როგორ შეიძლება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში?

შესავალი

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი - ხელოვნური ინტელექტის სისტემები, რომლებსაც შეუძლიათ ახალი კონტენტის ან პროგნოზების შექმნა - კიბერუსაფრთხოების სფეროში ტრანსფორმაციულ ძალად იქცევა. ისეთმა ინსტრუმენტებმა, როგორიცაა OpenAI-ის GPT-4, აჩვენა რთული მონაცემების ანალიზისა და ადამიანის მსგავსი ტექსტის გენერირების უნარი, რაც კიბერ საფრთხეებისგან დაცვის ახალ მიდგომებს იძლევა. კიბერუსაფრთხოების სპეციალისტები და ბიზნეს გადაწყვეტილების მიმღები პირები სხვადასხვა ინდუსტრიაში იკვლევენ, თუ როგორ შეუძლია გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს გააძლიეროს დაცვა განვითარებადი შეტევებისგან. ფინანსებიდან და ჯანდაცვიდან დაწყებული, საცალო ვაჭრობითა და მთავრობით დამთავრებული, ყველა სექტორის ორგანიზაციები აწყდებიან დახვეწილ ფიშინგის მცდელობებს, მავნე პროგრამებს და სხვა საფრთხეებს, რომელთა წინააღმდეგ ბრძოლაში გენერაციულმა ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება დაგვეხმაროს. ამ დოკუმენტში ჩვენ განვიხილავთ, თუ როგორ შეიძლება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში , ხაზს ვუსვამთ რეალურ სამყაროს აპლიკაციებს, სამომავლო შესაძლებლობებს და დანერგვის მნიშვნელოვან მოსაზრებებს.

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ტრადიციული ანალიტიკური ხელოვნური ინტელექტისგან განსხვავდება არა მხოლოდ ნიმუშების აღმოჩენით, არამედ შექმნითაც - იქნება ეს თავდასხმების სიმულაცია თავდაცვის წვრთნებისთვის თუ რთული უსაფრთხოების მონაცემების ბუნებრივი ენის ახსნა-განმარტებების შექმნა. ეს ორმაგი შესაძლებლობა მას ორლესულ მახვილად აქცევს: ის გვთავაზობს ძლიერ ახალ თავდაცვით ინსტრუმენტებს, მაგრამ საფრთხის შემქმნელებსაც შეუძლიათ მისი გამოყენება. შემდეგი სექციები იკვლევს გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების ფართო სპექტრს კიბერუსაფრთხოებაში, ფიშინგის გამოვლენის ავტომატიზირებიდან ინციდენტებზე რეაგირების გაუმჯობესებამდე. ჩვენ ასევე განვიხილავთ ხელოვნური ინტელექტის ამ ინოვაციების სარგებელს, რისკებთან ერთად (როგორიცაა ხელოვნური ინტელექტის „ჰალუცინაციები“ ან მოწინააღმდეგეობრივი ბოროტად გამოყენება), რომლებიც ორგანიზაციებმა უნდა მართონ. და ბოლოს, ჩვენ გთავაზობთ პრაქტიკულ რჩევებს, რათა დავეხმაროთ ბიზნესებს შეაფასონ და პასუხისმგებლობით ინტეგრირება მოახდინონ გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის კიბერუსაფრთხოების სტრატეგიებში.

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი კიბერუსაფრთხოებაში: მიმოხილვა

კიბერუსაფრთხოებაში გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი გულისხმობს ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს - ხშირად დიდ ენობრივ მოდელებს ან სხვა ნეირონულ ქსელებს - რომლებსაც შეუძლიათ უსაფრთხოების ამოცანების შესასრულებლად ინფორმაციის, რეკომენდაციების, კოდის ან თუნდაც სინთეზური მონაცემების გენერირება. წმინდა პროგნოზირებადი მოდელებისგან განსხვავებით, გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია სცენარების სიმულირება და ადამიანის მიერ წასაკითხი შედეგების (მაგ., ანგარიშების, შეტყობინებების ან თუნდაც მავნე კოდის ნიმუშების) შექმნა მისი სასწავლო მონაცემების საფუძველზე. ეს შესაძლებლობა გამოიყენება საფრთხეების პროგნოზირების, აღმოჩენისა და მათზე რეაგირებისთვის უფრო დინამიური გზებით, ვიდრე ადრე იყო ( რა არის გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი კიბერუსაფრთხოებაში? - Palo Alto Networks ). მაგალითად, გენერაციულ მოდელებს შეუძლიათ უზარმაზარი ჟურნალების ან საფრთხეების შესახებ ინფორმაციის საცავების ანალიზი და მოკლე შეჯამების ან რეკომენდებული მოქმედების შექმნა, რაც თითქმის უსაფრთხოების გუნდების ხელოვნური ინტელექტის „ასისტენტის“ მსგავსად ფუნქციონირებს.

კიბერთავდაცვისთვის გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ადრეულმა დანერგვამ იმედისმომცემი შედეგები აჩვენა. 2023 წელს Microsoft-მა წარმოადგინა Security Copilot , GPT-4-ზე დაფუძნებული ასისტენტი უსაფრთხოების ანალიტიკოსებისთვის, რათა დაეხმაროს დარღვევების იდენტიფიცირებასა და Microsoft-ის მიერ ყოველდღიურად დამუშავებული 65 ტრილიონი სიგნალის გაანალიზებაში ( Microsoft Security Copilot არის კიბერუსაფრთხოების ახალი GPT-4 ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტი | The Verge ). ანალიტიკოსებს შეუძლიათ ამ სისტემის ბუნებრივი ენით წარმართვა (მაგ. „ბოლო 24 საათის განმავლობაში ყველა უსაფრთხოების ინციდენტის შეჯამება“ ) და კოპილოტი შექმნის სასარგებლო თხრობით შეჯამებას. ანალოგიურად, Google-ის საფრთხის ინტელექტის ხელოვნური ინტელექტი იყენებს გენერაციულ მოდელს, სახელწოდებით Gemini , რათა უზრუნველყოს სასაუბრო ძიება Google-ის უზარმაზარი საფრთხეების მონაცემთა ბაზაში, სწრაფად გააანალიზოს საეჭვო კოდი და შეაჯამოს დასკვნები მავნე პროგრამების მაძიებლების დასახმარებლად ( როგორ შეიძლება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში? 10 რეალური მაგალითი ). ეს მაგალითები ასახავს პოტენციალს: გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია რთული, მასშტაბური კიბერუსაფრთხოების მონაცემების გადამუშავება და ინფორმაციის წარდგენა ხელმისაწვდომი ფორმით, რაც აჩქარებს გადაწყვეტილების მიღებას.

ამავდროულად, გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია შექმნას მაღალრეალისტური ყალბი კონტენტი, რაც სიმულაციისა და ტრენინგისთვის (და, სამწუხაროდ, სოციალური ინჟინერიის შემქმნელი თავდამსხმელებისთვის) სასარგებლოა. როდესაც კონკრეტულ გამოყენების შემთხვევებზე გადავალთ, დავინახავთ, რომ გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს სინთეზირებისა და ანალიზის უდევს საფუძვლად მის მრავალ კიბერუსაფრთხოების აპლიკაციას. ქვემოთ ჩვენ განვიხილავთ ძირითად გამოყენების შემთხვევებს, რომლებიც მოიცავს ყველაფერს, ფიშინგის პრევენციიდან დაწყებული, უსაფრთხო პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებით დამთავრებული, მაგალითებით, თუ როგორ გამოიყენება თითოეული მათგანი სხვადასხვა ინდუსტრიაში.

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ძირითადი გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში

სურათი: კიბერუსაფრთხოებაში გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების ძირითადი შემთხვევები მოიცავს უსაფრთხოების გუნდებისთვის ხელოვნური ინტელექტის თანაპილოტებს, კოდის დაუცველობის ანალიზს, ადაპტური საფრთხის აღმოჩენას, ნულოვანი დღის შეტევის სიმულაციას, გაძლიერებულ ბიომეტრიულ უსაფრთხოებას და ფიშინგის აღმოჩენას ( კიბერუსაფრთხოებაში გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების 6 შემთხვევა [+ მაგალითები] ).

ფიშინგის აღმოჩენა და პრევენცია

ფიშინგი კვლავ ერთ-ერთ ყველაზე გავრცელებულ კიბერ საფრთხედ რჩება, რომელიც მომხმარებლებს ატყუებს და მავნე ბმულებზე დაწკაპუნებას ან ავტორიზაციის მონაცემების გამჟღავნებას აიძულებს. გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი გამოიყენება როგორც ფიშინგის მცდელობების აღმოსაჩენად , ასევე მომხმარებლის ტრენინგის გასაძლიერებლად წარმატებული შეტევების თავიდან ასაცილებლად. თავდაცვით მხარეს, ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს შეუძლიათ ელექტრონული ფოსტის შინაარსისა და გამგზავნის ქცევის ანალიზი, რათა აღმოაჩინონ ფიშინგის დახვეწილი ნიშნები, რომლებიც წესებზე დაფუძნებულ ფილტრებს შეიძლება გამორჩათ. ლეგიტიმური და თაღლითური ელფოსტის დიდი მონაცემთა ნაკრებებიდან სწავლით, გენერაციულ მოდელს შეუძლია მონიშნოს ტონის, ფორმულირების ან კონტექსტის ანომალიები, რომლებიც თაღლითობაზე მიუთითებს - მაშინაც კი, როდესაც გრამატიკა და მართლწერა აღარ ამხელს მას. სინამდვილეში, Palo Alto Networks-ის მკვლევარები აღნიშნავენ, რომ გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია ამოიცნოს „ფიშინგის ელფოსტის დახვეწილი ნიშნები, რომლებიც სხვა შემთხვევაში შეიძლება შეუმჩნეველი დარჩეს“, რაც ორგანიზაციებს ეხმარება თაღლითებზე ერთი ნაბიჯით წინ იყვნენ ( რა არის გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი კიბერუსაფრთხოებაში? - Palo Alto Networks ).

უსაფრთხოების გუნდები ასევე იყენებენ გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს ფიშინგის შეტევების სიმულირებისთვის ტრენინგისა და ანალიზისთვის. მაგალითად, Ironscales-მა წარმოადგინა GPT-ზე დაფუძნებული ფიშინგის სიმულაციის ინსტრუმენტი, რომელიც ავტომატურად წარმოქმნის ორგანიზაციის თანამშრომლებისთვის მორგებულ ყალბ ფიშინგის ელფოსტებს ( როგორ შეიძლება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში? 10 რეალური მაგალითი ). ხელოვნური ინტელექტით შექმნილი ეს ელფოსტები ასახავს თავდამსხმელის უახლეს ტაქტიკას, რაც პერსონალს აძლევს რეალისტურ პრაქტიკას ფიშინგის შინაარსის ამოცნობაში. ასეთი პერსონალიზებული ტრენინგი გადამწყვეტია, რადგან თავდამსხმელები თავად იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს უფრო დამაჯერებელი სატყუარების შესაქმნელად. აღსანიშნავია, რომ მიუხედავად იმისა, რომ გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია შექმნას ძალიან დახვეწილი ფიშინგის შეტყობინებები (წარსულს ჩაბარდა ადვილად შესამჩნევი გატეხილი ინგლისურის დღეები), დამცველებმა აღმოაჩინეს, რომ ხელოვნური ინტელექტი არ არის დაუმარცხებელი. 2024 წელს, IBM Security-ის მკვლევარებმა ჩაატარეს ექსპერიმენტი, რომელშიც შეადარა ადამიანის მიერ დაწერილი ფიშინგის ელფოსტები ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებულ ელფოსტებს და „გასაკვირია, რომ ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული ელფოსტების ამოცნობა მაინც ადვილი იყო მათი სწორი გრამატიკის მიუხედავად“ ( გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის კიბერუსაფრთხოებაში გამოყენების 6 შემთხვევა [+ მაგალითები] ). ეს იმაზე მიუთითებს, რომ ადამიანის ინტუიციას, ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით აღმოჩენასთან ერთად, შეუძლია ამოიცნოს დახვეწილი შეუსაბამობები ან მეტამონაცემების სიგნალები ხელოვნური ინტელექტის მიერ დაწერილ თაღლითობებში.

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ფიშინგისგან დაცვას სხვა გზებითაც უწყობს ხელს. მოდელების გამოყენება შესაძლებელია ავტომატური პასუხების ან ფილტრების , რომლებიც საეჭვო ელფოსტებს ამოწმებენ. მაგალითად, ხელოვნური ინტელექტის სისტემას შეუძლია უპასუხოს ელფოსტას გარკვეული მოთხოვნებით, რათა დაადასტუროს გამგზავნის ლეგიტიმურობა ან გამოიყენოს LLM ელფოსტის ბმულებისა და დანართების გასაანალიზებლად sandbox-ში, შემდეგ კი შეაჯამოს ნებისმიერი მავნე განზრახვა. NVIDIA-ს უსაფრთხოების პლატფორმა Morpheus აჩვენებს ხელოვნური ინტელექტის ძალას ამ სფეროში - ის იყენებს გენერაციულ NLP მოდელებს ელფოსტის სწრაფი ანალიზისა და კლასიფიკაციისთვის და აღმოჩნდა, რომ ის აუმჯობესებს spear-phishing ელფოსტის აღმოჩენას 21% ტრადიციულ უსაფრთხოების ინსტრუმენტებთან შედარებით ( გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის 6 გამოყენების შემთხვევა კიბერუსაფრთხოებაში [+ მაგალითები] ). Morpheus-ი აპროფილებს მომხმარებლის კომუნიკაციის ნიმუშებს უჩვეულო ქცევის აღმოსაჩენად (მაგალითად, მომხმარებლის მიერ მოულოდნელად მრავალი გარე მისამართის ელფოსტით გაგზავნა), რამაც შეიძლება მიუთითოს კომპრომეტირებული ანგარიშის მიერ ფიშინგ ელფოსტის გაგზავნა.

პრაქტიკაში, სხვადასხვა ინდუსტრიის კომპანიები იწყებენ ხელოვნური ინტელექტის ნდობას ელექტრონული ფოსტისა და ვებ ტრაფიკის სოციალური ინჟინერიის შეტევებისგან გასაფილტრად. მაგალითად, ფინანსური ფირმები იყენებენ გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს კომუნიკაციების სკანირებისთვის იმიტაციის მცდელობების აღმოსაჩენად, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს ელექტრონული თაღლითობა, ხოლო ჯანდაცვის პროვაიდერები იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს პაციენტის მონაცემების ფიშინგთან დაკავშირებული დარღვევებისგან დასაცავად. რეალისტური ფიშინგის სცენარების გენერირებით და მავნე შეტყობინებების დამახასიათებელი ნიშნების იდენტიფიცირებით, გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია ფიშინგის პრევენციის სტრატეგიებს მძლავრი ფენა შესძინოს. დასკვნა: ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია დაეხმაროს ფიშინგის შეტევების უფრო სწრაფად და ზუსტად გამოვლენასა და განბლოკვაში, მაშინაც კი, როდესაც თავდამსხმელები იყენებენ იმავე ტექნოლოგიას თავიანთი თამაშის გასაუმჯობესებლად.

მავნე პროგრამების აღმოჩენა და საფრთხის ანალიზი

თანამედროვე მავნე პროგრამები მუდმივად ვითარდება - თავდამსხმელები ქმნიან ახალ ვარიანტებს ან აბნევენ კოდს ანტივირუსული ხელმოწერების გვერდის ავლის მიზნით. გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი გვთავაზობს ახალ ტექნიკებს როგორც მავნე პროგრამების აღმოსაჩენად, ასევე მისი ქცევის გასაგებად. ერთ-ერთი მიდგომაა ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება მავნე პროგრამების „ბოროტი ტყუპების“ გენერირებისთვის : უსაფრთხოების მკვლევარებს შეუძლიათ ცნობილი მავნე პროგრამის ნიმუში შეიტანონ გენერაციულ მოდელში, რათა შექმნან ამ მავნე პროგრამის მრავალი მუტირებული ვარიანტი. ამით ისინი ეფექტურად პროგნოზირებენ თავდამსხმელის მიერ განხორციელებულ ცვლილებებს. ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული ეს ვარიანტები შემდეგ შეიძლება გამოყენებულ იქნას ანტივირუსული და შეჭრის აღმოჩენის სისტემების გასაწვრთნელად, ისე, რომ მავნე პროგრამის მოდიფიცირებული ვერსიებიც კი ამოიცნონ ( გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის 6 გამოყენების შემთხვევა კიბერუსაფრთხოებაში [+ მაგალითები] ). ეს პროაქტიული სტრატეგია ხელს უწყობს იმ ციკლის გაწყვეტას, სადაც ჰაკერები ოდნავ ცვლიან თავიანთ მავნე პროგრამებს აღმოჩენისგან თავის დასაღწევად და დამცველებს ყოველ ჯერზე ახალი ხელმოწერების ჩასაწერად უწევთ ჩქარობა. როგორც ერთ ინდუსტრიულ პოდკასტში აღინიშნა, უსაფრთხოების ექსპერტები ახლა იყენებენ გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს „ქსელის ტრაფიკის სიმულირებისთვის და მავნე დატვირთვის გენერირებისთვის, რომლებიც მიბაძავენ დახვეწილ შეტევებს“, ამოწმებენ მათ დაცვას საფრთხეების მთელი ოჯახის წინააღმდეგ და არა ერთი შემთხვევისგან. ადაპტური საფრთხის აღმოჩენა ნიშნავს, რომ უსაფრთხოების ინსტრუმენტები უფრო მდგრადი ხდება პოლიმორფული მავნე პროგრამების მიმართ, რომლებიც სხვა შემთხვევაში გაიპარებოდა.

გამოვლენის გარდა, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ეხმარება მავნე პროგრამების ანალიზსა და უკუინჟინერიაში , რაც ტრადიციულად საფრთხის ანალიტიკოსებისთვის შრომატევადი ამოცანებია. დიდი ენობრივი მოდელების დავალებას შეიძლება დაეკისროს საეჭვო კოდის ან სკრიპტების შესწავლა და მარტივი ენით ახსნა, თუ რა დანიშნულება აქვს ამ კოდს. რეალური მაგალითია VirusTotal Code Insight , Google-ის VirusTotal-ის ფუნქცია, რომელიც იყენებს გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტ მოდელს (Google-ის Sec-PaLM) პოტენციურად მავნე კოდის ბუნებრივი ენის შეჯამებების შესაქმნელად ( როგორ შეიძლება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში? 10 რეალური მაგალითი ). ეს არსებითად „ChatGPT-ის ტიპია, რომელიც ეძღვნება უსაფრთხოების კოდირებას“, რომელიც მოქმედებს როგორც ხელოვნური ინტელექტის მავნე პროგრამების ანალიტიკოსი, რომელიც მუშაობს 24/7, რათა დაეხმაროს ადამიან ანალიტიკოსებს საფრთხეების გაგებაში ( 6 გამოყენების შემთხვევა გენერაციული ხელოვნური ინტელექტისთვის კიბერუსაფრთხოებაში [+ მაგალითები] ). უცნობი სკრიპტის ან ბინარული კოდის გაანალიზების ნაცვლად, უსაფრთხოების გუნდის წევრს შეუძლია მიიღოს დაუყოვნებელი ახსნა ხელოვნური ინტელექტისგან - მაგალითად, „ეს სკრიპტი ცდილობს ფაილის ჩამოტვირთვას XYZ სერვერიდან და შემდეგ სისტემის პარამეტრების შეცვლას, რაც მიუთითებს მავნე პროგრამის ქცევაზე“. ეს მნიშვნელოვნად აჩქარებს ინციდენტებზე რეაგირებას, რადგან ანალიტიკოსებს შეუძლიათ ახალი მავნე პროგრამების დახარისხება და გაგება უფრო სწრაფად, ვიდრე ოდესმე.

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ასევე გამოიყენება მასიურ მონაცემთა ნაკრებებში მავნე პროგრამების დასადგენად . ტრადიციული ანტივირუსული ძრავები სკანირებენ ფაილებს ცნობილი ხელმოწერების მოსაძებნად, მაგრამ გენერაციულ მოდელს შეუძლია შეაფასოს ფაილის მახასიათებლები და იწინასწარმეტყველოს კიდეც, არის თუ არა ის მავნე, შესწავლილი ნიმუშების საფუძველზე. მილიარდობით ფაილის ატრიბუტების (მავნე და კეთილთვისებიანი) ანალიზით, ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია აღმოაჩინოს მავნე განზრახვა იქ, სადაც არ არსებობს აშკარა ხელმოწერა. მაგალითად, გენერაციულ მოდელს შეუძლია შესრულებადი ფაილი საეჭვოდ მონიშნოს, რადგან მისი ქცევის პროფილი „გამოიყურება“ გამოსასყიდი პროგრამის მცირე ვარიაციად, რომელიც მან ტრენინგის დროს ნახა, მიუხედავად იმისა, რომ ბინარული ფაილი ახალია. ქცევაზე დაფუძნებული ეს აღმოჩენა ხელს უწყობს ახალი ან ნულოვანი დღის მავნე პროგრამების წინააღმდეგ ბრძოლას. Google-ის საფრთხის ინტელექტის ხელოვნური ინტელექტი (Chronicle/Mandiant-ის ნაწილი) გავრცელებული ინფორმაციით, იყენებს თავის გენერაციულ მოდელს პოტენციურად მავნე კოდის გასაანალიზებლად და „უფრო ეფექტურად და ეფექტიანად დაეხმაროს უსაფრთხოების სპეციალისტებს მავნე პროგრამებისა და სხვა ტიპის საფრთხეების წინააღმდეგ ბრძოლაში“. ( როგორ შეიძლება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში? 10 რეალური მაგალითი ).

მეორე მხრივ, უნდა ვაღიაროთ, რომ თავდამსხმელებს აქაც შეუძლიათ გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება - ავტომატურად შექმნან მავნე პროგრამა, რომელიც თავად ადაპტირდება. სინამდვილეში, უსაფრთხოების ექსპერტები აფრთხილებენ, რომ გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია დაეხმაროს კიბერკრიმინალებს ისეთი მავნე პროგრამის შექმნაში , რომლის აღმოჩენაც უფრო რთულია ( რა არის გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი კიბერუსაფრთხოებაში? - Palo Alto Networks ). ხელოვნური ინტელექტის მოდელს შეიძლება მიეცეს მითითება, რომ მავნე პროგრამის ნაწილი განმეორებით გარდაქმნას (შეცვალოს მისი ფაილის სტრუქტურა, დაშიფვრის მეთოდები და ა.შ.) მანამ, სანამ ის არ გაივლის ყველა ცნობილ ანტივირუსულ შემოწმებას. ეს შემაშფოთებელი გამოყენება სულ უფრო მეტ პრობლემას წარმოადგენს (ზოგჯერ მოიხსენიება, როგორც „ხელოვნური ინტელექტით მართული მავნე პროგრამა“ ან პოლიმორფული მავნე პროგრამა, როგორც სერვისი). ასეთ რისკებზე მოგვიანებით ვისაუბრებთ, მაგრამ ეს ხაზს უსვამს, რომ გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი არის ინსტრუმენტი ამ კატა-თაგვის თამაშში, რომელსაც იყენებენ როგორც დამცველები, ასევე თავდამსხმელები.

საერთო ჯამში, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი აძლიერებს მავნე პროგრამებისგან დაცვას, რაც უსაფრთხოების გუნდებს საშუალებას აძლევს, თავდამსხმელის მსგავსად იფიქრონ - ახალი საფრთხეებისა და გადაწყვეტილებების გენერირება მოახდინონ საკუთარი ძალებით. იქნება ეს სინთეზური მავნე პროგრამების შექმნა გამოვლენის მაჩვენებლების გასაუმჯობესებლად თუ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება ქსელებში ნაპოვნი რეალური მავნე პროგრამების ასახსნელად და შესაკავებლად, ეს ტექნიკა გამოიყენება ყველა ინდუსტრიაში. ბანკმა შეიძლება გამოიყენოს ხელოვნური ინტელექტით მართული მავნე პროგრამების ანალიზი ცხრილში საეჭვო მაკროს სწრაფად გასაანალიზებლად, ხოლო მწარმოებელმა ფირმამ შეიძლება დაეყრდნოს ხელოვნურ ინტელექტს სამრეწველო კონტროლის სისტემების სამიზნე მავნე პროგრამების აღმოსაჩენად. ტრადიციული მავნე პროგრამების ანალიზის გენერაციული ხელოვნური ინტელექტით გაძლიერებით, ორგანიზაციებს შეუძლიათ მავნე პროგრამების კამპანიებზე რეაგირება უფრო სწრაფად და პროაქტიულად, ვიდრე ადრე.

საფრთხეების შესახებ ინტელექტი და ანალიზის ავტომატიზაცია

ყოველდღიურად, ორგანიზაციები იბომბებიან საფრთხის შესახებ დაზვერვის მონაცემებით - ახლად აღმოჩენილი კომპრომეტირების ინდიკატორების (IOC) არხებიდან დაწყებული, ახალი ჰაკერული ტაქტიკის შესახებ ანალიტიკოსების ანგარიშებით დამთავრებული. უსაფრთხოების ჯგუფებისთვის გამოწვევა ინფორმაციის ამ ნიაღვრის გაფილტვრა და ქმედითი ინფორმაციის მოპოვებაა. გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ფასდაუდებელი აღმოჩნდება საფრთხის შესახებ დაზვერვის ანალიზისა და მოხმარების ავტომატიზაციაში . ათობით ანგარიშის ან მონაცემთა ბაზის ჩანაწერის ხელით წაკითხვის ნაცვლად, ანალიტიკოსებს შეუძლიათ გამოიყენონ ხელოვნური ინტელექტი საფრთხის შესახებ ინფორმაციის შეჯამებისა და კონტექსტუალიზაციისთვის მანქანის სიჩქარით.

ერთ-ერთი კონკრეტული მაგალითია Google-ის საფრთხის ინტელექტის პაკეტი, რომელიც აერთიანებს გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს (Gemini მოდელი) Google-ის Mandiant-ისა და VirusTotal-ის საფრთხის შესახებ მონაცემების საგანძურთან. ეს ხელოვნური ინტელექტი უზრუნველყოფს „საუბრის ძიებას Google-ის საფრთხის შესახებ ინფორმაციის უზარმაზარ საცავში“ , რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს დასვან ბუნებრივი კითხვები საფრთხეების შესახებ და მიიღონ გაფილტრული პასუხები ( როგორ შეიძლება გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტთან გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში? 10 რეალური მაგალითი ). მაგალითად, ანალიტიკოსს შეუძლია იკითხოს: „ვნახეთ თუ არა რაიმე მავნე პროგრამა, რომელიც დაკავშირებულია საფრთხის ჯგუფ X-თან, რომელიც მიზნად ისახავს ჩვენს ინდუსტრიას?“ და ხელოვნური ინტელექტი მიიღებს შესაბამის ინფორმაციას, შესაძლოა აღნიშნავს: „დიახ, საფრთხის ჯგუფი X დაკავშირებული იყო ფიშინგის კამპანიასთან გასულ თვეში მავნე პროგრამის გამოყენებით Y“ , ამ მავნე პროგრამის ქცევის შეჯამებასთან ერთად. ეს მკვეთრად ამცირებს ინფორმაციის შეგროვების დროს, რაც სხვა შემთხვევაში მოითხოვდა მრავალი ინსტრუმენტის მოთხოვნას ან გრძელი ანგარიშების წაკითხვას.

საფრთხეების ტენდენციების კორელაცია და . მას შეუძლია ათასობით უსაფრთხოების ბლოგ პოსტის, დარღვევის შესახებ ახალი ამბების და ბნელი ქსელის შესახებ ინფორმაციის გადახედვა და შემდეგ „ამ კვირის ყველაზე მნიშვნელოვანი კიბერ საფრთხეების“ აღმასრულებელი შეჯამების გენერირება CISO-ს ბრიფინგისთვის. ტრადიციულად, ანალიზისა და ანგარიშგების ამ დონეს მნიშვნელოვანი ადამიანური ძალისხმევა სჭირდებოდა; ახლა კარგად მორგებულ მოდელს შეუძლია მისი შედგენა წამებში, ხოლო ადამიანები მხოლოდ შედეგს აუმჯობესებენ. ისეთმა კომპანიებმა, როგორიცაა ZeroFox, შეიმუშავეს FoxGPT , გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტთან დაკავშირებული ინსტრუმენტი, რომელიც სპეციალურად შექმნილია „ინტელექტის ანალიზისა და შეჯამების დასაჩქარებლად დიდ მონაცემთა ნაკრებებში“, მათ შორის მავნე კონტენტისა და ფიშინგის მონაცემების ( როგორ შეიძლება გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტთან დაკავშირებული ინტელექტის გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში? 10 რეალური მაგალითი ). მონაცემების წაკითხვისა და ჯვარედინი მითითების მძიმე სამუშაოს ავტომატიზირებით, ხელოვნური ინტელექტი საშუალებას აძლევს საფრთხეების შესახებ სადაზვერვო გუნდებს, ფოკუსირება მოახდინონ გადაწყვეტილების მიღებასა და რეაგირებაზე.

კიდევ ერთი გამოყენების შემთხვევაა სასაუბრო საფრთხეებზე ნადირობა . წარმოიდგინეთ, რომ უსაფრთხოების ანალიტიკოსი ურთიერთქმედებს ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტთან: „მაჩვენეთ მონაცემთა გაჟონვის რაიმე ნიშანი ბოლო 48 საათის განმავლობაში“ ან „რა არის ახალი დაუცველობების ძირითადი გამოყენება თავდამსხმელების მიერ ამ კვირაში?“ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია ინტერპრეტაცია გაუწიოს მოთხოვნას, მოძებნოს შიდა ჟურნალები ან გარე სადაზვერვო წყაროები და უპასუხოს მკაფიო პასუხით ან თუნდაც შესაბამისი ინციდენტების სიით. ეს არც ისე წარმოუდგენელია - თანამედროვე უსაფრთხოების ინფორმაციისა და მოვლენების მართვის (SIEM) სისტემები იწყებენ ბუნებრივი ენის მოთხოვნების ინტეგრირებას. მაგალითად, IBM-ის QRadar უსაფრთხოების პაკეტი 2024 წელს დაამატებს გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ფუნქციებს, რათა ანალიტიკოსებმა „დასვან […] კონკრეტული კითხვები ინციდენტის შეჯამებული შეტევის გზის შესახებ“ და მიიღონ დეტალური პასუხები. მას ასევე შეუძლია ავტომატურად ინტერპრეტაცია გაუკეთოს და შეაჯამოს მაღალი რელევანტური საფრთხის შესახებ ინფორმაცია“ როგორ შეიძლება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში? 10 რეალური მაგალითი ). არსებითად, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ტექნიკური მონაცემების მთებს მოთხოვნისამებრ ჩატის ზომის ანალიზად აქცევს.

სხვადასხვა ინდუსტრიაში ამას დიდი შედეგები მოჰყვება. ჯანდაცვის პროვაიდერს შეუძლია გამოიყენოს ხელოვნური ინტელექტი, რათა იყოს ინფორმირებული საავადმყოფოების სამიზნედ გამოსული უახლესი გამოსასყიდის პროგრამების ჯგუფების შესახებ, ანალიტიკოსის სრული განაკვეთით კვლევისთვის დანიშვნის გარეშე. საცალო ვაჭრობის კომპანიის SOC-ს შეუძლია სწრაფად შეაჯამოს ახალი POS მავნე ტაქტიკა მაღაზიის IT პერსონალის ინფორმირებისას. ხოლო მთავრობაში, სადაც სხვადასხვა სააგენტოდან საფრთხის შესახებ მონაცემების სინთეზირებაა საჭირო, ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია შექმნას ერთიანი ანგარიშები, რომლებიც ხაზს უსვამს ძირითად გაფრთხილებებს. საფრთხის შესახებ ინფორმაციის შეგროვებისა და ინტერპრეტაციის ავტომატიზირებით , გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ეხმარება ორგანიზაციებს უფრო სწრაფად რეაგირებაში ახალ საფრთხეებზე და ამცირებს ხმაურში დამალული კრიტიკული გაფრთხილებების გამოტოვების რისკს.

უსაფრთხოების ოპერაციების ცენტრის (SOC) ოპტიმიზაცია

უსაფრთხოების ოპერაციების ცენტრები ცნობილია განგაშის დაღლილობითა და მონაცემთა უზარმაზარი მოცულობით. ტიპიური SOC ანალიტიკოსი შეიძლება ყოველდღიურად ათასობით შეტყობინებასა და მოვლენას გაეცნოს და პოტენციურ ინციდენტებს იძიებს. გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი SOC-ებში ძალის გამრავლების ფუნქციას ასრულებს რუტინული სამუშაოს ავტომატიზირებით, ინტელექტუალური შეჯამებების მიწოდებით და ზოგიერთი რეაგირების ორკესტრირებითაც კი. მიზანია SOC სამუშაო პროცესების ოპტიმიზაცია, რათა ადამიანმა ანალიტიკოსებმა ყველაზე კრიტიკულ საკითხებზე გაამახვილონ ყურადღება, სანამ ხელოვნური ინტელექტი დანარჩენს თანაპილოტი მოაგვარებს.

„ანალიტიკოსის თანაპილოტის“ გამოყენებაა . Microsoft-ის უსაფრთხოების თანაპილოტი, რომელიც ზემოთ აღინიშნა, ამის ნათელი მაგალითია: ის „შექმნილია უსაფრთხოების ანალიტიკოსის სამუშაოს დასახმარებლად და არა მის ჩასანაცვლებლად“, ინციდენტების გამოძიებისა და ანგარიშგების ხელშეწყობისთვის ( Microsoft Security Copilot არის კიბერუსაფრთხოების ახალი GPT-4 ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტი | The Verge ). პრაქტიკაში, ეს ნიშნავს, რომ ანალიტიკოსს შეუძლია შეიყვანოს ნედლი მონაცემები - firewall-ის ჟურნალები, მოვლენების ვადები ან ინციდენტის აღწერა - და სთხოვოს ხელოვნურ ინტელექტს მისი ანალიზი ან შეჯამება. თანაპილოტმა შეიძლება გამოაგზავნოს ნარატივი, როგორიცაა: „როგორც ჩანს, დილის 2:35 საათზე, IP X-დან საეჭვო შესვლა წარმატებით განხორციელდა სერვერ Y-ზე, რასაც მოჰყვა უჩვეულო მონაცემების გადაცემა, რაც მიუთითებს ამ სერვერის პოტენციურ დარღვევაზე“. ამ ტიპის დაუყოვნებელი კონტექსტუალიზაცია ფასდაუდებელია, როდესაც დრო მნიშვნელოვანია.

ხელოვნური ინტელექტის თანაპილოტები ასევე ხელს უწყობენ პირველი დონის დახარისხების ტვირთის შემცირებას. ინდუსტრიის მონაცემების თანახმად, უსაფრთხოების გუნდს შეუძლია კვირაში 15 საათი დაახლოებით 22,000 შეტყობინებისა და ცრუ დადებითი პასუხების დახარისხებაზე ( გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის 6 გამოყენების შემთხვევა კიბერუსაფრთხოებაში [+ მაგალითები] ). გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით, ამ შეტყობინებების უმეტესობა შეიძლება ავტომატურად დახარისხდეს - ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია გამორიცხოს ის შეტყობინებები, რომლებიც აშკარად უწყინარია (მიცემული მსჯელობის საფუძველზე) და გამოყოს ის შეტყობინებები, რომლებიც ნამდვილად საჭიროებენ ყურადღებას, ზოგჯერ კი პრიორიტეტულობის მითითებაც კი. სინამდვილეში, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ძლიერი მხარე კონტექსტის გაგებაში ნიშნავს, რომ მას შეუძლია ჯვარედინი კორელაცია გაუკეთოს სიგნალებს, რომლებიც იზოლირებულად შეიძლება უვნებლად მოგეჩვენოთ, მაგრამ ერთად მიუთითებენ მრავალსაფეხურიან შეტევაზე. ეს ამცირებს შეტევის გამოტოვების შანსს „დაღლილობის“ გამო.

SOC ანალიტიკოსები ასევე იყენებენ ბუნებრივ ენას ხელოვნურ ინტელექტთან ერთად, რათა დააჩქარონ ძიება და გამოძიება. მაგალითად, Purple AI „დასვან რთული საფრთხის ძიების კითხვები მარტივი ინგლისურით და მიიღონ სწრაფი, ზუსტი პასუხები“ ( როგორ შეიძლება გენერაციული AI-ის გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში? 10 რეალური მაგალითი ). ანალიტიკოსს შეუძლია აკრიფოს: „ბოლო თვეში რომელიმე საბოლოო წერტილს ჰქონდა კავშირი badguy123[.]com დომენთან?“ და Purple AI მოძებნის ლოგებს პასუხის გასაცემად. ეს ანალიტიკოსს ათავისუფლებს მონაცემთა ბაზის მოთხოვნების ან სკრიპტების დაწერისგან - AI ამას აკეთებს ფარულად. ეს ასევე ნიშნავს, რომ უმცროს ანალიტიკოსებს შეუძლიათ ისეთი ამოცანების შესრულება, რომლებიც ადრე მოითხოვდა გამოცდილ ინჟინერს, რომელიც ფლობდა მოთხოვნების ენებს, რაც ეფექტურად ამაღლებს გუნდს AI დახმარებით . მართლაც, ანალიტიკოსები იუწყებიან, რომ გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ხელმძღვანელობა „ზრდის მათ უნარებსა და ცოდნას“ , რადგან უმცროს თანამშრომლებს ახლა შეუძლიათ მიიღონ მოთხოვნისამებრ კოდირების მხარდაჭერა ან ანალიზის რჩევები ხელოვნური ინტელექტისგან, რაც ამცირებს უფროსი გუნდის წევრებისთვის დახმარების მუდმივი თხოვნის საჭიროებას ( გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის 6 გამოყენების შემთხვევა კიბერუსაფრთხოებაში [+ მაგალითები] ).

კიდევ ერთი SOC ოპტიმიზაცია არის ინციდენტების ავტომატიზირებული შეჯამება და დოკუმენტირება . ინციდენტის დამუშავების შემდეგ, ვიღაცამ უნდა დაწეროს ანგარიში - ამოცანა, რომელიც ბევრისთვის დამღლელია. გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია მიიღოს სასამართლო ექსპერტიზის მონაცემები (სისტემის ჟურნალები, მავნე პროგრამების ანალიზი, ქმედებების ვადები) და შექმნას ინციდენტის ანგარიშის პირველი ვერსია. IBM ამ შესაძლებლობას QRadar-ში ათავსებს, რათა „ერთი დაწკაპუნებით“ შეიქმნას ინციდენტის შეჯამება სხვადასხვა დაინტერესებული მხარისთვის (აღმასრულებლები, IT გუნდები და ა.შ.) ( როგორ შეიძლება გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს გამოვიყენოთ კიბერუსაფრთხოებაში? 10 რეალური მაგალითი ). ეს არა მხოლოდ ზოგავს დროს, არამედ უზრუნველყოფს, რომ ანგარიშში არაფერი გამოგრჩეთ, რადგან ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია თანმიმდევრულად შეიტანოს ყველა შესაბამისი დეტალი. ანალოგიურად, შესაბამისობისა და აუდიტისთვის, ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია შეავსოს ფორმები ან მტკიცებულებების ცხრილები ინციდენტის მონაცემების საფუძველზე.

რეალურ სამყაროში მიღებული შედეგები შთამბეჭდავია. Swimlane-ის ხელოვნური ინტელექტით მართული SOAR-ის (უსაფრთხოების ორკესტრირება, ავტომატიზაცია და რეაგირება) ადრეული მომხმარებლები პროდუქტიულობის უზარმაზარ ზრდას აღნიშნავენ - მაგალითად, Global Data Systems-მა დაინახა, რომ მათ SecOps გუნდს გაცილებით დიდი საქმეების მართვა შეეძლო; ერთ-ერთმა დირექტორმა თქვა, რომ „ის, რასაც დღეს 7 ანალიტიკოსთან ერთად ვაკეთებ, ალბათ 20 თანამშრომელს დასჭირდებოდა“ ხელოვნური ინტელექტით მართული ავტომატიზაციის გარეშე ( როგორ შეიძლება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში ). სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, SOC-ში ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია სიმძლავრის გაზრდა . სხვადასხვა ინდუსტრიაში, იქნება ეს ტექნოლოგიური კომპანია, რომელიც ღრუბლოვანი უსაფრთხოების შეტყობინებებთან მუშაობს თუ საწარმოო ქარხანა, რომელიც აკონტროლებს ოპერატიულ ოპერაციულ სისტემებს, SOC გუნდები გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტების გამოყენებით უფრო სწრაფ აღმოჩენას და რეაგირებას, ნაკლებ გამოტოვებულ ინციდენტს და უფრო ეფექტურ ოპერაციებს მიაღწევენ. საქმე ეხება უფრო ჭკვიანურ მუშაობას - მანქანებს საშუალებას აძლევს გაუმკლავდნენ განმეორებად და მონაცემებზე დატვირთულ ამოცანებს, რათა ადამიანებმა გამოიყენონ თავიანთი ინტუიცია და ექსპერტიზა იქ, სადაც ეს ყველაზე მნიშვნელოვანია.

დაუცველობის მართვა და საფრთხის სიმულაცია

დაუცველობების იდენტიფიცირება და მართვა - პროგრამული უზრუნველყოფის ან სისტემების სისუსტეები, რომელთა გამოყენებაც თავდამსხმელებს შეუძლიათ - კიბერუსაფრთხოების ძირითადი ფუნქციაა. გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი აუმჯობესებს დაუცველობების მართვას აღმოჩენის დაჩქარებით, პატჩების პრიორიტეტულობის მინიჭებაში დახმარებით და ამ დაუცველობებზე თავდასხმების სიმულირებითაც კი, მზადყოფნის გასაუმჯობესებლად. არსებითად, ხელოვნური ინტელექტი ეხმარება ორგანიზაციებს უფრო სწრაფად იპოვონ და გამოასწორონ თავიანთი ჯავშანი და პროაქტიულად ამოწმებს თავდაცვით სისტემებს რეალური თავდამსხმელების მიერ ამის გაკეთებამდე.

ერთ-ერთი მნიშვნელოვანი გამოყენებაა გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება კოდის ავტომატიზირებული განხილვისა და დაუცველობის აღმოსაჩენად . დიდი კოდების ბაზები (განსაკუთრებით მემკვიდრეობით მიღებული სისტემები) ხშირად შეიცავს უსაფრთხოების ხარვეზებს, რომლებიც შეუმჩნეველი რჩება. გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის მოდელების მომზადება შესაძლებელია უსაფრთხო კოდირების პრაქტიკასა და შეცდომების გავრცელებულ ნიმუშებზე, შემდეგ კი წყაროს კოდზე ან კომპილირებულ ბინარულ ფაილებზე პოტენციური დაუცველობის მოსაძებნად. მაგალითად, NVIDIA-ს მკვლევარებმა შეიმუშავეს გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის არხი, რომელსაც შეუძლია მემკვიდრეობით მიღებული პროგრამული უზრუნველყოფის კონტეინერების ანალიზი და დაუცველობის იდენტიფიცირება „მაღალი სიზუსტით - 4-ჯერ უფრო სწრაფად, ვიდრე ადამიანი ექსპერტები“. ( გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის 6 გამოყენების შემთხვევა კიბერუსაფრთხოებაში [+ მაგალითები] ). ხელოვნურმა ინტელექტმა არსებითად ისწავლა, როგორ გამოიყურება დაუცველი კოდი და შეძლო ათწლეულების წინანდელი პროგრამული უზრუნველყოფის სკანირება სარისკო ფუნქციებისა და ბიბლიოთეკების აღსანიშნავად, რაც მნიშვნელოვნად აჩქარებს ხელით კოდის აუდიტის ჩვეულებრივ ნელ პროცესს. ამ ტიპის ინსტრუმენტი შეიძლება იყოს თამაშის წესების შემცვლელი ისეთი ინდუსტრიებისთვის, როგორიცაა ფინანსები ან მთავრობა, რომლებიც დიდ, ძველ კოდების ბაზებზე არიან დამოკიდებულნი - ხელოვნური ინტელექტი ხელს უწყობს უსაფრთხოების მოდერნიზაციას იმ პრობლემების აღმოჩენით, რომელთა აღმოჩენას პერსონალს შეიძლება თვეები ან წლები დასჭირდეს (თუ საერთოდ).

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ასევე ეხმარება დაუცველობის მართვის სამუშაო პროცესებში დაუცველობის სკანირების შედეგების დამუშავებით და მათი პრიორიტეტულობის მინიჭებით. ისეთი ინსტრუმენტები, როგორიცაა Tenable-ის ExposureAI, იყენებენ გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს, რათა ანალიტიკოსებს საშუალება მიეცეთ, მარტივად გამოიძიონ დაუცველობის მონაცემები და მიიღონ მყისიერი პასუხები ( როგორ შეიძლება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში? 10 რეალური მაგალითი ). ExposureAI-ს შეუძლია „შეაჯამოს სრული შეტევის გზა ნარატივში“ მოცემული კრიტიკული დაუცველობისთვის, ახსნას, თუ როგორ შეუძლია თავდამსხმელს ის სხვა სისუსტეებთან დააკავშიროს სისტემის კომპრომეტირების მიზნით. ის რეკომენდაციასაც კი უწევს გამოსწორების ქმედებებს და პასუხობს რისკის შესახებ შემდგომ კითხვებს. ეს ნიშნავს, რომ როდესაც გამოცხადდება ახალი კრიტიკული CVE (საერთო დაუცველობა და ექსპოზიცია), ანალიტიკოსს შეუძლია ჰკითხოს ხელოვნურ ინტელექტს: „დაზარალდა თუ არა ჩვენი რომელიმე სერვერი ამ CVE-თი და რა იქნება ყველაზე უარესი სცენარი, თუ არ განვაახლებთ?“ და მიიღოს მკაფიო შეფასება ორგანიზაციის საკუთარი სკანირების მონაცემებიდან. დაუცველობის კონტექსტუალიზაციის გზით (მაგ., ეს დაუცველობა ინტერნეტთან და მაღალი ღირებულების სერვერზეა, ამიტომ ის მთავარი პრიორიტეტია), გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ეხმარება გუნდებს ჭკვიანურად განაახლონ შეცდომები შეზღუდული რესურსებით.

ცნობილი დაუცველობების პოვნისა და მართვის გარდა, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ხელს უწყობს შეღწევადობის ტესტირებას და შეტევის სიმულაციას - არსებითად, უცნობი დაუცველობების აღმოჩენას ან უსაფრთხოების კონტროლის ტესტირებას. გენერაციული მოწინააღმდეგეობრივი ქსელები (GAN), გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ტიპი, გამოიყენება სინთეზური მონაცემების შესაქმნელად, რომლებიც ბაძავენ რეალურ ქსელურ ტრაფიკს ან მომხმარებლის ქცევას, რაც შეიძლება მოიცავდეს ფარული შეტევის ნიმუშებს. 2023 წლის კვლევამ შემოგვთავაზა GAN-ების გამოყენება რეალისტური ნულოვანი დღის შეტევის ტრაფიკის გენერირებისთვის შეჭრის აღმოჩენის სისტემების გასაწვრთნელად ( გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის 6 გამოყენების შემთხვევა კიბერუსაფრთხოებაში [+ მაგალითები] ). IDS-ის ხელოვნური ინტელექტის მიერ შექმნილი შეტევის სცენარებით (რომლებიც არ რისკავენ რეალური მავნე პროგრამების გამოყენებას საწარმოო ქსელებში), ორგანიზაციებს შეუძლიათ თავიანთი თავდაცვის სისტემების გაწვრთნა ახალი საფრთხეების ამოსაცნობად, რეალობაში მათზე ზემოქმედების მოლოდინის გარეშე. ანალოგიურად, ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია სისტემის შემოწმების თავდამსხმელის სიმულირება - მაგალითად, ავტომატურად ცდილობს სხვადასხვა ექსპლოიტის ტექნიკას უსაფრთხო გარემოში, რათა ნახოს, წარმატებულია თუ არა რომელიმე მათგანი. აშშ-ის თავდაცვის მოწინავე კვლევითი პროექტების სააგენტო (DARPA) ამაში იმედისმომცემ ფაქტორს ხედავს: მისი 2023 წლის ხელოვნური ინტელექტის კიბერ გამოწვევა აშკარად იყენებს გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს (მაგალითად, დიდი ენობრივი მოდელები) „ღია კოდის პროგრამულ უზრუნველყოფაში დაუცველობების ავტომატურად აღმოსაჩენად და გამოსასწორებლად“, როგორც კონკურსის ნაწილი ( DARPA-ს მიზანია ხელოვნური ინტელექტის განვითარება, ავტონომიური აპლიკაციები, რომლებსაც მებრძოლები ენდობიან > აშშ-ის თავდაცვის დეპარტამენტი > თავდაცვის დეპარტამენტის სიახლეები ). ეს ინიციატივა ხაზს უსვამს, რომ ხელოვნური ინტელექტი არა მხოლოდ ცნობილი ხარვეზების გამოსწორებას უწყობს ხელს; ის აქტიურად ავლენს ახლებს და გვთავაზობს გამოსწორებებს, რაც ტრადიციულად მხოლოდ გამოცდილი (და ძვირადღირებული) უსაფრთხოების მკვლევარებისთვის შემოიფარგლება.

გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია ინტელექტუალური „თაფლის ქოთნების“ და ციფრული ტყუპების . სტარტაპები ქმნიან ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ სატყუარა სისტემებს, რომლებიც დამაჯერებლად ბაძავენ რეალურ სერვერებს ან მოწყობილობებს. როგორც ერთ-ერთმა აღმასრულებელმა დირექტორმა განმარტა, გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია „ციფრული სისტემების კლონირება რეალური სისტემების იმიტაციისა და ჰაკერების მოსაზიდად“ ( გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის 6 გამოყენების შემთხვევა კიბერუსაფრთხოებაში [+ მაგალითები] ). ეს ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული „თაფლის ქოთნები“ იქცევიან როგორც რეალური გარემო (ვთქვათ, ყალბი „საერთაშორისო ინტერნეტის“ მოწყობილობა, რომელიც აგზავნის ნორმალურ ტელემეტრიას), მაგრამ არსებობენ მხოლოდ თავდამსხმელების მოსაზიდად. როდესაც თავდამსხმელი სამიზნედ იქცევა, ხელოვნური ინტელექტი არსებითად ატყუებს მათ, რომ გამოავლინონ მათი მეთოდები, რომელთა შესწავლა და გამოყენებაც შემდეგ დამცველებს შეუძლიათ რეალური სისტემების გასაძლიერებლად. ეს კონცეფცია, რომელიც გენერაციული მოდელირებით არის დაფუძნებული, უზრუნველყოფს მომავალზე ორიენტირებულ გზას თავდამსხმელებზე გავლენის შესაბრუნებლად , ხელოვნური ინტელექტით გაძლიერებული მოტყუების გამოყენებით.

სხვადასხვა ინდუსტრიაში, უფრო სწრაფი და ჭკვიანური დაუცველობის მართვა ნაკლებ დარღვევას ნიშნავს. მაგალითად, ჯანდაცვის IT სფეროში, ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება სწრაფად აღმოაჩინოს სამედიცინო მოწყობილობაში მოძველებული დაუცველი ბიბლიოთეკა და მოითხოვოს პროგრამული უზრუნველყოფის გამოსწორება, სანამ რომელიმე თავდამსხმელი მას გამოიყენებს. საბანკო სფეროში, ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია ახალ აპლიკაციაზე ინსაიდერული შეტევის სიმულირება, რათა უზრუნველყოს, რომ მომხმარებლის მონაცემები ყველა სცენარში უსაფრთხოდ დარჩეს. ამრიგად, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ორგანიზაციების უსაფრთხოების მდგომარეობისთვის როგორც მიკროსკოპის, ასევე სტრეს-ტესტერის ფუნქციას ასრულებს: ის ფარულ ხარვეზებს ავლენს და სისტემებზე ზეწოლას შემოქმედებითი გზებით უზრუნველყოფს მდგრადობას.

უსაფრთხო კოდის გენერირება და პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავება

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ნიჭი არ შემოიფარგლება მხოლოდ თავდასხმების აღმოჩენით - ის ასევე ვრცელდება უფრო უსაფრთხო სისტემების თავიდანვე შექმნაზე . პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებაში, ხელოვნური ინტელექტის კოდის გენერატორებს (როგორიცაა GitHub Copilot, OpenAI Codex და ა.შ.) შეუძლიათ დაეხმარონ დეველოპერებს კოდის უფრო სწრაფად დაწერაში კოდის ფრაგმენტების ან თუნდაც მთლიანი ფუნქციების შეთავაზებით. კიბერუსაფრთხოების კუთხე გულისხმობს იმის უზრუნველყოფას, რომ ხელოვნური ინტელექტის მიერ შემოთავაზებული კოდის ნაწილები უსაფრთხო იყოს და ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებას კოდირების პრაქტიკის გასაუმჯობესებლად.

ერთი მხრივ, გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია იმოქმედოს როგორც კოდირების ასისტენტი, რომელიც უსაფრთხოების საუკეთესო პრაქტიკას ნერგავს . დეველოპერებს შეუძლიათ გამოიყენონ ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტი, „შექმნან პაროლის გადატვირთვის ფუნქცია Python-ში“ და იდეალურ შემთხვევაში მიიღონ კოდი, რომელიც არა მხოლოდ ფუნქციონალურია, არამედ იცავს უსაფრთხოების ინსტრუქციებს (მაგ., შეყვანის სათანადო ვალიდაცია, ჟურნალირება, შეცდომების დამუშავება ინფორმაციის გაჟონვის გარეშე და ა.შ.). ასეთი ასისტენტი, რომელიც გაწვრთნილია ვრცელი უსაფრთხო კოდის მაგალითებზე, ხელს შეუწყობს ადამიანური შეცდომების შემცირებას, რაც დაუცველობას იწვევს. მაგალითად, თუ დეველოპერი დაივიწყებს მომხმარებლის შეყვანის დეზინფექციას (რაც SQL ინექციის ან მსგავსი პრობლემების კარს ხსნის), ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია ეს ჩართოს ნაგულისხმევად ან გააფრთხილოს ისინი. ხელოვნური ინტელექტის ზოგიერთი კოდირების ინსტრუმენტი ამჟამად იხვეწება უსაფრთხოებაზე ორიენტირებული მონაცემებით, რათა ემსახუროს ზუსტად ამ მიზანს - არსებითად, ხელოვნური ინტელექტის მიერ უსაფრთხოების ცნობიერებასთან დაწყვილებული პროგრამირება .

თუმცა, არსებობს მეორე მხარეც: გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია ისევე მარტივად შემოიტანოს დაუცველობები, თუ სათანადოდ არ კონტროლდება. როგორც Sophos-ის უსაფრთხოების ექსპერტმა ბენ ვერშარენმა აღნიშნა, კოდირებისთვის გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს „კარგია მოკლე, დამოწმებადი კოდისთვის, მაგრამ სარისკოა, როდესაც შეუმოწმებელი კოდი ინტეგრირდება“ წარმოების სისტემებში. რისკი ის არის, რომ ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება შექმნას ლოგიკურად სწორი კოდი, რომელიც დაუცველია ისე, რომ არაექსპერტმა შეიძლება ვერ შეამჩნიოს. გარდა ამისა, მავნე აქტორებს შეუძლიათ განზრახ გავლენა მოახდინონ საჯარო ხელოვნური ინტელექტის მოდელებზე მათში დაუცველი კოდის ნიმუშების დათესვით (მონაცემთა მოწამვლის ფორმა), რათა ხელოვნური ინტელექტი შემოგვთავაზოს დაუცველი კოდი. დეველოპერების უმეტესობა არ არის უსაფრთხოების ექსპერტი , ამიტომ თუ ხელოვნური ინტელექტი შემოგვთავაზებს მოსახერხებელ გადაწყვეტას, მათ შეიძლება ბრმად გამოიყენონ ის, ვერ გააცნობიერონ, რომ მას აქვს ხარვეზი ( გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის 6 გამოყენების შემთხვევა კიბერუსაფრთხოებაში [+ მაგალითები] ). ეს შეშფოთება რეალურია - სინამდვილეში, ახლა უკვე არსებობს OWASP-ის ტოპ 10 სია LLM-ებისთვის (დიდი ენის მოდელები), რომელიც ასახავს ისეთ საერთო რისკებს, როგორიცაა ეს კოდირებისთვის ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებასთან დაკავშირებით.

ამ პრობლემების მოსაგვარებლად, ექსპერტები გვთავაზობენ „გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტთან გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტთან ბრძოლას გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტთან“ . პრაქტიკაში, ეს ნიშნავს ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებას კოდის გადასახედად და შესამოწმებლად . ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია ახალი კოდის კომიტებს გაცილებით სწრაფად დაასკანიროს, ვიდრე ადამიანი კოდის შემფასებელს და მონიშნოს პოტენციური დაუცველობები ან ლოგიკური პრობლემები. ჩვენ უკვე ვხედავთ ინსტრუმენტების გაჩენას, რომლებიც ინტეგრირდება პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავების სასიცოცხლო ციკლში: კოდი იწერება (შესაძლოა ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით), შემდეგ უსაფრთხო კოდის პრინციპებზე გაწვრთნილი გენერაციული მოდელი ამოწმებს მას და წარმოქმნის ანგარიშს ნებისმიერი პრობლემის შესახებ (ვთქვათ, მოძველებული ფუნქციების გამოყენება, ავთენტიფიკაციის შემოწმების ნაკლებობა და ა.შ.). NVIDIA-ს კვლევა, რომელიც ზემოთ იყო ნახსენები, რომელმაც მიაღწია კოდში დაუცველობის 4-ჯერ უფრო სწრაფად აღმოჩენას, წარმოადგენს ხელოვნური ინტელექტის უსაფრთხო კოდის ანალიზისთვის გამოყენების მაგალითს ( გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის 6 გამოყენების შემთხვევა კიბერუსაფრთხოებაში [+ მაგალითები] ).

გარდა ამისა, გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია დაეხმაროს უსაფრთხო კონფიგურაციებისა და სკრიპტების შექმნაში . მაგალითად, თუ კომპანიას სჭირდება უსაფრთხო ღრუბლოვანი ინფრასტრუქტურის განთავსება, ინჟინერს შეუძლია სთხოვოს ხელოვნურ ინტელექტს, შექმნას კონფიგურაციის სკრიპტები (ინფრასტრუქტურა, როგორც კოდი) უსაფრთხოების კონტროლის მექანიზმებით (როგორიცაა ქსელის სათანადო სეგმენტაცია, ყველაზე ნაკლები პრივილეგიის მქონე IAM როლები). ხელოვნურ ინტელექტს, რომელიც ათასობით ასეთ კონფიგურაციაზეა გაწვრთნილი, შეუძლია შექმნას საბაზისო ხაზი, რომელსაც შემდეგ ინჟინერი დახვეწს. ეს აჩქარებს სისტემების უსაფრთხო დაყენებას და ამცირებს არასწორი კონფიგურაციის შეცდომებს - ღრუბლოვანი უსაფრთხოების ინციდენტების საერთო წყაროს.

ზოგიერთი ორგანიზაცია ასევე იყენებს გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს უსაფრთხო კოდირების ნიმუშების ცოდნის ბაზის შესანარჩუნებლად. თუ დეველოპერი არ არის დარწმუნებული, თუ როგორ დანერგოს გარკვეული ფუნქცია უსაფრთხოდ, მას შეუძლია მიმართოს შიდა ხელოვნურ ინტელექტს, რომელმაც ისწავლა კომპანიის წარსული პროექტებიდან და უსაფრთხოების სახელმძღვანელო პრინციპებიდან. ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება დააბრუნოს რეკომენდებული მიდგომა ან თუნდაც კოდის ფრაგმენტი, რომელიც შეესაბამება როგორც ფუნქციურ მოთხოვნებს, ასევე კომპანიის უსაფრთხოების სტანდარტებს. ეს მიდგომა გამოყენებულია ისეთი ინსტრუმენტების მიერ, როგორიცაა Secureframe-ის კითხვარის ავტომატიზაცია , რომელიც იღებს პასუხებს კომპანიის პოლიტიკიდან და წარსული გადაწყვეტილებებიდან, რათა უზრუნველყოს თანმიმდევრული და ზუსტი პასუხები (არსებითად, უსაფრთხო დოკუმენტაციის გენერირება) ( როგორ შეიძლება გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში? 10 რეალური მაგალითი ). კონცეფცია ითარგმნება როგორც კოდირება: ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც „ახსოვს“, თუ როგორ განახორციელეთ უსაფრთხოდ რაღაც ადრე და გიხელმძღვანელებთ ამის ხელახლა გასაკეთებლად.

შეჯამებისთვის, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი გავლენას ახდენს პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებაზე, რადგან უსაფრთხო კოდირების დახმარებას უფრო ხელმისაწვდომს ხდის . ინდუსტრიები, რომლებიც ქმნიან უამრავ მორგებულ პროგრამულ უზრუნველყოფას - ტექნოლოგიები, ფინანსები, თავდაცვა და ა.შ. - ისარგებლებენ ხელოვნური ინტელექტის თანაპილოტების ყოლით, რომლებიც არა მხოლოდ აჩქარებენ კოდირებას, არამედ მოქმედებენ როგორც მუდმივი ფხიზელი უსაფრთხოების შემფასებლები. სათანადო მართვის შემთხვევაში, ამ ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებს შეუძლიათ შეამცირონ ახალი დაუცველობების შემოღება და დაეხმარონ განვითარების გუნდებს საუკეთესო პრაქტიკის დაცვაში, მაშინაც კი, თუ გუნდს არ ჰყავს უსაფრთხოების ექსპერტი ჩართული ყოველ ნაბიჯზე. შედეგად, პროგრამული უზრუნველყოფა უფრო მდგრადია შეტევების მიმართ პირველივე დღიდან.

ინციდენტებზე რეაგირების მხარდაჭერა

როდესაც კიბერუსაფრთხოების ინციდენტი ხდება - იქნება ეს მავნე პროგრამის აფეთქება, მონაცემთა გაჟონვა თუ შეტევის შედეგად სისტემის გათიშვა - დრო კრიტიკულად მნიშვნელოვანია. გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი სულ უფრო ხშირად გამოიყენება ინციდენტებზე რეაგირების (IR) გუნდების მხარდასაჭერად, რათა ისინი უფრო სწრაფად და მეტი ინფორმაციით აკონტროლონ და გამოასწორონ ინციდენტები. იდეა იმაში მდგომარეობს, რომ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია ინციდენტის დროს საგამოძიებო და დოკუმენტაციის ტვირთის ნაწილი აიღოს და ზოგიერთი რეაგირების ქმედებაც კი შესთავაზოს ან ავტომატიზირება მოახდინოს.

ხელოვნური ინტელექტის ერთ-ერთი მთავარი როლი რეალურ დროში ინციდენტების ანალიზი და შეჯამებაა . ინციდენტის შუაგულში, რეაგირების სამსახურებს შეიძლება დასჭირდეთ პასუხები ისეთ კითხვებზე, როგორიცაა „როგორ მოხვდა თავდამსხმელი?“ , „რომელი სისტემებია დაზარალებული?“ და „რომელი მონაცემები შეიძლება იყოს კომპრომეტირებული?“ . გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია დაზარალებული სისტემებიდან ჟურნალების, შეტყობინებების და სასამართლო ექსპერტიზის მონაცემების ანალიზი და სწრაფად მიაწოდოს ინფორმაცია. მაგალითად, Microsoft Security Copilot საშუალებას აძლევს ინციდენტების რეაგირების სამსახურს, მიაწოდოს სხვადასხვა მტკიცებულება (ფაილები, URL-ები, მოვლენების ჟურნალები) და მოითხოვოს ვადები ან შეჯამება ( Microsoft Security Copilot არის კიბერუსაფრთხოების ახალი GPT-4 ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტი | The Verge ). ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება უპასუხოს: „შეღწევა, სავარაუდოდ, დაიწყო მომხმარებლის JohnDoe-სთვის 10:53 GMT საათზე ფიშინგური ელფოსტით, რომელიც შეიცავდა მავნე პროგრამას X. შესრულების შემდეგ, მავნე პროგრამამ შექმნა უკანა კარი, რომელიც ორი დღის შემდეგ გამოიყენეს ფინანსურ სერვერზე გადასასვლელად, სადაც მან შეაგროვა მონაცემები“. ამ თანმიმდევრული სურათის წუთებში და არა საათებში ქონა გუნდს საშუალებას აძლევს, გაცილებით სწრაფად მიიღოს ინფორმირებული გადაწყვეტილებები (მაგალითად, რომელი სისტემები უნდა იზოლირებული იყოს).

გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს ასევე შეუძლია შემოგთავაზოთ შეკავების და გამოსწორების ქმედებები . მაგალითად, თუ საბოლოო წერტილი დაინფიცირდება გამოსასყიდი პროგრამული უზრუნველყოფით, ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტს შეუძლია შექმნას სკრიპტი ან ინსტრუქციების ნაკრები ამ მანქანის იზოლირებისთვის, გარკვეული ანგარიშების გამორთვისთვის და firewall-ზე ცნობილი მავნე IP მისამართების დაბლოკვისთვის - არსებითად, ეს არის თამაშის ინსტრუქცია. Palo Alto Networks აღნიშნავს, რომ გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია „შესაბამისი მოქმედებების ან სკრიპტების გენერირება ინციდენტის ბუნების მიხედვით“ , რითაც ავტომატიზირდება რეაგირების საწყისი ნაბიჯები ( რა არის გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს კიბერუსაფრთხოებაში? - Palo Alto Networks ). იმ სცენარში, როდესაც უსაფრთხოების გუნდი გადატვირთულია (ვთქვათ, ფართომასშტაბიანი შეტევა ასობით მოწყობილობაზე), ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია პირდაპირ შეასრულოს ზოგიერთი ეს მოქმედება წინასწარ დამტკიცებულ პირობებში, იმოქმედოს როგორც ახალგაზრდა რეაგირების სპეციალისტი, რომელიც დაუღალავად მუშაობს. მაგალითად, ხელოვნური ინტელექტის აგენტს შეუძლია ავტომატურად გადააყენოს ავტორიზაციის მონაცემები, რომლებიც, მისი აზრით, კომპრომეტირებულია ან კარანტინში მოაქციოს მასპინძლები, რომლებიც ავლენენ მავნე აქტივობას, რომელიც შეესაბამება ინციდენტის პროფილს.

ინციდენტებზე რეაგირების დროს კომუნიკაცია სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია - როგორც გუნდში, ასევე დაინტერესებულ მხარეებთან. გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია დახმარება ინციდენტების განახლების ანგარიშების ან მოკლე ინსტრუქციების მომზადებით . ინჟინერმა პრობლემების მოგვარება ელექტრონული ფოსტით განახლებული ინფორმაციის დასაწერად შეჩერების ნაცვლად, მას შეუძლია ხელოვნურ ინტელექტს სთხოვოს: „შეაჯამეთ, რა მოხდა ამ ინციდენტთან დაკავშირებით, რათა ხელმძღვანელებს აცნობოთ“. ინციდენტის მონაცემების მიღების შემდეგ, ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია შექმნას მოკლე რეზიუმე: „15:00 საათის მდგომარეობით, თავდამსხმელებმა წვდომა მიიღეს 2 მომხმარებლის ანგარიშსა და 5 სერვერზე. დაზარალებული მონაცემები მოიცავს კლიენტის ჩანაწერებს მონაცემთა ბაზა X-ში. შეკავების ზომები: კომპრომეტირებული ანგარიშებისთვის VPN წვდომა გაუქმებულია და სერვერები იზოლირებულია. შემდეგი ნაბიჯები: ნებისმიერი მუდმივი მექანიზმის სკანირება“. შემდეგ რეაგირების სპეციალისტს შეუძლია სწრაფად გადაამოწმოს ან შეცვალოს ეს ინფორმაცია და გააგზავნოს იგი, რათა უზრუნველყოს, რომ დაინტერესებული მხარეები ინფორმირებულნი იყვნენ ზუსტი და განახლებული ინფორმაციით.

სიტუაციის დაწყნარების შემდეგ, როგორც წესი, საჭიროა ინციდენტის დეტალური ანგარიშის მომზადება და შედგენის შედგენა. ეს კიდევ ერთი სფეროა, სადაც ხელოვნური ინტელექტის მხარდაჭერა ბრწყინვალეა. მას შეუძლია ინციდენტის ყველა მონაცემის გადახედვა და ინციდენტის შემდგომი ანგარიშის გენერირება, რომელიც მოიცავს ძირეულ მიზეზს, ქრონოლოგიას, გავლენას და რეკომენდაციებს. მაგალითად, IBM ინტეგრირებს გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს, რათა შექმნას „უსაფრთხოების შემთხვევებისა და ინციდენტების მარტივი შეჯამებები, რომელთა გაზიარება დაინტერესებულ მხარეებთან შესაძლებელია“ ღილაკზე დაჭერით ( როგორ შეიძლება გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტთან გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში? 10 რეალური მაგალითი ). მოქმედების შემდგომი ანგარიშგების გამარტივებით, ორგანიზაციებს შეუძლიათ უფრო სწრაფად განახორციელონ გაუმჯობესებები და ასევე ჰქონდეთ უკეთესი დოკუმენტაცია შესაბამისობის მიზნებისთვის.

ერთ-ერთი ინოვაციური, მომავალზე ორიენტირებული გამოყენება ხელოვნური ინტელექტით მართული ინციდენტების სიმულაციაა . ხანძრის წვრთნის ჩატარების მსგავსად, ზოგიერთი კომპანია იყენებს გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს „რა მოხდებოდა, თუ“ ინციდენტების სცენარების გასაშვებად. ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია სიმულირება გაუკეთოს, თუ როგორ შეიძლება გავრცელდეს გამოსასყიდი პროგრამა ქსელის განლაგების გათვალისწინებით, ან როგორ შეუძლია ინსაიდერს მონაცემების ამოღება და შემდეგ შეაფასოს მიმდინარე რეაგირების გეგმების ეფექტურობა. ეს ეხმარება გუნდებს რეალური ინციდენტის მოხდენამდე მოამზადონ და დახვეწონ სამოქმედო გეგმები. ეს ჰგავს მუდმივად გაუმჯობესებული ინციდენტებზე რეაგირების მრჩევლის ყოლას, რომელიც მუდმივად ამოწმებს თქვენს მზადყოფნას.

ისეთ მაღალი რისკის მქონე ინდუსტრიებში, როგორიცაა ფინანსები ან ჯანდაცვა, სადაც ინციდენტებით გამოწვეული შეფერხებები ან მონაცემთა დაკარგვა განსაკუთრებით ძვირი ჯდება, ხელოვნური ინტელექტით მართული ეს ინფრასტრუქტურული შესაძლებლობები ძალიან მიმზიდველია. საავადმყოფოს, რომელიც კიბერინციდენტს განიცდის, არ შეუძლია ხანგრძლივი სისტემის გათიშვა - ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც სწრაფად ეხმარება შეკავებაში, შეიძლება ფაქტიურად სიცოცხლის გადამრჩენი იყოს. ანალოგიურად, ფინანსურ ინსტიტუტს შეუძლია გამოიყენოს ხელოვნური ინტელექტი სავარაუდო თაღლითობის შეჭრის საწყისი დახარისხების სამართავად დილის 3 საათზე, ისე, რომ სანამ მორიგე ადამიანები ონლაინ იქნებიან, დიდი სამუშაო (დაზარალებული ანგარიშების გათიშვა, ტრანზაქციების დაბლოკვა და ა.შ.) უკვე შესრულებული იქნება. ინციდენტებზე რეაგირების გუნდების გენერაციული ხელოვნური ინტელექტით გაძლიერებით , ორგანიზაციებს შეუძლიათ მნიშვნელოვნად შეამცირონ რეაგირების დრო და გააუმჯობესონ მათი დამუშავების სიზუსტე, საბოლოო ჯამში კი შეამცირონ კიბერინციდენტებით გამოწვეული ზიანი.

ქცევითი ანალიტიკა და ანომალიების აღმოჩენა

კიბერშეტევების უმეტესობა შეიძლება აღმოიჩინოს „ნორმალური“ ქცევისგან გადახრის შემჩნევით - იქნება ეს მომხმარებლის ანგარიში, რომელიც უჩვეულო რაოდენობის მონაცემებს იტვირთავს თუ ქსელური მოწყობილობა, რომელიც უეცრად დაუკავშირდება უცნობ ჰოსტს. გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი გვთავაზობს ქცევითი ანალიზისა და ანომალიების აღმოჩენის , მომხმარებლებისა და სისტემების ნორმალური ნიმუშების შესწავლას და შემდეგ, როდესაც რაღაც არასწორად გამოიყურება, მათი მონიშვნას.

ტრადიციული ანომალიების აღმოჩენა ხშირად იყენებს სტატისტიკურ ზღურბლებს ან მარტივ მანქანურ სწავლებას კონკრეტულ მეტრიკებზე (CPU-ს გამოყენების პიკები, შესვლა უცნაურ საათებში და ა.შ.). გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია ამ საკითხის კიდევ უფრო შორს წაწევა ქცევის უფრო ნიუანსირებული პროფილების შექმნით. მაგალითად, ხელოვნური ინტელექტის მოდელს შეუძლია დროთა განმავლობაში შთანთქოს თანამშრომლის შესვლა, ფაილებზე წვდომის ნიმუშები და ელექტრონული ფოსტის ჩვევები და ჩამოაყალიბოს ამ მომხმარებლის „ნორმალურის“ მრავალგანზომილებიანი გაგება. თუ ეს ანგარიში მოგვიანებით გააკეთებს რაიმეს, რაც მკვეთრად აღემატება მის ნორმას (მაგალითად, ახალი ქვეყნიდან შესვლა და HR ფაილების კოლექციაზე წვდომა შუაღამისას), ხელოვნური ინტელექტი აღმოაჩენს გადახრას არა მხოლოდ ერთ მეტრიკაზე, არამედ მთლიან ქცევის ნიმუშზე, რომელიც არ შეესაბამება მომხმარებლის პროფილს. ტექნიკური თვალსაზრისით, გენერაციულ მოდელებს (როგორიცაა ავტოკოდერები ან თანმიმდევრობის მოდელები) შეუძლიათ მოდელირება მოახდინონ, თუ როგორ გამოიყურება „ნორმალური“ და შემდეგ წარმოქმნან ქცევის მოსალოდნელი დიაპაზონი. როდესაც რეალობა ამ დიაპაზონს სცილდება, ის აღინიშნება, როგორც ანომალია ( რა არის გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი კიბერუსაფრთხოებაში? - Palo Alto Networks ).

ერთ-ერთი პრაქტიკული დანერგვა ქსელური ტრაფიკის მონიტორინგია . 2024 წლის კვლევის თანახმად, აშშ-ის ორგანიზაციების 54%-მა ქსელური ტრაფიკის მონიტორინგი კიბერუსაფრთხოებაში ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების ძირითად შემთხვევად დაასახელა ( ჩრდილოეთ ამერიკა: მსოფლიოში კიბერუსაფრთხოებაში ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების ძირითადი შემთხვევები 2024 წელს ). გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია ისწავლოს საწარმოს ქსელის ნორმალური კომუნიკაციის ნიმუშები - რომელი სერვერები ურთიერთობენ ერთმანეთთან, რა მოცულობის მონაცემები მოძრაობს სამუშაო საათებში ღამის საათებთან შედარებით და ა.შ. თუ თავდამსხმელი დაიწყებს მონაცემების სერვერიდან ამოღებას, თუნდაც ნელა, რათა თავიდან აიცილოს აღმოჩენა, ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულმა სისტემამ შეიძლება შეამჩნიოს, რომ „სერვერი A არასდროს აგზავნის 500 მბ მონაცემებს დილის 2 საათზე გარე IP-ზე“ და გაააქტიუროს განგაში. იმის გამო, რომ ხელოვნური ინტელექტი არა მხოლოდ სტატიკურ წესებს იყენებს, არამედ ქსელის ქცევის განვითარებად მოდელს, მას შეუძლია დააფიქსიროს დახვეწილი ანომალიები, რომლებიც სტატიკურმა წესებმა (მაგალითად, „განგაში, თუ მონაცემები > X მბ“) შეიძლება გამოტოვონ ან შეცდომით მონიშნონ. ეს ადაპტური ბუნება არის ის, რაც ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ ანომალიების აღმოჩენას ძლიერს ხდის ისეთ გარემოში, როგორიცაა საბანკო ტრანზაქციების ქსელები, ღრუბლოვანი ინფრასტრუქტურა ან IoT მოწყობილობების ფლოტი, სადაც ნორმალური და არანორმალური ფიქსირებული წესების განსაზღვრა ძალიან რთულია.

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ასევე ეხმარება მომხმარებლის ქცევის ანალიტიკაში (UBA) , რაც გადამწყვეტია ინსაიდერული საფრთხეების ან კომპრომეტირებული ანგარიშების აღმოსაჩენად. თითოეული მომხმარებლის ან ერთეულის საბაზისო მონაცემების გენერირებით, ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია აღმოაჩინოს ისეთი რამ, როგორიცაა ავტორიზაციის ბოროტად გამოყენება. მაგალითად, თუ ბუღალტერიის წარმომადგენელი ბობი მოულოდნელად დაიწყებს მომხმარებელთა მონაცემთა ბაზის ძიებას (რაც მას აქამდე არასდროს გაუკეთებია), ბობის ქცევის ხელოვნური ინტელექტის მოდელი ამას უჩვეულოდ მონიშნავს. შესაძლოა, ეს არ იყოს მავნე პროგრამა - შესაძლოა, საქმე იყოს ბობის ავტორიზაციის მონაცემების მოპარვასა და თავდამსხმელის მიერ გამოყენებაში, ან ბობის მიერ იქ ძიებაში, სადაც არ უნდა იყოს. ნებისმიერ შემთხვევაში, უსაფრთხოების გუნდი წინასწარ იღებს შეტყობინებას გამოსაძიებლად. ასეთი ხელოვნური ინტელექტით მართული UBA სისტემები არსებობს სხვადასხვა უსაფრთხოების პროდუქტში და გენერაციული მოდელირების ტექნიკები ზრდის მათ სიზუსტეს და ამცირებს ცრუ განგაშს კონტექსტის გათვალისწინებით (შესაძლოა, ბობი სპეციალურ პროექტზე მუშაობს და ა.შ., რაც ხელოვნურ ინტელექტს ზოგჯერ სხვა მონაცემებიდან შეუძლია გამოიტანოს დასკვნა).

იდენტობისა და წვდომის მართვის სფეროში, ღრმა ყალბი მონაცემების აღმოჩენა მზარდი მოთხოვნილებაა - გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია შექმნას სინთეზური ხმები და ვიდეოები, რომლებიც ბიომეტრიულ უსაფრთხოებას ატყუებენ. საინტერესოა, რომ გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს ასევე შეუძლია დაეხმაროს ამ ღრმა ყალბი მონაცემების აღმოჩენას აუდიოში ან ვიდეოში არსებული დახვეწილი არტეფაქტების ანალიზით, რომელთა შემჩნევაც ადამიანისთვის ძნელია. ჩვენ ვნახეთ მაგალითი Accenture-თან, რომელმაც გამოიყენა გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი უამრავი სახის გამომეტყველებისა და მდგომარეობის სიმულირებისთვის, რათა გაეწვრთნათ თავისი ბიომეტრიული სისტემები რეალური მომხმარებლების ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული ღრმა ყალბი მონაცემებისგან გარჩევისთვის. ხუთ წელზე მეტი ხნის განმავლობაში, ამ მიდგომამ დაეხმარა Accenture-ს თავისი სისტემების 90%-ისთვის პაროლების ამოღებაში (გადავიდა ბიომეტრიასა და სხვა ფაქტორებზე) და შეტევების 60%-ით შემცირებაში ( გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის 6 გამოყენების შემთხვევა კიბერუსაფრთხოებაში [+ მაგალითები] ). არსებითად, მათ გამოიყენეს გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ბიომეტრიული ავთენტიფიკაციის გასაძლიერებლად, რაც მას გენერაციულ შეტევებზე მდგრადს ხდიდა (ხელოვნური ინტელექტთან ბრძოლის შესანიშნავი ილუსტრაცია). ამ ტიპის ქცევითი მოდელირება - ამ შემთხვევაში ცოცხალი ადამიანის სახესა და ხელოვნური ინტელექტის მიერ სინთეზირებულ სახეს შორის განსხვავების ამოცნობა - გადამწყვეტია, რადგან ჩვენ უფრო მეტად ვეყრდნობით ხელოვნურ ინტელექტს ავთენტიფიკაციაში.

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტით უზრუნველყოფილი ანომალიების აღმოჩენა გამოიყენება სხვადასხვა ინდუსტრიაში: ჯანდაცვაში, სამედიცინო მოწყობილობების ქცევის მონიტორინგი ჰაკერული ქმედებების ნიშნების აღმოსაჩენად; ფინანსებში, სავაჭრო სისტემების დაკვირვება არარეგულარული ნიმუშების აღმოსაჩენად, რომლებიც შეიძლება მიუთითებდეს თაღლითობაზე ან ალგორითმულ მანიპულირებაზე; ენერგეტიკის/კომუნალური მომსახურების სფეროში, კონტროლის სისტემის სიგნალების დაკვირვება შეჭრის ნიშნების აღმოსაჩენად. სიგანისა (ქცევის ყველა ასპექტის განხილვა) და სიღრმის (რთული ნიმუშების გაგება) მას ძლიერ ინსტრუმენტად აქცევს კიბერინციდენტის ნემსის თივის ზვინში ჩავარდნის ინდიკატორების აღმოსაჩენად. რადგან საფრთხეები უფრო ფარული ხდება, ნორმალურ ოპერაციებს შორის იმალება, „ნორმალურის“ ზუსტად დახასიათების და გადახრის შემთხვევაში ყვირილი სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანი ხდება. ამრიგად, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი დაუღალავი მცველის როლს ასრულებს, რომელიც მუდმივად სწავლობს და აახლებს ნორმალურობის განმარტებას, რათა ფეხი აუწყოს გარემოში ცვლილებებს და აფრთხილებს უსაფრთხოების გუნდებს იმ ანომალიების შესახებ, რომლებიც უფრო დეტალურად შესწავლას საჭიროებს.

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობები და სარგებელი კიბერუსაფრთხოებაში

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის კიბერუსაფრთხოებაში გამოყენება უამრავ შესაძლებლობასა და სარგებელს ორგანიზაციებისთვის, რომლებიც მზად არიან გამოიყენონ ეს ინსტრუმენტები. ქვემოთ ჩვენ შევაჯამებთ ძირითად უპირატესობებს, რომლებიც გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს კიბერუსაფრთხოების პროგრამების მიმზიდველ დამატებად აქცევს:

• საფრთხეების უფრო სწრაფი აღმოჩენა და რეაგირება: გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია რეალურ დროში გააანალიზოს მონაცემების უზარმაზარი რაოდენობა და საფრთხეების ამოცნობა გაცილებით სწრაფად, ვიდრე ადამიანის მიერ ხელით ჩატარებული ანალიზი. სიჩქარის ეს უპირატესობა ნიშნავს თავდასხმების უფრო ადრეულ აღმოჩენას და ინციდენტების უფრო სწრაფ ლოკალიზებას. პრაქტიკაში, ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ უსაფრთხოების მონიტორინგს შეუძლია იმ საფრთხეების აღმოჩენა, რომელთა კორელაციასაც ადამიანებს გაცილებით მეტი დრო დასჭირდებათ. ინციდენტებზე სწრაფი რეაგირებით (ან თუნდაც საწყისი რეაგირების ავტონომიური შესრულებით), ორგანიზაციებს შეუძლიათ მკვეთრად შეამცირონ თავდამსხმელების ქსელებში ყოფნის დრო, რითაც მინიმუმამდე დაიყვანენ ზიანს.

• გაუმჯობესებული სიზუსტე და საფრთხეების დაფარვა: რადგან ისინი მუდმივად სწავლობენ ახალი მონაცემებიდან, გენერაციულ მოდელებს შეუძლიათ ადაპტირება განვითარებად საფრთხეებთან და მავნე აქტივობის უფრო დახვეწილი ნიშნების დაფიქსირება. ეს იწვევს გამოვლენის სიზუსტის გაუმჯობესებას (ნაკლები ცრუ უარყოფითი და ცრუ დადებითი შედეგები) სტატიკურ წესებთან შედარებით. მაგალითად, ხელოვნურ ინტელექტს, რომელმაც შეისწავლა ფიშინგის ელფოსტის ან მავნე პროგრამის ქცევის დამახასიათებელი ნიშნები, შეუძლია ამოიცნოს ვარიანტები, რომლებიც აქამდე არასდროს უნახავთ. შედეგი არის საფრთხის ტიპების უფრო ფართო დაფარვა - მათ შორის ახალი შეტევები - რაც აძლიერებს უსაფრთხოების საერთო პოზიციას. უსაფრთხოების ჯგუფები ასევე იღებენ დეტალურ ინფორმაციას ხელოვნური ინტელექტის ანალიზიდან (მაგ., მავნე პროგრამის ქცევის ახსნა-განმარტებები), რაც უზრუნველყოფს უფრო ზუსტ და მიზანმიმართულ დაცვას ( რა არის გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი კიბერუსაფრთხოებაში? - Palo Alto Networks ).

• განმეორებადი დავალებების ავტომატიზაცია: გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი შესანიშნავად ასრულებს რუტინულ, შრომატევად უსაფრთხოების ამოცანებს - ჟურნალების დამუშავებიდან და ანგარიშების შედგენიდან ინციდენტებზე რეაგირების სკრიპტების დაწერამდე. ეს ავტომატიზაცია ამცირებს ადამიან ანალიტიკოსებზე დატვირთვას , ათავისუფლებს მათ, რომ ფოკუსირება მოახდინონ მაღალი დონის სტრატეგიასა და რთულ გადაწყვეტილებების მიღებაზე ( რა არის გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი კიბერუსაფრთხოებაში? - Palo Alto Networks ). ისეთი მარტივი, მაგრამ მნიშვნელოვანი საქმეები, როგორიცაა დაუცველობის სკანირება, კონფიგურაციის აუდიტი, მომხმარებლის აქტივობის ანალიზი და შესაბამისობის ანგარიშგება, შეიძლება შესრულდეს (ან სულ მცირე პირველად შემუშავდეს) ხელოვნური ინტელექტის მიერ. ამ ამოცანების მანქანის სიჩქარით შესრულებით, ხელოვნური ინტელექტი არა მხოლოდ აუმჯობესებს ეფექტურობას, არამედ ამცირებს ადამიანურ შეცდომებსაც (რაც მნიშვნელოვანი ფაქტორია დარღვევების დროს).

• პროაქტიული დაცვა და სიმულაცია: გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ორგანიზაციებს საშუალებას აძლევს, რეაქტიულიდან პროაქტიულ უსაფრთხოებაზე გადავიდნენ. ისეთი ტექნიკის მეშვეობით, როგორიცაა შეტევის სიმულაცია, სინთეზური მონაცემების გენერირება და სცენარებზე დაფუძნებული ტრენინგი, დამცველებს შეუძლიათ საფრთხეების წინასწარ განჭვრეტა და მათთვის მომზადება მატერიალიზაციამდე . უსაფრთხოების ჯგუფებს შეუძლიათ კიბერშეტევების (ფიშინგის კამპანიების, მავნე პროგრამების აფეთქებების, DDoS და ა.შ.) სიმულირება უსაფრთხო გარემოში, რათა შეამოწმონ თავიანთი რეაგირება და გამოავლინონ ნებისმიერი სისუსტე. ეს უწყვეტი ტრენინგი, რომლის სრულყოფილად განხორციელება ხშირად შეუძლებელია მხოლოდ ადამიანური ძალისხმევით, თავდაცვის სისტემას სიმკვეთრესა და აქტუალურობას უნარჩუნებს. ეს კიბერ„ცეცხლის წვრთნის“ მსგავსია - ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია თქვენს თავდაცვის სისტემას მრავალი ჰიპოთეტური საფრთხე შეუქმნას, რათა თქვენ ივარჯიშოთ და გააუმჯობესოთ იგი.

• ადამიანური ექსპერტიზის გაძლიერება (ხელოვნური ინტელექტი, როგორც ძალის გამრავლების ფაქტორი): გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი მოქმედებს როგორც დაუღალავი უმცროსი ანალიტიკოსი, მრჩეველი და ასისტენტი, რომლებიც ერთად არიან გაერთიანებული. მას შეუძლია ნაკლებად გამოცდილი გუნდის წევრებისთვის უზრუნველყოს ხელმძღვანელობა და რეკომენდაციები, რომლებიც, როგორც წესი, მოსალოდნელია გამოცდილი ექსპერტებისგან, ეფექტურად დემოკრატიზირებს ექსპერტიზას მთელ გუნდში ( გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის 6 გამოყენების შემთხვევა კიბერუსაფრთხოებაში [+ მაგალითები] ). ეს განსაკუთრებით ღირებულია კიბერუსაფრთხოების სფეროში ნიჭიერი ადამიანების დეფიციტის გათვალისწინებით - ხელოვნური ინტელექტი ეხმარება მცირე გუნდებს მეტის გაკეთებაში ნაკლები დანახარჯებით. გამოცდილი ანალიტიკოსები, მეორეს მხრივ, სარგებლობენ ხელოვნური ინტელექტით, რომელიც ამუშავებს რთულ სამუშაოს და ავლენს არაცხად ინფორმაციას, რომლის დადასტურებაც და მათზე დაყრდნობითაც შეუძლიათ მოქმედება. საერთო შედეგი არის უსაფრთხოების გუნდი, რომელიც გაცილებით პროდუქტიული და ქმედითია, სადაც ხელოვნური ინტელექტი აძლიერებს თითოეული ადამიანური წევრის გავლენას ( როგორ შეიძლება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში ).

• გაუმჯობესებული გადაწყვეტილების მხარდაჭერა და ანგარიშგება: ტექნიკური მონაცემების ბუნებრივ ენაზე გადაყვანით, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი აუმჯობესებს კომუნიკაციას და გადაწყვეტილების მიღებას. უსაფრთხოების ლიდერები უფრო მკაფიო ხედვას იღებენ საკითხებზე ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული რეზიუმეების საშუალებით და შეუძლიათ ინფორმირებული სტრატეგიული გადაწყვეტილებების მიღება ნედლი მონაცემების გაანალიზების გარეშე. ანალოგიურად, ფუნქციონალურ კომუნიკაციას (ხელმძღვანელებთან, შესაბამისობის ოფიცრებთან და ა.შ.) უმჯობესდება, როდესაც ხელოვნური ინტელექტი ამზადებს უსაფრთხოების მდგომარეობისა და ინციდენტების შესახებ ადვილად გასაგებ ანგარიშებს ( როგორ შეიძლება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში? 10 რეალური მაგალითი ). ეს არა მხოლოდ ზრდის ნდობას და თანმიმდევრულობას უსაფრთხოების საკითხებში ლიდერობის დონეზე, არამედ ხელს უწყობს ინვესტიციებისა და ცვლილებების გამართლებას რისკებისა და ხელოვნური ინტელექტის მიერ აღმოჩენილი ხარვეზების მკაფიოდ ჩამოყალიბებით.

კომბინირებული, ეს სარგებელი ნიშნავს, რომ ორგანიზაციებს, რომლებიც კიბერუსაფრთხოებაში გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს იყენებენ, შეუძლიათ მიაღწიონ უფრო ძლიერ უსაფრთხოების პოზიციას პოტენციურად დაბალი ოპერაციული ხარჯებით. მათ შეუძლიათ რეაგირება მოახდინონ ადრე გადაჭარბებულ საფრთხეებზე, დაფარონ ხარვეზები, რომლებიც მონიტორინგის გარეშე რჩებოდა და მუდმივად გააუმჯობესონ თავიანთი შესაძლებლობები ხელოვნური ინტელექტით მართული უკუკავშირის მარყუჟების მეშვეობით. საბოლოო ჯამში, გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია გაუსწროს მოწინააღმდეგეებს სიჩქარის, მასშტაბისა და დახვეწილობის ანალოგიურად დახვეწილ თავდაცვასთან შეთავსებით. როგორც ერთ-ერთმა კვლევამ აჩვენა, ბიზნესისა და კიბერლიდერების ნახევარზე მეტი გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს ( [PDF] გლობალური კიბერუსაფრთხოების პერსპექტივა 2025 | მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმი ) ( გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი კიბერუსაფრთხოებაში: LLM-ის ყოვლისმომცველი მიმოხილვა ... ) იყენებს და ამ ტექნოლოგიების სარგებლის გარშემო ოპტიმიზმის დასტურია.

კიბერუსაფრთხოებაში გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების რისკები და გამოწვევები

მიუხედავად იმისა, რომ შესაძლებლობები მნიშვნელოვანია, უმნიშვნელოვანესია კიბერუსაფრთხოებაში გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს მივუდგეთ რისკებისა და გამოწვევების . ხელოვნურ ინტელექტზე ბრმად ნდობამ ან მისმა არასწორმა გამოყენებამ შეიძლება ახალი დაუცველობები შექმნას. ქვემოთ მოცემულია ძირითადი შეშფოთებები და ნაკლოვანებები, თითოეული მათგანის კონტექსტთან ერთად:

• კიბერდანაშაულების მიერ მოწინააღმდეგეობრივი გამოყენება: იგივე გენერაციული შესაძლებლობები, რომლებიც დამცველებს ეხმარება, თავდამსხმელების გაძლიერებას უწყობს ხელს. საფრთხის შემქმნელები უკვე იყენებენ გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს უფრო დამაჯერებელი ფიშინგის ელფოსტის შესაქმნელად, ყალბი პერსონებისა და ღრმა ყალბი ვიდეოების შესაქმნელად სოციალური ინჟინერიისთვის, პოლიმორფული მავნე პროგრამების შესაქმნელად, რომლებიც მუდმივად იცვლება აღმოჩენის თავიდან ასაცილებლად და ჰაკერული საქმიანობის ასპექტების ავტომატიზირებისთვისაც კი ( რა არის გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი კიბერუსაფრთხოებაში? - Palo Alto Networks ). კიბერუსაფრთხოების ლიდერების თითქმის ნახევარი (46%) შეშფოთებულია, რომ გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი გამოიწვევს უფრო მოწინავე მოწინააღმდეგეობრივ შეტევებს ( გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის უსაფრთხოება: ტენდენციები, საფრთხეები და შერბილების სტრატეგიები ). ეს „ხელოვნური ინტელექტის შეიარაღების რბოლა“ ნიშნავს, რომ როდესაც დამცველები ხელოვნურ ინტელექტს იყენებენ, თავდამსხმელები დიდად არ ჩამორჩებიან (სინამდვილეში, ისინი შეიძლება ზოგიერთ სფეროში წინ იყვნენ, არარეგულირებადი ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების გამოყენებით). ორგანიზაციები მზად უნდა იყვნენ ხელოვნური ინტელექტით გაძლიერებული საფრთხეებისთვის, რომლებიც უფრო ხშირი, დახვეწილი და ძნელად მისადგომია.

• ხელოვნური ინტელექტის ჰალუცინაციები და უზუსტობა: გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია წარმოქმნას დამაჯერებელი, მაგრამ არასწორი ან შეცდომაში შემყვანი - ფენომენი, რომელიც ცნობილია როგორც ჰალუცინაცია. უსაფრთხოების კონტექსტში, ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია გააანალიზოს ინციდენტი და შეცდომით დაასკვნას, რომ მიზეზი იყო გარკვეული დაუცველობა, ან შეიძლება შექმნას არასრულყოფილი გამოსწორების სკრიპტი, რომელიც ვერ ახერხებს შეტევის შეკავებას. ეს შეცდომები შეიძლება საშიში იყოს, თუ ნომინალურ მნიშვნელობას მიანიჭებთ. როგორც NTT Data აფრთხილებს, „გენერაციულმა ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება დამაჯერებლად გამოაქვეყნოს არასწორი შინაარსი და ამ ფენომენს ჰალუცინაციები ეწოდება... ამჟამად რთულია მათი სრულად აღმოფხვრა“ ( გენერაციული ხელოვნური ინტელექტისა და კონტრზომების უსაფრთხოების რისკები და მისი გავლენა კიბერუსაფრთხოებაზე | NTT DATA Group ). ხელოვნურ ინტელექტზე ზედმეტმა დამოკიდებულებამ ვერიფიკაციის გარეშე შეიძლება გამოიწვიოს არასწორი მიმართულებით მიმართული ძალისხმევა ან უსაფრთხოების ცრუ განცდა. მაგალითად, ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება ცრუდ მონიშნოს კრიტიკული სისტემა, როგორც უსაფრთხო, როდესაც ის არ არის უსაფრთხო, ან პირიქით, გამოიწვიოს პანიკა ისეთი დარღვევის „აღმოჩენით“, რომელიც არასდროს მომხდარა. ხელოვნური ინტელექტის შედეგების მკაცრი ვალიდაცია და კრიტიკული გადაწყვეტილებების მიღების პროცესში ადამიანების ჩართვა აუცილებელია ამ რისკის შესამცირებლად.

• ცრუ დადებითი და უარყოფითი: ჰალუცინაციებთან დაკავშირებით, თუ ხელოვნური ინტელექტის მოდელი ცუდად არის გაწვრთნილი ან კონფიგურირებული, მან შეიძლება ზედმეტად შეაფასოს კეთილთვისებიანი აქტივობა, როგორც მავნე (ცრუ დადებითი) ან, უარეს შემთხვევაში, გამოტოვოს რეალური საფრთხეები (ცრუ უარყოფითი) ( როგორ შეიძლება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში ). ზედმეტმა ცრუ განგაშმა შეიძლება გადატვირთოს უსაფრთხოების გუნდები და გამოიწვიოს განგაშის დაღლილობა (ხელოვნური ინტელექტის მიერ დაპირებული ეფექტურობის ზრდის გაუქმება), ხოლო გამოტოვებული აღმოჩენები ორგანიზაციას დაუცველს ტოვებს. გენერაციული მოდელების სწორი ბალანსის მორგება რთულია. თითოეული გარემო უნიკალურია და ხელოვნური ინტელექტი შეიძლება მაშინვე არ იმუშაოს ოპტიმალურად, როგორც კი ის მზად იქნება. უწყვეტი სწავლა ასევე ორლესული მახვილია - თუ ხელოვნური ინტელექტი სწავლობს დამახინჯებული უკუკავშირიდან ან ცვალებადი გარემოდან, მისი სიზუსტე შეიძლება მერყეობდეს. უსაფრთხოების ჯგუფებმა უნდა აკონტროლონ ხელოვნური ინტელექტის მუშაობა და შეცვალონ ზღურბლები ან მიაწოდონ მაკორექტირებელი უკუკავშირი მოდელებს. მაღალი რისკის მქონე კონტექსტებში (მაგალითად, კრიტიკული ინფრასტრუქტურის შეჭრის აღმოჩენა), შეიძლება გონივრული იყოს ხელოვნური ინტელექტის შემოთავაზებების პარალელურად გაშვება არსებულ სისტემებთან გარკვეული პერიოდის განმავლობაში, რათა უზრუნველყოთ, რომ ისინი თავსებადია და ავსებს ერთმანეთს და არა ეწინააღმდეგება ერთმანეთს.

• მონაცემთა კონფიდენციალურობა და გაჟონვა: გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის სისტემებს ხშირად სჭირდებათ დიდი რაოდენობით მონაცემები ტრენინგისა და ფუნქციონირებისთვის. თუ ეს მოდელები ღრუბელზე დაფუძნებულია ან სათანადოდ არ არის იზოლირებული, არსებობს რისკი, რომ მგრძნობიარე ინფორმაცია შეიძლება გაჟონოს. მომხმარებლებმა შეიძლება უნებლიეთ მიაწოდონ საკუთრების მონაცემები ან პერსონალური მონაცემები ხელოვნური ინტელექტის სერვისს (წარმოიდგინეთ ChatGPT-სთვის კონფიდენციალური ინციდენტის ანგარიშის შეჯამების თხოვნა) და ეს მონაცემები შეიძლება გახდეს მოდელის ცოდნის ნაწილი. მართლაც, ბოლოდროინდელმა კვლევამ აჩვენა, რომ გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებში შემავალი მონაცემების 55% შეიცავდა მგრძნობიარე ან პირადად იდენტიფიცირებად ინფორმაციას , რაც სერიოზულ შეშფოთებას იწვევს მონაცემთა გაჟონვასთან დაკავშირებით ( გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის უსაფრთხოება: ტენდენციები, საფრთხეები და შერბილების სტრატეგიები ). გარდა ამისა, თუ ხელოვნური ინტელექტი გაწვრთნილია შიდა მონაცემებზე და მასზე გარკვეული მოთხოვნებია დასმული, მან შეიძლება გადასცეს . ორგანიზაციებმა უნდა დანერგონ მონაცემთა დამუშავების მკაცრი პოლიტიკა (მაგ., მგრძნობიარე მასალისთვის ადგილობრივი ან კერძო ხელოვნური ინტელექტის ინსტანციების გამოყენება) და ასწავლონ თანამშრომლებს, რომ არ ჩასვან საიდუმლო ინფორმაცია საჯარო ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებში. კონფიდენციალურობის რეგულაციები (GDPR და ა.შ.) ასევე მოქმედებს - პერსონალური მონაცემების გამოყენება ხელოვნური ინტელექტის ტრენინგისთვის სათანადო თანხმობის ან დაცვის გარეშე შეიძლება ეწინააღმდეგებოდეს კანონებს.

• მოდელის უსაფრთხოება და მანიპულირება: გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის მოდელები თავად შეიძლება გახდნენ სამიზნეები. მოწინააღმდეგეებმა შეიძლება სცადონ მოდელის მოწამვლა , ტრენინგის ან გადამზადების ფაზის დროს მავნე ან შეცდომაში შემყვანი მონაცემების მიწოდებით, რათა ხელოვნურმა ინტელექტმა ისწავლოს არასწორი ნიმუშები ( როგორ შეიძლება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში ). მაგალითად, თავდამსხმელმა შეიძლება დახვეწილად მოწამლოს საფრთხის შესახებ ინფორმაციის მონაცემები, რათა ხელოვნურმა ინტელექტმა ვერ ამოიცნოს თავდამსხმელის საკუთარი მავნე პროგრამა, როგორც მავნე. კიდევ ერთი ტაქტიკაა სწრაფი ინექცია ან გამომავალი მანიპულირება , სადაც თავდამსხმელი პოულობს გზას, რათა ხელოვნურ ინტელექტს მისცეს შეყვანის მონაცემები, რაც იწვევს მის გაუთვალისწინებელ ქცევას - შესაძლოა, უგულებელყოს მისი უსაფრთხოების დამცავი ბარიერები ან გაამჟღავნოს ინფორმაცია, რომელიც არ უნდა გაამჟღავნოს (მაგალითად, შიდა მოთხოვნები ან მონაცემები). გარდა ამისა, არსებობს მოდელის თავიდან აცილების : თავდამსხმელები ქმნიან შეყვანის მონაცემებს, რომლებიც სპეციალურად შექმნილია ხელოვნური ინტელექტის მოსატყუებლად. ამას ვხედავთ მოწინააღმდეგეობრივი მაგალითებში - ოდნავ შეცვლილ მონაცემებს, რომლებსაც ადამიანი ნორმალურად აღიქვამს, მაგრამ ხელოვნური ინტელექტი არასწორად აკლასიფიცირებს. ხელოვნური ინტელექტის მიწოდების ჯაჭვის უსაფრთხოების უზრუნველყოფა (მონაცემთა მთლიანობა, მოდელის წვდომის კონტროლი, შეჯიბრებითი მდგრადობის ტესტირება) კიბერუსაფრთხოების ახალი, მაგრამ აუცილებელი ნაწილია ამ ინსტრუმენტების დანერგვისას ( რა არის გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი კიბერუსაფრთხოებაში? - Palo Alto Networks ).

• ზედმეტი დამოკიდებულება და უნარების ეროზია: არსებობს უფრო მცირე რისკი, რომ ორგანიზაციები შეიძლება ზედმეტად დამოკიდებულნი გახდნენ ხელოვნურ ინტელექტზე და ადამიანური უნარების ატროფიას მიაღწიონ. თუ ახალგაზრდა ანალიტიკოსები ბრმად ენდობიან ხელოვნური ინტელექტის შედეგებს, შესაძლოა, მათ არ განუვითარდეთ კრიტიკული აზროვნება და ინტუიცია, რომელიც საჭიროა ხელოვნური ინტელექტის მიუწვდომლობის ან არასწორი მოქმედებისთვის. თავიდან უნდა იქნას აცილებული ისეთი სცენარი, რომელსაც აქვს შესანიშნავი ინსტრუმენტები, მაგრამ არ იცის, როგორ იმოქმედოს, თუ ეს ინსტრუმენტები გაფუჭდება (მსგავსია პილოტებისა, რომლებიც ზედმეტად ეყრდნობიან ავტოპილოტს). ხელოვნური ინტელექტის დახმარების გარეშე რეგულარული სასწავლო ვარჯიშები და იმ აზროვნების ჩამოყალიბება, რომ ხელოვნური ინტელექტი არის ასისტენტი და არა უცდომელი ორაკული, მნიშვნელოვანია ადამიანი ანალიტიკოსების სიმკვეთრის შესანარჩუნებლად. ადამიანები უნდა დარჩნენ საბოლოო გადაწყვეტილების მიმღებები, განსაკუთრებით მაღალი გავლენის მქონე გადაწყვეტილებებისთვის.

• ეთიკური და შესაბამისობის გამოწვევები: ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში ეთიკურ კითხვებს ბადებს და შეიძლება მარეგულირებელი ორგანოების შესაბამისობის პრობლემები გამოიწვიოს. მაგალითად, თუ ხელოვნური ინტელექტის სისტემა ანომალიის გამო თანამშრომელს არასწორად მიაწერს, როგორც მავნე ინსაიდერს, ამან შეიძლება უსამართლოდ დააზიანოს ამ პირის რეპუტაცია ან კარიერა. ხელოვნური ინტელექტის მიერ მიღებული გადაწყვეტილებები შეიძლება იყოს გაუმჭვირვალე („შავი ყუთის“ პრობლემა), რაც ართულებს აუდიტორებისთვის ან მარეგულირებლებისთვის გარკვეული ქმედებების ახსნას. რადგან ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კონტენტი სულ უფრო გავრცელებული ხდება, გამჭვირვალობის უზრუნველყოფა და ანგარიშვალდებულების შენარჩუნება გადამწყვეტი მნიშვნელობისაა. მარეგულირებლები იწყებენ ხელოვნური ინტელექტის შესწავლას - მაგალითად, ევროკავშირის ხელოვნური ინტელექტის შესახებ კანონი „მაღალი რისკის“ მქონე ხელოვნური ინტელექტის სისტემებს მოთხოვნებს დაუწესებს და კიბერუსაფრთხოების ხელოვნური ინტელექტი შესაძლოა ამ კატეგორიაში მოხვდეს. კომპანიებს მოუწევთ ამ რეგულაციების გაცნობა და შესაძლოა დაიცვან სტანდარტები, როგორიცაა NIST ხელოვნური ინტელექტის რისკების მართვის ჩარჩო, რათა პასუხისმგებლობით გამოიყენონ გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ( როგორ შეიძლება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში? 10 რეალური მაგალითი ). შესაბამისობა ლიცენზირებაზეც ვრცელდება: ღია კოდის ან მესამე მხარის მოდელების გამოყენებას შეიძლება ჰქონდეს პირობები, რომლებიც ზღუდავს გარკვეულ გამოყენებას ან მოითხოვს გაუმჯობესებების გაზიარებას.

შეჯამებისთვის, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი არ არის გამოსავალი - თუ ის ფრთხილად არ განხორციელდება, მას შეუძლია ახალი სისუსტეები შემოიტანოს, მაშინაც კი, როდესაც სხვა სისუსტეებს აგვარებს. 2024 წლის მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმის კვლევამ ხაზგასმით აღნიშნა, რომ ორგანიზაციების ~47% თავდამსხმელების მიერ გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის განვითარებაში მიღწეულ პროგრესს მთავარ საზრუნავად ასახელებს, რაც მას კიბერუსაფრთხოებაში „გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ყველაზე შემაშფოთებელ ზეგავლენად“ [PDF] გლობალური კიბერუსაფრთხოების პერსპექტივა 2025 | მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმი ) ( გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი კიბერუსაფრთხოებაში: LLM-ის ყოვლისმომცველი მიმოხილვა ... ). ამიტომ, ორგანიზაციებმა უნდა გამოიყენონ დაბალანსებული მიდგომა: გამოიყენონ ხელოვნური ინტელექტის სარგებელი და ამავდროულად მკაცრად მართონ ეს რისკები მმართველობის, ტესტირებისა და ადამიანური ზედამხედველობის გზით. შემდეგ განვიხილავთ, თუ როგორ მივაღწიოთ პრაქტიკულად ამ ბალანსს.

მომავლის პერსპექტივა: გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის განვითარებადი როლი კიბერუსაფრთხოებაში

მომავალში, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი მზადაა, კიბერუსაფრთხოების სტრატეგიის განუყოფელი ნაწილი გახდეს და ამავდროულად, ინსტრუმენტი, რომლის გამოყენებასაც კიბერმოწინააღმდეგეები გააგრძელებენ. „ კატა-თაგვის“ დინამიკა დაჩქარდება, რადგან ხელოვნური ინტელექტი ორივე მხარეს იქნება. აქ მოცემულია რამდენიმე პერსპექტიული მიმოხილვა იმის შესახებ, თუ როგორ შეიძლება გენერაციულმა ხელოვნურმა ინტელექტმა კიბერუსაფრთხოებაზე გავლენა მოახდინოს მომდევნო წლებში:

• ხელოვნური ინტელექტით გაძლიერებული კიბერდაცვა სტანდარტად იქცევა: 2025 წლისთვის და შემდგომ პერიოდში, შეგვიძლია ველოდოთ, რომ საშუალო და დიდი ორგანიზაციების უმეტესობა თავის უსაფრთხოების ოპერაციებში ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ ინსტრუმენტებს დანერგავს. ისევე, როგორც ანტივირუსული და firewall-ები დღეს სტანდარტულია, ხელოვნური ინტელექტის თანაავტორები და ანომალიების აღმოჩენის სისტემები შეიძლება უსაფრთხოების არქიტექტურის საბაზისო კომპონენტებად იქცეს. ეს ინსტრუმენტები, სავარაუდოდ, უფრო სპეციალიზებული გახდება - მაგალითად, განსხვავებული ხელოვნური ინტელექტის მოდელები, რომლებიც დახვეწილად იქნება მორგებული ღრუბლოვანი უსაფრთხოებისთვის, ნივთების ინტერნეტის მოწყობილობების მონიტორინგისთვის, აპლიკაციის კოდის უსაფრთხოებისთვის და ა.შ., ყველა ერთად იმუშავებს. როგორც ერთ-ერთი პროგნოზი აღნიშნავს, „2025 წელს გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი კიბერუსაფრთხოების განუყოფელი ნაწილი იქნება, რაც ორგანიზაციებს საშუალებას მისცემს პროაქტიულად დაიცვან თავი რთული და განვითარებადი საფრთხეებისგან“ ( როგორ შეიძლება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში ). ხელოვნური ინტელექტი გააუმჯობესებს რეალურ დროში საფრთხის აღმოჩენას, ავტომატიზირებს მრავალ რეაგირების მოქმედებას და დაეხმარება უსაფრთხოების გუნდებს მონაცემების გაცილებით დიდი მოცულობის მართვაში, ვიდრე ამას ხელით შეძლებდნენ.

• უწყვეტი სწავლა და ადაპტაცია: კიბერტექნოლოგიაში მომავალი გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის სისტემები უკეთესად ისწავლიან მოძიებას და თითქმის რეალურ დროში განაახლებენ თავიანთ ცოდნის ბაზას. ამან შეიძლება გამოიწვიოს ჭეშმარიტად ადაპტირებადი თავდაცვა - წარმოიდგინეთ ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც დილით შეიტყობს სხვა კომპანიაზე თავდასხმაში მყოფი ახალი ფიშინგის კამპანიის შესახებ და შუადღისთვის უკვე არეგულირებს თქვენი კომპანიის ელფოსტის ფილტრებს საპასუხოდ. ღრუბელზე დაფუძნებული ხელოვნური ინტელექტის უსაფრთხოების სერვისებმა შეიძლება ხელი შეუწყოს ამ ტიპის კოლექტიურ სწავლას, სადაც ერთი ორგანიზაციის ანონიმური ინფორმაცია ყველა აბონენტისთვის სასარგებლოა (მუქარის შესახებ ინფორმაციის გაზიარების მსგავსი, მაგრამ ავტომატიზირებული). თუმცა, ეს მოითხოვს ფრთხილად დამუშავებას, რათა თავიდან იქნას აცილებული მგრძნობიარე ინფორმაციის გაზიარება და თავდამსხმელებმა თავიდან აიცილონ არასწორი მონაცემების გაზიარებულ მოდელებში მიწოდება.

• ხელოვნური ინტელექტისა და კიბერუსაფრთხოების ნიჭის კონვერგენცია: კიბერუსაფრთხოების სპეციალისტების უნარ-ჩვევები განვითარდება და მოიცავს ხელოვნური ინტელექტისა და მონაცემთა მეცნიერების ცოდნას. ისევე, როგორც დღევანდელი ანალიტიკოსები სწავლობენ შეკითხვის ენებსა და სკრიპტებს, ხვალინდელი ანალიტიკოსები შეიძლება რეგულარულად დახვეწონ ხელოვნური ინტელექტის მოდელები ან დაწერონ „სახელმძღვანელოები“ ხელოვნური ინტელექტის შესასრულებლად. შესაძლოა, ვიხილოთ ახალი როლები, როგორიცაა „ხელოვნური ინტელექტის უსაფრთხოების ტრენერი“ ან „კიბერუსაფრთხოების ხელოვნური ინჟინერი“ - ადამიანები, რომლებიც სპეციალიზირებულნი არიან ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების ორგანიზაციის საჭიროებებთან ადაპტირებაში, მათი მუშაობის შემოწმებასა და მათი უსაფრთხო ფუნქციონირების უზრუნველყოფაში. მეორე მხრივ, კიბერუსაფრთხოების საკითხები სულ უფრო მეტ გავლენას მოახდენს ხელოვნური ინტელექტის განვითარებაზე. ხელოვნური ინტელექტის სისტემები თავიდანვე აშენდება უსაფრთხოების ფუნქციებით (უსაფრთხო არქიტექტურა, ჩარევის აღმოჩენა, ხელოვნური ინტელექტის გადაწყვეტილებების აუდიტის ჟურნალები და ა.შ.), ხოლო სანდო ხელოვნური ინტელექტის (სამართლიანი, ახსნადი, საიმედო და უსაფრთხო) უხელმძღვანელებს მათ განლაგებას უსაფრთხოებისთვის კრიტიკულ კონტექსტებში.

• ხელოვნური ინტელექტით მართული უფრო დახვეწილი შეტევები: სამწუხაროდ, საფრთხეების ლანდშაფტიც ხელოვნურ ინტელექტთან ერთად განვითარდება. ჩვენ ვვარაუდობთ, რომ ხელოვნური ინტელექტი უფრო ხშირად გამოიყენებს ნულოვანი დღის დაუცველობების აღმოსაჩენად, მაღალმიზნობრივი „სპეარ ფიშინგის“ შესაქმნელად (მაგ., ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც სოციალურ მედიას აგროვებს იდეალურად მორგებული სატყუარას შესაქმნელად) და დამაჯერებელი ღრმა ყალბი ხმების ან ვიდეოების გენერირებისთვის ბიომეტრიული ავთენტიფიკაციის გვერდის ავლით ან თაღლითობის ჩასადენად. შესაძლოა, გამოჩნდნენ ავტომატიზირებული ჰაკერული აგენტები, რომლებსაც შეუძლიათ დამოუკიდებლად განახორციელონ მრავალსაფეხურიანი შეტევები (დაზვერვა, ექსპლუატაცია, გვერდითი მოძრაობა და ა.შ.) მინიმალური ადამიანური ზედამხედველობით. ეს აიძულებს დამცველებს, რომ ასევე დაეყრდნონ ხელოვნურ ინტელექტს - არსებითად ავტომატიზაციას ავტომატიზაციის წინააღმდეგ . ზოგიერთი შეტევა შეიძლება მოხდეს მანქანის სიჩქარით, მაგალითად, ხელოვნური ინტელექტის ბოტები, რომლებიც ცდილობენ ათასობით ფიშინგური ელფოსტის პერმუტაციას იმის სანახავად, თუ რომელი გაივლის ფილტრებს. კიბერდაცვას დასჭირდება მსგავსი სიჩქარითა და მოქნილობით მუშაობა, რათა შეინარჩუნოს ტემპი ( რა არის გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი კიბერუსაფრთხოებაში? - Palo Alto Networks ).

• უსაფრთხოებაში რეგულირება და ეთიკური ხელოვნური ინტელექტი: რადგან ხელოვნური ინტელექტი ღრმად ჩაერთვება კიბერუსაფრთხოების ფუნქციებში, უფრო მეტი კონტროლი და შესაძლოა რეგულირებაც განხორციელდეს იმის უზრუნველსაყოფად, რომ ეს ხელოვნური ინტელექტის სისტემები პასუხისმგებლობით იქნას გამოყენებული. ჩვენ შეგვიძლია ველოდოთ უსაფრთხოების სფეროში ხელოვნური ინტელექტისთვის სპეციფიკური ჩარჩოებისა და სტანდარტების შემუშავებას. მთავრობებმა შეიძლება დაადგინონ გამჭვირვალობის სახელმძღვანელო პრინციპები - მაგალითად, მოითხოვონ, რომ უსაფრთხოების მნიშვნელოვანი გადაწყვეტილებები (მაგალითად, თანამშრომლის წვდომის შეწყვეტა სავარაუდო მავნე საქმიანობის გამო) არ შეიძლება მიღებულ იქნას მხოლოდ ხელოვნური ინტელექტის მიერ ადამიანის მიერ განხილვის გარეშე. ასევე შეიძლება არსებობდეს ხელოვნური ინტელექტის უსაფრთხოების პროდუქტების სერტიფიკატები, რათა მყიდველები დარწმუნდნენ, რომ ხელოვნური ინტელექტი შეფასებულია მიკერძოებულობის, სიმტკიცისა და უსაფრთხოების თვალსაზრისით. გარდა ამისა, შესაძლოა გაიზარდოს საერთაშორისო თანამშრომლობა ხელოვნურ ინტელექტთან დაკავშირებული კიბერ საფრთხეების გარშემო; მაგალითად, შეთანხმებები ხელოვნური ინტელექტის მიერ შექმნილი დეზინფორმაციის მართვის შესახებ ან ნორმები ხელოვნური ინტელექტის მიერ მართული გარკვეული კიბერიარაღის წინააღმდეგ.

• ინტეგრაცია უფრო ფართო ხელოვნურ ინტელექტთან და IT ეკოსისტემებთან: კიბერუსაფრთხოების სფეროში გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი, სავარაუდოდ, ინტეგრირდება სხვა ხელოვნური ინტელექტის სისტემებთან და IT მართვის ინსტრუმენტებთან. მაგალითად, ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც მართავს ქსელის ოპტიმიზაციას, შეიძლება იმუშაოს უსაფრთხოების ხელოვნურ ინტელექტთან, რათა უზრუნველყოს, რომ ცვლილებები არ შექმნის ხვრელებს. ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულმა ბიზნეს ანალიტიკამ შეიძლება გაუზიაროს მონაცემები უსაფრთხოების ხელოვნურ ინტელექტს ანომალიების (მაგალითად, გაყიდვების უეცარი ვარდნა შეტევის გამო ვებსაიტის შესაძლო პრობლემასთან) დასაკავშირებლად. არსებითად, ხელოვნური ინტელექტი არ იცხოვრებს იზოლირებულად - ის იქნება ორგანიზაციის ოპერაციების უფრო დიდი ინტელექტუალური ქსოვილის ნაწილი. ეს ქმნის შესაძლებლობებს ჰოლისტიკური რისკების მართვისთვის, სადაც ოპერაციული მონაცემები, საფრთხის მონაცემები და ფიზიკური უსაფრთხოების მონაცემებიც კი შეიძლება გაერთიანდეს ხელოვნური ინტელექტის მიერ, რათა ორგანიზაციული უსაფრთხოების მდგომარეობის 360-გრადუსიანი ხედვა მოგვცეს.

გრძელვადიან პერსპექტივაში, იმედია, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ხელს შეუწყობს ბალანსის შეცვლას დამცველების სასარგებლოდ. თანამედროვე IT გარემოს მასშტაბისა და სირთულის მართვაში ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია კიბერსივრცე უფრო დაცულს გახადოს. თუმცა, ეს რთული პროცესია და ამ ტექნოლოგიების დახვეწასა და მათ სათანადოდ ნდობის სწავლასთან ერთად, მზარდი სირთულეები იქნება. ორგანიზაციები, რომლებიც ინფორმირებულები არიან და ინვესტირებას ჩადებენ ხელოვნური ინტელექტის პასუხისმგებლიან დანერგვაში, სავარაუდოდ, საუკეთესო პოზიციაში იქნებიან მომავლის საფრთხეებთან გასამკლავებლად.

როგორც Gartner-ის კიბერუსაფრთხოების ტენდენციების შესახებ ბოლოდროინდელ ანგარიშში აღინიშნა, „გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების შემთხვევების (და რისკების) გაჩენა ტრანსფორმაციისკენ ზეწოლას ქმნის“ ( Cybersecurity Trends: Resilience Through Transformation - Gartner ). ისინი, ვინც ადაპტირდებიან, ხელოვნურ ინტელექტს ძლიერ მოკავშირედ გამოიყენებენ; ისინი, ვინც ჩამორჩებიან, შესაძლოა, ხელოვნური ინტელექტით გაძლიერებულმა მოწინააღმდეგეებმა ჩამორჩნენ. მომდევნო რამდენიმე წელი გადამწყვეტი დრო იქნება იმის განსაზღვრისთვის, თუ როგორ შეცვლის ხელოვნური ინტელექტი კიბერბრძოლის ველს.

პრაქტიკული რჩევები კიბერუსაფრთხოებაში გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის დანერგვის შესახებ

იმ ბიზნესებისთვის, რომლებიც აფასებენ, თუ როგორ გამოიყენონ გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი თავიანთ კიბერუსაფრთხოების სტრატეგიაში, აქ მოცემულია რამდენიმე პრაქტიკული რჩევა და რეკომენდაცია პასუხისმგებლიანი და ეფექტური დანერგვისთვის:

1. დაიწყეთ განათლებითა და ტრენინგით: დარწმუნდით, რომ თქვენი უსაფრთხოების გუნდი (და უფრო ფართო IT პერსონალი) ესმის, რა შეუძლია და რა არ შეუძლია გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს. ჩაატარეთ ტრენინგი ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული უსაფრთხოების ინსტრუმენტების საფუძვლებზე და განაახლეთ თქვენი უსაფრთხოების ცნობიერების ამაღლების პროგრამები ყველა თანამშრომლისთვის, რათა მოიცავდეს ხელოვნურ ინტელექტთან დაკავშირებულ საფრთხეებს. მაგალითად, ასწავლეთ თანამშრომლებს, თუ როგორ შეუძლია ხელოვნურ ინტელექტს ძალიან დამაჯერებელი ფიშინგის თაღლითობების და ღრმა ყალბი ზარების გენერირება. ამავდროულად, გადაამზადეთ თანამშრომლები სამუშაოში ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების უსაფრთხო და დამტკიცებული გამოყენების შესახებ. კარგად ინფორმირებული მომხმარებლები ნაკლებად არიან მიდრეკილნი ხელოვნური ინტელექტის არასწორად გამოყენებისკენ ან ხელოვნური ინტელექტით გაძლიერებული თავდასხმების მსხვერპლნი ( როგორ შეიძლება გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტთან გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში? 10 რეალური მაგალითი ).

2. განსაზღვრეთ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების მკაფიო პოლიტიკა: მოეპყარით გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს, როგორც ნებისმიერ ძლიერ ტექნოლოგიას - მმართველობით. შეიმუშავეთ პოლიტიკა, რომელიც განსაზღვრავს, ვის შეუძლია გამოიყენოს ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტები, რომელი ინსტრუმენტებია სანქცირებული და რა მიზნებისთვის. გაჟონვის თავიდან ასაცილებლად, ჩართეთ მგრძნობიარე მონაცემების დამუშავების სახელმძღვანელო მითითებები (მაგ., კონფიდენციალური მონაცემების გარე ხელოვნური ინტელექტის სერვისებში მიწოდება აკრძალულია). მაგალითად, ინციდენტებზე რეაგირებისთვის შეგიძლიათ მხოლოდ უსაფრთხოების გუნდის წევრებს მისცეთ შიდა ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტის გამოყენების უფლება, ხოლო მარკეტინგის სპეციალისტებს შეუძლიათ გამოიყენონ შემოწმებული ხელოვნური ინტელექტი კონტენტისთვის - ყველა დანარჩენს აქვს შეზღუდვები. ბევრი ორგანიზაცია ახლა აშკარად განიხილავს გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს თავის IT პოლიტიკაში და წამყვანი სტანდარტიზაციის ორგანოები ხელს უწყობენ უსაფრთხო გამოყენების პოლიტიკას, ვიდრე პირდაპირ აკრძალვებს ( როგორ შეიძლება გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტთან დაკავშირება კიბერუსაფრთხოებაში? 10 რეალური მაგალითი ). დარწმუნდით, რომ ყველა თანამშრომელს აცნობებთ ამ წესებს და მათ საფუძველს.

3. „ჩრდილოვანი ხელოვნური ინტელექტის“ შემცირება და გამოყენების მონიტორინგი: ჩრდილოვანი IT-ის მსგავსად, „ჩრდილოვანი ხელოვნური ინტელექტი“ წარმოიქმნება მაშინ, როდესაც თანამშრომლები იწყებენ ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების ან სერვისების გამოყენებას IT-ის ცოდნის გარეშე (მაგ., დეველოპერი იყენებს არაავტორიზებული ხელოვნური ინტელექტის კოდის ასისტენტს). ამან შეიძლება გამოიწვიოს უხილავი რისკები. განახორციელეთ ზომები ხელოვნური ინტელექტის არასანქცირებული გამოყენების აღმოსაჩენად და გასაკონტროლებლად . ქსელის მონიტორინგს შეუძლია მონიშნოს კავშირები პოპულარულ ხელოვნური ინტელექტის API-ებთან, ხოლო გამოკითხვებმა ან ინსტრუმენტების აუდიტმა შეიძლება გამოავლინოს, თუ რას იყენებენ თანამშრომლები. შესთავაზეთ დამტკიცებული ალტერნატივები, რათა კეთილსინდისიერ თანამშრომლებს არ შეექმნათ ცდუნება, რომ უკანონო ქმედებები განახორციელონ (მაგალითად, მიაწოდეთ ოფიციალური ChatGPT Enterprise ანგარიში, თუ ხალხი ამას სასარგებლოდ მიიჩნევს). ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების გამოაშკარავებით, უსაფრთხოების გუნდებს შეუძლიათ შეაფასონ და მართონ რისკი. მონიტორინგი ასევე მნიშვნელოვანია - მაქსიმალურად აღრიცხეთ ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების აქტივობები და შედეგები, რათა არსებობდეს აუდიტის კვალი იმ გადაწყვეტილებებისთვის, რომლებზეც ხელოვნური ინტელექტი გავლენას ახდენს ( როგორ შეიძლება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში? 10 რეალური მაგალითი ).

4. გამოიყენეთ ხელოვნური ინტელექტი თავდაცვითად - არ ჩამორჩეთ: გაითვალისწინეთ, რომ თავდამსხმელები გამოიყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს, ამიტომ თქვენმა დაცვამაც უნდა გამოიყენოს ეს. დაადგინეთ რამდენიმე მაღალი ზემოქმედების სფერო, სადაც გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია დაუყოვნებლივ დაეხმაროს თქვენს უსაფრთხოების ოპერაციებს (შესაძლოა, განგაშის კლასიფიკაცია ან ავტომატიზირებული ჟურნალის ანალიზი) და განახორციელეთ საპილოტე პროექტები. გაზარდეთ თქვენი თავდაცვა ხელოვნური ინტელექტის სიჩქარითა და მასშტაბით , რათა გაუმკლავდეთ სწრაფად მოძრავ საფრთხეებს ( როგორ შეიძლება გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში? 10 რეალური მაგალითი ). თუნდაც მარტივი ინტეგრაციები, როგორიცაა ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება მავნე პროგრამების შესახებ ანგარიშების შეჯამებისთვის ან საფრთხეების ძიების მოთხოვნების გენერირებისთვის, შეიძლება ანალიტიკოსებს საათები დაუზოგოს. დაიწყეთ მცირედით, შეაფასეთ შედეგები და გაიმეორეთ. წარმატებები შექმნის არგუმენტს ხელოვნური ინტელექტის უფრო ფართოდ გამოყენებისთვის. მიზანია ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება ძალის გამრავლებლად - მაგალითად, თუ ფიშინგის შეტევები გადატვირთულია თქვენი დახმარების სამსახურისთვის, განათავსეთ ხელოვნური ინტელექტის ელფოსტის კლასიფიკატორი, რათა პროაქტიულად შეამციროთ ეს მოცულობა.

5. ინვესტიცია ჩადეთ უსაფრთხო და ეთიკურ ხელოვნური ინტელექტის პრაქტიკაში: გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის დანერგვისას დაიცავით უსაფრთხო განვითარებისა და განლაგების პრაქტიკა. მგრძნობიარე ამოცანებისთვის გამოიყენეთ კერძო ან თვითჰოსტინგიანი მოდელები მონაცემებზე კონტროლის შესანარჩუნებლად. თუ იყენებთ მესამე მხარის ხელოვნური ინტელექტის სერვისებს, გადახედეთ მათ უსაფრთხოებისა და კონფიდენციალურობის ზომებს (დაშიფვრა, მონაცემთა შენახვის პოლიტიკა და ა.შ.). ჩართეთ ხელოვნური ინტელექტის რისკების მართვის ჩარჩოები (მაგალითად, NIST-ის ხელოვნური ინტელექტის რისკების მართვის ჩარჩო ან ISO/IEC სახელმძღვანელო), რათა სისტემატურად მოაგვაროთ ისეთი საკითხები, როგორიცაა მიკერძოება, ახსნადობა და საიმედოობა თქვენს ხელოვნურ ინტელექტუალურ ინსტრუმენტებში ( როგორ შეიძლება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში? 10 რეალური მაგალითი ). ასევე დაგეგმეთ მოდელის განახლებები/პატჩები ტექნიკური მომსახურების ფარგლებში - ხელოვნური ინტელექტის მოდელებსაც შეიძლება ჰქონდეთ „დაუცველობები“ (მაგ., მათ შეიძლება დასჭირდეთ გადამზადება, თუ ისინი დაიწყებენ გადახრას ან თუ აღმოჩენილია მოდელზე ახალი ტიპის მოწინააღმდეგეობრივი შეტევა). თქვენი ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებაში უსაფრთხოებისა და ეთიკის ინტეგრირებით, თქვენ ნდობას ავითარებთ შედეგების მიმართ და უზრუნველყოფთ ახალ რეგულაციებთან შესაბამისობას.

6. ადამიანების ინფორმირებულობა: გამოიყენეთ ხელოვნური ინტელექტი კიბერუსაფრთხოების სფეროში ადამიანის განსჯის დასახმარებლად და არა სრულად ჩასანაცვლებლად. განსაზღვრეთ გადაწყვეტილების მიღების წერტილები, სადაც ადამიანის მიერ დადასტურებაა საჭირო (მაგალითად, ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება შეადგინოს ინციდენტის ანგარიში, მაგრამ ანალიტიკოსი განიხილავს მას გავრცელებამდე; ან ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება შემოგვთავაზოს მომხმარებლის ანგარიშის დაბლოკვა, მაგრამ ადამიანი ამტკიცებს ამ ქმედებას). ეს არა მხოლოდ ხელს უშლის ხელოვნური ინტელექტის შეცდომების უკონტროლოდ დატოვებას, არამედ ეხმარება თქვენს გუნდს ისწავლოს ხელოვნური ინტელექტისგან და პირიქით. წაახალისეთ თანამშრომლობითი სამუშაო პროცესი: ანალიტიკოსებმა თავი კომფორტულად უნდა იგრძნონ ხელოვნური ინტელექტის შედეგების კითხვის ნიშნის ქვეშ დაყენებისას და საღი აზრის შემოწმების ჩატარებისას. დროთა განმავლობაში, ამ დიალოგს შეუძლია გააუმჯობესოს როგორც ხელოვნური ინტელექტი (უკუკავშირის საშუალებით), ასევე ანალიტიკოსების უნარები. არსებითად, შეიმუშავეთ თქვენი პროცესები ისე, რომ ხელოვნური ინტელექტი და ადამიანური ძლიერი მხარეები ერთმანეთს ავსებენ - ხელოვნური ინტელექტი უმკლავდება მოცულობას და სიჩქარეს, ადამიანები კი - ბუნდოვანებას და საბოლოო გადაწყვეტილებებს.

7. გაზომვა, მონიტორინგი და კორექტირება: და ბოლოს, თქვენი გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტები თქვენი უსაფრთხოების ეკოსისტემის ცოცხალ კომპონენტებად მოეპყარით. მუდმივად გაზომეთ მათი მუშაობა - ამცირებენ თუ არა ისინი ინციდენტებზე რეაგირების დროს? საფრთხეებს უფრო ადრე აფიქსირებენ? როგორია ცრუ დადებითი შედეგების მაჩვენებლის ტენდენცია? მოითხოვეთ გუნდისგან უკუკავშირი: სასარგებლოა თუ არა ხელოვნური ინტელექტის რეკომენდაციები, თუ ხმაურს ქმნის? გამოიყენეთ ეს მეტრიკები მოდელების დასახვეწად, ტრენინგის მონაცემების განახლებისთვის ან ხელოვნური ინტელექტის ინტეგრაციის შესაცვლელად. კიბერ საფრთხეები და ბიზნეს საჭიროებები ვითარდება და თქვენი ხელოვნური ინტელექტის მოდელები პერიოდულად უნდა განახლდეს ან გადამზადდეს, რათა ეფექტიანი დარჩეს. გქონდეთ მოდელის მართვის გეგმა, მათ შორის, ვინ არის პასუხისმგებელი მის მოვლა-პატრონობაზე და რამდენად ხშირად ხდება მისი გადახედვა. ხელოვნური ინტელექტის სასიცოცხლო ციკლის აქტიური მართვით, თქვენ უზრუნველყოფთ, რომ ის აქტივად დარჩეს და არა ვალდებულებად.

დასკვნის სახით, გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია მნიშვნელოვნად გააძლიეროს კიბერუსაფრთხოების შესაძლებლობები, მაგრამ წარმატებული დანერგვა მოითხოვს გააზრებულ დაგეგმვას და მუდმივ ზედამხედველობას. ბიზნესები, რომლებიც ასწავლიან თავიანთ თანამშრომლებს, ადგენენ მკაფიო მითითებებს და ინტეგრირებენ ხელოვნურ ინტელექტს დაბალანსებული და უსაფრთხო გზით, მოიმკიან უფრო სწრაფი და ჭკვიანური საფრთხეების მართვის სარგებელს. ეს დასკვნები ქმნის გზამკვლევს: აერთიანებს ადამიანურ ექსპერტიზას ხელოვნური ინტელექტის ავტომატიზაციასთან, მოიცავს მმართველობის საფუძვლებს და ინარჩუნებს მოქნილობას, რადგან როგორც ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგია, ასევე საფრთხეების ლანდშაფტი გარდაუვლად ვითარდება.

ამ პრაქტიკული ნაბიჯების გადადგმით, ორგანიზაციებს შეუძლიათ თავდაჯერებულად უპასუხონ კითხვას „როგორ შეიძლება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში?“ - არა მხოლოდ თეორიულად, არამედ ყოველდღიურ პრაქტიკაში - და ამით გააძლიერონ თავიანთი თავდაცვა ჩვენს სულ უფრო ციფრულ და ხელოვნურ ინტელექტზე ორიენტირებულ სამყაროში. ( როგორ შეიძლება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში )

თეთრი ფურცლები, რომელთა წაკითხვაც შეიძლება მოგინდეთ ამის შემდეგ:

🔗 სამუშაოები, რომლებსაც ხელოვნური ინტელექტი ვერ ჩაანაცვლებს და რომელ სამუშაოებს ჩაანაცვლებს ხელოვნური ინტელექტი?
გაეცანით გლობალურ პერსპექტივას იმის შესახებ, თუ რომელი როლებია დაცული ავტომატიზაციისგან და რომელი - არა.

🔗 შეუძლია თუ არა ხელოვნურ ინტელექტს საფონდო ბირჟის პროგნოზირება?
უფრო დეტალურად განვიხილოთ შეზღუდვები, გარღვევები და მითები ხელოვნური ინტელექტის მიერ ბაზრის მოძრაობების პროგნოზირების უნარის შესახებ.

🔗 რაში შეიძლება დაეყრდნოს გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს ადამიანის ჩარევის გარეშე?
გაიგეთ, სად შეუძლია ხელოვნურ ინტელექტს დამოუკიდებლად ფუნქციონირება და სად არის ადამიანის ზედამხედველობა კვლავ აუცილებელი.