpar til við að nútímavæða öryggi með því að grafa upp vandamál sem starfsfólk gæti tekið mánuði eða ár að finna (ef nokkurn tíma).

Skapandi gervigreind aðstoðar einnig við vinnuflæði í stjórnun veikleika með því að vinna úr niðurstöðum veikleikaskönnunar og forgangsraða þeim. Tól eins og ExposureAI nota skapandi gervigreind til að leyfa greinendum að spyrjast fyrir um veikleikagögn á skýru máli og fá tafarlaus svör ( Hvernig er hægt að nota skapandi gervigreind í netöryggi? 10 dæmi úr raunverulegum heimi ). ExposureAI getur „dregið saman alla árásarleiðina í frásögn“ fyrir tiltekna alvarlega veikleika og útskýrt hvernig árásarmaður gæti tengt hana við aðra veikleika til að stofna kerfi í hættu. Það mælir jafnvel með aðgerðum til að lagfæra og svarar eftirfylgnisspurningum um áhættuna. Þetta þýðir að þegar nýtt alvarlegt CVE (algengt veikleikamál og útsetningar) er tilkynnt getur greinandi spurt gervigreindina: „Eru einhverjir netþjónar okkar fyrir áhrifum af þessu CVE og hver er versta hugsanlega atburðarásin ef við uppfærum ekki?“ og fengið skýrt mat dregið úr eigin skönnunargögnum fyrirtækisins. Með því að setja veikleika í samhengi (t.d. er þetta útsett fyrir internetinu og á verðmætum netþjóni, þannig að það er forgangsverkefni), hjálpar skapandi gervigreind teymum að uppfæra snjallt með takmörkuðum úrræðum.

Auk þess að finna og stjórna þekktum veikleikum, stuðlar myndræn gervigreind að skarpskyggnisprófunum og árásarhermum – í raun að uppgötva óþekktar veikleikar eða prófa öryggisstýringar. Myndræn andstæðinganet (GAN), sem er tegund af myndrænni gervigreind, hafa verið notuð til að búa til tilbúin gögn sem herma eftir raunverulegri netumferð eða hegðun notenda, sem getur innihaldið falin árásarmynstur. Rannsókn frá árinu 2023 lagði til að nota GAN til að búa til raunhæfa núlldagsárásarumferð til að þjálfa innbrotsgreiningarkerfi ( 6 notkunartilvik fyrir myndræna gervigreind í netöryggi [+ dæmi] ). Með því að fæða IDS með gervigreindar-sniðnum árásarsviðsmyndum (sem eru ekki í hættu á að nota raunverulegan spilliforrit á framleiðslunetum) geta fyrirtæki þjálfað varnir sínar til að þekkja nýjar ógnir án þess að bíða eftir að verða fyrir barðinu á þeim í raunveruleikanum. Á sama hátt getur gervigreind hermt eftir árásarmanni sem kannar kerfi – til dæmis með því að prófa sjálfkrafa ýmsar aðferðir til að nýta sér ógnir í öruggu umhverfi til að sjá hvort einhverjar þeirra virki. Rannsóknarverkefnastofnun Bandaríkjanna í varnarmálum (DARPA) sér loforð um þetta: keppni hennar um gervigreind í netöryggi árið 2023 notar sérstaklega skapandi gervigreind (eins og stór tungumálalíkön) til að „finna og laga sjálfkrafa veikleika í opnum hugbúnaði“ sem hluti af keppni ( DARPA stefnir að því að þróa gervigreind, sjálfvirk forrit sem stríðsmenn geta treyst > Varnarmálaráðuneyti Bandaríkjanna > Fréttir frá varnarmálaráðuneytinu ). Þetta frumkvæði undirstrikar að gervigreind hjálpar ekki bara til við að laga þekkt göt; hún er að afhjúpa ný og leggja til lagfæringar, verkefni sem hefðbundið er takmarkað við hæfa (og dýra) öryggisrannsakendur.

Skapandi gervigreind getur jafnvel búið til gáfaðar hunangspottar og stafrænar tvíbura til varnarmála. Nýfyrirtæki eru að þróa gervigreindarknúin blekkingarkerfi sem herma sannfærandi eftir raunverulegum netþjónum eða tækjum. Eins og einn forstjóri útskýrði getur skapandi gervigreind „klónað stafræn kerfi til að líkja eftir raunverulegum kerfum og lokka tölvuþrjóta“ ( 6 notkunartilvik fyrir skapandi gervigreind í netöryggi [+ dæmi] ). Þessir gervigreindarmynduðu hunangspottar hegða sér eins og raunverulegt umhverfi (til dæmis falsað IoT tæki sem sendir venjulega fjarmælingar) en eru eingöngu til staðar til að laða að árásarmenn. Þegar árásarmaður miðar á blekkinguna hefur gervigreindin í raun blekkt þá til að afhjúpa aðferðir sínar, sem varnarmenn geta síðan rannsakað og notað til að styrkja raunveruleg kerfi. Þessi hugmynd, knúin áfram af skapandi líkönum, býður upp á framsýna leið til að snúa dæminu við gegn árásarmönnum með því að nota blekkingar sem gervigreind bætir.

Í öllum atvinnugreinum þýðir hraðari og snjallari stjórnun á öryggisgöllum færri öryggisbrot. Í heilbrigðisupplýsingatækni gæti gervigreind til dæmis fljótt greint úrelt öryggissafn í lækningatæki og beðið um lagfæringu á hugbúnaði áður en árásarmaður nýtir sér það. Í bankastarfsemi gæti gervigreind hermt eftir innri árás á nýtt forrit til að tryggja að gögn viðskiptavina séu örugg í öllum aðstæðum. Þannig virkar kynslóðargervigreind bæði sem smásjá og álagsprófari fyrir öryggisstöðu fyrirtækja: hún lýsir upp falda galla og setur þrýsting á kerfi á hugmyndaríkan hátt til að tryggja seiglu.

Örugg kóðagerð og hugbúnaðarþróun

Hæfileikar gervigreindar takmarkast ekki við að greina árásir – þeir ná einnig til þess að búa til öruggari kerfi frá upphafi . Í hugbúnaðarþróun geta gervigreindarkóðaframleiðendur (eins og GitHub Copilot, OpenAI Codex o.s.frv.) hjálpað forriturum að skrifa kóða hraðar með því að leggja til kóðabúta eða jafnvel heilu föll. Netöryggissjónarmiðið felst í því að tryggja að þessir kóðabútar sem gervigreindin leggur til séu öruggir og nota gervigreind til að bæta kóðunarvenjur.

Annars vegar getur gervigreind virkað sem forritunaraðstoðarmaður sem innleiðir bestu starfsvenjur í öryggi . Forritarar geta hvatt gervigreindartól til að „búa til lykilorðsendurstillingaraðgerð í Python“ og helst fengið til baka kóða sem er ekki aðeins virkur heldur fylgir einnig öruggum leiðbeiningum (t.d. réttri innsláttarstaðfestingu, skráningu, villumeðhöndlun án þess að upplýsingar leki o.s.frv.). Slíkur aðstoðarmaður, þjálfaður í ítarlegum dæmum um öruggan kóða, getur hjálpað til við að draga úr mannlegum mistökum sem leiða til veikleika. Til dæmis, ef forritari gleymir að hreinsa innslátt notenda (og opnar þannig fyrir SQL innspýtingu eða svipuðum vandamálum), gæti gervigreind annað hvort innifalið það sjálfgefið eða varað þá við. Sum gervigreindarforritunartól eru nú fínstillt með öryggismiðuðum gögnum til að þjóna nákvæmlega þessum tilgangi – í raun að para gervigreind forritun við öryggissamvisku .

Hins vegar er bakhlið á þessu: kynslóðargervigreind getur alveg eins auðveldlega valdið veikleikum ef henni er ekki stjórnað rétt. Eins og öryggissérfræðingurinn hjá Sophos, Ben Verschaeren, benti á, er notkun kynslóðargervigreindar í forritun „í lagi fyrir stuttan, sannreynanlegan kóða, en áhættusöm þegar óskoðaður kóði er samþættur“ í framleiðslukerfi. Hættan er sú að gervigreind gæti framleitt rökréttan kóða sem er óöruggur á þann hátt sem ósérfræðingur gæti ekki tekið eftir. Þar að auki gætu illgjarnir aðilar vísvitandi haft áhrif á opinber gervigreindarlíkön með því að sá þeim viðkvæmum kóðamynstrum (tegund af gagnareitrun) þannig að gervigreindin leggi til óöruggan kóða. Flestir forritarar eru ekki öryggissérfræðingar , svo ef gervigreind leggur til þægilega lausn gætu þeir notað hana í blindni, án þess að gera sér grein fyrir að hún hefur galla ( 6 notkunartilvik fyrir kynslóðargervigreind í netöryggi [+ dæmi] ). Þessi áhyggjuefni eru raunveruleg - reyndar er nú til OWASP topp 10 listi fyrir LLM (stór tungumálalíkön) sem lýsir algengum áhættum eins og þessari við notkun gervigreindar í forritun.

Til að bregðast við þessum vandamálum leggja sérfræðingar til að „berjist gegn skapandi gervigreind með skapandi gervigreind“ í forritunarheiminum. Í reynd þýðir það að nota gervigreind til að fara yfir og prófa kóða sem önnur gervigreind (eða menn) skrifuðu. Gervigreind getur skannað í gegnum nýjar kóðafærslur mun hraðar en mannlegur kóðagagnrýnandi og bent á hugsanlega veikleika eða rökfræðileg vandamál. Við sjáum nú þegar verkfæri koma fram sem samþætta líftíma hugbúnaðarþróunar: kóði er skrifaður (hugsanlega með hjálp gervigreindar), síðan fer skapandi líkan, sem er þjálfað á meginreglum um örugga kóða, yfir hann og býr til skýrslu um öll áhyggjuefni (t.d. notkun úreltra aðgerða, vantar auðkenningarprófanir o.s.frv.). Rannsókn NVIDIA, sem áður var getið, sem náði 4x hraðari greiningu á veikleikum í kóða er dæmi um að beisla gervigreind til öruggrar kóðagreiningar ( 6 notkunartilvik fyrir skapandi gervigreind í netöryggi [+ dæmi] ).

Þar að auki getur skapandi gervigreind aðstoðað við að búa til öruggar stillingar og forskriftir . Til dæmis, ef fyrirtæki þarf að setja upp örugga skýjainnviði, gæti verkfræðingur beðið gervigreind um að búa til stillingarforskriftir (Infrastructure as Code) með öryggisstýringum (eins og réttri netskiptingu, IAM hlutverkum með minnstu réttindum) innbyggðum. Gervigreindin, sem hefur verið þjálfuð í þúsundum slíkra stillinga, getur búið til grunnlínu sem verkfræðingurinn fínstillir síðan. Þetta flýtir fyrir öruggri uppsetningu kerfa og dregur úr rangri stillingu - algengri uppsprettu skýjaöryggisatvika.

Sum fyrirtæki eru einnig að nýta sér skapandi gervigreind til að viðhalda þekkingargrunni yfir örugg kóðunarmynstur. Ef forritari er óviss um hvernig eigi að útfæra ákveðinn eiginleika á öruggan hátt getur hann leitað fyrirspurna til innri gervigreindar sem hefur lært af fyrri verkefnum og öryggisleiðbeiningum fyrirtækisins. Gervigreindin gæti skilað ráðlagðri aðferð eða jafnvel kóðabút sem er í samræmi við bæði virknikröfur og öryggisstaðla fyrirtækisins. Þessi aðferð hefur verið notuð af tólum eins og spurningalista sjálfvirkni Secureframe , sem dregur svör úr stefnu fyrirtækisins og fyrri lausnum til að tryggja samræmd og nákvæm svör (í raun að búa til örugg skjöl) ( Hvernig er hægt að nota skapandi gervigreind í netöryggi? 10 raunveruleg dæmi ). Hugtakið þýðir kóðun: gervigreind sem „man“ hvernig þú útfærðir eitthvað á öruggan hátt áður og leiðbeinir þér að gera það á þann hátt aftur.

Í stuttu máli má segja að skapandi gervigreind hafi áhrif á hugbúnaðarþróun með því að gera örugga aðstoð við forritun aðgengilegri . Atvinnugreinar sem þróa mikinn sérsniðinn hugbúnað – tækni, fjármál, varnarmál o.s.frv. – munu njóta góðs af því að hafa gervigreindarstýringar sem ekki aðeins flýta fyrir forritun heldur einnig starfa sem stöðugt vakandi öryggisrýnir. Þegar þessi gervigreindartól eru rétt stjórnað geta þau dregið úr tilkomu nýrra veikleika og hjálpað þróunarteymi að fylgja bestu starfsvenjum, jafnvel þótt teymið hafi ekki öryggissérfræðing með í hverju skrefi. Niðurstaðan er hugbúnaður sem er traustari gegn árásum frá fyrsta degi.

Stuðningur við viðbrögð við atvikum

Þegar netöryggisatvik verður – hvort sem um er að ræða spilliforritaútbrot, gagnaleka eða kerfisbilun vegna árásar – þá skiptir tíminn miklu máli. Gervigreind er í auknum mæli notuð til að styðja viðbragðsteymi við að hefta og bæta úr atvikum hraðar og með meiri upplýsingum við höndina. Hugmyndin er sú að gervigreind geti borið hluta af rannsóknar- og skjalavinnuálagi meðan á atviki stendur og jafnvel lagt til eða sjálfvirknivætt sumar viðbragðsaðgerðir.

Eitt lykilhlutverk gervigreindar í netöryggi er rauntímagreining og samantekt á atvikum . Í miðjum atviki gætu viðbragðsaðilar þurft svör við spurningum eins og „Hvernig komst árásaraðilinn inn?“ , „Hvaða kerfi eru fyrir áhrifum?“ og „Hvaða gögn gætu verið í hættu?“ . Generative gervigreind getur greint skrár, viðvaranir og réttarmeinafræðileg gögn frá fyrir áhrifum kerfa og veitt fljótt innsýn. Til dæmis gerir Microsoft Security Copilot viðbragðsaðila kleift að færa inn ýmis sönnunargögn (skrár, vefslóðir, atburðaskrár) og biðja um tímalínu eða samantekt ( Microsoft Security Copilot er nýr GPT-4 gervigreindaraðstoðarmaður fyrir netöryggi | The Verge ). Gervigreindin gæti svarað með: „Brotið hófst líklega með phishing-tölvupósti til notandans JohnDoe klukkan 10:53 GMT sem innihélt spilliforritið X. Þegar það var keyrt skapaði spilliforritið bakdyr sem voru notaðar tveimur dögum síðar til að færa sig lárétt yfir á fjármálaþjóninn þar sem það safnaði gögnum.“ Að hafa þessa samhangandi mynd á nokkrum mínútum frekar en klukkustundum gerir teyminu kleift að taka upplýstar ákvarðanir (eins og hvaða kerfi á að einangra) mun hraðar.

Skapandi gervigreind getur einnig lagt til aðgerðir til að koma í veg fyrir og bæta úr málum . Til dæmis, ef endapunktur smitast af ransomware, gæti gervigreindartól búið til forskrift eða leiðbeiningar til að einangra þá vél, gera ákveðna reikninga óvirka og loka fyrir þekktar illgjarnar IP-tölur á eldveggnum - í raun eins konar keyrsla. Palo Alto Networks bendir á að skapandi gervigreind sé fær um að „búa til viðeigandi aðgerðir eða forskriftir byggðar á eðli atviksins“ og sjálfvirknivæða fyrstu skrefin í viðbrögðum ( Hvað er skapandi gervigreind í netöryggi? - Palo Alto Networks ). Í aðstæðum þar sem öryggisteymið er yfirþyrmandi (til dæmis útbreidd árás á hundruð tækja), gæti gervigreindin jafnvel framkvæmt sumar af þessum aðgerðum beint undir fyrirfram samþykktum skilyrðum, og virkað eins og yngri viðbragðsaðili sem vinnur óþreytandi. Til dæmis gæti gervigreindaraðili sjálfkrafa endurstillt innskráningarupplýsingar sem hann telur vera í hættu eða sett vélar í sóttkví sem sýna illgjarna virkni sem passar við prófíl atviksins.

Við viðbrögð við atvikum er samskipti mikilvæg – bæði innan teymisins og við hagsmunaaðila. Gervigreind með myndsmíði getur hjálpað með því að semja uppfærsluskýrslur eða samantektir á atvikum á augabragði . Í stað þess að verkfræðingur stöðvi bilanaleit sína til að skrifa uppfærslu í tölvupósti gætu þeir spurt gervigreindina: „Dregið saman það sem hefur gerst í þessu atviki hingað til til að upplýsa stjórnendurna.“ Gervigreindin, eftir að hafa tekið inn atviksgögnin, getur búið til hnitmiðaða samantekt: „Klukkan 15:00 höfðu árásarmenn fengið aðgang að 2 notendareikningum og 5 netþjónum. Gögnin sem urðu fyrir áhrifum eru meðal annars viðskiptavinafærslur í gagnagrunni X. Aðgerðir til að koma í veg fyrir að gögnin séu tekin í notkun: VPN-aðgangur fyrir reikninga sem hafa verið í hættu hefur verið afturkallaður og netþjónar einangraðir. Næstu skref: að leita að viðvarandi aðferðum.“ Viðbragðsaðilinn getur síðan fljótt staðfest eða lagað þetta og sent það út, sem tryggir að hagsmunaaðilar séu haldnir upplýstir um nákvæmar og uppfærðar upplýsingar.

Eftir að rykið hefur sest er venjulega þörf ítarleg atvikaskýrsla sem þarf að útbúa og draga saman lærdóm af þeim lærdómi sem fengist hefur. Þetta er annað svið þar sem gervigreindarstuðningur skín. Hann getur farið yfir öll atvikagögn og búið til skýrslu eftir atvik sem nær yfir rót orsök, tímaröð, áhrif og tillögur. IBM, til dæmis, er að samþætta skapandi gervigreind til að búa til „einfaldar samantektir á öryggismálum og atvikum sem hægt er að deila með hagsmunaaðilum“ með því að ýta á takka ( Hvernig er hægt að nota skapandi gervigreind í netöryggi? 10 raunveruleg dæmi ). Með því að hagræða skýrslugerð eftir aðgerðir geta fyrirtæki innleitt úrbætur hraðar og einnig haft betri skjölun til að uppfylla kröfur.

Ein nýstárleg og framsýn notkun er gervigreindarhermir . Líkt og hægt er að framkvæma slökkviæfingu nota sum fyrirtæki skapandi gervigreind til að fara yfir „hvað ef“ atvikssviðsmyndir. Gervigreindin gæti hermt eftir því hvernig ransomware gæti breiðst út miðað við netuppsetningu, eða hvernig innri aðili gæti dregið gögn út og síðan metið árangur núverandi viðbragðsáætlana. Þetta hjálpar teymum að undirbúa og betrumbæta leikreglur áður en raunverulegt atvik á sér stað. Það er eins og að hafa sífellt betri viðbragðsráðgjafa sem prófar stöðugt viðbúnað þinn.

Í atvinnugreinum þar sem mikil áhætta er á borð við fjármála- eða heilbrigðisþjónustu, þar sem niðurtími eða gagnatap vegna atvika er sérstaklega kostnaðarsamt, eru þessir gervigreindarknúnu innri fjárfestingarmöguleikar mjög aðlaðandi. Sjúkrahús sem verður fyrir netatviki hefur ekki efni á langvarandi kerfisbilunum – gervigreind sem aðstoðar fljótt við að halda svikum niðri gæti bókstaflega verið lífsnauðsynleg. Á sama hátt getur fjármálastofnun notað gervigreind til að takast á við fyrstu flokkun gruns um svik klukkan þrjú að nóttu, þannig að þegar starfsmenn á vakt eru komnir á netið er mikil undirbúningsvinna þegar búin (útskráning á viðkomandi reikningum, lokun á færslum o.s.frv.). Með því að efla viðbragðsteymi með skapandi gervigreind geta stofnanir dregið verulega úr viðbragðstíma og bætt ítarleika við meðhöndlun þeirra, sem að lokum dregur úr tjóni af völdum netatvika.

Hegðunargreining og fráviksgreining

Hægt er að greina margar netárásir með því að taka eftir því þegar eitthvað víkur frá „eðlilegri“ hegðun – hvort sem það er notendareikningur sem hleður niður óvenjulegu magni af gögnum eða nettæki sem skyndilega á í samskiptum við ókunnuga vél. Generative AI býður upp á háþróaðar aðferðir til atferlisgreiningar og fráviksgreiningar , lærir eðlileg mynstur notenda og kerfa og merkir síðan þegar eitthvað lítur ekki út.

Hefðbundin fráviksgreining notar oft tölfræðileg þröskuld eða einfalda vélanám á tilteknum mælikvörðum (aukningu örgjörvansnotkunar, innskráningu á óvenjulegum tímum o.s.frv.). Generative AI getur tekið þetta lengra með því að búa til ítarlegri hegðunarmynstur. Til dæmis getur gervigreindarlíkan tekið inn innskráningar, aðgangsmynstur að skrám og tölvupóstvenjur starfsmanns með tímanum og myndað fjölvíddar skilning á „venjulegu“ hegðun þess notanda. Ef sá reikningur gerir síðar eitthvað sem er langt frá venju (eins og að skrá sig inn frá nýju landi og fá aðgang að safni af mannauðsskrám um miðnætti), þá myndi gervigreindin greina frávik ekki aðeins á einni mælikvörð heldur sem heildarhegðunarmynstri sem passar ekki við prófíl notandans. Tæknilega séð geta generative líkön (eins og sjálfvirkir kóðarar eða raðlíkön) mótað hvernig „venjulegt“ lítur út og síðan búið til væntanlegt hegðunarsvið. Þegar veruleikinn fellur utan þess bils er það merkt sem frávik ( Hvað er Generative AI í netöryggi? - Palo Alto Networks ).

Ein hagnýt útfærsla er í eftirliti með netumferð . Samkvæmt könnun frá árinu 2024 nefndu 54% bandarískra fyrirtækja eftirlit með netumferð sem helsta notkunartilvik gervigreindar í netöryggi ( Norður-Ameríka: helstu notkunartilvik gervigreindar í netöryggi um allan heim 2024 ). Generative gervigreind getur lært eðlileg samskiptamynstur nets fyrirtækis - hvaða netþjónar tala venjulega saman, hversu mikið gagnamagn hreyfist á opnunartíma samanborið við yfir nótt, o.s.frv. Ef árásarmaður byrjar að sía gögn af netþjóni, jafnvel hægt til að forðast uppgötvun, gæti kerfi sem byggir á gervigreind tekið eftir því að „Þjónn A sendir aldrei 500 MB af gögnum klukkan 2 að nóttu til utanaðkomandi IP-tölu“ og gefið út viðvörun. Vegna þess að gervigreindin notar ekki bara kyrrstæðar reglur heldur síbreytilegt líkan af hegðun netsins, getur hún greint lúmsk frávik sem kyrrstæðar reglur (eins og „viðvörun ef gögn > X MB“) gætu misst af eða ranglega flaggað. Þessi aðlögunarhæfileiki er það sem gerir gervigreindarknúna fráviksgreiningu öfluga í umhverfum eins og bankaviðskiptanetum, skýjainnviðum eða IoT tækjaflota, þar sem það er afar flókið að skilgreina fastar reglur fyrir eðlilegar vs. óeðlilegar.

Generative gervigreind hjálpar einnig við greiningu á hegðun notenda (UBA) , sem er lykillinn að því að koma auga á ógnir innri notenda eða reikninga sem hafa orðið fyrir áhrifum. Með því að búa til grunnlínu fyrir hvern notanda eða aðila getur gervigreind greint hluti eins og misnotkun á skilríkjum. Til dæmis, ef Bob frá bókhaldi byrjar skyndilega að spyrjast fyrir í gagnagrunni viðskiptavina (eitthvað sem hann gerði aldrei áður), mun gervigreindarlíkanið fyrir hegðun Bobs merkja þetta sem óvenjulegt. Það gæti ekki verið spilliforrit - það gæti verið að skilríki Bobs hafi verið stolin og notuð af árásarmanni, eða að Bob rannsaki þar sem hann ætti ekki að gera það. Hvort heldur sem er fær öryggisteymið forvarna til að rannsaka. Slík gervigreindarknúin UBA kerfi eru til í ýmsum öryggisvörum og generative líkönunaraðferðir auka nákvæmni þeirra og draga úr fölskum viðvörunum með því að taka tillit til samhengis (kannski er Bob í sérstöku verkefni o.s.frv., sem gervigreindin getur stundum ályktað út frá öðrum gögnum).

Í auðkenningar- og aðgangsstjórnun fyrir djúpfölsunargreiningu – skapandi gervigreind getur búið til tilbúnar raddir og myndbönd sem blekkja líffræðileg öryggi. Athyglisvert er að skapandi gervigreind getur einnig hjálpað til við að greina þessar djúpfölsunar með því að greina lúmska artifacts í hljóði eða myndbandi sem erfitt er fyrir menn að taka eftir. Við sáum dæmi með Accenture, sem notaði skapandi gervigreind til að herma eftir ótal svipbrigðum og aðstæðum til að þjálfa líffræðileg kerfi sín til að greina á milli raunverulegra notenda og djúpfölsunar sem mynduð eru af gervigreind. Á fimm árum hjálpaði þessi aðferð Accenture að útrýma lykilorðum fyrir 90% kerfa sinna (færði sig yfir í líffræðilegar upplýsingar og aðra þætti) og minnkaði árásir um 60% ( 6 notkunartilvik fyrir skapandi gervigreind í netöryggi [+ dæmi] ). Í meginatriðum notuðu þeir skapandi gervigreind til að styrkja líffræðilega auðkenningu, sem gerði það ónæmt gegn skapandi árásum (frábært dæmi um gervigreind sem berst gegn gervigreind). Þessi tegund hegðunarlíkana – í þessu tilfelli að þekkja muninn á lifandi mannsandliti og andliti sem búið er til með gervigreind – er mikilvæg þar sem við reiðum okkur meira á gervigreind í auðkenningu.

Fráviksgreining knúin áfram af skapandi gervigreind er nothæf í öllum atvinnugreinum: í heilbrigðisþjónustu, þar sem fylgst er með hegðun lækningatækja í leit að merkjum um tölvuárásir; í fjármálum, þar sem fylgst er með viðskiptakerfum í leit að óreglulegum mynstrum sem gætu bent til svika eða reiknirita; í orku-/veitugeiranum, þar sem fylgst er með merkjum stjórnkerfa í leit að merkjum um innbrot. Samsetning breiddar (að skoða alla þætti hegðunar) og dýptar (að skilja flókin mynstur) sem skapandi gervigreind býður upp á gerir hana að öflugu tæki til að greina „nál í heystakki“ vísbendingar um netatvik. Þegar ógnir verða laumulegri og felast meðal venjulegrar starfsemi, verður þessi hæfni til að lýsa nákvæmlega „eðlilegu“ og hrópa þegar eitthvað víkur frá mikilvæg. Skapandi gervigreind þjónar því sem óþreytandi varðmaður, sem lærir alltaf og uppfærir skilgreiningu sína á eðlilegu ástandi til að halda í við breytingar í umhverfinu og varar öryggisteymi við frávikum sem krefjast nánari skoðunar.

Tækifæri og ávinningur af kynslóðargervigreind í netöryggi

Notkun skapandi gervigreindar í netöryggi býður upp á fjölmörg tækifæri og ávinning fyrir fyrirtæki sem vilja tileinka sér þessi verkfæri. Hér að neðan tökum við saman helstu kosti sem gera skapandi gervigreind að sannfærandi viðbót við netöryggisáætlanir:

• Hraðari greining og viðbrögð við ógnum: Gervigreindarkerfi geta greint gríðarlegt magn gagna í rauntíma og þekkt ógnir mun hraðar en handvirk greining manna. Þessi hraðakostur þýðir fyrri greiningu árása og hraðari inngrip í atvik. Í reynd getur gervigreindarknúið öryggiseftirlit greint ógnir sem tæki menn mun lengri tíma að greina. Með því að bregðast skjótt við atvikum (eða jafnvel framkvæma sjálfvirkar fyrstu viðbrögð) geta fyrirtæki dregið verulega úr dvalartíma árásarmanna í netum sínum og lágmarkað tjón.

• Bætt nákvæmni og ógnarvörn: Þar sem kynslóðarlíkön læra stöðugt af nýjum gögnum geta þau aðlagað sig að síbreytilegum ógnum og gripið lúmskari merki um illgjarn starfsemi. Þetta leiðir til bættrar greiningarnákvæmni (færri falskar neikvæðar og falskar jákvæðar niðurstöður) samanborið við kyrrstæðar reglur. Til dæmis getur gervigreind sem hefur lært einkenni netveiðatölvupósts eða hegðunar spilliforrita greint afbrigði sem aldrei hafa sést áður. Niðurstaðan er víðtækari umfjöllun um ógnategundir - þar á meðal nýjar árásir - sem styrkir heildaröryggisstöðuna. Öryggisteymi fá einnig ítarlegri innsýn úr greiningu á gervigreind (t.d. skýringar á hegðun spilliforrita), sem gerir kleift að ná nákvæmari og markvissari vörnum ( Hvað er kynslóðargervigreind í netöryggi? - Palo Alto Networks ).

• Sjálfvirkni endurtekinna verkefna: Generative AI skara fram úr í að sjálfvirknivæða venjubundin, vinnuaflsfrek öryggisverkefni - allt frá því að fara í gegnum skrár og taka saman skýrslur til að skrifa forskriftir fyrir atviksviðbrögð. Þessi sjálfvirkni dregur úr álagi á greinendur og frelsar þá til að einbeita sér að stefnumótun á háu stigi og flókinni ákvarðanatöku ( Hvað er generative AI í netöryggi? - Palo Alto Networks ). Gervigreind getur sinnt (eða að minnsta kosti semja frumdrög) hversdagslegum en mikilvægum verkefnum eins og varnarleysisskönnun, stillingarendurskoðun, greiningu á notendavirkni og samræmisskýrslum. Með því að vinna þessi verkefni á vélhraða bætir gervigreind ekki aðeins skilvirkni heldur dregur hún einnig úr mannlegum mistökum (sem er mikilvægur þáttur í brotum).

• Fyrirbyggjandi vörn og hermun: Gervigreind með myndun gerir fyrirtækjum kleift að skipta úr viðbragðsöryggi yfir í fyrirbyggjandi öryggi. Með aðferðum eins og árásarhermun, myndun tilbúins gagna og þjálfun byggðri á atburðarásum geta varnaraðilar séð fyrir og undirbúið sig fyrir ógnir áður en þær verða að veruleika í hinum raunverulega heimi. Öryggisteymi geta hermt eftir netárásum (phishing-herferðum, spilliforritauppkomum, DDoS o.s.frv.) í öruggu umhverfi til að prófa viðbrögð sín og styrkja veikleika. Þessi stöðuga þjálfun, sem oft er ómöguleg að framkvæma ítarlega með mannlegri vinnu einni, heldur vörninni skörpum og uppfærðum. Þetta er eins og net-„brunaæfing“ – gervigreind getur kastað mörgum tilgátuógnum á varnir þínar svo þú getir æft þig og bætt þig.

• Að auka þekkingu manna (gervigreind sem kraftmargföldunartæki): Generative AI virkar sem óþreytandi yngri greinandi, ráðgjafi og aðstoðarmaður í einum. Hún getur veitt minna reyndum teymismeðlimum leiðsögn og ráðleggingar sem venjulega eru væntanlegar frá reyndum sérfræðingum, og á áhrifaríkan hátt gert þekkinguna lýðræðislega í öllu teyminu ( 6 notkunartilvik fyrir generative AI í netöryggi [+ dæmi] ). Þetta er sérstaklega verðmætt miðað við skort á hæfu fólki í netöryggi – gervigreind hjálpar minni teymum að gera meira með minna. Reyndir greinendur njóta hins vegar góðs af því að gervigreind tekst á við erfiða vinnu og kemur upp óaugljósum innsýnum sem þeir geta síðan staðfest og brugðist við. Heildarniðurstaðan er öryggisteymi sem er mun afkastameira og hæfara, þar sem gervigreind magnar áhrif hvers manns meðlims ( Hvernig er hægt að nota generative AI í netöryggi ).

• Bætt ákvarðanatökustuðningur og skýrslugerð: Með því að þýða tæknileg gögn yfir í innsýn á náttúrulegt tungumál bætir skapandi gervigreind samskipti og ákvarðanatöku. Leiðtogar í öryggismálum fá skýrari innsýn í mál í gegnum samantektir sem eru búnar til með gervigreind og geta tekið upplýstar stefnumótandi ákvarðanir án þess að þurfa að greina hrágögn. Á sama hátt batnar þverfagleg samskipti (við stjórnendur, eftirlitsfulltrúa o.s.frv.) þegar gervigreind útbýr auðskiljanlegar skýrslur um öryggisstöðu og atvik ( Hvernig er hægt að nota skapandi gervigreind í netöryggi? 10 dæmi úr raunverulegum heimi ). Þetta byggir ekki aðeins upp traust og samræmingu á öryggismálum á stjórnunarstigi heldur hjálpar einnig til við að réttlæta fjárfestingar og breytingar með því að útskýra skýrt áhættu og eyður sem gervigreind uppgötvar.

Í sameiningu þýða þessir kostir að stofnanir sem nýta sér skapandi gervigreind í netöryggi geta náð sterkari öryggisstöðu með hugsanlega lægri rekstrarkostnaði. Þær geta brugðist við ógnum sem áður voru yfirþyrmandi, brúað eyður sem ekki voru fylgst með og stöðugt bætt sig með gervigreindarknúnum endurgjöfarlykkjum. Að lokum býður skapandi gervigreind upp á tækifæri til að komast á undan andstæðingum með því að para saman hraða , umfang og fágun nútímaárása við jafn háþróaðar varnir. Eins og ein könnun leiddi í ljós, búast yfir helmingur fyrirtækja- og netleiðtoga við hraðari ógnargreiningu og aukinni nákvæmni með notkun skapandi gervigreindar ( [PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | World Economic Forum ) ( Generative AI in Cybersecurity: A Comprehensive Review of LLM ... ) – sem er vitnisburður um bjartsýni varðandi ávinning þessarar tækni.

Áhætta og áskoranir við notkun kynslóðargervigreindar í netöryggi

Þótt tækifærin séu mikil er mikilvægt að nálgast skapandi gervigreind í netöryggi með augun opin fyrir áhættunni og áskorununum sem fylgja henni. Að treysta gervigreind í blindni eða misnota hana getur skapað nýjar veikleikar. Hér að neðan lýsum við helstu áhyggjum og gildrum, ásamt samhengi hverrar þeirra:

• Óvinveitt notkun netglæpamanna: Sömu skapandi eiginleikar og hjálpa varnaraðilum geta styrkt árásarmenn. Ógnandi aðilar nota nú þegar skapandi gervigreind til að búa til sannfærandi netveiðitölvupósta, búa til falsa persónur og djúpfalsa myndbönd fyrir félagsverkfræði, þróa fjölbreytilega spilliforrit sem breytast stöðugt til að komast hjá uppgötvun og jafnvel sjálfvirknivæða þætti tölvuárása ( Hvað er skapandi gervigreind í netöryggi? - Palo Alto Networks ). Næstum helmingur (46%) leiðtoga í netöryggismálum hefur áhyggjur af því að skapandi gervigreind muni leiða til flóknari óvinveittra árása ( Öryggi skapandi gervigreindar: Þróun, ógnir og mildandi aðferðir ). Þetta „vopnakapphlaup gervigreindar“ þýðir að þegar varnaraðilar tileinka sér gervigreind munu árásarmenn ekki vera langt á eftir (reyndar gætu þeir verið á undan á sumum sviðum með því að nota óregluð gervigreindartól). Fyrirtæki verða að vera undirbúin fyrir ógnir sem eru tengdar gervigreind og eru tíðari, flóknari og erfiðari að rekja.

• Ofskynjanir og ónákvæmni gervigreindar: Myndrænar gervigreindarlíkön geta framleitt sennilegar niðurstöður en rangar eða villandi – fyrirbæri sem kallast ofskynjanir. Í öryggissamhengi gæti gervigreind greint atvik og ranglega ályktað að ákveðin varnarleysi hafi verið orsökin, eða hún gæti búið til gallaða úrbótaforskrift sem tekst ekki að innihalda árás. Þessi mistök geta verið hættuleg ef þau eru tekin sem nafni. Eins og NTT Data varar við, „getur myndræna gervigreindin sennilega framleitt ósatt efni og þetta fyrirbæri kallast ofskynjanir ... það er erfitt að útrýma þeim alveg eins og er“ ( Öryggisáhætta myndrænnar gervigreindar og mótvægisaðgerða og áhrif hennar á netöryggi | NTT DATA Group ). Of mikil traust á gervigreind án staðfestingar gæti leitt til misbeintra aðgerða eða falskrar öryggiskenndar. Til dæmis gæti gervigreind ranglega flaggað mikilvægt kerfi sem öruggt þegar það er það ekki, eða öfugt, valdið ótta með því að „greina“ brot sem átti sér aldrei stað. Nákvæm staðfesting á niðurstöðum gervigreindar og að hafa menn upplýsta um mikilvægar ákvarðanir er nauðsynleg til að draga úr þessari áhættu.

• Falskar jákvæðar og neikvæðar niðurstöður: Í tengslum við ofskynjanir, ef gervigreindarlíkan er illa þjálfað eða stillt, gæti það ofmetið góðkynja virkni sem illgjarn (falskar jákvæðar niðurstöður) eða, verra, misst af raunverulegum ógnum (falskar neikvæðar niðurstöður) ( Hvernig er hægt að nota kynslóðargervigreind í netöryggi ). Of miklar falskar viðvaranir geta yfirþyrmandi áhrif á öryggisteymi og leitt til viðvörunarþreytu (og ógilda þá skilvirkni sem gervigreindin lofaði), en misheppnaðar uppgötvanir skilja fyrirtækið eftir berskjaldað. Að stilla kynslóðargervigreindarlíkön til að ná réttu jafnvægi er krefjandi. Hvert umhverfi er einstakt og gervigreind virkar hugsanlega ekki strax sem best úr kassanum. Stöðugt nám er líka tvíeggjað sverð - ef gervigreindin lærir af skekktum endurgjöfum eða af umhverfi sem breytist, getur nákvæmni hennar sveiflast. Öryggisteymi verða að fylgjast með afköstum gervigreindar og aðlaga þröskulda eða veita leiðréttandi endurgjöf til líkananna. Í mikilvægum aðstæðum (eins og innbrotsgreining fyrir mikilvæga innviði) getur verið skynsamlegt að keyra tillögur gervigreindar samhliða núverandi kerfum um tíma, til að tryggja að þær samræmist og bæti upp frekar en að stangast á.

• Persónuvernd og leki gagna: Gervigreindarkerfi sem byggja á kynslóðum þurfa oft mikið magn gagna til þjálfunar og rekstrar. Ef þessi líkön eru skýjatengd eða ekki rétt einangruð er hætta á að viðkvæmar upplýsingar leki. Notendur gætu óvart sent einkaleyfisbundin gögn eða persónuupplýsingar inn í gervigreindarþjónustu (til dæmis að biðja ChatGPT um að taka saman trúnaðarskýrslu um atvik) og þessi gögn gætu orðið hluti af þekkingu líkansins. Reyndar leiddi nýleg rannsókn í ljós að 55% af inntaki í gervigreindartól innihéldu viðkvæmar eða persónugreinanlegar upplýsingar , sem vekur alvarlegar áhyggjur af gagnaleka ( Öryggi gervigreindar: Þróun, ógnir og mótvægisaðgerðir ). Að auki, ef gervigreind hefur verið þjálfuð í innri gögnum og hún er spurð á ákveðinn hátt, gæti hún sent hluta af þessum viðkvæmu gögnum til einhvers annars. Fyrirtæki verða að innleiða strangar reglur um meðhöndlun gagna (t.d. að nota gervigreindarkerfi á staðnum eða í einkaeigu fyrir viðkvæmt efni) og fræða starfsmenn um að líma ekki leynilegar upplýsingar inn í opinber gervigreindartól. Persónuverndarreglur (GDPR o.s.frv.) koma einnig til greina - notkun persónuupplýsinga til að þjálfa gervigreind án viðeigandi samþykkis eða verndar gæti verið brot á lögum.

• Öryggi og meðferð líkana: Gengislíkön gervigreindar geta sjálf orðið skotmörk. Andstæðingar gætu reynt að eitra líkan með því að gefa illgjörn eða villandi gögn á þjálfunar- eða endurþjálfunarstigi svo að gervigreindin læri röng mynstur ( Hvernig er hægt að nota gengislíkön í netöryggi ). Til dæmis gæti árásarmaður eitrað ógnunargögnum á lúmskan hátt þannig að gervigreindin þekkir ekki spilliforrit árásarmannsins sem illgjarnan. Önnur aðferð er skjót innspýting eða meðferð úttaks , þar sem árásarmaður finnur leið til að gefa inntak til gervigreindarinnar sem veldur því að hún hegðar sér á óviljandi hátt - kannski til að hunsa öryggisráðstafanir hennar eða til að afhjúpa upplýsingar sem hún ætti ekki að afhjúpa (eins og innri fyrirmæli eða gögn). Að auki er hætta á líkansniðgangi : árásarmenn búa til inntak sem er sérstaklega hannað til að blekkja gervigreindina. Við sjáum þetta í dæmum andstæðinga - örlítið trufluð gögn sem manneskja sér sem eðlileg en gervigreindin flokkar rangt. Að tryggja öryggi framboðskeðjunnar sem byggir á gervigreind (gagnaheilindi, aðgangsstýring að líkönum, andstæðingaprófanir á áreiðanleika) er nýr en nauðsynlegur hluti netöryggis þegar þessi verkfæri eru notuð ( Hvað er kynslóðargervigreind í netöryggi? - Palo Alto Networks ).

• Of mikil öryggi og rýrnun færni: Það er minni hætta á að fyrirtæki verði of háð gervigreind og láti mannlega færni rýrna. Ef yngri greinendur treysta niðurstöðum gervigreindar í blindni gætu þeir ekki þróað með sér gagnrýna hugsun og innsæi sem þarf þegar gervigreind er ekki tiltæk eða röng. Forðast ætti öryggisteymi sem býr yfir frábærum verkfærum en hefur enga hugmynd um hvernig eigi að starfa ef þau bila (líkt og flugmenn sem reiða sig of mikið á sjálfstýringu). Reglulegar þjálfunaræfingar án aðstoðar gervigreindar og að efla þá hugmynd að gervigreind sé aðstoðarmaður, ekki óskeikul spákona, eru mikilvægar til að halda mannlegum greinendum skarpskyggnum. Menn verða að vera endanlegar ákvarðanatökur, sérstaklega þegar kemur að áhrifamiklum ákvörðunum.

• Siðferðileg áskoranir og eftirlitsáskoranir: Notkun gervigreindar í netöryggi vekur upp siðferðileg spurningar og gæti leitt til vandamála varðandi reglufylgni. Til dæmis, ef gervigreindarkerfi ranglega bendir starfsmann til illgjarns innri aðila vegna fráviks, gæti það skaðað mannorð eða feril viðkomandi óréttmætt. Ákvarðanir sem gervigreind tekur geta verið ógegnsæjar (vandamálið með „svarta kassanum“), sem gerir það erfitt að útskýra fyrir endurskoðendum eða eftirlitsaðilum hvers vegna ákveðnar aðgerðir voru gerðar. Þar sem efni sem myndað er af gervigreind verður algengara er mikilvægt að tryggja gagnsæi og viðhalda ábyrgð. Eftirlitsaðilar eru farnir að grandskoða gervigreind - til dæmis mun lög ESB um gervigreind setja kröfur um „áhættusöm“ gervigreindarkerfi og gervigreind í netöryggi gæti fallið undir þann flokk. Fyrirtæki þurfa að rata í gegnum þessar reglugerðir og hugsanlega fylgja stöðlum eins og NIST AI áhættustjórnunarramma til að nota kynslóðargervigreind á ábyrgan hátt ( Hvernig er hægt að nota kynslóðargervigreind í netöryggi? 10 dæmi úr raunverulegum heimi ). Fylgni nær einnig til leyfisveitinga: notkun opins hugbúnaðar eða þriðja aðila líkana gæti haft skilmála sem takmarka ákveðna notkun eða krefjast úrbóta á samnýtingu.

Í stuttu máli er skapandi gervigreind ekki björgunarlausn – ef hún er ekki útfærð vandlega getur hún skapað nýja veikleika jafnvel þótt hún leysi aðra. Rannsókn frá Alþjóðaefnahagsráðinu árið 2024 leiddi í ljós að ~47% fyrirtækja nefna framfarir í skapandi gervigreind af hálfu árásarmanna sem aðaláhyggjuefni, sem gerir það að „áhyggjufyllstu áhrifum skapandi gervigreindar“ á netöryggi ( [PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | Alþjóðaefnahagsráðið ) ( Generative AI in Cybersecurity: A Comprehensive Review of LLM ... ). Fyrirtæki verða því að tileinka sér jafnvægisaðferðir: nýta kosti gervigreindar á meðan þau stjórna þessari áhættu af mikilli nákvæmni með stjórnun, prófunum og eftirliti manna. Við munum næst ræða hvernig hægt er að ná þessu jafnvægi í reynd.

Framtíðarhorfur: Þróun hlutverks kynslóðar gervigreindar í netöryggi

Horft til framtíðar er gervigreind tilbúin til að verða óaðskiljanlegur hluti af netöryggisstefnu – og jafnframt tæki sem netóvinir munu halda áfram að nýta sér. Kötturinn og músinn munu aukast, með gervigreind beggja vegna girðingarinnar. Hér eru nokkrar framtíðarhorfur til að sjá hvernig gervigreind gæti mótað netöryggi á komandi árum:

• Netvarnir byggðar á gervigreind verða staðalbúnaður: Árið 2025 og síðar má búast við að flestar meðalstórar og stórar stofnanir muni hafa fellt gervigreindarknúnar verkfæri inn í öryggisaðgerðir sínar. Rétt eins og vírusvarnarforrit og eldveggir eru staðalbúnaður í dag, gætu gervigreindarstýringar og kerfi til að greina frávik orðið grunnþættir öryggisarkitektúrs. Þessi verkfæri munu líklega verða sérhæfðari - til dæmis sérstök gervigreindarlíkön sem eru fínstillt fyrir skýjaöryggi, fyrir eftirlit með IoT-tækjum, fyrir öryggi forritakóða og svo framvegis, öll í samstarfi. Eins og ein spá segir: „Árið 2025 verður skapandi gervigreind óaðskiljanlegur hluti af netöryggi og gerir fyrirtækjum kleift að verjast flóknum og síbreytilegum ógnum með fyrirbyggjandi hætti“ ( Hvernig er hægt að nota skapandi gervigreind í netöryggi ). Gervigreind mun auka rauntíma ógnargreiningu, gera margar viðbragðsaðgerðir sjálfvirkar og hjálpa öryggisteymum að stjórna mun stærri gagnamagn en þau gætu handvirkt.

• Stöðugt nám og aðlögun: Framtíðar gervigreindarkerfi í netheimum munu verða betri í að læra samstundis af nýjum atvikum og ógnarupplýsingum og uppfæra þekkingargrunn sinn nánast í rauntíma. Þetta gæti leitt til sannarlega aðlögunarhæfra varnarkerfa – ímyndaðu þér gervigreind sem fréttir af nýrri phishing-herferð sem herjar á annað fyrirtæki að morgni og hefur þegar aðlagað tölvupóstsíur fyrirtækisins síðdegis. Skýjabundnar öryggisþjónustur fyrir gervigreind gætu auðveldað þessa tegund sameiginlegs náms, þar sem nafnlausar innsýnir frá einni stofnun gagnast öllum áskrifendum (svipað og miðlun ógnarupplýsinga, en sjálfvirk). Hins vegar mun þetta krefjast varkárrar meðhöndlunar til að forðast að deila viðkvæmum upplýsingum og til að koma í veg fyrir að árásarmenn fæði rangar upplýsingar inn í sameiginlegu líkönin.

• Samleitni gervigreindar og hæfileika í netöryggi: Hæfni sérfræðinga í netöryggi mun þróast og fela í sér færni í gervigreind og gagnavísindum. Rétt eins og sérfræðingar í dag læra fyrirspurnarmál og forskriftir, gætu sérfræðingar framtíðarinnar reglulega fínstillt gervigreindarlíkön eða skrifað „leikbækur“ fyrir gervigreind til framkvæmda. Við gætum séð ný hlutverk eins og „þjálfari í gervigreindaröryggi“ eða „verkfræðingur í netöryggi“ - fólk sem sérhæfir sig í að aðlaga gervigreindartól að þörfum fyrirtækja, staðfesta frammistöðu þeirra og tryggja að þau starfi örugglega. Á hinn bóginn munu sjónarmið um netöryggi í auknum mæli hafa áhrif á þróun gervigreindar. Gervigreindarkerfi verða byggð upp með öryggiseiginleikum frá grunni (örugg arkitektúr, uppgötvun á inngripum, endurskoðunarskrár fyrir ákvarðanir um gervigreind o.s.frv.) og rammar fyrir áreiðanlega gervigreind (sanngjarnt, útskýranlegt, öflugt og öruggt) munu leiðbeina innleiðingu þeirra í öryggismikilvægum aðstæðum.

• Flóknari árásir knúnar gervigreind: Því miður mun ógnarlandslagið einnig þróast með gervigreind. Við gerum ráð fyrir tíðari notkun gervigreindar til að uppgötva núlldags veikleika, til að búa til mjög markvissa spjótveiðar (t.d. gervigreind sem skrapar samfélagsmiðla til að búa til fullkomlega sniðna beitu) og til að búa til sannfærandi djúpfalsaðar raddir eða myndbönd til að komast framhjá líffræðilegri auðkenningu eða fremja svik. Sjálfvirkir tölvuþrjótar gætu komið fram sem geta sjálfstætt framkvæmt fjölþrepa árásir (könnun, misnotkun, hliðarhreyfingar o.s.frv.) með lágmarks eftirliti manna. Þetta mun þrýsta á varnarmenn að reiða sig einnig á gervigreind - í raun sjálfvirkni á móti sjálfvirkni . Sumar árásir geta átt sér stað á vélarhraða, eins og gervigreindarvélmenni sem prófa þúsund breytur í netveiðitölvupósti til að sjá hver kemst framhjá síum. Netvarnir þurfa að starfa á svipuðum hraða og sveigjanleika til að halda í við ( Hvað er kynslóðargervigreind í netöryggi? - Palo Alto Networks ).

• Reglugerðir og siðferðileg gervigreind í öryggismálum: Þegar gervigreind verður dýpra hluti af netöryggisstarfsemi verður meira eftirlit og hugsanlega reglugerðir til að tryggja að þessi gervigreindarkerfi séu notuð á ábyrgan hátt. Við getum búist við ramma og stöðlum sem eru sértækir fyrir gervigreind í öryggismálum. Stjórnvöld gætu sett leiðbeiningar um gagnsæi - t.d. með því að krefjast þess að mikilvægar öryggisákvarðanir (eins og að loka aðgangi starfsmanns vegna gruns um illgjarn athæfi) geti ekki verið teknar af gervigreind einni og sér án skoðunar manna. Einnig gætu verið til vottanir fyrir öryggisvörur gervigreindar, til að fullvissa kaupendur um að gervigreindin hafi verið metin með tilliti til hlutdrægni, áreiðanleika og öryggi. Ennfremur gæti alþjóðlegt samstarf aukist í kringum netógnir tengdar gervigreind; til dæmis samningar um meðhöndlun rangfærslna sem gervigreind skapar eða viðmið gegn ákveðnum netvopnum sem knúin eru af gervigreind.

• Samþætting við víðtækari gervigreind og upplýsingatækni vistkerfi: Generative gervigreind í netöryggi mun líklega samþættast öðrum gervigreindarkerfum og upplýsingatæknistjórnunartólum. Til dæmis gæti gervigreind sem stýrir netbestun unnið með öryggisgervigreindinni til að tryggja að breytingar opni ekki glufur. Gervigreindarknúnar viðskiptagreiningar gætu deilt gögnum með öryggisgervigreind til að tengja saman frávik (eins og skyndilegt sölufall við mögulegt vandamál á vefsíðu vegna árásar). Í raun mun gervigreind ekki lifa í einangrun - hún verður hluti af stærra greindu vef rekstrar fyrirtækis. Þetta opnar tækifæri fyrir heildræna áhættustjórnun þar sem gervigreind gæti sameinað rekstrargögn, ógnargögn og jafnvel líkamleg öryggisgögn til að gefa 360 gráðu sýn á öryggisstöðu fyrirtækisins.

Til lengri tíma litið eru vonirnar um að gervigreind muni hjálpa til við að halla jafnvæginu í hag varnaraðila. Með því að takast á við umfang og flækjustig nútíma upplýsingatækniumhverfis getur gervigreind gert netheiminn varnarhæfari. Hins vegar er þetta ferðalag og það verða vaxtarverkir þegar við betrumbætum þessa tækni og lærum að treysta henni á viðeigandi hátt. Þær stofnanir sem halda sér upplýstum og fjárfesta í ábyrgri notkun gervigreindar í öryggismálum verða líklega þær sem eru best í stakk búnar til að sigla gegn ógnum framtíðarinnar.

Eins og fram kom í nýlegri skýrslu Gartner um þróun netöryggis, „skapar tilkoma skapandi notkunartilvika (og áhættuþátta) gervigreindar þrýsting á umbreytingu“ ( Trends í netöryggi: Seigla í gegnum umbreytingu - Gartner ). Þeir sem aðlagast munu beisla gervigreind sem öflugan bandamann; þeir sem dragast aftur úr gætu orðið fyrir barðinu á andstæðingum sem eru valdaðir af gervigreind. Næstu ár verða tímamót í því að skilgreina hvernig gervigreind endurmótar netvígvöllinn.

Hagnýtar ályktanir um innleiðingu á kynslóðargervigreind í netöryggi

Fyrir fyrirtæki sem eru að meta hvernig hægt er að nýta sér skapandi gervigreind í netöryggisstefnu sinni, eru hér nokkur hagnýt atriði og ráð til að leiðbeina ábyrgri og árangursríkri innleiðingu:

1. Byrjið á fræðslu og þjálfun: Tryggið að öryggisteymið ykkar (og starfsfólk upplýsingatækni í heild) skilji hvað skapandi gervigreind getur og getur ekki gert. Bjóðið upp á þjálfun í grunnatriðum gervigreindarknúinna öryggistækja og uppfærið öryggisvitundaráætlanir fyrir alla starfsmenn til að ná yfir ógnir sem tengjast gervigreind. Til dæmis, kennið starfsfólki hvernig gervigreind getur framkallað mjög sannfærandi phishing-svindl og djúpfölsk símtöl. Samtímis, þjálfið starfsmenn í öruggri og viðurkenndri notkun gervigreindartækja í vinnunni. Vel upplýstir notendur eru ólíklegri til að misnota gervigreind eða verða fórnarlömb árása sem eru styrktar af gervigreind ( Hvernig er hægt að nota skapandi gervigreind í netöryggi? 10 raunveruleg dæmi ).

2. Skilgreindu skýra notkunarstefnu um gervigreind: Meðhöndlið kynslóðargervigreind eins og hvaða öfluga tækni sem er – með stjórnun. Þróið stefnur sem tilgreina hverjir geta notað gervigreindartól, hvaða verkfæri eru leyfð og í hvaða tilgangi. Innifalið leiðbeiningar um meðhöndlun viðkvæmra gagna (t.d. engin trúnaðargögn eru færð inn í ytri gervigreindarþjónustur) til að koma í veg fyrir leka. Sem dæmi gætuð þið aðeins leyft öryggisteymisteymi að nota innri gervigreindaraðstoðarmann til að bregðast við atvikum og markaðssetning getur notað viðurkennda gervigreind fyrir efni – allir aðrir eru takmarkaðir. Margar stofnanir fjalla nú sérstaklega um kynslóðargervigreind í upplýsingatæknistefnu sinni og leiðandi staðlastofnanir hvetja til öruggrar notkunarstefnu frekar en algerra bannar ( Hvernig er hægt að nota kynslóðargervigreind í netöryggi? 10 raunveruleg dæmi ). Gakktu úr skugga um að þessar reglur og rökstuðninginn á bak við þær séu kynntir öllum starfsmönnum.

3. Draga úr „skugga-gervigreind“ og fylgjast með notkun: Líkt og skugga-upplýsingatækni kemur „skugga-gervigreind“ upp þegar starfsmenn byrja að nota gervigreindartól eða þjónustu án vitundar upplýsingatæknideildarinnar (t.d. forritari sem notar óheimilan kóðaaðstoðarmann fyrir gervigreind). Þetta getur skapað óséða áhættu. Innleiða ráðstafanir til að greina og stjórna óleyfilegri notkun gervigreindar . Netvöktun getur merkt tengingar við vinsæl gervigreindar-API og kannanir eða úttektir á tólum geta afhjúpað hvað starfsfólk notar. Bjóða upp á viðurkennda valkosti svo velviljaðir starfsmenn freistist ekki til að fara ólöglega (til dæmis, veita opinberan ChatGPT Enterprise reikning ef fólki finnst hann gagnlegur). Með því að vekja athygli á notkun gervigreindar geta öryggisteymi metið og stjórnað áhættunni. Eftirlit er einnig lykilatriði - skráið virkni og afköst gervigreindartækja eins mikið og mögulegt er, þannig að það sé endurskoðunarslóð fyrir ákvarðanir sem gervigreindin hafði áhrif á ( Hvernig er hægt að nota kynslóða-gervigreind í netöryggi? 10 raunveruleg dæmi ).

4. Nýttu gervigreind í varnarskyni – Ekki dragast aftur úr: Gerðu þér grein fyrir því að árásarmenn munu nota gervigreind, og því ættu varnir þínar einnig að gera það. Finndu nokkur áhrifamikil svið þar sem skapandi gervigreind gæti strax aðstoðað öryggisaðgerðir þínar (kannski viðvörunarflokkun eða sjálfvirka greiningu á skráningum) og keyrðu tilraunaverkefni. Bættu varnir þínar með hraða og umfangi gervigreindar til að sporna við hraðskreiðum ógnum ( Hvernig er hægt að nota skapandi gervigreind í netöryggi? 10 dæmi úr raunverulegum heimi ). Jafnvel einfaldar samþættingar, eins og að nota gervigreind til að taka saman skýrslur um spilliforrit eða búa til fyrirspurnir um ógnleit, geta sparað greinendum klukkustundir. Byrjaðu smátt, metið niðurstöður og endurtaktu. Árangur mun styrkja rökstuðninginn fyrir víðtækari notkun gervigreindar. Markmiðið er að nota gervigreind sem kraftmargföldunartæki – til dæmis, ef phishing-árásir yfirgnæfa þjónustuverið þitt, settu upp tölvupóstflokkara með gervigreind til að draga úr því magni fyrirbyggjandi.

5. Fjárfestið í öruggum og siðferðilegum starfsháttum í gervigreind: Þegar þú innleiðir kynslóðargervigreind skaltu fylgja öruggum þróunar- og dreifingaraðferðum. Notaðu einkareknar eða sjálfhýstar gerðir fyrir viðkvæm verkefni til að viðhalda stjórn á gögnum. Ef þú notar þriðja aðila gervigreindarþjónustu skaltu fara yfir öryggis- og friðhelgisráðstafanir þeirra (dulkóðun, stefnu um varðveislu gagna o.s.frv.). Innlimaðu ramma fyrir áhættustjórnun gervigreindar (eins og áhættustjórnunarramma NIST fyrir gervigreind eða leiðbeiningar ISO/IEC) til að taka kerfisbundið á hlutum eins og hlutdrægni, skýranleika og áreiðanleika í gervigreindartólum þínum ( Hvernig er hægt að nota kynslóðargervigreind í netöryggi? 10 raunveruleg dæmi ). Skipuleggðu einnig uppfærslur/viðgerðir á gerðum sem hluta af viðhaldi – gervigreindargerðir geta einnig haft „varnarleysi“ (t.d. gætu þær þurft endurþjálfun ef þær byrja að reka af stað eða ef ný tegund andstæðrar árásar á gerðina uppgötvast). Með því að fella öryggi og siðferði inn í notkun þína á gervigreind byggir þú upp traust á niðurstöðunum og tryggir að farið sé að nýjum reglugerðum.

6. Haltu fólki upplýstu: Notaðu gervigreind til að aðstoða, en ekki að koma alveg í stað, dómgreindar manna í netöryggi. Ákvarðaðu ákvörðunarpunkta þar sem þörf er á staðfestingu manna (til dæmis gæti gervigreind samið atviksskýrslu en greinandi fer yfir hana áður en hún er dreift; eða gervigreind gæti lagt til að notandareikningi sé lokað en maður samþykkir þá aðgerð). Þetta kemur ekki aðeins í veg fyrir að villur í gervigreind fari fram án þess að vera athugaðar, heldur hjálpar það einnig teyminu þínu að læra af gervigreindinni og öfugt. Hvetjið til samvinnuvinnuflæðis: Greiningaraðilar ættu að vera öruggir með að spyrja út úr niðurstöðum gervigreindarinnar og framkvæma geðheilbrigðisathuganir. Með tímanum getur þessi samræða bætt bæði gervigreindina (með endurgjöf) og færni greinenda. Í meginatriðum skaltu hanna ferla þína þannig að styrkleikar gervigreindar og manna bæti hvort annað upp – gervigreind sér um umfang og hraða, menn sjá um tvíræðni og endanlegar ákvarðanir.

7. Mæla, fylgjast með og aðlaga: Að lokum, meðhöndlið skapandi gervigreindartól ykkar sem lifandi þætti öryggisvistkerfisins. Mælið stöðugt afköst þeirra – eru þau að stytta viðbragðstíma við atvikum? Grípa þau ógnir fyrr? Hvernig er þróunin í hlutfalli falskra jákvæðra niðurstaðna? Fáið ábendingar frá teyminu: eru tillögur gervigreindarinnar gagnlegar eða eru þær að skapa hávaða? Notið þessar mælikvarðar til að betrumbæta líkön, uppfæra þjálfunargögn eða aðlaga hvernig gervigreindin er samþætt. Netógnir og viðskiptaþarfir þróast og gervigreindarlíkön ykkar ættu að vera uppfærð eða endurþjálfuð reglulega til að vera skilvirk. Hafið áætlun um stjórnun líkana, þar á meðal hver ber ábyrgð á viðhaldi hennar og hversu oft hún er endurskoðuð. Með því að stjórna líftíma gervigreindarinnar virkt tryggir þú að hún sé áfram eign en ekki skuld.

Að lokum má segja að skapandi gervigreind geti aukið verulega getu til netöryggis, en farsæl innleiðing krefst ígrundaðrar skipulagningar og stöðugs eftirlits. Fyrirtæki sem fræða starfsfólk sitt, setja skýrar leiðbeiningar og samþætta gervigreind á jafnvægis- og öruggan hátt munu uppskera ávinninginn af hraðari og snjallari ógnarstjórnun. Þessar niðurstöður veita vegvísi: sameina þekkingu manna við sjálfvirkni gervigreindar, fjalla um grunnatriði stjórnarhátta og viðhalda lipurð þegar bæði gervigreindartækni og ógnarlandslagið óhjákvæmilega þróast.

Með því að grípa til þessara hagnýtu skrefa geta fyrirtæki með öryggi svarað spurningunni „Hvernig er hægt að nota skapandi gervigreind í netöryggi?“ – ekki bara í orði, heldur einnig í daglegri framkvæmd – og þar með styrkt varnir sínar í sífellt stafrænni og gervigreindarknúinni heimi okkar. ( Hvernig er hægt að nota skapandi gervigreind í netöryggi )

Hvítbækur sem þú gætir viljað lesa eftir þessa:

🔗 Störf sem gervigreind getur ekki komið í staðinn fyrir og hvaða störf mun gervigreind koma í staðinn fyrir?
Kannaðu alþjóðlegt horf á hvaða störf eru örugg fyrir sjálfvirkni og hvaða ekki.

🔗 Getur gervigreind spáð fyrir um hlutabréfamarkaðinn?
Nánari skoðun á takmörkunum, byltingum og goðsögnum um getu gervigreindar til að spá fyrir um markaðshreyfingar.

🔗 Hvað er hægt að reiða sig á kynslóðargervigreind án afskipta manna?
Skilja hvar gervigreind getur starfað sjálfstætt og hvar eftirlit manna er enn nauðsynlegt.