Wat is AI voor cyberbeveiliging?
Definitie van AI voor cyberbeveiliging
AI voor cyberbeveiliging maakt gebruik van AI om gegevens over gebeurtenissen en cyberbedreigingen in meerdere bronnen te analyseren en te correleren. Deze gegevens worden omgezet in duidelijke en bruikbare inzichten die beveiligingsprofessionals gebruiken voor verder onderzoek, reacties en rapportage. Als een cyberaanval voldoet aan bepaalde criteria die door het beveiligingsteam zijn gedefinieerd, kan AI de reactie automatiseren en de betrokken assets isoleren. Generatieve AI gaat nog een stap verder door oorspronkelijke tekst, afbeeldingen en andere inhoud in natuurlijke taal te produceren op basis van patronen in bestaande gegevens.
De evolutie van AI voor cyberbeveiliging
Beveiligingscommunity's gebruiken AI voor cyberbeveiliging al sinds ten minste eind jaren '80 met de volgende belangrijke technologische ontwikkelingen:
- In het begin gebruikten beveiligingsteams op regels gebaseerde systemen die waarschuwingen activeerden op basis van door hen gedefinieerde parameters.
- Vanaf het begin van de jaren 2000 heeft de vooruitgang in machine learning, een subset van AI die grote gegevenssets analyseert en ervan leert, operationele teams in staat gesteld om typische verkeerspatronen en gebruikersacties binnen een organisatie te begrijpen om iets ongewoons te identificeren en erop te reageren.
- De meest recente verbetering in AI is generatieve AI, waarmee nieuwe inhoud wordt gemaakt op basis van de structuur van bestaande gegevens. Personen communiceren met deze systemen in natuurlijke taal, zodat beveiligingsprofessionals dieper kunnen ingaan op zeer specifieke vragen zonder querytaal te gebruiken.
Maar niet alleen beveiligingsteams gebruiken AI. Cyberaanvallers, of het nu gaat om staten, grote criminele ondernemingen of individuen, kunnen AI ook in hun voordeel gebruiken. Kwaadwillenden infecteren AI-systemen, gebruiken AI om zich voor te doen als legitieme personen, automatiseren hun cyberaanvallen en zetten AI in om te helpen bij het onderzoeken en identificeren van doelwitten voor cyberaanvallen. Er bestaat ook een risico dat personen gevoelige gegevens in AI-prompts plakken en per ongeluk gegevens lekken naar het publiek.
Impact van generatieve AI op cyberbeveiliging
Generatieve AI bevindt zich nog in de beginfase en is pas onlangs geïntroduceerd in de beveiliging met de aankondiging van Microsoft Copilot voor Beveiliging. Mogelijk kan het beveiliging voor analisten en andere beveiligingsprofessionals radicaal vereenvoudigen door:
- Gegevens om te zetten in bruikbare aanbevelingen en inzichten met de juiste context om incidentonderzoeken te helpen begeleiden.
- Door voor mensen leesbare rapporten en presentaties te maken die analisten kunnen gebruiken om anderen in de organisatie te helpen begrijpen wat er gaande is.
- Het beantwoorden van vragen over een incident of beveiligingsprobleem in natuurlijke taal of met afbeeldingen.
Terwijl de beveiligingsgemeenschap generatieve AI inbouwt in beveiligingsproducten en -oplossingen, is het belangrijk dat dit op een verantwoorde manier gebeurt. Mensen moeten weten dat nieuwe systemen de privacy respecteren en betrouwbaar en veilig zijn. Nauwkeurigheid en waarheidsgetrouwheid zijn bekende problemen met de huidige generatieve AI-modellen, maar naarmate de technologie verbetert, zal het organisaties helpen om door AI gestuurde cyberbedreigingen voor te blijven.
Hoe werkt AI voor cyberbeveiliging?
AI voor cyberbeveiliging werkt door enorme hoeveelheden gegevens uit verschillende bronnen te evalueren om activiteitspatronen in een organisatie te identificeren, zoals wanneer en waar personen zich aanmelden, verkeersvolumes en de apparaten en cloud-apps die werknemers gebruiken. Als het eenmaal begrijpt wat typisch is, kan het afwijkend gedrag identificeren dat mogelijk moet worden onderzocht. Om privacy te behouden, worden de gegevens van een organisatie niet gebruikt voor de AI-uitvoer bij andere organisaties. In plaats daarvan maakt AI gebruik van bedreigingsinformatie vanuit de hele wereld die door meerdere organisaties wordt verzameld.
AI maakt gebruik van machine learning-algoritmen om voortdurend te leren op basis van de gegevens die het systeem evalueert. Als generatieve AI bepaalde bekende cyberbedreigingen identificeert, zoals malware, kan het helpen de bedreigingsanalyse van context te voorzien zodat deze begrijpelijker wordt door nieuwe tekst of afbeeldingen te genereren die beschrijven wat er gebeurt.
Mensen zijn nog steeds van vitaal belang voor cyberbeveiliging, maar AI helpt hen hun vaardigheden te vergroten en bedreigingen sneller te identificeren en op te lossen.
Use cases van AI-beveiliging
In plaats van beveiligingsprofessionals te vervangen, werkt AI het best als het wordt gebruikt om hen te helpen hun werk effectiever te doen. Enkele veelvoorkomende use cases van AI-beveiliging zijn:
-
Identiteits- en toegangsbeheer
AI wordt gebruikt voor identiteits- en toegangsbeheer (IAM) om patronen in het aanmeldgedrag van gebruikers te begrijpen en afwijkend gedrag te detecteren en zichtbaar te maken voor beveiligingsprofessionals, zodat zij hier opvolging aan kunnen geven. Het kan ook worden gebruikt om automatisch tweeledige verificatie af te dwingen of een wachtwoord opnieuw in te stellen wanneer aan bepaalde voorwaarden wordt voldaan. En indien nodig kan het een gebruiker blokkeren om in te loggen als er reden is om aan te nemen dat een account gecompromitteerd is.
-
Eindpuntbeveiliging en -beheer
AI helpt beveiligingsprofessionals bij het identificeren van alle eindpunten die binnen de organisatie worden gebruikt en helpt ze up-to-date te houden met de nieuwste besturingssystemen en beveiligingsoplossingen. AI kan ook helpen bij het ontdekken van malware en ander bewijs van een cyberaanval op de apparaten van een organisatie.
-
Cloudbeveiliging
De meeste organisaties investeren sterk in de cloud. Ze beheren infrastructuur bij een of meer van de cloudserviceproviders en gebruiken cloud-apps van verschillende leveranciers. AI helpt teams inzicht te krijgen in risico's en kwetsbaarheden in hun multi-cloudomgeving.
-
Detectie van cyberdreigingen
https://www.microsoft.com/nl-nl/security/business/security-101/what-is-xdrXDR (Extended Detection and Response) en SIEM (Security Information and Event Management)-oplossingen helpen beveiligingsteams cyberbedreigingen in de hele onderneming aan het licht te brengen. Hiervoor zijn beide oplossingen sterk afhankelijk van AI. XDR-oplossingen bewaken eindpunten, e-mailberichten, identiteiten en cloud-apps op afwijkend gedrag en melden incidenten aan het team of reageren automatisch, afhankelijk van de regels die zijn gedefinieerd door beveiligingsbewerkingen. SIEM-oplossingen gebruiken AI om signalen uit de hele onderneming samen te voegen, waardoor teams beter inzicht krijgen in wat er gebeurt.
-
Informatiebeveiliging
Beveiligingsteams gebruiken AI om gevoelige gegevens in de hele omgeving te identificeren en te labelen, ongeacht of deze zich in de infrastructuur van de organisatie of in een cloud-app bevinden. AI kan ook helpen bij het detecteren wanneer iemand gegevens vanuit het bedrijf naar buiten probeert te verplaatsen en kan de actie blokkeren of het probleem aan het beveiligingsteam melden.
-
Incidentonderzoek en -reactie
Tijdens een incidentreactiemoeten beveiligingsprofessionals bergen aan gegevens sorteren om mogelijke cyberaanvallen te ontdekken. AI helpt bij het identificeren en correleren van de meest nuttige gebeurtenissen in meerdere gegevensbronnen, waardoor professionals kostbare tijd besparen. Generatieve AI vereenvoudigt het onderzoek nog verder door analyses te vertalen naar natuurlijke taal en vragen te beantwoorden, ook in natuurlijke taal.
Voordelen van AI-beveiliging
Met een toenemend aantal cyberbedreigingen, steeds grotere hoeveelheden gegevens en een groeiend aantal cyberaanvallen, zijn er verschillende manieren waarop AI beveiligingsteams kan helpen effectiever te werken.
-
Detecteert kritieke cyberdreigingen sneller
Veel beveiligingsoplossingen, zoals SIEM of XDR, registreren duizenden en duizenden gebeurtenissen die duiden op mogelijk afwijkend gedrag. Hoewel de overgrote meerderheid van deze gebeurtenissen onschuldig is, zijn sommige dat niet en kan het risico op het missen van een potentiële cyberbedreiging enorm groot zijn. AI helpt bij het identificeren van de incidenten die echt belangrijk zijn. Het helpt ook bij het detecteren van gedrag dat er op zichzelf misschien niet verdacht uitziet, maar dat in combinatie met andere activiteiten duidt op een mogelijke cyberdreiging.
-
Vereenvoudigt rapportage
Hulpprogramma's die generatieve AI gebruiken, kunnen informatie uit verschillende gegevensbronnen halen om rapporten te maken die eenvoudig te begrijpen zijn en die beveiligingsprofessionals snel kunnen delen met anderen in de organisatie.
-
Identificeert beveiligingsproblemen
AI helpt bij het detecteren van mogelijke risico's zoals onbekende apparaten en cloud-apps, verouderde besturingssystemen of onbeveiligde gevoelige gegevens.
-
Helpt analisten hun vaardigheden te vergroten
Omdat generatieve AI helpt bij het vertalen van cyberdreigingen en analyses in natuurlijke taal, kunnen analisten met minder technische vaardigheden productiever zijn. Generatieve AI helpt bij het identificeren van herstelstappen, zodat nieuwe teamleden snel kunnen leren hoe ze effectief kunnen reageren op cyberaanvallen.
-
Biedt analyse van en inzichten in cyberdreigingen
Slimme cyberaanvallers proberen meestal detectie te omzeilen door verschillende identiteiten, apparaten, apps en infrastructuur te gebruiken. Omdat AI snel veel gegevens uit verschillende bronnen kan verwerken, kan het helpen om dit verdachte gedrag te identificeren en prioriteit te geven aan de cyberbedreigingen waar beveiligingsprofessionals aandacht aan moeten besteden.
-
AI-beveiliging voor detectie en preventie van cyberbedreigingen
Een van de belangrijkste toepassingen van AI voor cyberbeveiliging is de detectie en preventie van cyberbedreigingen. Er zijn verschillende manieren waarop machine learning-algoritmen en AI helpen bij het identificeren en voorkomen van cyberaanvallen:
- Leermodellen met supervisie gebruiken gelabelde en geclassificeerde gegevens om een systeem te trainen. Bepaalde bekende malware heeft bijvoorbeeld unieke handtekeningen die het onderscheiden van andere soorten cyberaanvallen.
- Bij leren zonder supervisie worden patronen in gegevens die niet zijn gelabeld, door machine learning-algoritmen geïdentificeerd. Op deze manier detecteert AI geavanceerde of opkomende cyberdreigingen die geen bekende handtekeningen hebben. Ze zoeken naar activiteiten die buiten de norm vallen of naar patronen die andere cyberaanvallen nabootsen.
- Met user and entity behavior analytics evalueren systemen verkeerspatronen van gebruikers om bekend gedrag te begrijpen, zodat ze kunnen identificeren wanneer een gebruiker iets onverwachts of verdachts doet, wat kan duiden op accountcompromittering.
- AI-systemen gebruiken ook natuurlijke taalverwerking om ongestructureerde gegevensbronnen zoals sociale media te analyseren en zo bedreigingsinformatiete genereren.
Wat zijn AI-hulpprogramma's voor cyberbeveiliging?
AI is geïntegreerd in verschillende hulpprogramma's voor cyberbeveiliging om de effectiviteit ervan te verbeteren. Een paar voorbeelden zijn:
- Firewalls en AI van de volgende generatie: Traditionele firewalls nemen beslissingen over het toestaan of blokkeren van verkeer op basis van regels die zijn gedefinieerd door een beheerder. Firewalls van de volgende generatie gaan verder en gebruiken AI om gegevens over bedreigingen te verzamelen en zo nieuwe cyberbedreigingen te identificeren.
- Met AI verbeterde eindpuntbeveiligingsoplossingen: Eindpuntbeveiligingsoplossingen gebruiken AI om beveiligingsproblemen voor eindpunten te identificeren, zoals verouderde besturingssystemen. AI kan ook helpen bij het detecteren of malware is geïnstalleerd op een apparaat of dat ongebruikelijke hoeveelheden gegevens van of naar een eindpunt worden geëxfiltreerd. En AI kan cyberaanvallen op een eindpunt helpen voorkomen door het eindpunt te isoleren van de rest van de digitale omgeving.
- Op AI gebaseerde systemen voor detectie en preventie van netwerkinbraken: Met deze hulpprogramma's wordt netwerkverkeer bewaakt om onbevoegde gebruikers te detecteren die de organisatie via het netwerk proberen te infiltreren. AI helpt deze systemen gegevens sneller te verwerken om cyberaanvallen te identificeren en te blokkeren voordat ze te veel schade aanrichten.
- AI en cloudbeveiligingsoplossingen: Omdat veel organisaties meerdere clouds gebruiken voor hun infrastructuur en apps, kan het lastig zijn om cyberbedreigingen op te sporen die zich over verschillende clouds en apps verplaatsen. AI helpt bij cloudbeveiliging door gegevens uit al deze bronnen te analyseren om beveiligingsproblemen en mogelijke cyberaanvallen te identificeren.
- IoT-apparaten (Internet of Things) beveiligen met AI: Net als eindpunten en apps hebben organisaties meestal veel IoT-apparaten die mogelijk cyberaanvalsvectoren zijn. AI helpt bij het detecteren van cyberbedreigingen voor elk afzonderlijk IoT-apparaat en ontdekt ook patronen van verdachte activiteiten op meerdere IoT-apparaten.
- XDR en SIEM: XDR- en SIEM-oplossingen halen informatie op uit meerdere beveiligingsproducten, logboekbestanden en externe bronnen om analisten inzicht te geven in wat er in hun omgeving gebeurt. AI helpt al deze gegevens om te zetten in duidelijke inzichten.
Best practices voor AI voor cyberbeveiliging
Het gebruik van AI ter ondersteuning van beveiligingsbewerkingen vergt een zorgvuldige planning en implementatie, maar met de juiste aanpak kunt je hulpprogramma's introduceren die de operationele effectiviteit en het welzijn van het team aanzienlijk verbeteren.
-
Ontwikkel een strategie
Er zijn talloze AI-producten en -oplossingen voor gebruik in beveiliging, maar ze zijn niet allemaal geschikt voor jouw organisatie. Het is belangrijk dat AI-oplossingen goed integreren met elkaar en met je beveiligingsarchitectuur, anders kunnen ze juist meer werk opleveren voor je team. Denk eerst na over je grootste beveiligingsproblemen en zoek dan AI-oplossingen waarmee je die problemen kunt oplossen. Neem de tijd om een plan te ontwikkelen voor de integratie van AI in je huidige processen en systemen.
-
Je beveiligingshulpprogramma's integreren
AI voor beveiliging is het meest effectief wanneer het gegevens in de hele organisatie kan analyseren. Dit is een uitdaging als je hulpprogramma's in silo's werken. Investeer in hulpprogramma's die werken met je huidige omgeving en onderling naadloos samenwerken, zoals geïntegreerde XDR- en SIEM-oplossingen. Of maak zo nodig tijd en resources vrij voor je team om hulpprogramma's te integreren, zodat je volledig inzicht krijgt in je gehele digitale estate.
-
Gegevensprivacy en -kwaliteit beheren
AI-systemen nemen beslissingen en bieden inzichten op basis van de gegevens die zijn gebruikt voor het trainen en bedienen ervan. Als de gegevens fouten bevatten of als ze beschadigd zijn, zal AI gebrekkige inzichten leveren en slechte beslissingen nemen. Zorg er bij het plannen voor dat je processen instelt om gegevens op te schonen en privacy te beschermen.
-
Je AI-systemen voortdurend testen
Na de implementatie helpt het regelmatig testen van je systemen je bij het identificeren van afwijkingen of kwaliteitsproblemen wanneer nieuwe gegevens worden gegenereerd.
-
AI verantwoordelijk gebruiken
Veel van de gegevens die in de loop der jaren zijn verzameld, zijn onnauwkeurig, afwijkend of verouderd. Bovendien zijn AI-algoritmen en -logica niet altijd transparant, waardoor het moeilijk is om precies te weten hoe het inzichten en resultaten genereert. Het is belangrijk om ervoor te zorgen dat AI niet de uiteindelijke besluitvormer is in gevallen waarin bepaalde personen oneerlijk kunnen worden behandeld, vanwege de afwijking in de gegevens die worden gebruikt. Meer informatie over verantwoordelijke AI.
-
Beleid voor het gebruik van generatieve AI definiëren
Zorg ervoor dat werknemers en partners het beleid van je organisatie voor het gebruik van generatieve AI-hulpprogramma's begrijpen. Het is vooral belangrijk dat personen geen vertrouwelijke en gevoelige gegevens in generatieve AI-prompts plakken, omdat het risico bestaat dat die gegevens openbaar worden.
De toekomst van AI voor cyberbeveiliging
De rol van AI voor beveiliging blijft voortdurend groeien. De komende jaren kunnen beveiligingsprofessionals er rekening mee houden dat:
- AI beter wordt in het detecteren van cyberbedreigingen en minder fout-positieven zal genereren.
- Teams voor beveiligingsbewerkingen hun meest tijdrovende werk zullen automatiseren naarmate AI beter wordt in het reageren op en beperken van een grotere verscheidenheid aan cyberaanvallen.
- Organisaties AI gebruiken om beveiligingsproblemen op te lossen en de beveiligingspostuur te verbeteren.
- Beveiligingsprofessionals nog altijd in een grote rol zullen spelen.
- Mensen zullen meer strategische taken op zich nemen, zoals het aanpakken van de meest complexe beveiligingsincidenten en proactieve opsporing van cyberbedreigingen.
Niet alleen de beveiligingscommunity zal effectiever worden met AI. Cyberaanvallers investeren ook in AI en zullen deze technologie waarschijnlijk gebruiken om:
- Grote hoeveelheden wachtwoorden tegelijk kraken.
- Geavanceerde phishing- campagnes te maken die moeilijk te onderscheiden zijn van legitieme e-mailberichten.
- Malware ontwikkelen die zeer moeilijk te detecteren is.
Naarmate kwaadwillenden geavanceerdere AI integreren in hun cyberaanvalsmethoden, wordt het nog belangrijker voor de beveiligingsgemeenschap om te investeren in AI om deze cyberbedreigingen voor te blijven.
AI-beveiligingsoplossingen
Organisaties worden geconfronteerd met een groeiend aantal cyberaanvallen met een steeds groter aanvalsoppervlak. Bijblijven kan overweldigend zijn voor cyberbeveiligingsprofessionals, vooral gezien het tekort aan geschikt personeel. Doordat AI meer vervelende, eenvoudige taken overneemt, zal het werk van beveiligingsprofessionals bevredigender en strategischer worden. Organisaties kunnen zich voorbereiden op een toekomst met meer door AI gestuurde cyberaanvallen, door AI nu al te integreren in beveiligingsbewerkingen. Begin met een strategie en investeer vervolgens in hulpprogramma's die de grootste kans bieden om je te helpen je grootste actuele beveiligingsuitdagingen aan te pakken.
Meer informatie over Microsoft Beveiliging
Microsoft Copilot voor Beveiliging
Stel beveiligingsteams in staat om verborgen patronen te ontdekken en sneller te reageren op incidenten met generatieve AI.
Detectie en reactie op identiteitsbedreigingen (Identity threat detection and response of ITDR)
Profiteer van uitgebreide beveiliging voor al je identiteiten en identiteitsinfrastructuur.
Microsoft Defender-bedreigingsinformatie
Moderne cyberbedreigingen en hun infrastructuur ontdekken en elimineren met dynamische bedreigingsinformatie.
Microsoft Defender voor Cloud
De beveiligingspostuur versterken, workloads beveiligen en veilige toepassingen ontwikkelen.
Microsoft Defender voor Eindpunt
Cyberaanvallen snel stoppen, beveiligingsresources schalen en de verdediging op netwerkapparaten ontwikkelen.
Microsoft Sentinel
Cyberbedreigingen in je hele onderneming herkennen en tegenhouden met intelligente beveiligingsanalyses.
Beveiliging transformeren met AI
Leer in deze aflevering van The Defender’s Watch hoe AI een krachtversterker voor beveiligingsteams wordt.
Aanvallen in realtime verstoren | Microsoft
Leer in deze aflevering van The Defender’s Watch hoe XDR AI gebruikt om cyberaanvallen automatisch te verstoren.
Veelgestelde vragen
-
AI voor cyberbeveiliging maakt gebruik van AI voor het analyseren en correleren van gegevens over gebeurtenissen en cyberbedreigingen uit meerdere bronnen en zet deze om in duidelijke en bruikbare inzichten die beveiligingsanalisten kunnen gebruiken voor verder onderzoek en het beperken van cyberaanvallen. Als een cyberaanval voldoet aan bepaalde criteria die door het beveiligingsteam zijn gedefinieerd, kan AI de reactie automatiseren en de cyberaanval of het virus isoleren en verwijderen.
-
AI wordt gebruikt in veel aspecten van beveiliging, waaronder identiteitsbeveiliging, eindpuntbeveiliging, cloudbeveiliging, bescherming van persoonsgegevens, detectie van cyberbedreigingen en incidentonderzoek en -reactie.
-
Een goed voorbeeld van AI voor beveiliging is het gebruik van machine learning-algoritmen om gebruikersgedrag te analyseren om patronen te identificeren. Door te begrijpen wat normaal is, kunnen deze systemen afwijkend gedrag detecteren dat mogelijk een indicator van een cyberaanval is. In een ander voorbeeld gebruiken beveiligingsprofessionals generatieve AI om een vraag te stellen over een specifiek incident of een specifieke omgeving en krijgen ze een diagram of tekst in natuurlijke taal terug die meer context en inzichten biedt uit meerdere gegevensbronnen.
-
Machine learning is een subset van AI die patronen detecteert in enorme hoeveelheden gegevens. Beveiligingssystemen die gebruikmaken van machine learning, kunnen in de loop van de tijd leren wat de typische verkeerspatronen en gebruikersacties binnen een organisatie zijn en bepalen wanneer er iets ongebruikelijks gebeurt. Ze kunnen ook gebeurtenissen uit verschillende systemen evalueren die op zichzelf onschuldig lijken, maar samen een risico vormen.
-
AI voor beveiliging biedt veel voordelen voor bedrijven, waaronder:
Kortere reactietijden bij incidenten.
Nauwkeurigere en snellere detectie van cyberbedreigingen.
Automatische reactie op bepaalde bekende cyberbedreigingen.
Beveiligingsprofessionals kunnen zich richten op proactieve taken.
Verbetering van de beveiligingspostuur.
Eenvoudige rapportage.
Het vergroten van de vaardigheden van analisten.
Microsoft 365 volgen