Добро пожаловать в мир, где генеративный ИИ производит революцию в области кибербезопасности.
Генеративный ИИ относится к использованию методов искусственного интеллекта (ИИ) для генерации или создания новых данных, таких как изображения, текст или звуки. В последние годы он привлек значительное внимание благодаря своей способности генерировать реалистичные и разнообразные результаты.
Когда дело доходит до операций безопасности, генеративный ИИ может играть значительную роль. Его можно использовать для обнаружения и предотвращения различных угроз, включая вредоносное ПО, попытки фишинга и утечку данных. Анализ шаблонов и поведения в больших объемах данных позволяет ИТ-отделу выявлять подозрительные действия и оповещать группы безопасности в режиме реального времени.
Вот семь практических примеров использования, которые демонстрируют мощь генеративного ИИ. Существует больше возможностей для достижения целей и усиления операций по обеспечению безопасности, но этот список должен дать толчок вашему творчеству.
Модели генеративного ИИ продемонстрировали многообещающие возможности в создании точных и кратких резюме текста. Эти модели могут быть обучены работе с большими наборами данных, связанных с безопасностью, и научиться идентифицировать ключевую информацию, извлекать важные детали и генерировать сокращенное резюме.
Еще одна задача, в которой эти возможности могут быть полезны, - создание новых политик на языке вашей организации путем предоставления существующей документации, такой как документы политики.
В некоторых случаях генеративный ИИ даже способен де-запутывать распространенные методы, такие как схемы кодирования. Предоставление генеративному ИИ возможности использовать внешние инструменты для де-запутывания значительно расширяет его возможности. При правильном применении к случаям использования анализа вредоносных программ генеративный ИИ может помочь командам безопасности учесть недостаток знаний в области кодирования и быстро отсортировать потенциальное вредоносное ПО.
Использование внешних инструментов для де-запутывания само по себе значительно повышает его потенциал.
Генеративный ИИ также может использоваться для выполнения секретарских обязанностей в настольном сценарии, например, для просмотра календарей различных заинтересованных сторон и планирования подходящего времени для проведения настольного совещания.
Модели чатов, в частности, хорошо подходят для настольных компьютеров, они могут обрабатывать настольные данные в режиме реального времени и обеспечивать ввод данных и обратную связь в режиме реального времени.
Он также может синтезировать отчеты о данных субъектов угрозы с информацией о ТТП различных субъектов угрозы, преобразуя данные в оперативную разведку. Например, он может отмечать потенциальные векторы атак, уязвимые системы или конкретные механизмы обнаружения, которые могут быть реализованы для смягчения этих угроз.
Примечание: Эта статья была профессионально написана и внесена Джонатаном Эчаваррией, главным научным сотрудником ReliaQuest.
Генеративный ИИ относится к использованию методов искусственного интеллекта (ИИ) для генерации или создания новых данных, таких как изображения, текст или звуки. В последние годы он привлек значительное внимание благодаря своей способности генерировать реалистичные и разнообразные результаты.
Когда дело доходит до операций безопасности, генеративный ИИ может играть значительную роль. Его можно использовать для обнаружения и предотвращения различных угроз, включая вредоносное ПО, попытки фишинга и утечку данных. Анализ шаблонов и поведения в больших объемах данных позволяет ИТ-отделу выявлять подозрительные действия и оповещать группы безопасности в режиме реального времени.
Вот семь практических примеров использования, которые демонстрируют мощь генеративного ИИ. Существует больше возможностей для достижения целей и усиления операций по обеспечению безопасности, но этот список должен дать толчок вашему творчеству.
1) Управление информацией
Информационная безопасность имеет дело с постоянно растущим объемом данных. Получение новой информации является одной из проблем управления информацией, но генеративный ИИ может помочь переработать эту информацию. Например, существует ряд существующих решений для агрегирования данных, таких как RSS-каналы для новостей, но проблема фактического определения того, какая информация полезна, а какая нет, по-прежнему представляет проблему.Модели генеративного ИИ продемонстрировали многообещающие возможности в создании точных и кратких резюме текста. Эти модели могут быть обучены работе с большими наборами данных, связанных с безопасностью, и научиться идентифицировать ключевую информацию, извлекать важные детали и генерировать сокращенное резюме.
Еще одна задача, в которой эти возможности могут быть полезны, - создание новых политик на языке вашей организации путем предоставления существующей документации, такой как документы политики.
2) Анализ вредоносных программ
Решения с генеративным ИИ, хотя и не могут решить все проблемы, чрезвычайно полезны для служб безопасности при проведении анализа вредоносных программ. Модели ИИ "учатся" обнаруживать и распознавать шаблоны в различных типах вредоносных программ благодаря огромному количеству помеченных данных, на которых они обучаются. Полученные знания позволяют им выявлять аномалии в ранее невидимом коде, прокладывая путь к более эффективному обнаружению угроз. Вредоносное ПО, представляющее собой открытый текст (например, декомпилированный исполняемый файл или вредоносный скрипт Python), как правило, лучше всего подходит для этого.В некоторых случаях генеративный ИИ даже способен де-запутывать распространенные методы, такие как схемы кодирования. Предоставление генеративному ИИ возможности использовать внешние инструменты для де-запутывания значительно расширяет его возможности. При правильном применении к случаям использования анализа вредоносных программ генеративный ИИ может помочь командам безопасности учесть недостаток знаний в области кодирования и быстро отсортировать потенциальное вредоносное ПО.
Использование внешних инструментов для де-запутывания само по себе значительно повышает его потенциал.
3) Разработка инструмента
Генеративный ИИ также может быстро повысить способность команды безопасности создавать полезные и действенные инструменты. Генеративный ИИ продемонстрировал большой потенциал для решения сложных задач кодирования. В целом, при наличии хороших подсказок разработчику гораздо проще отлаживать сгенерированный ИИ код, чем создавать архитектуру и воссоздавать код с нуля. При использовании эффективных современных моделей отладка сгенерированного кода может даже не понадобиться.4) Оценка рисков
Модели генеративного ИИ великолепно имитируют различные персонажи и придерживаются их. При применении надлежащих методов подсказки фокус или поведение модели могут быть направлены на принятие определенного уклона. Исходя из этого, модель может оценивать различные сценарии риска путем эмуляции нескольких персонажей, предоставляя представление с разных точек зрения. Используя ряд подходов, генеративный ИИ может быть использован для проведения тщательной оценки рисков и гораздо более способен быть нейтральным оценщиком (посредством имитации личности), чем человек. Можно обсудить модель с противоположным персонажем и убедиться, что оцениваемые сценарии тщательно согласованы.5) Столешницы
Генеративный ИИ может быть использован для настольных компьютеров в различных механизмах. Например, предоставьте модели информацию из недавно опубликованной новостной статьи, описывающей новый сценарий угрозы, затем попросите ее сгенерировать сценарий, адаптированный к вашей организации и ее рискам.Генеративный ИИ также может использоваться для выполнения секретарских обязанностей в настольном сценарии, например, для просмотра календарей различных заинтересованных сторон и планирования подходящего времени для проведения настольного совещания.
Модели чатов, в частности, хорошо подходят для настольных компьютеров, они могут обрабатывать настольные данные в режиме реального времени и обеспечивать ввод данных и обратную связь в режиме реального времени.
6) Реагирование на инциденты
Генеративные ИИ являются отличными инструментами для оказания помощи в реагировании на инциденты. Создавая рабочие процессы, включающие информацию об ИИ для анализа полезной нагрузки, связанной с инцидентами, можно значительно сократить среднее время устранения инцидентов (MTTR). В этих сценариях крайне важно использовать расширение поиска, поскольку, скорее всего, невозможно обучить модель учитывать все возможные сценарии. Когда вы применяете расширение поиска к дополнительным внешним источникам данных, таким как анализ угроз, вы получаете автоматизированный рабочий процесс, который является точным и работает для устранения галлюцинаций.7) Анализ угроз
Использование генеративного ИИ для содействия выполнению различных задач по анализу угроз является очевидным применением. Анализируя огромные объемы структурированных и неструктурированных данных, таких как индикаторы компрометации (IOC), образцы вредоносных программ и вредоносные URL-адреса, генеративный ИИ может создавать подробные отчеты, обобщающие текущий ландшафт угроз, возникающие тенденции и потенциальные уязвимости.Он также может синтезировать отчеты о данных субъектов угрозы с информацией о ТТП различных субъектов угрозы, преобразуя данные в оперативную разведку. Например, он может отмечать потенциальные векторы атак, уязвимые системы или конкретные механизмы обнаружения, которые могут быть реализованы для смягчения этих угроз.
Что дальше
Генеративный ИИ обладает огромным потенциалом для будущего кибербезопасности. Используя его способность обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, он способен изменить методы обнаружения, расследования и реагирования на киберугрозы. Прочитайте "Понимание и использование генеративного ИИ в кибербезопасности", чтобы узнать больше.Примечание: Эта статья была профессионально написана и внесена Джонатаном Эчаваррией, главным научным сотрудником ReliaQuest.
