Hvad er kunstig intelligens til cybersikkerhed?
Kunstig intelligens inden for cybersikkerhed defineret
Kunstig intelligens inden for cybersikkerhed bruger kunstig intelligens til at analysere og korrelere hændelses- og cybertrusselsdata på tværs af flere kilder og omdanner dem til klar og handlingsrettet indsigt, som sikkerhedsmedarbejdere bruger til yderligere undersøgelse, svar og rapportering. Hvis en cyberangreb opfylder visse kriterier, der er defineret af sikkerhedsteamet, kan AI automatisere svaret og isolere de berørte aktiver. Generativ AI tager dette et skridt videre ved at producere tekst, billeder og andet indhold på originalt naturligt sprog baseret på mønstre i eksisterende data.
Udviklingen af kunstig intelligens til cybersikkerhed
Sikkerhedsgrupper har brugt kunstig intelligens til cybersikkerhed i hvert fald siden slutningen af 1980'erne med følgende vigtige teknologiske fremskridt:
- I begyndelsen brugte sikkerhedsteams regelbaserede systemer, der udløste underretninger baseret på de parametre, de definerede.
- Fra begyndelsen af 2000'erne har fremskridt inden for maskinel indlæring, et undersæt af kunstig intelligens, der analyserer og lærer fra store datasæt, gjort det muligt for driftsteams at forstå typiske trafikmønstre og brugerhandlinger på tværs af en organisation for at identificere og reagere, når der sker noget usædvanligt.
- Den seneste forbedring inden for kunstig intelligens er generativ kunstig intelligens, som opretter nyt indhold baseret på strukturen af eksisterende data. Personer interagerer med disse systemer ved hjælp af naturligt sprog, hvilket giver sikkerhedsmedarbejdere mulighed for at gå i dybden med meget specifikke spørgsmål uden at bruge forespørgselssprog.
Men det er ikke kun sikkerhedsteams, der bruger kunstig intelligens. Cyberkriminelle uanset om det er nationalstatslige aktører, store kriminelle virksomheder eller enkeltpersoner, kan også udnytte kunstig intelligens til deres fordel. Ondsindede aktører inficerer AI-systemer, bruger kunstig intelligens til at efterligne legitime personer, automatisere deres cyberangreb og udrulle AI for at hjælpe med at undersøge og identificere cyberangreb mål. Der er også risiko for, at folk indsætter følsomme data i AI-prompter og ved et uheld lækker data til offentligheden.
Indvirkningen af generativ AI i cybersikkerhed
Generativ AI er stadig i de tidlige faser og er først for nylig blevet introduceret i sikkerhed med annonceringen af Microsoft Security Copilot. Det har potentiale til at forenkle sikkerheden markant for analytikere og andre sikkerhedsmedarbejdere ved at:
- Syntetisering af data i handlingsrettede anbefalinger og indsigt med passende kontekst, der kan hjælpe med at vejlede i hændelsesundersøgelser.
- Oprettelse af rapporter og præsentationer, der kan læses af mennesker, og præsentationer, som analytikere kan bruge til at hjælpe andre i organisationen med at forstå, hvad der sker.
- Besvarelse af spørgsmål om en hændelse eller sårbarhed i naturligt sprog eller grafik.
I takt med at sikkerhedscommunity'et bygger generativ AI kunstig intelligens ind i sikkerhedsprodukter og -løsninger, er det vigtigt at bygge det på en ansvarlig måde. Folk har brug for at vide, at nye systemer respekterer beskyttelse af personlige oplysninger og er pålidelige og sikre. Nøjagtighed og sandfærdighed er kendte problemer med aktuelle generative AI-modeller, men efterhånden som teknologien forbedres, hjælper det organisationer med at være på forkant med AI-drevne cybertrusler.
Hvordan fungerer kunstig intelligens inden for cybersikkerhed?
Kunstig intelligens inden for cybersikkerhed fungerer ved at evaluere enorme mængder data på tværs af flere kilder for at identificere mønstre for aktivitet på tværs af en organisation, f.eks. hvornår og hvor folk logger på, trafikmængder og de enheder og cloudapps, som medarbejderne bruger. Når den forstår, hvad der er typisk, kan den identificere unormal adfærd, der muligvis skal undersøges. For at opretholde beskyttelsen af personlige oplysninger bruges en organisations data ikke til AI-outputtet i andre organisationer. I stedet bruger AI global trusselsintelligens, der er syntetiseret fra flere organisationer.
AI bruger algoritmer til maskinel indlæring til løbende at lære på baggrund af de data, systemet evaluerer. Når generativ AI identificerer bestemte kendte cybertrusler, f.eks. malware, kan det hjælpe med at kontekstualisere trusselsanalyser og gøre det nemmere at forstå ved at generere ny tekst eller billeder for at beskrive, hvad der sker.
Personer er stadig meget vigtige i forbindelse med cybersikkerhed, men AI hjælper dem med at øge deres færdigheder og identificere og løse trusler hurtigere.
Use cases om AI-sikkerhed
I stedet for at erstatte sikkerhedsmedarbejdere er kunstig intelligens mest effektiv, når den bruges til at hjælpe dem med at udføre deres arbejde mere effektivt. Nogle almindelige anvendelsesområder for AI-sikkerhed er:
-
Identitets- og adgangsadministration
AI bruges til identitets- og adgangsstyring (IAM) til at forstå mønstre i funktionsmåder for brugerlogon og registrere og afdække unormal adfærd, som sikkerhedsmedarbejdere kan følge op på. Den kan også bruges til automatisk at indføre tofaktorgodkendelse eller en nulstilling af adgangskoden, når visse betingelser er opfyldt. Og hvis det er nødvendigt, kan det blokere en bruger fra at logge på, hvis der er grund til at tro, at en konto er blevet kompromitteret.
-
Slutpunktssikkerhed og -administration
AI hjælper sikkerhedsmedarbejdere med at identificere alle de slutpunkter, der bruges i organisationen, og hjælper med at holde dem opdateret med de nyeste operativsystemer og sikkerhedsløsninger. Kunstig intelligens kan også hjælpe med at afdække malware og andre tegn på cyberangreb mod en organisations enheder.
-
Skysikkerhed
De fleste organisationer investerer massivt i cloudmiljøet. De administrerer infrastrukturen hos en eller flere af cloudtjenesteudbyderne og bruger cloudapps fra forskellige leverandører. Kunstig intelligens hjælper teams med at få indsigt i risici og sikkerhedsrisici på tværs af deres multicloudejendom.
-
Registrering af cybertrusler
https://www.microsoft.com/da-dk/security/business/security-101/what-is-xdrløsninger til udvidet registrering og svar (XDR) og SIEM-(Security Information and Event Management) hjælper sikkerhedsteams med at afdække cybertrusler i hele virksomheden. For at gøre dette er begge løsninger meget afhængige af kunstig intelligens. XDR-løsninger overvåger slutpunkter, mails, identiteter og cloudapps for unormal adfærd og surface-hændelser til teamet eller reagerer automatisk afhængigt af de regler, der er defineret af sikkerhedshandlinger. SIEM-løsninger bruger kunstig intelligens til at samle signaler fra hele virksomheden, hvilket giver teams bedre indsigt i, hvad der sker.
-
Beskyttelse af oplysninger
Sikkerhedsteams bruger kunstig intelligens til at identificere og forsyne følsomme data med mærkat i hele miljøet, uanset om de ligger i organisationens infrastruktur eller i en cloudapp. Kunstig intelligens kan også hjælpe med at registrere, når nogen forsøger at flytte data ud af virksomheden, og enten blokere handlingen eller rejse problemet over for sikkerhedsteamet.
-
Hændelsesundersøgelse og -svar
Under svar på hændelser skal sikkerhedsmedarbejdere gennemgå et hav af data for at afdække potentielle cyberangreb. Kunstig intelligens hjælper med at identificere og korrelere de mest nyttige hændelser på tværs af flere datakilder og sparer professionelle værdifuld tid. Generativ AI forenkler undersøgelsen endnu mere ved at oversætte analyse til naturligt sprog og besvare spørgsmål, også på et naturligt sprog.
Fordele ved AI-sikkerhed
Med et stigende antal cybertrusler, stigende datamængder og en voksende cyberangrebsoverflade er der flere måder, hvorpå AI hjælper sikkerhedsteams med at være mere effektive.
-
Registrerer kritiske cybertrusler hurtigere
Mange sikkerhedsløsninger, f.eks. SIEM eller XDR, logfører tusindvis af hændelser, der angiver potentielt afvigende adfærd. Selvom langt de fleste af disse hændelser er harmløse, er nogle ikke, og risikoen for at overse en potentiel cybertrussel kan være enorm. Kunstig intelligens hjælper med at identificere de hændelser, der virkelig betyder noget. Det hjælper også med at registrere adfærd, der muligvis ikke ser mistænkelig ud i sig selv, men når den korreleres med andre aktiviteter, indikerer den en potentiel cybertrussel.
-
Forenkler rapportering
Værktøjer, der bruger generativ AI, kan hente oplysninger fra flere datakilder for at oprette letforståelige rapporter, som sikkerhedsmedarbejdere hurtigt kan dele med andre i organisationen.
-
Identificer sikkerhedsrisici
Kunstig intelligens hjælper med at registrere potentielle risici, f.eks. ukendte enheder og cloudapps, forældede operativsystemer eller ubeskyttede følsomme data.
-
Hjælper analytikere med at udvide deres færdigheder
Da generativ AI hjælper med at oversætte cybertrusler og analyser til naturligt sprog, kan analytikere med færre tekniske færdigheder være mere produktive. Generativ AI hjælper med at identificere afhjælpningstrin, så nye teammedlemmer hurtigt kan få mere at vide om, hvordan de effektivt reagerer på cyberangreb.
-
Giver analyse af og indsigt i cybertrusler
Sofistikerede cyberangreb forsøger typisk at undgå registrering ved at flytte på tværs af forskellige identiteter, enheder, apps og infrastruktur. Da kunstig intelligens hurtigt kan behandle mange data fra forskellige kilder, kan det hjælpe med at identificere denne mistænkelige adfærd og prioritere, hvilke cybertrusler sikkerhedsmedarbejdere skal være opmærksomme på.
-
AI-sikkerhed til registrering og forebyggelse af cybertrusler
En af de mest kritiske anvendelser af kunstig intelligens inden for cybersikkerhed er registrering og forebyggelse af cybertrussel. Der er adskillige måder, hvorpå algoritmer til maskinel indlæring og kunstig intelligens hjælper med at identificere og forhindre cybertrusler:
- Overvågede læringsmodeller bruger mærkede og klassificerede data til at hjælpe med at træne et system. Visse kendte malware har f.eks. entydige signaturer, der adskiller sig fra andre typer cyberangreb.
- Ved uovervåget læring identificerer algoritmer til maskinel indlæring mønstre i data, der ikke er blevet mærket. Sådan registrerer kunstig intelligens avancerede eller kommende cybertrusler, der ikke har kendte signaturer. De søger efter aktiviteter, der falder uden for normen, eller de leder efter mønstre, der efterligner andre cyberangreb.
- Med analyse af bruger- og enhedsadfærd evaluerer systemer brugers trafikmønstre for at forstå kendte funktionsmåder, så de kan identificere, hvornår en bruger gør noget uventet eller mistænkeligt, hvilket kan indikere, at kontoen kompromitteres.
- AI-systemer bruger også behandling af naturligt sprog til at analysere ustrukturerede datakilder, f.eks. sociale medier, til at generere trusselsintelligens.
Hvad er AI-drevne cybersikkerhedsværktøjer?
Kunstig intelligens er blevet integreret i flere cybersikkerhedsværktøjer for at hjælpe med at forbedre deres effektivitet. Et par eksempler kunne være:
- Næste generations firewalls og kunstig intelligens: Traditionelle firewalls træffer beslutninger om at tillade eller blokere trafik baseret på regler, der er defineret af en administrator. Næste generation af firewalls overgår disse funktioner og bruger kunstig intelligens til at udnytte data om trusselsintelligens for at hjælpe med at identificere nye cybertrusler.
- Sikkerhedsløsninger til AI-forbedrede slutpunkter: Sikkerhedsløsninger til slutpunkter bruger AI til at identificere slutpunktssårbarheder, f.eks. et forældet operativsystem. Kunstig intelligens kan også hjælpe med at registrere, om der er installeret malware på en enhed, eller om usædvanlige mængder data eksfiltreres til eller fra et slutpunkt. Og kunstig intelligens kan hjælpe med at stoppe cyberangreb mod slutpunkter ved at isolere slutpunktet fra resten af det digitale miljø.
- Systemer til registrering og forebyggelse af indtrængen af AI-drevne netværk: Disse værktøjer overvåger netværkstrafik for at afdække uautoriserede brugere, der forsøger at infiltrere organisationen via netværket. Kunstig intelligens hjælper disse systemer med hurtigere at behandle data for at identificere og blokere cyberangreb, før de gør for meget skade.
- AI- og cloudsikkerhedsløsninger: Eftersom så mange organisationer bruger flere cloudmiljøer til deres infrastruktur og apps, kan det være svært at spore cybertrusler, der bevæger sig på tværs af forskellige cloudmiljøer og apps. AI hjælper med cloudsikkerhed ved at analysere data fra alle disse kilder for at identificere sikkerhedsrisici og potentielle cyberangreb.
- Sikring af IoT-enheder (Internet of Things) med AI: Ligesom slutpunkter og apps har organisationer typisk mange IoT-enheder, der er potentielle cyberangrebsvektorer. Kunstig intelligens hjælper med at registrere cybertrusler mod en enkelt IoT-enhed og afdækker også mønstre for mistænkelig aktivitet på tværs af flere IoT-enheder.
- XDR og SIEM: XDR- og SIEM-løsninger henter oplysninger fra flere sikkerhedsprodukter, logfiler og eksterne kilder for at hjælpe analytikere med at forstå, hvad der sker i deres miljø. AI hjælper med at samle alle disse data i klar indsigt.
Bedste praksis for kunstig intelligens inden for cybersikkerhed
Brug af kunstig intelligens til at understøtte sikkerhedshandlinger kræver nøje planlægning og implementering, men med den rette tilgang kan du introducere værktøjer, der giver meningsfyldte forbedringer af driftseffektiviteten og dit teams trivsel.
-
Skab en strategi
Der er talrige AI-produkter og -løsninger til brug inden for sikkerhed, men det er ikke dem alle, der passer til din organisation. Det er vigtigt, at dine AI-løsninger integreres godt med hinanden og din sikkerhedsarkitektur, ellers kan de ende med at skabe mere arbejde for dit team. Overvej dine største sikkerhedsudfordringer først, og identificer derefter AI-løsninger, der kan hjælpe dig med at løse disse problemer. Brug tid på at udvikle en plan for integration af kunstig intelligens i dine aktuelle processer og systemer.
-
Integrer dine sikkerhedsværktøjer
AI til sikkerhed er mest effektiv, når den kan analysere data på tværs af hele organisationen. Dette er en udfordring, hvis dine værktøjer fungerer i siloer. Invester i værktøjer, der fungerer sammen med dit aktuelle miljø og arbejder problemfrit sammen, f.eks. integrerede XDR- og SIEM-løsninger. Eller du kan om nødvendigt tildele tid og ressourcer til dit team for at integrere værktøjer, så du får fuld synlighed på tværs af hele din digitale ejendom.
-
Administrer beskyttelse af personlige oplysninger og kvalitet
AI-systemer træffer beslutninger og giver indsigt baseret på de data, der bruges til at oplære og drive dem. Hvis der er fejl i dataene, eller de er beskadigede, giver kunstig intelligens ringe indsigt og træffer forkerte beslutninger. Under din planlægning skal du sørge for, at du har processer på plads til at rydde op i data og beskytte personlige oplysninger.
-
Test løbende dine AI-systemer
Efter implementeringen hjælper test af dine systemer regelmæssigt dig med at identificere bias- eller kvalitetsproblemer, når der genereres nye data.
-
Brug kunstig intelligens på en etisk måde
Mange af de data, der akkumuleres i løbet af årene, er unøjagtige, misvisende eller forældede. Derudover er AI-algoritmer og -logik ikke altid transparente, hvilket gør det svært at vide præcist, hvordan det genererer indsigt og resultater. Det er vigtigt at sikre, at AI ikke er den endelige beslutningstager i tilfælde, hvor den kan behandle visse personer unfair på grund af fordomme i de data, den bruger. Få mere at vide om ansvarlig kunstig intelligens.
-
Definer politikker for brug af generativ kunstig intelligens
Sørg for, at medarbejdere og partnere forstår din organisations politikker for brug af generative AI-værktøjer. Det er især vigtigt, at folk ikke indsætter fortrolige og følsomme data i generative AI-prompter, fordi der er risiko for, at data bliver offentlige.
Fremtiden for kunstig intelligens inden for cybersikkerhed
AI's rolle i forbindelse med sikkerhed vil kun fortsætte med at vokse. I løbet af de kommende år kan sikkerhedsmedarbejdere forvente følgende:
- Kunstig intelligens bliver bedre til at registrere cybertrusler med færre falske positiver.
- Sikkerhedsteams automatiserer deres mere langtrukne arbejde, efterhånden som kunstig intelligens bliver bedre til at reagere på og afhjælpe et større udvalg af cyberangrebstyper.
- Organisationer vil bruge kunstig intelligens til at hjælpe med at håndtere sikkerhedsrisici og forbedre sikkerhedstilstanden.
- Der vil stadig være stor efterspørgsel på sikkerhedsmedarbejdere.
- Folk får mere strategiske roller, f.eks. håndtering af de mest komplekse sikkerhedshændelser og proaktive jagt på cybertrusler.
Det er ikke kun sikkerhedscommunity'et, der bliver mere effektivt med kunstig intelligens. Cyberkriminelle investerer også i kunstig intelligens og vil sandsynligvis bruge denne teknologi til at:
- Afsløre store mængder adgangskoder på én gang.
- Oprette avancerede phishing-kampagner , der er svære at skelne fra ægte mails.
- Udvikle malware, der er utroligt svær at registrere.
Efterhånden som ondsindede aktører integrerer mere avanceret kunstig intelligens i deres cyberangrebsmetoder, bliver det endnu mere essentielt for sikkerhedscommunity'et at investere i kunstig intelligens for at være på forkant med disse cybertrusler.
AI-sikkerhedsløsninger
Organisationer står over for et stigende antal cybertrusler med en voksende cyberangrebsoverflade. Det kan være overvældende for professionelle inden for cybersikkerhed at holde sig opdateret, især på grund af manglen på talent. Ved at udføre flere af de langtrukne opgaver, der ikke kræver mange færdigheder, lover kunstig intelligens at gøre professionelle sikkerhedsmedarbejdere mere tilfredsstillende og strategiske. Organisationer kan begynde at forberede sig på en fremtid med flere AI-drevne cyberangreb ved at inkorporere AI i sikkerhedshandlinger nu. Start med en strategi, og invester derefter i værktøjer, der med størst sandsynlighed kan hjælpe dig med at håndtere dine største sikkerhedsudfordringer i dag.
Få mere at vide om Microsoft Security
Microsoft Security Copilot
Giv sikkerhedsteams mulighed for at registrere skjulte mønstre og reagere hurtigere på hændelser med generativ kunstig intelligens.
ITDR (Registrering af og reaktion på identitetstrusler)
Få omfattende beskyttelse af alle dine identiteter og din identitetsinfrastruktur.
Microsoft Defender Threat Intelligence
Afslør og eliminer moderne cybertrusler og deres infrastruktur ved hjælp af dynamisk intelligens om cybertrusler.
Microsoft Defender for Cloud
Styrk din sikkerhedstilstand, beskyt arbejdsbelastninger, og udvikl sikre programmer.
Microsoft Defender for Endpoint
Stop hurtigt cyberangreb, skaler sikkerhedsressourcer, og udvikl forsvar på tværs af netværksenheder.
Microsoft Sentinel
Find og stop cybertrusler på tværs af hele virksomheden med intelligent sikkerhedsanalyse.
Transformering af sikkerhed med AI
I denne episode af The Defender’s Watch kan du få mere at vide om, hvordan AI bliver en kraftmultiplikator for sikkerhedsteams.
Afbrydelse af angreb i realtid | Microsoft
I denne episode af The Defender’s Watch kan du få mere at vide om, hvordan XDR bruger AI til automatisk at afbryde cyberangreb.
Ofte stillede spørgsmål
-
Kunstig intelligens inden for cybersikkerhed bruger kunstig intelligens til at analysere og korrelere data om hændelser og cybertrusler på tværs af flere kilder og omdanner dem til klar og handlingsrettet indsigt, som sikkerhedsanalytikere bruger til yderligere undersøgelse og afhjælpning af cyberangreb. Hvis et cyberangreb opfylder visse kriterier, der er defineret af sikkerhedsteamet, kan AI automatisere svaret og isolere og eliminere cyberkriminelle eller fjerne virus.
-
Kunstig intelligens bruges i forbindelse med mange sikkerhedsaspekter, herunder identitetsbeskyttelse, slutpunktsbeskyttelse, cloudsikkerhed, databeskyttelse, registrering af cybertrusler samt undersøgelse og reaktion af hændelser.
-
Et godt eksempel på AI inden for sikkerhed er brugen af algoritmer til maskinel indlæring til at analysere brugeradfærd for at identificere mønstre. Ved at forstå, hvad der er normalt, kan disse systemer registrere unormal adfærd, der kan være en indikator for et cyberangreb. I et andet eksempel bruger sikkerhedsmedarbejdere generativ AI til at stille spørgsmål om en bestemt hændelse eller et bestemt miljø og få et diagram eller tekst på et naturligt sprog tilbage, der giver mere kontekst og indsigt fra flere datakilder.
-
Maskinel indlæring er et undersæt af kunstig intelligens, der registrerer mønstre fra enorme mængder data. Sikkerhedssystemer, der bruger maskinel indlæring, kan med tiden lære, hvad de typiske trafikmønstre og brugerhandlinger er på tværs af en organisation, og identificere, hvornår der sker noget usædvanligt. De kan også evaluere hændelser fra flere forskellige systemer, der kan virke harmløse i sig selv, men tilsammen udgør en risiko.
-
AI inden for sikkerhed giver mange fordele for virksomheder, herunder:
Faldende svartider for hændelser.
Registrering af cybertrusler hurtigere og mere præcist.
Automatisering af svar på visse kendte cybertrusler.
Frigør sikkerhedsmedarbejdere, så de kan fokusere på proaktive opgaver.
Forbedring af sikkerhedstilstand.
Forenkler rapportering.
Hjælper analytikere med at øge deres færdigheder.
Følg Microsoft Security