Eksperto sa cybersecurity na nagsusuri ng mga banta gamit ang mga generative AI tool.

Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity?

Panimula

Ang Generative AI – mga sistema ng artipisyal na katalinuhan na may kakayahang lumikha ng mga bagong nilalaman o mga hula – ay umuusbong bilang isang puwersang transformative sa cybersecurity. Ang mga tool tulad ng GPT-4 ng OpenAI ay nagpakita ng kakayahang suriin ang kumplikadong data at makabuo ng tekstong parang tao, na nagbibigay-daan sa mga bagong diskarte sa pagtatanggol laban sa mga banta sa cyber. Ang mga propesyonal sa cybersecurity at mga tagagawa ng desisyon sa negosyo sa iba't ibang industriya ay nagsasaliksik kung paano mapalakas ng generative AI ang mga depensa laban sa mga umuusbong na pag-atake. Mula sa pananalapi at pangangalagang pangkalusugan hanggang sa retail at gobyerno, ang mga organisasyon sa bawat sektor ay nahaharap sa mga sopistikadong pagtatangka sa phishing, malware, at iba pang mga banta na maaaring makatulong ang generative AI na labanan. Sa white paper na ito, sinusuri namin kung paano magagamit ang generative AI sa cybersecurity , na nagtatampok ng mga aplikasyon sa totoong mundo, mga posibilidad sa hinaharap, at mahahalagang konsiderasyon para sa pag-aampon.

Ang Generative AI ay naiiba sa tradisyonal na analytic AI hindi lamang sa pagtuklas ng mga pattern kundi pati na rin sa paglikha ng nilalaman – maging ito man ay paggaya sa mga pag-atake upang sanayin ang mga depensa o paggawa ng mga paliwanag na natural ang wika para sa kumplikadong datos ng seguridad. Ang dalawahang kakayahang ito ay ginagawa itong isang tabak na may dalawang talim: nag-aalok ito ng mga makapangyarihang bagong tool sa pagtatanggol, ngunit maaari rin itong samantalahin ng mga aktor ng banta. Ang mga sumusunod na seksyon ay nagsasaliksik ng malawak na hanay ng mga kaso ng paggamit para sa generative AI sa cybersecurity, mula sa pag-automate ng phishing detection hanggang sa pagpapahusay ng tugon sa insidente. Tatalakayin din natin ang mga benepisyong ipinapangako ng mga inobasyon ng AI na ito, kasama ang mga panganib (tulad ng "mga halusinasyon" ng AI o maling paggamit ng adversarial) na dapat pamahalaan ng mga organisasyon. Panghuli, nagbibigay kami ng mga praktikal na takeaway upang matulungan ang mga negosyo na suriin at responsableng isama ang generative AI sa kanilang mga diskarte sa cybersecurity.

Generative AI sa Cybersecurity: Isang Pangkalahatang-ideya

Ang generative AI sa cybersecurity ay tumutukoy sa mga modelo ng AI – kadalasan ay malalaking modelo ng wika o iba pang neural network – na maaaring makabuo ng mga insight, rekomendasyon, code, o kahit na sintetikong data upang makatulong sa mga gawain sa seguridad. Hindi tulad ng mga purong predictive model, ang generative AI ay maaaring gayahin ang mga senaryo at makagawa ng mga output na nababasa ng tao (hal. mga ulat, alerto, o kahit mga sample ng malisyosong code) batay sa data ng pagsasanay nito. Ang kakayahang ito ay ginagamit upang mahulaan, matukoy, at tumugon sa mga banta sa mas dynamic na paraan kaysa dati ( Ano ang Generative AI sa Cybersecurity? - Palo Alto Networks ). Halimbawa, ang mga generative model ay maaaring mag-analisa ng malawak na log o mga repositoryo ng threat intelligence at makagawa ng isang maigsi na buod o inirerekomendang aksyon, na gumagana halos tulad ng isang "katulong" ng AI sa mga security team.

Nagpakita ng pangako ang mga unang implementasyon ng generative AI para sa cyber defense. Noong 2023, ipinakilala ng Microsoft ang Security Copilot , isang assistant na pinapagana ng GPT-4 para sa mga security analyst, upang makatulong na matukoy ang mga paglabag at masuri ang 65 trilyong signal na pinoproseso ng Microsoft araw-araw ( Ang Microsoft Security Copilot ay isang bagong GPT-4 AI assistant para sa cybersecurity | The Verge ). Maaaring i-prompt ng mga analyst ang sistemang ito sa natural na wika (hal. "Ibuod ang lahat ng insidente sa seguridad sa huling 24 na oras" ), at ang copilot ay gagawa ng isang kapaki-pakinabang na buod ng naratibo. Katulad nito, ang Threat Intelligence AI ay gumagamit ng isang generative model na tinatawag na Gemini upang paganahin ang paghahanap sa pamamagitan ng malawak na database ng threat intel ng Google, mabilis na sinusuri ang mga kahina-hinalang code at nagbubuod ng mga natuklasan upang matulungan ang mga mangangaso ng malware ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity? 10 Mga Halimbawa sa Totoong Mundo ). Inilalarawan ng mga halimbawang ito ang potensyal: kayang tunawin ng generative AI ang kumplikado at malawakang data ng cybersecurity at magpakita ng mga insight sa isang naa-access na anyo, na nagpapabilis sa paggawa ng desisyon.

Kasabay nito, ang generative AI ay maaaring lumikha ng lubos na makatotohanang pekeng nilalaman, na isang malaking tulong para sa simulation at pagsasanay (at, sa kasamaang palad, para sa mga umaatake na gumagawa ng social engineering). Habang nagpapatuloy tayo sa mga partikular na kaso ng paggamit, makikita natin na ang kakayahan ng generative AI na mag-synthesize at mag-analisa ng impormasyon ang siyang sumusuporta sa maraming aplikasyon nito sa cybersecurity. Sa ibaba, tatalakayin natin ang mga pangunahing kaso ng paggamit, mula sa pag-iwas sa phishing hanggang sa secure na pagbuo ng software, kasama ang mga halimbawa kung paano inilalapat ang bawat isa sa mga industriya.

Mga Pangunahing Aplikasyon ng Generative AI sa Cybersecurity

Pigura: Ang mga pangunahing gamit ng generative AI sa cybersecurity ay kinabibilangan ng mga AI copilot para sa mga security team, code vulnerability analysis, adaptive threat detection, zero-day attack simulation, pinahusay na biometric security, at phishing detection ( 6 na Gamit para sa Generative AI sa Cybersecurity [+ Mga Halimbawa] ).

Pagtuklas at Pag-iwas sa Phishing

Ang phishing ay nananatiling isa sa mga pinakalaganap na banta sa cyber, na nililinlang ang mga gumagamit na mag-click sa mga malisyosong link o magbunyag ng mga kredensyal. Ang Generative AI ay ginagamit upang matukoy ang mga pagtatangka sa phishing at palakasin ang pagsasanay ng gumagamit upang maiwasan ang matagumpay na mga pag-atake. Sa panig ng depensa, maaaring suriin ng mga modelo ng AI ang nilalaman ng email at mga pag-uugali ng nagpadala upang matukoy ang mga banayad na senyales ng phishing na maaaring hindi mapansin ng mga filter na nakabatay sa panuntunan. Sa pamamagitan ng pag-aaral mula sa malalaking dataset ng mga lehitimong email kumpara sa mga mapanlinlang na email, maaaring markahan ng isang generative model ang mga anomalya sa tono, pananalita, o konteksto na nagpapahiwatig ng isang scam – kahit na hindi na ito maipapakita ng gramatika at spelling. Sa katunayan, binanggit ng mga mananaliksik ng Palo Alto Networks na ang generative AI ay maaaring matukoy ang "mga banayad na senyales ng mga phishing email na maaaring hindi matukoy," na tumutulong sa mga organisasyon na manatiling isang hakbang sa unahan ng mga scammer ( Ano ang Generative AI sa Cybersecurity? - Palo Alto Networks ).

Gumagamit din ang mga security team ng generative AI upang gayahin ang mga phishing attack para sa pagsasanay at pagsusuri. Halimbawa, ipinakilala ng Ironscales ang isang GPT-powered phishing simulation tool na awtomatikong bumubuo ng mga pekeng phishing email na iniayon sa mga empleyado ng isang organisasyon ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity? 10 Halimbawa sa Totoong Mundo ). Ang mga AI-crafted na email na ito ay sumasalamin sa pinakabagong taktika ng attacker, na nagbibigay sa mga kawani ng makatotohanang pagsasanay sa pagtukoy ng mga phishing content. Ang ganitong personalized na pagsasanay ay mahalaga dahil ang mga attacker mismo ay gumagamit ng AI upang lumikha ng mas nakakakumbinsing mga pang-akit. Kapansin-pansin, habang ang generative AI ay maaaring makagawa ng mga napaka-pinong mensahe ng phishing (wala na ang mga araw ng madaling makitang sirang Ingles), natuklasan ng mga tagapagtanggol na ang AI ay hindi matatalo. Noong 2024, nagsagawa ang mga mananaliksik ng IBM Security ng isang eksperimento na naghahambing sa mga phishing email na isinulat ng tao sa mga nilikha ng AI, at "nakakagulat, ang mga AI-generated na email ay madali pa ring matukoy sa kabila ng kanilang tamang gramatika" ( 6 na Use Cases para sa Generative AI sa Cybersecurity [+ Mga Halimbawa] ). Ipinahihiwatig nito na ang intuwisyon ng tao na sinamahan ng AI-assisted detection ay maaari pa ring makilala ang mga banayad na hindi pagkakapare-pareho o mga signal ng metadata sa mga scam na isinulat ng AI.

Nakakatulong din ang Generative AI sa phishing defense sa iba pang mga paraan. Maaaring gamitin ang mga modelo upang makabuo ng mga awtomatikong tugon o filter na sumusubok sa mga kahina-hinalang email. Halimbawa, maaaring tumugon ang isang AI system sa isang email na may ilang partikular na query upang mapatunayan ang pagiging lehitimo ng nagpadala o gumamit ng isang LLM upang suriin ang mga link at attachment ng isang email sa isang sandbox, pagkatapos ay ibuod ang anumang malisyosong layunin. Ipinapakita ng security platform ng NVIDIA na Morpheus ang kapangyarihan ng AI sa larangang ito – gumagamit ito ng mga generative NLP model upang mabilis na suriin at uriin ang mga email, at natuklasang pinapabuti nito ang spear-phishing email detection ng 21% kumpara sa mga tradisyunal na security tool ( 6 na Use Case para sa Generative AI sa Cybersecurity [+ Mga Halimbawa] ). Pino-profile pa nga ni Morpheus ang mga pattern ng komunikasyon ng user upang matukoy ang hindi pangkaraniwang pag-uugali (tulad ng isang user na biglang nag-e-email sa maraming external address), na maaaring magpahiwatig ng isang nakompromisong account na nagpapadala ng mga phishing email.

Sa pagsasagawa, ang mga kumpanya sa iba't ibang industriya ay nagsisimulang magtiwala sa AI upang i-filter ang email at trapiko sa web para sa mga pag-atake sa social engineering. Halimbawa, ang mga kumpanya sa pananalapi ay gumagamit ng generative AI upang i-scan ang mga komunikasyon para sa mga pagtatangka ng pagpapanggap na maaaring humantong sa wire fraud, habang ang mga tagapagbigay ng pangangalagang pangkalusugan ay gumagamit ng AI upang protektahan ang data ng pasyente mula sa mga paglabag na may kaugnayan sa phishing. Sa pamamagitan ng pagbuo ng mga makatotohanang senaryo ng phishing at pagtukoy sa mga palatandaan ng mga malisyosong mensahe, ang generative AI ay nagdaragdag ng isang malakas na layer sa mga diskarte sa pag-iwas sa phishing. Ang mahalaga: Ang AI ay makakatulong na matukoy at maalis ang mga pag-atake sa phishing nang mas mabilis at mas tumpak, kahit na ginagamit ng mga umaatake ang parehong teknolohiya upang mapabuti ang kanilang kakayahan.

Pagtuklas ng Malware at Pagsusuri ng Banta

Patuloy na nagbabago ang modernong malware – ang mga umaatake ay bumubuo ng mga bagong variant o pinapalabo ang code upang malampasan ang mga lagda ng antivirus. Nag-aalok ang Generative AI ng mga nobelang pamamaraan para sa parehong pag-detect ng malware at pag-unawa sa pag-uugali nito. Ang isang paraan ay ang paggamit ng AI upang makabuo ng "masamang kambal" ng malware : maaaring pakainin ng mga mananaliksik sa seguridad ang isang kilalang sample ng malware sa isang generative model upang lumikha ng maraming mutated variant ng malware na iyon. Sa paggawa nito, epektibong inaasahan nila ang mga pag-aayos na maaaring gawin ng isang umaatake. Ang mga variant na ito na binuo ng AI ay maaaring gamitin upang sanayin ang mga sistema ng antivirus at intrusion detection, upang maging ang mga binagong bersyon ng malware ay makilala sa kalikasan ( 6 na Kaso ng Paggamit para sa Generative AI sa Cybersecurity [+ Mga Halimbawa] ). Ang proactive na diskarte na ito ay nakakatulong na masira ang siklo kung saan bahagyang binabago ng mga hacker ang kanilang malware upang maiwasan ang pagtuklas at ang mga tagapagtanggol ay kailangang magmadali upang magsulat ng mga bagong lagda sa bawat oras. Gaya ng nabanggit sa isang podcast sa industriya, ginagamit na ngayon ng mga eksperto sa seguridad ang generative AI upang "gayahin ang trapiko sa network at makabuo ng mga malisyosong payload na ginagaya ang mga sopistikadong pag-atake," na sinusubok ang kanilang mga depensa laban sa isang buong pamilya ng mga banta sa halip na isang pagkakataon lamang. Ang adaptive threat detection ay nangangahulugan na ang mga tool sa seguridad ay nagiging mas matatag sa polymorphic malware na kung hindi man ay makakalusot.

Higit pa sa pagtuklas, ang generative AI ay tumutulong sa pagsusuri ng malware at reverse engineering , na tradisyonal na matrabahong gawain para sa mga threat analyst. Ang mga malalaking modelo ng wika ay maaaring atasan na suriin ang kahina-hinalang code o script at ipaliwanag sa simpleng wika kung ano ang nilalayong gawin ng code. Ang isang totoong halimbawa ay ang VirusTotal Code Insight , isang tampok ng VirusTotal ng Google na gumagamit ng isang generative AI model (Google's Sec-PaLM) upang makagawa ng mga buod ng natural na wika ng potensyal na malisyosong code ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity? 10 Mga Halimbawa sa Totoong Mundo ). Ito ay mahalagang "isang uri ng ChatGPT na nakatuon sa security coding," na kumikilos bilang isang AI malware analyst na gumagana 24/7 upang tulungan ang mga human analyst na maunawaan ang mga banta ( 6 na Mga Kaso ng Paggamit para sa Generative AI sa Cybersecurity [+ Mga Halimbawa] ). Sa halip na pag-aralan ang hindi pamilyar na script o binary code, ang isang miyembro ng security team ay maaaring makakuha ng agarang paliwanag mula sa AI – halimbawa, "Sinusubukan ng script na ito na mag-download ng isang file mula sa XYZ server at pagkatapos ay baguhin ang mga setting ng system, na nagpapahiwatig ng pag-uugali ng malware." Malaki ang naitutulong nito sa pagresponde sa mga insidente, dahil mas mabilis na mas mabilis kaysa dati ang pag-triage at pag-unawa ng mga analyst sa mga bagong malware.

Ginagamit din ang Generative AI upang matukoy ang malware sa napakalaking dataset . Ini-scan ng mga tradisyunal na antivirus engine ang mga file para sa mga kilalang lagda, ngunit maaaring suriin ng isang generative model ang mga katangian ng isang file at mahulaan pa kung ito ay malisyoso batay sa mga natutunang pattern. Sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga katangian ng bilyun-bilyong file (malisyoso at hindi malisyoso), maaaring mahuli ng isang AI ang malisyosong intensyon kung saan walang umiiral na tahasang lagda. Halimbawa, maaaring markahan ng isang generative model ang isang executable bilang kahina-hinala dahil ang profile ng pag-uugali nito ay "mukhang" isang bahagyang pagkakaiba-iba ng ransomware na nakita nito sa panahon ng pagsasanay, kahit na bago ang binary. Ang pagtukoy na nakabatay sa pag-uugali na ito ay nakakatulong na kontrahin ang nobela o zero-day malware. Iniulat na ginagamit ng Threat Intelligence AI ng Google (bahagi ng Chronicle/Mandiant) ang generative model nito upang suriin ang mga potensyal na malisyosong code at "mas mahusay at epektibong tulungan ang mga propesyonal sa seguridad sa paglaban sa malware at iba pang mga uri ng banta." ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity? 10 Mga Halimbawa sa Totoong Mundo ).

Sa kabilang banda, dapat nating kilalanin na maaari ring gamitin ng mga umaatake ang generative AI dito – upang awtomatikong lumikha ng malware na iaangkop ang sarili nito. Sa katunayan, nagbabala ang mga eksperto sa seguridad na makakatulong ang generative AI sa mga cybercriminal na bumuo ng malware na mas mahirap matukoy ( Ano ang Generative AI sa Cybersecurity? - Palo Alto Networks ). Ang isang modelo ng AI ay maaaring atasan na paulit-ulit na baguhin ang isang piraso ng malware (binabago ang istruktura ng file nito, mga pamamaraan ng pag-encrypt, atbp.) hanggang sa maiwasan nito ang lahat ng kilalang pagsusuri ng antivirus. Ang pakikibaka na paggamit na ito ay isang lumalaking alalahanin (minsan tinutukoy bilang "AI-powered malware" o polymorphic malware bilang isang serbisyo). Tatalakayin natin ang mga naturang panganib sa ibang pagkakataon, ngunit binibigyang-diin nito na ang generative AI ay isang kasangkapan sa larong ito na ginagamit ng parehong mga tagapagtanggol at mga umaatake.

Sa pangkalahatan, pinapahusay ng generative AI ang depensa laban sa malware sa pamamagitan ng pagbibigay-daan sa mga security team na mag-isip na parang isang attacker – na lumilikha ng mga bagong banta at solusyon sa loob ng kumpanya. Ito man ay paggawa ng sintetikong malware upang mapabuti ang mga rate ng pagtuklas o paggamit ng AI upang ipaliwanag at maglaman ng totoong malware na matatagpuan sa mga network, ang mga pamamaraang ito ay naaangkop sa iba't ibang industriya. Maaaring gumamit ang isang bangko ng AI-driven malware analysis upang mabilis na masuri ang isang kahina-hinalang macro sa isang spreadsheet, habang ang isang manufacturing firm ay maaaring umasa sa AI upang matukoy ang malware na nagta-target sa mga industrial control system. Sa pamamagitan ng pagpapahusay sa tradisyonal na malware analysis gamit ang generative AI, mas mabilis at mas proactive na makakatugon ang mga organisasyon sa mga kampanya ng malware kaysa dati.

Intelligence sa Banta at Pagsusuri sa Awtomatikong Pag-aautomat

Araw-araw, ang mga organisasyon ay binobomba ng datos ng threat intelligence – mula sa mga feed ng mga bagong natuklasang indicator of compromise (IOC) hanggang sa mga ulat ng analyst tungkol sa mga umuusbong na taktika ng hacker. Ang hamon para sa mga security team ay ang pagsala sa pagdagsa ng impormasyong ito at pagkuha ng mga naaaksyunang insight. Ang generative AI ay napatutunayang napakahalaga sa pag-automate ng pagsusuri at pagkonsumo ng threat intelligence . Sa halip na manu-manong magbasa ng dose-dosenang mga ulat o entry sa database, maaaring gamitin ng mga analyst ang AI upang ibuod at i-konteksto ang threat intel sa bilis ng makina.

Threat Intelligence ng Google , na nagsasama ng generative AI (ang modelo ng Gemini) sa mga datos ng banta ng Google mula sa Mandiant at VirusTotal. Ang AI na ito ay nagbibigay ng "pang-usap na paghahanap sa malawak na imbakan ng threat intelligence ng Google" , na nagpapahintulot sa mga user na magtanong ng mga natural na tanong tungkol sa mga banta at makakuha ng mga detalyadong sagot ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity? 10 Halimbawa sa Totoong Mundo ). Halimbawa, maaaring magtanong ang isang analyst, "May nakita ba tayong anumang malware na may kaugnayan sa Threat Group X na nagta-target sa ating industriya?" at kukunin ng AI ang mga kaugnay na impormasyon, marahil ay sasabihing "Oo, ang Threat Group X ay na-link sa isang phishing campaign noong nakaraang buwan gamit ang malware Y" , kasama ang isang buod ng pag-uugali ng malware na iyon. Malaking binabawasan nito ang oras upang mangalap ng mga insight na kung hindi man ay mangangailangan ng pag-query sa maraming tool o pagbabasa ng mahahabang ulat.

ibuod ng Generative AI . Maaari nitong suriin ang libu-libong post sa blog tungkol sa seguridad, balita tungkol sa paglabag sa batas, at mga usapan sa dark web at pagkatapos ay bumuo ng isang executive summary ng "mga nangungunang banta sa cyber ngayong linggo" para sa briefing ng isang CISO. Ayon sa kaugalian, ang antas ng pagsusuri at pag-uulat na ito ay nangangailangan ng malaking pagsisikap ng tao; ngayon, ang isang mahusay na modelo ay maaaring i-draft ito sa loob ng ilang segundo, kung saan pinipino lamang ng mga tao ang output. Ang mga kumpanyang tulad ng ZeroFox ay bumuo FoxGPT , isang generative AI tool na partikular na idinisenyo upang "pabilisin ang pagsusuri at pagbubuod ng impormasyon sa malalaking dataset," kabilang ang malisyosong nilalaman at phishing data ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity? 10 Mga Halimbawa sa Totoong Mundo ). Sa pamamagitan ng pag-automate ng mabibigat na gawain ng pagbabasa at cross-referencing data, binibigyang-daan ng AI ang mga threat intel team na tumuon sa paggawa ng desisyon at pagtugon.

Isa pang gamit ay ang usap-usapan na pangangaso ng banta . Isipin ang isang security analyst na nakikipag-ugnayan sa isang AI assistant: "Ipakita sa akin ang anumang mga senyales ng paglabas ng data sa huling 48 oras" o "Ano ang mga nangungunang bagong kahinaan na sinasamantala ng mga umaatake ngayong linggo?" Maaaring bigyang-kahulugan ng AI ang query, maghanap ng mga internal log o external intel source, at tumugon nang may malinaw na sagot o kahit isang listahan ng mga kaugnay na insidente. Hindi ito malayong mangyari – ang mga modernong security information and event management (SIEM) system ay nagsisimula nang isama ang natural language querying. Ang QRadar security suite ng IBM, halimbawa, ay magdaragdag ng mga generative AI feature sa 2024 upang hayaan ang mga analyst na "magtanong […] ng mga partikular na tanong tungkol sa buod na landas ng pag-atake" ng isang insidente at makakuha ng mga detalyadong sagot. Maaari rin nitong "bigyang-kahulugan at ibuod ang mga lubos na kaugnay na threat intelligence" ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity? 10 Halimbawa sa Totoong Mundo ). Sa esensya, ginagawang mga chat-sized na insight on demand ng generative AI ang bundok ng teknikal na data.

Malaki ang implikasyon nito sa iba't ibang industriya. Maaaring gamitin ng isang tagapagbigay ng pangangalagang pangkalusugan ang AI upang manatiling updated sa mga pinakabagong grupo ng ransomware na tumatarget sa mga ospital, nang hindi inilalaan ang isang analyst sa full-time na pananaliksik. Mabilis na maibubuod ng SOC ng isang retail company ang mga bagong taktika ng POS malware kapag nagbibigay ng briefing sa mga kawani ng IT ng tindahan. At sa gobyerno, kung saan kailangang i-synthesize ang data ng banta mula sa iba't ibang ahensya, maaaring makagawa ang AI ng mga pinag-isang ulat na nagtatampok sa mga pangunahing babala. Sa pamamagitan ng pag-automate ng pangangalap at interpretasyon ng threat intelligence , tinutulungan ng generative AI ang mga organisasyon na mas mabilis na tumugon sa mga umuusbong na banta at binabawasan ang panganib na mapalampas ang mga kritikal na babala na nakatago sa ingay.

Pag-optimize ng Sentro ng Operasyon ng Seguridad (SOC)

Kilala ang mga Security Operations Center sa pagkapagod sa alerto at napakaraming datos. Ang isang karaniwang SOC analyst ay maaaring magsaliksik sa libu-libong alerto at kaganapan araw-araw, at mag-imbestiga sa mga potensyal na insidente. Ang Generative AI ay gumaganap bilang isang force multiplier sa mga SOC sa pamamagitan ng pag-automate ng mga nakagawiang gawain, pagbibigay ng matatalinong buod, at maging ang pag-oorganisa ng ilang mga tugon. Ang layunin ay i-optimize ang mga daloy ng trabaho ng SOC upang ang mga human analyst ay makapagtuon sa mga pinakamahahalagang isyu habang ang AI copilot ang humahawak sa iba.

Isang pangunahing aplikasyon ang paggamit ng generative AI bilang isang "Copilot ng Analyst" . Ang Security Copilot ng Microsoft, na nabanggit kanina, ay nagpapakita nito: ito ay "dinisenyo upang tumulong sa trabaho ng isang security analyst sa halip na palitan ito," na tumutulong sa mga imbestigasyon at pag-uulat ng insidente ( Ang Microsoft Security Copilot ay isang bagong GPT-4 AI assistant para sa cybersecurity | The Verge ). Sa pagsasagawa, nangangahulugan ito na maaaring magpasok ang isang analyst ng hilaw na data – mga log ng firewall, isang timeline ng kaganapan, o isang paglalarawan ng insidente – at hilingin sa AI na suriin ito o ibuod ito. Ang copilot ay maaaring maglabas ng isang salaysay tulad ng, "Tila noong 2:35 AM, isang kahina-hinalang pag-login mula sa IP X ang nagtagumpay sa Server Y, na sinundan ng hindi pangkaraniwang paglilipat ng data, na nagpapahiwatig ng isang potensyal na paglabag sa server na iyon." Ang ganitong uri ng agarang kontekstwalisasyon ay napakahalaga kapag ang oras ay mahalaga.

Nakakatulong din ang mga AI copilot na mabawasan ang pasanin sa level-1 triage. Ayon sa datos ng industriya, ang isang security team ay maaaring gumugol ng 15 oras sa isang linggo sa pag-aayos lamang ng humigit-kumulang 22,000 alerto at mga maling positibo ( 6 na Gamit para sa Generative AI sa Cybersecurity [+ Mga Halimbawa] ). Gamit ang generative AI, marami sa mga alertong ito ay maaaring awtomatikong i-triage – maaaring balewalain ng AI ang mga malinaw na hindi mapanganib (na may ibinigay na pangangatwiran) at i-highlight ang mga tunay na nangangailangan ng atensyon, kung minsan ay nagmumungkahi pa nga ng prayoridad. Sa katunayan, ang lakas ng generative AI sa pag-unawa sa konteksto ay nangangahulugan na maaari nitong i-cross-correlate ang mga alerto na maaaring mukhang hindi nakakapinsala kung ihiwalay ngunit magkasamang nagpapahiwatig ng isang multi-stage na pag-atake. Binabawasan nito ang posibilidad na hindi makaligtaan ang isang pag-atake dahil sa "pagkapagod sa alerto."

Gumagamit din ang mga SOC analyst ng natural na wika kasama ng AI upang mapabilis ang pangangaso at mga imbestigasyon. Halimbawa, ang Purple AI "magtanong ng mga kumplikadong tanong tungkol sa pangangaso ng banta sa simpleng Ingles at makakuha ng mabilis at tumpak na mga sagot" ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity? 10 Mga Halimbawa sa Totoong Mundo ). Maaaring i-type ng isang analyst ang, "Mayroon bang anumang mga endpoint na nakipag-ugnayan sa domain na badguy123[.]com noong nakaraang buwan?" , at ang Purple AI ay maghahanap sa mga log upang tumugon. Nakakatipid ito sa analyst mula sa pagsusulat ng mga query o script sa database – ginagawa ito ng AI nang palihim. Nangangahulugan din ito na maaaring pangasiwaan ng mga junior analyst ang mga gawain na dating nangangailangan ng isang batikang inhinyero na may kasanayan sa mga wika ng query, na epektibong nagpapahusay sa kasanayan ng koponan sa pamamagitan ng tulong ng AI . Sa katunayan, iniulat ng mga analyst na ang generative AI guidance ay "nagpapalakas ng kanilang mga kasanayan at kahusayan" , dahil ang mga junior staff ay maaari na ngayong makakuha ng on-demand na suporta sa coding o mga tip sa pagsusuri mula sa AI, na binabawasan ang pag-asa sa palaging paghingi ng tulong sa mga senior team member ( 6 na Use Cases para sa Generative AI sa Cybersecurity [+ Mga Halimbawa] ).

Ang isa pang SOC optimization ay ang awtomatikong pagbubuod at dokumentasyon ng insidente . Pagkatapos maasikaso ang isang insidente, kailangang may magsulat ng ulat – isang gawaing nakakapagod para sa marami. Maaaring kunin ng Generative AI ang forensic data (mga system log, pagsusuri ng malware, timeline ng mga aksyon) at bumuo ng isang first-draft na ulat ng insidente. Binubuo ng IBM ang kakayahang ito sa QRadar upang sa "isang pag-click" ay makagawa ng buod ng isang insidente para sa iba't ibang stakeholder (mga ehekutibo, mga IT team, atbp.) ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity? 10 Halimbawa sa Totoong Mundo ). Hindi lamang nito nakakatipid ng oras kundi tinitiyak din na walang makakaligtaan sa ulat, dahil maaaring isama ng AI ang lahat ng mga kaugnay na detalye nang palagian. Gayundin, para sa pagsunod at pag-awdit, maaaring punan ng AI ang mga form o talahanayan ng ebidensya batay sa datos ng insidente.

Nakakahimok ang mga resulta sa totoong buhay. Ang mga unang gumamit ng AI-driven SOAR (security orchestration, automation, and response) ng Swimlane ay nag-ulat ng malalaking pagtaas sa produktibidad – halimbawa, nakita ng Global Data Systems ang kanilang SecOps team na namamahala ng mas malaking bilang ng mga kaso; sinabi ng isang direktor na "ang ginagawa ko ngayon kasama ang 7 analyst ay malamang na kukuha ng 20 miyembro ng kawani nang wala" ang AI-powered automation ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity ). Sa madaling salita, ang AI sa SOC ay maaaring magparami ng kapasidad . Sa iba't ibang industriya, ito man ay isang tech company na nakikitungo sa mga cloud security alert o isang manufacturing plant na nagmomonitor ng mga OT system, ang mga SOC team ay magkakaroon ng mas mabilis na pagtuklas at pagtugon, mas kaunting napalampas na insidente, at mas mahusay na operasyon sa pamamagitan ng pagyakap sa mga generative AI assistant. Ito ay tungkol sa pagtatrabaho nang mas matalino – na nagpapahintulot sa mga makina na pangasiwaan ang mga paulit-ulit at mabibigat na gawain upang mailapat ng mga tao ang kanilang intuwisyon at kadalubhasaan kung saan ito pinakamahalaga.

Pamamahala ng Kahinaan at Simulasyon ng Banta

Ang pagtukoy at pamamahala ng mga kahinaan – mga kahinaan sa software o mga sistema na maaaring samantalahin ng mga umaatake – ay isang pangunahing tungkulin ng cybersecurity. Pinahuhusay ng Generative AI ang pamamahala ng kahinaan sa pamamagitan ng pagpapabilis ng pagtuklas, pagtulong sa pagbibigay-priyoridad sa patch, at maging ang paggaya sa mga pag-atake sa mga kahinaang iyon upang mapabuti ang kahandaan. Sa esensya, tinutulungan ng AI ang mga organisasyon na mas mabilis na mahanap at ayusin ang mga butas sa kanilang baluti, at proaktibong sinusubok ang mga depensa bago gawin ito ng mga totoong umaatake.

Isang mahalagang aplikasyon ang paggamit ng generative AI para sa awtomatikong pagsusuri ng code at pagtuklas ng kahinaan . Ang malalaking codebase (lalo na ang mga legacy system) ay kadalasang nagtataglay ng mga depekto sa seguridad na hindi napapansin. Ang mga generative AI model ay maaaring sanayin sa mga secure coding practices at mga karaniwang bug pattern, pagkatapos ay ilalabas sa source code o mga compiled binary upang mahanap ang mga potensyal na kahinaan. Halimbawa, ang mga mananaliksik ng NVIDIA ay bumuo ng isang generative AI pipeline na maaaring mag-analisa ng mga legacy software container at tukuyin ang mga kahinaan "nang may mataas na katumpakan — hanggang 4× na mas mabilis kaysa sa mga ekspertong tao." ( 6 na Use Cases para sa Generative AI sa Cybersecurity [+ Mga Halimbawa] ). Mahalagang natutunan ng AI kung ano ang hitsura ng insecure code at nagawang i-scan ang mga dekada nang software upang i-flag ang mga mapanganib na function at library, na lubos na nagpapabilis sa karaniwang mabagal na proseso ng manual code auditing. Ang ganitong uri ng tool ay maaaring maging isang game-changer para sa mga industriya tulad ng pananalapi o gobyerno na umaasa sa malalaki at mas lumang codebase – ang AI ay tumutulong sa pag-modernize ng seguridad sa pamamagitan ng paghuhukay ng mga isyu na maaaring abutin ng ilang buwan o taon bago mahanap ng mga kawani (kung sakaling mangyari).

Nakakatulong din ang Generative AI sa mga daloy ng trabaho sa pamamahala ng kahinaan sa pamamagitan ng pagproseso ng mga resulta ng vulnerability scan at pagbibigay-priyoridad sa mga ito. Ang mga tool tulad ng ExposureAI ay gumagamit ng generative AI upang hayaan ang mga analyst na mag-query ng data ng kahinaan sa simpleng wika at makakuha ng mga agarang sagot ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity? 10 Halimbawa sa Totoong Mundo ). Maaaring "ibuod ng ExposureAI ang kumpletong landas ng pag-atake sa isang naratibo" para sa isang partikular na kritikal na kahinaan, na nagpapaliwanag kung paano ito maaaring iugnay ng isang attacker sa iba pang mga kahinaan upang makompromiso ang isang sistema. Nagrerekomenda pa nga ito ng mga aksyon upang malunasan at sinasagot ang mga follow-up na tanong tungkol sa panganib. Nangangahulugan ito na kapag inanunsyo ang isang bagong kritikal na CVE (Common Vulnerabilities and Exposures), maaaring tanungin ng isang analyst ang AI, "Apektado ba ang alinman sa ating mga server ng CVE na ito at ano ang pinakamasamang senaryo kung hindi tayo mag-patch?" at makatanggap ng isang malinaw na pagtatasa na kinuha mula sa sariling scan data ng organisasyon. Sa pamamagitan ng pag-contextualize ng mga kahinaan (hal. ang isang ito ay nakalantad sa internet at sa isang high-value server, kaya ito ang pangunahing prayoridad), tinutulungan ng generative AI ang mga team na mag-patch nang matalino gamit ang limitadong mga mapagkukunan.

Bukod sa paghahanap at pamamahala ng mga kilalang kahinaan, ang generative AI ay nakakatulong sa penetration testing at attack simulation – mahalagang pagtuklas ng mga hindi kilalang kahinaan o pagsubok sa mga kontrol sa seguridad. Ang mga generative adversarial network (GAN), isang uri ng generative AI, ay ginamit upang lumikha ng sintetikong data na ginagaya ang totoong trapiko sa network o pag-uugali ng user, na maaaring kabilang ang mga nakatagong pattern ng pag-atake. Isang pag-aaral noong 2023 ang nagmungkahi ng paggamit ng mga GAN upang makabuo ng makatotohanang zero-day attack traffic upang sanayin ang mga intrusion detection system ( 6 na Use Cases para sa Generative AI sa Cybersecurity [+ Mga Halimbawa] ). Sa pamamagitan ng pagpapakain sa mga IDS ng mga senaryo ng pag-atake na ginawa ng AI (na hindi nanganganib na gumamit ng aktwal na malware sa mga production network), maaaring sanayin ng mga organisasyon ang kanilang mga depensa upang makilala ang mga nobelang banta nang hindi naghihintay na tamaan sila sa katotohanan. Katulad nito, maaaring gayahin ng AI ang isang attacker na sumusubok sa isang sistema – halimbawa, awtomatikong sinusubukan ang iba't ibang mga diskarte sa exploit sa isang ligtas na kapaligiran upang makita kung mayroon mang magtagumpay. Nakakakita ng pangako ang US Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) dito: ang 2023 AI Cyber Challenge nito ay tahasang gumagamit ng generative AI (tulad ng malalaking modelo ng wika) upang "awtomatikong hanapin at ayusin ang mga kahinaan sa open-source software" bilang bahagi ng isang kompetisyon ( Nilalayon ng DARPA na Bumuo ng AI, Mga Aplikasyon sa Awtonomiya na Mapagkakatiwalaan ng mga Warfighter > US Department of Defense > Balita sa Department of Defense ). Binibigyang-diin ng inisyatibong ito na ang AI ay hindi lamang tumutulong upang ayusin ang mga kilalang butas; aktibo itong nagbubunyag ng mga bago at nagmumungkahi ng mga pag-aayos, isang gawaing tradisyonal na limitado sa mga bihasang (at magastos) na mananaliksik sa seguridad.

Maaari pang lumikha ang Generative AI ng matatalinong honeypot at digital twin para sa depensa. Bumubuo ang mga startup ng AI-driven decoy system na nakakakumbinsing ginagaya ang mga totoong server o device. Gaya ng paliwanag ng isang CEO, kayang "i-clone ng generative AI ang mga digital system para gayahin ang mga totoong server at akitin ang mga hacker" ( 6 na Gamit para sa Generative AI sa Cybersecurity [+ Mga Halimbawa] ). Ang mga AI-generated honeypot na ito ay kumikilos na parang totoong kapaligiran (halimbawa, isang pekeng IoT device na nagpapadala ng normal na telemetry) ngunit umiiral lamang para makaakit ng mga umaatake. Kapag tinarget ng isang umaatake ang decoy, mahalagang nilinlang sila ng AI para ibunyag ang kanilang mga pamamaraan, na maaaring pag-aralan at gamitin ng mga tagapagtanggol upang palakasin ang mga totoong sistema. Ang konseptong ito, na pinapagana ng generative modeling, ay nagbibigay ng isang paraan na nakatuon sa hinaharap upang baligtarin ang mga sitwasyon sa mga umaatake , gamit ang panlilinlang na pinahusay ng AI.

Sa iba't ibang industriya, ang mas mabilis at mas matalinong pamamahala ng kahinaan ay nangangahulugan ng mas kaunting mga paglabag. Halimbawa, sa IT sa pangangalagang pangkalusugan, maaaring mabilis na matukoy ng AI ang isang mahina at lumang library sa isang medikal na aparato at mag-udyok ng pag-aayos ng firmware bago pa man ito samantalahin ng sinumang umaatake. Sa pagbabangko, maaaring gayahin ng AI ang isang insider attack sa isang bagong aplikasyon upang matiyak na nananatiling ligtas ang data ng customer sa ilalim ng lahat ng mga senaryo. Samakatuwid, ang Generative AI ay gumaganap bilang parehong mikroskopyo at isang stress-tester para sa seguridad ng mga organisasyon: nililiwanagan nito ang mga nakatagong kapintasan at pressure system sa mga malikhaing paraan upang matiyak ang katatagan.

Pagbuo ng Secure Code at Pag-develop ng Software

Ang mga talento ng Generative AI ay hindi limitado sa pagtukoy ng mga pag-atake – umaabot din ito sa paglikha ng mas ligtas na mga sistema mula sa simula . Sa pagbuo ng software, ang mga AI code generator (tulad ng GitHub Copilot, OpenAI Codex, atbp.) ay makakatulong sa mga developer na mas mabilis na magsulat ng code sa pamamagitan ng pagmumungkahi ng mga snippet ng code o kahit na buong mga function. Ang anggulo ng cybersecurity ay ang pagtiyak na ang mga piraso ng code na iminungkahi ng AI ay ligtas at gumagamit ng AI upang mapabuti ang mga kasanayan sa coding.

Sa isang banda, ang generative AI ay maaaring magsilbing coding assistant na nagsasama ng mga pinakamahusay na kasanayan sa seguridad . Maaaring i-prompt ng mga developer ang isang AI tool, "Bumuo ng function sa pag-reset ng password sa Python," at mainam na makuha muli ang code na hindi lamang gumagana kundi sumusunod din sa mga secure na alituntunin (hal. wastong pagpapatunay ng input, pag-log, paghawak ng error nang walang pagtagas ng impormasyon, atbp.). Ang ganitong assistant, na sinanay sa malawak na mga halimbawa ng secure code, ay makakatulong na mabawasan ang mga error ng tao na humahantong sa mga kahinaan. Halimbawa, kung nakalimutan ng isang developer na i-sanitize ang input ng user (na magbubukas ng pinto sa SQL injection o mga katulad na isyu), maaaring isama iyon ng isang AI bilang default o bigyan sila ng babala. Ang ilang AI coding tool ay pinipino na ngayon gamit ang data na nakatuon sa seguridad upang magsilbi sa eksaktong layuning ito – mahalagang, ipares ng AI ang programming sa isang konsensya sa seguridad .

Gayunpaman, may kabaligtaran: ang generative AI ay madaling makapagdulot ng mga kahinaan kung hindi maayos na mapamamahalaan. Gaya ng nabanggit ng eksperto sa seguridad ng Sophos na si Ben Verschaeren, ang paggamit ng generative AI para sa coding ay "ayos para sa maikli at napapatunayang code, ngunit mapanganib kapag ang hindi nasuring code ay isinama" sa mga sistema ng produksyon. Ang panganib ay ang isang AI ay maaaring makagawa ng lohikal na tamang code na hindi ligtas sa mga paraang maaaring hindi mapansin ng isang hindi eksperto. Bukod dito, ang mga malisyosong aktor ay maaaring sadyang makaimpluwensya sa mga pampublikong modelo ng AI sa pamamagitan ng paglalagay sa mga ito ng mga mahinang pattern ng code (isang uri ng pagkalason sa data) upang ang AI ay magmungkahi ng hindi ligtas na code. Karamihan sa mga developer ay hindi mga eksperto sa seguridad , kaya kung ang isang AI ay magmumungkahi ng isang maginhawang solusyon, maaari nila itong gamitin nang walang taros, nang hindi namamalayan na mayroon itong depekto ( 6 na Kaso ng Paggamit para sa Generative AI sa Cybersecurity [+ Mga Halimbawa] ). Totoo ang pag-aalalang ito – sa katunayan, mayroong isang listahan ng OWASP Top 10 ngayon para sa mga LLM (malalaking modelo ng wika) na nagbabalangkas sa mga karaniwang panganib tulad nito sa paggamit ng AI para sa coding.

Upang matugunan ang mga isyung ito, iminumungkahi ng mga eksperto na "labanan ang generative AI gamit ang generative AI" sa larangan ng coding. Sa pagsasagawa, nangangahulugan ito ng paggamit ng AI upang suriin at subukan ang code na isinulat ng ibang AI (o mga tao). Ang isang AI ay maaaring mag-scan sa mga bagong code commit nang mas mabilis kaysa sa isang human code reviewer at markahan ang mga potensyal na kahinaan o mga isyu sa lohika. Nakikita na natin ang mga umuusbong na tool na isinasama sa lifecycle ng software development: isinusulat ang code (marahil sa tulong ng AI), pagkatapos ay sinusuri ito ng isang generative model na sinanay sa mga prinsipyo ng secure code at bumubuo ng isang ulat ng anumang mga alalahanin (halimbawa, paggamit ng mga hindi na ginagamit na function, nawawalang mga pagsusuri sa authentication, atbp.). Ang pananaliksik ng NVIDIA, na nabanggit kanina, na nakamit ang 4× na mas mabilis na pagtuklas ng kahinaan sa code ay isang halimbawa ng paggamit ng AI para sa pagsusuri ng secure code ( 6 na Use Cases para sa Generative AI sa Cybersecurity [+ Mga Halimbawa] ).

Bukod pa rito, makakatulong ang generative AI sa paglikha ng mga secure na configuration at script . Halimbawa, kung kailangang mag-deploy ang isang kumpanya ng secure na cloud infrastructure, maaaring hilingin ng isang engineer sa isang AI na bumuo ng mga configuration script (Infrastructure as Code) na may mga kontrol sa seguridad (tulad ng wastong network segmentation, mga least privilege IAM roles) na naka-embed. Ang AI, na sinanay sa libu-libong ganitong configuration, ay maaaring makagawa ng baseline na pagkatapos ay i-fine-tune ng engineer. Pinapabilis nito ang secure na pag-setup ng mga system at binabawasan ang mga error sa misconfiguration – isang karaniwang pinagmumulan ng mga insidente sa seguridad sa cloud.

Ginagamit din ng ilang organisasyon ang generative AI upang mapanatili ang isang knowledge base ng mga secure coding pattern. Kung hindi sigurado ang isang developer kung paano ligtas na ipatupad ang isang partikular na feature, maaari silang mag-query sa isang internal AI na natuto mula sa mga nakaraang proyekto at alituntunin sa seguridad ng kumpanya. Maaaring magbalik ang AI ng isang inirerekomendang diskarte o kahit na code snippet na naaayon sa parehong mga kinakailangan sa paggana at mga pamantayan sa seguridad ng kumpanya. Ang diskarteng ito ay ginamit ng mga tool tulad ng Questionnaire Automation ng Secureframe , na kumukuha ng mga sagot mula sa mga patakaran ng isang kumpanya at mga nakaraang solusyon upang matiyak ang pare-pareho at tumpak na mga tugon (mahalagang bumubuo ng mga secure na dokumentasyon) ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity? 10 Mga Halimbawa sa Totoong Mundo ). Ang konsepto ay isinasalin sa coding: isang AI na "naaalala" kung paano mo ligtas na ipinatupad ang isang bagay dati at ginagabayan ka na gawin itong muli sa ganoong paraan.

Sa buod, ang generative AI ay nakakaimpluwensya sa pagbuo ng software sa pamamagitan ng paggawa ng mas madaling ma-access na tulong sa secure coding . Ang mga industriyang bumubuo ng maraming custom na software – teknolohiya, pananalapi, depensa, atbp. – ay makikinabang sa pagkakaroon ng mga AI copilot na hindi lamang nagpapabilis sa coding kundi kumikilos din bilang isang laging mapagbantay na tagasuri ng seguridad. Kapag maayos na pinamamahalaan, ang mga AI tool na ito ay maaaring mabawasan ang pagpapakilala ng mga bagong kahinaan at matulungan ang mga development team na sumunod sa mga pinakamahusay na kasanayan, kahit na ang team ay walang kasamang eksperto sa seguridad sa bawat hakbang. Ang resulta ay software na mas matatag laban sa mga pag-atake mula sa unang araw.

Suporta sa Pagtugon sa Insidente

Kapag may nangyaring insidente sa cybersecurity – maging ito man ay pagsiklab ng malware, paglabag sa datos, o pagkaantala ng sistema dahil sa isang pag-atake – mahalaga ang oras. Ang generative AI ay lalong ginagamit upang suportahan ang mga incident response (IR) team sa mas mabilis na pagpigil at pag-aayos ng mga insidente at sa mas maraming impormasyong magagamit. Ang ideya ay maaaring pasanin ng AI ang ilan sa pasanin sa pagsisiyasat at dokumentasyon sa panahon ng isang insidente, at maaari pa ngang magmungkahi o mag-automate ng ilang mga aksyon sa pagtugon.

Isang mahalagang papel ng AI sa IR ay ang real-time na pagsusuri at pagbubuod ng insidente . Sa gitna ng isang insidente, maaaring kailanganin ng mga tagatugon ang mga sagot sa mga tanong tulad ng "Paano nakapasok ang umaatake?" , "Aling mga sistema ang apektado?" , at "Anong data ang maaaring nakompromiso?" . Maaaring suriin ng Generative AI ang mga log, alerto, at forensic data mula sa mga apektadong sistema at mabilis na magbigay ng mga insight. Halimbawa, pinapayagan ng Microsoft Security Copilot ang isang incident responder na maglagay ng iba't ibang ebidensya (mga file, URL, event log) at humingi ng timeline o buod (Ang Microsoft Security Copilot ay isang bagong GPT-4 AI assistant para sa cybersecurity | The Verge ). Maaaring tumugon ang AI ng: "Ang paglabag ay malamang na nagsimula sa isang phishing email sa user na si JohnDoe noong 10:53 GMT na naglalaman ng malware X. Kapag naisagawa na, ang malware ay lumikha ng backdoor na ginamit pagkalipas ng dalawang araw upang lumipat sa finance server, kung saan ito nangongolekta ng data." Ang pagkakaroon ng magkakaugnay na larawang ito sa loob ng ilang minuto sa halip na oras ay nagbibigay-daan sa team na gumawa ng matalinong mga desisyon (tulad ng kung aling mga sistema ang ihihiwalay) nang mas mabilis.

Maaari ring magmungkahi ang Generative AI ng mga aksyon sa pagpigil at remediation . Halimbawa, kung ang isang endpoint ay nahawaan ng ransomware, maaaring bumuo ang isang AI tool ng isang script o hanay ng mga tagubilin upang ihiwalay ang makinang iyon, i-disable ang ilang partikular na account, at harangan ang mga kilalang malisyosong IP sa firewall – mahalagang isang playbook execution. Binanggit ng Palo Alto Networks na ang generative AI ay may kakayahang "bumuo ng mga naaangkop na aksyon o script batay sa uri ng insidente" , na nag-a-automate sa mga unang hakbang ng tugon ( Ano ang Generative AI sa Cybersecurity? - Palo Alto Networks ). Sa isang senaryo kung saan ang security team ay nalulula (halimbawa, isang malawakang pag-atake sa daan-daang device), maaaring direktang isagawa ng AI ang ilan sa mga aksyong ito sa ilalim ng mga paunang naaprubahang kondisyon, na kumikilos tulad ng isang junior responder na walang pagod na nagtatrabaho. Halimbawa, maaaring awtomatikong i-reset ng isang AI agent ang mga kredensyal na itinuturing nitong nakompromiso o i-quarantine ang mga host na nagpapakita ng malisyosong aktibidad na tumutugma sa profile ng insidente.

Sa panahon ng pagtugon sa insidente, mahalaga ang komunikasyon – kapwa sa loob ng pangkat at sa mga stakeholder. Makakatulong ang generative AI sa pamamagitan ng pagbalangkas ng mga ulat o brief ng pag-update ng insidente nang mabilisan . Sa halip na ihinto ng isang engineer ang kanilang pag-troubleshoot para magsulat ng email update, maaari nilang hilingin sa AI, "Ibuod kung ano ang nangyari sa insidenteng ito sa ngayon upang ipaalam sa mga ehekutibo." Ang AI, matapos makuha ang datos ng insidente, ay maaaring makagawa ng isang maigsi na buod: "Hanggang alas-3 ng hapon, ang mga umaatake ay naka-access na ng 2 user account at 5 server. Kasama sa mga apektadong datos ang mga talaan ng kliyente sa database X. Mga hakbang sa pagpigil: Ang pag-access sa VPN para sa mga nakompromisong account ay binawi na at ang mga server ay ihiwalay. Mga susunod na hakbang: pag-scan para sa anumang mekanismo ng persistence." Pagkatapos ay mabilis na mabe-verify o mai-adjust ito ng responder at maipadala ito, tinitiyak na ang mga stakeholder ay pinapanatiling updated sa pamamagitan ng tumpak at napapanahong impormasyon.

Kapag humupa na ang mga problema, karaniwang may detalyadong ulat ng insidente na dapat ihanda at mga aral na dapat tipunin. Isa pa itong aspeto kung saan mas mahusay ang suporta ng AI. Maaari nitong suriin ang lahat ng datos ng insidente at bumuo ng ulat pagkatapos ng insidente na sumasaklaw sa ugat ng sanhi, kronolohiya, epekto, at mga rekomendasyon. Halimbawa, isinasama ng IBM ang generative AI upang lumikha ng "mga simpleng buod ng mga kaso at insidente sa seguridad na maaaring ibahagi sa mga stakeholder" sa pamamagitan lamang ng pagpindot ng isang buton ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity? 10 Halimbawa sa Totoong Mundo ). Sa pamamagitan ng pagpapadali ng pag-uulat pagkatapos ng aksyon, mas mabilis na maipapatupad ng mga organisasyon ang mga pagpapabuti at magkakaroon din ng mas mahusay na dokumentasyon para sa mga layunin ng pagsunod.

Isang makabagong gamit na nakatuon sa hinaharap ay ang mga simulation ng insidente na pinapagana ng AI . Katulad ng kung paano maaaring magsagawa ng fire drill, ang ilang mga kumpanya ay gumagamit ng generative AI upang magsagawa ng mga senaryo ng insidente na "paano kung". Maaaring gayahin ng AI kung paano maaaring kumalat ang isang ransomware batay sa layout ng network, o kung paano maaaring mag-exfiltrate ng data ang isang insider, at pagkatapos ay suriin ang bisa ng mga kasalukuyang plano sa pagtugon. Nakakatulong ito sa mga koponan na maghanda at pinuhin ang mga playbook bago mangyari ang isang totoong insidente. Parang pagkakaroon ng isang patuloy na nagpapabuting tagapayo sa pagtugon sa insidente na patuloy na sumusubok sa iyong kahandaan.

Sa mga industriyang may malaking pusta tulad ng pananalapi o pangangalagang pangkalusugan, kung saan ang downtime o pagkawala ng data mula sa mga insidente ay lubhang magastos, ang mga kakayahan sa IR na ito na pinapagana ng AI ay lubhang kaakit-akit. Ang isang ospital na nakakaranas ng insidente sa cyber ay hindi kayang tiisin ang matagal na pagkawala ng sistema – ang isang AI na mabilis na tumutulong sa pagpigil ay maaaring literal na nakapagliligtas ng buhay. Gayundin, maaaring gamitin ng isang institusyong pinansyal ang AI upang pangasiwaan ang unang triage ng isang pinaghihinalaang panghihimasok sa pandaraya sa ganap na 3 AM, upang sa oras na ang mga taong naka-online ay online na, maraming gawaing-batayan (pag-log off sa mga apektadong account, pagharang sa mga transaksyon, atbp.) ang tapos na. Sa pamamagitan ng pagpapahusay sa mga incident response team gamit ang generative AI , maaaring mabawasan nang malaki ng mga organisasyon ang mga oras ng pagtugon at mapabuti ang pagiging masinsinan ng kanilang paghawak, na sa huli ay mababawasan ang pinsala mula sa mga insidente sa cyber.

Pagsusuri sa Pag-uugali at Pagtuklas ng Anomalya

Maraming cyber attack ang maaaring mahuli sa pamamagitan ng pagpansin kapag may lumihis sa "normal" na pag-uugali – maging ito man ay isang user account na nagda-download ng hindi pangkaraniwang dami ng data o isang network device na biglang nakikipag-ugnayan sa isang hindi pamilyar na host. Nag-aalok ang Generative AI ng mga advanced na pamamaraan para sa behavioral analysis at anomaly detection , pag-aaral ng mga normal na pattern ng mga user at system at pagkatapos ay pag-flag kapag may lumalabas na mali.

Ang tradisyonal na pagtukoy ng anomalya ay kadalasang gumagamit ng mga statistical threshold o simpleng machine learning sa mga partikular na sukatan (mga pagtaas ng paggamit ng CPU, pag-login sa mga kakaibang oras, atbp.). Mas mapalawak pa ito ng Generative AI sa pamamagitan ng paglikha ng mas detalyadong mga profile ng pag-uugali. Halimbawa, maaaring masuri ng isang modelo ng AI ang mga pag-login, mga pattern ng pag-access sa file, at mga gawi sa email ng isang empleyado sa paglipas ng panahon at bumuo ng isang multidimensional na pag-unawa sa "normal" ng user na iyon. Kung ang account na iyon ay gumawa ng isang bagay na lubhang lampas sa karaniwan nito (tulad ng pag-log in mula sa isang bagong bansa at pag-access sa isang koleksyon ng mga HR file sa hatinggabi), matutukoy ng AI ang isang paglihis hindi lamang sa isang sukatan kundi bilang isang buong pattern ng pag-uugali na hindi akma sa profile ng user. Sa mga teknikal na termino, ang mga generative model (tulad ng mga autoencoder o sequence model) ay maaaring magmodelo kung ano ang hitsura ng "normal" at pagkatapos ay bumuo ng isang inaasahang saklaw ng pag-uugali. Kapag ang realidad ay nasa labas ng saklaw na iyon, ito ay minarkahan bilang isang anomalya ( Ano ang Generative AI sa Cybersecurity? - Palo Alto Networks ).

Isang praktikal na implementasyon ay sa pagsubaybay sa trapiko sa network . Ayon sa isang survey noong 2024, 54% ng mga organisasyon sa US ang nagbanggit ng pagsubaybay sa trapiko sa network bilang isang nangungunang gamit para sa AI sa cybersecurity ( Hilagang Amerika: nangungunang mga gamit ng AI sa cybersecurity sa buong mundo 2024 ). Matututuhan ng Generative AI ang mga normal na pattern ng komunikasyon ng network ng isang enterprise – kung aling mga server ang karaniwang nakikipag-usap sa isa't isa, kung anong dami ng data ang gumagalaw sa oras ng negosyo kumpara sa magdamag, atbp. Kung ang isang attacker ay magsisimulang mag-exfiltrate ng data mula sa isang server, kahit na mabagal upang maiwasan ang pagtuklas, maaaring mapansin ng isang AI-based system na "Ang Server A ay hindi kailanman nagpapadala ng 500MB ng data sa ganap na 2 AM sa isang external IP" at magtataas ng alerto. Dahil ang AI ay hindi lamang gumagamit ng mga static rule kundi isang umuusbong na modelo ng pag-uugali ng network, maaari nitong mahuli ang mga banayad na anomalya na maaaring makaligtaan o magkamaling ma-flag ng mga static rule (tulad ng "alerto kung ang data ay > X MB"). Ang adaptive na katangiang ito ang dahilan kung bakit mabisa ang pagtuklas ng anomalya na hinimok ng AI sa mga kapaligiran tulad ng mga network ng transaksyon sa pagbabangko, imprastraktura ng cloud, o mga fleet ng IoT device, kung saan ang pagtukoy ng mga nakapirming panuntunan para sa normal vs abnormal ay lubhang kumplikado.

Nakakatulong din ang Generative AI sa user behavior analytics (UBA) , na mahalaga sa pagtukoy ng mga banta sa loob o mga nakompromisong account. Sa pamamagitan ng pagbuo ng baseline ng bawat user o entity, matutukoy ng AI ang mga bagay tulad ng maling paggamit ng kredensyal. Halimbawa, kung biglang magsimulang mag-query si Bob mula sa accounting sa database ng customer (isang bagay na hindi niya nagagawa noon), mamarkahan ito ng AI model para sa pag-uugali ni Bob bilang hindi pangkaraniwan. Maaaring hindi ito malware – maaaring ito ay isang kaso ng pagnanakaw at paggamit ng mga kredensyal ni Bob ng isang attacker, o pagsisiyasat ni Bob kung saan hindi niya dapat gamitin. Alinman dito, makakakuha ng babala ang security team para mag-imbestiga. Ang ganitong mga AI-driven na UBA system ay umiiral sa iba't ibang mga produkto ng seguridad, at ang mga generative modeling techniques ay nagpapataas ng kanilang katumpakan at binabawasan ang mga maling alarma sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa konteksto (maaaring si Bob ay nasa isang espesyal na proyekto, atbp., na kung minsan ay maaaring mahinuha ng AI mula sa iba pang data).

Sa larangan ng pamamahala ng pagkakakilanlan at pag-access, ang pagtukoy ng deepfake ay isang lumalaking pangangailangan – ang generative AI ay maaaring lumikha ng mga sintetikong boses at video na nanloloko sa biometric security. Kapansin-pansin, ang generative AI ay maaari ring makatulong sa pagtukoy ng mga deepfake na ito sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga banayad na artifact sa audio o video na mahirap mapansin ng mga tao. Nakakita tayo ng isang halimbawa sa Accenture, na gumamit ng generative AI upang gayahin ang hindi mabilang na mga ekspresyon ng mukha at mga kondisyon upang sanayin ang kanilang mga biometric system upang makilala ang mga totoong gumagamit mula sa mga deepfake na binuo ng AI. Sa loob ng limang taon, ang pamamaraang ito ay nakatulong sa Accenture na alisin ang mga password para sa 90% ng mga sistema nito (lumilipat sa biometrics at iba pang mga salik) at mabawasan ang mga pag-atake ng 60% ( 6 na Kaso ng Paggamit para sa Generative AI sa Cybersecurity [+ Mga Halimbawa] ). Sa esensya, gumamit sila ng generative AI upang palakasin ang biometric authentication, na ginagawa itong matatag laban sa mga generative attack (isang magandang ilustrasyon ng AI na lumalaban sa AI). Ang ganitong uri ng behavioral modeling – sa kasong ito, kinikilala ang pagkakaiba sa pagitan ng isang buhay na mukha ng tao kumpara sa isang na-synthesize ng AI – ay mahalaga dahil mas umaasa tayo sa AI sa authentication.

Ang pagtuklas ng anomalya na pinapagana ng generative AI ay naaangkop sa iba't ibang industriya: sa pangangalagang pangkalusugan, pagsubaybay sa pag-uugali ng mga medikal na aparato para sa mga senyales ng pag-hack; sa pananalapi, pagsubaybay sa mga sistema ng pangangalakal para sa mga iregular na pattern na maaaring magpahiwatig ng pandaraya o algorithmic manipulation; sa enerhiya/utilities, pagmamasid sa mga signal ng control system para sa mga senyales ng panghihimasok. Ang kombinasyon ng lawak (pagtingin sa lahat ng aspeto ng pag-uugali) at lalim (pag-unawa sa mga kumplikadong pattern) na ibinibigay ng generative AI ay ginagawa itong isang makapangyarihang kasangkapan para sa pagtukoy ng mga indikasyon ng isang cyber incident na parang karayom sa loob ng dayami. Habang ang mga banta ay nagiging mas palihim, nagtatago sa mga normal na operasyon, ang kakayahang ito na tumpak na makilala ang "normal" at sumigaw kapag may lumihis ay nagiging mahalaga. Samakatuwid, ang Generative AI ay nagsisilbing isang walang kapagurang bantay, palaging natututo at ina-update ang kahulugan nito ng normalidad upang makasabay sa mga pagbabago sa kapaligiran, at nag-aalerto sa mga security team tungkol sa mga anomalya na nararapat na masusing suriin.

Mga Oportunidad at Benepisyo ng Generative AI sa Cybersecurity

Ang aplikasyon ng generative AI sa cybersecurity ay nagdudulot ng maraming oportunidad at benepisyo para sa mga organisasyong handang gamitin ang mga kagamitang ito. Sa ibaba, ibubuod namin ang mga pangunahing bentahe na ginagawang isang nakakahimok na karagdagan ang generative AI sa mga programa ng cybersecurity:

Mas Mabilis na Pagtuklas at Pagtugon sa Banta: Ang mga generative AI system ay kayang suriin ang napakaraming datos sa totoong oras at mas mabilis na matukoy ang mga banta kaysa sa manu-manong pagsusuri ng tao. Ang bentahe ng bilis na ito ay nangangahulugan ng mas maagang pagtukoy ng mga pag-atake at mas mabilis na pagkontrol sa insidente. Sa pagsasagawa, ang pagsubaybay sa seguridad na pinapagana ng AI ay maaaring mahuli ang mga banta na mas matagal na makakaugnay sa mga tao. Sa pamamagitan ng agarang pagtugon sa mga insidente (o kahit na awtomatikong pagsasagawa ng mga paunang tugon), maaaring lubos na mabawasan ng mga organisasyon ang oras ng pagtigil ng mga umaatake sa kanilang mga network, na nagpapaliit sa pinsala.
Pinahusay na Katumpakan at Saklaw ng Banta: Dahil patuloy silang natututo mula sa mga bagong datos, ang mga generative model ay maaaring umangkop sa mga umuusbong na banta at makahuli ng mas banayad na mga senyales ng malisyosong aktibidad. Ito ay humahantong sa pinahusay na katumpakan ng pagtuklas (mas kaunting mga maling negatibo at maling positibo) kumpara sa mga static na panuntunan. Halimbawa, ang isang AI na natutunan ang mga katangian ng isang phishing email o pag-uugali ng malware ay maaaring matukoy ang mga variant na hindi pa nakikita noon. Ang resulta ay isang mas malawak na saklaw ng mga uri ng banta – kabilang ang mga nobelang pag-atake – na nagpapalakas sa pangkalahatang postura ng seguridad. Ang mga security team ay nakakakuha rin ng detalyadong mga pananaw mula sa pagsusuri ng AI (hal. mga paliwanag ng pag-uugali ng malware), na nagbibigay-daan sa mas tumpak at naka-target na mga depensa ( Ano ang Generative AI sa Cybersecurity? - Palo Alto Networks ).
Awtomasyon ng mga Paulit-ulit na Gawain: Ang Generative AI ay mahusay sa pag-automate ng mga nakagawian at matrabahong gawain sa seguridad – mula sa pagsusuri ng mga log at pag-compile ng mga ulat hanggang sa pagsulat ng mga incident response script. Binabawasan ng automation na ito ang pasanin ng mga human analyst , na nagbibigay-daan sa kanila na tumuon sa mataas na antas ng estratehiya at kumplikadong paggawa ng desisyon ( Ano ang Generative AI sa Cybersecurity? - Palo Alto Networks ). Ang mga makamundo ngunit mahahalagang gawain tulad ng vulnerability scanning, configuration auditing, user activity analysis, at compliance reporting ay maaaring hawakan (o kahit man lang unang i-draft) ng AI. Sa pamamagitan ng paghawak sa mga gawaing ito sa bilis ng makina, hindi lamang pinapabuti ng AI ang kahusayan kundi binabawasan din ang human error (isang mahalagang salik sa mga paglabag).
Proactive Defense at Simulation: Ang Generative AI ay nagbibigay-daan sa mga organisasyon na lumipat mula sa reactive patungo sa proactive security. Sa pamamagitan ng mga pamamaraan tulad ng attack simulation, synthetic data generation, at scenario-based training, maaaring mahulaan at maghanda ang mga tagapagtanggol para sa mga banta bago pa man ito mangyari sa totoong mundo. Maaaring gayahin ng mga security team ang mga cyberattack (mga phishing campaign, malware outbreak, DDoS, atbp.) sa mga ligtas na kapaligiran upang masubukan ang kanilang mga tugon at mapalakas ang anumang mga kahinaan. Ang patuloy na pagsasanay na ito, na kadalasang imposibleng gawin nang lubusan sa pamamagitan lamang ng pagsisikap ng tao, ay nagpapanatili sa mga depensa na matalas at napapanahon. Ito ay katulad ng isang cyber "fire drill" – maaaring maghagis ang AI ng maraming hipotetikal na banta sa iyong mga depensa upang makapagsanay ka at mapabuti.
Pagpapalawak ng Kadalubhasaan ng Tao (AI bilang Isang Force Multiplier): Ang Generative AI ay gumaganap bilang isang walang kapagurang junior analyst, tagapayo, at katulong na pinagsama. Maaari itong magbigay sa mga miyembro ng koponan na may mas kaunting karanasan ng gabay at mga rekomendasyon na karaniwang inaasahan mula sa mga batikang eksperto, na epektibong nagpapalawak ng kadalubhasaan sa buong koponan ( 6 na Gamit para sa Generative AI sa Cybersecurity [+ Mga Halimbawa] ). Ito ay lalong mahalaga dahil sa kakulangan ng talento sa cybersecurity – ang AI ay tumutulong sa mas maliliit na koponan na gumawa ng higit pa gamit ang mas kaunti. Ang mga batikang analyst, sa kabilang banda, ay nakikinabang mula sa AI na humahawak ng mga simpleng gawain at nagpapakita ng mga hindi halatang insight, na maaari nilang patunayan at aksyonan. Ang pangkalahatang resulta ay isang security team na mas produktibo at may kakayahan, kung saan pinapalakas ng AI ang epekto ng bawat miyembro ng tao ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity ).
Pinahusay na Suporta sa Desisyon at Pag-uulat: Sa pamamagitan ng pagsasalin ng teknikal na datos sa mga insight sa natural na wika, pinapabuti ng generative AI ang komunikasyon at paggawa ng desisyon. Mas malinaw na nakikita ng mga lider ng seguridad ang mga isyu sa pamamagitan ng mga buod na binuo ng AI at makakagawa ng matalinong mga desisyong estratehiko nang hindi kinakailangang suriin ang hilaw na datos. Gayundin, ang cross-functional na komunikasyon (sa mga ehekutibo, mga opisyal ng pagsunod, atbp.) ay napapabuti kapag ang AI ay naghahanda ng mga madaling maunawaang ulat ng postura at mga insidente sa seguridad ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity? 10 Halimbawa sa Totoong Mundo ). Hindi lamang ito nagtatatag ng tiwala at pagkakahanay sa mga bagay na may kinalaman sa seguridad sa antas ng pamumuno kundi nakakatulong din ito na bigyang-katwiran ang mga pamumuhunan at pagbabago sa pamamagitan ng malinaw na pagpapahayag ng mga panganib at mga puwang na natuklasan ng AI.

Sa pagsasama-sama, ang mga benepisyong ito ay nangangahulugan na ang mga organisasyong gumagamit ng generative AI sa cybersecurity ay maaaring makamit ang isang mas matibay na postura sa seguridad na may potensyal na mas mababang gastos sa pagpapatakbo. Maaari silang tumugon sa mga banta na dating napakalaki, matakpan ang mga kakulangan na hindi sinusubaybayan, at patuloy na mapabuti sa pamamagitan ng mga feedback loop na hinimok ng AI. Sa huli, ang generative AI ay nag-aalok ng pagkakataong mauna sa mga kalaban sa pamamagitan ng pagtutugma ng bilis, laki, at sopistikasyon ng mga modernong pag-atake na may pantay na sopistikadong mga depensa. Gaya ng natuklasan sa isang survey, mahigit kalahati ng mga lider ng negosyo at cyber ang umaasa sa mas mabilis na pagtuklas ng banta at mas mataas na katumpakan sa pamamagitan ng paggamit ng generative AI ( [PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | World Economic Forum ) ( Generative AI in Cybersecurity: A Comprehensive Review of LLM ... ) – isang patunay sa optimismo sa mga benepisyo ng mga teknolohiyang ito.

Mga Panganib at Hamon ng Paggamit ng Generative AI sa Cybersecurity

Bagama't malaki ang mga oportunidad, mahalagang lapitan ang generative AI sa cybersecurity nang bukas ang mga mata sa mga panganib at hamong kaakibat nito. Ang walang taros na pagtitiwala sa AI o maling paggamit nito ay maaaring magdulot ng mga bagong kahinaan. Sa ibaba, binabalangkas namin ang mga pangunahing alalahanin at patibong, kasama ang konteksto para sa bawat isa:

Paggamit ng mga Cybercriminal sa Adversarial: Ang parehong mga kakayahang generative na tumutulong sa mga tagapagtanggol ay maaaring magbigay-kapangyarihan sa mga umaatake. Gumagamit na ang mga threat actor ng generative AI upang lumikha ng mas nakakakumbinsing mga phishing email, lumikha ng mga pekeng persona at deepfake na video para sa social engineering, bumuo ng polymorphic malware na patuloy na nagbabago upang maiwasan ang pagtuklas, at maging i-automate ang mga aspeto ng pag-hack ( Ano ang Generative AI sa Cybersecurity? - Palo Alto Networks ). Halos kalahati (46%) ng mga pinuno ng cybersecurity ang nag-aalala na ang generative AI ay hahantong sa mas advanced na mga adversarial attack ( Generative AI Security: Trends, Threats & Mitigation Strategies ). Ang "AI arms race" na ito ay nangangahulugan na habang ginagamit ng mga tagapagtanggol ang AI, hindi nalalayo ang mga umaatake (sa katunayan, maaaring mauna sila sa ilang mga lugar, gamit ang mga unregulated AI tool). Ang mga organisasyon ay dapat maging handa para sa mga banta na pinahusay ng AI na mas madalas, sopistikado, at mahirap masubaybayan.
Mga Halusinasyon at Kawalang-Katumpakan ng AI: Ang mga modelo ng Generative AI ay maaaring makagawa ng mga output na kapani-paniwala ngunit hindi tama o nakaliligaw – isang penomenong kilala bilang hallucination. Sa konteksto ng seguridad, maaaring suriin ng isang AI ang isang insidente at maling maghinuha na ang isang partikular na kahinaan ang sanhi, o maaari itong makabuo ng isang depektibong script ng remediation na hindi nakakapigil sa isang pag-atake. Ang mga pagkakamaling ito ay maaaring mapanganib kung kukunin sa totoong halaga. Gaya ng babala ng NTT Data, "ang generative AI ay maaaring kapani-paniwalang maglabas ng hindi totoong nilalaman, at ang penomenong ito ay tinatawag na mga halusinasyon… sa kasalukuyan ay mahirap itong ganap na alisin" ( Mga Panganib sa Seguridad ng Generative AI at Mga Countermeasure, at ang Epekto Nito sa Cybersecurity | NTT DATA Group ). Ang labis na pag-asa sa AI nang walang beripikasyon ay maaaring humantong sa mga maling pagsisikap o isang maling pakiramdam ng seguridad. Halimbawa, maaaring maling i-flag ng isang AI ang isang kritikal na sistema bilang ligtas kapag hindi naman, o sa kabaligtaran, magdulot ng takot sa pamamagitan ng "pagtuklas" ng isang paglabag na hindi nangyari. Ang mahigpit na pagpapatunay ng mga output ng AI at pagkakaroon ng mga tao na naka-loop para sa mga kritikal na desisyon ay mahalaga upang mabawasan ang panganib na ito.
Mga Maling Positibo at Negatibo: Kaugnay ng mga halusinasyon, kung ang isang modelo ng AI ay hindi mahusay na sinanay o na-configure, maaari nitong labis na iulat ang hindi kanais-nais na aktibidad bilang malisyoso (mga maling positibo) o, mas malala pa, hindi mapansin ang mga totoong banta (mga maling negatibo) ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity ). Ang labis na mga maling alerto ay maaaring makapigil sa mga security team at humantong sa pagkapagod ng alerto (na magpapawalang-bisa sa mismong kahusayan na ipinangako ng AI), habang ang mga hindi natukoy na pagtuklas ay nag-iiwan sa organisasyon na nalalantad. Ang pag-tune ng mga generative model para sa tamang balanse ay isang hamon. Ang bawat kapaligiran ay natatangi, at ang isang AI ay maaaring hindi agad gumana nang mahusay nang out-of-the-box. Ang patuloy na pagkatuto ay isang tabak na may dalawang talim din – kung ang AI ay natututo mula sa feedback na hindi pantay o mula sa isang kapaligirang nagbabago, ang katumpakan nito ay maaaring magbago. Dapat subaybayan ng mga security team ang pagganap ng AI at ayusin ang mga threshold o magbigay ng corrective feedback sa mga modelo. Sa mga kontekstong may mataas na panganib (tulad ng intrusion detection para sa kritikal na imprastraktura), maaaring maging maingat na patakbuhin ang mga mungkahi ng AI nang kasabay ng mga umiiral na sistema sa loob ng isang panahon, upang matiyak na ang mga ito ay magkakahanay at magpupuno sa halip na magkasalungat.
Pagkapribado at Pagtulo ng Datos: Ang mga generative AI system ay kadalasang nangangailangan ng malalaking halaga ng datos para sa pagsasanay at operasyon. Kung ang mga modelong ito ay naka-cloud-based o hindi maayos na nakahiwalay, may panganib na maaaring tumagas ang sensitibong impormasyon. Maaaring hindi sinasadyang maipasok ng mga user ang proprietary data o personal na datos sa isang serbisyo ng AI (isipin ang paghiling sa ChatGPT na ibuod ang isang kumpidensyal na ulat ng insidente), at ang datos na iyon ay maaaring maging bahagi ng kaalaman ng modelo. Sa katunayan, natuklasan ng isang kamakailang pag-aaral na 55% ng mga input sa mga generative AI tool ay naglalaman ng sensitibo o personal na makikilalang impormasyon , na nagtataas ng mga seryosong alalahanin tungkol sa pagtagas ng datos ( Generative AI Security: Trends, Threats & Mitigation Strategies ). Bukod pa rito, kung ang isang AI ay sinanay sa internal na datos at ito ay na-query sa ilang partikular na paraan, maaari itong mag-output ng mga piraso ng sensitibong datos na iyon sa ibang tao. Dapat ipatupad ng mga organisasyon ang mahigpit na mga patakaran sa paghawak ng datos (hal. paggamit ng on-premise o pribadong mga AI instance para sa sensitibong materyal) at turuan ang mga empleyado tungkol sa hindi pag-paste ng lihim na impormasyon sa mga pampublikong AI tool. Ang mga regulasyon sa privacy (GDPR, atbp.) ay may kinalaman din – ang paggamit ng personal na datos upang sanayin ang AI nang walang wastong pahintulot o proteksyon ay maaaring lumabag sa mga batas.
Seguridad at Manipulasyon ng Modelo: Ang mga modelo ng Generative AI mismo ay maaaring maging target. Maaaring tangkaing maglagay ng model poisoning , na magpapakain ng malisyosong o nakaliligaw na data sa panahon ng pagsasanay o muling pagsasanay upang matuto ang AI ng mga maling pattern ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity ). Halimbawa, maaaring banayad na lasunin ng isang umaatake ang intel data ng banta upang hindi makilala ng AI ang sariling malware ng umaatake bilang malisyoso. Ang isa pang taktika ay ang mabilis na pag-iniksyon o pagmamanipula ng output , kung saan ang isang umaatake ay nakakahanap ng paraan upang magbigay ng mga input sa AI na nagiging sanhi ng pagkilos nito sa mga hindi inaasahang paraan – marahil upang balewalain ang mga safety guardrail nito o upang ibunyag ang impormasyong hindi nito dapat (tulad ng mga internal prompt o data). Bukod pa rito, may panganib ng pag-iwas sa modelo : ang mga umaatake ay gumagawa ng input na partikular na idinisenyo upang lokohin ang AI. Nakikita natin ito sa mga halimbawa ng adversarial – bahagyang nababagabag na data na nakikita ng isang tao bilang normal ngunit mali ang pag-uuri ng AI. Ang pagtiyak na ligtas ang supply chain ng AI (integridad ng datos, kontrol sa pag-access ng modelo, pagsubok sa adversarial robustness) ay isang bago ngunit kinakailangang bahagi ng cybersecurity kapag ginagamit ang mga tool na ito ( Ano ang Generative AI sa Cybersecurity? - Palo Alto Networks ).
Labis na Pag-asa at Paghina ng Kasanayan: May mas mahinang panganib na ang mga organisasyon ay maaaring maging labis na umasa sa AI at hayaang masira ang mga kasanayan ng tao. Kung ang mga junior analyst ay magtitiwala nang walang taros sa mga output ng AI, maaaring hindi nila malinang ang kritikal na pag-iisip at intuwisyon na kailangan para sa mga pagkakataong hindi magagamit o mali ang AI. Ang isang senaryo na dapat iwasan ay ang isang security team na may mahusay na mga tool ngunit walang ideya kung paano gamitin kung ang mga tool na iyon ay hindi gumagana (katulad ng mga piloto na labis na umaasa sa autopilot). Ang mga regular na pagsasanay na walang tulong ng AI at ang pagpapaunlad ng kaisipan na ang AI ay isang katulong, hindi isang hindi nagkakamaling orakulo, ay mahalaga upang mapanatiling matalas ang mga analyst na tao. Ang mga tao ang dapat manatiling pangunahing tagagawa ng desisyon, lalo na para sa mga paghatol na may mataas na epekto.
Mga Hamon sa Etika at Pagsunod: Ang paggamit ng AI sa cybersecurity ay nagtataas ng mga etikal na katanungan at maaaring magdulot ng mga isyu sa pagsunod sa mga regulasyon. Halimbawa, kung ang isang sistema ng AI ay maling nag-aangkin ng isang empleyado bilang isang malisyosong insider dahil sa isang anomalya, maaari nitong hindi makatarungang masira ang reputasyon o karera ng taong iyon. Ang mga desisyong ginawa ng AI ay maaaring maging malabo (ang problema sa "black box"), na nagpapahirap ipaliwanag sa mga auditor o regulator kung bakit ginawa ang ilang mga aksyon. Habang nagiging mas laganap ang nilalamang nabuo ng AI, mahalaga ang pagtiyak ng transparency at pagpapanatili ng pananagutan. Nagsisimula nang suriin ng mga regulator ang AI – halimbawa, ang AI Act ng EU ay magpapataw ng mga kinakailangan sa mga "high-risk" na sistema ng AI, at ang cybersecurity AI ay maaaring mapabilang sa kategoryang iyon. Kakailanganin ng mga kumpanya na mag-navigate sa mga regulasyong ito at posibleng sumunod sa mga pamantayan tulad ng NIST AI Risk Management Framework upang magamit nang responsable ang generative AI ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity? 10 Mga Halimbawa sa Totoong Mundo ). Ang pagsunod ay umaabot din sa paglilisensya: ang paggamit ng mga open-source o third-party na modelo ay maaaring may mga terminong naghihigpit sa ilang partikular na paggamit o nangangailangan ng mga pagpapabuti sa pagbabahagi.

Sa buod, ang generative AI ay hindi isang madaling solusyon – kung hindi maingat na ipapatupad, maaari itong magdulot ng mga bagong kahinaan kahit na nalulutas nito ang iba. Isang pag-aaral sa World Economic Forum noong 2024 ang nagbigay-diin na ~47% ng mga organisasyon ang nagbanggit sa mga pagsulong sa generative AI ng mga umaatake bilang pangunahing alalahanin, na ginagawa itong "pinaka-nakababahalang epekto ng generative AI" sa cybersecurity ( [PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | World Economic Forum ) ( Generative AI in Cybersecurity: A Comprehensive Review of LLM ... ). Samakatuwid, dapat gumamit ang mga organisasyon ng isang balanseng diskarte: gamitin ang mga benepisyo ng AI habang mahigpit na pinamamahalaan ang mga panganib na ito sa pamamagitan ng pamamahala, pagsubok, at pangangasiwa ng tao. Susunod nating tatalakayin kung paano praktikal na makamit ang balanseng iyon.

Pananaw sa Hinaharap: Ang Umuunlad na Papel ng Generative AI sa Cybersecurity

Sa hinaharap, ang generative AI ay handang maging mahalagang bahagi ng estratehiya sa cybersecurity – at gayundin, isang kasangkapan na patuloy na gagamitin ng mga kalaban sa cyber. Bibilis ang dinamika ng pag-aalsa , kasama ang AI sa magkabilang panig ng bakod. Narito ang ilang pananaw sa hinaharap kung paano maaaring hubugin ng generative AI ang cybersecurity sa mga darating na taon:

Magiging Pamantayan ang AI-Augmented Cyber Defense: Pagsapit ng 2025 at sa mga susunod pang taon, maaari nating asahan na karamihan sa mga katamtaman hanggang malalaking organisasyon ay magsasama ng mga tool na pinapagana ng AI sa kanilang mga operasyon sa seguridad. Tulad ng antivirus at mga firewall na pamantayan ngayon, ang mga AI copilot at anomaly detection system ay maaaring maging mga pangunahing bahagi ng mga arkitektura ng seguridad. Ang mga tool na ito ay malamang na maging mas espesyalisado – halimbawa, ang mga natatanging modelo ng AI na pino para sa seguridad ng cloud, para sa pagsubaybay sa IoT device, para sa seguridad ng application code, at iba pa, na lahat ay magkakasamang gumagana. Gaya ng binanggit sa isang hula, "sa 2025, ang generative AI ay magiging mahalaga sa cybersecurity, na magbibigay-daan sa mga organisasyon na proaktibong magtanggol laban sa mga sopistikado at umuusbong na mga banta" ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity ). Mapapahusay ng AI ang real-time na pagtukoy ng banta, i-automate ang maraming aksyon sa pagtugon, at tutulong sa mga security team na pamahalaan ang mas malaking dami ng data kaysa sa magagawa nila nang manu-mano.
Patuloy na Pagkatuto at Pag-aangkop: Ang mga generative AI system sa cyber sa hinaharap ay magiging mas mahusay sa pag-aaral nang mabilis mula sa mga bagong insidente at threat intelligence, na ina-update ang kanilang knowledge base nang halos real-time. Maaari itong humantong sa tunay na adaptive defenses – isipin ang isang AI na natututo tungkol sa isang bagong phishing campaign na tumatama sa ibang kumpanya sa umaga at pagsapit ng hapon ay naayos na ang mga email filter ng iyong kumpanya bilang tugon. Ang mga cloud-based na serbisyo sa seguridad ng AI ay maaaring mapadali ang ganitong uri ng kolektibong pagkatuto, kung saan ang mga anonymous na insight mula sa isang organisasyon ay makikinabang sa lahat ng subscriber (katulad ng pagbabahagi ng threat intel, ngunit awtomatiko). Gayunpaman, mangangailangan ito ng maingat na paghawak upang maiwasan ang pagbabahagi ng sensitibong impormasyon at upang maiwasan ang mga umaatake sa pagpapakain ng masamang data sa mga ibinahaging modelo.
Pagtatagpo ng Talento ng AI at Cybersecurity: Ang hanay ng kasanayan ng mga propesyonal sa cybersecurity ay magbabago upang maisama ang kahusayan sa AI at agham ng datos. Tulad ng mga analyst ngayon na natututo ng mga query language at scripting, ang mga analyst sa hinaharap ay maaaring regular na magpino ng mga modelo ng AI o sumulat ng mga "playbook" para maisagawa ng AI. Maaari tayong makakita ng mga bagong tungkulin tulad ng "AI Security Trainer" o "Cybersecurity AI Engineer" – mga taong dalubhasa sa pag-aangkop ng mga tool ng AI sa mga pangangailangan ng isang organisasyon, pagpapatunay sa kanilang pagganap, at pagtiyak na ligtas silang gumagana. Sa kabilang banda, ang mga pagsasaalang-alang sa cybersecurity ay lalong makakaimpluwensya sa pag-unlad ng AI. Ang mga sistema ng AI ay bubuuin gamit ang mga tampok ng seguridad mula sa simula (secure na arkitektura, pagtuklas ng pakikialam, mga audit log para sa mga desisyon sa AI, atbp.), at ang mga framework para sa mapagkakatiwalaang AI (patas, maipapaliwanag, matatag, at ligtas) ay gagabay sa kanilang pag-deploy sa mga kontekstong kritikal sa seguridad.
Mga Mas Sopistikadong Pag-atakeng Pinapagana ng AI: Sa kasamaang palad, ang tanawin ng banta ay magbabago rin kasabay ng AI. Inaasahan namin ang mas madalas na paggamit ng AI upang matuklasan ang mga kahinaan sa zero-day, upang lumikha ng mga lubos na naka-target na spear phishing (hal. AI scraping social media upang lumikha ng isang perpektong iniayon na pain), at upang makabuo ng mga nakakakumbinsing deepfake na boses o video upang malampasan ang biometric authentication o magsagawa ng pandaraya. Maaaring lumitaw ang mga awtomatikong hacking agent na maaaring magsagawa nang nakapag-iisa ng mga multi-stage na pag-atake (reconnaissance, exploitation, lateral movement, atbp.) nang may kaunting pangangasiwa ng tao. Pipilitin nito ang mga tagapagtanggol na umasa rin sa AI – mahalagang automation vs. automation . Ang ilang pag-atake ay maaaring mangyari sa bilis ng makina, tulad ng mga AI bot na sumusubok ng isang libong phishing email permutation upang makita kung alin ang nakakalusot sa mga filter. Ang mga cyber defense ay kailangang gumana sa parehong bilis at flexibility upang makasabay ( Ano ang Generative AI sa Cybersecurity? - Palo Alto Networks ).
Regulasyon at Etikal na AI sa Seguridad: Habang ang AI ay lumalalim sa mga tungkulin ng cybersecurity, magkakaroon ng mas masusing pagsisiyasat at posibleng regulasyon upang matiyak na ang mga sistemang AI na ito ay ginagamit nang responsable. Maaari nating asahan ang mga balangkas at pamantayan na partikular sa AI sa seguridad. Ang mga pamahalaan ay maaaring magtakda ng mga alituntunin para sa transparency – halimbawa, na nag-aatas na ang mga mahahalagang desisyon sa seguridad (tulad ng pagtatapos ng access ng isang empleyado para sa pinaghihinalaang malisyosong aktibidad) ay hindi maaaring gawin ng AI nang mag-isa nang walang pagsusuri ng tao. Maaari ring magkaroon ng mga sertipikasyon para sa mga produktong pangseguridad ng AI, upang matiyak sa mga mamimili na ang AI ay nasuri na para sa bias, katatagan, at kaligtasan. Bukod pa rito, maaaring lumago ang internasyonal na kooperasyon sa paligid ng mga banta sa cyber na may kaugnayan sa AI; halimbawa, mga kasunduan sa paghawak ng disinformation o mga pamantayan na nilikha ng AI laban sa ilang mga armas sa cyber na pinapagana ng AI.
Pagsasama sa Mas Malawak na AI at IT Ecosystem: Ang generative AI sa cybersecurity ay malamang na maisasama sa iba pang mga sistema ng AI at mga tool sa pamamahala ng IT. Halimbawa, ang isang AI na namamahala sa pag-optimize ng network ay maaaring makipagtulungan sa security AI upang matiyak na ang mga pagbabago ay hindi magbubukas ng mga butas. Ang AI-driven business analytics ay maaaring magbahagi ng data sa mga security AI upang maiugnay ang mga anomalya (tulad ng biglaang pagbaba ng mga benta sa isang posibleng isyu sa website dahil sa isang pag-atake). Sa esensya, ang AI ay hindi mabubuhay sa isang silo – ito ay magiging bahagi ng isang mas malaking intelligent na tela ng mga operasyon ng isang organisasyon. Nagbubukas ito ng mga pagkakataon para sa holistic risk management kung saan ang operational data, threat data, at maging ang physical security data ay maaaring pagsamahin ng AI upang magbigay ng 360-degree na pananaw sa postura ng seguridad ng organisasyon.

Sa pangmatagalan, ang pag-asa ay ang generative AI ay makakatulong na ibagay ang balanse pabor sa mga tagapagtanggol. Sa pamamagitan ng paghawak sa laki at kasalimuotan ng mga modernong kapaligiran ng IT, maaaring gawing mas maipagtanggol ng AI ang cyberspace. Gayunpaman, ito ay isang paglalakbay, at magkakaroon ng mga paghihirap habang pinipino natin ang mga teknolohiyang ito at natututong magtiwala sa mga ito nang naaangkop. Ang mga organisasyong nananatiling may kaalaman at namumuhunan sa responsableng pag-aampon ng AI para sa seguridad ay malamang na ang mga nasa pinakamahusay na posisyon upang malampasan ang mga banta ng hinaharap.

Gaya ng nabanggit sa kamakailang ulat ng Gartner tungkol sa mga cybersecurity trend, “ang paglitaw ng mga generative na paggamit (at mga panganib) ng AI ay lumilikha ng presyon para sa transpormasyon” ( Cybersecurity Trends: Resilience Through Transformation - Gartner ). Ang mga umaangkop ay gagamitin ang AI bilang isang makapangyarihang kaalyado; ang mga nahuhuli ay maaaring matagpuan ang kanilang sarili na nadadaig ng mga kalaban na may kapangyarihan ng AI. Ang susunod na ilang taon ay magiging isang mahalagang panahon sa pagtukoy kung paano hinuhubog ng AI ang larangan ng digmaan sa cyber.

Mga Praktikal na Punto para sa Pag-aampon ng Generative AI sa Cybersecurity

Para sa mga negosyong sumusuri kung paano magagamit ang generative AI sa kanilang cybersecurity strategy, narito ang ilang praktikal na dapat tandaan at rekomendasyon upang maging gabay sa isang responsable at epektibong paggamit:

Magsimula sa Edukasyon at Pagsasanay: Tiyaking nauunawaan ng iyong security team (at ng mas malawak na IT staff) kung ano ang magagawa at hindi magagawa ng generative AI. Magbigay ng pagsasanay sa mga pangunahing kaalaman sa mga security tool na pinapagana ng AI at i-update ang iyong mga programa sa kamalayan sa seguridad para sa lahat ng empleyado upang masakop ang mga banta na pinapagana ng AI. Halimbawa, turuan ang mga kawani kung paano makakabuo ang AI ng mga nakakakumbinsing phishing scam at deepfake call. Kasabay nito, sanayin ang mga empleyado sa ligtas at aprubadong paggamit ng mga AI tool sa kanilang trabaho. Ang mga user na may sapat na kaalaman ay mas malamang na hindi gamitin nang tama ang AI o maging biktima ng mga pag-atake na pinahusay ng AI ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity? 10 Halimbawa sa Totoong Mundo ).
Tukuyin ang Malinaw na mga Patakaran sa Paggamit ng AI: Tratuhin ang generative AI tulad ng anumang makapangyarihang teknolohiya – na may pamamahala. Bumuo ng mga patakaran na tumutukoy kung sino ang maaaring gumamit ng mga tool ng AI, kung aling mga tool ang may pahintulot, at para sa anong mga layunin. Isama ang mga alituntunin sa paghawak ng sensitibong data (hal. walang pagpapasok ng kumpidensyal na data sa mga panlabas na serbisyo ng AI) upang maiwasan ang mga tagas. Bilang halimbawa, maaari mo lamang payagan ang mga miyembro ng security team na gumamit ng isang internal AI assistant para sa pagtugon sa insidente, at ang marketing ay maaaring gumamit ng isang na-verify na AI para sa nilalaman – lahat ng iba ay pinaghihigpitan. Maraming organisasyon ngayon ang tahasang tinutugunan ang generative AI sa kanilang mga patakaran sa IT, at ang mga nangungunang standards body ay hinihikayat ang mga ligtas na patakaran sa paggamit sa halip na tahasang pagbabawal ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity? 10 Halimbawa sa Totoong Mundo ). Siguraduhing ipaalam ang mga patakarang ito at ang mga katwiran sa likod ng mga ito sa lahat ng empleyado.
Bawasan ang "Shadow AI" at Subaybayan ang Paggamit: Katulad ng shadow IT, ang "shadow AI" ay lumilitaw kapag ang mga empleyado ay nagsimulang gumamit ng mga tool o serbisyo ng AI nang walang kaalaman ng IT (hal. isang developer na gumagamit ng isang hindi awtorisadong AI code assistant). Maaari itong magdulot ng mga hindi nakikitang panganib. Magpatupad ng mga hakbang upang matukoy at makontrol ang hindi awtorisadong paggamit ng AI . Maaaring i-flag ng pagsubaybay sa network ang mga koneksyon sa mga sikat na AI API, at maaaring matuklasan ng mga survey o tool audit kung ano ang ginagamit ng mga kawani. Mag-alok ng mga aprubadong alternatibo upang ang mga empleyadong may mabuting hangarin ay hindi matukso na maging manloloko (halimbawa, magbigay ng opisyal na ChatGPT Enterprise account kung sa tingin ng mga tao ay kapaki-pakinabang ito). Sa pamamagitan ng paglalahad ng paggamit ng AI, maaaring masuri at mapamahalaan ng mga security team ang panganib. Mahalaga rin ang pagsubaybay – itala ang mga aktibidad at output ng AI tool hangga't maaari, para mayroong audit trail para sa mga desisyong naimpluwensyahan ng AI ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity? 10 Halimbawa sa Totoong Mundo ).
Gamitin ang AI sa Depensiba – Huwag Mahuli: Kilalanin na gagamit ang mga umaatake ng AI, kaya dapat ding gagamit ang iyong depensa. Tukuyin ang ilang mga lugar na may mataas na epekto kung saan maaaring agad na makatulong ang generative AI sa iyong mga operasyon sa seguridad (maaaring alert triage, o automated log analysis) at magpatakbo ng mga pilot project. Palakasin ang iyong mga depensa gamit ang bilis at saklaw ng AI upang labanan ang mabilis na paglipat ng mga banta ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity? 10 Halimbawa sa Totoong Mundo ). Kahit ang mga simpleng integrasyon, tulad ng paggamit ng AI upang ibuod ang mga ulat ng malware o bumuo ng mga query sa pangangaso ng banta, ay maaaring makatipid ng oras ng mga analyst. Magsimula nang maliit, suriin ang mga resulta, at ulitin. Ang mga tagumpay ay bubuo ng dahilan para sa mas malawak na pag-aampon ng AI. Ang layunin ay gamitin ang AI bilang isang force multiplier – halimbawa, kung ang mga phishing attack ay labis na nakakasagabal sa iyong helpdesk, mag-deploy ng AI email classifier upang maagap na mabawasan ang dami ng iyon.
Mamuhunan sa Ligtas at Etikal na mga Gawi sa AI: Kapag nagpapatupad ng generative AI, sundin ang mga secure development at deployment practices. Gumamit ng pribado o self-hosted na mga modelo para sa mga sensitibong gawain upang mapanatili ang kontrol sa data. Kung gumagamit ng mga third-party na serbisyo ng AI, suriin ang kanilang mga hakbang sa seguridad at privacy (encryption, mga patakaran sa pagpapanatili ng data, atbp.). Isama ang mga balangkas ng pamamahala ng peligro ng AI (tulad ng AI Risk Management Framework ng NIST o gabay ng ISO/IEC) upang sistematikong matugunan ang mga bagay tulad ng bias, kakayahang maipaliwanag, at katatagan sa iyong mga tool sa AI ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity? 10 Halimbawa sa Totoong Mundo ). Magplano rin para sa mga update/patch ng modelo bilang bahagi ng pagpapanatili – ang mga modelo ng AI ay maaari ring magkaroon ng mga "kahinaan" (hal. maaaring kailanganin nilang muling sanayin kung magsisimula silang mag-drift o kung matuklasan ang isang bagong uri ng adversarial attack sa modelo). Sa pamamagitan ng pagsasama ng seguridad at etika sa iyong paggamit ng AI, nagkakaroon ka ng tiwala sa mga resulta at tinitiyak ang pagsunod sa mga umuusbong na regulasyon.
Panatilihing Naka-log ang mga Tao: Gamitin ang AI upang tumulong, hindi upang ganap na palitan, ang paghatol ng tao sa cybersecurity. Tukuyin ang mga punto ng desisyon kung saan kinakailangan ang pagpapatunay ng tao (halimbawa, maaaring magsulat ang isang AI ng ulat ng insidente, ngunit sinusuri ito ng isang analyst bago ipamahagi; o maaaring imungkahi ng isang AI ang pag-block sa isang user account, ngunit inaprubahan ng isang tao ang aksyon na iyon). Hindi lamang nito pinipigilan ang mga error sa AI na hindi masuri, ngunit nakakatulong din ito sa iyong koponan na matuto mula sa AI at vice versa. Hikayatin ang isang collaborative workflow: dapat maging komportable ang mga analyst na kuwestiyunin ang mga output ng AI at magsagawa ng mga pagsusuri sa katinuan. Sa paglipas ng panahon, maaaring mapabuti ng dialog na ito ang parehong AI (sa pamamagitan ng feedback) at mga kasanayan ng mga analyst. Sa esensya, idisenyo ang iyong mga proseso nang sa gayon ay magtulungan ang AI at mga kalakasan ng tao – hinahawakan ng AI ang volume at velocity, hinahawakan ng mga tao ang kalabuan at mga pangwakas na desisyon.
Sukatin, Subaybayan, at Ayusin: Panghuli, ituring ang iyong mga generative AI tool bilang mga buhay na bahagi ng iyong security ecosystem. Patuloy na sukatin ang kanilang performance – binabawasan ba nila ang mga oras ng pagtugon sa insidente? Mas maaga bang nahuhuli ang mga banta? Kumusta ang trend ng false positive rate? Humingi ng feedback mula sa team: kapaki-pakinabang ba ang mga rekomendasyon ng AI, o lumilikha ba ito ng ingay? Gamitin ang mga metrics na ito upang pinuhin ang mga modelo, i-update ang data ng pagsasanay, o ayusin kung paano isinasama ang AI. Ang mga cyber threat at mga pangangailangan sa negosyo ay nagbabago, at ang iyong mga AI model ay dapat na i-update o sanayin muli nang pana-panahon upang manatiling epektibo. Magkaroon ng plano para sa pamamahala ng modelo, kabilang ang kung sino ang responsable para sa pagpapanatili nito at kung gaano kadalas ito sinusuri. Sa pamamagitan ng aktibong pamamahala sa lifecycle ng AI, tinitiyak mong mananatili itong isang asset, hindi isang pananagutan.

Bilang konklusyon, ang generative AI ay maaaring lubos na mapahusay ang mga kakayahan sa cybersecurity, ngunit ang matagumpay na pag-aampon ay nangangailangan ng maalalahaning pagpaplano at patuloy na pangangasiwa. Ang mga negosyong nagtuturo sa kanilang mga tao, nagtatakda ng malinaw na mga alituntunin, at nagsasama ng AI sa isang balanse at ligtas na paraan ay aani ng mga gantimpala ng mas mabilis at mas matalinong pamamahala ng banta. Ang mga aral na iyon ay nagbibigay ng isang roadmap: pagsamahin ang kadalubhasaan ng tao sa automation ng AI, saklawin ang mga pangunahing kaalaman sa pamamahala, at mapanatili ang liksi habang ang teknolohiya ng AI at ang tanawin ng banta ay hindi maiiwasang umuunlad.

Sa pamamagitan ng pagsasagawa ng mga praktikal na hakbang na ito, may kumpiyansang masasagot ng mga organisasyon ang tanong na "Paano magagamit ang generative AI sa cybersecurity?" – hindi lamang sa teorya, kundi pati na rin sa pang-araw-araw na pagsasagawa – at sa gayon ay mapalakas ang kanilang mga depensa sa ating mundong lalong nagiging digital at pinapagana ng AI. ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity )

Mga whitepaper na maaaring gusto mong basahin pagkatapos nito:

🔗 Mga Trabahong Hindi Kayang Palitan ng AI at Anong mga Trabaho ang Papalitan ng AI?
Tuklasin ang pandaigdigang pananaw kung aling mga tungkulin ang ligtas mula sa automation at alin ang hindi.

🔗 Mahuhulaan ba ng AI ang Stock Market?
Isang masusing pagsusuri sa mga limitasyon, tagumpay, at mga maling akala tungkol sa kakayahan ng AI na mahulaan ang mga galaw ng merkado.

🔗 Ano ang Maaasahan sa Generative AI Nang Walang Interbensyon ng Tao?
Unawain kung saan maaaring gumana nang nakapag-iisa ang AI at kung saan mahalaga pa rin ang pangangasiwa ng tao.

Balik sa blog

Bansa/rehiyon