Hvordan AI vil påvirke både cybersikkerhed og cyberangreb

Cybersikkerhed er et af de områder, der vil blive mest påvirket af kunstig intelligens (AI)-teknologier, da både organisationer og cyberkriminelle anvender AI på deres egne måder. Da AI øger risikoen og effekten af cyberangreb, må organisationerne også øge deres indsats. Fremtidens udfald af sådanne angreb vil i høj grad afhænge af, hvem der har den bedste forståelse for AI-teknologierne.

Her er et overblik over de forskellige måder, hvorpå AI vil påvirke cybersikkerhed og cyberangreb:

AI-drevne cyberangreb 

Da vi bliver mere og mere digitaliserede, øges risikoen for AI-drevne cyberangreb dramatisk. AI og maskinlæring anvendes ikke kun af IT-sikkerhedseksperter, men også af statsstøttede aktører, kriminelle cyberorganisationer og enkeltpersoner.

Alt dette betyder, at virksomheder og regeringer må konstant udvikle deres praksis for at følge med den skiftende teknologi.

Her er et overblik over nogle af de måder, hvorpå AI anvendes til at drive cyberangreb:

• Social Engineering-angreb: Cyberkriminelle anvender AI i deres social engineering-angreb, da det kan registrere mønstre i adfærd. Denne indsigt kan derefter anvendes til at manipulere adfærd, få adgang til følsomme data og kompromittere netværk.

• Mutating software: AI kan anvendes til at udvikle muterende malware, der undgår registrering ved at ændre sin struktur.

• Data-manipulation: Data-manipulation kan have en ødelæggende effekt på virksomheder, hvis de ikke kan registrere det. Når det først er kommet forbi dette punkt, er det ekstremt svært at genskabe de korrekte data, der føder AI-systemer.

• Identificering af sårbarheder: AI kan anvendes til konstant at overvåge netværk for at registrere nye sårbarheder. Menneskelige hackere kan derefter udnytte disse sårbarheder.

AI-baserede sikkerhedssystemer

For virksomheder er der også mange måder at implementere AI til at beskytte mod AI-drevne angreb. Vi bevæger os ind i en verden, hvor AI vil være både angriber og forsvarer.

Her er et overblik over nogle af de måder, hvorpå AI kan anvendes til sikkerhed:

• Truslerparathed: Ved at indbygge AI i et sikkerhedssystem kan det hjælpe virksomheder med at udvikle en stærkere trusselsrespons. Ved at give den seneste information om globale og branchetrusler kan ledere prioritere ressourcerne korrekt.

• AI-drevet trusselsregistrering: Virksomheder kan anvende AI-platforme til at indsamle og gemme netværksmetadata og få sikkerhedsindsigter. Ved at anvende metadata og maskinlæringsteknikker kan cyberangreb registreres og prioriteres i realtid.

• Responstid: AI-baserede registrerings- og responssystemer kan hjælpe en virksomhed med at forbedre deres trusselsregistrerings- og responsevne for avancerede angreb. De hjælper med at respondere på dataeksfiltration, avancerede målrettede angreb, ransomware, malware, social engineering og krypterede angreb.

• Mobil enhedsbeskyttelse: AI anvendes af store virksomheder til at analysere mobile endpoint-trusler og beskytte personlige mobile enheder. AI indarbejdes i anti-malware-løsninger og kan håndtere netværks-, enheds- og applikations-trusler.

• Sikkerhedsanalytikerforstærkning: Maskinlæring kan forstærke menneskelige analytikere ved at automatisere repetitive opgaver, der involverer ting som databerigelse, og det giver menneskelige analytikere mulighed for at håndtere højere-ordenstrusler først.

Da maskinlæring og AI fortsætter med at revolutionere flere aspekter af vores digitale verden, vil truslen om cyberangreb øge dramatisk. Virksomheder og ydre aktører vil begge anvende teknologien til at øge effektiviteten af sikkerhed og angreb. Begge disse aspekter af cybersikkerheden vil afhænge mindre af mennesker, så det er afgørende at holde sig opdateret om de seneste teknologier og deres muligheder.