Trace Id is missing
Pređi na glavni sadržaj
Microsoft bezbednost

Šta je to AI za kibernetičku bezbednost?

Saznajte više o tome kako veštačka inteligencija pomaže organizacijama da automatizuju zadatke, otkrivaju kibernetičke pretnje i brzo i efikasno reaguju na incidente.
Istražite Microsoft Copilot za bezbednost

Definicija veštačke inteligencije za kibernetičku bezbednost

AI za kibernetičku bezbednost koristi veštačku inteligenciju da analizira i poveže podatke o događajima i kibernetičkim pretnjama u više izvora, pretvarajući ih u jasne i delotvorne uvide koje stručnjaci za bezbednost koriste za dalju istragu, odgovor i izveštavanje. Ako kibernetički napad ispunjava određene kriterijume definisane od strane bezbednosnog tima, AI može automatizovati odgovor i izolovati ugrožena sredstva. Generativna AI ide korak dalje tako što proizvodi originalni tekst na prirodnom jeziku, slike i drugi sadržaj na osnovu obrazaca u postojećim podacima.

Evolucija veštačke inteligencije za kibernetičku bezbednost

Bezbednosne zajednice koriste AI za kibernetičku bezbednost najmanje od kasnih 1980-ih sa sledećim ključnim tehnološkim napretkom:

  • U početku su bezbednosni timovi koristili sisteme zasnovane na pravilima koji su pokretali upozorenja na osnovu parametara koje su definisali.
  • Počevši od ranih 2000-ih, napredak u mašinskom učenju, podskupu veštačke inteligencije koja analizira i uči iz velikih skupova podataka, omogućio je operativnim timovima da razumeju tipične obrasce saobraćaja i radnje korisnika širom organizacije da identifikuju i reaguju kada se nešto neobično desi.
  • Najnovije poboljšanje u AI je generativni AI, koji kreira novi sadržaj na osnovu strukture postojećih podataka. Ljudi komuniciraju sa ovim sistemima koristeći prirodni jezik, omogućavajući profesionalcima za bezbednost da zarone duboko u vrlo specifična pitanja bez upotrebe jezika upita. 

Ali ne koriste samo bezbednosni timovi. Kibernetički napadači, bez obzira na to da li su akteri nacionalne države, velika kriminalna preduzeća ili pojedinci, takođe mogu da iskoriste veštačku inteligenciju u svoju korist. Loši akteri inficiraju sisteme veštačke inteligencije, koriste veštačku inteligenciju za lažno predstavljanje legitimnih ljudi, automatizuju svoje kibernetičke napade i primenjuju AI da pomognu u istraživanju i identifikaciji ciljeva kibernetičkih napada. Takođe postoji rizik da će ljudi nalepiti osetljive podatke u AI upite i slučajno procuriti podatke u javnost. 

Uticaj generativne veštačke inteligencije u kibernetičkoj bezbednosti

Generativni AI je i dalje u ranim fazama i tek je nedavno uvedena u bezbednost uz objavuCopilot za bezbednost. On ima potencijal da radikalno pojednostavi bezbednost za analitičare i druge stručnjake za bezbednost tako što:

  • Sintetizovanje podataka u preporuke i uvide koji se mogu preduzeti sa odgovarajućim kontekstom koji će pomoći u vođenju istrage incidenta.
  • Kreiranje izveštaja i prezentacija čitljivih za ljude koje analitičari mogu koristiti da pomognu drugima u organizaciji da razumeju šta se dešava.
  • Odgovaranje na pitanja o incidentu ili ranjivosti na prirodnom jeziku ili grafičkim prikazima.  

Pošto bezbednosna zajednica ugrađuje generativnu veštačku inteligenciju u bezbednosne proizvode i rešenja, biće važno da je izgradimo odgovorno. Ljudi moraju da znaju da novi sistemi poštuju privatnost i da su pouzdani i bezbedni. Tačnost i istinitost su poznati problemi sa trenutnim generativnim AI modelima, ali kako se tehnologija bude poboljšavala, to će pomoći organizacijama da budu ispred kibernetičkih pretnji koje pokreće veštačka inteligencija. 

Kako funkcioniše veštačka inteligencija za kibernetičku bezbednost?

AI za kibernetičku bezbednost funkcioniše tako što procenjuje ogromne količine podataka iz više izvora da bi se identifikovali obrasci aktivnosti u celoj organizaciji, kao što su kada i gde se ljudi prijavljuju, obim saobraćaja i uređaji i aplikacije u oblaku koje zaposleni koriste. Kada shvati šta je tipično, može da identifikuje anomalno ponašanje koje bi možda trebalo da se istraži. Da bi se održala privatnost, podaci organizacije se ne koriste za AI izlaz u drugim organizacijama. Umesto toga, AI koristi obaveštajne podatke o globalnim pretnjama sintetisane iz više organizacija.

AI koristi algoritme mašinskog učenja za kontinuirano učenje na osnovu podataka koje sistem procenjuje. Kada generativni AI identifikuje određene poznate kibernetičke pretnje, kao što je malver, može pomoći u kontekstualizaciji analize pretnji i olakšati razumevanje generisanjem novog teksta ili slika za opisivanje onoga što se dešava.

Ljudi su i dalje od važnog značaja za kibernetičku bezbednost, ali AI im pomaže da unaprede svoje veštine i brže identifikuju i rešavaju pretnje.

Slučajevi upotrebe AI bezbednosti

Umesto da zameni profesionalce za bezbednost, veštačka inteligencija je najefikasnija kada se koristi da im pomogne da efikasnije obavljaju svoj posao. Neki uobičajeni slučajevi korišćenja za AI bezbednost su:

  • Upravljanje identitetom i pristupom

    AI se koristi za upravljanje identitetom i pristupom (IAM) za razumevanje obrazaca ponašanja korisnika pri prijavljivanju i otkrivanje anomalnog ponašanja koje profesionalci za bezbednost mogu da prate. Takođe se može koristiti za automatsko prisiljavanje dvostruke potvrde identiteta ili uspostavljanje početnih vrednosti lozinke kada se ispune određeni uslovi. A ako je potrebno, može blokirati korisnika da se prijavi ako postoji razlog da se veruje da je nalog kompromitovan.

  • Sigurnost i upravljanje krajnjim tačkama

    AI pomaže profesionalcima za bezbednost da identifikuju sve krajnje tačke koje se koriste u organizaciji i pomaže im da budu ažurirane najnovijim operativnim sistemima i bezbednosnim rešenjima. AI takođe može da pomogne u otkrivanju malvera i drugih dokaza o kibernetičkom napadu na uređaje organizacije.

  • Bezbednost u oblaku

    Većina organizacija je mnogo uložena u oblak. Oni upravljaju infrastrukturom kod jednog ili više dobavljača usluga u oblaku i koriste aplikacije u oblaku različitih dobavljača. Veštačka inteligencija pomaže timovima da steknu uvid u rizike i ranjivosti širom okruženja sa više oblaka.

  • Otkrivanje kibernetičkih pretnji

    Rešenja za prošireno otkrivanje i reagovanje (XDR) i bezbednosne informacije i upravljanje događajima (SIEM) pomažu bezbednosnim timovima da otkriju kibernetičke pretnje u celom preduzeću. Da bi se to postiglo, oba rešenja se u velikoj meri oslanjaju na AI. XDR rešenja nadgledaju krajnje tačke, e-poruke, identitete i aplikacije u oblaku za anomalno ponašanje i površinske incidente timu ili automatski reaguju u zavisnosti od pravila definisanih bezbednosnim operacijama. SIEM rešenja koriste veštačku inteligenciju da agregiraju signale iz celog preduzeća, dajući timovima bolju vidljivost onoga što se dešava. 

  • Zaštita informacija

    Bezbednosni timovi koriste veštačku inteligenciju da identifikuju i obeležavaju osetljive podatke širom okruženja, bilo da su smešteni u infrastrukturi organizacije ili u aplikaciji u oblaku. AI takođe može pomoći da se otkrije kada neko pokušava da premesti podatke iz preduzeća i da blokira radnju ili pokrene problem bezbednosnom timu.

  • Ispitivanje incidenta i odgovor

    Tokom reagovanja na incident, stručnjaci za bezbednost moraju da sortiraju brdo podataka da bi otkrili potencijalne kibernetičke napade. AI pomaže u identifikaciji i korelaciji najkorisnijih događaja u više izvora podataka, štedeći profesionalcima dragoceno vreme. Generativni AI još više pojednostavljuje istragu tako što prevodi analizu na prirodni jezik i odgovara na pitanja, takođe na prirodnom jeziku.

Pogodnosti AI bezbednosti

Uz sve veći broj kibernetičkih pretnji, sve veće količine podataka i sve veću površinu kibernetičkog napada, postoji nekoliko načina na koje AI pomaže timovima za bezbednosne operacije da budu efikasniji.

  • Brže otkriva kritične kibernetički pretnje

    Mnoga bezbednosna rešenja, kao što su SIEM ili XDR, evidentiraju hiljade i hiljade događaja koji ukazuju na potencijalno anomalno ponašanje. Iako je velika većina ovih događaja bezopasna, neki nisu, a rizik od propuštanja potencijalne kibernetičke pretnje može biti ogroman. AI pomaže da se identifikuju incidenti koji su zaista važni. Takođe pomaže u otkrivanju ponašanja koje samo po sebi možda ne izgleda sumnjivo, ali kada je u korelaciji sa drugim aktivnostima, ukazuje na potencijalnu kibernetičku pretnju.

  • Pojednostavljuje izveštavanje

    Alatke koje koriste generativni AI mogu da izvuku informacije iz nekoliko izvora podataka kako bi kreirali lako razumljive izveštaje koje profesionalci za bezbednost mogu brzo da dele sa drugima u organizaciji.

  • Identifikovanje ranjivosti

    AI pomaže u otkrivanju potencijalnih rizika kao što su nepoznati uređaji i aplikacije u oblaku, zastareli operativni sistemi ili nezaštićeni osetljivi podaci.

  • Pomaže analitičarima da razviju veštine

    Pošto generativni AI pomaže u prevođenju podataka o kibernetičkoj pretnji i analize na prirodni jezik, analitičari sa manje tehničkih veština mogu biti produktivniji. Generativni AI pomaže u identifikaciji koraka oporavka, omogućavajući novim članovima tima da brzo nauče kako da efikasno odgovore na kibernetičke napade. 

  • Pruža analizu i uvide kibernetičke pretnje

    Sofisticirani kibernetički napadači obično pokušavaju da izbegnu otkrivanje krećući se kroz različite identitete, uređaje, aplikacije i infrastrukturu. Pošto veštačka inteligencija može brzo da obradi mnogo podataka iz različitih izvora, može pomoći u identifikaciji ovog sumnjivog ponašanja i određivanju prioriteta na koje profesionalci za kibernetičku bezbednost treba da obrate pažnju.

AI bezbednost za otkrivanje i sprečavanje kibernetičke pretnje

Jedna od najkritičnijih upotreba veštačke inteligencije za kibernetičku bezbednost je otkrivanje i sprečavanje kibernetičke pretnji. Postoji nekoliko načina na koje algoritmi mašinskog učenja i veštačka inteligencija pomažu u identifikaciji i sprečavanju kibernetičkih pretnji:

  • Modeli učenja pod nadzorom koriste označene i poverljive podatke da pomognu u obučavanju sistema. Na primer, određeni poznati malver ima jedinstvene potpise koji ga razlikuju od drugih vrsta kibernetičkih napada.
  • U učenju bez nadzora, algoritmi mašinskog učenja identifikuju obrasce u podacima koji nisu označeni. Ovako AI otkriva napredne ili nove kibernetičke pretnje koje nemaju poznate potpise. Oni traže aktivnosti koje su izvan norme ili traže obrasce koji oponašaju druge kibernetičke napade.
  • Pomoću analitike ponašanja korisnika i entiteta, sistemi procenjuju obrasce saobraćaja korisnika da bi razumeli poznata ponašanja kako bi mogli da identifikuju kada korisnik uradi nešto neočekivano ili sumnjivo, što bi moglo da ukaže na ugrožavanje naloga.
  • Sistemi veštačke inteligencije takođe koriste obradu prirodnog jezika za analizu nestrukturiranih izvora podataka kao što su društveni mediji da bi generisali obaveštavanje o pretnjama.

Šta su to alatke za kibernetičku bezbednost koji koristi veštačku inteligenciju?

AI je integrisana u nekoliko alatki za kibernetičku bezbednost kako bi se poboljšala njihova efikasnost. Nekoliko primera su:

  • Zaštitni zidovi i veštačka inteligencija sledeće generacije: Tradicionalni zaštitni zidovi donose odluke o dozvoljavanju ili blokiranju saobraćaja na osnovu pravila koja definiše administrator. Zaštitni zidovi sledeće generacije prevazilaze ove mogućnosti, koristeći veštačku inteligenciju za korišćenje podataka obaveštajnih podataka o pretnjama kako bi pomogli u identifikaciji novih kibernetičkih pretnji.
  • AI poboljšanja rešenja za bezbednost krajnjih tačaka: Bezbednosna rešenja krajnjih tačaka koriste veštačku inteligenciju da identifikuju ranjivosti krajnje tačke, kao što je zastareli operativni sistem. AI takođe može pomoći da se otkrije da li je malver instaliran na uređaju ili ako se neobične količine podataka eksfiltriraju na krajnju tačku ili sa krajnje tačke. A AI može pomoći u zaustavljanju kibernetičkih napada na krajnju tačku izolovanjem krajnje tačke od ostatka digitalnog okruženja.
  • Sistemi za otkrivanje i prevenciju upada u mrežu vođeni veštačkom inteligencijom: Ove alatke nadgledaju mrežni saobraćaj da bi otkrili neovlašćene korisnike koji pokušavaju da se infiltriraju u organizaciju preko mreže. AI pomaže ovim sistemima da brže obrađuju podatke da identifikuju i blokiraju kibernetičke napadače pre nego što naprave previše štete.
  • AI i rešenja za bezbednost u oblaku: Pošto toliko organizacija koristi više oblaka za svoju infrastrukturu i aplikacije, može biti teško pratiti kibernetičke pretnje koje se kreću kroz različite oblake i aplikacije. AI pomaže sa bezbednosti u oblaku analiziranjem podataka iz svih ovih izvora radi identifikovanja ranjivosti i potencijalnih kibernetičkih napada.
  • Obezbeđivanje Internet stvari (IoT) uređaja sa veštačkom inteligencijom: Slično kao krajnje tačke i aplikacije, organizacije obično imaju mnogo IoT uređaja koji su potencijalni vektori kibernetičkog napada. AI pomaže u otkrivanju kibernetičkih pretnji protiv bilo kog pojedinačnog IoT uređaja i takođe otkriva obrasce sumnjivih aktivnosti na više IoT uređaja.
  • XDR i SIEM: XDR i SIEM rešenja izvlače informacije iz više bezbednosnih proizvoda, datoteka evidencije i eksternih izvora kako bi pomogli analitičarima da shvate šta se dešava u njihovom okruženju. AI pomaže da se svi ovi podaci sintetišu u jasne uvide.

Najbolje prakse za AI za kibernetičku bezbednost

Korišćenje veštačke inteligencije za podršku bezbednosnim operacijama zahteva pažljivo planiranje i primenu, ali sa pravim pristupom možete uvesti alatke koje značajno poboljšavaju operativnu efikasnost i dobrobit vašeg tima.

  • Razvijte strategiju

    Postoje brojni AI proizvodi i rešenja za korišćenje u bezbednosti, ali neće svi biti pravi za vašu organizaciju. Važno je da se vaša AI rešenja dobro integrišu jedno sa drugim i vašom bezbednosnom arhitekturom ili će na kraju kreirati više posla za vaš tim. Prvo razmotrite svoje najveće bezbednosne izazove, a zatim identifikujte rešenja veštačke inteligencije koja će vam pomoći da rešite te probleme. Odvojite vreme da razvijete plan za integraciju veštačke inteligencije u vaše trenutne procese i sisteme.

  • Integrišite bezbednosne alatke

    AI za bezbednost je najefikasniji kada može da analizira podatke u celoj organizaciji. Ovo je izazovno ako vaše alatke rade na silosima. Ulažite u alatke koje rade sa trenutnim okruženjem i nesmetano rade zajedno, kao što su integrisana XDR i SIEM rešenja. Ili, ako je potrebno, dodelite vreme i resurse svom timu da integriše alatke, tako da dobijete potpunu vidljivost u celoj digitalnoj imovini.

  • Upravljanje privatnošću i kvalitetom podataka

    Sistemi veštačke inteligencije donose odluke i pružaju uvid na osnovu podataka koji se koriste za obuku i upravljanje njima. Ako postoje greške u podacima ili su oštećeni, AI će dati loš uvid i doneti loše odluke. Tokom planiranja, uverite se da imate procese za čišćenje podataka i zaštitu privatnosti.

  • Neprekidno testirajte AI sisteme

    Nakon primene, redovno testiranje vaših sistema će vam pomoći da identifikujete probleme sa pristrasnošću ili kvalitetom kako se generišu novi podaci.

  • Koristite AI etički

    Mnogi podaci koji su akumulirani tokom godina su netačni, pristrasni ili zastareli. Povrh toga, AI algoritmi i logika nisu uvek transparentni, što otežava tačno saznanje kako generiše uvide i rezultate. Važno je da se uverite da AI nije donosilac konačne odluke u slučajevima kada može nepravedno tretirati određene pojedince zbog pristrasnosti u podacima koje koristi. Saznajte više o odgovornoj veštačkoj inteligenciji.

  • Definišite smernice za korišćenje generativne veštačke inteligencije

    Uverite se da zaposleni i partneri razumeju smernice vaše organizacije za korišćenje generativnih AI alatki. Posebno je važno da ljudi ne lepe poverljive i osetljive podatke u generativne AI upite jer postoji rizik da podaci postanu javni.

Budućnost veštačke inteligencije za kibernetičku bezbednost

Uloga veštačke inteligencije za bezbednost će samo nastaviti da raste. Tokom narednih godina, stručnjaci za bezbednost mogu da predvide da:

  • AI će postati bolji u otkrivanju kibernetičkih pretnji sa manje lažnih pozitivnih rezultata. 
  • Timovi za bezbednosne operacije će automatizovati svoj dosadniji posao kako AI bude sve bolji u reagovanju i ublažavanju većeg broja vrsta kibernetičkih napada.
  • Organizacije će koristiti veštačku inteligenciju da pomognu u rešavanju ranjivosti i poboljšanju stanja bezbednosti. 
  • Stručnjaci za bezbednost će i dalje biti veoma traženi.
  • Ljudi će preuzeti više strateških uloga, kao što su rešavanje najsloženijih bezbednosnih incidenata i proaktivna potraga za kibernetičkim pretnjama. 

Nije samo bezbednosna zajednica ta koja će postati efikasnija sa veštačkom inteligencijom. KIbernetički napadači takođe ulažu u veštačku inteligenciju i verovatno će koristiti ovu tehnologiju za:

  • Razbijte velike količine lozinki odjednom.  
  • Kreirajte sofisticirane phishing kampanje koje se teško razlikuju od originalnih e-poruka.
  • Razvijte zlonamerni softver koji je neverovatno teško otkriti. 

Kako loši akteri integrišu sofisticiraniju veštačku inteligenciju u svoje metode kibernetičkih napada, to će postati još veći imperativ za bezbednosnu zajednicu da investira u veštačku inteligenciju kako bi bila ispred ovih kibernetičkih pretnji.

AI bezbednosna rešenja

Organizacije se suočavaju sa sve većim brojem kibernetičkih pretnji sa sve većom površinom kibernetičkog napada. Praćenje može biti ogromno za profesionalce za kibernetičku bezbednost, posebno s obzirom na nedostatak talenata. Ako preuzmete više zamornih zadataka niskih veština, veštačka inteligencija obećava da će posao profesionalaca za bezbednost učiniti zadovoljavajućim i strateškim. Organizacije mogu da počnu da se pripremaju za budućnost sa više kibernetičkih napada vođenih veštačkom inteligencijom tako što će sada ugraditi AI u bezbednosne operacije. Počnite sa strategijom, a zatim investirajte u alatke koje će vam najverovatnije pomoći u rešavanju vaših najvećih bezbednosnih izazova danas.

Saznajte više o Microsoft bezbednosti

Microsoft Copilot za bezbednost

Osposobite bezbednosne timove da otkriju skrivene obrasce i brže reaguju na incidente pomoću generativne veštačke inteligencije.

Saznajte više

Zaštita i odgovori od pretnji po identitet (ITDR)

Nabavite sveobuhvatnu zaštitu za sve identitete i infrastrukturu identiteta.

Saznajte više

Informacije o pretnjama za Microsoft Defender

Otkrivajte i uklanjajte savremene sajber pretnje i njihovu infrastrukturu uz dinamičko obaveštavanje o pretnjama.

Saznajte više

Microsoft Defender za oblak

Ojačajte svoje bezbednosno držanje, zaštitite radna opterećenja i razvijte bezbedne aplikacije.

Saznajte više

Microsoft Defender za krajnju tačku

Brzo zaustavite kibernetičke napade, podesite razmeru bezbednosnih resursa i razvijte odbranu na svim mrežnim uređajima.

Saznajte više

Microsoft Sentinel

Pregledajte i zaustavite kibernetičke pretnje u celom preduzeću pomoću analitike inteligentne bezbednosti.

Saznajte više

Transformacija sigurnosti uz AI

U ovoj epizodi „The Defender’s Watch“ saznajte kako će AI biti množilac sile za bezbednosne timove.

Pogledajte odmah

Ometanje napada u realnom vremenu | Microsoft

U ovoj epizodi „The Defender’s Watch“, saznajte kako XDR koristi AI za automatsko ometanje kibernetičkih napada.

Pogledajte odmah

Najčešća pitanja

  • AI za kibernetičku bezbednost koristi AI za analizu i korelaciju podataka o događajima i kibernetičkim pretnjama u više izvora, pretvarajući ih u jasne i delotvorne uvide koje bezbednosni analitičari koriste za dalju istragu i ublažavanje kibernetičkog napada. Ako kibernetički napad ispunjava određene kriterijume definisane od strane bezbednosnog tima, AI može automatizovati odgovor i izolovati i ukloniti kibernetičkog napadača ili virus.

  • AI se koristi u mnogim aspektima bezbednosti, uključujući zaštitu identiteta, zaštitu krajnjih tačaka, bezbednost u oblaku, zaštitu podataka, otkrivanje kibernetičkih pretnji i ispitivanje incidenta i odgovor. 

  • Jedan sjajan primer veštačke inteligencije za bezbednost je korišćenje algoritama mašinskog učenja za analizu ponašanja korisnika da bi se identifikovali obrasci. Razumevanjem šta je normalno, ovi sistemi mogu da otkriju anomalno ponašanje koje može biti pokazatelj kibernetičkog napada. U drugom primeru, stručnjaci za bezbednost koriste generativni AI da postave pitanje o određenom incidentu ili okruženju i dobiju dijagram ili tekst na prirodnom jeziku koji pruža više konteksta i uvida iz više izvora podataka.

  • Mašinsko učenje je podskup veštačke inteligencije koja detektuje obrasce iz ogromnih količina podataka. Bezbednosni sistemi koji koriste mašinsko učenje vremenom su u stanju da nauče koji su tipični obrasci saobraćaja i radnje korisnika u celoj organizaciji i da identifikuju kada se desi nešto neobično. Oni takođe mogu da procene događaje iz nekoliko različitih sistema koji sami po sebi mogu izgledati bezazleni, ali zajedno predstavljaju rizik.

  • AI za bezbednost nudi mnoge pogodnosti za preduzeća, uključujući:

    • Smanjuju se vremena odgovora na incident.

    • Brže i preciznije otkrivanje kibernetičkih pretnji.

    • Automatizovanje odgovora za određene poznate kibernetičke pretnje.

    • Oslobađanje stručnjaka za bezbednost da se fokusiraju na proaktivne zadatke.

    • Poboljšanje stanja bezbednosti.

    • Pojednostavljuje izveštavanje.

    • Pomaganje analitičarima da povećaju svoje veštine. 

Pratite Microsoft 365