Hvordan AI vil påvirke både cybersikkerhed og cyberangreb

Cybersikkerhed er et af de områder, der vil blive mest påvirket af kunstig intelligens (AI)-teknologier, hvor både organisationer og cyberkriminelle anvender AI på deres egne måder. Da AI øger risikoen og effektiviteten 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 af AI-teknologier.

Her er et kig på de forskellige måder, AI vil påvirke cybersikkerhed og cyberangreb:

AI-drevne cyberangreb 

Da vi bliver mere og mere en digital verden, øges risikoen for AI-drevne cyberangreb dramatisk. AI og maskinlæring anvendes ikke kun af IT-sikkerhedseksperter, men de anvendes 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 kig på nogle af de måder, AI anvendes til at drive cyberangreb:

• Sociale ingeniørangreb: Cyberkriminelle anvender AI i deres sociale ingeniørangreb, da det kan registrere mønstre i adfærd. Denne indsigt kan derefter anvendes til at manipulere adfærd, få adgang til følsomme data og kompromittere netværk.

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

• Data-manipulation: Data-manipulation kan have en ødelæggende virkning på organisationer, 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 organisationer 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 kig på nogle af de måder, AI kan anvendes til sikkerhed:

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

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

• Responstid: AI-baserede registrerings- og responssystemer kan hjælpe en organisation med at forbedre sin trusselsregistrering og responscapacitet for avancerede angreb. De hjælper med at respondere på data-eksfiltration, avancerede målrettede angreb, ransomware, malware, sociale ingeniørangreb og krypterede angreb.

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

• Sikkerhedsanalytiker-forstærkning: Maskinlæring kan forstærke menneskelige analytikere ved at automatisere repetitive opgaver, der involverer ting som data-berigelse, 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 anvende teknologien til at øge effektiviteten af sikkerhed og angreb. Begge disse aspekter af cybermiljøet vil afhænge mindre af mennesker, så det er afgørende at holde sig opdateret om de seneste teknologier og deres kapaciteter.