Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity?

Panimula

Ang Generative AI - mga sistema ng artificial intelligence na may kakayahang lumikha ng bagong nilalaman o mga hula - ay umuusbong bilang isang transformative force sa cybersecurity. Ang mga tool tulad ng OpenAI's GPT-4 ay nagpakita ng kakayahang magsuri ng kumplikadong data at makabuo ng tekstong tulad ng tao, na nagbibigay-daan sa mga bagong diskarte sa pagtatanggol laban sa mga banta sa cyber. Ang mga propesyonal sa cybersecurity at mga gumagawa ng desisyon sa negosyo sa buong industriya ay nag-e-explore 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 banta na maaaring makatulong sa pagbuo ng AI. Sa puting papel na ito, sinusuri namin kung paano magagamit ang generative AI sa cybersecurity , na nagha-highlight sa mga real-world na application, mga posibilidad sa hinaharap, at mahahalagang pagsasaalang-alang para sa pag-aampon.

Naiiba ang Generative AI sa tradisyunal na analytic AI sa pamamagitan ng hindi lamang pag-detect ng mga pattern kundi paggawa ng content – ​​paggaya man ng mga pag-atake upang sanayin ang mga depensa o paggawa ng mga paliwanag sa natural na wika para sa kumplikadong data ng seguridad. Ang dual capability na ito ay ginagawa itong double-edged sword: nag-aalok ito ng makapangyarihang mga bagong tool sa pagtatanggol, ngunit maaari rin itong pagsamantalahan ng mga threat actor. Ang mga sumusunod na seksyon ay nag-explore 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 pagtugon sa insidente. Tinatalakay din namin ang mga benepisyong ipinangangako ng mga makabagong AI na ito, kasama ang mga panganib (tulad ng "mga guni-guni" ng AI o maling paggamit ng adversarial) na dapat pamahalaan ng mga organisasyon. Sa wakas, nagbibigay kami ng mga praktikal na takeaways 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 tumulong sa mga gawaing panseguridad. Hindi tulad ng mga puro predictive na modelo, ang generative AI ay maaaring gayahin ang mga sitwasyon at makagawa ng mga nababasa ng tao na mga output (hal. mga ulat, alerto, o kahit na malisyosong mga sample ng code) batay sa data ng pagsasanay nito. Ang kakayahang ito ay ginagamit upang mahulaan, matukoy, at tumugon sa mga pagbabanta sa mas dynamic na paraan kaysa dati ( Ano ang Generative AI sa Cybersecurity? - Palo Alto Networks ). Halimbawa, ang mga generative na modelo ay maaaring magsuri ng malalawak na log o threat intelligence repository at makagawa ng isang maigsi na buod o inirerekomendang aksyon, na gumagana halos tulad ng isang AI "assistant" sa mga security team.

Ang mga maagang pagpapatupad ng generative AI para sa cyber defense ay nagpakita ng pangako. Noong 2023, ipinakilala ng Microsoft ang Security Copilot , isang katulong na pinapagana ng GPT-4 para sa mga security analyst, upang tumulong na matukoy ang mga paglabag at suriin 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 system na ito sa natural na wika (hal. “Ibuod ang lahat ng insidente ng seguridad sa huling 24 na oras” ), at gagawa ang copilot ng isang kapaki-pakinabang na buod ng salaysay. Threat Intelligence AI ng Google ng generative model na tinatawag na Gemini para paganahin ang pakikipag-usap na paghahanap sa pamamagitan ng malawak na threat na intel database ng Google, mabilis na pagsusuri ng kahina-hinalang code at pagbubuod ng mga natuklasan upang matulungan ang mga mangangaso ng malware ( How Can Generative AI Be Used in Cybersecurity? 10 Real-World Examples ). Ang mga halimbawang ito ay naglalarawan ng potensyal: ang generative AI ay makakapag-digest ng kumplikado, malakihang cybersecurity data at magpakita ng mga insight sa isang naa-access na form, na nagpapabilis sa paggawa ng desisyon.

Kasabay nito, ang generative AI ay maaaring lumikha ng lubos na makatotohanang pekeng nilalaman, na isang boon 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 parehong mag-synthesize at mag-analisa ng impormasyon ay nagpapatibay sa maraming mga aplikasyon ng cybersecurity nito. Sa ibaba, sumisid kami sa mga pangunahing kaso ng paggamit, na sumasaklaw sa lahat mula sa pag-iwas sa phishing hanggang sa pag-secure ng software development, na may mga halimbawa kung paano inilalapat ang bawat isa sa mga industriya.

Mga Pangunahing Aplikasyon ng Generative AI sa Cybersecurity

Figure: Ang mga pangunahing kaso ng paggamit para sa generative AI sa cybersecurity ay kinabibilangan ng AI copilots para sa mga security team, code vulnerability analysis, adaptive threat detection, zero-day attack simulation, pinahusay na biometric security, at phishing detection ( 6 Use Cases for Generative AI in Cybersecurity [+ Mga Halimbawa] ).

Pagtukoy at Pag-iwas sa Phishing

Ang phishing ay nananatiling isa sa mga pinakalaganap na banta sa cyber, nanlilinlang sa mga user na mag-click sa mga nakakahamak na link o magbunyag ng mga kredensyal. Ang Generative AI ay ini-deploy para matukoy ang mga pagtatangka sa phishing at palakasin ang pagsasanay ng user para maiwasan ang mga matagumpay na pag-atake. Sa panig ng pagtatanggol, maaaring suriin ng mga modelo ng AI ang nilalaman ng email at mga gawi ng nagpadala upang makita ang mga banayad na palatandaan ng phishing na maaaring makaligtaan ng mga filter na nakabatay sa panuntunan. Sa pamamagitan ng pag-aaral mula sa malalaking dataset ng lehitimong kumpara sa mga mapanlinlang na email, ang isang generative na modelo ay maaaring mag-flag ng mga anomalya sa tono, pananalita, o konteksto na nagpapahiwatig ng isang scam – kahit na hindi na ito binibigyan ng grammar at spelling. Sa katunayan, napapansin ng mga mananaliksik ng Palo Alto Networks na maaaring matukoy ng generative AI ang "mga banayad na senyales ng mga phishing na email na maaaring hindi matukoy," na tumutulong sa mga organisasyon na manatiling isang hakbang sa unahan ng mga scammer ( What Is Generative AI in Cybersecurity? - Palo Alto Networks ).

Gumagamit din ang mga security team ng generative AI para gayahin ang mga pag-atake ng phishing 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 ( How Can Generative AI Be Used in Cybersecurity? 10 Real-World Examples ). Ang mga email na ginawa ng AI na ito ay sumasalamin sa pinakabagong mga taktika ng pag-atake, na nagbibigay sa mga kawani ng makatotohanang kasanayan sa pagtukoy ng phishy na nilalaman. Napakahalaga ng naturang personalized na pagsasanay dahil ang mga umaatake mismo ay gumagamit ng AI upang lumikha ng mas nakakumbinsi na mga pang-akit. Kapansin-pansin, habang ang generative AI ay maaaring makagawa ng napakahusay na mga mensahe ng phishing (wala na ang mga araw ng madaling makitang sirang Ingles), nalaman ng mga tagapagtanggol na ang AI ay hindi walang kapantay. Noong 2024, ang mga mananaliksik ng IBM Security ay nagpatakbo ng isang eksperimento na naghahambing ng mga email na phishing na isinulat ng tao sa mga email na binuo ng AI, at "nakapagtataka, ang mga email na binuo ng AI ay madali pa ring matukoy sa kabila ng kanilang tamang grammar" ( 6 Use Cases for Generative AI in Cybersecurity [+ Mga Halimbawa] ). Iminumungkahi nito na ang intuition ng tao na sinamahan ng AI-assisted detection ay maaari pa ring makilala ang mga banayad na hindi pagkakapare-pareho o metadata signal sa mga scam na nakasulat sa AI.

Ang Generative AI ay tumutulong din sa pagtatanggol sa phishing sa iba pang mga paraan. Maaaring gamitin ang mga modelo upang bumuo ng mga awtomatikong tugon o mga filter na sumusubok sa mga kahina-hinalang email. Halimbawa, maaaring tumugon ang isang AI system sa isang email na may ilang partikular na query para i-verify ang pagiging lehitimo ng nagpadala o gumamit ng LLM upang suriin ang mga link at attachment ng email sa isang sandbox, pagkatapos ay buod ng anumang malisyosong layunin. Ang platform ng seguridad ng NVIDIA na Morpheus ay nagpapakita ng kapangyarihan ng AI sa arena na ito – gumagamit ito ng mga generative na modelo ng NLP upang mabilis na pag-aralan at pag-uri-uriin ang mga email, at napag-alamang napahusay nito ang spear-phishing email detection ng 21% kumpara sa mga tradisyunal na tool sa seguridad ( 6 Use Cases for Generative AI in Cybersecurity [+ Mga Halimbawa] ). Ang Morpheus ay nag-profile pa ng mga pattern ng komunikasyon ng user upang makita ang hindi pangkaraniwang gawi (tulad ng isang user na biglang nag-email sa maraming panlabas na address), na maaaring magpahiwatig ng isang nakompromisong account na nagpapadala ng mga phishing na email.

Sa pagsasagawa, ang mga kumpanya sa buong industriya ay nagsisimulang magtiwala sa AI upang i-filter ang email at trapiko sa web para sa mga pag-atake sa social engineering. Ang mga finance firm, halimbawa, ay gumagamit ng generative AI para i-scan ang mga komunikasyon para sa mga pagtatangka sa pagpapanggap na maaaring humantong sa wire fraud, habang ang mga healthcare provider ay nag-deploy ng AI upang protektahan ang data ng pasyente mula sa mga paglabag na nauugnay sa phishing. Sa pamamagitan ng pagbuo ng makatotohanang mga sitwasyon sa phishing at pagtukoy sa mga palatandaan ng mga nakakahamak na mensahe, ang generative AI ay nagdaragdag ng isang malakas na layer sa mga diskarte sa pag-iwas sa phishing. Ang takeaway: Makakatulong ang AI na matukoy at ma-disarm ang mga pag-atake ng phishing nang mas mabilis at mas tumpak, kahit na ginagamit ng mga umaatake ang parehong teknolohiya upang mapahusay ang kanilang laro.

Malware Detection at Pagsusuri sa Banta

Ang modernong malware ay patuloy na umuusbong – ang mga umaatake ay gumagawa ng mga bagong variant o obfuscate ang code upang i-bypass ang mga antivirus signature. Nag-aalok ang Generative AI ng mga bagong diskarte para sa parehong pag-detect ng malware at pag-unawa sa gawi nito. Ang isang diskarte ay ang paggamit ng AI upang bumuo ng "evil twins" ng malware : ang mga mananaliksik sa seguridad ay maaaring magpakain ng isang kilalang sample ng malware sa isang generative na modelo upang lumikha ng maraming mutated na variant ng malware na iyon. Sa pamamagitan ng paggawa nito, epektibo nilang inaasahan ang mga pag-aayos na maaaring gawin ng isang umaatake. Ang mga variant na binuo ng AI na ito ay maaaring gamitin upang sanayin ang antivirus at mga intrusion detection system, upang kahit na ang mga binagong bersyon ng malware ay kilalanin sa ligaw ( 6 Use Cases for Generative AI in Cybersecurity [+ Examples] ). Nakakatulong ang proactive na diskarteng ito na masira ang cycle kung saan bahagyang binabago ng mga hacker ang kanilang malware upang maiwasan ang pag-detect at ang mga defender ay kailangang mag-agawan upang magsulat ng mga bagong lagda sa bawat pagkakataon. Gaya ng nabanggit sa isang podcast ng industriya, ginagamit na ngayon ng mga eksperto sa seguridad ang generative AI para "gayahin ang trapiko sa network at makabuo ng mga malisyosong payload na gayahin ang mga sopistikadong pag-atake," sinusubok ng stress ang kanilang mga depensa laban sa isang buong pamilya ng mga banta sa halip na isang pagkakataon. adaptive threat detection na ito ay nangangahulugan na ang mga tool sa seguridad ay nagiging mas nababanat sa polymorphic malware na kung hindi ay makakalusot.

Higit pa sa pagtuklas, tumutulong ang generative AI sa pagsusuri ng malware at reverse engineering , na tradisyonal na mga gawaing matrabaho para sa mga analyst ng pagbabanta. Ang malalaking modelo ng wika ay maaaring italaga sa pagsusuri ng kahina-hinalang code o mga script at ipaliwanag sa simpleng wika kung ano ang nilalayong gawin ng code. Ang isang real-world na halimbawa ay VirusTotal Code Insight , isang feature ng VirusTotal ng Google na gumagamit ng generative AI model (Google's Sec-PaLM) upang makagawa ng natural na mga buod ng wika ng potensyal na nakakahamak na code ( How Can Generative AI Be Used in Cybersecurity? 10 Real-World Examples ). 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 analyst ng tao na maunawaan ang mga banta ( 6 Use Cases for Generative AI in Cybersecurity [+ Examples] ). Sa halip na pag-aralan ang hindi pamilyar na script o binary code, ang isang miyembro ng security team ay makakakuha ng agarang paliwanag mula sa AI - halimbawa, "Sinusubukan ng script na ito na mag-download ng file mula sa XYZ server at pagkatapos ay baguhin ang mga setting ng system, na nagpapahiwatig ng pag-uugali ng malware." Ito ay kapansin-pansing nagpapabilis sa pagtugon sa insidente, dahil ang mga analyst ay maaaring subukan at maunawaan ang bagong malware nang mas mabilis kaysa dati.

Ginagamit din ang Generative AI upang matukoy ang malware sa napakalaking dataset . Ang mga tradisyunal na antivirus engine ay nag-scan ng mga file para sa mga kilalang lagda, ngunit ang isang generative na modelo ay maaaring suriin ang mga katangian ng isang file at kahit na mahulaan kung ito ay nakakahamak batay sa mga natutunang pattern. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga attribute ng bilyun-bilyong file (malicious at benign), maaaring mahuli ng AI ang malisyosong layunin kung saan walang malinaw na lagda. Halimbawa, maaaring i-flag ng isang generative na modelo ang isang executable bilang kahina-hinala dahil ang profile ng gawi nito ay "mukhang" isang bahagyang pagkakaiba-iba ng ransomware na nakita nito sa panahon ng pagsasanay, kahit na ang binary ay bago. Ang pagtukoy na nakabatay sa gawi na ito ay nakakatulong na kontrahin ang novel o zero-day malware. Ang Threat Intelligence AI ng Google (bahagi ng Chronicle/Mandiant) ay iniulat na ginagamit ang generative na modelo nito upang suriin ang potensyal na nakakahamak na code at "mas mahusay at epektibong tumulong sa mga propesyonal sa seguridad sa paglaban sa malware at iba pang mga uri ng pagbabanta." ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity? 10 Real-World na Halimbawa ).

Sa kabilang banda, dapat nating kilalanin na ang mga umaatake ay maaaring gumamit din ng generative AI dito - upang awtomatikong lumikha ng malware na umaangkop sa sarili nito. Sa katunayan, nagbabala ang mga eksperto sa seguridad na ang generative AI ay makakatulong sa mga cybercriminal na bumuo ng malware na mas mahirap matukoy ( What Is Generative AI in Cybersecurity? - Palo Alto Networks ). Maaaring turuan ang isang modelo ng AI na i-morph ang isang piraso ng malware nang paulit-ulit (pagbabago sa istraktura ng file nito, mga paraan ng pag-encrypt, atbp.) hanggang sa maiwasan nito ang lahat ng kilalang pagsusuri sa antivirus. Ang adversarial na paggamit na ito ay lumalaking alalahanin (minsan ay 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 tool sa larong ito ng pusa at daga na ginagamit ng parehong mga tagapagtanggol at umaatake.

Sa pangkalahatan, pinapahusay ng generative AI ang malware defense sa pamamagitan ng pagbibigay-daan sa mga security team na mag-isip na parang attacker – pagbuo ng mga bagong banta at solusyon sa loob ng bahay. Gumagawa man ito ng synthetic na malware para mapahusay ang mga rate ng pagtuklas o gamit ang AI para ipaliwanag at maglaman ng totoong malware na matatagpuan sa mga network, nalalapat ang mga diskarteng ito sa mga industriya. Ang isang bangko ay maaaring gumamit ng AI-driven na malware analysis para 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 ng mga industrial control system. Sa pamamagitan ng pagpapalaki ng tradisyunal na pagsusuri ng malware gamit ang generative AI, ang mga organisasyon ay maaaring tumugon sa mga malware campaign nang mas mabilis at mas maagap kaysa dati.

Threat Intelligence at Automating Analysis

Araw-araw, binubomba ang mga organisasyon ng data ng threat intelligence – mula sa mga feed ng mga bagong natuklasang indicators of compromise (IOCs) hanggang sa mga ulat ng analyst tungkol sa mga umuusbong na taktika ng hacker. Ang hamon para sa mga security team ay ang pagsasala sa delubyong ito ng impormasyon at pagkuha ng mga naaaksyunan na insight. Ang Generative AI ay nagpapatunay na napakahalaga sa pag-automate ng threat intelligence analysis at pagkonsumo . Sa halip na manu-manong basahin ang dose-dosenang mga ulat o mga entry sa database, maaaring gamitin ng mga analyst ang AI upang ibuod at ikonteksto ang threat intel sa bilis ng makina.

Threat Intelligence ng Google , na isinasama ang generative AI (ang Gemini model) sa data ng pagbabanta ng Google mula sa Mandiant at VirusTotal. Nagbibigay ang AI na ito 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 distilled na sagot ( How Can Generative AI Be Used in Cybersecurity? 10 Real-World Examples ). Halimbawa, maaaring magtanong ang isang analyst, "Nakakita ba kami ng anumang malware na nauugnay sa Threat Group X na nagta-target sa aming industriya?" at ang AI ay kukuha ng may-katuturang intel, maaaring mapansin ang "Oo, ang Threat Group X ay na-link sa isang phishing campaign noong nakaraang buwan gamit ang malware Y" , kasama ang isang buod ng gawi ng malware na iyon. Kapansin-pansing binabawasan nito ang oras upang mangalap ng mga insight na kung hindi man ay mangangailangan ng pag-query ng maraming tool o pagbabasa ng mahabang ulat.

Ang Generative AI ay maaari ding mag-ugnay at magbuod ng mga uso sa pagbabanta . Maaari itong magsuklay sa libu-libong mga post sa blog na pangseguridad, balita sa paglabag, at chatter sa madilim na web at pagkatapos ay bumuo ng isang executive summary ng "mga nangungunang banta sa cyber ngayong linggo" para sa briefing ng CISO. Ayon sa kaugalian, ang antas ng pagsusuri at pag-uulat na ito ay nangangailangan ng makabuluhang pagsisikap ng tao; ngayon ang isang well-tuned na modelo ay maaaring mag-draft nito sa ilang segundo, na ang mga tao ay pinipino lamang ang output. Ang mga kumpanyang tulad ng ZeroFox ay bumuo ng FoxGPT , isang generative AI tool na partikular na idinisenyo upang "pabilisin ang pagsusuri at pagbubuod ng katalinuhan sa malalaking dataset," kabilang ang malisyosong content at data ng phishing ( How Can Generative AI Be Used in Cybersecurity? 10 Real-World Examples ). Sa pamamagitan ng pag-automate ng mabigat na pag-angat ng pagbabasa at pag-cross-referencing ng data, binibigyang-daan ng AI ang mga threat intel team na tumuon sa paggawa ng desisyon at pagtugon.

Ang isa pang kaso ng paggamit ay ang pakikipag-usap na pangangaso ng pagbabanta . Isipin ang isang security analyst na nakikipag-ugnayan sa isang AI assistant: "Ipakita sa akin ang anumang mga senyales ng data exfiltration sa nakalipas na 48 oras" o "Ano ang mga nangungunang bagong kahinaan na sinasamantala ng mga umaatake ngayong linggo?" Maaaring bigyang-kahulugan ng AI ang query, maghanap sa mga panloob na log o panlabas na intel source, at tumugon nang may malinaw na sagot o kahit isang listahan ng mga nauugnay na insidente. Ito ay hindi malayo - ang modernong impormasyon sa seguridad at pamamahala ng kaganapan (SIEM) system ay nagsisimulang isama ang natural na pagtatanong sa wika. Halimbawa, ang QRadar security suite ng IBM, ay nagdaragdag ng mga generative na feature ng AI sa 2024 upang hayaan ang mga analyst na “magtanong […] ng mga partikular na tanong tungkol sa summarized na landas ng pag-atake” ng isang insidente at makakuha ng mga detalyadong sagot. Maaari din itong awtomatikong "magbigay ng kahulugan at magbuod ng lubos na nauugnay na katalinuhan sa pagbabanta" How Can Generative AI Be Used in Cybersecurity? 10 Real-World Examples ). Sa pangkalahatan, ginagawa ng generative AI ang mga bundok ng teknikal na data sa mga insight na kasing laki ng chat kapag hinihiling.

Sa buong industriya, ito ay may malaking implikasyon. Maaaring gamitin ng isang healthcare provider ang AI para manatiling updated sa mga pinakabagong pangkat ng ransomware na nagta-target sa mga ospital, nang hindi inilaan ang isang analyst sa full-time na pananaliksik. Mabilis na maibubuod ng SOC ng isang retail na kumpanya ang mga bagong taktika ng malware ng POS kapag nagtuturo sa mga kawani ng IT ng tindahan. At sa gobyerno, kung saan ang data ng banta mula sa iba't ibang ahensya ay dapat na synthesize, ang AI ay maaaring gumawa ng pinag-isang mga ulat na nagha-highlight sa mga pangunahing babala. Sa pamamagitan ng pag-automate ng pangangalap ng intelligence at interpretasyon ng pagbabanta , tinutulungan ng generative AI ang mga organisasyon na mas mabilis na mag-react sa mga umuusbong na banta at binabawasan ang panganib ng mga nawawalang kritikal na babala na nakatago sa ingay.

Pag-optimize ng Security Operations Center (SOC).

Ang mga Sentro ng Pagpapatakbo ng Seguridad ay kilalang-kilala para sa pagkapagod ng alerto at napakaraming data. Ang isang tipikal na analyst ng SOC ay maaaring dumaan sa libu-libong alerto at kaganapan bawat araw, na sinisiyasat ang mga potensyal na insidente. Ang Generative AI ay kumikilos bilang isang force multiplier sa mga SOC sa pamamagitan ng pag-automate ng nakagawiang gawain, pagbibigay ng matalinong mga buod, at kahit na pag-orkestra ng ilang mga tugon. Ang layunin ay i-optimize ang mga daloy ng trabaho sa SOC upang ang mga analyst ng tao ay makapag-focus sa mga pinaka-kritikal na isyu habang pinangangasiwaan ng AI copilot ang iba.

Ang isang pangunahing application ay ang paggamit ng generative AI bilang isang "Analyst's Copilot" . Ang Security Copilot ng Microsoft, na binanggit kanina, ay nagpapakita ng ganito: ito ay “idinisenyo upang tulungan ang isang security analyst sa halip na palitan ito,” na tumutulong sa mga pagsisiyasat at pag-uulat ng insidente ( Microsoft Security Copilot ay isang bagong GPT-4 AI assistant para sa cybersecurity | The Verge ). Sa pagsasagawa, nangangahulugan ito na ang isang analyst ay maaaring mag-input ng raw data - mga firewall log, 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, "Lumilitaw na sa 2:35 AM, isang kahina-hinalang pag-login mula sa IP X ang nagtagumpay sa Server Y, na sinusundan 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 AI copilot na bawasan ang antas-1 na triage burden. Ayon sa data ng industriya, ang isang security team ay maaaring gumugol ng 15 oras sa isang linggo para lang mag-sort sa mga 22,000 alerto at false positive ( 6 Use Cases for Generative AI in Cybersecurity [+ Examples] ). Sa generative AI, marami sa mga alertong ito ay maaaring awtomatikong masuri - maaaring bale-walain ng AI ang mga malinaw na hindi maganda (na may pagbibigay ng pangangatwiran) at i-highlight ang mga talagang nangangailangan ng pansin, kung minsan ay nagmumungkahi pa ng priyoridad. Sa katunayan, ang lakas ng generative AI sa pag-unawa sa konteksto ay nangangahulugan na maaari itong mag-cross-correlate ng mga alerto na maaaring mukhang hindi nakakapinsala sa paghihiwalay ngunit magkasamang nagpapahiwatig ng isang multi-stage na pag-atake. Binabawasan nito ang pagkakataong makaligtaan ang isang pag-atake dahil sa "pagkapagod ng alerto."

Gumagamit din ang mga analyst ng SOC ng natural na wika na may AI para mapabilis ang pangangaso at pagsisiyasat. Ang SentinelOne's Purple AI platform, halimbawa, ay pinagsasama ang isang interface na nakabatay sa LLM sa real-time na data ng seguridad, na nagpapahintulot sa mga analyst na "magtanong ng mga kumplikadong tanong sa pangangaso ng pagbabanta sa simpleng Ingles at makakuha ng mabilis, tumpak na mga sagot" ( How Can Generative AI Be Used in Cybersecurity? 10 Real-World Examples ). Maaaring i-type ng isang analyst, "Mayroon bang anumang mga endpoint na nakipag-ugnayan sa domain badguy123[.]com noong nakaraang buwan?" , at ang Purple AI ay maghahanap sa pamamagitan ng mga log upang tumugon. Nai-save nito ang analyst mula sa pagsusulat ng mga query o script sa database - ginagawa ito ng AI sa ilalim ng hood. Nangangahulugan din ito na ang mga junior analyst ay maaaring humawak ng mga gawain na dati nang nangangailangan ng isang batikang engineer na may kasanayan sa mga wika ng query, na epektibong pinapataas ang kasanayan sa koponan sa pamamagitan ng tulong sa AI . Sa katunayan, ang mga analyst ay nag-uulat na ang generative AI guidance ay "nagpapalakas ng kanilang mga kasanayan at kasanayan" , dahil ang 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 para sa tulong ( 6 Use Cases for Generative AI in Cybersecurity [+ Mga Halimbawa] ).

Ang isa pang pag-optimize ng SOC ay ang awtomatikong pagbubuod ng insidente at dokumentasyon . Pagkatapos mahawakan ang isang insidente, dapat may sumulat ng ulat - isang gawaing nakakapagod ang marami. Maaaring kunin ng Generative AI ang forensic data (system logs, malware analysis, timeline of actions) at bumuo ng first-draft incident report. Binubuo ng IBM ang kakayahang ito sa QRadar upang sa "isang pag-click" ay makagawa ng buod ng insidente para sa iba't ibang stakeholder (mga executive, IT team, atbp.) ( How Can Generative AI Be Used in Cybersecurity? 10 Real-World Examples ). Hindi lamang ito nakakatipid ng oras ngunit tinitiyak din na walang napapansin sa ulat, dahil maaaring isama ng AI ang lahat ng nauugnay na detalye nang tuluy-tuloy. Gayundin, para sa pagsunod at pag-audit, maaaring punan ng AI ang mga form o talahanayan ng ebidensya batay sa data ng insidente.

Ang mga kinalabasan sa totoong mundo ay nakakahimok. Ang mga naunang nag-adopt ng AI-driven na SOAR (security orchestration, automation, at response) ng Swimlane ay nag-uulat ng malalaking tagumpay sa produktibidad – Halimbawa, nakita ng Global Data Systems, ang kanilang SecOps team na namamahala ng mas malaking case load; sinabi ng isang direktor na "kung ano ang ginagawa ko ngayon sa 7 analyst ay malamang na kukuha ng 20 miyembro ng kawani nang wala" ang AI-powered automation ( How Can Generative AI be Used in Cybersecurity ). Sa madaling salita, ang AI sa SOC ay maaaring magparami ng kapasidad . Sa lahat ng industriya, isa man itong tech na kumpanya na nakikitungo sa mga cloud security alert o isang manufacturing plant monitoring OT system, naninindigan ang mga SOC team na makakuha ng mas mabilis na pagtuklas at pagtugon, mas kaunting mga napalampas na insidente, at mas mahusay na mga operasyon sa pamamagitan ng pagtanggap ng mga generative AI assistant. Ito ay tungkol sa pagtatrabaho nang mas matalino – na nagpapahintulot sa mga makina na pangasiwaan ang paulit-ulit at mabibigat na data na gawain upang mailapat ng mga tao ang kanilang intuwisyon at kadalubhasaan kung saan ito pinakamahalaga.

Pamamahala ng Kahinaan at Simulation ng Banta

Ang pagtukoy at pamamahala ng mga kahinaan – mga kahinaan sa software o mga system na maaaring pagsamantalahan ng mga umaatake – ay isang pangunahing paggana ng cybersecurity. Ang Generative AI ay nagpapahusay sa pamamahala ng kahinaan sa pamamagitan ng pagpapabilis ng pagtuklas, pagtulong sa pag-prioritize ng patch, at kahit na pagtulad sa mga pag-atake sa mga kahinaang iyon upang mapabuti ang pagiging handa. Sa esensya, tinutulungan ng AI ang mga organisasyon na mahanap at ayusin ang mga butas sa kanilang armor nang mas mabilis, at proactive na sinusubukan ang mga depensa bago gawin ng mga tunay na umaatake.

Isang makabuluhang application ang gumagamit ng generative AI para sa awtomatikong pagsusuri ng code at pagtuklas ng kahinaan . Ang malalaking codebase (lalo na ang mga legacy system) ay kadalasang mayroong mga bahid sa seguridad na hindi napapansin. Maaaring sanayin ang mga generative AI model sa mga secure na kasanayan sa coding at karaniwang mga pattern ng bug, pagkatapos ay ilabas sa source code o pinagsama-samang mga binary upang makahanap ng mga potensyal na kahinaan. Halimbawa, ang mga mananaliksik ng NVIDIA ay bumuo ng isang generative AI pipeline na maaaring magsuri ng mga legacy na lalagyan ng software at matukoy ang mga kahinaan "na may mataas na katumpakan - hanggang sa 4x na mas mabilis kaysa sa mga eksperto ng tao." ( 6 Use Cases for Generative AI in Cybersecurity [+ Examples] ). Ang AI ay mahalagang natutunan kung ano ang hitsura ng hindi secure na code at nagawang mag-scan sa pamamagitan ng mga dekada na lumang software upang i-flag ang mga mapanganib na function at library, na lubos na nagpapabilis sa karaniwang mabagal na proseso ng manual na pag-audit ng code. 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 mga codebase - tinutulungan ng AI na gawing moderno ang seguridad sa pamamagitan ng paghuhukay ng mga isyu na maaaring abutin ng ilang buwan o taon bago mahanap ng mga kawani (kung sakaling mangyari man).

Tumutulong din ang Generative AI sa mga daloy ng trabaho sa pamamahala ng kahinaan sa pamamagitan ng pagproseso ng mga resulta ng pag-scan ng kahinaan at pagbibigay-priyoridad sa mga ito. Ang mga tool tulad ng Tenable's ExposureAI ay gumagamit ng generative AI upang hayaan ang mga analyst na magtanong ng data ng kahinaan sa simpleng wika at makakuha ng mga agarang sagot ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity? 10 Real-World na Halimbawa ). Maaaring "ibuod ng ExposureAI ang kumpletong landas ng pag-atake sa isang salaysay" para sa isang partikular na kritikal na kahinaan, na nagpapaliwanag kung paano ito maaaring i-chain ng isang attacker sa iba pang mga kahinaan upang ikompromiso ang isang system. Inirerekomenda pa nito ang mga aksyon upang ayusin at sinasagot ang mga follow-up na tanong tungkol sa panganib. Nangangahulugan ito kapag ang isang bagong kritikal na CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) ay inihayag, maaaring tanungin ng isang analyst ang AI, "Mayroon bang alinman sa aming mga server ang apektado ng CVE na ito at ano ang pinakamasamang sitwasyon kung hindi kami mag-patch?" at makatanggap ng malinaw na pagtatasa na nakuha mula sa sariling scan data ng organisasyon. Sa pamamagitan ng pagsasaayos ng mga kahinaan sa konteksto (hal. ang isang ito ay nalantad sa internet at sa isang server na may mataas na halaga, kaya ito ang pangunahing priyoridad), tinutulungan ng generative AI ang mga team na mag-patch nang matalino gamit ang limitadong mga mapagkukunan.

Bilang karagdagan sa paghahanap at pamamahala sa mga kilalang kahinaan, ang generative AI ay nag-aambag sa pagsubok sa pagtagos at simulation ng pag-atake - mahalagang pagtuklas ng hindi kilalang mga 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 gawi ng user, na maaaring magsama ng mga nakatagong pattern ng pag-atake. Isang pag-aaral noong 2023 ang nagmungkahi ng paggamit ng mga GAN para makabuo ng makatotohanang zero-day attack na trapiko para sanayin ang mga intrusion detection system ( 6 Use Cases for Generative AI in Cybersecurity [+ Examples] ). 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 na kilalanin ang mga bagong banta nang hindi naghihintay na tamaan sila sa katotohanan. Katulad nito, maaaring gayahin ng AI ang isang attacker na nagsusuri sa isang system – halimbawa, awtomatikong sinusubukan ang iba't ibang diskarte sa pagsasamantala sa isang ligtas na kapaligiran upang makita kung may magtagumpay. Nakikita ng US Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) ang pangako dito: ang 2023 AI Cyber ​​Challenge nito ay tahasang gumagamit ng generative AI (tulad ng malalaking modelo ng wika) para “awtomatikong hanapin at ayusin ang mga kahinaan sa open-source software” bilang bahagi ng isang kompetisyon ( DARPA Aims to Develop AI, Autonomy Applications Warfighters Can Trust > US Department of Defense > Defense Department News ). Binibigyang-diin ng inisyatiba na ito na ang AI ay hindi lamang tumutulong sa pagtatambal ng mga kilalang butas; ito ay aktibong nagbubunyag ng mga bago at nagmumungkahi ng mga pag-aayos, isang gawaing tradisyonal na limitado sa mga bihasang (at mahal) na mga mananaliksik sa seguridad.

Ang Generative AI ay maaari pang lumikha ng mga matatalinong honeypot at digital twin para sa pagtatanggol. Gumagawa ang mga startup ng AI-driven decoy system na nakakumbinsi na tumutulad sa mga tunay na server o device. Tulad ng ipinaliwanag ng isang CEO, ang generative AI ay maaaring "mag-clone ng mga digital system upang gayahin ang mga tunay at makaakit ng mga hacker" ( 6 Use Cases for Generative AI in Cybersecurity [+ Examples] ). Ang mga honeypot na binuo ng AI na ito ay kumikilos tulad ng totoong kapaligiran (sabihin, isang pekeng IoT device na nagpapadala ng normal na telemetry) ngunit umiiral lamang upang maakit ang mga umaatake. Kapag tina-target ng isang attacker ang decoy, talagang nilinlang sila ng AI na ibunyag ang kanilang mga pamamaraan, na maaaring pag-aralan at gamitin ng mga defender upang palakasin ang mga tunay na system. Ang konseptong ito, na pinapagana ng generative modeling, ay nagbibigay ng isang forward-looking na paraan upang ibaling ang mga talahanayan sa mga umaatake , gamit ang panlilinlang na pinahusay ng AI.

Sa buong industriya, ang mas mabilis at mas matalinong pamamahala sa kahinaan ay nangangahulugan ng mas kaunting mga paglabag. Sa healthcare IT, halimbawa, maaaring mabilis na makita ng AI ang isang vulnerable na lumang library sa isang medikal na device at mag-prompt ng pag-aayos ng firmware bago ito pagsamantalahan ng sinumang umaatake. Sa pagbabangko, maaaring gayahin ng AI ang isang insider attack sa isang bagong application upang matiyak na mananatiling ligtas ang data ng customer sa ilalim ng lahat ng mga sitwasyon. Ang Generative AI sa gayon ay gumaganap bilang parehong mikroskopyo at stress-tester para sa postura ng seguridad ng mga organisasyon: ito ay nagbibigay-liwanag sa mga nakatagong mga bahid at pressures system sa mga mapanlikhang paraan upang matiyak ang katatagan.

Secure Code Generation at Software Development

Ang mga talento ng Generative AI ay hindi limitado sa pag-detect ng mga pag-atake – umaabot din sila sa paglikha ng mga mas secure na system mula sa simula . Sa pagbuo ng software, ang mga generator ng AI code (tulad ng GitHub Copilot, OpenAI Codex, atbp.) ay makakatulong sa mga developer na magsulat ng code nang mas mabilis sa pamamagitan ng pagmumungkahi ng mga snippet ng code o kahit na buong function. Tinitiyak ng anggulo ng cybersecurity na ang mga piraso ng code na iminumungkahi ng AI na ito ay secure at gumagamit ng AI para mapahusay ang mga kasanayan sa pag-coding.

Sa isang banda, ang generative AI ay maaaring kumilos bilang isang coding assistant na nag-embed ng mga pinakamahuhusay na kagawian sa seguridad . Maaaring mag-prompt ang mga developer ng AI tool, "Bumuo ng function ng pag-reset ng password sa Python," at mainam na makuha ang code na hindi lamang gumagana ngunit sumusunod din sa mga secure na alituntunin (hal. wastong pag-validate ng input, pag-log, paghawak ng error nang walang pagtulo ng impormasyon, atbp.). Ang gayong katulong, na sinanay sa malawak na mga halimbawa ng secure na code, ay maaaring makatulong na mabawasan ang mga error ng tao na humahantong sa mga kahinaan. Halimbawa, kung nakalimutan ng developer na i-sanitize ang input ng user (pagbukas ng pinto sa SQL injection o mga katulad na isyu), maaaring isama iyon ng AI bilang default o babalaan sila. Ang ilang mga tool sa AI coding ay inaayos na ngayon gamit ang data na nakatuon sa seguridad upang maihatid ang eksaktong layuning ito - sa pangkalahatan, ang AI pair programming na may budhi ng seguridad .

Gayunpaman, mayroong isang flip side: ang generative AI ay maaaring kasing madaling magpakilala ng mga kahinaan kung hindi pinamamahalaan nang maayos. Tulad ng nabanggit ng eksperto sa seguridad ng Sophos na si Ben Verschaeren, ang paggamit ng generative AI para sa coding ay "maayos para sa maikli, nabe-verify na code, ngunit mapanganib kapag ang hindi naka-check na code ay naisama" sa mga sistema ng produksyon. Ang panganib ay ang isang AI ay maaaring gumawa ng lohikal na tamang code na hindi secure sa mga paraan na hindi mapapansin ng isang hindi eksperto. Higit pa rito, maaaring sadyang maimpluwensyahan ng mga malisyosong aktor ang mga pampublikong modelo ng AI sa pamamagitan ng pagtatanim sa kanila ng mga mahihinang pattern ng code (isang anyo ng pagkalason sa data) upang magmungkahi ang AI ng hindi secure na code. Karamihan sa mga developer ay hindi mga dalubhasa sa seguridad , kaya kung ang isang AI ay nagmumungkahi ng isang maginhawang solusyon, maaari nilang gamitin ito nang walang taros, nang hindi napagtatanto na mayroon itong isang depekto ( 6 Use Cases for Generative AI in Cybersecurity [+ Examples] ). Ang pag-aalala na ito ay totoo – sa katunayan, mayroon na ngayong listahan ng OWASP Top 10 para sa mga LLM (malalaking modelo ng wika) na nagbabalangkas ng mga karaniwang panganib na tulad nito sa paggamit ng AI para sa coding.

Upang kontrahin ang mga isyung ito, iminumungkahi ng mga eksperto na "paglabanan ang generative AI gamit ang generative AI" sa coding realm. Sa pagsasagawa, nangangahulugan iyon 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 pamamagitan ng bagong code na gumawa ng mas mabilis kaysa sa isang tagasuri ng code ng tao at i-flag ang mga potensyal na kahinaan o mga isyu sa lohika. Nakikita na namin ang mga umuusbong na tool na sumasama sa lifecycle ng pag-develop ng software: nakasulat ang code (marahil sa tulong ng AI), pagkatapos ay sinusuri ito ng isang generative na modelo na sinanay sa mga secure na prinsipyo ng code at bumubuo ng ulat ng anumang alalahanin (sabihin, paggamit ng mga hindi na ginagamit na function, nawawalang mga pagsusuri sa pagpapatotoo, atbp.). Ang pananaliksik ng NVIDIA, na binanggit kanina, na nakakuha ng 4x na mas mabilis na pagtuklas ng kahinaan sa code ay isang halimbawa ng paggamit ng AI para sa secure na pagsusuri ng code ( 6 Use Cases for Generative AI in Cybersecurity [+ Examples] ).

Higit pa rito, makakatulong ang generative AI sa paggawa ng mga secure na configuration at script . Halimbawa, kung ang isang kumpanya ay kailangang mag-deploy ng isang secure na imprastraktura ng cloud, maaaring hilingin ng isang engineer sa AI na buuin ang mga script ng configuration (Infrastructure bilang Code) na may mga kontrol sa seguridad (tulad ng tamang pagse-segment ng network, hindi gaanong pribilehiyo ang mga tungkulin ng IAM). 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 para mapanatili ang isang base ng kaalaman ng mga secure na pattern ng coding. Kung hindi sigurado ang isang developer kung paano ipapatupad ang isang partikular na feature nang secure, maaari silang mag-query ng internal AI na natutunan mula sa mga nakaraang proyekto at alituntunin sa seguridad ng kumpanya. Maaaring magbalik ang AI ng isang inirerekomendang diskarte o kahit na snippet ng code na naaayon sa parehong mga kinakailangan sa paggana at mga pamantayan sa seguridad ng kumpanya. Ang diskarte na ito ay ginamit ng mga tool tulad ng Questionnaire Automation ng Secureframe , na kumukuha ng mga sagot mula sa mga patakaran ng kumpanya at mga nakaraang solusyon para matiyak ang pare-pareho at tumpak na mga tugon (pangunahing bumubuo ng secure na dokumentasyon) ( How Can Generative AI Be Used in Cybersecurity? 10 Real-World Examples ). Ang konsepto ay isinasalin sa coding: isang AI na "naaalala" kung paano mo ligtas na ipinatupad ang isang bagay bago at ginagabayan kang gawin itong muli sa paraang iyon.

Sa buod, ang generative AI ay nakakaimpluwensya sa pagbuo ng software sa pamamagitan ng paggawa ng secure na tulong sa pag-coding na mas madaling ma-access . Ang mga industriya na bumuo ng maraming custom na software – tech, finance, defense, atbp. – ay makikinabang sa pagkakaroon ng AI copilots na hindi lamang nagpapabilis ng coding ngunit kumikilos bilang isang palaging mapagbantay na tagasuri ng seguridad. Kapag maayos na pinamamahalaan, ang mga tool na ito ng AI ay maaaring mabawasan ang pagpapakilala ng mga bagong kahinaan at tulungan ang mga development team na sumunod sa mga pinakamahuhusay na kagawian, kahit na ang team ay walang eksperto sa seguridad na kasangkot 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 nagkaroon ng insidente sa cybersecurity – ito man ay isang malware outbreak, data breach, o system outage mula sa isang pag-atake – ang oras ay kritikal. Ang Generative AI ay lalong ginagamit upang suportahan ang mga pangkat ng pagtugon sa insidente (IR) sa paglalaman at pagsasaayos ng mga insidente nang mas mabilis at may higit pang impormasyon na nasa kamay. Ang ideya ay maaaring balikatin ng AI ang ilan sa bigat ng pagsisiyasat at dokumentasyon sa panahon ng isang insidente, at kahit na magmungkahi o mag-automate ng ilang mga pagkilos sa pagtugon.

Ang isang mahalagang papel ng AI sa IR ay ang real-time na pagsusuri sa insidente at pagbubuod . 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 makompromiso?" . Maaaring suriin ng Generative AI ang mga log, alerto, at forensic na data mula sa mga apektadong system at mabilis na makapagbigay ng mga insight. Halimbawa, pinapayagan ng Microsoft Security Copilot ang isang incident responder na magpakain sa iba't ibang piraso ng ebidensya (mga file, URL, log ng kaganapan) 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: "Malamang na nagsimula ang paglabag sa isang phishing na email sa user na si JohnDoe noong 10:53 GMT na naglalaman ng malware X. Sa sandaling naisakatuparan, ang malware ay lumikha ng backdoor na ginamit pagkalipas ng dalawang araw upang lumipat sa gilid sa server ng pananalapi, kung saan ito nangongolekta ng data." Ang pagkakaroon ng magkakaugnay na larawang ito sa loob ng ilang minuto sa halip na mga oras ay nagbibigay-daan sa team na makagawa ng matalinong mga pagpapasya (tulad ng kung aling mga system ang ihihiwalay) nang mas mabilis.

Ang Generative AI ay maaari ding magmungkahi ng mga aksyon sa pagpigil at remediation . Halimbawa, kung ang isang endpoint ay nahawaan ng ransomware, ang isang AI tool ay maaaring makabuo ng isang script o hanay ng mga tagubilin upang ihiwalay ang makina na iyon, i-disable ang ilang partikular na account, at i-block ang mga kilalang malisyosong IP sa firewall - na mahalagang isang playbook execution. Sinabi ng Palo Alto Networks na ang generative AI ay may kakayahang "bumuo ng mga naaangkop na aksyon o script batay sa likas na katangian ng insidente" , na nag-automate sa mga unang hakbang ng pagtugon ( Ano ang Generative AI sa Cybersecurity? - Palo Alto Networks ). Sa isang senaryo kung saan ang pangkat ng seguridad ay labis na nalulula (sabihin ang isang malawakang pag-atake sa daan-daang mga device), maaaring direktang isagawa ng AI ang ilan sa mga pagkilos na ito sa ilalim ng paunang naaprubahang mga kundisyon, na kumikilos tulad ng isang junior responder na walang pagod na gumagana. Halimbawa, maaaring awtomatikong i-reset ng ahente ng AI ang mga kredensyal na sa tingin nito ay nakompromiso o mga host ng quarantine na nagpapakita ng malisyosong aktibidad na tumutugma sa profile ng insidente.

Sa panahon ng pagtugon sa insidente, mahalaga ang komunikasyon – sa loob ng koponan at sa mga stakeholder. Makakatulong ang Generative AI sa pamamagitan ng pagbalangkas ng mga ulat sa pag-update ng insidente o brief on the fly . Sa halip na ihinto ng isang engineer ang kanilang pag-troubleshoot para magsulat ng update sa email, maaari nilang tanungin ang AI, "Ibuod kung ano ang nangyari sa insidenteng ito sa ngayon upang ipaalam sa mga executive." Ang AI, nang ma-ingest ang data ng insidente, ay makakagawa ng maikling buod: "Noong 3 PM, na-access ng mga attacker ang 2 user account at 5 server. Kasama sa apektadong data ang mga rekord ng kliyente sa database X. Mga hakbang sa pagpigil: Binawi ang access sa VPN para sa mga nakompromisong account at nahiwalay ang mga server. Mga susunod na hakbang: pag-scan para sa anumang mekanismo ng pagtitiyaga." Ang tagatugon ay maaaring mabilis na i-verify o i-tweak ito at ipadala ito, na tinitiyak na ang mga stakeholder ay pinananatiling nasa loop na may tumpak, napapanahong impormasyon.

Pagkatapos mamuo ang alikabok, karaniwang mayroong detalyadong ulat ng insidente na ihahanda at mga aral na natutunan upang i-compile. Ito ay isa pang lugar kung saan kumikinang ang suporta ng AI. Maaari nitong suriin ang lahat ng data ng insidente at bumuo ng ulat pagkatapos ng insidente na sumasaklaw sa ugat, kronolohiya, epekto, at mga rekomendasyon. Ang IBM, halimbawa, ay isinasama ang generative AI upang lumikha ng "mga simpleng buod ng mga kaso ng seguridad at mga insidente na maaaring ibahagi sa mga stakeholder" sa pagpindot ng isang pindutan ( How Can Generative AI Be Used in Cybersecurity? 10 Real-World Examples ). Sa pamamagitan ng pag-streamline ng pag-uulat pagkatapos ng aksyon, ang mga organisasyon ay maaaring mas mabilis na magpatupad ng mga pagpapabuti at mayroon ding mas mahusay na dokumentasyon para sa mga layunin ng pagsunod.

Ang isang makabagong paggamit sa hinaharap ay ang mga simulation ng insidente na hinimok ng AI . Katulad ng kung paano maaaring magpatakbo ang isang tao ng fire drill, ang ilang kumpanya ay gumagamit ng generative AI upang tumakbo sa mga "paano-kung" mga senaryo ng insidente. Maaaring gayahin ng AI kung paano maaaring kumalat ang isang ransomware dahil sa layout ng network, o kung paano maaaring mag-exfiltrate ng data ang isang insider, at pagkatapos ay mamarkahan ang pagiging epektibo ng mga kasalukuyang plano sa pagtugon. Nakakatulong ito sa mga koponan na maghanda at pinuhin ang mga playbook bago mangyari ang isang tunay na insidente. Ito ay tulad ng pagkakaroon ng isang patuloy na umuunlad na tagapayo sa pagtugon sa insidente na patuloy na sumusubok sa iyong kahandaan.

Sa mga industriyang may mataas na stake tulad ng pananalapi o pangangalagang pangkalusugan, kung saan ang downtime o pagkawala ng data mula sa mga insidente ay lalong magastos, ang mga kakayahan ng AI-driven na IR na ito ay talagang kaakit-akit. Ang isang ospital na nakakaranas ng cyber incident ay hindi kayang bayaran ang matagal na system outage – isang AI na mabilis na tumutulong sa pagpigil ay maaaring literal na makapagliligtas ng buhay. Katulad nito, ang isang institusyong pampinansyal ay maaaring gumamit ng AI upang pangasiwaan ang paunang pagsubok ng isang pinaghihinalaang panghihimasok ng panloloko sa 3 AM, upang sa oras na ang on-call na mga tao ay online, maraming batayan (pag-log off sa mga apektadong account, pagharang sa mga transaksyon, atbp.) ay tapos na. Sa pamamagitan ng pagpapalaki sa mga pangkat ng pagtugon sa insidente gamit ang generative AI , ang mga organisasyon ay maaaring makabuluhang bawasan ang mga oras ng pagtugon at pagbutihin ang pagiging ganap ng kanilang pangangasiwa, sa huli ay mapapababa ang pinsala mula sa mga insidente sa cyber.

Behavioral Analytics at Anomaly Detection

Maraming cyber attack ang mahuhuli sa pamamagitan ng pagpansin kapag may lumihis sa “normal” na gawi – 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 diskarte para sa pagsusuri sa pag-uugali at pagtuklas ng anomalya , pag-aaral ng mga normal na pattern ng mga user at system at pagkatapos ay pag-flag kapag may nakita.

Ang tradisyonal na pagtuklas ng anomalya ay kadalasang gumagamit ng mga istatistikal na threshold o simpleng machine learning sa mga partikular na sukatan (mga pagtaas ng paggamit ng CPU, pag-login sa mga kakaibang oras, atbp.). Magagawa pa ito ng Generative AI sa pamamagitan ng paggawa ng mas maraming nuanced na profile ng pag-uugali. Halimbawa, ang isang modelo ng AI ay maaaring kumuha ng 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 sa ibang pagkakataon ay gumawa ng isang bagay na lampas sa pamantayan nito (tulad ng pag-log in mula sa isang bagong bansa at pag-access sa isang trove ng mga HR file sa hatinggabi), ang AI ay makakakita ng isang paglihis hindi lamang sa isang sukatan ngunit bilang isang buong pattern ng pag-uugali na hindi akma sa profile ng user. Sa mga teknikal na termino, ang mga generative na modelo (tulad ng mga autoencode o sequence na modelo) ay maaaring magmodelo kung ano ang hitsura ng "normal" at pagkatapos ay bumuo ng isang inaasahang hanay ng pag-uugali. Kapag ang katotohanan ay lumampas sa saklaw na iyon, na-flag ito bilang isang anomalya ( Ano ang Generative AI sa Cybersecurity? - Palo Alto Networks ).

Isang praktikal na pagpapatupad ay sa network traffic monitoring . Ayon sa isang survey noong 2024, binanggit ng 54% ng mga organisasyon sa US ang pagsubaybay sa trapiko sa network bilang isang nangungunang kaso ng paggamit para sa AI sa cybersecurity ( North America: top AI use cases in cybersecurity worldwide 2024 ). Maaaring matutunan 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 volume ng data ang gumagalaw sa mga oras ng negosyo kumpara sa magdamag, atbp. Kung ang isang attacker ay nagsimulang mag-exfiltrate ng data mula sa isang server, kahit na dahan-dahan upang maiwasan ang pag-detect, maaaring mapansin ng isang AI-based na system na "Ang Server A ay hindi kailanman nagpapadala ng 500MB ng data sa 2 AM sa isang external na alerto. Dahil ang AI ay hindi lamang gumagamit ng mga static na panuntunan ngunit isang umuusbong na modelo ng pag-uugali ng network, maaari itong makakuha ng mga banayad na anomalya na ang mga static na panuntunan (tulad ng "alerto kung ang data > X MB") ay maaaring makaligtaan o magkamali sa pag-flag. Ang kakayahang umangkop na ito ang dahilan kung bakit malakas ang pagtuklas ng anomalya na hinimok ng AI sa mga kapaligiran tulad ng mga network ng transaksyon sa pagbabangko, imprastraktura ng ulap, o mga fleet ng IoT device, kung saan napakasalimuot ng pagtukoy sa mga nakapirming panuntunan para sa normal vs abnormal.

Tumutulong din ang Generative AI sa user behavior analytics (UBA) , na susi sa pagtukoy ng mga banta ng insider 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 si Bob mula sa accounting ay biglang nagsimulang mag-query sa database ng customer (isang bagay na hindi niya nagawa noon), ang modelo ng AI para sa pag-uugali ni Bob ay mamarkahan ito bilang hindi pangkaraniwan. Maaaring hindi ito malware – maaaring ito ay isang kaso ng pagnanakaw ng mga kredensyal ni Bob at ginamit ng isang umaatake, o sinusuri ni Bob kung saan siya dapat hindi. Sa alinmang paraan, ang pangkat ng seguridad ay nangunguna upang mag-imbestiga. Ang ganitong mga AI-driven na UBA system ay umiiral sa iba't ibang produkto ng seguridad, at ang mga generative na diskarte sa pagmomodelo ay nagtutulak sa kanilang katumpakan na mas mataas at binabawasan ang mga maling alarma sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa konteksto (marahil si Bob ay nasa isang espesyal na proyekto, atbp., na kung minsan ay mahihinuha ng AI mula sa iba pang data).

Sa larangan ng pamamahala ng pagkakakilanlan at pag-access, lumalaki ang pangangailangan ng deepfake detection Kapansin-pansin, makakatulong din ang generative AI na matukoy ang mga deepfake na ito sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga banayad na artifact sa audio o video na mahirap mapansin ng mga tao. Nakakita kami ng isang halimbawa sa Accenture, na gumamit ng generative AI para gayahin ang hindi mabilang na facial expression at kundisyon para sanayin ang kanilang mga biometric system para makilala ang mga totoong user mula sa AI-generated deepfakes. Sa loob ng limang taon, nakatulong ang diskarteng ito sa Accenture na alisin ang mga password para sa 90% ng mga system nito (paglipat sa biometrics at iba pang mga salik) at bawasan ang mga pag-atake ng 60% ( 6 Use Cases for Generative AI in Cybersecurity [+ Examples] ). Sa pangkalahatan, gumamit sila ng generative AI upang palakasin ang biometric na pagpapatotoo, na ginagawa itong nababanat laban sa mga generative na pag-atake (isang mahusay na paglalarawan ng AI na lumalaban sa AI). Ang ganitong uri ng pagmomodelo ng pag-uugali - sa kasong ito, ang pagkilala sa pagkakaiba sa pagitan ng isang live na mukha ng tao kumpara sa isang na-synthesize ng AI - ay napakahalaga dahil mas umaasa tayo sa AI sa pagpapatotoo.

Ang pagtuklas ng anomalya na pinapagana ng generative AI ay naaangkop sa mga industriya: sa pangangalagang pangkalusugan, pagsubaybay sa gawi ng medikal na device para sa mga palatandaan ng pag-hack; sa pananalapi, nanonood ng mga sistema ng pangangalakal para sa mga hindi regular na pattern na maaaring magpahiwatig ng pandaraya o algorithmic na pagmamanipula; sa enerhiya/utility, pagmamasid sa mga signal ng control system para sa mga senyales ng panghihimasok. Ang kumbinasyon 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 mabisang tool para makita ang needle-in-a-haystack indicator ng isang cyber incident. Habang nagiging patago ang mga pagbabanta, nagtatago sa mga normal na operasyon, ang kakayahang ito na tumpak na makilala ang "normal" at sumigaw kapag may lumihis ay nagiging mahalaga. Ang Generative AI sa gayon ay nagsisilbing isang walang kapagurang nagbabantay, palaging natututo at nag-a-update ng kahulugan nito ng normalidad upang makasabay sa mga pagbabago sa kapaligiran, at nagpapaalerto sa mga pangkat ng seguridad sa mga anomalya na nangangailangan ng mas malapit na pagsisiyasat.

Mga Oportunidad at Mga Benepisyo ng Generative AI sa Cybersecurity

Ang paggamit ng generative AI sa cybersecurity ay nagdudulot ng maraming pagkakataon at benepisyo para sa mga organisasyong handang tanggapin ang mga tool na ito. Sa ibaba, ibubuod namin ang mga pangunahing bentahe na gumagawa ng generative AI na isang nakakahimok na karagdagan sa mga programa sa cybersecurity:

• Mas Mabilis na Pagtukoy at Pagtugon sa Banta: Maaaring suriin ng mga generative AI system ang napakaraming data sa real time at makilala ang mga banta nang mas mabilis kaysa sa manu-manong pagsusuri ng tao. Ang kalamangan sa bilis na ito ay nangangahulugan ng mas maagang pagtuklas ng mga pag-atake at mas mabilis na pagpigil sa insidente. Sa pagsasagawa, ang pagsubaybay sa seguridad na hinihimok ng AI ay maaaring makahuli ng mga banta na magtatagal sa mga tao upang maiugnay. Sa pamamagitan ng kaagad na pagtugon sa mga insidente (o kahit na autonomous na pagsasagawa ng mga paunang tugon), ang mga organisasyon ay maaaring makabuluhang bawasan ang oras ng tirahan ng mga umaatake sa kanilang mga network, na nagpapaliit ng pinsala.

• Pinahusay na Katumpakan at Saklaw ng Banta: Dahil patuloy silang natututo mula sa bagong data, ang mga generative na modelo ay maaaring umangkop sa mga umuusbong na pagbabanta at nakakakuha ng mas banayad na mga palatandaan 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 palatandaan ng isang phishing na email o pag-uugali ng malware ay maaaring tumukoy ng mga variant na hindi pa nakikita noon. Ang resulta ay isang mas malawak na saklaw ng mga uri ng pagbabanta - kabilang ang mga bagong pag-atake - na nagpapalakas sa pangkalahatang postura ng seguridad. Ang mga security team ay nakakakuha din ng mga detalyadong insight mula sa AI analysis (hal. mga paliwanag ng malware behavior), na nagpapagana ng mas tumpak at naka-target na mga depensa ( What Is Generative AI in Cybersecurity? - Palo Alto Networks ).

• Automation of Repetitive Tasks: Ang Generative AI ay mahusay sa pag-automate ng routine, labor-intensive na mga gawain sa seguridad - mula sa pagsusuklay sa mga log at pag-compile ng mga ulat hanggang sa pagsulat ng mga script ng pagtugon sa insidente. ng automation na ito ang pasanin ng mga analyst ng tao , pinalalaya silang tumuon sa mataas na antas na diskarte at kumplikadong paggawa ng desisyon ( Ano ang Generative AI sa Cybersecurity? - Palo Alto Networks ). Ang mga pangmundo ngunit mahahalagang gawain tulad ng pag-scan ng kahinaan, pag-audit ng configuration, pagsusuri sa aktibidad ng user, at pag-uulat sa pagsunod ay maaaring pangasiwaan (o hindi bababa sa unang-draft) ng AI. Sa pamamagitan ng paghawak sa mga gawaing ito sa bilis ng makina, hindi lamang pinapabuti ng AI ang kahusayan ngunit binabawasan din ang error ng tao (isang makabuluhang salik sa mga paglabag).

• Proactive Defense and Simulation: Binibigyang-daan ng Generative AI ang mga organisasyon na lumipat mula sa reaktibo patungo sa proactive na seguridad. Sa pamamagitan ng mga diskarte tulad ng attack simulation, synthetic data generation, at scenario-based na pagsasanay, ang mga tagapagtanggol ay maaaring mauna at maghanda para sa mga banta bago sila magkatotoo sa totoong mundo. Maaaring gayahin ng mga security team ang mga cyberattack (mga kampanya sa phishing, paglaganap ng malware, DDoS, atbp.) sa mga ligtas na kapaligiran upang subukan ang kanilang mga tugon at itaguyod ang anumang mga kahinaan. Ang tuluy-tuloy na pagsasanay na ito, kadalasang imposibleng gawin nang lubusan sa pamamagitan lamang ng pagsisikap ng tao, ay nagpapanatili ng matalas at napapanahon ng mga depensa. Ito ay katulad ng isang cyber "fire drill" - AI ay maaaring magtapon ng maraming hypothetical na banta sa iyong mga depensa upang makapagsanay ka at mapabuti.

• Augmenting Human Expertise (AI as a Force Multiplier): Ang Generative AI ay gumaganap bilang isang walang kapagurang junior analyst, advisor, at assistant na pinagsama sa isa. Maaari itong magbigay ng mga miyembro ng hindi gaanong karanasan sa koponan ng gabay at mga rekomendasyong karaniwang inaasahan mula sa mga batikang eksperto, na epektibong nagde-demokratiko ng kadalubhasaan sa buong team ( 6 Use Cases for Generative AI in Cybersecurity [+ Examples] ). Ito ay lalong mahalaga dahil sa kakulangan ng talento sa cybersecurity – tinutulungan ng AI ang mas maliliit na team na gumawa ng higit pa sa mas kaunti. Ang mga may karanasang analyst, sa kabilang banda, ay nakikinabang mula sa AI sa paghawak ng grunt work at paglabas ng mga hindi halatang insight, na maaari nilang patunayan at aksyonan. Ang pangkalahatang resulta ay isang pangkat ng seguridad na higit na produktibo at may kakayahan, na pinalalakas ng AI ang epekto ng bawat miyembro ng tao ( How Can Generative AI be Used in Cybersecurity ).

• Pinahusay na Suporta at Pag-uulat ng Desisyon: Sa pamamagitan ng pagsasalin ng teknikal na data sa mga natural na insight sa wika, pinapabuti ng generative AI ang komunikasyon at paggawa ng desisyon. Ang mga pinuno ng seguridad ay nakakakuha ng mas malinaw na visibility sa mga isyu sa pamamagitan ng mga buod na binuo ng AI at makakagawa ng matalinong mga madiskarteng desisyon nang hindi kinakailangang mag-parse ng raw data. Gayundin, ang cross-functional na komunikasyon (sa mga executive, compliance officer, atbp.) ay nagpapabuti kapag ang AI ay naghahanda ng madaling maunawaan na mga ulat ng postura ng seguridad at mga insidente ( How Can Generative AI Be Used in Cybersecurity? 10 Real-World Examples ). Hindi lamang ito nagtatayo ng kumpiyansa at pagkakahanay sa mga usapin sa seguridad sa antas ng pamumuno ngunit nakakatulong din na bigyang-katwiran ang mga pamumuhunan at mga pagbabago sa pamamagitan ng malinaw na pagpapahayag ng mga panganib at mga puwang na natuklasan ng AI.

Sa kumbinasyon, ang mga benepisyong ito ay nangangahulugan na ang mga organisasyong gumagamit ng generative AI sa cybersecurity ay makakamit ang mas malakas na postura ng seguridad na may potensyal na mas mababang gastos sa pagpapatakbo. Maaari silang tumugon sa mga banta na dating napakalaki, takpan ang mga puwang na hindi nasubaybayan, at patuloy na mapabuti sa pamamagitan ng AI-driven na feedback loop. Sa huli, nag-aalok ang generative AI ng pagkakataong maunahan ang mga kalaban sa pamamagitan ng pagtutugma ng bilis, sukat, at pagiging sopistikado ng mga modernong pag-atake na may parehong sopistikadong mga depensa. Tulad ng natuklasan sa isang survey, higit sa kalahati ng mga lider ng negosyo at cyber ang inaasahan ng mas mabilis na pagtuklas ng banta at pagtaas ng 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 testamento sa optimismo sa mga benepisyo ng mga teknolohiyang ito.

Mga Panganib at Hamon ng Paggamit ng Generative AI sa Cybersecurity

Bagama't makabuluhan ang mga pagkakataon, kritikal na lapitan ang generative AI sa cybersecurity na bukas ang mga mata sa mga panganib at hamon na kasangkot. Ang bulag na pagtitiwala sa AI o maling paggamit nito ay maaaring magpakilala ng mga bagong kahinaan. Sa ibaba, binabalangkas namin ang mga pangunahing alalahanin at mga pitfalls, kasama ang konteksto para sa bawat isa:

• Adversarial Use by Cybercriminals: Ang parehong mga generative na kakayahan na tumutulong sa mga defender ay makapagbibigay ng kapangyarihan sa mga umaatake. Gumagamit na ang mga aktor ng pagbabanta ng generative AI para gumawa ng mas nakakumbinsi na mga email sa phishing, gumawa ng mga pekeng persona at deepfake na video para sa social engineering, bumuo ng polymorphic malware na patuloy na nagbabago para makaiwas sa pagtuklas, at maging awtomatiko ang mga aspeto ng pag-hack ( What Is Generative AI in Cybersecurity? - Palo Alto Networks ). Halos kalahati (46%) ng mga pinuno ng cybersecurity ay nag-aalala na ang generative AI ay hahantong sa mas advanced na adversarial attacks ( Generative AI Security: Trends, Threats & Mitigation Strategies ). Ang ibig sabihin ng “AI arms race” na ito ay habang ginagamit ng mga defender ang AI, hindi malayong mahuhuli ang mga attacker (sa katunayan, maaaring mauna sila sa ilang lugar, gamit ang mga unregulated AI tool). Dapat na maging handa ang mga organisasyon para sa mga banta na pinahusay ng AI na mas madalas, sopistikado, at mahirap ma-trace.

• Mga Halucinasyon at Pagkakamali ng AI: Ang mga generative na modelo ng AI ay maaaring makagawa ng mga output na kapani-paniwala ngunit hindi tama o nakakapanlinlang - isang phenomenon na kilala bilang guni-guni. Sa isang konteksto ng seguridad, maaaring pag-aralan ng AI ang isang insidente at maling isipin na isang partikular na kahinaan ang dahilan, o maaari itong bumuo ng isang maling script ng remediation na hindi naglalaman ng isang pag-atake. Ang mga pagkakamaling ito ay maaaring mapanganib kung kunin sa halaga. Gaya ng babala ng NTT Data, “ang generative AI ay maaaring maglabas ng hindi totoong content, at ang hindi pangkaraniwang bagay na ito ay tinatawag na mga guni-guni... kasalukuyang mahirap na ganap na alisin ang mga ito” ( Security Risks of Generative AI and Countermeasures, and Its Impact on Cybersecurity | NTT DATA Group ). Ang sobrang pag-asa sa AI nang walang pag-verify ay maaaring humantong sa mga maling pagsisikap o maling pakiramdam ng seguridad. Halimbawa, maaaring maling i-flag ng AI ang isang kritikal na sistema bilang ligtas kapag ito ay hindi, o kabaligtaran, mag-trigger ng panic sa pamamagitan ng "pagtukoy" ng isang paglabag na hindi kailanman nangyari. Ang mahigpit na pagpapatunay ng mga output ng AI at pagkakaroon ng mga tao sa loop para sa mga kritikal na desisyon ay mahalaga upang mabawasan ang panganib na ito.

• Mga Maling Positibo at Negatibo: May kaugnayan sa mga guni-guni, kung ang isang modelo ng AI ay hindi gaanong nasanay o na-configure, maaari itong mag-over-report ng benign na aktibidad bilang nakakahamak (mga maling positibo) o, mas malala, makaligtaan ang mga tunay na banta (mga maling negatibo) ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity ). Maaaring madaig ng mga sobrang maling alerto ang mga team ng seguridad at humantong sa pagkapagod ng alerto (pag-undo sa mismong mga nadagdag na kahusayan na ipinangako ng AI), habang ang mga hindi natukoy na pagtuklas ay nag-iiwan sa organisasyon na nakalantad. Ang pag-tune ng mga generative na modelo para sa tamang balanse ay mahirap. Ang bawat kapaligiran ay natatangi, at ang isang AI ay maaaring hindi agad gumanap nang mahusay sa labas ng kahon. Ang tuluy-tuloy na pag-aaral ay isang tabak na may dalawang talim din – kung natututo ang AI mula sa feedback na baluktot o mula sa isang kapaligirang nagbabago, maaaring magbago ang katumpakan nito. Dapat subaybayan ng mga security team ang performance ng AI at ayusin ang mga threshold o magbigay ng corrective feedback sa mga modelo. Sa mga konteksto na may mataas na stake (tulad ng intrusion detection para sa kritikal na imprastraktura), maaaring maging maingat na magpatakbo ng mga suhestiyon ng AI na kahanay sa mga umiiral nang system sa loob ng isang panahon, upang matiyak na ang mga ito ay nakahanay at umakma sa halip na salungatan.

• Privacy at Leakage ng Data: Ang mga generative AI system ay kadalasang nangangailangan ng malaking halaga ng data para sa pagsasanay at pagpapatakbo. Kung ang mga modelong ito ay cloud-based o hindi maayos na naka-silo, may panganib na maaaring tumagas ang sensitibong impormasyon. Maaaring hindi sinasadyang i-feed ng mga user ang pagmamay-ari na data o personal na data sa isang serbisyo ng AI (isipin na hilingin sa ChatGPT na ibuod ang isang kumpidensyal na ulat ng insidente), at ang data 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 pagkakakilanlan ng impormasyon , na nagpapataas ng mga seryosong alalahanin tungkol sa pagtagas ng data ( Generative AI Security: Trends, Threats & Mitigation Strategies ). Bukod pa rito, kung ang isang AI ay sinanay sa panloob na data at ito ay na-query sa ilang partikular na paraan, maaari itong mag-output ng mga piraso ng sensitibong data na iyon sa ibang tao. Dapat magpatupad ang mga organisasyon ng mahigpit na mga patakaran sa pangangasiwa ng data (hal. paggamit ng on-premise o pribadong 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. Gumaganap din ang mga regulasyon sa privacy (GDPR, atbp.) – ang paggamit ng personal na data upang sanayin ang AI nang walang wastong pahintulot o proteksyon ay maaaring lumabag sa mga batas.

• Seguridad at Pagmamanipula ng Modelo: Ang mga Generative AI model mismo ay maaaring maging mga target. Maaaring subukan ng mga kalaban ang pagkalason sa modelo , pagpapakain ng malisyosong o mapanlinlang na data sa panahon ng pagsasanay o yugto ng muling pagsasanay upang matutunan ng AI ang mga maling pattern ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity ). Halimbawa, maaaring dahan-dahang lasunin ng isang umaatake ang data ng intel ng pagbabanta nang sa gayon ay mabigo ang AI na makilala ang sariling malware ng umaatake bilang nakakahamak. Ang isa pang taktika ay ang agarang pag-iniksyon o pagmamanipula ng output , kung saan ang isang umaatake ay nakahanap ng paraan upang mag-isyu ng mga input sa AI na nagiging sanhi ng pag-uugali nito sa mga hindi sinasadyang paraan – marahil ay balewalain ang mga guardrail nito sa kaligtasan o upang ipakita ang impormasyong hindi dapat (tulad ng mga panloob na 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 namin ito sa mga halimbawa ng adversarial - bahagyang nababagabag na data na nakikita ng isang tao bilang normal ngunit mali ang pagkaka-uri ng AI. Ang pagtiyak na ligtas ang supply chain ng AI (integridad ng data, kontrol sa pag-access ng modelo, pagsubok sa katatagan ng adversarial) ay isang bago ngunit kinakailangang bahagi ng cybersecurity kapag nagde-deploy ng mga tool na ito ( What Is Generative AI in Cybersecurity? - Palo Alto Networks ).

• Over-Reliance at Skill Erosion: Mayroong mas mahinang panganib na ang mga organisasyon ay maaaring maging sobrang umaasa sa AI at hayaang mawala ang mga kasanayan ng tao. Kung walang taros na pinagkakatiwalaan ng mga junior analyst ang mga output ng AI, maaaring hindi nila mabuo ang kritikal na pag-iisip at intuwisyon na kailangan kapag hindi available o mali ang AI. Ang isang senaryo na dapat iwasan ay isang security team na may mahusay na mga tool ngunit walang ideya kung paano gumana kung ang mga tool na iyon ay bumaba (katulad ng mga piloto na labis na umaasa sa autopilot). Ang mga regular na pagsasanay sa pagsasanay na walang tulong ng AI at pagpapatibay ng isang mindset na ang AI ay isang katulong, hindi isang hindi nagkakamali na orakulo, ay mahalaga upang panatilihing matalas ang mga analyst ng tao. Ang mga tao ay dapat manatiling pinakahuling gumagawa ng desisyon, lalo na para sa mga paghatol na may mataas na epekto.

• Mga Hamon sa Etikal at Pagsunod: Ang paggamit ng AI sa cybersecurity ay nagdudulot ng mga tanong na etikal at maaaring mag-trigger ng mga isyu sa pagsunod sa regulasyon. Halimbawa, kung ang isang AI system ay maling nagsasangkot ng isang empleyado bilang isang malisyosong insider dahil sa isang anomalya, maaari nitong hindi makatarungang makapinsala sa reputasyon o karera ng taong iyon. Ang mga desisyong ginawa ng AI ay maaaring maging opaque (ang problemang "itim na kahon"), kaya mahirap ipaliwanag sa mga auditor o regulator kung bakit ginawa ang ilang partikular na aksyon. Habang nagiging laganap ang content na binuo ng AI, mahalaga ang pagtiyak ng transparency at pagpapanatili ng pananagutan. Nagsisimula nang suriin ng mga regulator ang AI – ang AI Act ng EU, halimbawa, ay magpapataw ng mga kinakailangan sa mga “high-risk” na AI system, at maaaring mahulog ang cybersecurity AI sa kategoryang iyon. Kakailanganin ng mga kumpanya na i-navigate ang mga regulasyong ito at posibleng sumunod sa mga pamantayan tulad ng NIST AI Risk Management Framework para magamit nang responsable ang generative AI ( How Can Generative AI Be Used in Cybersecurity? 10 Real-World Examples ). Ang pagsunod ay umaabot din sa paglilisensya: ang paggamit ng open-source o mga third-party na modelo ay maaaring may mga tuntuning naghihigpit sa ilang partikular na paggamit o nangangailangan ng mga pagpapabuti sa pagbabahagi.

Sa buod, ang generative AI ay hindi isang silver bullet - kung hindi maingat na maipapatupad, maaari itong magpakilala ng mga bagong kahinaan kahit na nalulutas nito ang iba. Binigyang-diin ng isang pag-aaral ng World Economic Forum noong 2024 na ~47% ng mga organisasyon ang nagbabanggit ng mga pag-unlad sa generative AI ng mga attacker bilang pangunahing alalahanin, na ginagawa itong "pinaka may kinalaman sa epekto ng generative AI" sa cybersecurity ( [PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | World Economic Forum ) ( Generative AI in Cybersecurity: A Comprehensive Review of LLM ... ). Samakatuwid, ang mga organisasyon ay dapat magpatibay 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 na tatalakayin natin kung paano makamit ang balanseng iyon.

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

Sa hinaharap, ang generative AI ay nakahanda na maging isang mahalagang bahagi ng diskarte sa cybersecurity - at gayundin, isang tool na patuloy na pagsasamantalahan ng mga cyber adversaries. Ang cat-and-mouse dynamic ay bibilis, na may AI sa magkabilang panig ng bakod. Narito ang ilang inaasam-asam na insight sa kung paano maaaring hubugin ng generative AI ang cybersecurity sa mga darating na taon:

• Nagiging Pamantayan ang AI-Augmented Cyber ​​Defense: Sa 2025 at higit pa, maaari nating asahan na ang karamihan sa mga medium hanggang malalaking organisasyon ay magkakaroon ng mga tool na hinimok ng AI sa kanilang mga operasyong panseguridad. Kung paanong ang mga antivirus at firewall ay karaniwan ngayon, ang mga AI copilot at mga sistema ng pagtuklas ng anomalya ay maaaring maging mga baseline na bahagi ng mga arkitektura ng seguridad. Malamang na magiging mas dalubhasa ang mga tool na ito – halimbawa, ang mga natatanging modelo ng AI na pinino para sa seguridad sa ulap, para sa pagsubaybay sa IoT device, para sa seguridad ng code ng aplikasyon, at iba pa, lahat ay gumagana sa konsiyerto. Gaya ng sinabi ng isang hula, "sa 2025, ang generative AI ay magiging integral sa cybersecurity, na magbibigay-daan sa mga organisasyon na ipagtanggol nang maagap laban sa mga sopistikado at umuusbong na pagbabanta" ( How Can Generative AI be Used in Cybersecurity ). Papahusayin ng AI ang real-time na pag-detect ng pagbabanta, i-automate ang maraming pagkilos sa pagtugon, at tutulungan ang mga security team na pamahalaan ang mas malalaking volume ng data kaysa sa magagawa nila nang manu-mano.

• Patuloy na Pag-aaral at Pag-aangkop: Ang mga hinaharap na generative AI system sa cyber ay magiging mas mahusay sa pag-aaral sa mabilisang pag-aaral mula sa mga bagong insidente at threat intelligence, na ina-update ang kanilang knowledge base sa malapit-real-time. Ito ay maaaring humantong sa mga tunay na adaptive na depensa – isipin ang isang AI na natututo tungkol sa isang bagong kampanya sa phishing na tumama sa ibang kumpanya sa umaga at pagsapit ng hapon ay naayos na ang mga filter ng email ng iyong kumpanya bilang tugon. Maaaring mapadali ng mga serbisyo sa seguridad ng AI na nakabatay sa cloud ang ganitong uri ng kolektibong pag-aaral, kung saan ang mga hindi kilalang insight mula sa isang organisasyon ay nakikinabang sa lahat ng mga subscriber (katulad ng pagbabanta sa pagbabahagi ng intel, ngunit awtomatiko). Gayunpaman, mangangailangan ito ng maingat na pangangasiwa upang maiwasan ang pagbabahagi ng sensitibong impormasyon at upang maiwasan ang mga umaatake na magpakain ng masamang data sa mga nakabahaging modelo.

• Convergence ng AI at Cybersecurity Talent: Ang hanay ng kasanayan ng mga propesyonal sa cybersecurity ay magbabago upang isama ang kahusayan sa AI at data science. Kung paanong ang mga analyst ngayon ay natututo ng mga wika ng query at scripting, ang mga analyst bukas ay maaaring regular na mag-fine-tune ng mga modelo ng AI o magsulat ng "mga playbook" para maipatupad ng AI. Maaari tayong makakita ng mga bagong tungkulin tulad ng “AI Security Trainer” o “Cybersecurity AI Engineer” – mga taong dalubhasa sa pag-angkop sa mga tool ng AI sa mga pangangailangan ng isang organisasyon, pag-validate ng kanilang performance, at pagtiyak na ligtas silang gumagana. Sa kabilang banda, ang mga pagsasaalang-alang sa cybersecurity ay lalong makakaimpluwensya sa pagbuo ng AI. Bubuo ang mga AI system na may mga feature na panseguridad mula sa simula (secure na arkitektura, tamper detection, audit logs para sa mga desisyon ng AI, atbp.), at ang mga framework para sa mapagkakatiwalaang AI (patas, maipaliwanag, matatag, at secure) ay gagabay sa kanilang deployment sa mga kontekstong kritikal sa seguridad.

• Mas Sopistikadong AI-Powered Attacks: Sa kasamaang-palad, mag-evolve din ang threat landscape kasama ng AI. Inaasahan namin ang mas madalas na paggamit ng AI upang matuklasan ang mga zero-day na kahinaan, upang gumawa ng mataas na naka-target na spear phishing (hal. AI, nag-scrape ng social media upang lumikha ng perpektong iniangkop na pain), at upang makabuo ng mga nakakakumbinsi na deepfake na boses o video upang i-bypass ang biometric authentication o magsagawa ng panloloko. Maaaring lumabas ang mga automated na ahente sa pag-hack na maaaring independiyenteng magsagawa ng mga multi-stage na pag-atake (reconnaissance, pagsasamantala, lateral movement, atbp.) na may kaunting pangangasiwa ng tao. Pipilitin nito ang mga tagapagtanggol na umasa din sa AI - mahalagang automation kumpara sa automation . Ang ilang mga pag-atake ay maaaring mangyari sa bilis ng makina, tulad ng mga AI bot na sumusubok sa isang libong phishing email permutations upang makita kung alin ang makakalampas sa mga filter. Ang mga cyber defense ay kailangang gumana sa katulad na bilis at flexibility para makasabay ( Ano ang Generative AI sa Cybersecurity? - Palo Alto Networks ).

• Regulasyon at Etikal na AI sa Seguridad: Habang ang AI ay nagiging malalim na naka-embed sa mga function ng cybersecurity, magkakaroon ng higit na pagsisiyasat at posibleng regulasyon upang matiyak na ang mga AI system na ito ay ginagamit nang responsable. Makakaasa tayo ng mga balangkas at pamantayang partikular sa AI sa seguridad. Maaaring magtakda ang mga pamahalaan ng mga alituntunin para sa transparency – hal., nangangailangan na ang mahahalagang desisyon sa seguridad (tulad ng pagwawakas ng access ng empleyado para sa pinaghihinalaang malisyosong aktibidad) ay hindi maaaring gawin ng AI lamang nang walang pagsusuri ng tao. Maaaring mayroon ding mga sertipikasyon para sa mga produkto ng seguridad ng AI, upang tiyakin sa mga mamimili na nasuri ang AI para sa bias, katatagan, at kaligtasan. Higit pa rito, maaaring lumago ang internasyonal na kooperasyon sa paligid ng mga banta sa cyber na nauugnay sa AI; halimbawa, mga kasunduan sa paghawak ng disinformation na nilikha ng AI o mga pamantayan laban sa ilang partikular na cyber weapon na hinimok ng AI.

• Pagsasama sa Mas Malapad na AI at IT Ecosystem: Ang Generative AI sa cybersecurity ay malamang na isasama sa iba pang AI system at IT management tool. Halimbawa, ang isang AI na namamahala sa pag-optimize ng network ay maaaring gumana sa seguridad AI upang matiyak na ang mga pagbabago ay hindi nagbubukas ng mga butas. Maaaring magbahagi ng data ang analytics ng negosyo na hinimok ng AI sa mga AI sa seguridad upang maiugnay ang mga anomalya (tulad ng biglaang pagbaba ng mga benta na may 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 na pamamahala sa peligro kung saan ang data ng pagpapatakbo, data ng pagbabanta, at maging ang data ng pisikal na seguridad ay maaaring pagsamahin ng AI upang magbigay ng 360-degree na pagtingin sa postura ng seguridad ng organisasyon.

Sa mahabang panahon, ang pag-asa ay ang generative AI ay makakatulong na ikiling ang balanse pabor sa mga tagapagtanggol. Sa pamamagitan ng paghawak sa laki at pagiging kumplikado ng mga modernong IT environment, magagawa ng AI na mas mapagtanggol ang cyberspace. Gayunpaman, ito ay isang paglalakbay, at magkakaroon ng lumalaking pasakit habang pinipino natin ang mga teknolohiyang ito at natututong magtiwala sa kanila nang naaangkop. Ang mga organisasyong nananatiling may kaalaman at namumuhunan sa responsableng AI adoption para sa seguridad ay malamang na ang mga pinakamahusay na posisyon upang mag-navigate sa mga banta sa hinaharap.

Gaya ng nabanggit ng kamakailang ulat ng mga uso sa cybersecurity ng Gartner, "ang paglitaw ng mga generative na kaso ng paggamit ng AI (at mga panganib) ay lumilikha ng presyon para sa pagbabago" ( Cybersecurity Trends: Resilience Through Transformation - Gartner ). Ang mga umaangkop ay gagamitin ang AI bilang isang makapangyarihang kaalyado; ang mga nahuhuli ay maaaring madaig ng mga kalaban na may kapangyarihan sa AI. Ang susunod na ilang taon ay magiging isang mahalagang oras sa pagtukoy kung paano muling hinuhubog ng AI ang cyber battleground.

Mga Praktikal na Takeaway para sa Pag-adopt ng Generative AI sa Cybersecurity

Para sa mga negosyong nagsusuri kung paano gamitin ang generative AI sa kanilang diskarte sa cybersecurity, narito ang ilang praktikal na takeaway at rekomendasyon para gabayan ang isang responsable at epektibong pag-aampon:

1. Magsimula sa Edukasyon at Pagsasanay: Tiyaking nauunawaan ng iyong pangkat ng seguridad (at mas malawak na kawani ng IT) kung ano ang magagawa at hindi magagawa ng generative AI. Magbigay ng pagsasanay sa mga pangunahing kaalaman ng AI-driven na mga tool sa seguridad at i-update ang iyong mga programa sa kaalaman sa seguridad para sa lahat ng empleyado upang masakop ang mga banta na pinapagana ng AI. Halimbawa, turuan ang staff kung paano makakabuo ang AI ng mga nakakakumbinsi na phishing scam at deepfake na tawag. Sabay-sabay, sanayin ang mga empleyado sa ligtas at naaprubahang paggamit ng mga tool ng AI sa kanilang trabaho. Ang mga gumagamit na may mahusay na kaalaman ay mas malamang na mali ang pangangasiwa ng AI o mabiktima ng mga pag-atake na pinahusay ng AI ( How Can Generative AI Be Used in Cybersecurity? 10 Real-World Examples ).

2. Tukuyin ang I-clear ang 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 pinapahintulutan, at para sa kung anong mga layunin. Isama ang mga alituntunin sa paghawak ng sensitibong data (hal. walang paglalagay ng kumpidensyal na data sa mga panlabas na serbisyo ng AI) upang maiwasan ang mga pagtagas. Bilang halimbawa, maaari mong payagan ang mga miyembro lang ng security team na gumamit ng panloob na AI assistant para sa pagtugon sa insidente, at maaaring gumamit ang marketing ng na-verify na AI para sa content – ​​pinaghihigpitan ang lahat. Maraming organisasyon ngayon ang tahasang tinutugunan ang generative AI sa kanilang mga patakaran sa IT, at hinihikayat ng mga nangungunang pamantayang katawan ang ligtas na mga patakaran sa paggamit sa halip na mga tahasang pagbabawal ( How Can Generative AI Be Used in Cybersecurity? 10 Real-World Examples ). Siguraduhing ipaalam ang mga patakarang ito at ang katwiran sa likod ng mga ito sa lahat ng empleyado.

3. Bawasan ang "Shadow AI" at Pagsubaybay sa Paggamit: Katulad ng shadow IT, ang "shadow AI" ay lalabas kapag nagsimulang gumamit ang mga empleyado ng mga tool o serbisyo ng AI nang walang kaalaman sa IT (hal. isang developer na gumagamit ng hindi awtorisadong AI code assistant). Maaari itong magpakilala ng mga hindi nakikitang panganib. Magpatupad ng mga hakbang upang matukoy at makontrol ang hindi sanction na paggamit ng AI . Ang pagsubaybay sa network ay maaaring mag-flag ng mga koneksyon sa mga sikat na AI API, at maaaring malaman ng mga survey o pag-audit ng tool kung ano ang ginagamit ng mga tauhan. Mag-alok ng mga aprubadong alternatibo para hindi matuksong mag-rogue ang mga empleyadong may mabuting layunin (halimbawa, magbigay ng opisyal na ChatGPT Enterprise account kung makikita ito ng mga tao na kapaki-pakinabang). Sa pamamagitan ng pagdadala sa paggamit ng AI sa liwanag, maaaring masuri at pamahalaan ng mga security team ang panganib. Susi rin ang pagsubaybay – i-log ang mga aktibidad at output ng AI tool hangga't maaari, kaya mayroong audit trail para sa mga desisyon na naiimpluwensyahan ng AI ( How Can Generative AI Be Used in Cybersecurity? 10 Real-World Examples ).

4. Gamitin ang AI nang Depensiba – Huwag Mahuli: Kilalanin na ang mga umaatake ay gagamit ng AI, kaya dapat din ang iyong depensa. Tukuyin ang ilang lugar na may mataas na epekto kung saan maaaring tumulong kaagad ang generative AI sa iyong mga operasyon sa seguridad (maaaring alertong triage, o awtomatikong pagsusuri ng log) at magpatakbo ng mga pilot project. Palakihin ang iyong mga depensa gamit ang bilis at sukat ng AI upang kontrahin ang mabilis na gumagalaw na mga banta ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity? 10 Real-World na Halimbawa ). Kahit na ang mga simpleng pagsasama, tulad ng paggamit ng AI upang buod ng mga ulat ng malware o bumuo ng mga query sa pangangaso ng banta, ay makakatipid ng mga oras ng analyst. Magsimula sa maliit, suriin ang mga resulta, at ulitin. Ang mga tagumpay ay bubuo ng kaso para sa mas malawak na AI adoption. Ang layunin ay gamitin ang AI bilang isang force multiplier – halimbawa, kung ang mga pag-atake ng phishing ay napakarami sa iyong helpdesk, mag-deploy ng AI email classifier upang bawasan ang volume na iyon nang maagap.

5. Mamuhunan sa Secure at Etikal na Mga Kasanayan sa AI: Kapag nagpapatupad ng generative AI, sundin ang mga secure na pag-develop at mga kasanayan sa pag-deploy. Gumamit ng pribado o self-host 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 AI risk management frameworks (tulad ng NIST's AI Risk Management Framework o ISO/IEC guidance) para sistematikong tugunan ang mga bagay tulad ng bias, explainability, at robustness sa iyong AI tools ( How Can Generative AI Be Used in Cybersecurity? 10 Real-World Examples ). Magplano rin para sa mga update/patch ng modelo bilang bahagi ng pagpapanatili – maaaring magkaroon din ng "mga kahinaan" ang mga modelo ng AI (hal., maaaring kailanganin nilang mag-retraining kung nagsimula silang mag-drift o kung may natuklasang bagong uri ng adversarial attack sa modelo). Sa pamamagitan ng paglalagay 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.

6. Panatilihin ang Mga Tao sa Loop: Gamitin ang AI upang tumulong, hindi ganap na palitan, ang paghatol ng tao sa cybersecurity. Tukuyin ang mga punto ng pagpapasya kung saan kinakailangan ang pagpapatunay ng tao (halimbawa, maaaring mag-draft ang isang AI ng ulat ng insidente, ngunit sinusuri ito ng isang analyst bago ang pamamahagi; o maaaring magmungkahi ang isang AI na i-block ang isang user account, ngunit inaprubahan ng isang tao ang pagkilos na iyon). Hindi lamang nito pinipigilan ang mga error sa AI mula sa pag-alis ng check, ngunit tinutulungan din nito ang iyong koponan na matuto mula sa AI at vice versa. Hikayatin ang isang collaborative na daloy ng trabaho: dapat kumportable ang mga analyst na magtanong sa mga output ng AI at magsagawa ng mga pagsusuri sa katinuan. Sa paglipas ng panahon, mapapahusay ng dialog na ito ang AI (sa pamamagitan ng feedback) at ang mga kasanayan ng mga analyst. Sa pangkalahatan, idisenyo ang iyong mga proseso upang ang AI at mga lakas ng tao ay magkatugma sa isa't isa - pinangangasiwaan ng AI ang volume at bilis, pinangangasiwaan ng mga tao ang kalabuan at mga huling desisyon.

7. Sukatin, Subaybayan, at Isaayos: Panghuli, ituring ang iyong mga generative AI tool bilang mga buhay na bahagi ng iyong security ecosystem. Patuloy na sukatin ang kanilang pagganap - binabawasan ba nila ang mga oras ng pagtugon sa insidente? Nanghuhuli ng mga pagbabanta nang mas maaga? Paano nagte-trend ang false positive rate? Humingi ng feedback mula sa team: kapaki-pakinabang ba ang mga rekomendasyon ng AI, o gumagawa ba ito ng ingay? Gamitin ang mga sukatang ito para pinuhin ang mga modelo, i-update ang data ng pagsasanay, o isaayos kung paano isinama ang AI. Ang mga banta sa cyber at mga pangangailangan sa negosyo ay nagbabago, at ang iyong mga modelo ng AI ay dapat na i-update o muling sanayin sa pana-panahon upang manatiling epektibo. Magkaroon ng plano para sa modelong pamamahala, kabilang ang kung sino ang may pananagutan sa pangangalaga nito at kung gaano kadalas ito sinusuri. Sa pamamagitan ng aktibong pamamahala sa lifecycle ng AI, tinitiyak mong mananatili itong asset, hindi isang pananagutan.

Sa konklusyon, ang generative AI ay maaaring makabuluhang mapahusay ang mga kakayahan sa cybersecurity, ngunit ang matagumpay na pag-aampon ay nangangailangan ng maingat na 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 balanseng, secure na paraan ay aani ng mga gantimpala ng mas mabilis, mas matalinong pamamahala sa pagbabanta. Ang mga takeaway na iyon ay nagbibigay ng isang roadmap: pagsamahin ang kadalubhasaan ng tao sa AI automation, saklaw ang mga pangunahing kaalaman sa pamamahala, at panatilihin ang liksi habang ang teknolohiya ng AI at ang landscape ng banta ay hindi maiiwasang nagbabago.

Sa pamamagitan ng pagsasagawa ng mga praktikal na hakbang na ito, kumpiyansa na masasagot ng mga organisasyon ang tanong na "Paano magagamit ang generative AI sa cybersecurity?" – hindi lamang sa teorya, ngunit sa pang-araw-araw na pagsasanay – at sa gayon ay palakasin ang kanilang mga depensa sa ating lalong digital at AI-driven na mundo. ( Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity )

Mga whitepaper na maaaring gusto mong basahin pagkatapos nito:

🔗 Mga Trabaho na Hindi Mapapalitan ng AI at Anong mga Trabaho ang Papalitan ng AI?
Galugarin ang pandaigdigang pananaw kung aling mga tungkulin ang ligtas mula sa automation at kung alin ang hindi.

🔗 Mahuhulaan ba ng AI ang Stock Market?
Ang isang mas malapit na pagtingin sa mga limitasyon, tagumpay, at mga alamat tungkol sa kakayahan ng AI na hulaan ang mga paggalaw ng merkado.

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