Hva er kunstig intelligens for cybersikkerhet?
Hva er kunstig intelligens for cybersikkerhet?
Kunstig intelligens for cybersikkerhet bruker kunstig intelligens til å analysere og koordinere hendelser og datatrusler på tvers av flere kilder, noe som gjør den om til klar og handlekraftig innsikt som sikkerhetsteknikere bruker til videre undersøkelser, svar og rapportering. Hvis et cyberangrep oppfyller bestemte kriterier som er definert av sikkerhetsteamet, kan kunstig intelligens automatisere responsen og isolere de berørte ressursene. Generativ kunstig intelligens tar dette ett skritt videre ved å produsere original tekst, bilder og annet innhold basert på mønstre i eksisterende data.
Utviklingen av kunstig intelligens for cybersikkerhet
Sikkerhetsfelleskap har brukt kunstig intelligens for cybersikkerhet siden minst slutten av 1980-tallet med følgende viktige teknologiske fremskritt:
- I begynnelsen brukte sikkerhetsteam regelbaserte systemer som utløste varsler basert på parametere de definerte.
- Fra begynnelsen av 2000-tiden har fremskritt innen maskinlæring, et delsett av kunstig intelligens som analyserer og lærer fra store datasett, gjort det mulig for driftsteam å forstå typiske trafikkmønstre og brukerhandlinger på tvers av en organisasjon for å identifisere og svare når noe uvanlig skjer.
- Den nyeste forbedringen innen kunstig intelligens er generativ kunstig intelligens, som oppretter nytt innhold basert på strukturen til eksisterende data. Personer samhandler med disse systemene ved hjelp av naturlig språk, slik at sikkerhetseksperter kan gå dypt inn i svært spesifikke spørsmål uten å bruke spørringsspråk.
Men det er ikke bare sikkerhetsteam som bruker kunstig intelligens. Cyberangrep, enten de er landsstatlige aktører, store kriminelle virksomheter eller enkeltpersoner, kan også utnytte kunstig intelligens til sin fordel. Dårlige aktører infiserer systemer for kunstig intelligens, bruker kunstig intelligens til å etterligne legitime personer, automatisere cyberangrep og distribuere kunstig intelligens for å hjelpe til med å undersøke og identifisere mål for cyberangrep. Det er også en risiko for at personer limer inn sensitive data i spørsmål om kunstig intelligens og utilsiktet lekker data til offentligheten.
Innvirkning av generativ kunstig intelligens i cybersikkerhet
Generativ kunstig intelligens er fortsatt i en tidlig fase, og ble nylig introdusert i sikkerhet med kunngjøringen av Copilot for sikkerhet. Den har potensialet til å forenkle sikkerheten for analytikere og andre sikkerhetseksperter ved å:
- Syntetiserer data i handlingsrelaterte anbefalinger og innsikter med riktig kontekst for å veilede hendelsesundersøkelser.
- Opprette rapporter og presentasjoner som analytikere kan bruke til å hjelpe andre i organisasjonen med å forstå hva som skjer.
- Svar på spørsmål om en hendelse eller sårbarhet på naturlig språk eller grafikk.
Ettersom sikkerhetsfellesskapet bygger generativ kunstig intelligens inn i sikkerhetsprodukter og -løsninger, vil det være viktig å bygge det på en ansvarlig måte. Folk trenger å vite at nye systemer respekterer personvernet og er pålitelige og trygge. Nøyaktighet og sannhet er kjente problemer med gjeldende generative AI-modeller, men etter hvert som teknologien forbedres, vil det hjelpe organisasjoner med å holde seg i forkant av kunstig intelligens-drevne datatrusler.
Hvordan fungerer kunstig intelligens for cybersikkerhet?
Kunstig intelligens for cybersikkerhet fungerer ved å evaluere enorme mengder data på tvers av flere kilder for å identifisere aktivitetsmønstre på tvers av en organisasjon, for eksempel når og hvor folk logger på, trafikkvolumer og enhetene og skyappene som ansatte bruker. Når den forstår hva som er typisk kan den identifisere avvikende atferd som kanskje må undersøkes. For å opprettholde personvernet brukes ikke organisasjonens data til utdata fra kunstig intelligens i andre organisasjoner. Kunstig intelligens bruker i stedet global trusselintelligens syntetisert fra flere organisasjoner.
Kunstig intelligens bruker maskinlæringsalgoritmer til kontinuerlig å lære basert på dataene som systemet evaluerer. Når generativ kunstig intelligens identifiserer visse kjente datatrusler, for eksempel skadelig programvare, kan det bidra til å kontekstualisere trusselanalyser og gjøre dem enklere å forstå ved å generere ny tekst eller bilder for å beskrive hva som skjer.
Folk er fortsatt viktig for cybersikkerhet, men kunstig intelligens hjelper dem med å øke ferdighetene sine og identifisere og løse trusler raskere.
Brukstilfeller for kunstig intelligens-sikkerhet
I stedet for å erstatte sikkerhetsteknikere er kunstig intelligens mest effektiv når den brukes til å hjelpe dem med å gjøre jobbene sine mer effektivt. Noen vanlige brukstilfeller for kunstig intelligens-sikkerhet er:
-
Identitets- og tilgangsstyring
Kunstig intelligens brukes for identitets- og tilgangsadministrasjon (IAM) til å forstå mønstre i brukerpåloggingsatferd og oppdage og registrere avvikende atferd som sikkerhetseksperter kan følge opp. Den kan også brukes til automatisk å tvinge godkjenning med to faktorer eller en tilbakestilling av passord når bestemte betingelser er oppfylt. Og hvis det er nødvendig, kan det blokkere en bruker fra å logge på hvis det er grunn til å tro at en konto har blitt kompromittert.
-
Sikkerhet og administrasjon av endepunkt
AI hjelper sikkerhetseksperter med å identifisere alle endepunktene som brukes i organisasjonen, og bidrar til å holde dem oppdatert med de nyeste operativsystemene og sikkerhetsløsningene. Kunstig intelligens kan også bidra til å avdekke skadelig programvare og andre bevis på et cyberangrep mot en organisasjons enheter.
-
Skysikkerhet
De fleste organisasjoner er svært investert i skyen. De administrerer infrastruktur hos én eller flere av skytjenesteleverandørene og bruker skyapper fra ulike leverandører. Kunstig intelligens hjelper team med å få innsyn i risikoer og sårbarheter på tvers av ressurser i flere skyer.
-
Gjenkjenning av datatrusler
Løsninger for utvidet gjenkjenning og respons (utvidet oppdagelse og svar) og administrasjon av sikkerhetsinformasjon og hendelser (administrasjon av sikkerhetsinformasjon og -hendelser) hjelper sikkerhetsteam med å avdekke datatrusler i hele bedriften. For å gjøre dette er begge løsningene svært avhengige av kunstig intelligens. Løsninger for utvidet oppdagelse og svar overvåker endepunkter, e-postmeldinger, identiteter og skyapper for avvikende atferd og overflatehendelser til teamet eller svarer automatisk avhengig av reglene som er definert av sikkerhetsoperasjoner. Løsninger for administrasjon av sikkerhetsinformasjon og -hendelser bruker kunstig intelligens til å aggregere signaler fra hele bedriften, noe som gir teamene bedre innsyn i hva som skjer.
-
Azure Information Protection
Sikkerhetsteam bruker kunstig intelligens til å identifisere og merke sensitive data i hele miljøet, enten det er plassert på organisasjonens infrastruktur eller i en skyapp. Kunstig intelligens kan også bidra til å oppdage når noen prøver å flytte data ut av firmaet og enten blokkere handlingen eller ta opp problemet til sikkerhetsteamet.
-
Hendelsesundersøkelse og -svar
Under hendelsesrespons må sikkerhetsteknikere sortere gjennom fjell med data for å avdekke potensielle cyberangrep. Kunstig intelligens bidrar til å identifisere og koordinere de mest nyttige hendelsene på tvers av flere datakilder, noe som sparer profesjonelle verdifull tid. Generativ kunstig intelligens forenkler undersøkelsen ytterligere ved å oversette analyse til naturlig språk og svare på spørsmål, også på naturlig språk.
Fordeler ved kunstig intelligens-sikkerhet
Med et økende antall datatrusler, økende datamengder og en voksende overflate for cyberangrep, finnes det flere måter kunstig intelligens hjelper sikkerhetsoperasjonsteamene med å bli mer effektive på.
-
Oppdager kritiske datatrusler raskere
Mange sikkerhetsløsninger, for eksempel administrasjon av sikkerhetsinformasjon og -hendelser eller utvidet oppdagelse og svar, logger tusenvis og tusenvis av hendelser som angir potensielt avvikende atferd. Selv om de aller fleste av disse hendelsene er unødvendige, er noen ikke det, og risikoen for å gå glipp av en potensiell datatrusler kan være enorm. Kunstig intelligens bidrar til å identifisere hendelsene som virkelig betyr noe. Den bidrar også til å oppdage atferd som kanskje ikke ser mistenkelig ut på egen hånd, men når den er koordinert med andre aktiviteter, indikerer den en potensiell datatrussel.
-
Forenkler rapportering
Verktøy som bruker generativ kunstig intelligens, kan hente informasjon fra flere datakilder for å opprette rapporter som er enkle å forstå, som sikkerhetseksperter raskt kan dele med andre i organisasjonen.
-
Identifiserer sårbarheter
Kunstig intelligens bidrar til å oppdage potensielle risikoer som ukjente enheter og skyapper, utdaterte operativsystemer eller ubeskyttede sensitive data.
-
Hjelper analytikere med å øke kompetansen sin
Fordi generativ kunstig intelligens bidrar til å oversette data og analyser for datatrusler til naturlig språk, kan analytikere med færre tekniske ferdigheter være mer produktive. Generativ kunstig intelligens bidrar til å identifisere utbedringstrinn, slik at nye teammedlemmer raskt kan lære hvordan de kan reagere effektivt på cyberangrep.
-
Gir datatrusselanalyse og innsikt
Sofistikerte cyberangrep prøver vanligvis å unngå gjenkjenning ved å flytte på tvers av ulike identiteter, enheter, apper og infrastruktur. Siden kunstig intelligens raskt kan behandle mange data fra ulike kilder, kan det bidra til å identifisere denne mistenkelige atferden og prioritere hvilke datatrusler sikkerhetseksperter bør være oppmerksomme på.
-
Ai-sikkerhet for oppdagelse og forebygging av datatrusler
En av de mest kritiske bruksområdene for kunstig intelligens for cybersikkerhet er oppdagelse og forebygging av datatrusler. Det finnes flere måter maskinlæringsalgoritmer og kunstig intelligens bidrar til å identifisere og forhindre datatrusler på:
- Overvåkede læringsmodeller bruker merkede og klassifiserte data til å lære opp et system. Visse kjente skadelige programvarer har for eksempel unike signaturer som gjør den forskjellig fra andre typer cyberangrep.
- I uovervåket læring identifiserer maskinlæringsalgoritmer mønstre i data som ikke har blitt merket. Slik oppdager kunstig intelligens avanserte eller kommende datatrusler som ikke har kjente signaturer. De ser etter aktivitet som faller utenfor normen, eller de ser etter mønstre som etterligner andre cyberangrep.
- Med analyse av bruker- og enhetsatferd evaluerer systemer brukertrafikkmønstre for å forstå kjente atferder, slik at de kan identifisere når en bruker gjør noe uventet eller mistenkelig, noe som kan indikere at kontoen er kompromittert.
- Kunstig intelligens-systemer bruker også naturlig språkbehandling til å analysere ustrukturerte datakilder som sosiale medier for å generere trusselinformasjon.
Hva er drevet av kunstig intelligens-drevne verktøy for cybersikkerhet?
Kunstig intelligens er integrert i flere verktøy for cybersikkerhet for å bidra til å forbedre effektiviteten. Noen få eksempler er:
- Neste generasjons brannmurer og kunstig intelligens: Tradisjonelle brannmurer tar avgjørelser om å tillate eller blokkere trafikk basert på regler definert av en administrator. Neste generasjons brannmurer går utover disse funksjonene ved å bruke kunstig intelligens til å benytte informasjon om datatrusler for å identifisere nye datatrusler.
- Kunstig intelligens-forbedrede sikkerhetsløsninger for endepunkt: Sikkerhetsløsninger for endepunkt bruker kunstig intelligens til å identifisere endepunktssårbarheter, for eksempel et utdatert operativsystem. Kunstig intelligens kan også bidra til å oppdage om skadelig programvare er installert på en enhet, eller om uvanlige mengder data blir eksfiltrert til eller fra et endepunkt. Og kunstig intelligens kan bidra til å stoppe cyberangrep mot endepunkter ved å isolere endepunktet fra resten av det digitale miljøet.
- Kunstig intelligens-drevne systemer for inntrenging og forebygging av nettverksinntrenging: Disse verktøyene overvåker nettverkstrafikk for å avdekke uautoriserte brukere som prøver å infiltrere organisasjonen gjennom nettverket. Kunstig intelligens hjelper disse systemene med å behandle data raskere for å identifisere og blokkere cyberangrep før de gjør for mye skade.
- Løsninger for kunstig intelligens og skysikkerhet: Fordi så mange organisasjoner bruker flere skyer for infrastrukturen og appene sine, kan det være vanskelig å spore datatrusler som beveger seg på tvers av ulike skyer og apper. Kunstig intelligens hjelper deg med skysikkerhet ved å analysere data fra alle disse kildene for å identifisere sårbarheter og potensielle cyberangrep.
- Sikre Tingenes Internett (IoT)-enheter med kunstig intelligens: I likhet med endepunkter og apper har organisasjoner vanligvis mange Tingenes Internett-enheter som er potensielle nettangrepsvektorer. Kunstig intelligens bidrar til å oppdage datatrusler mot enhver enkelt Tingenes Internett-enhet og avdekker også mønstre for mistenkelig aktivitet på tvers av flere Tingenes Internett-enheter.
- Utvidet oppdagelse og svar og administrasjon av sikkerhetsinformasjon og -hendelser: Løsninger for utvidet oppdagelse og svar og administrasjon av sikkerhetsinformasjon og -hendelser henter informasjon fra flere sikkerhetsprodukter, loggfiler og eksterne kilder for å hjelpe analytikere med å forstå hva som skjer i miljøet deres. Kunstig intelligens bidrar til å syntetisere alle disse dataene til tydelig innsikt.
Anbefalte fremgangsmåter for kunstig intelligens for cybersikkerhet
Bruk av kunstig intelligens til å støtte sikkerhetsoperasjoner krever nøye planlegging og integrering, men med riktig tilnærming kan du introdusere verktøy som gjør meningsfulle forbedringer i driftseffektivitet og teamets tilfredshet.
-
Lag en strategi
Det finnes mange kunstig intelligens-produkter og -løsninger for bruk i sikkerhet, men ikke alle vil være riktige for organisasjonen. Det er viktig at løsningene for kunstig intelligens integreres godt med hverandre og sikkerhetsarkitekturen, eller de kan ende opp med å skape mer arbeid for teamet. Vurder de største sikkerhetsutfordringene først, og deretter identifisere kunstig intelligens-løsninger som vil hjelpe med å løse disse problemene. Ta deg tid til å lage en plan for integrering av kunstig intelligens i gjeldende prosesser og systemer.
-
Integrer sikkerhetsverktøyene
Kunstig intelligens for sikkerhet er mest effektiv når den kan analysere data på tvers av hele organisasjonen. Dette er utfordrende hvis verktøyene opererer i siloer. Invester i verktøy som fungerer med ditt nåværende miljø, og samarbeid sømløst, for eksempel integrerte løsninger for utvidet oppdagelse og svar og administrasjon av sikkerhetsinformasjon og -hendelser. Eventuelt kan du om nødvendig tildele tid og ressurser til teamet for å integrere verktøy, slik at du får fullstendig synlighet på tvers av hele den digitale eiendommen.
-
Administrer personvern og kvalitet for data
Kunstig intelligens-systemer tar avgjørelser og gir innsikt basert på dataene som brukes til å lære opp og drifte dem. Hvis det er feil i dataene eller er skadet, vil kunstig intelligens levere dårlig innsikt og ta dårlige beslutninger. Under planleggingen må du sørge for at du har prosesser på plass for å rydde opp i data og beskytte personvernet.
-
Test kunstig intelligens-systemene dine kontinuerlig
Etter implementeringen vil testing av systemene regelmessig hjelpe deg med å identifisere bias eller kvalitetsproblemer etter hvert som nye data genereres.
-
Bruk kunstig intelligens på en eller annen måte
Mange av dataene som akkumuleres gjennom årene, er unøyaktige, forutinntatte eller utdaterte. I tillegg er ikke kunstig intelligens-algoritmer og logikk alltid gjennomsiktige, noe som gjør det vanskelig å vite nøyaktig hvordan det genererer innsikt og resultater. Det er viktig å sikre at kunstig intelligens ikke er den endelige beslutningstakeren i tilfeller der det kan behandle enkelte personer urettferdig på grunn av bias i dataene de bruker. Mer informasjon om ansvarlig KI.
-
Definer policyer for bruk av generativ kunstig intelligens
Sørg for at ansatte og partnere forstår organisasjonens policyer for bruk av generativ kunstig intelligens-verktøy. Det er spesielt viktig at folk ikke limer inn konfidensielle og sensitive data i ledetekster til generativ kunstig intelligens, fordi det er en risiko for at data kan bli offentlige.
Fremtiden til kunstig intelligens for cybersikkerhet
Rollen til kunstig intelligens for sikkerhet vil bare fortsette å vokse. I løpet av de kommende årene kan sikkerhetsteknikere forutse at:
- Kunstig intelligens vil bli bedre til å oppdage datatrusler med færre falske positiver.
- Sikkerhetsoperasjonsteam vil automatisere sitt mer kjedelige arbeid etter hvert som kunstig intelligens blir bedre til å svare på og redusere et større utvalg av nettangrepstyper.
- Organisasjoner vil bruke kunstig intelligens til å håndtere sårbarheter og forbedre sikkerhetsstillingen.
- Det vil fortsatt være stor etterspørsel etter sikkerhetseksperter.
- Folk vil ta på seg mer strategiske roller, for eksempel adressering av de mest komplekse sikkerhetshendelsene og proaktiv jakt på datatrusler.
Det er ikke bare sikkerhetsfellesskapet som blir mer effektivt med kunstig intelligens. Nettangrep investerer også i kunstig intelligens og vil sannsynligvis bruke denne teknologien til å:
- Løse store mengder passord samtidig.
- Opprett avanserte phishing- kampanjer som er vanskelige å skille fra ekte e-postmeldinger.
- Utvikle skadelig programvare som er utrolig vanskelig å oppdage.
Etter hvert som dårlige aktører integrerer mer avansert kunstig intelligens i sine cyberangrepsmetoder, blir det enda mer avgjørende for sikkerhetsfellesskapet å investere i kunstig intelligens for å holde seg i forkant av disse datatruslene.
Kunstig intelligens-sikkerhetsløsninger
Organisasjoner står overfor et økende antall datatrusler med en voksende overflate for cyberangrep. Å holde tritt kan være overveldende for cybersikkerhetseksperter, spesielt med tanke på mangel på talenter. Ved å ta på seg flere av de kjedelige oppgavene med lav kompetanse, lover kunstig intelligens å gjøre sikkerhetsteknikerjobber mer tilfredsstillende og strategiske. Organisasjoner kan begynne å forberede seg på en fremtid med flere kunstig intelligens-drevne cyberangrep ved å innlemme kunstig intelligens i sikkerhetsoperasjoner nå. Start med en strategi, og invester deretter i verktøy som mest sannsynlig vil hjelpe deg med å løse de største sikkerhetsutfordringene i dag.
Mer informasjon om Microsoft Sikkerhet
Microsoft Copilot for sikkerhet
Gi sikkerhetsteam mulighet til å oppdage skjulte mønstre og reagere raskere på hendelser med generativ kunstig intelligens.
Oppdagelse og respons på identitetstrusler (ITDR)
Få omfattende beskyttelse for alle identiteter og identitetsinfrastruktur.
Microsoft Defender trusselinformasjon
Avslør og eliminer moderne datatrusler og infrastrukturen deres ved hjelp av dynamisk trusselinformasjon.
Microsoft Defender for Cloud
Styrk sikkerhetsstillingen, beskytt arbeidsbelastninger og utvikle sikre programmer.
Microsoft Defender for endepunkt
Stopp raskt cyberangrep, skaler sikkerhetsressurser og utvikle forsvar på tvers av nettverksenheter.
Microsoft Sentinel
Se og stopp datatrusler på tvers av hele bedriften med intelligent sikkerhetsanalyse.
Transformer sikkerhet med kunstig intelligens
I denne episoden av The Defender’s Watch kan du lære hvordan kunstig intelligens blir en kraftmultiplikator for sikkerhetsteam.
Forstyrrende angrep i sanntid | Microsoft
I denne episoden av The Defender’s Watch lærer du hvordan utvidet oppdagelse og svar bruker kunstig intelligens til automatisk å forstyrre cyberangrep.
Vanlige spørsmål
-
Kunstig intelligens for cybersikkerhet bruker kunstig intelligens til å analysere og koordinere hendelser og datatrusler på tvers av flere kilder, noe som gjør den om til klar og handlingsbar innsikt som sikkerhetsanalytikere bruker til videre undersøkelse og tiltak mot nettangrep. Hvis et cyberangrep oppfyller bestemte kriterier som er definert av sikkerhetsteamet, kan kunstig intelligens automatisere responsen og isolere og fjerne nettangrep eller virus.
-
Kunstig intelligens brukes i mange aspekter av sikkerhet, inkludert identitetsbeskyttelse, endepunktbeskyttelse, skysikkerhet, databeskyttelse, oppdagelse av datatrusler og hendelsesundersøkelser og respons.
-
Et godt eksempel på kunstig intelligens for sikkerhet er bruken av maskinlæringsalgoritmer for å analysere brukeratferd for å identifisere mønstre. Ved å forstå hva som er normalt, kan disse systemene oppdage avvikende atferd som kan være en indikator på et cyberangrep. I et annet eksempel bruker sikkerhetsteknikere generativ kunstig intelligens til å stille et spørsmål om en bestemt hendelse eller et bestemt miljø og få tilbake et diagram eller naturlig språk som gir mer kontekst og innsikt fra flere datakilder.
-
Maskinlæring er et delsett av kunstig intelligens som oppdager mønstre fra enorme mengder data. Sikkerhetssystemer som bruker maskinlæring kan over tid lære hva de typiske trafikkmønstrene og brukerhandlingene er på tvers av en organisasjon, og identifisere når noe uvanlig skjer. De kan også evaluere hendelser fra flere forskjellige systemer som kan virke uskadelig på egen hånd, men som sammen representerer en risiko.
-
Kunstig intelligens for sikkerhet tilbyr mange fordeler for bedrifter, inkludert:
Redusere responstidene for hendelser.
Oppdage datatrusler raskere og med mer nøyaktighet.
Automatiserer respons for visse kjente datatrusler.
Frigjør sikkerhetsteknikere til å fokusere på proaktive oppgaver.
Forbedre sikkerhetsstillingen.
Forenkler rapportering.
Hjelper analytikere med å øke kompetansen.
Følg Microsoft 365