Wprowadzanie innowacji w zakresie zabezpieczeń i odporności

LLM może pomóc cyberobrońcom zbierać i analizować dane w celu znalezienia wzorców i trendów w cyberzagrożeniach. Mogą również dodawać kontekst do analizy zagrożeń przy użyciu informacji z różnych źródeł i wykonywać zadania techniczne, takie jak odtwarzanie i analiza złośliwego oprogramowania. 

Modele LLM mogą pomóc cyberobrońcom w obsłudze i automatyzowaniu reagowania na zdarzenia zagrażające bezpieczeństwu i odzyskiwanie, w tym w klasyfikacji zdarzeń, zawierania, rozwiązywania problemów, analizy i odzyskiwania. Mogą podsumowywać zdarzenia i generować skrypty automatyzacji odpowiedzi, koordynować zespoły oraz dokumentować i przekazywać szczegóły zdarzenia oraz akcje. Moduły LLM mogą również pomóc nam uczyć się na podstawie zdarzeń i udostępniać sugestie ulepszeń w zakresie zapobiegania i ograniczania ryzyka. 

Modele LLM mogą monitorować i wykrywać zdarzenia zabezpieczeń w sieciach, systemach, aplikacjach i danych. Mogą analizować dane, generować alerty z priorytetami oraz dostarczać informacje kontekstowe na potrzeby badania i reagowania. Modele LLM mogą również analizować stan środowisk wielu chmur, tworząc kompleksowe mapy zasobów, szacować potencjalny wpływ i oferować sugestie dotyczące ograniczania ryzyka. Mogą one być przydatne do wykrywania wyłudzania informacji przez analizowanie zawartości wiadomości e-mail i identyfikowanie wzorców tekstowych, anomalii i podejrzanego języka wskazującego na próby wyłudzania informacji. 

Modele LLM mogą automatyzować i ulepszać testowanie i walidację zabezpieczeń, w tym testowanie penetracyjne, skanowanie luk w zabezpieczeniach, analizę kodu i inspekcję konfiguracji. Generują i wykonują przypadki testowe, oceniają i raportują wyniki oraz oferują sugestie dotyczące korygowania. Modele LLM mogą tworzyć niestandardowe aplikacje i narzędzia dla określonych scenariuszy, automatyzować powtarzające się zadania i obsługiwać sporadyczne lub ad hoc zadania wymagające ręcznej interwencji. 

Moduły LLM mogą pomóc cyberobrońcom w tworzeniu atrakcyjnej i spersonalizowanej zawartości oraz scenariuszy na potrzeby świadomości zabezpieczeń i edukacji. Mogą oceniać poziom wiedzy i umiejętności związanych z zabezpieczeniami odbiorców docelowych, przekazywać opinie i wskazówki oraz generować realistyczne i adaptacyjne ćwiczenia cybernetyczne oraz symulacje na potrzeby trenowania i testowania. 

Modele LLM mogą pomóc w automatyzowaniu działań związanych z zarządzaniem zabezpieczeniami, ryzykiem i zgodnością, w tym opracowywania i wymuszania zasad, oceny ryzyka/zarządzania, inspekcji i zapewniania zgodności oraz raportowania. Mogą dostosować działania do celów biznesowych oraz udostępniać metryki zabezpieczeń i pulpity nawigacyjne na potrzeby pomiaru wydajności. Mogą również identyfikować luki i problemy oraz oferować rekomendacje w celu poprawy stanu zabezpieczeń organizacji, określania priorytetów luk w zabezpieczeniach i identyfikowania sugestii dotyczących korygowania.