Hvordan kan generativ kunstig intelligens bruges i cybersikkerhed?

Indledning

Generativ AI – kunstig intelligens-systemer, der er i stand til at skabe nyt indhold eller forudsigelser – er ved at blive en transformerende kraft inden for cybersikkerhed. Værktøjer som OpenAIs GPT-4 har vist evnen til at analysere komplekse data og generere menneskelignende tekst, hvilket muliggør nye tilgange til at forsvare sig mod cybertrusler. Cybersikkerhedsprofessionelle og beslutningstagere på tværs af brancher undersøger, hvordan generativ AI kan styrke forsvaret mod udviklende angreb. Fra finans og sundhedspleje til detailhandel og offentlig forvaltning står organisationer i alle sektorer over for sofistikerede phishing-forsøg, malware og andre trusler, som generativ AI kan hjælpe med at imødegå. I denne hvidbog undersøger vi, hvordan generativ AI kan bruges inden for cybersikkerhed , og fremhæver virkelige applikationer, fremtidige muligheder og vigtige overvejelser for implementering.

Generativ AI adskiller sig fra traditionel analytisk AI ved ikke kun at opdage mønstre, men også ved at skabe indhold – uanset om det drejer sig om at simulere angreb for at træne forsvar eller producere naturlige sproglige forklaringer på komplekse sikkerhedsdata. Denne dobbelte funktion gør den til et tveægget sværd: den tilbyder kraftfulde nye defensive værktøjer, men trusselsaktører kan også udnytte den. De følgende afsnit udforsker en bred vifte af anvendelsesscenarier for generativ AI inden for cybersikkerhed, lige fra automatisering af phishing-detektion til forbedring af hændelsesrespons. Vi diskuterer også de fordele, som disse AI-innovationer lover, sammen med de risici (som AI-"hallucinationer" eller fjendtlig misbrug), som organisationer skal håndtere. Endelig giver vi praktiske tips, der kan hjælpe virksomheder med at evaluere og ansvarligt integrere generativ AI i deres cybersikkerhedsstrategier.

Generativ AI i cybersikkerhed: En oversigt

Generativ AI inden for cybersikkerhed refererer til AI-modeller – ofte store sprogmodeller eller andre neurale netværk – der kan generere indsigt, anbefalinger, kode eller endda syntetiske data til at hjælpe med sikkerhedsopgaver. I modsætning til rent prædiktive modeller kan generativ AI simulere scenarier og producere menneskeligt læsbare output (f.eks. rapporter, advarsler eller endda skadelig kodeeksempler) baseret på dens træningsdata. Denne funktion udnyttes til at forudsige, detektere og reagere på trusler på mere dynamiske måder end før ( Hvad er generativ AI inden for cybersikkerhed? - Palo Alto Networks ). For eksempel kan generative modeller analysere enorme logfiler eller trusselsinformationslagre og producere et kortfattet resumé eller en anbefalet handling, der fungerer næsten som en AI-"assistent" for sikkerhedsteams.

Tidlige implementeringer af generativ AI til cyberforsvar har vist lovende resultater. I 2023 introducerede Microsoft Security Copilot , en GPT-4-drevet assistent til sikkerhedsanalytikere, der kan hjælpe med at identificere brud og gennemgå de 65 billioner signaler, som Microsoft behandler dagligt ( Microsoft Security Copilot er en ny GPT-4 AI-assistent til cybersikkerhed | The Verge ). Analytikere kan give dette system en prompt i naturligt sprog (f.eks. "Opsummer alle sikkerhedshændelser i de sidste 24 timer" ), og copiloten vil producere et nyttigt narrativt resumé. Tilsvarende bruger Googles Threat Intelligence AI en generativ model kaldet Gemini til at muliggøre samtalesøgning gennem Googles enorme trusselsinformationsdatabase, hurtigt analysere mistænkelig kode og opsummere fund for at hjælpe malwarejægere ( Hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Disse eksempler illustrerer potentialet: generativ AI kan fordøje komplekse cybersikkerhedsdata i stor skala og præsentere indsigt i en tilgængelig form, hvilket fremskynder beslutningstagningen.

Samtidig kan generativ AI skabe yderst realistisk falsk indhold, hvilket er en velsignelse for simulering og træning (og desværre for angribere, der udvikler social engineering). Når vi går videre til specifikke anvendelsesscenarier, vil vi se, at generativ AI's evne til både at syntetisere og analysere information understøtter dens mange cybersikkerhedsapplikationer. Nedenfor dykker vi ned i centrale anvendelsesscenarier, der spænder over alt fra phishing-forebyggelse til sikker softwareudvikling, med eksempler på, hvordan hver enkelt anvendes på tværs af brancher.

Nøgleanvendelser af generativ kunstig intelligens inden for cybersikkerhed

Figur: Vigtige anvendelsesscenarier for generativ AI inden for cybersikkerhed omfatter AI-copiloter til sikkerhedsteams, analyse af kodesårbarhed, adaptiv trusselsdetektion, simulering af zero-day-angreb, forbedret biometrisk sikkerhed og phishing-detektion ( 6 anvendelsesscenarier for generativ AI inden for cybersikkerhed [+ eksempler] ).

Phishing-detektion og -forebyggelse

Phishing er fortsat en af ​​de mest udbredte cybertrusler, der narrer brugere til at klikke på ondsindede links eller afsløre loginoplysninger. Generativ AI anvendes til både at opdage phishing-forsøg og styrke brugeruddannelse for at forhindre vellykkede angreb. På den defensive side kan AI-modeller analysere e-mailindhold og afsenderadfærd for at få øje på subtile tegn på phishing, som regelbaserede filtre måske overser. Ved at lære af store datasæt af legitime versus falske e-mails kan en generativ model markere uregelmæssigheder i tone, formulering eller kontekst, der indikerer et fupnummer – selv når grammatik og stavning ikke længere afslører det. Faktisk bemærker forskere fra Palo Alto Networks, at generativ AI kan identificere "subtile tegn på phishing-e-mails, der ellers ville gå uopdaget hen", hvilket hjælper organisationer med at være et skridt foran svindlere ( Hvad er generativ AI i cybersikkerhed? - Palo Alto Networks ).

Sikkerhedsteams bruger også generativ AI til at simulere phishing-angreb til træning og analyse. For eksempel introducerede Ironscales et GPT-drevet phishing-simuleringsværktøj, der automatisk genererer falske phishing-e-mails, der er skræddersyet til en organisations medarbejdere ( Hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Disse AI-udformede e-mails afspejler de nyeste angribertaktikker og giver personalet realistisk øvelse i at spotte phishing-indhold. Sådan personlig træning er afgørende, da angriberne selv anvender AI til at skabe mere overbevisende lokkemidler. Det er værd at bemærke, at mens generativ AI kan producere meget polerede phishing-beskeder (dagene med let at opdage brudt engelsk er forbi), har forsvarere fundet ud af, at AI ikke er uovervindelig. I 2024 udførte IBM Security-forskere et eksperiment, der sammenlignede menneskeskrevne phishing-e-mails med AI-genererede, og "overraskende nok var AI-genererede e-mails stadig lette at opdage på trods af deres korrekte grammatik" ( 6 brugsscenarier for generativ AI i cybersikkerhed [+ eksempler] ). Dette antyder, at menneskelig intuition kombineret med AI-assisteret detektion stadig kan genkende subtile uoverensstemmelser eller metadatasignaler i AI-skrevne svindelnumre.

Generativ AI hjælper også med phishing-forsvar på andre måder. Modeller kan bruges til at generere automatiserede svar eller filtre , der tester mistænkelige e-mails. For eksempel kan et AI-system svare på en e-mail med bestemte forespørgsler for at bekræfte afsenderens legitimitet eller bruge en LLM til at analysere en e-mails links og vedhæftede filer i en sandkasse og derefter opsummere eventuelle ondsindede hensigter. NVIDIAs sikkerhedsplatform Morpheus demonstrerer AI's kraft på dette område – den bruger generative NLP-modeller til hurtigt at analysere og klassificere e-mails, og det blev konstateret, at den forbedrede spear-phishing-e-maildetektion med 21 % sammenlignet med traditionelle sikkerhedsværktøjer ( 6 brugsscenarier for generativ AI inden for cybersikkerhed [+ eksempler] ). Morpheus profilerer endda brugerkommunikationsmønstre for at registrere usædvanlig adfærd (f.eks. en bruger, der pludselig sender e-mails til mange eksterne adresser), hvilket kan indikere en kompromitteret konto, der sender phishing-e-mails.

I praksis begynder virksomheder på tværs af brancher at stole på AI til at filtrere e-mail- og webtrafik for social engineering-angreb. Finansvirksomheder bruger for eksempel generativ AI til at scanne kommunikation for forsøg på efterligning, der kan føre til elektronisk svindel, mens sundhedsudbydere anvender AI til at beskytte patientdata mod phishing-relaterede brud. Ved at generere realistiske phishing-scenarier og identificere kendetegnene ved ondsindede beskeder tilføjer generativ AI et stærkt lag til strategier til phishing-forebyggelse. Konklusionen er: AI kan hjælpe med at opdage og afvæbne phishing-angreb hurtigere og mere præcist, selvom angribere bruger den samme teknologi til at forbedre deres spil.

Malwaredetektion og trusselsanalyse

Moderne malware er i konstant udvikling – angribere genererer nye varianter eller tilslører kode for at omgå antivirussignaturer. Generativ AI tilbyder nye teknikker til både at detektere malware og forstå dens adfærd. Én tilgang er at bruge AI til at generere "onde tvillinger" af malware : sikkerhedsforskere kan indføre en kendt malware-prøve i en generativ model for at skabe mange muterede varianter af den pågældende malware. Ved at gøre det kan de effektivt forudse de justeringer, en angriber måtte foretage. Disse AI-genererede varianter kan derefter bruges til at træne antivirus- og indtrængningsdetektionssystemer, så selv modificerede versioner af malwaren genkendes i naturen ( 6 brugsscenarier for generativ AI i cybersikkerhed [+ eksempler] ). Denne proaktive strategi hjælper med at bryde den cyklus, hvor hackere ændrer deres malware en smule for at undgå detektering, og forsvarere skal kæmpe for at skrive nye signaturer hver gang. Som nævnt i en branchepodcast bruger sikkerhedseksperter nu generativ AI til at "simulere netværkstrafik og generere ondsindede nyttelast, der efterligner sofistikerede angreb" og stresstester deres forsvar mod en hel familie af trusler i stedet for en enkelt instans. Denne adaptive trusselsdetektion betyder, at sikkerhedsværktøjer bliver mere modstandsdygtige over for polymorf malware, der ellers ville slippe igennem.

Ud over detektion hjælper generativ AI med malwareanalyse og reverse engineering , som traditionelt er arbejdskrævende opgaver for trusselsanalytikere. Store sprogmodeller kan have til opgave at undersøge mistænkelig kode eller scripts og forklare i et letforståeligt sprog, hvad koden er beregnet til at gøre. Et eksempel fra den virkelige verden er VirusTotal Code Insight , en funktion fra Googles VirusTotal, der udnytter en generativ AI-model (Googles Sec-PaLM) til at producere naturligt sproglige opsummeringer af potentielt ondsindet kode ( Hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Det er i bund og grund "en type ChatGPT dedikeret til sikkerhedskodning", der fungerer som en AI-malwareanalytiker, der arbejder 24/7 for at hjælpe menneskelige analytikere med at forstå trusler ( 6 brugsscenarier for generativ AI i cybersikkerhed [+ eksempler] ). I stedet for at fordybe sig i ukendte scripts eller binær kode kan et medlem af sikkerhedsteamet få en øjeblikkelig forklaring fra AI'en - for eksempel: "Dette script forsøger at downloade en fil fra XYZ-serveren og derefter ændre systemindstillinger, hvilket indikerer malwareadfærd." Dette fremskynder responsen på hændelser dramatisk, da analytikere kan triage og forstå ny malware hurtigere end nogensinde før.

Generativ AI bruges også til at identificere malware i massive datasæt . Traditionelle antivirusprogrammer scanner filer for kendte signaturer, men en generativ model kan evaluere en fils egenskaber og endda forudsige, om den er skadelig baseret på lærte mønstre. Ved at analysere attributter fra milliarder af filer (skadelige og godartede) kan en AI muligvis opdage ondsindede hensigter, hvor der ikke findes nogen eksplicit signatur. For eksempel kan en generativ model markere en eksekverbar fil som mistænkelig, fordi dens adfærdsprofil "ligner" en lille variation af ransomware, den så under træning, selvom den binære fil er ny. Denne adfærdsbaserede detektion hjælper med at modvirke ny eller zero-day malware. Googles Threat Intelligence AI (en del af Chronicle/Mandiant) bruger angiveligt sin generative model til at analysere potentielt skadelig kode og "mere effektivt hjælpe sikkerhedsprofessionelle med at bekæmpe malware og andre typer trusler." ( How Can Generative AI Be Used in Cybersecurity? 10 Real-World Examples ).

På den anden side må vi erkende, at angribere også kan bruge generativ AI her – til automatisk at skabe malware, der tilpasser sig selv. Faktisk advarer sikkerhedseksperter om, at generativ AI kan hjælpe cyberkriminelle med at udvikle malware , der er sværere at opdage ( Hvad er generativ AI i cybersikkerhed? - Palo Alto Networks ). En AI-model kan instrueres i at morfe et stykke malware gentagne gange (ændre dets filstruktur, krypteringsmetoder osv.), indtil det omgår alle kendte antiviruskontroller. Denne fjendtlige brug er en voksende bekymring (undertiden omtalt som "AI-drevet malware" eller polymorf malware som en service). Vi vil diskutere sådanne risici senere, men det understreger, at generativ AI er et værktøj i dette kat-og-mus-spil, der bruges af både forsvarere og angribere.

Samlet set forbedrer generativ AI malware-forsvaret ved at gøre det muligt for sikkerhedsteams at tænke som en angriber – og dermed generere nye trusler og løsninger internt. Uanset om det drejer sig om at producere syntetisk malware for at forbedre detektionsraterne eller bruge AI til at forklare og inddæmme reel malware, der findes i netværk, gælder disse teknikker på tværs af brancher. En bank kan bruge AI-drevet malwareanalyse til hurtigt at analysere en mistænkelig makro i et regneark, mens en produktionsvirksomhed kan stole på AI til at opdage malware, der er rettet mod industrielle kontrolsystemer. Ved at supplere traditionel malwareanalyse med generativ AI kan organisationer reagere hurtigere og mere proaktivt end før på malwarekampagner.

Trusselsinformation og automatisering af analyse

Hver dag bombarderes organisationer med trusselsinformation – fra feeds af nyopdagede indikatorer for kompromittering (IOC'er) til analytikerrapporter om nye hackertaktikker. Udfordringen for sikkerhedsteams er at sortere i denne strøm af information og udtrække brugbar indsigt. Generativ AI har vist sig uvurderlig i automatiseringen af ​​analyse og forbrug af trusselsinformation . I stedet for manuelt at læse snesevis af rapporter eller databaseposter kan analytikere bruge AI til at opsummere og kontekstualisere trusselsinformation i maskinhastighed.

Et konkret eksempel er Googles Threat Intelligence- suite, som integrerer generativ AI (Gemini-modellen) med Googles store mængder trusselsdata fra Mandiant og VirusTotal. Denne AI leverer "konversationssøgning på tværs af Googles enorme lager af trusselsinformation" , hvilket giver brugerne mulighed for at stille naturlige spørgsmål om trusler og få destillerede svar ( Hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed? 10 eksempler fra den virkelige verden ). For eksempel kunne en analytiker spørge: "Har vi set malware relateret til Threat Group X, der er rettet mod vores branche?", og AI'en vil trække relevante oplysninger ud, måske med bemærkningen "Ja, Threat Group X var knyttet til en phishing-kampagne sidste måned ved hjælp af malware Y" sammen med et resumé af den pågældende malwares adfærd. Dette reducerer dramatisk den tid, det tager at indsamle indsigt, der ellers ville kræve forespørgsler på flere værktøjer eller læsning af lange rapporter.

Generativ AI kan også korrelere og opsummere trusselsudviklingstendenser . Den kan gennemgå tusindvis af sikkerhedsblogindlæg, nyheder om brud og dark web-chat og derefter generere et resumé af "denne uges største cybertrusler" til en CISO's briefing. Traditionelt krævede dette niveau af analyse og rapportering betydelig menneskelig indsats; nu kan en velafstemt model udarbejde det på få sekunder, hvor mennesker kun forfiner outputtet. Virksomheder som ZeroFox har udviklet FoxGPT , et generativt AI-værktøj, der er specielt designet til at "accelerere analysen og opsummeringen af ​​efterretninger på tværs af store datasæt", herunder skadeligt indhold og phishing-data ( Hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Ved at automatisere det tunge arbejde med at læse og krydsreferere data gør AI det muligt for trusselsefterretningsteams at fokusere på beslutningstagning og reaktion.

Et andet eksempel er samtalebaseret trusselsjagt . Forestil dig, at en sikkerhedsanalytiker interagerer med en AI-assistent: "Vis mig tegn på dataudvinding i de sidste 48 timer" eller "Hvad er de største nye sårbarheder, som angribere udnytter i denne uge?" AI'en kan fortolke forespørgslen, søge i interne logfiler eller eksterne efterretningskilder og svare med et klart svar eller endda en liste over relevante hændelser. Dette er ikke usandsynligt – moderne sikkerhedsinformations- og hændelsesstyringssystemer (SIEM) er begyndt at inkorporere forespørgsler på naturligt sprog. IBMs QRadar-sikkerhedssuite tilføjer for eksempel generative AI-funktioner i 2024 for at lade analytikere "stille […] specifikke spørgsmål om den opsummerede angrebssti" for en hændelse og få detaljerede svar. Den kan også "fortolke og opsummere yderst relevant trusselsinformation" ( Hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed? 10 eksempler fra den virkelige verden ). I bund og grund forvandler generativ AI bjerge af tekniske data til indsigt i chatstørrelse efter behov.

Dette har store konsekvenser på tværs af brancher. En sundhedsudbyder kan bruge AI til at holde sig opdateret om de seneste ransomware-grupper, der er rettet mod hospitaler, uden at skulle dedikere en analytiker til fuldtidsforskning. En detailvirksomheds SOC kan hurtigt opsummere nye POS-malwaretaktikker, når de briefer butikkernes IT-personale. Og i den offentlige sektor, hvor trusselsdata fra forskellige myndigheder skal syntetiseres, kan AI producere samlede rapporter, der fremhæver de vigtigste advarsler. Ved at automatisere indsamling og fortolkning af trusselsinformation hjælper generativ AI organisationer med at reagere hurtigere på nye trusler og reducerer risikoen for at overse kritiske advarsler, der er skjult i støjen.

Optimering af sikkerhedsoperationscenter (SOC)

Sikkerhedsoperationscentre er berygtede for alarmtræthed og en knusende mængde data. En typisk SOC-analytiker kan vade gennem tusindvis af alarmer og hændelser hver dag og undersøge potentielle hændelser. Generativ AI fungerer som en kraftmultiplikator i SOC'er ved at automatisere rutinearbejde, levere intelligente opsummeringer og endda orkestrere nogle svar. Målet er at optimere SOC-arbejdsgange, så menneskelige analytikere kan fokusere på de mest kritiske problemer, mens AI-copiloten håndterer resten.

En vigtig anvendelse er at bruge generativ AI som en "analytikers copilot" . Microsofts Security Copilot, som tidligere nævnt, eksemplificerer dette: den "er designet til at hjælpe en sikkerhedsanalytikers arbejde snarere end at erstatte det" og hjælpe med hændelsesundersøgelser og rapportering ( Microsoft Security Copilot er en ny GPT-4 AI-assistent til cybersikkerhed | The Verge ). I praksis betyder det, at en analytiker kan indtaste rådata – firewalllogfiler, en hændelsestidslinje eller en hændelsesbeskrivelse – og bede AI'en om at analysere dem eller opsummere dem. Copiloten kan muligvis udsende en fortælling som: "Det ser ud til, at et mistænkeligt login fra IP X lykkedes kl. 2:35 på server Y, efterfulgt af usædvanlige dataoverførsler, hvilket indikerer et potentielt brud på den pågældende server." Denne form for øjeblikkelig kontekstualisering er uvurderlig, når tiden er af afgørende betydning.

AI-copiloter hjælper også med at reducere byrden af ​​niveau 1-triage. Ifølge branchedata kan et sikkerhedsteam bruge 15 timer om ugen på blot at sortere omkring 22.000 advarsler og falske positiver ( 6 brugsscenarier for generativ AI inden for cybersikkerhed [+ eksempler] ). Med generativ AI kan mange af disse advarsler automatisk triages – AI'en kan afvise dem, der klart er godartede (med en given begrundelse), og fremhæve dem, der virkelig har brug for opmærksomhed, nogle gange endda antyde prioriteten. Faktisk betyder generativ AI's styrke i at forstå kontekst, at den kan krydskorrelere advarsler, der kan virke harmløse isoleret set, men tilsammen indikerer et flertrinsangreb. Dette reducerer risikoen for at misse et angreb på grund af "alarmtræthed".

SOC-analytikere bruger også naturligt sprog med AI til at fremskynde jagt og undersøgelser. SentinelOnes Purple AI- platform kombinerer for eksempel en LLM-baseret grænseflade med sikkerhedsdata i realtid, hvilket giver analytikere mulighed for at "stille komplekse trusselsjagtspørgsmål på letforståeligt engelsk og få hurtige, præcise svar" ( Hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed? 10 eksempler fra den virkelige verden ). En analytiker kunne skrive: "Har nogen endpoints kommunikeret med domænet badguy123[.]com i den sidste måned?" , og Purple AI vil søge gennem logfiler for at svare. Dette sparer analytikeren for at skrive databaseforespørgsler eller scripts - AI'en gør det under kølerhjelmen. Det betyder også, at junioranalytikere kan håndtere opgaver, der tidligere krævede en erfaren ingeniør med ekspertise i forespørgselssprog, hvilket effektivt opkvalificerer teamet gennem AI-assistance . Analytikere rapporterer faktisk, at generativ AI-vejledning "styrker deres færdigheder og færdigheder" , da juniormedarbejdere nu kan få on-demand kodningssupport eller analysetips fra AI'en, hvilket reducerer afhængigheden af ​​altid at bede seniorteammedlemmer om hjælp ( 6 brugsscenarier for generativ AI i cybersikkerhed [+ eksempler] ).

En anden SOC-optimering er automatiseret hændelsesoversigt og -dokumentation . Når en hændelse er håndteret, skal en person skrive rapporten – en opgave, som mange finder kedelig. Generativ AI kan tage de retsmedicinske data (systemlogfiler, malwareanalyse, tidslinje for handlinger) og generere et førsteudkast til en hændelsesrapport. IBM indbygger denne funktion i QRadar, så der med "et enkelt klik" kan produceres et hændelsesoversigt til forskellige interessenter (ledere, IT-teams osv.) ( Hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Dette sparer ikke kun tid, men sikrer også, at intet overses i rapporten, da AI'en kan inkludere alle relevante detaljer konsekvent. Ligeledes kan AI i forbindelse med compliance og revision udfylde formularer eller evidenstabeller baseret på hændelsesdata.

Resultaterne fra den virkelige verden er overbevisende. Tidlige brugere af Swimlanes AI-drevne SOAR (sikkerhedsorkestrering, automatisering og respons) rapporterer enorme produktivitetsgevinster – Global Data Systems oplevede for eksempel, at deres SecOps-team håndterede en meget større sagsbelastning; en direktør sagde, at "det, jeg laver i dag med 7 analytikere, sandsynligvis ville kræve 20 medarbejdere uden" den AI-drevne automatisering ( Hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed ). Med andre ord kan AI i SOC mangedoble kapaciteten . På tværs af brancher, uanset om det er en tech-virksomhed, der beskæftiger sig med cloud-sikkerhedsalarmer, eller en produktionsfabrik, der overvåger OT-systemer, kan SOC-teams opnå hurtigere detektion og respons, færre oversete hændelser og mere effektiv drift ved at omfavne generative AI-assistenter. Det handler om at arbejde smartere – at give maskiner mulighed for at håndtere de gentagne og datatunge opgaver, så mennesker kan anvende deres intuition og ekspertise, hvor det betyder mest.

Sårbarhedsstyring og trusselssimulering

At identificere og håndtere sårbarheder – svagheder i software eller systemer, som angribere kan udnytte – er en central cybersikkerhedsfunktion. Generativ AI forbedrer sårbarhedsstyring ved at accelerere opdagelse, hjælpe med prioritering af patches og endda simulere angreb på disse sårbarheder for at forbedre beredskabet. I bund og grund hjælper AI organisationer med at finde og reparere huller i deres rustning hurtigere og proaktivt teste forsvar, før rigtige angribere gør det.

En væsentlig anvendelse er brugen af ​​generativ AI til automatiseret kodegennemgang og opdagelse af sårbarheder . Store kodebaser (især ældre systemer) indeholder ofte sikkerhedsfejl, der går ubemærket hen. Generative AI-modeller kan trænes i sikre kodningspraksisser og almindelige fejlmønstre og derefter frigøres på kildekode eller kompilerede binære filer for at finde potentielle sårbarheder. For eksempel udviklede NVIDIA-forskere en generativ AI-pipeline, der kunne analysere ældre softwarecontainere og identificere sårbarheder "med høj nøjagtighed - op til 4 gange hurtigere end menneskelige eksperter." ( 6 brugsscenarier for generativ AI inden for cybersikkerhed [+ eksempler] ). AI'en lærte i bund og grund, hvordan usikker kode ser ud, og var i stand til at scanne gennem årtier gammel software for at markere risikable funktioner og biblioteker, hvilket i høj grad fremskyndede den normalt langsomme proces med manuel koderevision. Denne type værktøj kan være banebrydende for brancher som finans eller regering, der er afhængige af store, ældre kodebaser - AI'en hjælper med at modernisere sikkerheden ved at grave problemer ud, som personalet kan tage måneder eller år at finde (hvis nogensinde).

Generativ AI hjælper også med arbejdsgange for sårbarhedsstyring ved at behandle resultater af sårbarhedsscanninger og prioritere dem. Værktøjer som Tenables ExposureAI bruger generativ AI til at lade analytikere forespørge på sårbarhedsdata i et letforståeligt sprog og få øjeblikkelige svar ( Hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed? 10 eksempler fra den virkelige verden ). ExposureAI kan "opsummere den komplette angrebssti i en fortælling" for en given kritisk sårbarhed og forklare, hvordan en angriber kan kæde den sammen med andre svagheder for at kompromittere et system. Den anbefaler endda handlinger for at afhjælpe og besvarer opfølgende spørgsmål om risikoen. Det betyder, at når en ny kritisk CVE (almindelige sårbarheder og eksponeringer) annonceres, kan en analytiker spørge AI'en: "Er nogen af ​​vores servere berørt af denne CVE, og hvad er det værst tænkelige scenarie, hvis vi ikke opdaterer?" og modtage en klar vurdering fra organisationens egne scanningsdata. Ved at kontekstualisere sårbarheder (f.eks. er denne eksponeret for internettet og på en server med høj værdi, så den har topprioritet) hjælper generativ AI teams med at opdatere intelligent med begrænsede ressourcer.

Udover at finde og håndtere kendte sårbarheder bidrager generativ AI til penetrationstest og angrebssimulering – i bund og grund opdagelse af ukendte sårbarheder eller test af sikkerhedskontroller. Generative adversarielle netværk (GAN'er), en type generativ AI, er blevet brugt til at skabe syntetiske data, der imiterer reel netværkstrafik eller brugeradfærd, som kan omfatte skjulte angrebsmønstre. En undersøgelse fra 2023 foreslog at bruge GAN'er til at generere realistisk zero-day angrebstrafik for at træne indtrængningsdetektionssystemer ( 6 brugsscenarier for generativ AI i cybersikkerhed [+ eksempler] ). Ved at fodre IDS'erne med AI-udformede angrebsscenarier (som ikke risikerer at bruge faktisk malware på produktionsnetværk) kan organisationer træne deres forsvar til at genkende nye trusler uden at vente på at blive ramt af dem i virkeligheden. På samme måde kan AI simulere en angriber, der undersøger et system – for eksempel automatisk at afprøve forskellige udnyttelsesteknikker i et sikkert miljø for at se, om nogen lykkes. Det amerikanske forsvarsforskningsagentur DARPA ser potentiale her: deres AI Cyber ​​Challenge i 2023 bruger eksplicit generativ AI (som store sprogmodeller) til "automatisk at finde og rette sårbarheder i open source-software" som en del af en konkurrence ( DARPA sigter mod at udvikle AI, autonomiapplikationer, som krigsførere kan stole på > Det amerikanske forsvarsministerium > Nyheder fra forsvarsministeriet ). Dette initiativ understreger, at AI ikke blot hjælper med at lappe kendte huller; det afdækker aktivt nye og foreslår løsninger, en opgave, der traditionelt er begrænset til dygtige (og dyre) sikkerhedsforskere.

Generativ AI kan endda skabe intelligente "honeypots" og digitale tvillinger til forsvar. Startups udvikler AI-drevne lokkemadssystemer, der overbevisende emulerer rigtige servere eller enheder. Som en administrerende direktør forklarede, kan generativ AI "klone digitale systemer for at efterligne rigtige og lokke hackere" ( 6 brugsscenarier for generativ AI inden for cybersikkerhed [+ eksempler] ). Disse AI-genererede "honeypots" opfører sig som det virkelige miljø (f.eks. en falsk IoT-enhed, der sender normal telemetri), men eksisterer udelukkende for at tiltrække angribere. Når en angriber går efter lokkemaden, har AI'en i bund og grund narret dem til at afsløre deres metoder, som forsvarere derefter kan studere og bruge til at forstærke de virkelige systemer. Dette koncept, drevet af generativ modellering, giver en fremadskuende måde at vende situationen mod angribere ved hjælp af bedrag forstærket af AI.

På tværs af brancher betyder hurtigere og smartere håndtering af sårbarheder færre brud. Inden for sundheds-IT kan AI for eksempel hurtigt opdage et sårbart, forældet bibliotek i en medicinsk enhed og bede om en firmwarerettelse, før en angriber udnytter det. Inden for bankvirksomhed kan AI simulere et insiderangreb på en ny applikation for at sikre, at kundedata forbliver sikre under alle scenarier. Generativ AI fungerer således som både et mikroskop og en stresstester for organisationers sikkerhedsstatus: den belyser skjulte fejl og sætter systemer under pres på fantasifulde måder for at sikre modstandsdygtighed.

Sikker kodegenerering og softwareudvikling

Generativ AI's talenter er ikke begrænset til at detektere angreb – de strækker sig også til at skabe mere sikre systemer fra starten . Inden for softwareudvikling kan AI-kodegeneratorer (som GitHub Copilot, OpenAI Codex osv.) hjælpe udviklere med at skrive kode hurtigere ved at foreslå kodestykker eller endda hele funktioner. Cybersikkerhedsvinklen er at sikre, at disse AI-foreslåede kodestykker er sikre, og bruge AI til at forbedre kodningspraksis.

På den ene side kan generativ AI fungere som en kodningsassistent, der integrerer bedste praksis for sikkerhed . Udviklere kan udpege et AI-værktøj "Generer en funktion til nulstilling af adgangskode i Python" og ideelt set gendanne kode, der ikke kun er funktionel, men også følger sikre retningslinjer (f.eks. korrekt inputvalidering, logning, fejlhåndtering uden at lække information osv.). En sådan assistent, trænet i omfattende eksempler på sikker kode, kan hjælpe med at reducere menneskelige fejl, der fører til sårbarheder. Hvis en udvikler f.eks. glemmer at rense brugerinput (hvilket åbner døren for SQL-injektion eller lignende problemer), kan en AI enten inkludere det som standard eller advare dem. Nogle AI-kodningsværktøjer finjusteres nu med sikkerhedsfokuserede data for at tjene netop dette formål – i bund og grund at AI parre programmering med en sikkerhedsbevidsthed .

Der er dog en bagside: generativ AI kan lige så nemt introducere sårbarheder, hvis den ikke styres korrekt. Som Sophos' sikkerhedsekspert Ben Verschaeren bemærkede, er brugen af ​​generativ AI til kodning "fin til kort, verificerbar kode, men risikabel, når ukontrolleret kode integreres" i produktionssystemer. Risikoen er, at en AI kan producere logisk korrekt kode, der er usikker på måder, som en ikke-ekspert måske ikke bemærker. Desuden kan ondsindede aktører bevidst påvirke offentlige AI-modeller ved at fylde dem med sårbare kodemønstre (en form for dataforgiftning), så AI'en foreslår usikker kode. De fleste udviklere er ikke sikkerhedseksperter , så hvis en AI foreslår en bekvem løsning, kan de bruge den blindt uden at indse, at den har en fejl ( 6 brugsscenarier for generativ AI inden for cybersikkerhed [+ eksempler] ). Denne bekymring er reel – faktisk findes der nu en OWASP Top 10-liste for LLM'er (store sprogmodeller), der skitserer almindelige risici som denne ved brug af AI til kodning.

For at imødegå disse problemer foreslår eksperter at "bekæmpe generativ AI med generativ AI" inden for kodning. I praksis betyder det at bruge AI til at gennemgå og teste kode , som andre AI'er (eller mennesker) har skrevet. En AI kan scanne nye kodecommits langt hurtigere end en menneskelig kodegransker og markere potentielle sårbarheder eller logiske problemer. Vi ser allerede værktøjer, der integreres i softwareudviklingslivscyklussen: kode skrives (måske med AI-hjælp), derefter gennemgår en generativ model, der er trænet i principper for sikker kode, den og genererer en rapport om eventuelle bekymringer (f.eks. brug af forældede funktioner, manglende godkendelseskontroller osv.). NVIDIAs forskning, som er nævnt tidligere, der opnåede 4 gange hurtigere sårbarhedsdetektion i kode, er et eksempel på at udnytte AI til sikker kodeanalyse ( 6 brugsscenarier for generativ AI inden for cybersikkerhed [+ eksempler] ).

Derudover kan generativ AI hjælpe med at oprette sikre konfigurationer og scripts . Hvis en virksomhed f.eks. har brug for at implementere en sikker cloud-infrastruktur, kan en ingeniør bede en AI om at generere konfigurationsscripts (Infrastructure as Code) med indbyggede sikkerhedskontroller (som korrekt netværkssegmentering, IAM-roller med færrest rettigheder). AI'en, der er blevet trænet i tusindvis af sådanne konfigurationer, kan producere en basislinje, som ingeniøren derefter finjusterer. Dette fremskynder den sikre opsætning af systemer og reducerer fejlkonfigurationer – en almindelig kilde til cloud-sikkerhedshændelser.

Nogle organisationer udnytter også generativ AI til at opretholde en vidensbase af sikre kodningsmønstre. Hvis en udvikler er usikker på, hvordan man implementerer en bestemt funktion sikkert, kan de forespørge en intern AI, der har lært af virksomhedens tidligere projekter og sikkerhedsretningslinjer. AI'en kan returnere en anbefalet tilgang eller endda et kodestykke, der stemmer overens med både funktionelle krav og virksomhedens sikkerhedsstandarder. Denne tilgang er blevet brugt af værktøjer som Secureframes Questionnaire Automation , som henter svar fra en virksomheds politikker og tidligere løsninger for at sikre ensartede og præcise svar (i bund og grund genererer sikker dokumentation) ( Hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Konceptet kan oversættes til kodning: en AI, der "husker", hvordan du har implementeret noget sikkert før, og guider dig til at gøre det på den måde igen.

Kort sagt påvirker generativ AI softwareudvikling ved at gøre sikker kodningshjælp mere tilgængelig . Brancher, der udvikler meget brugerdefineret software – teknologi, finans, forsvar osv. – vil drage fordel af at have AI-copiloter, der ikke kun fremskynder kodning, men også fungerer som en altid årvågen sikkerhedskontrollør. Når disse AI-værktøjer styres korrekt, kan de reducere introduktionen af ​​nye sårbarheder og hjælpe udviklingsteams med at overholde bedste praksis, selvom teamet ikke har en sikkerhedsekspert involveret i hvert trin. Resultatet er software, der er mere robust over for angreb fra dag ét.

Support til håndtering af hændelser

Når en cybersikkerhedshændelse rammer – hvad enten det drejer sig om et malwareudbrud, et databrud eller et systemnedbrud som følge af et angreb – er tid kritisk. Generativ AI bruges i stigende grad til at understøtte incident response (IR)-teams i at inddæmme og afhjælpe hændelser hurtigere og med mere information ved hånden. Ideen er, at AI kan påtage sig en del af efterforsknings- og dokumentationsbyrden under en hændelse og endda foreslå eller automatisere visse responshandlinger.

En nøglerolle for AI inden for IR er realtidsanalyse og -opsummering af hændelsesdata . Midt i en hændelse kan respondenter have brug for svar på spørgsmål som "Hvordan kom angriberen ind?" , "Hvilke systemer er berørt?" og "Hvilke data kan være kompromitteret?" . Generativ AI kan analysere logfiler, advarsler og retsmedicinske data fra berørte systemer og hurtigt give indsigt. For eksempel giver Microsoft Security Copilot en hændelsesresponsor mulighed for at indtaste forskellige beviser (filer, URL'er, hændelseslogfiler) og bede om en tidslinje eller et resumé ( Microsoft Security Copilot er en ny GPT-4 AI-assistent til cybersikkerhed | The Verge ). AI'en kan svare med: "Bridden begyndte sandsynligvis med en phishing-e-mail til brugeren JohnDoe kl. 10:53 GMT indeholdende malware X. Når den blev udført, oprettede malwaren en bagdør, der blev brugt to dage senere til at bevæge sig lateralt til finansserveren, hvor den indsamlede data." At have dette sammenhængende billede på få minutter i stedet for timer gør det muligt for teamet at træffe informerede beslutninger (f.eks. hvilke systemer der skal isoleres) meget hurtigere.

Generativ AI kan også foreslå inddæmnings- og afhjælpningshandlinger . Hvis et endpoint f.eks. er inficeret med ransomware, kan et AI-værktøj generere et script eller et sæt instruktioner til at isolere den pågældende maskine, deaktivere bestemte konti og blokere kendte ondsindede IP-adresser på firewallen – i bund og grund en playbook-udførelse. Palo Alto Networks bemærker, at generativ AI er i stand til at "generere passende handlinger eller scripts baseret på hændelsens art" , hvilket automatiserer de indledende trin i reaktionen ( Hvad er generativ AI inden for cybersikkerhed? - Palo Alto Networks ). I et scenarie, hvor sikkerhedsteamet er overbelastet (f.eks. et udbredt angreb på tværs af hundredvis af enheder), kan AI'en endda direkte udføre nogle af disse handlinger under forudgodkendte betingelser og fungere som en junior responder, der arbejder utrætteligt. For eksempel kan en AI-agent automatisk nulstille legitimationsoplysninger, som den anser for at være kompromitteret, eller sætte værter i karantæne, der udviser ondsindet aktivitet, der matcher hændelsens profil.

Under incidentrespons er kommunikation afgørende – både internt i teamet og med interessenter. Generativ AI kan hjælpe ved at udarbejde incidentopdateringsrapporter eller briefinger undervejs . I stedet for at en tekniker stopper sin fejlfinding for at skrive en e-mailopdatering, kan de spørge AI'en: "Opsummer, hvad der er sket i denne hændelse indtil videre, for at informere ledelsen." AI'en kan, efter at have indtaget hændelsesdataene, producere et kortfattet resumé: "Kl. 15.00 har angriberne fået adgang til 2 brugerkonti og 5 servere. De berørte data omfatter klientposter i database X. Inddæmningsforanstaltninger: VPN-adgang for kompromitterede konti er blevet tilbagekaldt, og servere er isoleret. Næste trin: scanning for eventuelle persistensmekanismer." Responderen kan derefter hurtigt verificere eller justere dette og sende det ud, hvilket sikrer, at interessenterne holdes opdateret med nøjagtige og opdaterede oplysninger.

Når støvet har lagt sig, er der typisk en detaljeret hændelsesrapport, der skal udarbejdes, og erfaringer, der skal samles. Dette er et andet område, hvor AI-support skinner. Den kan gennemgå alle hændelsesdata og generere en rapport efter hændelsen, der dækker rodårsag, kronologi, påvirkning og anbefalinger. IBM integrerer for eksempel generativ AI for at skabe "enkle opsummeringer af sikkerhedssager og hændelser, der kan deles med interessenter" med et tryk på en knap ( Hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Ved at strømline rapportering efter handling kan organisationer hurtigere implementere forbedringer og også have bedre dokumentation til compliance-formål.

En innovativ, fremadrettet anvendelse er AI-drevne hændelsessimuleringer . Ligesom man kan afholde en brandøvelse, bruger nogle virksomheder generativ AI til at gennemgå "hvad nu hvis"-hændelsesscenarier. AI'en kan simulere, hvordan ransomware kan sprede sig givet netværkslayoutet, eller hvordan en insider kan udvinde data og derefter vurdere effektiviteten af ​​de nuværende indsatsplaner. Dette hjælper teams med at forberede og forfine handlingsplaner, før en reel hændelse indtræffer. Det er som at have en stadigt forbedret rådgiver inden for hændelsesrespons, der konstant tester din beredskab.

I brancher med høj indsats som finans eller sundhedspleje, hvor nedetid eller datatab fra hændelser er særligt omkostningstungt, er disse AI-drevne IR-funktioner meget attraktive. Et hospital, der oplever en cyberhændelse, har ikke råd til langvarige systemafbrydelser – en AI, der hurtigt hjælper med at inddæmme hændelsen, kan bogstaveligt talt være livreddende. Tilsvarende kan en finansiel institution bruge AI til at håndtere den indledende triage af en mistænkt svindelindbrud klokken 3 om natten, så når de vagtpersonale er online, er en masse forberedelser (logge af berørte konti, blokere transaktioner osv.) allerede gjort. Ved at styrke incident response teams med generativ AI kan organisationer reducere responstiderne betydeligt og forbedre grundigheden af ​​deres håndtering og i sidste ende afbøde skader fra cyberhændelser.

Adfærdsanalyse og anomalidetektion

Mange cyberangreb kan opdages ved at bemærke, når noget afviger fra "normal" adfærd – uanset om det er en brugerkonto, der downloader en usædvanlig mængde data, eller en netværksenhed, der pludselig kommunikerer med en ukendt vært. Generativ AI tilbyder avancerede teknikker til adfærdsanalyse og anomalidetektion , hvor den lærer de normale mønstre hos brugere og systemer at kende og derefter markerer, når noget ser forkert ud.

Traditionel anomali-detektion bruger ofte statistiske tærskler eller simpel maskinlæring på specifikke metrikker (CPU-forbrugsstigninger, login på skæve tidspunkter osv.). Generativ AI kan tage dette videre ved at skabe mere nuancerede adfærdsprofiler. For eksempel kan en AI-model indtage en medarbejders logins, filadgangsmønstre og e-mailvaner over tid og danne en flerdimensionel forståelse af den pågældende brugers "normale tilstand". Hvis den pågældende konto senere gør noget drastisk uden for sin norm (som at logge ind fra et nyt land og tilgå en masse HR-filer ved midnat), vil AI'en registrere en afvigelse ikke kun på én metrik, men som et helt adfærdsmønster, der ikke passer til brugerens profil. Teknisk set kan generative modeller (som autoencodere eller sekvensmodeller) modellere, hvordan "normal" ser ud, og derefter generere et forventet adfærdsområde. Når virkeligheden falder uden for dette område, markeres det som en anomali ( Hvad er generativ AI i cybersikkerhed? - Palo Alto Networks ).

En praktisk implementering er overvågning af netværkstrafik . Ifølge en undersøgelse fra 2024 nævnte 54 % af amerikanske organisationer overvågning af netværkstrafik som et af de vigtigste anvendelsesscenarier for AI inden for cybersikkerhed ( Nordamerika: top AI use cases in cybersecurity worldwide 2024 ). Generativ AI kan lære de normale kommunikationsmønstre i en virksomheds netværk – hvilke servere der typisk kommunikerer med hinanden, hvilke datamængder der bevæger sig i åbningstiden versus natten over osv. Hvis en angriber begynder at udvinde data fra en server, selv langsomt for at undgå detektion, kan et AI-baseret system bemærke, at "Server A aldrig sender 500 MB data kl. 2 om natten til en ekstern IP-adresse" og udløse en alarm. Fordi AI'en ikke kun bruger statiske regler, men en udviklende model for netværksadfærd, kan den fange subtile anomalier, som statiske regler (som "advarsel hvis data > X MB") måske overser eller fejlagtigt markerer. Denne adaptive natur er det, der gør AI-drevet anomalidetektion kraftfuld i miljøer som banktransaktionsnetværk, cloudinfrastruktur eller IoT-enhedsflåder, hvor det er ekstremt komplekst at definere faste regler for normal vs. unormal.

Generativ AI hjælper også med brugeradfærdsanalyse (UBA) , hvilket er nøglen til at opdage insidertrusler eller kompromitterede konti. Ved at generere en basislinje for hver bruger eller enhed kan AI opdage ting som misbrug af legitimationsoplysninger. Hvis Bob fra regnskabsvæsenet f.eks. pludselig begynder at forespørge kundedatabasen (noget han aldrig har gjort før), vil AI-modellen for Bobs adfærd markere dette som usædvanligt. Det er muligvis ikke malware – det kan være et tilfælde af, at Bobs legitimationsoplysninger bliver stjålet og brugt af en angriber, eller at Bob undersøger, hvor han ikke burde. Uanset hvad får sikkerhedsteamet et head-up til at undersøge sagen. Sådanne AI-drevne UBA-systemer findes i forskellige sikkerhedsprodukter, og generative modelleringsteknikker øger deres nøjagtighed og reducerer falske alarmer ved at tage kontekst i betragtning (måske er Bob på et særligt projekt osv., hvilket AI'en nogle gange kan udlede fra andre data).

Inden for identitets- og adgangsstyring for deepfake-detektion et voksende – generativ AI kan skabe syntetiske stemmer og videoer, der narrer biometrisk sikkerhed. Interessant nok kan generativ AI også hjælpe med at opdage disse deepfakes ved at analysere subtile artefakter i lyd eller video, der er svære for mennesker at bemærke. Vi så et eksempel med Accenture, som brugte generativ AI til at simulere utallige ansigtsudtryk og forhold for at træne deres biometriske systemer til at skelne rigtige brugere fra AI-genererede deepfakes. Over fem år hjalp denne tilgang Accenture med at eliminere adgangskoder for 90 % af sine systemer (overgå til biometri og andre faktorer) og reducere angreb med 60 % ( 6 brugsscenarier for generativ AI inden for cybersikkerhed [+ eksempler] ). I bund og grund brugte de generativ AI til at styrke biometrisk autentificering, hvilket gjorde den modstandsdygtig over for generative angreb (en god illustration af AI, der bekæmper AI). Denne form for adfærdsmodellering – i dette tilfælde at genkende forskellen mellem et levende menneskeligt ansigt vs. et AI-syntetiseret ansigt – er afgørende, da vi er mere afhængige af AI i autentificering.

Anomalidetektion drevet af generativ AI kan anvendes på tværs af brancher: inden for sundhedsvæsenet, overvågning af medicinsk udstyrs adfærd for tegn på hacking; inden for finans, overvågning af handelssystemer for uregelmæssige mønstre, der kan indikere svindel eller algoritmisk manipulation; inden for energi/forsyningsvirksomheder, observation af kontrolsystemsignaler for tegn på indtrængen. Kombinationen af ​​bredde (at se på alle aspekter af adfærd) og dybde (forståelse af komplekse mønstre) , som generativ AI leverer, gør den til et effektivt værktøj til at spotte nålen i en høstak-indikatorer for en cyberhændelse. Efterhånden som trusler bliver mere diskrete og gemmer sig blandt normale operationer, bliver denne evne til præcist at karakterisere "normal" og råbe, når noget afviger, afgørende. Generativ AI fungerer således som en utrættelig vagtpost, der altid lærer og opdaterer sin definition af normalitet for at holde trit med ændringer i miljøet og advarer sikkerhedsteams om anomalier, der fortjener nærmere inspektion.

Muligheder og fordele ved generativ kunstig intelligens inden for cybersikkerhed

Anvendelsen af ​​generativ AI inden for cybersikkerhed bringer en række muligheder og fordele for organisationer, der er villige til at anvende disse værktøjer. Nedenfor opsummerer vi de vigtigste fordele, der gør generativ AI til et overbevisende supplement til cybersikkerhedsprogrammer:

• Hurtigere trusselsdetektion og -respons: Generative AI-systemer kan analysere enorme mængder data i realtid og genkende trusler meget hurtigere end manuel menneskelig analyse. Denne hastighedsfordel betyder tidligere detektion af angreb og hurtigere inddæmning af hændelser. I praksis kan AI-drevet sikkerhedsovervågning fange trusler, som det ville tage mennesker meget længere tid at korrelere. Ved at reagere hurtigt på hændelser (eller endda autonomt udføre indledende reaktioner) kan organisationer dramatisk reducere angribernes opholdstid i deres netværk og minimere skaden.

• Forbedret nøjagtighed og trusselsdækning: Fordi generative modeller løbende lærer af nye data, kan de tilpasse sig udviklende trusler og fange mere subtile tegn på ondsindet aktivitet. Dette fører til forbedret detektionsnøjagtighed (færre falske negative og falske positive) sammenlignet med statiske regler. For eksempel kan en AI, der har lært kendetegnene ved en phishing-e-mail eller malware-adfærd, identificere varianter, der aldrig er set før. Resultatet er en bredere dækning af trusselstyper – herunder nye angreb – hvilket styrker den overordnede sikkerhedsstilling. Sikkerhedsteams får også detaljeret indsigt fra AI-analyse (f.eks. forklaringer på malware-adfærd), hvilket muliggør mere præcise og målrettede forsvar ( Hvad er generativ AI i cybersikkerhed? - Palo Alto Networks ).

• Automatisering af gentagne opgaver: Generativ AI udmærker sig ved at automatisere rutinemæssige, arbejdskrævende sikkerhedsopgaver – lige fra at gennemgå logs og udarbejde rapporter til at skrive scripts til håndtering af hændelser. Denne automatisering reducerer byrden for menneskelige analytikere og frigør dem til at fokusere på strategi på overordnet niveau og kompleks beslutningstagning ( Hvad er generativ AI inden for cybersikkerhed? - Palo Alto Networks ). Almindelige, men vigtige opgaver som sårbarhedsscanning, konfigurationsrevision, analyse af brugeraktivitet og compliance-rapportering kan håndteres (eller i det mindste udarbejdes i første omgang) af AI. Ved at håndtere disse opgaver med maskinhastighed forbedrer AI ikke kun effektiviteten, men reducerer også menneskelige fejl (en væsentlig faktor i brud).

• Proaktivt forsvar og simulering: Generativ AI giver organisationer mulighed for at skifte fra reaktiv til proaktiv sikkerhed. Gennem teknikker som angrebssimulering, generering af syntetisk data og scenariebaseret træning kan forsvarere forudse og forberede sig på trusler, før de materialiserer sig i den virkelige verden. Sikkerhedsteams kan simulere cyberangreb (phishing-kampagner, malwareudbrud, DDoS osv.) i sikre miljøer for at teste deres reaktioner og afhjælpe eventuelle svagheder. Denne kontinuerlige træning, som ofte er umulig at udføre grundigt med blot menneskelig indsats, holder forsvaret skarpt og opdateret. Det er ligesom en cyber-"brandøvelse" – AI kan kaste mange hypotetiske trusler mod dit forsvar, så du kan øve dig og forbedre dig.

• Udvidelse af menneskelig ekspertise (AI som en kraftmultiplikator): Generativ AI fungerer som en utrættelig junioranalytiker, rådgiver og assistent samlet i én. Den kan give mindre erfarne teammedlemmer vejledning og anbefalinger, som typisk forventes af erfarne eksperter, og dermed effektivt demokratisere ekspertise på tværs af teamet ( 6 brugsscenarier for generativ AI inden for cybersikkerhed [+ eksempler] ). Dette er især værdifuldt i betragtning af manglen på talent inden for cybersikkerhed – AI hjælper mindre teams med at udrette mere med mindre. Erfarne analytikere drager derimod fordel af, at AI håndterer krævende arbejde og afdækker ikke-åbenlyse indsigter, som de derefter kan validere og handle på. Det samlede resultat er et sikkerhedsteam, der er langt mere produktivt og kompetent, hvor AI forstærker effekten af ​​hvert enkelt menneskeligt medlem ( Hvordan kan generativ AI bruges inden for cybersikkerhed ).

• Forbedret beslutningsstøtte og rapportering: Ved at oversætte tekniske data til indsigt i naturligt sprog forbedrer generativ AI kommunikation og beslutningstagning. Sikkerhedsledere får klarere indsigt i problemer via AI-genererede resuméer og kan træffe informerede strategiske beslutninger uden at skulle analysere rådata. Ligeledes forbedres tværfunktionel kommunikation (til ledere, compliance officers osv.), når AI udarbejder letforståelige rapporter om sikkerhedstilstand og hændelser ( Hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Dette opbygger ikke kun tillid og sammenhæng i sikkerhedsspørgsmål på ledelsesniveau, men hjælper også med at retfærdiggøre investeringer og ændringer ved klart at formulere risici og huller, som AI har opdaget.

Tilsammen betyder disse fordele, at organisationer, der udnytter generativ AI inden for cybersikkerhed, kan opnå en stærkere sikkerhedsposition med potentielt lavere driftsomkostninger. De kan reagere på trusler, der tidligere var overvældende, dække huller, der ikke blev overvåget, og løbende forbedre sig gennem AI-drevne feedback-loops. I sidste ende giver generativ AI en chance for at komme foran modstandere ved at matche hastigheden , omfanget og sofistikeringen af ​​moderne angreb med lige så sofistikerede forsvar. Som en undersøgelse viste, forventer over halvdelen af ​​erhvervs- og cyberledere hurtigere trusselsdetektion og øget nøjagtighed gennem brugen af ​​generativ AI ( [PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | World Economic Forum ) ( Generativ AI i cybersikkerhed: En omfattende gennemgang af LLM ... ) – et bevis på optimismen omkring fordelene ved disse teknologier.

Risici og udfordringer ved brug af generativ AI i cybersikkerhed

Selvom mulighederne er betydelige, er det afgørende at gribe generativ AI inden for cybersikkerhed an med øjnene åbne for de risici og udfordringer . Blind tillid til AI eller misbrug af den kan introducere nye sårbarheder. Nedenfor skitserer vi de største bekymringer og faldgruber sammen med kontekst for hver:

• Angreb fra cyberkriminelles side: De samme generative egenskaber, der hjælper forsvarere, kan styrke angribere. Trusselaktører bruger allerede generativ AI til at lave mere overbevisende phishing-e-mails, skabe falske personaer og deepfake-videoer til social engineering, udvikle polymorf malware, der konstant ændrer sig for at undgå opdagelse, og endda automatisere aspekter af hacking ( Hvad er generativ AI i cybersikkerhed? - Palo Alto Networks ). Næsten halvdelen (46%) af cybersikkerhedsledere er bekymrede for, at generativ AI vil føre til mere avancerede angreb fra cybersikkerhed ( Generativ AI-sikkerhed: Trends, trusler og afbødningsstrategier ). Dette "AI-våbenkapløb" betyder, at når forsvarere tager AI i brug, vil angribere ikke være langt bagud (faktisk kan de være foran på nogle områder ved at bruge uregulerede AI-værktøjer). Organisationer skal være forberedte på AI-forstærkede trusler, der er hyppigere, mere sofistikerede og vanskelige at spore.

• AI-hallucinationer og unøjagtigheder: Generative AI-modeller kan producere output, der er plausible, men ukorrekte eller misvisende – et fænomen kendt som hallucinationer. I en sikkerhedsmæssig sammenhæng kan en AI analysere en hændelse og fejlagtigt konkludere, at en bestemt sårbarhed var årsagen, eller den kan generere et mangelfuldt afhjælpningsscript, der ikke formår at indeholde et angreb. Disse fejl kan være farlige, hvis de tages for pålydende. Som NTT Data advarer, "kan den generative AI plausibelt producere usandt indhold, og dette fænomen kaldes hallucinationer ... det er i øjeblikket vanskeligt at eliminere dem fuldstændigt" ( Sikkerhedsrisici ved generativ AI og modforanstaltninger, og dens indvirkning på cybersikkerhed | NTT DATA Group ). Overdreven afhængighed af AI uden verifikation kan føre til misdirigerede indsatser eller en falsk følelse af sikkerhed. For eksempel kan en AI fejlagtigt markere et kritisk system som sikkert, når det ikke er det, eller omvendt udløse panik ved at "detektere" et brud, der aldrig er sket. Grundig validering af AI-output og at have mennesker i loopet for kritiske beslutninger er afgørende for at afbøde denne risiko.

• Falske positiver og negative: I forbindelse med hallucinationer kan en AI-model, hvis den er dårligt trænet eller konfigureret, overrapportere godartet aktivitet som ondsindet (falske positiver) eller, værre, overse reelle trusler (falske negative) ( Hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed ). For mange falske alarmer kan overvælde sikkerhedsteams og føre til alarmtræthed (hvilket omstøder de effektivitetsgevinster, som AI har lovet), mens missede detektioner efterlader organisationen eksponeret. Det er udfordrende at justere generative modeller for at opnå den rette balance. Hvert miljø er unikt, og en AI fungerer muligvis ikke optimalt med det samme. Kontinuerlig læring er også et tveægget sværd – hvis AI'en lærer af feedback, der er skæv, eller fra et miljø, der ændrer sig, kan dens nøjagtighed svinge. Sikkerhedsteams skal overvåge AI'ens ydeevne og justere tærskler eller give korrigerende feedback til modellerne. I kontekster med høj indsats (som indtrængningsdetektion for kritisk infrastruktur) kan det være klogt at køre AI-forslag parallelt med eksisterende systemer i en periode for at sikre, at de stemmer overens og supplerer snarere end konflikter.

• Databeskyttelse og lækage: Generative AI-systemer kræver ofte store mængder data til træning og drift. Hvis disse modeller er cloudbaserede eller ikke korrekt silobaserede, er der risiko for, at følsomme oplysninger kan lække. Brugere kan utilsigtet indlæse proprietære data eller personlige data i en AI-tjeneste (tænk på at bede ChatGPT om at opsummere en fortrolig hændelsesrapport), og disse data kan blive en del af modellens viden. Faktisk viste en nylig undersøgelse, at 55 % af input til generative AI-værktøjer indeholdt følsomme eller personligt identificerbare oplysninger , hvilket giver anledning til alvorlig bekymring om datalækage ( Generative AI Security: Trends, Threats & Mitigation Strategies ). Derudover, hvis en AI er blevet trænet i interne data, og den forespørges på bestemte måder, kan den muligvis udsende dele af disse følsomme data til en anden. Organisationer skal implementere strenge datahåndteringspolitikker (f.eks. brug af lokale eller private AI-instanser til følsomt materiale) og uddanne medarbejdere i ikke at indsætte hemmelige oplysninger i offentlige AI-værktøjer. Privatlivsregler (GDPR osv.) spiller også en rolle – brug af personoplysninger til at træne AI uden korrekt samtykke eller beskyttelse kan være i strid med lovgivningen.

• Modelsikkerhed og manipulation: Generative AI-modeller kan i sig selv blive mål. Modstandere kan forsøge modelforgiftning ved at fodre ondsindede eller vildledende data under trænings- eller omskolingsfasen, så AI'en lærer forkerte mønstre ( Hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed ). For eksempel kan en angriber subtilt forgifte trusselsefterretningsdata, så AI'en ikke genkender angriberens egen malware som ondsindet. En anden taktik er prompt injektion eller outputmanipulation , hvor en angriber finder en måde at give input til AI'en, der får den til at opføre sig på utilsigtede måder – måske ignorere dens sikkerhedsforanstaltninger eller afsløre oplysninger, den ikke burde (som interne prompts eller data). Derudover er der risiko for modelundgåelse : angribere skaber input, der er specifikt designet til at narre AI'en. Vi ser dette i adversarielle eksempler – let forstyrrede data, som et menneske ser som normale, men som AI'en fejlklassificerer. At sikre, at AI-forsyningskæden er sikker (dataintegritet, modeladgangskontrol, adversarial robusthedstestning) er en ny, men nødvendig del af cybersikkerhed, når disse værktøjer implementeres ( Hvad er generativ AI i cybersikkerhed? - Palo Alto Networks ).

• Overdreven afhængighed og kompetenceudtab: Der er en mindre risiko for, at organisationer kan blive for afhængige af AI og lade menneskelige færdigheder forsvinde. Hvis yngre analytikere begynder at stole blindt på AI-resultater, udvikler de muligvis ikke den kritiske tænkning og intuition, der er nødvendig, når AI ikke er tilgængelig eller forkert. Et scenarie, der skal undgås, er et sikkerhedsteam, der har fantastiske værktøjer, men ingen idé om, hvordan de skal agere, hvis disse værktøjer går ned (svarende til piloter, der for meget stoler på autopilot). Regelmæssige træningsøvelser uden AI-assistance og at fremme en tankegang om, at AI er en assistent, ikke et ufejlbarligt orakel, er vigtige for at holde menneskelige analytikere skarpe. Mennesker skal forblive de ultimative beslutningstagere, især for vurderinger med stor effekt.

• Etiske udfordringer og compliance-udfordringer: Brugen af ​​AI i cybersikkerhed rejser etiske spørgsmål og kan udløse problemer med overholdelse af lovgivningen. Hvis et AI-system f.eks. fejlagtigt implicerer en medarbejder som en ondsindet insider på grund af en anomali, kan det uretmæssigt skade personens omdømme eller karriere. Beslutninger truffet af AI kan være uigennemsigtige ("black box"-problemet), hvilket gør det svært at forklare revisorer eller tilsynsmyndigheder, hvorfor bestemte handlinger er blevet foretaget. Efterhånden som AI-genereret indhold bliver mere udbredt, er det afgørende at sikre gennemsigtighed og opretholdelse af ansvarlighed. Tilsynsmyndigheder begynder at granske AI – EU's AI-lov vil for eksempel stille krav til "højrisiko"-AI-systemer, og cybersikkerheds-AI kan falde ind under denne kategori. Virksomheder bliver nødt til at navigere i disse regler og muligvis overholde standarder som NIST AI Risk Management Framework for at bruge generativ AI ansvarligt ( Hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Compliance omfatter også licensering: brug af open source- eller tredjepartsmodeller kan have vilkår, der begrænser visse anvendelser eller kræver forbedringer af deling.

Kort sagt er generativ AI ikke en mirror kugle – hvis den ikke implementeres omhyggeligt, kan den introducere nye svagheder, selvom den løser andre. En undersøgelse fra World Economic Forum i 2024 fremhævede, at ~47 % af organisationerne nævner fremskridt inden for generativ AI udført af angribere som en primær bekymring, hvilket gør det til "den mest bekymrende indvirkning af generativ AI" inden for cybersikkerhed ( [PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | World Economic Forum ) ( Generativ AI i cybersikkerhed: En omfattende gennemgang af LLM ... ). Organisationer skal derfor anlægge en afbalanceret tilgang: udnytte fordelene ved AI, samtidig med at disse risici styres stringent gennem styring, testning og menneskeligt tilsyn. Vi vil derefter diskutere, hvordan man i praksis opnår denne balance.

Fremtidsudsigter: Generativ AI's udviklende rolle i cybersikkerhed

Fremadrettet er generativ AI klar til at blive en integreret del af cybersikkerhedsstrategien – og ligeledes et værktøj, som cybermodstandere fortsat vil udnytte. Katten-og-musen-dynamikken vil accelerere med AI på begge sider af hegnet. Her er nogle fremadrettede indsigter i, hvordan generativ AI kan forme cybersikkerhed i de kommende år:

• AI-forstærket cyberforsvar bliver standard: I 2025 og fremefter kan vi forvente, at de fleste mellemstore til store organisationer vil have indarbejdet AI-drevne værktøjer i deres sikkerhedsoperationer. Ligesom antivirus og firewalls er standard i dag, kan AI-copiloter og anomaliedetektionssystemer blive grundlæggende komponenter i sikkerhedsarkitekturer. Disse værktøjer vil sandsynligvis blive mere specialiserede – for eksempel forskellige AI-modeller, der er finjusteret til cloud-sikkerhed, til overvågning af IoT-enheder, til sikkerhed af applikationskode osv., som alle arbejder sammen. Som en forudsigelse bemærker: "I 2025 vil generativ AI være en integreret del af cybersikkerhed og gøre det muligt for organisationer proaktivt at forsvare sig mod sofistikerede og udviklende trusler" ( How Can Generative AI be Used in Cybersecurity ). AI vil forbedre trusselsdetektion i realtid, automatisere mange responshandlinger og hjælpe sikkerhedsteams med at administrere langt større datamængder, end de kunne manuelt.

• Kontinuerlig læring og tilpasning: Fremtidens generative AI-systemer inden for cybersikkerhed vil blive bedre til at lære on-the-go fra nye hændelser og trusselsinformation og opdatere deres vidensbase i næsten realtid. Dette kan føre til virkelig adaptive forsvar – forestil dig en AI, der lærer om en ny phishing-kampagne, der rammer en anden virksomhed om morgenen, og som om eftermiddagen allerede har justeret din virksomheds e-mailfiltre som reaktion. Cloudbaserede AI-sikkerhedstjenester kan muligvis fremme denne form for kollektiv læring, hvor anonymiserede indsigter fra én organisation gavner alle abonnenter (svarende til deling af trusselsinformation, men automatiseret). Dette vil dog kræve omhyggelig håndtering for at undgå deling af følsomme oplysninger og for at forhindre angribere i at indføre forkerte data i de delte modeller.

• Konvergens af AI og cybersikkerhedstalent: Færdigheder hos cybersikkerhedsprofessionelle vil udvikle sig til at omfatte færdigheder inden for AI og datalogi. Ligesom dagens analytikere lærer forespørgselssprog og scripting, vil morgendagens analytikere måske regelmæssigt finjustere AI-modeller eller skrive "playbooks", som AI skal udføre. Vi kan se nye roller som "AI-sikkerhedstræner" eller "Cybersikkerheds-AI-ingeniør" – personer, der specialiserer sig i at tilpasse AI-værktøjer til en organisations behov, validere deres ydeevne og sikre, at de fungerer sikkert. På den anden side vil cybersikkerhedshensyn i stigende grad påvirke AI-udviklingen. AI-systemer vil blive bygget med sikkerhedsfunktioner fra bunden (sikker arkitektur, manipulationsdetektion, revisionslogfiler til AI-beslutninger osv.), og rammer for pålidelig AI (fair, forklarlig, robust og sikker) vil guide deres implementering i sikkerhedskritiske sammenhænge.

• Mere sofistikerede AI-drevne angreb: Desværre vil trusselsbilledet også udvikle sig med AI. Vi forventer hyppigere brug af AI til at opdage zero-day-sårbarheder, til at fremstille målrettet spear phishing (f.eks. AI, der scraper sociale medier for at skabe en perfekt skræddersyet lokkemad) og til at generere overbevisende deepfake-stemmer eller -videoer for at omgå biometrisk autentificering eller begå svindel. Automatiserede hackingagenter kan dukke op, som uafhængigt kan udføre flertrinsangreb (rekognoscering, udnyttelse, lateral bevægelse osv.) med minimal menneskelig overvågning. Dette vil presse forsvarere til også at stole på AI – i bund og grund automatisering kontra automatisering . Nogle angreb kan forekomme med maskinhastighed, som f.eks. AI-bots, der prøver tusindvis af phishing-e-mail-permutationer for at se, hvilken der slipper forbi filtre. Cyberforsvar skal operere med lignende hastighed og fleksibilitet for at følge med ( Hvad er generativ AI i cybersikkerhed? - Palo Alto Networks ).

• Regulering og etisk AI inden for sikkerhed: Efterhånden som AI bliver dybt forankret i cybersikkerhedsfunktioner, vil der være større kontrol og muligvis regulering for at sikre, at disse AI-systemer bruges ansvarligt. Vi kan forvente rammer og standarder specifikke for AI inden for sikkerhed. Regeringer kan fastsætte retningslinjer for gennemsigtighed – f.eks. kræve, at væsentlige sikkerhedsbeslutninger (som at opsige en medarbejders adgang ved mistanke om ondsindet aktivitet) ikke kan træffes af AI alene uden menneskelig gennemgang. Der kan også være certificeringer for AI-sikkerhedsprodukter for at forsikre købere om, at AI'en er blevet evalueret for bias, robusthed og sikkerhed. Derudover kan internationalt samarbejde vokse omkring AI-relaterede cybertrusler; for eksempel aftaler om håndtering af AI-skabt desinformation eller normer mod visse AI-drevne cybervåben.

• Integration med bredere AI og IT-økosystemer: Generativ AI inden for cybersikkerhed vil sandsynligvis integreres med andre AI-systemer og IT-administrationsværktøjer. For eksempel kan en AI, der administrerer netværksoptimering, arbejde sammen med sikkerheds-AI'en for at sikre, at ændringer ikke åbner smuthuller. AI-drevet forretningsanalyse kan dele data med sikkerheds-AI'er for at korrelere anomalier (som et pludseligt fald i salget med et muligt webstedsproblem på grund af et angreb). I bund og grund vil AI ikke leve i en silo – den vil være en del af et større intelligent struktur i en organisations drift. Dette åbner muligheder for holistisk risikostyring, hvor operationelle data, trusselsdata og endda fysiske sikkerhedsdata kan kombineres af AI for at give et 360-graders overblik over organisationens sikkerhedstilstand.

På lang sigt er håbet, at generativ AI vil bidrage til at vippe balancen til fordel for forsvarere. Ved at håndtere omfanget og kompleksiteten af ​​moderne IT-miljøer kan AI gøre cyberspace mere forsvarligt. Det er dog en rejse, og der vil være vokseværk, efterhånden som vi forfiner disse teknologier og lærer at stole på dem på passende vis. De organisationer, der holder sig informeret og investerer i ansvarlig AI-adoption til sikkerhed, vil sandsynligvis være dem, der er bedst positioneret til at navigere i fremtidens trusler.

Som Gartners nylige rapport om cybersikkerhedstrends bemærkede, "skaber fremkomsten af ​​generative AI-use cases (og risici) pres for transformation" ( Cybersecurity Trends: Resilience Through Transformation - Gartner ). De, der tilpasser sig, vil udnytte AI som en stærk allieret; dem, der halter bagefter, kan blive overhalet af AI-bemyndigede modstandere. De næste par år vil være et afgørende tidspunkt i at definere, hvordan AI omformer cyberkamppladsen.

Praktiske konklusioner om implementering af generativ kunstig intelligens inden for cybersikkerhed

For virksomheder, der evaluerer, hvordan de kan udnytte generativ AI i deres cybersikkerhedsstrategi, er her nogle praktiske pointer og anbefalinger til at guide en ansvarlig og effektiv implementering:

1. Start med uddannelse og træning: Sørg for, at dit sikkerhedsteam (og det bredere IT-personale) forstår, hvad generativ AI kan og ikke kan. Tilbyd træning i det grundlæggende i AI-drevne sikkerhedsværktøjer, og opdater dine sikkerhedsbevidsthedsprogrammer for alle medarbejdere for at dække AI-aktiverede trusler. Lær f.eks. personalet, hvordan AI kan generere meget overbevisende phishing-svindelnumre og deepfake-opkald. Samtidig skal du træne medarbejdere i sikker og godkendt brug af AI-værktøjer i deres arbejde. Velinformerede brugere er mindre tilbøjelige til at håndtere AI forkert eller blive ofre for AI-forstærkede angreb ( Hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed? 10 eksempler fra den virkelige verden ).

2. Definer klare politikker for brug af AI: Behandl generativ AI som enhver kraftfuld teknologi – med governance. Udvikl politikker, der specificerer, hvem der kan bruge AI-værktøjer, hvilke værktøjer der er godkendte, og til hvilke formål. Medtag retningslinjer for håndtering af følsomme data (f.eks. ingen indlæsning af fortrolige data i eksterne AI-tjenester) for at forhindre lækager. Som et eksempel kan du kun tillade sikkerhedsteammedlemmer at bruge en intern AI-assistent til hændelsesrespons, og marketing kan bruge en verificeret AI til indhold – alle andre er begrænset. Mange organisationer adresserer nu eksplicit generativ AI i deres IT-politikker, og førende standardiseringsorganer opfordrer til politikker for sikker brug snarere end direkte forbud ( Hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Sørg for at kommunikere disse regler og rationalet bag dem til alle medarbejdere.

3. Reducer "skygge-AI" og overvåg brugen: I lighed med skygge-IT opstår "skygge-AI", når medarbejdere begynder at bruge AI-værktøjer eller -tjenester uden IT's viden (f.eks. en udvikler, der bruger en uautoriseret AI-kodeassistent). Dette kan introducere usete risici. Implementer foranstaltninger til at opdage og kontrollere usanktioneret AI-brug . Netværksovervågning kan markere forbindelser til populære AI-API'er, og undersøgelser eller værktøjsrevisioner kan afdække, hvad personale bruger. Tilbyd godkendte alternativer, så velmenende medarbejdere ikke fristes til at gå på kompromis (for eksempel ved at angive en officiel ChatGPT Enterprise-konto, hvis folk finder det nyttigt). Ved at bringe AI-brugen frem i lyset kan sikkerhedsteams vurdere og styre risikoen. Overvågning er også nøglen – log AI-værktøjsaktiviteter og -output så meget som muligt, så der er et revisionsspor for beslutninger, som AI har påvirket ( Hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed? 10 eksempler fra den virkelige verden ).

4. Udnyt AI defensivt – sak ikke bagud: Anerkend, at angribere vil bruge AI, så dit forsvar bør det også. Identificer et par områder med stor indflydelse, hvor generativ AI øjeblikkeligt kan hjælpe dine sikkerhedsoperationer (måske alarmprioritering eller automatiseret loganalyse), og kør pilotprojekter. Forbedr dit forsvar med AI's hastighed og skala for at imødegå hurtigt udviklende trusler ( Hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Selv simple integrationer, som f.eks. at bruge en AI til at opsummere malwarerapporter eller generere trusselsjagtforespørgsler, kan spare analytikere timer. Start i det små, evaluer resultaterne, og iterer. Succeser vil styrke argumentet for bredere AI-adoption. Målet er at bruge AI som en kraftmultiplikator – for eksempel, hvis phishing-angreb overvælder din helpdesk, skal du implementere en AI-e-mailklassifikator for proaktivt at reducere denne mængde.

5. Invester i sikre og etiske AI-praksisser: Når du implementerer generativ AI, skal du følge sikre udviklings- og implementeringspraksisser. Brug private eller selvhostede modeller til følsomme opgaver for at bevare kontrollen over data. Hvis du bruger tredjeparts AI-tjenester, skal du gennemgå deres sikkerheds- og privatlivsforanstaltninger (kryptering, dataopbevaringspolitikker osv.). Integrer AI-risikostyringsrammer (som NIST's AI Risk Management Framework eller ISO/IEC-vejledning) for systematisk at adressere ting som bias, forklarlighed og robusthed i dine AI-værktøjer ( Hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Planlæg også modelopdateringer/patches som en del af vedligeholdelsen – AI-modeller kan også have "sårbarheder" (f.eks. kan de have brug for omskoling, hvis de begynder at drive afsted, eller hvis en ny type fjendtligt angreb på modellen opdages). Ved at integrere sikkerhed og etik i din AI-brug opbygger du tillid til resultaterne og sikrer overholdelse af nye regler.

6. Hold mennesker opdateret: Brug AI til at assistere, ikke helt erstatte, menneskelig dømmekraft inden for cybersikkerhed. Bestem beslutningspunkter, hvor menneskelig validering er påkrævet (for eksempel kan en AI udarbejde en hændelsesrapport, men en analytiker gennemgår den før distribution; eller en AI kan foreslå at blokere en brugerkonto, men et menneske godkender handlingen). Dette forhindrer ikke kun AI-fejl i at blive ukontrolleret, men hjælper også dit team med at lære af AI'en og omvendt. Opmuntr til en samarbejdsorienteret arbejdsgang: Analytikere skal føle sig trygge ved at sætte spørgsmålstegn ved AI-output og udføre tilregnelighedstjek. Over tid kan denne dialog forbedre både AI'en (gennem feedback) og analytikernes færdigheder. Design i bund og grund dine processer, så AI og menneskelige styrker komplementerer hinanden – AI håndterer volumen og hastighed, mennesker håndterer tvetydighed og endelige beslutninger.

7. Mål, overvåg og juster: Endelig skal du behandle dine generative AI-værktøjer som levende komponenter i dit sikkerhedsøkosystem. Mål løbende deres ydeevne – reducerer de responstider på hændelser? Opfanger de trusler tidligere? Hvordan udvikler antallet af falsk positive resultater sig? Indhent feedback fra teamet: Er AI'ens anbefalinger nyttige, eller skaber de støj? Brug disse målinger til at forfine modeller, opdatere træningsdata eller justere, hvordan AI'en er integreret. Cybertrusler og forretningsbehov udvikler sig, og dine AI-modeller bør opdateres eller omskoles med jævne mellemrum for at forblive effektive. Hav en plan for modelstyring, herunder hvem der er ansvarlig for vedligeholdelsen, og hvor ofte den gennemgås. Ved aktivt at styre AI'ens livscyklus sikrer du, at den forbliver et aktiv, ikke en forpligtelse.

Afslutningsvis kan generativ AI forbedre cybersikkerhedskapaciteter betydeligt, men en vellykket implementering kræver gennemtænkt planlægning og løbende tilsyn. Virksomheder, der uddanner deres medarbejdere, fastsætter klare retningslinjer og integrerer AI på en afbalanceret og sikker måde, vil høste frugterne af hurtigere og smartere trusselsstyring. Disse konklusioner giver en køreplan: kombiner menneskelig ekspertise med AI-automatisering, dæk de grundlæggende styringsprincipper og oprethold agilitet, efterhånden som både AI-teknologien og trusselslandskabet uundgåeligt udvikler sig.

Ved at tage disse praktiske skridt kan organisationer med sikkerhed besvare spørgsmålet "Hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed?" – ikke kun i teorien, men i den daglige praksis – og derved styrke deres forsvar i vores stadig mere digitale og AI-drevne verden. ( Hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed )

Hvidbøger, du måske har lyst til at læse efter denne:

🔗 Job som AI ikke kan erstatte, og hvilke job vil AI erstatte?
Udforsk det globale perspektiv på, hvilke roller der er sikre fra automatisering, og hvilke der ikke er.

🔗 Kan AI forudsige aktiemarkedet?
Et nærmere kig på begrænsningerne, gennembruddene og myterne omkring AI's evne til at forudsige markedsbevægelser.

🔗 Hvad kan generativ kunstig intelligens gøre uden menneskelig indgriben?
Forstå, hvor kunstig intelligens kan operere uafhængigt, og hvor menneskelig overvågning stadig er afgørende.