AI สำหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์คืออะไร
AI สําหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่กําหนดไว้
AI สําหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ใช้ AI ในการวิเคราะห์และเชื่อมโยงข้อมูลเหตุการณ์และภัยคุกคามทางไซเบอร์ในหลายแหล่งข้อมูล เปลี่ยนเป็นข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนและดําเนินการได้ที่ผู้เชี่ยวชาญด้านการรักษาความปลอดภัยใช้สําหรับการตรวจสอบ การตอบสนอง และการรายงานเพิ่มเติม หากการโจมตีทางไซเบอร์ตรงตามเกณฑ์ที่กําหนดโดยทีมการรักษาความปลอดภัย AI สามารถทําให้การตอบสนองเป็นอัตโนมัติและแยกแอสเซทที่ได้รับผลกระทบ AI สร้างสรรค์จะก้าวไปอีกขั้นโดยการสร้างข้อความภาษาธรรมชาติ รูปภาพ และเนื้อหาอื่นๆ ต้นฉบับตามรูปแบบในข้อมูลที่มีอยู่
วิวัฒนาการของ AI สําหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์
ชุมชนด้านการรักษาความปลอดภัยได้ใช้ AI สําหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ตั้งแต่อย่างน้อยช่วงปลายทศวรรษ 1980 ที่มีความก้าวหน้าของเทคโนโลยีหลักต่อไปนี้:
- ในตอนต้น ทีมการรักษาความปลอดภัยใช้ระบบตามกฎที่ทริกเกอร์การแจ้งเตือนตามพารามิเตอร์ที่กําหนดไว้
- เริ่มตั้งแต่ช่วงต้นทศวรรษ 2000 ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง ชุดย่อยของ AI ที่วิเคราะห์และเรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ทําให้ทีมปฏิบัติการสามารถทําความเข้าใจรูปแบบปริมาณการใช้งานทั่วไปและการดําเนินการของผู้ใช้ทั่วทั้งองค์กรเพื่อระบุและตอบสนองเมื่อมีบางอย่างผิดปกติเกิดขึ้น
- การปรับปรุงล่าสุดใน AI คือ AI สร้างสรรค์ ซึ่งสร้างเนื้อหาใหม่ตามโครงสร้างของข้อมูลที่มีอยู่ ผู้คนโต้ตอบกับระบบเหล่านี้โดยใช้ภาษาธรรมชาติ ซึ่งช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการรักษาความปลอดภัยสามารถเจาะลึกคําถามที่เฉพาะเจาะจงได้โดยไม่ต้องใช้ภาษาคิวรี
แต่ไม่ใช่เพียงทีมรักษาความปลอดภัยเท่านั้นที่ใช้ AI ผู้โจมตีทางไซเบอร์ ไม่ว่าจะเป็นตัวแสดงรัฐชาติ องค์กรอาชญากรรมขนาดใหญ่ หรือบุคคลอาจใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อประโยชน์ของพวกเขา ตัวแสดงที่ไม่ดีจะรบกวนระบบ AI และใช้ AI เพื่อเลียนแบบบุคคลที่ถูกต้องตามกฎหมาย ทําให้การโจมตีทางไซเบอร์เป็นอัตโนมัติ และปรับใช้ AI เพื่อช่วยค้นคว้าและระบุเป้าหมาย การโจมตีทางไซเบอร์ นอกจากนี้ยังมีความเสี่ยงที่บุคคลจะวางข้อมูลที่ละเอียดอ่อนลงในพร้อมท์ AI และทําให้ข้อมูลรั่วไหลไปยังสาธารณะโดยไม่ได้ตั้งใจ
ผลกระทบของ AI สร้างสรรค์ในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์
AI สร้างสรรค์ยังคงอยู่ในช่วงแรกๆ และเพิ่งได้รับการแนะนำในการรักษาความปลอดภัยด้วยการประกาศของ Copilot สำหรับการรักษาความปลอดภัย ซึ่งอาจลดความซับซ้อนของการรักษาความปลอดภัยสำหรับนักวิเคราะห์และผู้เชี่ยวชาญด้านการรักษาความปลอดภัยอื่นๆ โดย:
- การสังเคราะห์ข้อมูลลงในคําแนะนําและข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดําเนินการได้พร้อมบริบทที่เหมาะสมเพื่อช่วยเป็นแนวทางในการตรวจสอบเหตุการณ์
- การสร้างรายงานและงานนําเสนอที่มนุษย์สามารถอ่านได้ที่นักวิเคราะห์สามารถใช้เพื่อช่วยให้ผู้อื่นในองค์กรเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้น
- การตอบคําถามเกี่ยวกับเหตุการณ์หรือช่องโหว่ในภาษาธรรมชาติหรือกราฟิก
เนื่องจากชุมชนการรักษาความปลอดภัยสร้าง AI สร้างสรรค์ในผลิตภัณฑ์และโซลูชันด้านการรักษาความปลอดภัย สิ่งสําคัญคือต้องสร้างอย่างมีความรับผิดชอบ ผู้คนจําเป็นต้องทราบว่าระบบใหม่เคารพความเป็นส่วนตัว เชื่อถือได้ และมีปลอดภัย ความเที่ยงตรงและความเป็นจริงเป็นปัญหาที่ทราบกันดีเกี่ยวกับโมเดล AI ที่สร้างในปัจจุบัน แต่เมื่อเทคโนโลยีได้รับการปรับปรุง ก็จะช่วยให้องค์กรรู้เท่าทันภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
AI สําหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ทํางานอย่างไร
AI สําหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ทํางานโดยการประเมินข้อมูลจํานวนมากในหลายแหล่งข้อมูลเพื่อระบุรูปแบบของกิจกรรมทั่วทั้งองค์กร เช่น เวลาและสถานที่ที่ผู้คนลงชื่อเข้าใช้ ปริมาณการใช้งาน อุปกรณ์และแอปในคลาวด์ที่พนักงานใช้ เมื่อเข้าใจแล้วว่าสิ่งใดปกติ AI จะสามารถระบุพฤติกรรมที่ผิดปกติที่อาจจําเป็นต้องตรวจสอบได้ เพื่อรักษาความเป็นส่วนตัว ข้อมูลขององค์กรจะไม่ถูกใช้สําหรับผลลัพธ์ AI ที่องค์กรอื่น แต่ AI จะใช้ข่าวกรองเกี่ยวกับภัยคุกคามส่วนกลางที่สังเคราะห์จากหลายองค์กรแทน
AI ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเรียนรู้อย่างต่อเนื่องตามข้อมูลที่ระบบประเมิน เมื่อ AI สร้างสรรค์ระบุภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่รู้จักบางอย่าง เช่น มัลแวร์ ระบบจะสามารถช่วยการวิเคราะห์ภัยคุกคามตามบริบทและทําให้เข้าใจได้ง่ายขึ้นโดยการสร้างข้อความหรือรูปภาพใหม่เพื่ออธิบายสิ่งที่เกิดขึ้น
ผู้คนยังคงเป็นสิ่งสําคัญอย่างยิ่งต่อการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ แต่ AI จะช่วยให้พวกเขาเพิ่มทักษะ รวมถึงระบุและแก้ไขภัยคุกคามได้เร็วขึ้น
รูปแบบการใช้การรักษาความปลอดภัย AI
แทนที่จะแทนที่ผู้เชี่ยวชาญด้านการรักษาความปลอดภัย AI จะมีประสิทธิภาพมากที่สุดเมื่อใช้เพื่อช่วยให้พวกเขาทํางานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น รูปแบบการใช้ทั่วไปสําหรับการรักษาความปลอดภัยของ AI คือ:
-
ระบบบริหารจัดการตัวตนและการเข้าถึงทรัพยากร
AI ใช้สําหรับระบบบริหารจัดการตัวตนและการเข้าถึงทรัพยากร (IAM) เพื่อทําความเข้าใจรูปแบบในพฤติกรรมการลงชื่อเข้าใช้ของผู้ใช้ รวมถึงตรวจหาและแสดงพฤติกรรมที่ผิดปกติสําหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการรักษาความปลอดภัยเพื่อติดตามผล นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อกำหนดให้มีการรับรองความถูกต้องด้วยสองปัจจัยหรือรีเซ็ตรหัสผ่านโดยอัตโนมัติเมื่อตรงตามเงื่อนไขบางอย่าง และถ้าจําเป็น อาจบล็อกผู้ใช้ไม่ให้ลงชื่อเข้าใช้ หากมีเหตุผลที่เชื่อว่าบัญชีถูกโจมตี
-
การรักษาความปลอดภัยและการจัดการปลายทาง
AI ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการรักษาความปลอดภัยระบุปลายทางทั้งหมดที่ถูกใช้ภายในองค์กร และช่วยให้อัปเดตอยู่เสมอด้วยระบบปฏิบัติการและโซลูชันการรักษาความปลอดภัยล่าสุด AI ยังสามารถช่วยเปิดเผยมัลแวร์และหลักฐานอื่นๆ ของการโจมตีทางไซเบอร์กับอุปกรณ์ขององค์กร
-
การรักษาความปลอดภัยในคลาวด์
องค์กรส่วนใหญ่ลงทุนอย่างมากในระบบคลาวด์ พวกเขาจัดการโครงสร้างพื้นฐานที่ผู้ให้บริการระบบคลาวด์อย่างน้อยหนึ่งรายและใช้แอปในคลาวด์จากผู้จําหน่ายต่างๆ AI ช่วยให้ทีมสามารถมองเห็นความเสี่ยงและช่องโหว่ในทรัพย์สินแบบมัลติคลาวด์ได้
-
การตรวจหาภัยคุกคามทางไซเบอร์
โซลูชันhttps://www.microsoft.com/th-th/security/business/security-101/what-is-xdrการตรวจหาและการตอบสนองแบบขยาย (XDR)และSecurity Information and Event Management (SIEM) ช่วยให้ทีมการรักษาความปลอดภัยเปิดเผยภัยคุกคามทางไซเบอร์ทั่วทั้งองค์กร เมื่อต้องการทําเช่นนี้ ทั้งสองโซลูชันใช้ AI เป็นอย่างมาก โซลูชัน XDR จะตรวจสอบปลายทาง อีเมล ข้อมูลประจําตัว และแอปในคลาวด์สําหรับพฤติกรรมที่ผิดปกติและแสดงเหตุการณ์ไปยังทีมหรือตอบสนองโดยอัตโนมัติ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับกฎที่กําหนดโดยการดําเนินการรักษาความปลอดภัย โซลูชัน SIEM ใช้ AI เพื่อรวมสัญญาณจากทั่วทั้งองค์กร ซึ่งทำให้ทีมสามารถมองเห็นสิ่งที่เกิดขึ้นได้ดียิ่งขึ้น
-
การปกป้องข้อมูล
ทีมการรักษาความปลอดภัยใช้ AI เพื่อระบุและติดป้ายชื่อข้อมูลที่ละเอียดอ่อนทั่วทั้งสภาพแวดล้อม ไม่ว่าจะอยู่ในโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรหรือในแอปคลาวด์ นอกจากนี้ AI ยังสามารถช่วยตรวจหาเมื่อมีบุคคลพยายามย้ายข้อมูลออกจากบริษัทและบล็อกการดําเนินการหรือระบุปัญหาให้กับทีมการรักษาความปลอดภัย
-
การตรวจสอบและการตอบสนองเหตุการณ์
ระหว่างการตอบสนองต่อเหตุการณ์ ผู้เชี่ยวชาญด้านการรักษาความปลอดภัยต้องเรียงลําดับตามภูเขาข้อมูลเพื่อเปิดเผยการโจมตีทางไซเบอร์ที่อาจเกิดขึ้น AI ช่วยระบุและเชื่อมโยงเหตุการณ์ที่มีประโยชน์มากที่สุดในหลายแหล่งข้อมูล ซึ่งช่วยประหยัดเวลาอันมีค่าของผู้เชี่ยวชาญ AI สร้างสรรค์ช่วยให้การตรวจสอบง่ายขึ้นโดยการแปลการวิเคราะห์เป็นภาษาธรรมชาติและการตอบคําถามด้วยภาษาธรรมชาติ
ประโยชน์ของการรักษาความปลอดภัย AI
ด้วยจํานวนภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่เพิ่มขึ้น การเพิ่มปริมาณข้อมูล และการขยายพื้นผิวการโจมตีทางไซเบอร์ มีหลายวิธีที่ AI ช่วยให้ทีมปฏิบัติการด้านการรักษาความปลอดภัยมีประสิทธิภาพมากขึ้น
-
ตรวจหาภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่สําคัญได้เร็วขึ้น
โซลูชันการรักษาความปลอดภัยจํานวนมาก เช่น SIEM หรือ XDR บันทึกเหตุการณ์นับพันที่บ่งชี้ถึงลักษณะการทํางานที่อาจผิดปกติ แม้ว่าเหตุการณ์ส่วนใหญ่เหล่านี้จะไม่มีอันตราย แต่บางเหตุการณ์ก็ไม่ได้เป็นเช่นนั้น และความเสี่ยงที่จะพลาดภัยคุกคามทางไซเบอร์อาจมีมหาศาล AI ช่วยระบุเหตุการณ์ที่มีความสําคัญอย่างแท้จริง นอกจากนี้ยังช่วยตรวจหาพฤติกรรมที่อาจดูไม่น่าสงสัยด้วยตนเอง แต่เมื่อเชื่อมโยงกับกิจกรรมอื่นๆ จะแสดงถึงภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่อาจเกิดขึ้น
-
ลดความซับซ้อนของการรายงาน
เครื่องมือที่ใช้ AI สร้างสรรค์สามารถดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลหลายแหล่งเพื่อสร้างรายงานที่เข้าใจง่ายที่ผู้เชี่ยวชาญด้านการรักษาความปลอดภัยสามารถแชร์กับผู้อื่นในองค์กรได้อย่างรวดเร็ว
-
ระบุช่องโหว่
AI ช่วยตรวจหาความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น เช่น อุปกรณ์ที่ไม่รู้จักและแอปในคลาวด์ ระบบปฏิบัติการที่ล้าสมัย หรือข้อมูลที่ละเอียดอ่อนที่ไม่ได้รับการป้องกัน
-
ช่วยนักวิเคราะห์พัฒนาทักษะของพวกเขา
เนื่องจาก AI สร้างสรรค์ช่วยแปลข้อมูลและการวิเคราะห์ภัยคุกคามทางไซเบอร์เป็นภาษาธรรมชาติ นักวิเคราะห์ที่มีทักษะทางเทคนิคไม่มากนักจึงสามารถทํางานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น AI สร้างสรรค์ช่วยระบุขั้นตอนการแก้ไข ซึ่งช่วยให้สมาชิกทีมใหม่สามารถเรียนรู้วิธีตอบสนองต่อการโจมตีทางไซเบอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
-
ให้การวิเคราะห์และข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับภัยคุกคามทางไซเบอร์
โดยทั่วไปแล้วผู้โจมตีทางไซเบอร์ที่มีความซับซ้อนจะพยายามหลบเลี่ยงการตรวจจับโดยการย้ายข้อมูลประจำตัว อุปกรณ์ แอป และโครงสร้างพื้นฐาน เนื่องจาก AI สามารถประมวลผลข้อมูลจํานวนมากจากแหล่งข้อมูลต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว จึงสามารถช่วยระบุพฤติกรรมที่น่าสงสัยนี้และจัดลําดับความสําคัญว่าผู้เชี่ยวชาญด้านภัยคุกคามทางไซเบอร์คนใดควรให้ความสนใจ
-
การรักษาความปลอดภัย AI สําหรับการตรวจหาและการป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์
หนึ่งในการใช้งาน AI ที่สําคัญที่สุดสําหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์คือการตรวจหาและป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์ มีหลายวิธีที่อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องและ AI ช่วยระบุและป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์:
- โมเดลการเรียนรู้ที่มีการควบคุมใช้ข้อมูลที่มีป้ายชื่อและจัดประเภทเพื่อช่วยฝึกระบบ ตัวอย่างเช่น มัลแวร์ที่ทราบบางตัวมีลายเซ็นที่ไม่ซ้ำกัน ซึ่งทําให้แตกต่างจากการโจมตีทางไซเบอร์ประเภทอื่นๆ
- ในการเรียนรู้ที่ไม่มีการควบคุม อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจะระบุรูปแบบในข้อมูลที่ยังไม่ได้ติดป้ายชื่อ นี่คือวิธีที่ AI ตรวจหาภัยคุกคามทางไซเบอร์ขั้นสูงหรือที่เกิดขึ้นใหม่ที่ไม่มีลายเซ็นที่รู้จัก โดยจะมองหากิจกรรมที่อยู่นอกบรรทัดฐาน หรือมองหารูปแบบที่เลียนแบบการโจมตีทางไซเบอร์อื่นๆ
- ด้วยการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้และเอนทิตี ระบบจะประเมินรูปแบบปริมาณการใช้งานของผู้ใช้เพื่อทําความเข้าใจลักษณะการทำงานที่รู้จักเพื่อให้สามารถระบุเมื่อผู้ใช้ทําสิ่งที่ไม่คาดคิดหรือน่าสงสัย ซึ่งอาจบ่งชี้ถึงช่องโหว่ของบัญชี
- ระบบ AI ยังใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อวิเคราะห์แหล่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น โซเชียลมีเดียเพื่อสร้างข่าวกรองเกี่ยวกับภัยคุกคาม
เครื่องมือการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ขับเคลื่อนโดย AI คืออะไร
AI ได้รวมเข้ากับเครื่องมือการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์หลายตัวเพื่อช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพ ตัวอย่างบางส่วน ได้แก่:
- ไฟร์วอลล์และ AI รุ่นใหม่: ไฟร์วอลล์แบบดั้งเดิมทําการตัดสินใจเกี่ยวกับการอนุญาตหรือการบล็อกปริมาณการใช้งานตามกฎที่กําหนดโดยผู้ดูแลระบบ ไฟร์วอลล์รุ่นใหม่ก้าวไกลกว่าความสามารถเหล่านี้ โดยใช้ AI เพื่อเจาะลึกข้อมูลข่าวกรองเกี่ยวกับภัยคุกคามเพื่อช่วยระบุภัยคุกคามทางไซเบอร์ใหม่
- โซลูชันการรักษาความปลอดภัยปลายทางที่ปรับปรุงโดย AI: โซลูชันการรักษาความปลอดภัยปลายทางใช้ AI เพื่อระบุช่องโหว่ปลายทาง เช่น ระบบปฏิบัติการที่ล้าสมัย นอกจากนี้ AI ยังสามารถช่วยตรวจหาว่ามีมัลแวร์ติดตั้งในอุปกรณ์หรือมีข้อมูลจํานวนผิดปกติรั่วไหลไปยังหรือออกจากปลายทาง และ AI สามารถช่วยหยุดการโจมตีทางไซเบอร์ปลายทางโดยการแยกปลายทางจากส่วนที่เหลือของสภาพแวดล้อมดิจิทัล
- ระบบการป้องกันและการตรวจหาการบุกรุกเครือข่ายที่ขับเคลื่อนโดย AI: เครื่องมือเหล่านี้จะตรวจสอบปริมาณการใช้งานเพื่อเปิดเผยผู้ใช้ที่ไม่ได้รับอนุญาตที่กําลังพยายามแทรกซึมเข้าไปในองค์กรผ่านเครือข่าย AI ช่วยให้ระบบเหล่านี้ประมวลผลข้อมูลได้เร็วขึ้นเพื่อระบุและบล็อกผู้โจมตีทางไซเบอร์ก่อนที่จะทําความเสียหายมากเกินไป
- โซลูชันการรักษาความปลอดภัยในระบบคลาวด์และ AI: เนื่องจากองค์กรจํานวนมากใช้ระบบคลาวด์หลายระบบสําหรับโครงสร้างพื้นฐานและแอป ดังนั้นจึงเป็นเรื่องยากที่จะติดตามภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่ย้ายไปมาระหว่างระบบคลาวด์และแอปต่างๆ AI ช่วยการรักษาความปลอดภัยในระบบคลาวด์ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลเหล่านี้ทั้งหมดเพื่อระบุช่องโหว่และการโจมตีทางไซเบอร์ที่อาจเกิดขึ้น
- การรักษาความปลอดภัยอุปกรณ์อินเทอร์เน็ตในทุกสิ่ง (IoT) ด้วย AI: เช่นเดียวกับปลายทางและแอป องค์กรมักจะมีอุปกรณ์ IoT จํานวนมากที่อาจเป็นเวกเตอร์การโจมตีทางไซเบอร์ AI ช่วยตรวจหาภัยคุกคามทางไซเบอร์กับอุปกรณ์ IoT เดียวและเปิดเผยรูปแบบของกิจกรรมที่น่าสงสัยในอุปกรณ์ IoT หลายเครื่อง
- XDR และ SIEM: โซลูชัน XDR และ SIEM ดึงข้อมูลจากผลิตภัณฑ์การรักษาความปลอดภัย ไฟล์บันทึก และแหล่งข้อมูลภายนอกหลายรายการเพื่อช่วยให้นักวิเคราะห์เข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นในสภาพแวดล้อมของตน AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดนี้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจน
แนวทางปฏิบัติสําหรับ AI สําหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์
การใช้ AI เพื่อสนับสนุนการดําเนินการรักษาความปลอดภัยจะใช้การวางแผนและการใช้งานอย่างรอบคอบ แต่ด้วยวิธีการที่เหมาะสม คุณสามารถแนะนําเครื่องมือที่ทําให้การปรับปรุงประสิทธิภาพการทํางานและสมาธิของทีมของคุณมีความหมาย
-
พัฒนากลยุทธ์
มีผลิตภัณฑ์ AI และโซลูชันจำนวนมากสําหรับใช้ในด้านการรักษาความปลอดภัย แต่ไม่ใช่ทั้งหมดจะเหมาะสําหรับองค์กรของคุณ สิ่งสำคัญคือโซลูชัน AI ของคุณจะต้องทำงานร่วมกันได้ดีกับสถาปัตยกรรมการรักษาความปลอดภัยของคุณ ไม่เช่นนั้นโซลูชันเหล่านั้นอาจสร้างงานให้กับทีมของคุณมากขึ้น พิจารณาความท้าทายด้านการรักษาความปลอดภัยที่ใหญ่ที่สุดของคุณก่อน จากนั้นระบุโซลูชัน AI ที่จะช่วยคุณแก้ไขปัญหาเหล่านั้น ใช้เวลาในการพัฒนาแผนสําหรับการรวม AI เข้ากับกระบวนการและระบบปัจจุบันของคุณ
-
รวมเครื่องมือการรักษาความปลอดภัยของคุณ
AI สําหรับการรักษาความปลอดภัยจะมีประสิทธิภาพมากที่สุดเมื่อสามารถวิเคราะห์ข้อมูลทั่วทั้งองค์กรได้ การทำเช่นนี้เป็นเรื่องท้าทาย ถ้าเครื่องมือของคุณทํางานแบบแยกส่วน ลงทุนในเครื่องมือที่ทํางานกับสภาพแวดล้อมปัจจุบันของคุณและทํางานร่วมกันได้อย่างราบรื่น เช่น โซลูชัน XDR และ SIEM แบบรวม หรือถ้าจําเป็น ให้จัดสรรเวลาและทรัพยากรสําหรับทีมของคุณเพื่อรวมเครื่องมือ เพื่อให้คุณสามารถมองเห็นได้อย่างสมบูรณ์ทั่วทั้งทรัพย์สินทางดิจิทัลของคุณ
-
จัดการความเป็นส่วนตัวและคุณภาพข้อมูล
ระบบ AI ทําการตัดสินใจและให้ข้อมูลเชิงลึกตามข้อมูลที่ใช้ในการฝึกและดําเนินการ หากมีข้อผิดพลาดในข้อมูลหรือข้อมูลเสียหาย AI จะส่งข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ดีและทําการตัดสินใจที่ไม่ดี ในระหว่างการวางแผนของคุณ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีกระบวนการในการล้างข้อมูลและปกป้องความเป็นส่วนตัว
-
ทดสอบระบบ AI ของคุณอย่างต่อเนื่อง
หลังจากการใช้งาน การทดสอบระบบของคุณเป็นประจําจะช่วยให้คุณระบุอคติหรือปัญหาด้านคุณภาพเมื่อมีการสร้างข้อมูลใหม่
-
ใช้ AI อย่างมีจริยธรรม
ข้อมูลจํานวนมากที่สะสมในช่วงหลายปีที่ผ่านมาไม่ถูกต้อง อคติ หรือล้าสมัย ยิ่งไปกว่านั้น อัลกอริทึมและตรรกะ AI จะไม่โปร่งใสเสมอไป ซึ่งทําให้ยากต่อการทราบวิธีการสร้างข้อมูลเชิงลึกและผลลัพธ์ สิ่งสําคัญคือต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่า AI ไม่ใช่ผู้มีอํานาจตัดสินใจขั้นสุดท้ายในอินสแตนซ์ที่อาจปฏิบัติต่อบุคคลบางคนอย่างไม่เป็นธรรม เนื่องจากอคติในข้อมูลที่ใช้ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI ที่รับผิดชอบ
-
กําหนดนโยบายสําหรับการใช้ AI สร้างสรรค์
ตรวจสอบให้แน่ใจว่าพนักงานและคู่ค้าเข้าใจนโยบายขององค์กรของคุณสําหรับการใช้เครื่องมือ AI สร้างสรรค์ เป็นสิ่งสําคัญอย่างยิ่งที่บุคคลจะไม่วางข้อมูลที่เป็นความลับและละเอียดอ่อนลงในพร้อมท์ AI สร้างสรรค์ เนื่องจากมีความเสี่ยงที่ข้อมูลอาจกลายเป็นสาธารณะ
อนาคตของ AI สําหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์
บทบาทของ AI สําหรับการรักษาความปลอดภัยจะยังคงเติบโตต่อไป ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ผู้เชี่ยวชาญด้านการรักษาความปลอดภัยสามารถคาดว่า:
- AI จะทํางานได้ดียิ่งขึ้นในการตรวจหาภัยคุกคามทางไซเบอร์ด้วยผลลัพธ์ที่ผิดน้อยลง
- ทีมปฏิบัติการรักษาความปลอดภัยจะทําให้งานที่น่าเบื่อเป็นแบบอัตโนมัติมากขึ้น เนื่องจาก AI ตอบสนองและลดประเภทของการโจมตีทางไซเบอร์ที่หลากหลายได้ดียิ่งขึ้น
- องค์กรจะใช้ AI เพื่อช่วยแก้ไขช่องโหว่และปรับปรุงเสถียรภาพการรักษาความปลอดภัย
- ผู้เชี่ยวชาญด้านการรักษาความปลอดภัยจะยังคงมีความต้องการสูง
- ผู้คนจะมีบทบาทเชิงกลยุทธ์มากขึ้น เช่น การจัดการเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยที่ซับซ้อนที่สุดและการไล่ล่าภัยคุกคามทางไซเบอร์เชิงรุก
ไม่ใช่เพียงชุมชนการรักษาความปลอดภัยเท่านั้นที่จะมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วย AI นอกจากนี้ผู้โจมตีทางไซเบอร์ยังลงทุนใน AI และมีแนวโน้มที่จะใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อ:
- ถอดรหัสของรหัสผ่านจํานวนมากในครั้งเดียว
- สร้างแคมเปญ ฟิชชิ่ง ที่ซับซ้อนที่ยากต่อการแยกความแตกต่างจากอีเมลของแท้
- พัฒนามัลแวร์ที่ตรวจหาได้ยากอย่างไม่น่าเชื่อ
เนื่องจากตัวแสดงที่ไม่ดีได้รวม AI ที่ซับซ้อนมากขึ้นลงในวิธีการโจมตีทางไซเบอร์ ดังนั้นจึงกลายเป็นสิ่งจําเป็นมากยิ่งขึ้นสําหรับชุมชนการรักษาความปลอดภัยที่จะลงทุนใน AI เพื่อรู้เท่าทันภัยคุกคามทางไซเบอร์เหล่านี้
โซลูชันการรักษาความปลอดภัย AI
องค์กรต้องเผชิญกับภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ที่มีพื้นผิวการโจมตีทางไซเบอร์ที่ขยายตัว การติดตามอาจเป็นเรื่องยุ่งยากสําหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อขาดแคลนผู้ที่มีความสามารถ ด้วยการทำงานที่ใช้ทักษะต่ำและน่าเบื่อมากขึ้น AI สัญญาว่าจะทําให้งานของผู้เชี่ยวชาญด้านการรักษาความปลอดภัยเป็นที่พึงพอใจและเป็นเชิงกลยุทธ์มากขึ้น องค์กรสามารถเริ่มเตรียมพร้อมสําหรับอนาคตด้วยการโจมตีทางไซเบอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI มากขึ้นโดยการรวม AI เข้ากับการดําเนินการรักษาความปลอดภัยในตอนนี้ เริ่มต้นด้วยกลยุทธ์ แล้วลงทุนในเครื่องมือที่มีแนวโน้มที่จะช่วยคุณจัดการกับความท้าทายด้านการรักษาความปลอดภัยที่ใหญ่ที่สุดของคุณในวันนี้
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Microsoft Security
Microsoft Copilot สำหรับการรักษาความปลอดภัย
เพิ่มศักยภาพให้กับทีมการรักษาความปลอดภัยเพื่อตรวจหารูปแบบที่ซ่อนอยู่และตอบสนองต่อเหตุการณ์ได้เร็วขึ้นด้วย AI สร้างสรรค์
การตรวจหาและการตอบสนองต่อภัยคุกคามข้อมูลประจำตัว (ITDR)
รับการป้องกันที่ครอบคลุมสำหรับข้อมูลประจำตัวและโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลประจำตัวทั้งหมดของคุณ
Microsoft Defender Threat Intelligence
เปิดเผยและกําจัดภัยคุกคามทางไซเบอร์สมัยใหม่และโครงสร้างพื้นฐานของภัยเหล่านั้นโดยใช้ข่าวกรองเกี่ยวกับภัยคุกคามแบบไดนามิก
Microsoft Defender for Cloud
เสริมสร้างเสถียรภาพการรักษาความปลอดภัย ปกป้องปริมาณงาน และพัฒนาแอปพลิเคชันที่ปลอดภัย
Microsoft Defender for Endpoint
หยุดการโจมตีทางไซเบอร์อย่างรวดเร็ว ปรับขนาดแหล่งข้อมูลการรักษาความปลอดภัย และพัฒนาการป้องกันในอุปกรณ์เครือข่ายต่างๆ
Microsoft Sentinel
มองเห็นและยับยั้งภัยคุกคามทางไซเบอร์ทั่วทั้งองค์กรของคุณด้วยการวิเคราะห์การรักษาความปลอดภัยอัจฉริยะ
การเปลี่ยนแปลงการรักษาความปลอดภัยด้วย AI
ในตอนนี้ของ The Defender’s Watch คุณจะได้เรียนรู้วิธีที่ AI จะเป็นตัวช่วยสําหรับทีมการรักษาความปลอดภัย
การขัดขวางการโจมตีในเวลาจริง | Microsoft
ในตอนนี้ของ The Defender’s Watch คุณจะได้เรียนรู้วิธีที่ XDR ใช้ AI เพื่อขัดขวางการโจมตีทางไซเบอร์โดยอัตโนมัติ
คำถามที่ถามบ่อย
-
AI สําหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ใช้ AI เพื่อวิเคราะห์และเชื่อมโยงข้อมูลเหตุการณ์และภัยคุกคามทางไซเบอร์ในหลายแหล่งข้อมูล และเปลี่ยนให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนและดําเนินการได้ที่นักวิเคราะห์ความปลอดภัยใช้สําหรับการตรวจสอบเพิ่มเติมและการลดปัญหาด้านการโจมตีทางไซเบอร์ หากการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ตรงตามเกณฑ์ที่กําหนดโดยทีมรักษาความปลอดภัย AI สามารถทําให้การตอบสนอง แยก และลบการโจมตีทางไซเบอร์หรือไวรัสออกได้โดยอัตโนมัติ
-
มีการใช้ AI ในหลายแง่มุมของการรักษาความปลอดภัย รวมถึงการป้องกันข้อมูลประจําตัว การป้องกันปลายทาง การรักษาความปลอดภัยในคลาวด์ การป้องกันข้อมูล การตรวจหาภัยคุกคามทางไซเบอร์ และการตรวจสอบและการตอบสนองเหตุการณ์
-
ตัวอย่างที่ดีอย่างหนึ่งของ AI สําหรับการรักษาความปลอดภัยคือการใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้เพื่อระบุรูปแบบ โดยการทําความเข้าใจเกี่ยวกับสิ่งที่ปกติ ระบบเหล่านี้สามารถตรวจหาลักษณะการทํางานที่ผิดปกติซึ่งอาจเป็นตัวบ่งชี้ของการโจมตีทางไซเบอร์ อีกตัวอย่างหนึ่ง ผู้เชี่ยวชาญด้านการรักษาความปลอดภัยใช้ AI สร้างสรรค์เพื่อถามคําถามเกี่ยวกับเหตุการณ์หรือสภาพแวดล้อมที่เฉพาะเจาะจง และได้รับไดอะแกรมหรือข้อความภาษาธรรมชาติที่มีบริบทและข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมจากหลายแหล่งข้อมูล
-
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นชุดย่อยของ AI ที่ตรวจหารูปแบบจากข้อมูลจํานวนมาก เมื่อเวลาผ่านไป ระบบความปลอดภัยที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องสามารถเรียนรู้รูปแบบปริมาณการใช้งานทั่วไปและการดําเนินการของผู้ใช้ในองค์กร และระบุเมื่อมีบางสิ่งที่ผิดปกติเกิดขึ้น นอกจากนี้ยังสามารถประเมินเหตุการณ์จากระบบที่แตกต่างกันหลายระบบที่อาจดูไม่มีอันตราย แต่เมื่ออยู่ร่วมกันจะมีความเสี่ยง
-
AI สําหรับการรักษาความปลอดภัยมีประโยชน์จำนวนมากสําหรับธุรกิจ รวมถึง:
ลดเวลาการตอบสนองต่อเหตุการณ์
ตรวจหาภัยคุกคามทางไซเบอร์เร็วขึ้นและแม่นยํามากขึ้น
ตอบสนองอัตโนมัติสําหรับภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่ทราบบางอย่าง
เพิ่มผู้เชี่ยวชาญด้านการรักษาความปลอดภัยเพื่อมุ่งเน้นไปที่งานเชิงรุก
ปรับปรุงเสถียรภาพการรักษาความปลอดภัย
ลดความซับซ้อนของการรายงาน
ช่วยให้นักวิเคราะห์เพิ่มทักษะ
ติดตาม Microsoft 365