Miten generatiivista tekoälyä voidaan hyödyntää kyberturvallisuudessa?

Johdanto

Generatiivinen tekoäly – tekoälyjärjestelmät, jotka kykenevät luomaan uutta sisältöä tai ennusteita – on nousemassa mullistavaksi voimaksi kyberturvallisuudessa. Työkalut, kuten OpenAI:n GPT-4, ovat osoittaneet kyvyn analysoida monimutkaista dataa ja tuottaa ihmisen kaltaista tekstiä, mikä mahdollistaa uusia lähestymistapoja kyberuhkia vastaan ​​puolustautumiseen. Kyberturvallisuusammattilaiset ja liiketoimintapäättäjät eri toimialoilla tutkivat, miten generatiivinen tekoäly voi vahvistaa puolustusta kehittyviä hyökkäyksiä vastaan. Rahoitus- ja terveydenhuoltoalalta vähittäiskauppaan ja julkishallintoon organisaatiot kaikilla toimialoilla kohtaavat kehittyneitä tietojenkalasteluyrityksiä, haittaohjelmia ja muita uhkia, joita generatiivinen tekoäly voi auttaa torjumaan. Tässä raportissa tarkastelemme, miten generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa , korostaen tosielämän sovelluksia, tulevaisuuden mahdollisuuksia ja tärkeitä käyttöönottoon liittyviä näkökohtia.

Generatiivinen tekoäly eroaa perinteisestä analyyttisestä tekoälystä siinä, että se paitsi havaitsee kuvioita, myös luo sisältöä – olipa kyse sitten hyökkäysten simuloinnista puolustusmekanismien kouluttamiseksi tai luonnollisen kielen selitysten tuottamisesta monimutkaisille tietoturvatiedoille. Tämä kaksoisominaisuus tekee siitä kaksiteräisen miekan: se tarjoaa tehokkaita uusia puolustustyökaluja, mutta myös uhkatoimijat voivat hyödyntää sitä. Seuraavissa osioissa tarkastellaan laajaa valikoimaa generatiivisen tekoälyn käyttötapauksia kyberturvallisuudessa, tietojenkalasteluhyökkäysten havaitsemisen automatisoinnista tietoturvaloukkausten tehostamiseen. Keskustelemme myös näiden tekoälyinnovaatioiden lupaamista eduista sekä riskeistä (kuten tekoälyn "hallusinaatioista" tai vihamielisestä väärinkäytöstä), joita organisaatioiden on hallittava. Lopuksi tarjoamme käytännön vinkkejä, jotka auttavat yrityksiä arvioimaan ja vastuullisesti integroimaan generatiivisen tekoälyn kyberturvallisuusstrategioihinsa.

Generatiivinen tekoäly kyberturvallisuudessa: Yleiskatsaus

Kyberturvallisuudessa generatiivinen tekoäly viittaa tekoälymalleihin – usein laajoihin kielimalleihin tai muihin neuroverkkoihin – jotka voivat tuottaa oivalluksia, suosituksia, koodia tai jopa synteettistä dataa turvallisuustehtävien tueksi. Toisin kuin puhtaasti ennustavat mallit, generatiivinen tekoäly voi simuloida skenaarioita ja tuottaa ihmisille luettavia tuotoksia (esim. raportteja, hälytyksiä tai jopa haitallisen koodin esimerkkejä) koulutusdatansa perusteella. Tätä ominaisuutta hyödynnetään ennustamiseen, havaitsemiseen ja niihin reagoimiseen dynaamisemmilla tavoilla kuin ennen ( Mitä on generatiivinen tekoäly kyberturvallisuudessa? - Palo Alto Networks ). Esimerkiksi generatiiviset mallit voivat analysoida laajoja lokeja tai uhkatietovarastoja ja tuottaa tiiviin yhteenvedon tai suositellun toimenpiteen, toimien lähes kuin tekoäly"avustaja" turvallisuustiimeille.

Generatiivisen tekoälyn varhaiset toteutukset kyberpuolustuksessa ovat osoittaneet lupauksia. Vuonna 2023 Microsoft esitteli Security Copilotin , GPT-4-pohjaisen avustajan tietoturva-analyytikoille, joka auttaa tunnistamaan tietomurtoja ja seulomaan Microsoftin päivittäin käsittelemiä 65 biljoonaa signaalia ( Microsoft Security Copilot on uusi GPT-4-tekoälyavustaja kyberturvallisuuteen | The Verge ). Analyytikot voivat antaa järjestelmälle ohjeita luonnollisella kielellä (esim. "Yhteenveto kaikista tietoturvatapahtumista viimeisen 24 tunnin aikana" ), ja copilot tuottaa hyödyllisen narratiivisen yhteenvedon. Samoin Googlen uhkatietotekäly Gemini -nimistä generatiivista mallia mahdollistaakseen keskusteluhaun Googlen laajassa uhkatietokannassa, analysoiden nopeasti epäilyttävää koodia ja tiivistäen löydökset haittaohjelmien metsästäjien avuksi ( Miten generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa? 10 tosielämän esimerkkiä ). Nämä esimerkit havainnollistavat potentiaalia: generatiivinen tekoäly voi sulatella monimutkaisia, laaja-alaisia ​​kyberturvallisuustietoja ja esittää näkemyksiä helposti lähestyttävässä muodossa, mikä nopeuttaa päätöksentekoa.

Samaan aikaan generatiivinen tekoäly voi luoda erittäin realistista väärennettyä sisältöä, mikä on hyödyllistä simulaatiolle ja koulutukselle (ja valitettavasti myös hyökkääjille, jotka käyttävät sosiaalista manipulointia). Kun siirrymme erityisiin käyttötapauksiin, näemme, että generatiivisen tekoälyn kyky sekä syntetisoida että analysoida tietoa on sen monien kyberturvallisuussovellusten perusta. Seuraavaksi sukellamme keskeisiin käyttötapauksiin, jotka kattavat kaiken tietojenkalastelun estämisestä turvalliseen ohjelmistokehitykseen, ja esittelemme esimerkkejä siitä, miten kutakin sovelletaan eri toimialoilla.

Generatiivisen tekoälyn keskeiset sovellukset kyberturvallisuudessa

Kuva: Keskeisiä käyttötapauksia generatiiviselle tekoälylle kyberturvallisuudessa ovat tekoälyyn perustuvat rinnakkaispilotit tietoturvatiimeille, koodin haavoittuvuusanalyysi, mukautuva uhkien tunnistus, nollapäivähyökkäysten simulointi, parannettu biometrinen turvallisuus ja tietojenkalastelun tunnistus ( 6 käyttötapausta generatiiviselle tekoälylle kyberturvallisuudessa [+ esimerkkejä] ).

Tietojenkalasteluhuijausten havaitseminen ja estäminen

Tietojenkalastelu on edelleen yksi yleisimmistä kyberuhista, joka huijaa käyttäjiä napsauttamaan haitallisia linkkejä tai paljastamaan tunnistetietoja. Generatiivista tekoälyä käytetään sekä tietojenkalasteluyritysten havaitsemiseen että käyttäjien koulutuksen tehostamiseen onnistuneiden hyökkäysten estämiseksi. Puolustuksellisella tasolla tekoälymallit voivat analysoida sähköpostien sisältöä ja lähettäjien käyttäytymistä havaitakseen hienovaraisia ​​​​tietojenkalasteluviestien merkkejä, jotka sääntöpohjaiset suodattimet saattavat jättää huomiotta. Oppimalla suurista tietojoukoista, jotka sisältävät laillisia ja vilpillisiä sähköposteja, generatiivinen malli voi merkitä sävyn, sanamuodon tai kontekstin poikkeavuuksia, jotka viittaavat huijaukseen – vaikka kielioppi ja oikeinkirjoitus eivät enää paljastaisi sitä. Itse asiassa Palo Alto Networksin tutkijat huomauttavat, että generatiivinen tekoäly voi tunnistaa "hienovaraisia ​​​​tietoja tietojenkalasteluviesteistä, jotka muuten saattaisivat jäädä huomaamatta", auttaen organisaatioita pysymään askeleen edellä huijareita ( Mitä on generatiivinen tekoäly kyberturvallisuudessa? - Palo Alto Networks ).

Tietoturvatiimit käyttävät myös generatiivista tekoälyä simuloidakseen tietojenkalasteluhyökkäyksiä koulutus- ja analyysitarkoituksiin. Esimerkiksi Ironscales esitteli GPT-pohjaisen tietojenkalastelu-simulointityökalun, joka luo automaattisesti väärennettyjä tietojenkalastelusähköposteja, jotka on räätälöity organisaation työntekijöille ( How Can Generative AI Be Used in Cybersecurity? 10 Real-World Examples ). Nämä tekoälyn laatimat sähköpostit heijastavat uusimpia hyökkääjätaktiikoita ja antavat henkilöstölle realistista harjoitusta tietojenkalastelusisällön havaitsemisessa. Tällainen henkilökohtainen koulutus on ratkaisevan tärkeää, kun hyökkääjät itse ottavat tekoälyä käyttöön luodakseen vakuuttavampia houkuttimia. Huomionarvoista on, että vaikka generatiivinen tekoäly voi tuottaa erittäin viimeisteltyjä tietojenkalasteluviestejä (menneet ovat helposti havaittavan rikkonaisen englannin ajat), puolustajat ovat havainneet, että tekoäly ei ole lyömätön. Vuonna 2024 IBM Securityn tutkijat suorittivat kokeen, jossa verrattiin ihmisen kirjoittamia tietojenkalasteluviestejä tekoälyn luomiin sähköposteihin, ja "yllättäen tekoälyn luomat sähköpostit olivat silti helppoja havaita niiden oikeasta kieliopista huolimatta" ( 6 Use Cases for Generative AI in Cybersecurity [+ Examples] ). Tämä viittaa siihen, että ihmisen intuitio yhdistettynä tekoälyn avustettuun havaitsemiseen voi silti tunnistaa hienovaraisia ​​epäjohdonmukaisuuksia tai metatietosignaaleja tekoälyn kirjoittamissa huijauksissa.

Generatiivinen tekoäly auttaa tietojenkalasteluhyökkäysten torjunnassa myös muilla tavoilla. Malleja voidaan käyttää automaattisten vastausten tai suodattimien luomiseen , jotka testaavat epäilyttäviä sähköposteja. Esimerkiksi tekoälyjärjestelmä voi vastata sähköpostiin tietyillä kyselyillä lähettääkseen lähettäjän aitouden tai käyttää oikeustieteen maisteria (LLM) analysoidakseen sähköpostin linkkejä ja liitteitä hiekkalaatikossa ja sitten tiivistää mahdolliset haitalliset aikomukset. NVIDIAn tietoturva-alusta Morpheus osoittaa tekoälyn tehon tällä alueella – se käyttää generatiivisia NLP-malleja sähköpostien nopeaan analysointiin ja luokitteluun, ja sen havaittiin parantavan tietojenkalasteluviestien havaitsemista 21 % perinteisiin tietoturvatyökaluihin verrattuna ( 6 käyttötapausta generatiiviselle tekoälylle kyberturvallisuudessa [+ esimerkkejä] ). Morpheus jopa profiloi käyttäjien viestintämalleja havaitakseen epätavallista käyttäytymistä (kuten käyttäjän yhtäkkiä lähettävän sähköpostia useisiin ulkoisiin osoitteisiin), mikä voi viitata vaarantuneeseen tiliin, joka lähettää tietojenkalastelusähköposteja.

Käytännössä yritykset eri toimialoilla alkavat luottaa tekoälyyn sähköposti- ja verkkoliikenteen suodattamisessa sosiaalisen manipuloinnin hyökkäysten varalta. Esimerkiksi rahoitusalan yritykset käyttävät generatiivista tekoälyä skannatakseen viestintää henkilöllisyyden anastusyritysten varalta, jotka voivat johtaa tilisiirtopetoksiin, kun taas terveydenhuollon tarjoajat käyttävät tekoälyä suojatakseen potilastietoja tietojenkalasteluhyökkäyksiltä. Luomalla realistisia tietojenkalasteluskenaarioita ja tunnistamalla haitallisten viestien tunnusmerkit, generatiivinen tekoäly lisää tehokkaan kerroksen tietojenkalasteluhyökkäysten ehkäisystrategioihin. Yhteenveto: Tekoäly voi auttaa havaitsemaan ja torjumaan tietojenkalasteluhyökkäyksiä nopeammin ja tarkemmin, vaikka hyökkääjät käyttäisivät samaa teknologiaa parantaakseen omaa osaamistaan.

Haittaohjelmien tunnistus ja uhka-analyysi

Nykyaikaiset haittaohjelmat kehittyvät jatkuvasti – hyökkääjät luovat uusia variantteja tai hämärtävät koodia ohittaakseen virustorjuntaohjelmien tunnisteet. Generatiivinen tekoäly tarjoaa uusia tekniikoita sekä haittaohjelmien havaitsemiseen että niiden käyttäytymisen ymmärtämiseen. Yksi lähestymistapa on käyttää tekoälyä haittaohjelmien "pahojen kaksosten" luomiseen : tietoturvatutkijat voivat syöttää tunnetun haittaohjelmanäytteen generatiiviseen malliin luodakseen useita mutatoituneita variantteja kyseisestä haittaohjelmasta. Näin he ennakoivat tehokkaasti hyökkääjän mahdollisesti tekemiä muutoksia. Näitä tekoälyn luomia variantteja voidaan sitten käyttää virustorjunta- ja tunkeutumisen havaitsemisjärjestelmien kouluttamiseen, jotta jopa haittaohjelman muokatut versiot tunnistetaan luonnossa ( 6 käyttötapausta generatiiviselle tekoälylle kyberturvallisuudessa [+ esimerkkejä] ). Tämä ennakoiva strategia auttaa katkaisemaan kierteen, jossa hakkerit muokkaavat haittaohjelmaansa hieman välttääkseen havaitsemisen ja puolustajien on kiirehdittävä kirjoittamaan uusia tunnisteita joka kerta. Kuten eräässä alan podcastissa todettiin, tietoturva-asiantuntijat käyttävät nyt generatiivista tekoälyä "verkkoliikenteen simulointiin ja haitallisten hyötykuormien luomiseen, jotka jäljittelevät hienostuneita hyökkäyksiä", stressitestaten puolustustaan ​​​​kokonaista uhkaperhettä vastaan ​​​​yhden esiintymän sijaan. Tämä mukautuva uhkien tunnistus tarkoittaa, että tietoturvatyökaluista tulee kestävämpiä polymorfisille haittaohjelmille, jotka muuten livahtaisivat läpi.

Havaitsemisen lisäksi generatiivinen tekoäly avustaa haittaohjelmien analysoinnissa ja käänteisessä suunnittelussa , jotka ovat perinteisesti työläitä tehtäviä uhka-analyytikoille. Laajoille kielimalleille voidaan antaa tehtäväksi tutkia epäilyttävää koodia tai skriptejä ja selittää selkokielellä, mitä koodin on tarkoitus tehdä. Käytännön esimerkki on VirusTotal Code Insight , Googlen VirusTotalin ominaisuus, joka hyödyntää generatiivista tekoälymallia (Googlen Sec-PaLM) tuottaakseen luonnollisella kielellä yhteenvetoja mahdollisesti haitallisesta koodista ( Miten generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa? 10 käytännön esimerkkiä ). Se on pohjimmiltaan "eräänlainen ChatGPT, joka on omistettu tietoturvakoodaukselle", joka toimii tekoälyn haittaohjelma-analyytikkona, joka työskentelee 24/7 auttaakseen ihmisanalyytikoita ymmärtämään uhkia ( 6 käyttötapausta generatiiviselle tekoälylle kyberturvallisuudessa [+ esimerkkiä] ). Sen sijaan, että tietoturvatiimin jäsen perehtyisi tuntemattomaan skriptiin tai binaarikoodiin, hän voi saada tekoälystä välittömän selityksen – esimerkiksi: "Tämä skripti yrittää ladata tiedoston XYZ-palvelimelta ja sitten muokata järjestelmäasetuksia, mikä viittaa haittaohjelmakäyttäytymiseen." Tämä nopeuttaa merkittävästi tapauksiin reagointia, sillä analyytikot voivat luokitella ja ymmärtää uusia haittaohjelmia nopeammin kuin koskaan ennen.

Generatiivista tekoälyä käytetään myös haittaohjelmien paikantamiseen massiivisista tietojoukoista . Perinteiset virustorjuntaohjelmat skannaavat tiedostoja tunnettujen allekirjoitusten varalta, mutta generatiivinen malli voi arvioida tiedoston ominaisuuksia ja jopa ennustaa, onko se haitallinen opittujen mallien perusteella. Analysoimalla miljardien tiedostojen (haitallisten ja hyvänlaatuisten) ominaisuuksia tekoäly saattaa havaita haitallisia aikomuksia, vaikka nimenomaista allekirjoitusta ei olisi. Esimerkiksi generatiivinen malli voi merkitä suoritettavan tiedoston epäilyttäväksi, koska sen käyttäytymisprofiili "näyttää" pieneltä muunnelmalta harjoittelun aikana havaitsemastaan ​​kiristysohjelmasta, vaikka binääritiedosto on uusi. Tämä käyttäytymiseen perustuva havaitseminen auttaa torjumaan uusia tai nollapäivän haittaohjelmia. Googlen Threat Intelligence -tekoälyn (osa Chronicle/Mandiant-järjestelmää) kerrotaan käyttävän generatiivista malliaan mahdollisesti haitallisen koodin analysointiin ja "avustavan tehokkaammin ja tuloksellisemmin tietoturva-ammattilaisia ​​haittaohjelmien ja muuntyyppisten uhkien torjunnassa". ( Miten generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa? 10 tosielämän esimerkkiä ).

Toisaalta meidän on myönnettävä, että hyökkääjät voivat käyttää generatiivista tekoälyä myös tässä – luodakseen automaattisesti haittaohjelmia, jotka mukautuvat itseensä. Itse asiassa tietoturva-asiantuntijat varoittavat, että generatiivinen tekoäly voi auttaa kyberrikollisia kehittämään haittaohjelmia , joita on vaikeampi havaita ( Mitä on generatiivinen tekoäly kyberturvallisuudessa? - Palo Alto Networks ). Tekoälymallille voidaan antaa käsky muokata haittaohjelman osaa toistuvasti (muuttaa sen tiedostorakennetta, salausmenetelmiä jne.), kunnes se kiertää kaikki tunnetut virustorjuntatarkistukset. Tämä vihamielinen käyttö on kasvava huolenaihe (joskus sitä kutsutaan "tekoälyllä toimivaksi haittaohjelmaksi" tai polymorfiseksi haittaohjelmaksi palveluna). Keskustelemme näistä riskeistä myöhemmin, mutta se korostaa, että generatiivinen tekoäly on työkalu tässä kissa ja hiiri -leikissä, jota käyttävät sekä puolustajat että hyökkääjät.

Kaiken kaikkiaan generatiivinen tekoäly parantaa haittaohjelmien torjuntaa mahdollistamalla tietoturvatiimien ajatella hyökkääjän tavoin – luoden uusia uhkia ja ratkaisuja itse. Olipa kyse sitten synteettisten haittaohjelmien tuottamisesta havaitsemisasteen parantamiseksi tai tekoälyn käyttämisestä verkoista löytyvien todellisten haittaohjelmien selittämiseen ja eristämiseen, näitä tekniikoita voidaan soveltaa kaikilla toimialoilla. Pankki voi käyttää tekoälypohjaista haittaohjelma-analyysiä analysoidakseen nopeasti epäilyttävän makron laskentataulukossa, kun taas teollisuusyritys voi luottaa tekoälyyn teollisuuden ohjausjärjestelmiin kohdistuvien haittaohjelmien havaitsemiseksi. Täydentämällä perinteistä haittaohjelma-analyysia generatiivisella tekoälyllä organisaatiot voivat reagoida haittaohjelmakampanjoihin nopeammin ja ennakoivammin kuin ennen.

Uhkatieto ja automatisoitu analyysi

Joka päivä organisaatioita pommitetaan uhkatiedolla – aina uusista löydettyjen vaarantumisindikaattoreiden (IOC) syötteistä analyytikkoraportteihin uusista hakkeritaktiikoista. Tietoturvatiimien haasteena on seuloa tätä tietotulvaa ja saada siitä toimintakelpoisia oivalluksia. Generatiivinen tekoäly on osoittautunut korvaamattomaksi uhkatiedusteluanalyysin ja -kulutuksen automatisoinnissa . Sen sijaan, että analyytikot lukisivat manuaalisesti kymmeniä raportteja tai tietokantamerkintöjä, he voivat käyttää tekoälyä uhkatiedon yhteenvetoon ja kontekstualisointiin koneen nopeudella.

Yksi konkreettinen esimerkki on Googlen uhkatietopaketti , joka yhdistää generatiivisen tekoälyn (Gemini-mallin) Googlen Mandiantin ja VirusTotalin uhkatietoaineistoihin. Tämä tekoäly tarjoaa "keskustelevan haun Googlen laajassa uhkatietoarkistossa" , jonka avulla käyttäjät voivat esittää luonnollisia kysymyksiä uhkista ja saada tiivistettyjä vastauksia ( Miten generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa? 10 tosielämän esimerkkiä ). Esimerkiksi analyytikko voisi kysyä: "Olemmeko nähneet uhkaryhmään X liittyviä haittaohjelmia, jotka kohdistuvat toimialaamme?", ja tekoäly hakee asiaankuuluvaa tietoa, ehkä huomauttaen "Kyllä, uhkaryhmä X yhdistettiin viime kuussa haittaohjelmaa Y käyttäneeseen tietojenkalastelukampanjaan" , sekä yhteenvedon kyseisen haittaohjelman toiminnasta. Tämä vähentää merkittävästi aikaa kerätä tietoja, jotka muuten vaatisivat useiden työkalujen kyselyä tai pitkien raporttien lukemista.

Generatiivinen tekoäly voi myös korreloida ja tiivistää uhkatrendejä . Se voi käydä läpi tuhansia tietoturvablogikirjoituksia, tietomurtouutisia ja dark web -keskusteluja ja luoda sitten yhteenvedon "tämän viikon suurimmista kyberuhista" tietoturvajohtajan tiedotustilaisuutta varten. Perinteisesti tämän tasoinen analyysi ja raportointi vaativat merkittävää inhimillistä työtä; nyt hyvin viritetty malli voi laatia sen sekunneissa, ja ihmiset vain tarkentavat tulosta. Yritykset, kuten ZeroFox, ovat kehittäneet FoxGPT:n , generatiivisen tekoälytyökalun, joka on erityisesti suunniteltu "nopeuttamaan tiedustelutietojen analysointia ja yhteenvetoa suurissa tietojoukoissa", mukaan lukien haitallinen sisältö ja tietojenkalastelutiedot ( Miten generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa? 10 tosielämän esimerkkiä ). Automatisoimalla raskaan lukemisen ja ristiviittausten tekemisen tekoäly antaa uhkien tiedustelutiimeille mahdollisuuden keskittyä päätöksentekoon ja reagointiin.

Toinen käyttötapaus on keskusteluun perustuva uhkien metsästys . Kuvittele, että tietoturva-analyytikko on vuorovaikutuksessa tekoälyavustajansa kanssa: "Näytä minulle merkkejä tietojen vuotamisesta viimeisen 48 tunnin aikana" tai "Mitkä ovat tärkeimmät uudet haavoittuvuudet, joita hyökkääjät hyödyntävät tällä viikolla?". Tekoäly voi tulkita kyselyn, hakea sisäisistä lokeista tai ulkoisista tiedustelulähteistä ja vastata selkeällä vastauksella tai jopa luettelolla asiaankuuluvista tapauksista. Tämä ei ole kaukaa haettua – nykyaikaiset tietoturvatietojen ja tapahtumien hallintajärjestelmät (SIEM) alkavat sisällyttää luonnollisen kielen kyselyitä. Esimerkiksi IBM:n QRadar-tietoturvapaketti lisää vuonna 2024 generatiivisia tekoälyominaisuuksia, joiden avulla analyytikot voivat tapahtuman tiivistetystä hyökkäyspolusta" "tulkita ja tiivistää erittäin olennaista uhkatietoa" automaattisesti ( Miten generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa? 10 tosielämän esimerkkiä ). Pohjimmiltaan generatiivinen tekoäly muuntaa vuoristoja teknistä dataa keskustelun kokoisiksi näkemyksiksi tarvittaessa.

Tällä on suuria vaikutuksia kaikilla toimialoilla. Terveydenhuollon tarjoaja voi käyttää tekoälyä pysyäkseen ajan tasalla uusimmista sairaaloihin kohdistuvista kiristysohjelmaryhmistä ilman, että analyytikkoa tarvitsee varata kokopäiväiseen tutkimukseen. Vähittäiskaupan yrityksen SOC voi nopeasti tiivistää uudet POS-haittaohjelmataktiikat tiedottaessaan myymälän IT-henkilöstölle. Ja valtionhallinnossa, jossa eri virastojen uhkatietoja on syntetisoitava, tekoäly voi tuottaa yhtenäisiä raportteja, joissa korostetaan tärkeimpiä varoituksia. Automatisoimalla uhkatietojen keräämisen ja tulkinnan generatiivinen tekoäly auttaa organisaatioita reagoimaan nopeammin uusiin uhkiin ja vähentää riskiä, ​​että kriittiset varoitukset jäävät huomaamatta hälyn keskellä.

Tietoturvakeskuksen (SOC) optimointi

Turvallisuusoperaatiokeskukset ovat tunnettuja hälytysväsymyksestä ja valtavasta datamäärästä. Tyypillinen SOC-analyytikko saattaa kahlata läpi tuhansia hälytyksiä ja tapahtumia päivittäin tutkien mahdollisia häiriötilanteita. Generatiivinen tekoäly toimii SOC-keskuksissa voimakerroinna automatisoimalla rutiinityötä, tarjoamalla älykkäitä yhteenvetoja ja jopa organisoimalla joitakin vastauksia. Tavoitteena on optimoida SOC-työnkulkuja siten, että ihmisanalyytikot voivat keskittyä kriittisimpiin ongelmiin, kun taas tekoälyavustaja hoitaa loput.

Yksi merkittävä sovellus on generatiivisen tekoälyn käyttäminen "analyytikon apuohjaajana" . Microsoftin aiemmin mainittu Security Copilot on esimerkki tästä: se "on suunniteltu avustamaan tietoturva-analyytikon työtä sen sijaan, että se korvaisi sen", auttaen tapausten tutkinnassa ja raportoinnissa ( Microsoft Security Copilot on uusi GPT-4-tekoälyavustaja kyberturvallisuuteen | The Verge ). Käytännössä tämä tarkoittaa, että analyytikko voi syöttää raakadataa – palomuurilokeja, tapahtumien aikajanan tai tapahtumakuvauksen – ja pyytää tekoälyä analysoimaan tai tiivistämään sen. Apuohjaaja voi tuottaa kertomuksen, kuten "Näyttää siltä, ​​että klo 2.35 epäilyttävä kirjautuminen IP-osoitteesta X onnistui palvelimelle Y, mitä seurasi epätavallisia tiedonsiirtoja, mikä viittaa mahdolliseen tietomurtoon kyseisellä palvelimella." Tällainen välitön kontekstualisointi on korvaamatonta, kun aika on kortilla.

Tekoälyyn perustuvat apuohjaajat auttavat myös vähentämään tason 1 triage-taakkaa. Alan tietojen mukaan tietoturvatiimi voi käyttää 15 tuntia viikossa pelkästään noin 22 000 hälytyksen ja väärän positiivisen läpikäymiseen ( 6 käyttötapausta generatiiviselle tekoälylle kyberturvallisuudessa [+ esimerkkejä] ). Generatiivisen tekoälyn avulla monet näistä hälytyksistä voidaan priorisoida automaattisesti – tekoäly voi hylätä selvästi vaarattomat (perustellen) ja korostaa ne, jotka todella tarvitsevat huomiota, joskus jopa ehdottaen prioriteettia. Itse asiassa generatiivisen tekoälyn vahvuus kontekstin ymmärtämisessä tarkoittaa, että se voi ristikorreloida hälytyksiä, jotka saattavat vaikuttaa harmittomilta erikseen, mutta yhdessä viittaavat monivaiheiseen hyökkäykseen. Tämä vähentää mahdollisuutta, että hyökkäys jää huomaamatta "hälytysväsymyksen" vuoksi.

SOC-analyytikot käyttävät myös luonnollista kieltä tekoälyn kanssa metsästyksen ja tutkinnan nopeuttamiseksi. Esimerkiksi SentinelOnen Purple AI -alusta yhdistää LLM-pohjaisen käyttöliittymän reaaliaikaiseen tietoturvadataan, jolloin analyytikot voivat "esittää monimutkaisia ​​uhkien metsästyskysymyksiä selkokielellä ja saada nopeita ja tarkkoja vastauksia" ( How Can Generative AI Be Used in Cybersecurity? 10 Real-World Examples ). Analyytikko voi kirjoittaa "Onko päätepisteitä kommunikoinut verkkotunnuksen badguy123[.]com kanssa viimeisen kuukauden aikana?" , ja Purple AI etsii lokeista vastauksia. Tämä säästää analyytikon tietokantakyselyiden tai skriptien kirjoittamiselta – tekoäly tekee sen salaa. Se tarkoittaa myös sitä, että nuoremmat analyytikot voivat käsitellä tehtäviä, jotka aiemmin vaativat kokeneen kyselykielten taitavan insinöörin, mikä tehokkaasti parantaa tiimin osaamista tekoälyn avulla . Analyytikot raportoivatkin, että generatiivinen tekoälyohjaus "parantaa heidän taitojaan ja pätevyyttään" , koska nuorempi henkilöstö voi nyt saada tekoälystä tarvittaessa koodaustukea tai analyysivinkkejä, mikä vähentää riippuvuutta siitä, että vanhemmilta tiimin jäseniltä pyydetään aina apua ( 6 Use Cases for Generative AI in Cybersecurity [+ Examples] ).

Toinen SOC-optimointi on automatisoitu tapahtumien yhteenveto ja dokumentointi . Kun tapahtuma on käsitelty, jonkun on kirjoitettava raportti – tehtävä, jota monet pitävät työläänä. Generatiivinen tekoäly voi ottaa rikostekniset tiedot (järjestelmälokit, haittaohjelma-analyysit, toimien aikajanan) ja luoda niistä ensimmäisen luonnoksen tapahtumaraportista. IBM rakentaa tämän ominaisuuden QRadariin, jotta yhdellä napsautuksella tapahtuman yhteenveto voidaan tuottaa eri sidosryhmille (johtajat, IT-tiimit jne.) ( Miten generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa? 10 reaalimaailman esimerkkiä ). Tämä ei ainoastaan ​​säästä aikaa, vaan myös varmistaa, että raportista ei jää mitään huomaamatta, koska tekoäly voi sisällyttää kaikki olennaiset tiedot johdonmukaisesti. Samoin vaatimustenmukaisuuden ja auditoinnin osalta tekoäly voi täyttää lomakkeita tai todistetaulukoita tapahtumatietojen perusteella.

Käytännön tulokset ovat vakuuttavia. Swimlanen tekoälypohjaisen SOAR-järjestelmän (tietoturvaorkestrointi, automatisointi ja reagointi) varhaiset käyttöönottajat raportoivat valtavista tuottavuuden kasvuista – esimerkiksi Global Data Systemsin SecOps-tiimi hallitsi paljon suurempaa tapausmäärää; eräs johtaja sanoi, että "se, mitä teen tänään seitsemän analyytikon kanssa, vaatisi luultavasti 20 työntekijää ilman" tekoälypohjaista automaatiota ( Miten generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa ). Toisin sanoen tekoäly SOC:ssa voi moninkertaistaa kapasiteetin . Eri toimialoilla, olipa kyseessä sitten pilvitietoturvahälytyksiä käsittelevä teknologiayritys tai OT-järjestelmiä valvova tuotantolaitos, SOC-tiimit voivat saavuttaa nopeamman havaitsemisen ja reagoinnin, vähemmän huomaamatta jääneitä tapauksia ja tehokkaamman toiminnan ottamalla käyttöön generatiivisia tekoälyavustajia. Kyse on älykkäämmästä työskentelystä – koneiden antamisesta käsitellä toistuvia ja dataa sisältäviä tehtäviä, jotta ihmiset voivat soveltaa intuitiottaan ja asiantuntemustaan ​​siellä, missä sillä on eniten merkitystä.

Haavoittuvuuksien hallinta ja uhkien simulointi

Haavoittuvuuksien – ohjelmistojen tai järjestelmien heikkouksien, joita hyökkääjät voivat hyödyntää – tunnistaminen ja hallinta on keskeinen kyberturvallisuuden toiminto. Generatiivinen tekoäly parantaa haavoittuvuuksien hallintaa nopeuttamalla niiden löytämistä, auttamalla korjauspäivitysten priorisoinnissa ja jopa simuloimalla hyökkäyksiä näihin haavoittuvuuksiin parantaakseen valmiutta. Pohjimmiltaan tekoäly auttaa organisaatioita löytämään ja korjaamaan suojausaukkojaan nopeammin ja ennakoivasti ennen kuin oikeat hyökkääjät tekevät niin.

Yksi merkittävä sovellus on generatiivisen tekoälyn käyttö automaattiseen koodin tarkasteluun ja haavoittuvuuksien löytämiseen . Suurissa koodikannoissa (erityisesti vanhoissa järjestelmissä) on usein tietoturva-aukkoja, jotka jäävät huomaamatta. Generatiivisia tekoälymalleja voidaan kouluttaa turvallisille koodauskäytännöille ja yleisille virhemalleille ja sitten käyttää niitä lähdekoodissa tai käännetyissä binääreissä mahdollisten haavoittuvuuksien löytämiseksi. Esimerkiksi NVIDIAn tutkijat kehittivät generatiivisen tekoälyprosessin, joka pystyi analysoimaan vanhoja ohjelmistosäiliöitä ja tunnistamaan haavoittuvuuksia "suurella tarkkuudella – jopa neljä kertaa nopeammin kuin ihmisasiantuntijat". ( 6 käyttötapausta generatiiviselle tekoälylle kyberturvallisuudessa [+ esimerkkiä] ). Tekoäly oppi käytännössä, miltä turvaton koodi näyttää, ja pystyi skannaamaan vuosikymmeniä vanhoja ohjelmistoja merkitäkseen riskialttiita funktioita ja kirjastoja, mikä nopeuttaa huomattavasti normaalisti hidasta manuaalista koodin tarkastusta. Tällainen työkalu voi olla mullistava toimialoille, kuten rahoitus- tai valtionhallinnolle, jotka luottavat suuriin, vanhempiin koodikantoihin – tekoäly auttaa modernisoimaan tietoturvaa kaivamalla esiin ongelmia, joiden löytäminen henkilöstöltä saattaisi kestää kuukausia tai vuosia (jos koskaan).

Generatiivinen tekoäly avustaa myös haavoittuvuuksien hallinnan työnkuluissa käsittelemällä haavoittuvuusskannausten tuloksia ja priorisoimalla niitä. Työkalut, kuten Tenablen ExposureAI, käyttävät generatiivista tekoälyä, jonka avulla analyytikot voivat kysellä haavoittuvuustietoja selkokielellä ja saada välittömiä vastauksia ( Miten generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa? 10 tosielämän esimerkkiä ). ExposureAI voi "tiivistää koko hyökkäyspolun kertomuksessa" tietylle kriittiselle haavoittuvuudelle ja selittää, kuinka hyökkääjä voi ketjuttaa sen muihin heikkouksiin vaarantaakseen järjestelmän. Se jopa suosittelee korjaavia toimia ja vastaa riskiä koskeviin jatkokysymyksiin. Tämä tarkoittaa, että kun uusi kriittinen CVE (Common Vulnerabilities and Exposures, yleiset haavoittuvuudet ja altistukset) ilmoitetaan, analyytikko voi kysyä tekoälyltä: "Vaikuttaako tämä CVE mihinkään palvelimistamme ja mikä on pahin mahdollinen skenaario, jos emme korjaa sitä?" ja saada selkeän arvion organisaation omista skannaustiedoista. Kontekstualisoimalla haavoittuvuuksia (esim. tämä on alttiina internetille ja arvokkaalla palvelimella, joten se on ensisijainen prioriteetti), generatiivinen tekoäly auttaa tiimejä korjaamaan haavoittuvuuksia älykkäästi rajallisilla resursseilla.

Tunnettujen haavoittuvuuksien löytämisen ja hallinnan lisäksi generatiivinen tekoäly osallistuu penetraatiotestaukseen ja hyökkäysten simulointiin – käytännössä löytämällä tuntemattomia haavoittuvuuksia tai testaamalla tietoturvakontrolleja. Generatiivisia hyökkäysverkkoja (GAN), jotka ovat eräänlainen generatiivinen tekoäly, on käytetty synteettisen datan luomiseen, joka jäljittelee todellista verkkoliikennettä tai käyttäjien käyttäytymistä, mikä voi sisältää piilotettuja hyökkäysmalleja. Vuonna 2023 tehdyssä tutkimuksessa ehdotettiin GANien käyttöä realististen nollapäivähyökkäysliikenteen luomiseen tunkeutumisen havaitsemisjärjestelmien kouluttamiseksi ( 6 käyttötapausta generatiiviselle tekoälylle kyberturvallisuudessa [+ esimerkkejä] ). Syöttämällä tunkeutumisen havaitsemisjärjestelmiin tekoälyn laatimia hyökkäysskenaarioita (jotka eivät vaaranna todellisten haittaohjelmien käyttöä tuotantoverkoissa), organisaatiot voivat kouluttaa puolustustaan ​​tunnistamaan uusia uhkia odottamatta niiden osumista todellisuudessa. Samoin tekoäly voi simuloida hyökkääjän tutkivan järjestelmää – esimerkiksi kokeilemalla automaattisesti erilaisia ​​hyökkäystekniikoita turvallisessa ympäristössä nähdäkseen, onnistuuko jokin niistä. Yhdysvaltain puolustusministeriön edistyneiden tutkimusprojektien virasto (DARPA) näkee tässä lupaavia mahdollisuuksia: sen vuoden 2023 tekoälykyberhaaste käyttää nimenomaisesti generatiivista tekoälyä (kuten laajoja kielimalleja) "automaattiseen haavoittuvuuksien löytämiseen ja korjaamiseen avoimen lähdekoodin ohjelmistoissa" osana kilpailua ( DARPA pyrkii kehittämään tekoälyä, autonomisia sovelluksia, joihin Warfighters Can Trust > Yhdysvaltain puolustusministeriö > Puolustusministeriön uutiset ). Tämä aloite korostaa, että tekoäly ei ainoastaan ​​auta paikkaamaan tunnettuja reikiä; se paljastaa aktiivisesti uusia ja ehdottaa korjauksia, mikä on perinteisesti rajoittunut ammattitaitoisille (ja kalliille) tietoturvatutkijoille.

Generatiivinen tekoäly voi jopa luoda älykkäitä hunajapurkkeja ja digitaalisia kaksosia puolustukseen. Startupit kehittävät tekoälypohjaisia ​​​​houkuttelevia järjestelmiä, jotka jäljittelevät vakuuttavasti oikeita palvelimia tai laitteita. Kuten eräs toimitusjohtaja selitti, generatiivinen tekoäly voi "kloonata digitaalisia järjestelmiä matkiakseen oikeita järjestelmiä ja houkutellakseen hakkereita" ( 6 käyttötapausta generatiiviselle tekoälylle kyberturvallisuudessa [+ esimerkkejä] ). Nämä tekoälyn luomat hunajapurkit käyttäytyvät kuten todellinen ympäristö (esimerkiksi väärennetty IoT-laite, joka lähettää normaalia telemetriaa), mutta ovat olemassa vain hyökkääjien houkuttelemiseksi. Kun hyökkääjä kohdistaa hyökkäyksensä houkuttimeen, tekoäly on käytännössä huijannut heidät paljastamaan menetelmänsä, joita puolustajat voivat sitten tutkia ja käyttää todellisten järjestelmien vahvistamiseen. Tämä generatiiviseen mallintamiseen perustuva konsepti tarjoaa tulevaisuuteen suuntautuvan tavan kääntää tilanne hyökkääjiä vastaan ​​​​tekoälyn tehostaman harhaanjohtamisen avulla.

Nopeampi ja älykkäämpi haavoittuvuuksien hallinta tarkoittaa vähemmän tietomurtoja kaikilla toimialoilla. Esimerkiksi terveydenhuollon IT-alalla tekoäly voi nopeasti havaita haavoittuvan vanhentuneen kirjaston lääkinnällisessä laitteessa ja kehottaa korjaamaan laiteohjelmiston ennen kuin hyökkääjä ehtii hyödyntää sitä. Pankkialalla tekoäly voi simuloida sisäpiirihyökkäystä uuteen sovellukseen varmistaakseen, että asiakastiedot pysyvät turvassa kaikissa tilanteissa. Generatiivinen tekoäly toimii siten sekä mikroskoopina että stressitestaajana organisaatioiden tietoturvatilanteelle: se valaisee piileviä puutteita ja painostaa järjestelmiä kekseliäillä tavoilla varmistaakseen niiden sietokyvyn.

Turvallinen koodin generointi ja ohjelmistokehitys

Generatiivisen tekoälyn kyvyt eivät rajoitu hyökkäysten havaitsemiseen – ne ulottuvat myös turvallisempien järjestelmien luomiseen alusta alkaen . Ohjelmistokehityksessä tekoälypohjaiset koodigeneraattorit (kuten GitHub Copilot, OpenAI Codex jne.) voivat auttaa kehittäjiä kirjoittamaan koodia nopeammin ehdottamalla koodinpätkiä tai jopa kokonaisia ​​funktioita. Kyberturvallisuusnäkökulma on varmistaa, että nämä tekoälyn ehdottamat koodinpätkät ovat turvallisia, ja käyttää tekoälyä koodauskäytäntöjen parantamiseen.

Toisaalta generatiivinen tekoäly voi toimia koodausavustajana, joka sisältää tietoturvan parhaita käytäntöjä . Kehittäjät voivat pyytää tekoälytyökalua "Luo salasanan nollausfunktio Pythonissa" ja ihanteellisessa tapauksessa saada takaisin koodia, joka on paitsi toimiva, myös noudattaa tietoturvaohjeita (esim. asianmukainen syötteen validointi, lokinnoitus, virheenkäsittely ilman tietojen vuotamista jne.). Tällainen avustaja, joka on koulutettu laajoihin tietoturvallisiin koodiesimerkkeihin, voi auttaa vähentämään haavoittuvuuksiin johtavia inhimillisiä virheitä. Esimerkiksi jos kehittäjä unohtaa puhdistaa käyttäjän syötteen (avaa oven SQL-injektiolle tai vastaaville ongelmille), tekoäly voi joko sisällyttää sen oletuksena tai varoittaa kehittäjää. Joitakin tekoälykoodaustyökaluja hienosäädetään nyt tietoturvaan keskittyvällä datalla juuri tätä tarkoitusta varten – pohjimmiltaan tekoäly yhdistää ohjelmoinnin tietoturvaan .

On kuitenkin olemassa kääntöpuolensa: generatiivinen tekoäly voi yhtä helposti aiheuttaa haavoittuvuuksia, jos sitä ei hallita kunnolla. Kuten Sophosin tietoturva-asiantuntija Ben Verschaeren totesi, generatiivisen tekoälyn käyttö koodauksessa on "hyvä lyhyelle, todennettavissa olevalle koodille, mutta riskialtista, kun tarkistamatonta koodia integroidaan" tuotantojärjestelmiin. Riskinä on, että tekoäly saattaa tuottaa loogisesti oikeaa koodia, joka on epävarmaa tavoilla, joita ei-asiantuntija ei välttämättä huomaa. Lisäksi pahantahtoiset toimijat voivat tarkoituksella vaikuttaa julkisiin tekoälymalleihin kylvämällä niihin haavoittuvia koodikuvioita (eräänlainen datamyrkytys), jotta tekoäly ehdottaa epävarmaa koodia. Useimmat kehittäjät eivät ole tietoturva-asiantuntijoita , joten jos tekoäly ehdottaa kätevää ratkaisua, he saattavat käyttää sitä sokeasti huomaamatta, että siinä on virhe ( 6 käyttötapausta generatiiviselle tekoälylle kyberturvallisuudessa [+ esimerkkejä] ). Tämä huoli on todellinen – itse asiassa on olemassa OWASP:n kymmenen parhaan lista LLM-kieliopiskelijoille (suuria kielimalleja), joka hahmottelee tällaisia ​​yleisiä riskejä tekoälyn käytössä koodauksessa.

Näiden ongelmien ratkaisemiseksi asiantuntijat ehdottavat ”generatiivisen tekoälyn torjumista generatiivisella tekoälyllä” koodauksen alalla. Käytännössä tämä tarkoittaa tekoälyn käyttöä koodin tarkistamiseen ja testaamiseen . Tekoäly voi skannata uuden koodin commitit paljon nopeammin kuin ihmiskoodin tarkistaja ja merkitä mahdolliset haavoittuvuudet tai logiikkaongelmat. Näemme jo työkaluja, jotka integroituvat ohjelmistokehityksen elinkaareen: koodi kirjoitetaan (ehkä tekoälyn avustuksella), minkä jälkeen turvallisen koodin periaatteille koulutettu generatiivinen malli tarkistaa sen ja luo raportin mahdollisista ongelmista (esimerkiksi vanhentuneiden funktioiden käyttö, puuttuvat todennustarkistukset jne.). Aiemmin mainittu NVIDIAn tutkimus, jossa saavutettiin neljä kertaa nopeampi haavoittuvuuksien havaitseminen koodissa, on esimerkki tekoälyn hyödyntämisestä turvallisessa koodianalyysissä ( 6 käyttötapausta generatiiviselle tekoälylle kyberturvallisuudessa [+ esimerkkejä] ).

Lisäksi generatiivinen tekoäly voi auttaa luomaan turvallisia konfiguraatioita ja skriptejä . Esimerkiksi jos yrityksen on otettava käyttöön turvallinen pilvi-infrastruktuuri, insinööri voi pyytää tekoälyä luomaan konfiguraatioskriptit (Infrastructure as Code) sisäänrakennettuine tietoturvakontrolleineen (kuten asianmukainen verkon segmentointi, pienimpien oikeuksien IAM-roolit). Tekoäly, jota on koulutettu tuhansille tällaisille konfiguraatioille, voi tuottaa perustason, jota insinööri sitten hienosäätää. Tämä nopeuttaa järjestelmien turvallista asennusta ja vähentää virheellisiä konfiguraatiovirheitä – yleistä pilvitietoturvapoikkeamien lähdettä.

Jotkut organisaatiot hyödyntävät myös generatiivista tekoälyä ylläpitääkseen tietokantaa turvallisista koodausmalleista. Jos kehittäjä ei ole varma, miten tietty ominaisuus toteutetaan turvallisesti, hän voi tehdä kyselyn sisäiselle tekoälylle, joka on oppinut yrityksen aiemmista projekteista ja tietoturvaohjeista. Tekoäly voi palauttaa suositellun lähestymistavan tai jopa koodinpätkän, joka on linjassa sekä toiminnallisten vaatimusten että yrityksen tietoturvastandardien kanssa. Tätä lähestymistapaa ovat käyttäneet työkalut, kuten Secureframen Questionnaire Automation , joka hakee vastauksia yrityksen käytännöistä ja aiemmista ratkaisuista varmistaakseen johdonmukaiset ja tarkat vastaukset (lähinnä turvallisen dokumentaation luominen) ( How Can Generative AI Be Used in Cybersecurity? 10 Real-World Examples ). Konsepti tarkoittaa koodausta: tekoäly, joka "muistaa", miten olet aiemmin toteuttanut jonkin turvallisesti, ja opastaa sinua tekemään sen samalla tavalla uudelleen.

Yhteenvetona voidaan todeta, että generatiivinen tekoäly vaikuttaa ohjelmistokehitykseen tekemällä turvallisen koodauksen avusta helpommin saatavilla . Toimialat, jotka kehittävät paljon räätälöityjä ohjelmistoja – teknologia, rahoitus, puolustus jne. – hyötyvät tekoälyavustajista, jotka eivät ainoastaan ​​nopeuta koodausta, vaan toimivat myös jatkuvasti valppaina tietoturvan tarkastajina. Oikein hallinnoituina nämä tekoälytyökalut voivat vähentää uusien haavoittuvuuksien syntymistä ja auttaa kehitystiimejä noudattamaan parhaita käytäntöjä, vaikka tiimillä ei olisikaan tietoturva-asiantuntijaa mukana jokaisessa vaiheessa. Tuloksena on ohjelmisto, joka on hyökkäyksiä vastaan ​​suojatumpi ensimmäisestä päivästä lähtien.

Tapahtumavasteen tuki

Kun kyberturvallisuuspoikkeama iskee – olipa kyseessä haittaohjelmaepidemia, tietomurto tai hyökkäyksen aiheuttama järjestelmän käyttökatkos – aika on ratkaisevaa. Generatiivista tekoälyä käytetään yhä enemmän tukemaan häiriötilanteisiin reagointia (IR) nopeuttamalla häiriötilanteiden hallintaa ja korjaamista, jotta ne voivat saada enemmän tietoa käyttöösi. Ajatuksena on, että tekoäly voi ottaa kantaakseen osan tutkinta- ja dokumentointitaakasta häiriön aikana ja jopa ehdottaa tai automatisoida joitakin reagointitoimia.

Yksi tekoälyn keskeisistä rooleista tietoturvassa on reaaliaikainen tapausten analysointi ja yhteenveto . Tapahtuman keskellä vastaajat saattavat tarvita vastauksia kysymyksiin, kuten "Miten hyökkääjä pääsi sisään?" , "Mitkä järjestelmät ovat vaurioituneet?" ja "Mitkä tiedot saattavat olla vaarantuneet?" . Generatiivinen tekoäly voi analysoida lokeja, hälytyksiä ja rikosteknistä dataa kyseisistä järjestelmistä ja tarjota nopeasti näkemyksiä. Esimerkiksi Microsoft Security Copilot antaa tapauksiin reagoivalle henkilölle mahdollisuuden syöttää erilaisia ​​todisteita (tiedostoja, URL-osoitteita, tapahtumalokeja) ja pyytää aikajanaa tai yhteenvetoa ( Microsoft Security Copilot on uusi GPT-4-tekoälyavustaja kyberturvallisuuteen | The Verge ). Tekoäly voi vastata: "Muuttomurto alkoi todennäköisesti käyttäjälle JohnDoe klo 10.53 GMT lähetetyllä tietojenkalasteluviestillä, joka sisälsi haittaohjelman X. Suoritettuaan haittaohjelma loi takaoven, jota käytettiin kaksi päivää myöhemmin siirtyäkseen sivusuunnassa talouspalvelimelle, jossa se keräsi tietoja." Tämän yhtenäisen kuvan saaminen minuuteissa tuntien sijaan antaa tiimille mahdollisuuden tehdä tietoon perustuvia päätöksiä (kuten mitkä järjestelmät eristetään) paljon nopeammin.

Generatiivinen tekoäly voi myös ehdottaa eristämis- ja korjaustoimenpiteitä . Esimerkiksi jos päätepiste on saanut kiristyshaittaohjelman tartunnan, tekoälytyökalu voi luoda skriptin tai joukon ohjeita kyseisen koneen eristämiseksi, tiettyjen tilien poistamiseksi käytöstä ja tunnettujen haitallisten IP-osoitteiden estämiseksi palomuurilla – pohjimmiltaan playbook-suorituksen. Palo Alto Networks huomauttaa, että generatiivinen tekoäly pystyy "luomaan asianmukaisia ​​​​toimia tai skriptejä tapahtuman luonteen perusteella" ja automatisoimaan reagoinnin alkuvaiheet ( Mitä on generatiivinen tekoäly kyberturvallisuudessa? - Palo Alto Networks ). Skenaariossa, jossa tietoturvatiimi on ylikuormittunut (esimerkiksi laaja hyökkäys satoihin laitteisiin), tekoäly voi jopa suorittaa osan näistä toimista suoraan ennalta hyväksytyissä olosuhteissa toimien kuin väsymättä työskentelevä nuorempi vastaaja. Esimerkiksi tekoälyagentti voisi automaattisesti nollata tunnistetiedot, jotka se katsoo vaarantuneiksi, tai asettaa karanteeniin isännät, jotka osoittavat tapahtuman profiilia vastaavaa haitallista toimintaa.

Tapahtumiin reagoinnin aikana viestintä on elintärkeää – sekä tiimin sisällä että sidosryhmien kanssa. Generatiivinen tekoäly voi auttaa laatimalla tapausten päivitysraportteja tai tiivistelmiä lennossa . Sen sijaan, että insinööri keskeyttäisi vianmäärityksen kirjoittaakseen sähköpostipäivityksen, hän voisi pyytää tekoälyä: "Kirjoita yhteenveto, mitä tässä tapauksessa on tähän mennessä tapahtunut, tiedottaaksesi johdolle." Tapaustiedot vastaanottanut tekoäly voi tuottaa tiiviin yhteenvedon: "Kello 15.00 mennessä hyökkääjät ovat käyttäneet kahta käyttäjätiliä ja viittä palvelinta. Vaikutuksen kohteena olevat tiedot sisältävät asiakastietueet tietokannassa X. Eristämistoimenpiteet: Vaarantuneilta tileiltä on poistettu VPN-käyttöoikeus ja palvelimet on eristetty. Seuraavat vaiheet: mahdollisten pysyvyysmekanismien tarkistaminen." Vastaaja voi sitten nopeasti tarkistaa tai muokata tätä ja lähettää sen varmistaen, että sidosryhmät pysyvät ajan tasalla tarkkojen ja ajantasaisten tietojen kanssa.

Kun pöly laskeutuu, on tyypillisesti laadittava yksityiskohtainen tapahtumaraportti ja koottava opitut asiat. Tämä on toinen alue, jolla tekoälyn tuki loistaa. Se voi tarkastella kaikkia tapahtumatietoja ja luoda tapahtuman jälkeisen raportin, joka sisältää perimmäisen syyn, aikajärjestyksen, vaikutuksen ja suositukset. Esimerkiksi IBM integroi generatiivista tekoälyä luodakseen "yksinkertaisia ​​yhteenvetoja tietoturvatapauksista ja -häiriöistä, jotka voidaan jakaa sidosryhmien kanssa" yhdellä painikkeen painalluksella ( How Can Generative AI Be Used in Cybersecurity? 10 Real-World Examples ). Virtaviivaistamalla jälkikäteen tapahtuvaa raportointia organisaatiot voivat ottaa parannuksia käyttöön nopeammin ja saada myös paremman dokumentaation vaatimustenmukaisuutta varten.

Yksi innovatiivinen ja tulevaisuuteen suuntautuva käyttökohde on tekoälypohjaiset tapahtumasimulaatiot . Samoin kuin paloharjoitusten suorittaminen, jotkut yritykset käyttävät generatiivista tekoälyä "mitä jos" -tapahtumaskenaarioiden läpikäymiseen. Tekoäly voi simuloida, miten kiristysohjelma voisi levitä verkon asettelun perusteella tai miten sisäpiiriläinen voisi vuotaa tietoja, ja sitten pisteyttää nykyisten toimintasuunnitelmien tehokkuutta. Tämä auttaa tiimejä valmistelemaan ja tarkentamaan toimintasuunnitelmia ennen todellisen tapahtuman sattumista. Se on kuin jatkuvasti kehittyvä tapahtumaneuvoja testaisi valmiuttasi.

Korkean panoksen toimialoilla, kuten rahoitus- tai terveydenhuoltoalalla, joilla käyttökatkokset tai tietojen menetys on erityisen kallista, nämä tekoälypohjaiset tietoturvaominaisuudet ovat erittäin houkuttelevia. Kyberhäiriön kokenut sairaala ei voi varaa pitkiin järjestelmäkatkoihin – tekoäly, joka auttaa nopeasti eristämisessä, voi kirjaimellisesti pelastaa ihmishenkiä. Samoin rahoituslaitos voi käyttää tekoälyä epäillyn petosmurron alustavaan käsittelyyn kello 3 aamuyöllä, jolloin päivystävät ihmiset ovat verkossa, kun suuri osa pohjatyöstä (tililtä uloskirjautuminen, tapahtumien estäminen jne.) on jo tehty. Täydentämällä tietoturvaloukkauksiin reagointitiimejä generatiivisella tekoälyllä organisaatiot voivat lyhentää merkittävästi vasteaikoja ja parantaa käsittelyn perusteellisuutta, mikä lopulta lieventää kyberhäiriöiden aiheuttamia vahinkoja.

Käyttäytymisanalytiikka ja poikkeavuuksien havaitseminen

Monet kyberhyökkäykset voidaan havaita huomaamalla, kun jokin poikkeaa "normaalista" käyttäytymisestä – olipa kyseessä sitten käyttäjätili, joka lataa epätavallisen määrän dataa, tai verkkolaite, joka yhtäkkiä kommunikoi tuntemattoman isännän kanssa. Generatiivinen tekoäly tarjoaa edistyneitä tekniikoita käyttäytymisen analysointiin ja poikkeavuuksien havaitsemiseen , oppimalla käyttäjien ja järjestelmien normaalit mallit ja hälyttämällä sitten, kun jokin näyttää poikkeavalta.

Perinteinen poikkeamien havaitseminen käyttää usein tilastollisia kynnysarvoja tai yksinkertaista koneoppimista tietyillä mittareilla (prosessorin käyttöpiikit, kirjautumiset epätavallisiin aikoihin jne.). Generatiivinen tekoäly voi viedä tätä pidemmälle luomalla vivahteikkaampia käyttäytymisprofiileja. Esimerkiksi tekoälymalli voi tallentaa työntekijän kirjautumiset, tiedostojen käyttömallit ja sähköpostitottumukset ajan kuluessa ja muodostaa moniulotteisen ymmärryksen käyttäjän "normaalista". Jos kyseinen tili tekee myöhemmin jotain rajusti normaalista poikkeavaa (kuten kirjautuu sisään uudesta maasta ja käyttää HR-tiedostojen löytöä keskiyöllä), tekoäly havaitsee poikkeaman paitsi yhdessä mittarissa, myös koko käyttäytymismallissa, joka ei sovi käyttäjän profiiliin. Teknisesti sanottuna generatiiviset mallit (kuten autoenkooderit tai sekvenssimallit) voivat mallintaa, miltä "normaali" näyttää, ja sitten luoda odotetun käyttäytymisalueen. Kun todellisuus on tämän alueen ulkopuolella, se merkitään poikkeamaksi ( Mitä on generatiivinen tekoäly kyberturvallisuudessa? - Palo Alto Networks ).

Yksi käytännön toteutus on verkkoliikenteen valvonta . Vuonna 2024 tehdyn kyselyn mukaan 54 % yhdysvaltalaisista organisaatioista mainitsi verkkoliikenteen valvonnan tekoälyn tärkeimpänä käyttötapauksena kyberturvallisuudessa ( Pohjois-Amerikka: parhaat tekoälyn käyttötapaukset kyberturvallisuudessa maailmanlaajuisesti 2024 ). Generatiivinen tekoäly voi oppia yrityksen verkon normaalit viestintämallit – mitkä palvelimet tyypillisesti kommunikoivat keskenään, kuinka paljon tietoa liikkuu työaikana verrattuna yöhön jne. Jos hyökkääjä alkaa vuotaa tietoja palvelimelta, vaikka hitaastikin välttääkseen havaitsemisen, tekoälypohjainen järjestelmä saattaa huomata, että "Palvelin A ei koskaan lähetä 500 Mt tietoa klo 2 yöllä ulkoiseen IP-osoitteeseen" ja antaa hälytyksen. Koska tekoäly ei käytä pelkästään staattisia sääntöjä, vaan kehittyvää verkon käyttäytymismallia, se voi havaita hienovaraisia ​​poikkeamia, jotka staattiset säännöt (kuten "hälytys, jos dataa > X Mt") saattavat jäädä huomaamatta tai merkitä virheellisesti. Tämä mukautuva luonne tekee tekoälypohjaisesta poikkeamien tunnistuksesta tehokkaan ympäristöissä, kuten pankkitapahtumaverkoissa, pilvi-infrastruktuurissa tai IoT-laitekannoissa, joissa kiinteiden sääntöjen määrittäminen normaalille ja poikkeavalle on erittäin monimutkaista.

Generatiivinen tekoäly auttaa myös käyttäjäkäyttäytymisen analytiikassa (UBA) , joka on avainasemassa sisäpiiriuhkien tai vaarantuneiden tilien havaitsemisessa. Luomalla lähtötilanteen jokaisesta käyttäjästä tai yhteisöstä tekoäly voi havaita esimerkiksi tunnistetietojen väärinkäytön. Esimerkiksi jos Bob kirjanpidosta yhtäkkiä alkaa tehdä kyselyitä asiakastietokannasta (mitä hän ei ole koskaan ennen tehnyt), Bobin käyttäytymisen tekoälymalli merkitsee tämän epätavalliseksi. Kyseessä ei välttämättä ole haittaohjelma – kyse voi olla siitä, että hyökkääjä on varastanut Bobin tunnistetiedot ja käyttänyt niitä, tai että Bob tutkii asioita, joista hänen ei pitäisi. Joka tapauksessa tietoturvatiimi saa varoituksen tutkia asiaa. Tällaisia ​​tekoälypohjaisia ​​UBA-järjestelmiä on olemassa useissa tietoturvatuotteissa, ja generatiiviset mallinnustekniikat parantavat niiden tarkkuutta ja vähentävät vääriä hälytyksiä ottamalla huomioon kontekstin (ehkä Bob on erityisprojektissa jne., minkä tekoäly voi joskus päätellä muista tiedoista).

Identiteetin ja pääsynhallinnan alueella syväväärennösten havaitseminen on kasvava tarve – generatiivinen tekoäly voi luoda synteettisiä ääniä ja videoita, jotka huijaavat biometristä turvallisuutta. Mielenkiintoista on, että generatiivinen tekoäly voi myös auttaa havaitsemaan näitä syväväärennöksiä analysoimalla hienovaraisia ​​​​ääni- tai videoesimerkkejä, joita ihmisten on vaikea havaita. Näimme esimerkin Accenturen kanssa, joka käytti generatiivista tekoälyä simuloidakseen lukemattomia kasvonilmeitä ja olosuhteita kouluttaakseen biometrisiä järjestelmiään erottamaan oikeat käyttäjät tekoälyn luomista syväväärennöksistä. Viiden vuoden aikana tämä lähestymistapa auttoi Accenturea poistamaan salasanat 90 %:sta järjestelmistään (siirtymällä biometriaan ja muihin tekijöihin) ja vähentämään hyökkäyksiä 60 %:lla ( 6 käyttötapausta generatiiviselle tekoälylle kyberturvallisuudessa [+ esimerkkiä] ). Pohjimmiltaan he käyttivät generatiivista tekoälyä vahvistaakseen biometristä todennusta, tehden siitä kestävän generatiivisia hyökkäyksiä vastaan ​​(loistava esimerkki tekoälyn taistelusta tekoälyä vastaan). Tällainen käyttäytymismallinnus – tässä tapauksessa elävän ihmiskasvon ja tekoälyn syntetisoiman kasvon välisen eron tunnistaminen – on ratkaisevan tärkeää, koska luotamme yhä enemmän tekoälyyn todennuksessa.

Generatiivisen tekoälyn tuoma poikkeamien havaitseminen on sovellettavissa monilla eri toimialoilla: terveydenhuollossa lääkinnällisten laitteiden käyttäytymisen seurannassa hakkeroinnin merkkien varalta; rahoitusalalla kaupankäyntijärjestelmien tarkkailussa epäsäännöllisten mallien varalta, jotka voivat viitata petokseen tai algoritmiseen manipulointiin; energia- ja yleishyödyllisissä palveluissa ohjausjärjestelmien signaalien tarkkailussa tunkeutumisten merkkien varalta. Generatiivisen laajuuden (käyttäytymisen kaikkien osa-alueiden tarkastelu) ja syvyyden (monimutkaisten mallien ymmärtäminen) tekee siitä tehokkaan työkalun kybertapahtuman pienimpien merkkien havaitsemiseen. Kun uhkista tulee huomaamattomampia ja ne piiloutuvat normaalin toiminnan joukkoon, tämä kyky tarkasti luonnehtia "normaalia" ja huutaa, kun jokin poikkeaa, tulee elintärkeäksi. Generatiivinen tekoäly toimii siis väsymättömänä vartijana, joka oppii ja päivittää jatkuvasti normaaliuden määritelmäänsä pysyäkseen ympäristön muutosten tahdissa ja hälyttää turvallisuustiimejä poikkeamista, jotka ansaitsevat tarkempaa tarkastelua.

Generatiivisen tekoälyn mahdollisuudet ja hyödyt kyberturvallisuudessa

Generatiivisen tekoälyn soveltaminen kyberturvallisuudessa tuo mukanaan lukuisia mahdollisuuksia ja etuja organisaatioille, jotka ovat halukkaita omaksumaan nämä työkalut. Alla esittelemme yhteenvedon tärkeimmistä eduista, jotka tekevät generatiivisesta tekoälystä houkuttelevan lisän kyberturvallisuusohjelmiin:

• Nopeampi uhkien havaitseminen ja niihin reagointi: Generatiiviset tekoälyjärjestelmät pystyvät analysoimaan valtavia määriä dataa reaaliajassa ja tunnistamaan uhkia paljon nopeammin kuin manuaalinen ihmisen tekemä analyysi. Tämä nopeusetu tarkoittaa hyökkäysten aikaisempaa havaitsemista ja nopeampaa tapausten hallintaa. Käytännössä tekoälypohjainen tietoturvavalvonta voi havaita uhkia, joiden tunnistaminen ihmisillä veisi paljon kauemmin. Reagoimalla tapauksiin nopeasti (tai jopa toteuttamalla alustavia toimia itsenäisesti) organisaatiot voivat lyhentää merkittävästi hyökkääjien viipymäaikaa verkoissaan ja minimoida vahingot.

• Parannettu tarkkuus ja uhkien kattavuus: Koska generatiiviset mallit oppivat jatkuvasti uusista tiedoista, ne voivat sopeutua kehittyviin uhkiin ja havaita hienovaraisempia merkkejä haitallisesta toiminnasta. Tämä johtaa parempaan havaitsemistarkkuuteen (vähemmän vääriä negatiivisia ja vääriä positiivisia) verrattuna staattisiin sääntöihin. Esimerkiksi tekoäly, joka on oppinut tietojenkalasteluviestin tai haittaohjelmatoiminnan tunnusmerkit, voi tunnistaa variantteja, joita ei ole koskaan ennen nähty. Tuloksena on laajempi uhkatyyppien kattavuus – mukaan lukien uudet hyökkäykset – mikä vahvistaa yleistä tietoturvatilannetta. Tietoturvatiimit saavat myös yksityiskohtaisia ​​tietoja tekoälyanalyysistä (esim. haittaohjelmien käyttäytymisen selityksiä), mikä mahdollistaa tarkemman ja kohdennetumman puolustuksen ( Mitä on generatiivinen tekoäly kyberturvallisuudessa? - Palo Alto Networks ).

• Toistuvien tehtävien automatisointi: Generatiivinen tekoäly on erinomainen rutiininomaisten, työvoimavaltaisten tietoturvatehtävien automatisoinnissa – lokien läpikäymisestä ja raporttien kokoamisesta aina tapausvastausskriptien kirjoittamiseen. Tämä automatisointi vähentää ihmisanalyytikoiden taakkaa ja vapauttaa heidät keskittymään korkean tason strategiaan ja monimutkaiseen päätöksentekoon ( Mitä on generatiivinen tekoäly kyberturvallisuudessa? - Palo Alto Networks ). Tekoäly voi hoitaa (tai ainakin alustavasti luonnostella) arkipäiväisiä mutta tärkeitä askareita, kuten haavoittuvuuksien skannauksen, konfiguraation auditoinnin, käyttäjien toiminnan analysoinnin ja vaatimustenmukaisuusraportoinnin. Käsittelemällä näitä tehtäviä koneen nopeudella tekoäly ei ainoastaan ​​paranna tehokkuutta, vaan myös vähentää inhimillisiä virheitä (merkittävä tekijä tietomurroissa).

• Ennakoiva puolustus ja simulointi: Generatiivinen tekoäly mahdollistaa organisaatioille siirtymisen reaktiivisesta ennakoivaan turvallisuuteen. Hyökkäyssimuloinnin, synteettisen datan luomisen ja skenaariopohjaisen koulutuksen kaltaisten tekniikoiden avulla puolustajat voivat ennakoida ja varautua uhkiin ennen kuin ne toteutuvat todellisessa maailmassa. Tietoturvatiimit voivat simuloida kyberhyökkäyksiä (tietojenkalastelukampanjoita, haittaohjelmaepidemioita, palvelunestohyökkäyksiä jne.) turvallisissa ympäristöissä testatakseen vastauksiaan ja korjatakseen mahdolliset heikkoudet. Tämä jatkuva koulutus, jota on usein mahdotonta toteuttaa perusteellisesti pelkästään ihmisvoimin, pitää puolustuksen terävänä ja ajan tasalla. Se on kuin kyber"paloharjoitus" – tekoäly voi heittää monia hypoteettisia uhkia puolustuksellesi, jotta voit harjoitella ja parantaa.

• Ihmisen asiantuntemuksen lisääminen (tekoäly voiman moninkertaistajana): Generatiivinen tekoäly toimii väsymättömänä nuorempana analyytikkona, neuvonantajana ja avustajana samassa paketissa. Se voi tarjota vähemmän kokeneille tiimin jäsenille ohjausta ja suosituksia, joita tyypillisesti odotetaan kokeneilta asiantuntijoilta, demokratisoiden tehokkaasti asiantuntemusta koko tiimissä ( 6 käyttötapausta generatiiviselle tekoälylle kyberturvallisuudessa [+ esimerkkejä] ). Tämä on erityisen arvokasta kyberturvallisuuden osaajapulan vuoksi – tekoäly auttaa pienempiä tiimejä tekemään enemmän vähemmällä. Kokeneet analyytikot puolestaan ​​hyötyvät siitä, että tekoäly hoitaa raskaan työn ja nostaa esiin epäilyksiä, joita he voivat sitten validoida ja joiden pohjalta he voivat toimia. Kokonaistuloksena on paljon tuottavampi ja kyvykkäämpi tietoturvatiimi, jossa tekoäly vahvistaa jokaisen ihmisjäsenen vaikutusta ( Miten generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa ).

• Parannettu päätöksentuki ja raportointi: Muuntamalla tekniset tiedot luonnollisen kielen muodossa generatiivinen tekoäly parantaa viestintää ja päätöksentekoa. Tietoturvajohtajat saavat selkeämmän näkyvyyden ongelmiin tekoälyn luomien yhteenvetojen kautta ja voivat tehdä tietoon perustuvia strategisia päätöksiä ilman raakadatan jäsentämistä. Samoin toimintojen välinen viestintä (johtajille, vaatimustenmukaisuudesta vastaaville jne.) paranee, kun tekoäly laatii helposti ymmärrettäviä raportteja tietoturvan tilasta ja häiriöistä ( Miten generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa? 10 käytännön esimerkkiä ). Tämä ei ainoastaan ​​lisää luottamusta ja yhdenmukaisuutta tietoturva-asioissa johtotasolla, vaan auttaa myös perustelemaan investointeja ja muutoksia selkeästi ilmaisemalla riskit ja tekoälyn löytämät puutteet.

Yhdessä nämä hyödyt tarkoittavat, että generatiivista tekoälyä kyberturvallisuudessa hyödyntävät organisaatiot voivat saavuttaa vahvemman tietoturvatilanteen mahdollisesti alhaisemmilla käyttökustannuksilla. Ne voivat reagoida aiemmin ylivoimaisina pidettyihin uhkiin, peittää valvomatta jääneitä aukkoja ja jatkuvasti parantaa toimintaansa tekoälyn ohjaamien palautesilmukoiden avulla. Viime kädessä generatiivinen tekoäly tarjoaa mahdollisuuden päihittää vastustajat vertaamalla nopeutta, laajuutta ja hienostuneisuutta yhtä hienostuneisiin puolustusmenetelmiin. Erään tutkimuksen mukaan yli puolet yritys- ja kyberjohtajista odottaa nopeampaa uhkien havaitsemista ja parempaa tarkkuutta generatiivisen tekoälyn käytön avulla ( [PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | World Economic Forum ) ( Generative AI in Cybersecurity: A Comprehensive Review of LLM... ) – osoitus näiden teknologioiden hyötyihin liittyvästä optimismista.

Generatiivisen tekoälyn käytön riskit ja haasteet kyberturvallisuudessa

Vaikka mahdollisuudet ovat merkittäviä, on kriittisen tärkeää lähestyä generatiivista tekoälyä kyberturvallisuudessa silmät avoimin silmin niihin riskeille ja haasteille . Sokea luottaminen tekoälyyn tai sen väärinkäyttö voi tuoda mukanaan uusia haavoittuvuuksia. Alla esittelemme tärkeimmät huolenaiheet ja sudenkuopat sekä kunkin kontekstin:

• Kyberrikollisten käyttämä vihamielinen käyttö: Samat generatiiviset ominaisuudet, jotka auttavat puolustajia, voivat voimaannuttaa hyökkääjiä. Uhkatoimijat käyttävät jo generatiivista tekoälyä laatiakseen vakuuttavampia tietojenkalastelusähköposteja, luodakseen väärennettyjä persoonia ja deepfake-videoita sosiaalista manipulointia varten, kehittääkseen jatkuvasti muuttuvia haittaohjelmia, jotka muuttuvat välttääkseen havaitsemisen, ja jopa automatisoidakseen hakkeroinnin osa-alueita ( Mitä on generatiivinen tekoäly kyberturvallisuudessa? - Palo Alto Networks ). Lähes puolet (46 %) kyberturvallisuusjohtajista on huolissaan siitä, että generatiivinen tekoäly johtaa kehittyneempiin vihamielisiin hyökkäyksiin ( Generative AI Security: Trends, Threats & Mitigation Strategies ). Tämä "tekoälyvarustelukilpailu" tarkoittaa, että kun puolustajat ottavat tekoälyn käyttöön, hyökkääjät eivät ole paljon jäljessä (itse asiassa he saattavat olla edellä joillakin alueilla käyttämällä sääntelemättömiä tekoälytyökaluja). Organisaatioiden on oltava valmiita tekoälyn tehostamiin uhkiin, jotka ovat yleisempiä, kehittyneempiä ja vaikeammin jäljitettäviä.

• Tekoälyn hallusinaatiot ja epätarkkuus: Generatiiviset tekoälymallit voivat tuottaa uskottavia mutta virheellisiä tai harhaanjohtavia – ilmiö tunnetaan hallusinaatioina. Turvallisuuskontekstissa tekoäly voi analysoida tapahtuman ja virheellisesti päätellä, että tietty haavoittuvuus oli syynä, tai se voi luoda virheellisen korjausskriptin, joka ei pysty rajoittamaan hyökkäystä. Nämä virheet voivat olla vaarallisia, jos ne otetaan nimellisarvoon. Kuten NTT Data varoittaa: "generatiivinen tekoäly voi uskottavasti tuottaa virheellistä sisältöä, ja tätä ilmiötä kutsutaan hallusinaatioiksi... niitä on tällä hetkellä vaikea poistaa kokonaan" ( Generatiivisen tekoälyn ja vastatoimien turvallisuusriskit ja sen vaikutus kyberturvallisuuteen | NTT DATA Group ). Liiallinen tekoälyyn luottaminen ilman vahvistusta voi johtaa harhaanjohtaviin toimiin tai väärään turvallisuuden tunteeseen. Esimerkiksi tekoäly voi virheellisesti merkitä kriittisen järjestelmän turvalliseksi, vaikka se ei ole, tai päinvastoin laukaista paniikin "havaitsemalla" tietomurron, jota ei ole koskaan tapahtunut. Tekoälyn tulosteiden tarkka validointi ja ihmisten osallistuminen kriittisten päätösten tekemiseen on välttämätöntä tämän riskin lieventämiseksi.

• Väärät positiiviset ja negatiiviset: Hallusinaatioiden tapaan, jos tekoälymalli on huonosti koulutettu tai konfiguroitu, se saattaa raportoida hyvänlaatuisen toiminnan haitallisena (väärät positiiviset) tai, mikä pahempaa, jättää todelliset uhat huomiotta (väärät negatiiviset) ( Kuinka generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa ). Liialliset väärät hälytykset voivat ylikuormittaa tietoturvatiimejä ja johtaa hälytysväsymyksiin (mikä kumoaa tekoälyn lupaamat tehokkuushyödyt), kun taas huomaamatta jääneet havainnot jättävät organisaation alttiiksi. Generatiivisten mallien virittäminen oikean tasapainon saavuttamiseksi on haastavaa. Jokainen ympäristö on ainutlaatuinen, eikä tekoäly välttämättä toimi heti optimaalisesti heti käyttöönoton jälkeen. Jatkuva oppiminen on myös kaksiteräinen miekka – jos tekoäly oppii vääristyneestä palautteesta tai muuttuvasta ympäristöstä, sen tarkkuus voi vaihdella. Tietoturvatiimien on seurattava tekoälyn suorituskykyä ja mukautettava kynnysarvoja tai annettava malleille korjaavaa palautetta. Korkean panoksen tilanteissa (kuten kriittisen infrastruktuurin tunkeutumisen havaitsemisessa) voi olla järkevää suorittaa tekoälyn ehdotuksia rinnakkain olemassa olevien järjestelmien kanssa tietyn ajan, jotta varmistetaan, että ne ovat linjassa ja täydentävät toisiaan eivätkä ole ristiriidassa niiden kanssa.

• Tietosuoja ja vuodot: Generatiiviset tekoälyjärjestelmät vaativat usein suuria määriä dataa koulutukseen ja toimintaan. Jos nämä mallit ovat pilvipohjaisia ​​tai niitä ei ole siilotettu asianmukaisesti, on olemassa riski, että arkaluonteisia tietoja voi vuotaa. Käyttäjät saattavat vahingossa syöttää tekoälypalveluun yksityisiä tietoja tai henkilötietoja (esimerkiksi pyytämällä ChatGPT:tä laatimaan yhteenvedon luottamuksellisesta tapausraportista), ja näistä tiedoista voi tulla osa mallin tietämystä. Äskettäin tehdyssä tutkimuksessa havaittiin, että 55 % generatiivisten tekoälytyökalujen syötteistä sisälsi arkaluonteisia tai henkilökohtaisesti tunnistettavia tietoja , mikä herättää vakavaa huolta tietovuodoista ( Generative AI Security: Trends, Threats & Mitigation Strategies ). Lisäksi, jos tekoäly on koulutettu sisäisillä tiedoilla ja sitä kysellään tietyillä tavoilla, se saattaa tuottaa osia näistä arkaluonteisista tiedoista jollekin toiselle. Organisaatioiden on otettava käyttöön tiukat tietojenkäsittelykäytännöt (esim. paikallisten tai yksityisten tekoälyinstanssien käyttö arkaluonteisen materiaalin käsittelyyn) ja koulutettava työntekijöitä olemaan liittämättä salaisia ​​tietoja julkisiin tekoälytyökaluihin. Myös tietosuojasäännökset (GDPR jne.) tulevat esiin – henkilötietojen käyttö tekoälyn kouluttamiseen ilman asianmukaista suostumusta tai suojaa voi olla lainvastaista.

• Mallin turvallisuus ja manipulointi: Generatiivisista tekoälymalleista itsestään voi itsestään tulla kohteita. Hyökkääjät saattavat yrittää myrkyttää mallia eli syöttää haitallista tai harhaanjohtavaa tietoa koulutus- tai uudelleenkoulutusvaiheen aikana, jotta tekoäly oppii virheellisiä toimintamalleja ( Miten generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa ). Hyökkääjä voi esimerkiksi hienovaraisesti myrkyttää uhkatietoja, jotta tekoäly ei tunnista hyökkääjän omaa haittaohjelmaa haitalliseksi. Toinen taktiikka on nopea injektio tai tulosteen manipulointi , jossa hyökkääjä löytää keinon antaa tekoälylle syötteitä, jotka saavat sen toimimaan ei-toivotulla tavalla – ehkä jättämään huomiotta turvakaiteensa tai paljastamaan tietoja, joita sen ei pitäisi paljastaa (kuten sisäisiä kehotteita tai tietoja). Lisäksi on olemassa mallin väistämisen : hyökkääjät laativat syötteitä, jotka on erityisesti suunniteltu huijaamaan tekoälyä. Näemme tämän vihollisesimerkeissä – hieman häiriintynyttä dataa, jonka ihminen näkee normaalina, mutta tekoäly luokittelee väärin. Tekoälyn toimitusketjun turvallisuuden varmistaminen (tiedon eheys, mallin käyttöoikeuksien hallinta, kilpailevien tahojen kestävyystestaus) on uusi mutta välttämätön osa kyberturvallisuutta näitä työkaluja käyttöönotettaessa ( Mitä on generatiivinen tekoäly kyberturvallisuudessa? - Palo Alto Networks ).

• Liiallinen riippuvuus tekoälystä ja osaamisen heikkeneminen: On olemassa pienempi riski, että organisaatioista voi tulla liian riippuvaisia ​​tekoälystä ja antaa ihmisten taitojen surkastua. Jos nuoremmat analyytikot alkavat luottaa tekoälyn tuloksiin sokeasti, he eivät välttämättä kehitä kriittistä ajattelua ja intuitiota, joita tarvitaan silloin, kun tekoäly ei ole käytettävissä tai se on väärässä. Vältettävä skenaario on tietoturvatiimi, jolla on hyvät työkalut, mutta ei aavistustakaan, miten toimia, jos nämä työkalut kaatuvat (samanlainen kuin lentäjät, jotka luottavat liikaa autopilottiin). Säännölliset harjoitukset ilman tekoälyn apua ja ajattelutavan edistäminen, että tekoäly on avustaja, ei erehtymätön oraakkeli, ovat tärkeitä, jotta ihmisanalyytikot pysyvät terävinä. Ihmisten on pysyttävä lopullisina päätöksentekijöinä, erityisesti suurten vaikutusten tekemisessä.

• Eettiset ja vaatimustenmukaisuuteen liittyvät haasteet: Tekoälyn käyttö kyberturvallisuudessa herättää eettisiä kysymyksiä ja voi laukaista sääntelyn noudattamiseen liittyviä ongelmia. Esimerkiksi jos tekoälyjärjestelmä virheellisesti syyttää työntekijää pahantahtoiseksi sisäpiiriläiseksi poikkeaman vuoksi, se voi vahingoittaa epäoikeudenmukaisesti kyseisen henkilön mainetta tai uraa. Tekoälyn tekemät päätökset voivat olla läpinäkymättömiä ("musta laatikko" -ongelma), minkä vuoksi tilintarkastajille tai sääntelyviranomaisille on vaikea selittää, miksi tiettyjä toimia tehtiin. Tekoälyn tuottaman sisällön yleistyessä läpinäkyvyyden varmistaminen ja vastuuvelvollisuuden ylläpitäminen on ratkaisevan tärkeää. Sääntelyviranomaiset alkavat tarkastella tekoälyä – esimerkiksi EU:n tekoälylaki asettaa vaatimuksia "korkean riskin" tekoälyjärjestelmille, ja kyberturvallisuuden tekoäly saattaa kuulua tähän luokkaan. Yritysten on perehdyttävä näihin määräyksiin ja mahdollisesti noudatettava standardeja, kuten NIST AI Risk Management Framework, käyttääkseen generatiivista tekoälyä vastuullisesti ( Miten generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa? 10 käytännön esimerkkiä ). Vaatimustenmukaisuus ulottuu myös lisensointiin: avoimen lähdekoodin tai kolmannen osapuolen mallien käytöllä voi olla ehtoja, jotka rajoittavat tiettyjä käyttötarkoituksia tai edellyttävät parannusten jakamista.

Yhteenvetona voidaan todeta, että generatiivinen tekoäly ei ole ihmelääke – jos sitä ei toteuteta huolellisesti, se voi tuoda mukanaan uusia heikkouksia, vaikka se ratkaiseekin muita. Maailman talousfoorumin vuonna 2024 tekemässä tutkimuksessa korostettiin, että ~47 % organisaatioista mainitsee hyökkääjien tekemät generatiivisen tekoälyn edistysaskeleet ensisijaisena huolenaiheena, mikä tekee siitä "generatiivisen tekoälyn huolestuttavimman vaikutuksen" kyberturvallisuudessa ( [PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | World Economic Forum ) ( Generative AI in Cybersecurity: A Comprehensive Review of LLM ... ). Organisaatioiden on siksi omaksuttava tasapainoinen lähestymistapa: hyödynnettävä tekoälyn etuja samalla, kun näitä riskejä hallitaan tiukasti hallinnon, testauksen ja ihmisen valvonnan avulla. Seuraavaksi keskustelemme siitä, miten tämä tasapaino saavutetaan käytännössä.

Tulevaisuudennäkymät: Generatiivisen tekoälyn kehittyvä rooli kyberturvallisuudessa

Tulevaisuudessa generatiivisesta tekoälystä on tulossa olennainen osa kyberturvallisuusstrategiaa – ja samalla työkalu, jota kybervastustajat jatkavat hyväkseen. Kissa ja hiiri -dynamiikka kiihtyy, ja tekoäly on molemmin puolin aitaa. Tässä on joitakin tulevaisuuteen suuntautuvia näkemyksiä siitä, miten generatiivinen tekoäly voi muokata kyberturvallisuutta tulevina vuosina:

• Tekoälyllä täydennetty kyberpuolustus standardiksi: Vuoteen 2025 mennessä ja sen jälkeen voimme odottaa, että useimmat keskisuuret ja suuret organisaatiot ovat sisällyttäneet tekoälypohjaisia ​​työkaluja tietoturvatoimintoihinsa. Aivan kuten virustorjunta ja palomuurit ovat nykyään standardina, tekoälyllä varustetut rinnakkaisohjatut sovellukset ja poikkeamien havaitsemisjärjestelmät voivat tulla tietoturva-arkkitehtuurien peruskomponenteiksi. Näistä työkaluista tulee todennäköisesti erikoistuneempia – esimerkiksi erilliset tekoälymallit, jotka on hienosäädetty pilvitietoturvaa, IoT-laitteiden valvontaa, sovelluskoodin tietoturvaa ja niin edelleen varten, kaikki toimivat yhdessä. Kuten eräs ennuste toteaa: "vuonna 2025 generatiivinen tekoäly on olennainen osa kyberturvallisuutta, ja sen avulla organisaatiot voivat puolustautua ennakoivasti monimutkaisia ​​ja kehittyviä uhkia vastaan" ( Miten generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa ). Tekoäly parantaa reaaliaikaista uhkien havaitsemista, automatisoi monia reagointitoimia ja auttaa tietoturvatiimejä hallitsemaan huomattavasti suurempia tietomääriä kuin mitä he voisivat hallita manuaalisesti.

• Jatkuva oppiminen ja sopeutuminen: Tulevaisuuden generatiiviset tekoälyjärjestelmät kyberturvallisuudessa oppivat paremmin lennossa uusista tapauksista ja uhkatiedoista ja päivittävät tietokantaansa lähes reaaliajassa. Tämä voi johtaa aidosti mukautuviin puolustuksiin – kuvittele tekoäly, joka oppii aamulla uudesta toiseen yritykseen kohdistuvasta tietojenkalastelukampanjasta ja iltapäivään mennessä on jo säätänyt yrityksesi sähköpostisuodattimia vastauksena. Pilvipohjaiset tekoälytietoturvapalvelut voisivat helpottaa tällaista kollektiivista oppimista, jossa yhden organisaation anonymisoidut tiedot hyödyttävät kaikkia tilaajia (samanlainen kuin uhkatietojen jakaminen, mutta automatisoitu). Tämä vaatii kuitenkin huolellista käsittelyä, jotta vältetään arkaluonteisten tietojen jakaminen ja estetään hyökkääjiä syöttämästä virheellistä dataa jaettuihin malleihin.

• Tekoälyn ja kyberturvallisuusosaamisen yhdistyminen: Kyberturvallisuusammattilaisten osaamisalue kehittyy kattamaan myös tekoälyn ja datatieteen osaamisen. Aivan kuten tämän päivän analyytikot oppivat kyselykieliä ja skriptejä, huomisen analyytikot saattavat säännöllisesti hienosäätää tekoälymalleja tai kirjoittaa "käsikirjoja" tekoälyn toteutettavaksi. Saatamme nähdä uusia rooleja, kuten "tekoälyn tietoturvakouluttaja" tai "kyberturvallisuuden tekoälyinsinööri" – ihmisiä, jotka ovat erikoistuneet tekoälytyökalujen mukauttamiseen organisaation tarpeisiin, niiden suorituskyvyn validointiin ja niiden turvallisen toiminnan varmistamiseen. Toisaalta kyberturvallisuusnäkökohdat vaikuttavat yhä enemmän tekoälyn kehittämiseen. Tekoälyjärjestelmät rakennetaan alusta alkaen tietoturvaominaisuuksilla (turvallinen arkkitehtuuri, peukaloinnin tunnistus, tekoälypäätösten tarkastuslokit jne.), ja luotettavan tekoälyn (oikeudenmukainen, selitettävä, vankka ja turvallinen) ohjaavat niiden käyttöönottoa tietoturvakriittisissä tilanteissa.

• Kehittyneemmät tekoälyyn perustuvat hyökkäykset: Valitettavasti myös uhkakuva kehittyy tekoälyn myötä. Odotamme tekoälyn käytön lisääntyvän nollapäivähaavoittuvuuksien löytämiseksi, tarkasti kohdennettujen tietojenkalasteluyritysten (esim. tekoäly kaapii sosiaalista mediaa luodakseen täydellisesti räätälöidyn syötin) luomiseksi ja vakuuttavien deepfake-äänien tai -videoiden luomiseksi biometrisen todennuksen ohittamiseksi tai petosten tekemiseksi. Saattaa syntyä automatisoituja hakkerointiagentteja, jotka voivat itsenäisesti suorittaa monivaiheisia hyökkäyksiä (tiedustelu, hyväksikäyttö, sivuttaisliike jne.) minimaalisella ihmisen valvonnalla. Tämä painostaa puolustajia myös luottamaan tekoälyyn – pohjimmiltaan automaatio vs. automaatio . Jotkut hyökkäykset voivat tapahtua koneen nopeudella, kuten tekoälybotit, jotka kokeilevat tuhatta tietojenkalasteluviestien permutaatiota nähdäkseen, mikä niistä pääsee läpi suodattimista. Kyberpuolustuksen on toimittava samalla nopeudella ja joustavuudella pysyäkseen mukana ( Mitä on generatiivinen tekoäly kyberturvallisuudessa? - Palo Alto Networks ).

• Sääntely ja eettinen tekoäly tietoturvassa: Tekoälyn juurtuessa syvälle kyberturvallisuustoimintoihin, näiden tekoälyjärjestelmien vastuullisen käytön varmistamiseksi tehdään entistä tarkempaa valvontaa ja mahdollisesti sääntelyä. Voimme odottaa tekoälylle tietoturvassa erityisiä kehyksiä ja standardeja. Hallitukset saattavat asettaa läpinäkyvyysohjeita – esimerkiksi vaatimalla, että merkittäviä turvallisuuspäätöksiä (kuten työntekijän käyttöoikeuden lopettaminen epäillyn haitallisen toiminnan vuoksi) ei voida tehdä yksin tekoälyn toimesta ilman ihmisen suorittamaa tarkistusta. Tekoälyn tietoturvatuotteille voi myös olla sertifiointeja, joilla vakuutetaan ostajat siitä, että tekoälyä on arvioitu puolueellisuuden, kestävyyden ja turvallisuuden osalta. Lisäksi kansainvälinen yhteistyö voi kasvaa tekoälyyn liittyvien kyberuhkien ympärillä, esimerkiksi sopimukset tekoälyn luoman disinformaation käsittelystä tai normit tiettyjä tekoälyllä ohjattuja kyberaseita vastaan.

• Integrointi laajempaan tekoälyyn ja IT-ekosysteemeihin: Generatiivinen tekoäly kyberturvallisuudessa integroituu todennäköisesti muihin tekoälyjärjestelmiin ja IT-hallintatyökaluihin. Esimerkiksi verkon optimointia hallinnoiva tekoäly voisi työskennellä tietoturvatekoälyn kanssa varmistaakseen, etteivät muutokset avaa porsaanreikiä. Tekoälypohjainen liiketoiminta-analytiikka voisi jakaa tietoja tietoturvatekoälyjen kanssa korreloidakseen poikkeavuuksia (kuten äkillisen myynnin laskun mahdolliseen verkkosivusto-ongelmaan hyökkäyksen vuoksi). Pohjimmiltaan tekoäly ei elä siiloissa – se on osa organisaation toiminnan laajempaa älykästä rakennetta. Tämä avaa mahdollisuuksia kokonaisvaltaiseen riskienhallintaan, jossa tekoäly voisi yhdistää operatiiviset tiedot, uhkatiedot ja jopa fyysisen turvallisuuden tiedot, jolloin saadaan 360 asteen kuva organisaation tietoturvatilanteesta.

Pitkällä aikavälillä toivotaan, että generatiivinen tekoäly auttaa kallistamaan vaakaa puolustajien eduksi. Käsittelemällä nykyaikaisten IT-ympäristöjen laajuutta ja monimutkaisuutta tekoäly voi tehdä kyberavaruudesta puolustettavamman. Se on kuitenkin matka, ja näiden teknologioiden hiominen ja niihin asianmukaisesti luottaminen tuo mukanaan vaikeita vaiheita. Organisaatiot, jotka pysyvät ajan tasalla ja investoivat vastuulliseen tekoälyn käyttöönottoon turvallisuuden parantamiseksi, ovat todennäköisesti parhaassa asemassa selviytymään tulevaisuuden uhkista.

Kuten Gartnerin tuoreessa kyberturvallisuustrendiraportissa todettiin, ”generatiivisten tekoälyn käyttötapausten (ja riskien) syntyminen luo paineita muutokselle” ( Cybersecurity Trends: Resilience Through Transformation - Gartner ). Sopeutuvat valjastavat tekoälyn voimakkaaksi liittolaiseksi; ne, jotka jäävät jälkeen, saattavat huomata jäävänsä tekoälyn voimalla toimivien vastustajien jalkoihin. Seuraavat vuodet ovat käännekohta sen määrittelyssä, miten tekoäly muokkaa kybertaistelukenttää uudelleen.

Käytännön vinkkejä generatiivisen tekoälyn käyttöönotosta kyberturvallisuudessa

Yrityksille, jotka arvioivat generatiivisen tekoälyn hyödyntämistä kyberturvallisuusstrategiassaan, tässä on joitakin käytännön vinkkejä ja suosituksia vastuullisen ja tehokkaan käyttöönoton tueksi:

1. Aloita koulutuksesta: Varmista, että tietoturvatiimisi (ja laajempi IT-henkilöstö) ymmärtää, mitä generatiivinen tekoäly voi ja ei voi tehdä. Tarjoa koulutusta tekoälypohjaisten tietoturvatyökalujen perusteista ja päivitä tietoturvatietoisuusohjelmasi kaikille työntekijöille kattamaan tekoälyn mahdollistamat uhat. Opeta esimerkiksi henkilöstölle, kuinka tekoäly voi luoda erittäin vakuuttavia tietojenkalasteluhuijauksia ja deepfake-puheluita. Samanaikaisesti kouluta työntekijöitä tekoälytyökalujen turvalliseen ja hyväksyttyyn käyttöön työssään. Hyvin informoidut käyttäjät käyttävät tekoälyä epätodennäköisemmin väärin tai joutuvat tekoälyllä tehostettujen hyökkäysten uhriksi ( Miten generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa? 10 tosielämän esimerkkiä ).

2. Määrittele selkeät tekoälyn käyttökäytännöt: Kohtele generatiivista tekoälyä kuten mitä tahansa tehokasta teknologiaa – ja hallinnoi sitä asianmukaisesti. Kehitä käytäntöjä, jotka määrittelevät, kuka voi käyttää tekoälytyökaluja, mitkä työkalut ovat sallittuja ja mihin tarkoituksiin. Sisällytä ohjeita arkaluonteisten tietojen käsittelyyn (esim. luottamuksellisten tietojen syöttämisen kieltäminen ulkoisiin tekoälypalveluihin) vuotojen estämiseksi. Esimerkiksi voit sallia vain tietoturvatiimin jäsenten käyttää sisäistä tekoälyavustajaa tapausten käsittelyyn, ja markkinointi voi käyttää tarkastettua tekoälyä sisällön käsittelyyn – kaikkien muiden käyttö on rajoitettua. Monet organisaatiot käsittelevät nyt nimenomaisesti generatiivista tekoälyä IT-käytännöissään, ja johtavat standardointielimet kannustavat turvallisen käytön käytäntöihin suorien kieltojen sijaan ( Miten generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa? 10 käytännön esimerkkiä ). Varmista, että viestit näistä säännöistä ja niiden taustalla olevista perusteluista kaikille työntekijöille.

3. Lievennä ”varjotekoälyä” ja seuraa sen käyttöä: Samoin kuin varjo-IT, ”varjotekoälyä” syntyy, kun työntekijät alkavat käyttää tekoälytyökaluja tai -palveluita ilman IT-osaston tietoa (esim. kehittäjä käyttää luvatonta tekoälykoodiassistenttia). Tämä voi aiheuttaa näkymättömiä riskejä. Toteuta toimenpiteitä tekoälyn luvattoman käytön havaitsemiseksi ja hallitsemiseksi . Verkon valvonta voi merkitä yhteyksiä suosittuihin tekoäly-API-rajapintoihin, ja kyselyt tai työkalujen auditoinnit voivat paljastaa, mitä henkilöstö käyttää. Tarjoa hyväksyttyjä vaihtoehtoja, jotta hyvää tarkoittavat työntekijät eivät tunne houkutusta toimia epärehellisesti (esimerkiksi tarjoa virallinen ChatGPT Enterprise -tili, jos ihmiset pitävät sitä hyödyllisenä). Tuomalla tekoälyn käytön päivänvaloon tietoturvatiimit voivat arvioida ja hallita riskiä. Myös seuranta on avainasemassa – kirjaa tekoälytyökalujen toiminnot ja tulokset niin paljon kuin mahdollista, jotta tekoälyn vaikuttamista päätöksistä on olemassa tarkastuspolku ( Miten generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa? 10 tosielämän esimerkkiä ).

4. Hyödynnä tekoälyä puolustuksellisesti – älä jää jälkeen: Tunnista, että hyökkääjät käyttävät tekoälyä, joten myös puolustuksesi tulisi käyttää sitä. Tunnista muutamia vaikutteisia alueita, joilla generatiivinen tekoäly voisi välittömästi auttaa tietoturvatoimintojasi (ehkä hälytysten luokittelu tai automaattinen lokitietojen analysointi) ja suorita pilottiprojekteja. Paranna puolustustasi tekoälyn nopeudella ja skaalautuvuudella torjuaksesi nopeasti liikkuvia uhkia ( Miten generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa? 10 tosielämän esimerkkiä ). Jopa yksinkertaiset integraatiot, kuten tekoälyn käyttö haittaohjelmaraporttien yhteenvetoon tai uhkien etsintäkyselyiden luomiseen, voivat säästää analyytikoiden aikaa. Aloita pienestä, arvioi tuloksia ja iteroi. Onnistumiset rakentavat perusteita tekoälyn laajemmalle käyttöönotolle. Tavoitteena on käyttää tekoälyä voiman moninkertaistajana – esimerkiksi jos tietojenkalasteluhyökkäykset ylikuormittavat tukipalvelusi, ota käyttöön tekoälyyn perustuva sähköpostiluokittelija vähentääksesi hyökkäysten määrää ennakoivasti.

5. Investoi turvallisiin ja eettisiin tekoälykäytäntöihin: Kun otat käyttöön generatiivista tekoälyä, noudata turvallisia kehitys- ja käyttöönottokäytäntöjä. Käytä yksityisiä tai itse isännöityjä malleja arkaluontoisiin tehtäviin säilyttääksesi datan hallinnan. Jos käytät kolmannen osapuolen tekoälypalveluita, tarkista niiden tietoturva- ja yksityisyystoimenpiteet (salaus, tietojen säilytyskäytännöt jne.). Sisällytä tekoälyriskienhallintakehyksiä (kuten NIST:n tekoälyriskienhallintakehys tai ISO/IEC-ohjeet) käsitelläksesi järjestelmällisesti tekoälytyökalujesi harhaa, selitettävyyttä ja kestävyyttä ( Miten generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa? 10 käytännön esimerkkiä ). Suunnittele myös mallien päivitykset/korjaukset osana ylläpitoa – tekoälymalleilla voi olla myös "haavoittuvuuksia" (esim. ne saattavat tarvita uudelleenkoulutusta, jos ne alkavat ajautua pois tolaltaan tai jos malliin kohdistuu uudentyyppinen hyökkäys). Sisällyttämällä tietoturvan ja etiikan tekoälyn käyttöön rakennat luottamusta tuloksiin ja varmistat uusien määräysten noudattamisen.

6. Pidä ihmiset ajan tasalla: Käytä tekoälyä avustamaan, äläkä korvaamaan täysin ihmisen harkintaa kyberturvallisuudessa. Määritä päätöksentekopisteet, joissa ihmisen validointi on tarpeen (esimerkiksi tekoäly voi laatia tapausraportin, mutta analyytikko tarkistaa sen ennen jakelua; tai tekoäly voi ehdottaa käyttäjätilin estämistä, mutta ihminen hyväksyy kyseisen toimenpiteen). Tämä ei ainoastaan ​​estä tekoälyvirheiden jäämistä tarkistamatta, vaan auttaa myös tiimiäsi oppimaan tekoälystä ja päinvastoin. Kannusta yhteistyöhön perustuvaa työnkulkua: analyytikoiden tulisi voida kyseenalaistaa tekoälyn tulokset ja suorittaa järkevyystarkastuksia. Ajan myötä tämä vuoropuhelu voi parantaa sekä tekoälyä (palautteen kautta) että analyytikoiden taitoja. Pohjimmiltaan suunnittele prosessisi siten, että tekoälyn ja ihmisten vahvuudet täydentävät toisiaan – tekoäly käsittelee volyymia ja nopeutta, ihmiset käsittelevät epäselvyyksiä ja lopullisia päätöksiä.

7. Mittaa, valvo ja säädä: Lopuksi, käsittele generatiivisia tekoälytyökalujasi elävinä osina tietoturvaekosysteemiäsi. Mittaa jatkuvasti niiden suorituskykyä – lyhentävätkö ne tapausten vasteaikoja? Havaitsevatko ne uhkia aikaisemmin? Miten väärien positiivisten määrä kehittyy? Pyydä palautetta tiimiltä: ovatko tekoälyn suositukset hyödyllisiä vai aiheuttaako se kohinaa? Käytä näitä mittareita mallien tarkentamiseen, koulutusdatan päivittämiseen tai tekoälyn integroinnin säätämiseen. Kyberuhkat ja liiketoimintatarpeet kehittyvät, ja tekoälymallisi tulisi päivittää tai kouluttaa uudelleen säännöllisesti, jotta ne pysyvät tehokkaina. Laadi suunnitelma mallin hallintaan, mukaan lukien kuka on vastuussa sen ylläpidosta ja kuinka usein sitä tarkistetaan. Hallitsemalla tekoälyn elinkaarta aktiivisesti varmistat, että se pysyy omaisuutena, ei vastuuna.

Yhteenvetona voidaan todeta, että generatiivinen tekoäly voi parantaa kyberturvallisuusominaisuuksia merkittävästi, mutta onnistunut käyttöönotto vaatii huolellista suunnittelua ja jatkuvaa valvontaa. Yritykset, jotka kouluttavat henkilöstöään, asettavat selkeät ohjeet ja integroivat tekoälyn tasapainoisella ja turvallisella tavalla, hyötyvät nopeammasta ja älykkäämmästä uhkien hallinnasta. Nämä pohdinnat tarjoavat etenemissuunnitelman: yhdistä ihmisten asiantuntemus tekoälyn automatisointiin, käsittele hallinnon perusteet ja ylläpidä ketteryyttä sekä tekoälyteknologian että uhkamaiseman väistämättä kehittyessä.

Näillä käytännön toimilla organisaatiot voivat luottavaisin mielin vastata kysymykseen "Miten generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa?" – ei vain teoriassa, vaan myös jokapäiväisessä käytännössä – ja siten vahvistaa puolustuskykyään yhä digitaalisemmassa ja tekoälyvetoisessa maailmassamme. ( Miten generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa )

Whitepapereita, joita saatat haluta lukea tämän jälkeen:

🔗 Työtehtävät, joita tekoäly ei voi korvata, ja mitkä työtehtävät tekoäly korvaa?
Tutustu globaaliin näkemykseen siitä, mitkä roolit ovat turvassa automaatiolta ja mitkä eivät.

🔗 Voiko tekoäly ennustaa osakemarkkinoita?
Tarkempi katsaus tekoälyn kykyyn ennustaa markkinaliikkeitä liittyviin rajoituksiin, läpimurtoihin ja myytteihin.

🔗 Mitä generatiiviseen tekoälyyn voidaan luottaa ilman ihmisen puuttumista asiaan?
Ymmärrä, missä asioissa tekoäly voi toimia itsenäisesti ja missä ihmisen valvonta on edelleen välttämätöntä.