De 3 Søjler af AI i Cybersikkerhed

Kunstig intelligens (AI) har taget cybersikkerhedsbranchen med storm, med leverandører af alle slags, der arbejder på at integrere AI i deres løsninger. Men forholdet mellem AI og sikkerhed handler om mere end blot at implementere AI-kapaciteter – det handler om, hvordan både angribere og forsvarere udnytter teknologien til at ændre ansigtet på det moderne trusselslandskab. Det handler også om, hvordan disse AI-modeller udvikles, opdateres og beskyttes. I dag er der tre primære søjler for AI i cybersikkerhed – og da en stigende antal organisationer vender sig til sikkerhedsleverandører med AI-baserede løsninger, er det stadig vigtigere at forstå, hvordan teknologien faktisk anvendes.

Søjle #1: Beskyttelse af AI-kapaciteter

Da antallet af virksomheder, der anvender AI-baserede løsninger, stiger, erkender virksomhederne i stigende grad, at beskyttelse af disse løsninger må være en prioritet. AI-løsninger trænes på enorme mængder data (jo mere data, desto mere præcis er løsningen), hvilket betyder, at en angriber, der lykkes i at bryde en af disse løsninger, måske sidder på en skat af kundedata, immaterielle rettigheder, finansielle oplysninger og andre værdifulde aktiver. Da angribere udnytter disse angrebsvektorer i stigende grad, er den første forsvarslinje for organisationer deres evne til at forsvare de AI-modeller, de anvender i dagligdagen.

Det er heldigt, at dette problem ikke er hemmeligt – faktisk er markedet for løsninger, der specifikt er designet til at beskytte AI-modeller, vokser hurtigt, med et betydeligt antal startups, der er dukket op i løbet af det sidste år eller to. Det er også vigtigt at huske, at selvom løsninger som generativ AI er relativt nye, har AI været til stede i længe – og de fleste AI-løsninger har en vis grad af sikkerhed indbygget. Det sagde, organisationer bør altid tage alle nødvendige skridt for at beskytte sig selv og deres data, og der er ingen mangel på tredjeparts-løsninger, der kan hjælpe med at forsvare AI-pipelines mod angribere, der søger efter en let score.

Søjle #2: Stopning af Angribere, der Anvender AI

Da AI bliver mere tilgængeligt, burde det ikke være nogen overraskelse, at angribere udnytter teknologien til deres egne formål. Lige som AI tillader organisationer at strømline deres operationer og automatisere kedelige og repetitive processer, hjælper det også angribere med at øge omfanget og kompleksiteten af deres angreb. I praksis bruger angribere ikke rigtigt AI til at udføre “nye” typer angreb – i hvert fald ikke endnu. Men teknologien gør det lettere at engagere sig i eksisterende angrebstaktikker i ekstremt højt volum.

For eksempel er phishing-svindel et spil om tal – hvis bare 1% af modtagerne klikker på en skadelig link, er det en sejr for angriberen. Men med hjælp fra AI kan angribere anvende en hidtil uset niveau af personliggørelse i deres phishing-e-mails, hvilket gør dem mere overbevisende – og farlige – end nogensinde før. Det er endnu værre, at når en organisation er blevet kompromitteret (via phishing eller andre midler), kan angriberen udnytte AI til at analysere opdagelsesdata og skabe en beslutningsproces, der gør propagation både lettere og mere skjult. Jo mere angribere kan automatisere propagation, desto hurtigere kan de nå deres mål – ofte før traditionelle sikkerhedsværktøjer overhovedet kan identificere angrebet, endsige reagere effektivt på det.

Det betyder, at organisationer må være parat – og det starter med at have løsninger på plads, der kan identificere og forsvare sig mod disse højvolumen-, højkompleksitetsangreb. Mens mange virksomheder måske har løsninger på plads til at forsvare sig mod phishing-svindel, malware-angreb og andre vektorer, er det vigtigt at teste disse løsninger for at sikre, at de fortsat er effektive, når angrebene bliver mere hyppige og komplekse. Sikkerhedsledere må huske, at det ikke bare handler om at have de rigtige løsninger på plads – det handler om at sikre, at de fungerer som forventet over for virkelige trusler.

Søjle #3: Anvendelse af AI i Cybersikkerhedsprodukter

Den sidste søjle er den, som sikkerhedsprofessionelle vil være mest fortrolige med: cybersikkerhedsleverandører, der anvender AI i deres produkter. En af de ting, AI er bedst til, er at identificere mønstre, hvilket gør den ideel til at identificere mistænkelige eller usædvanlige aktiviteter. Et stigende antal leverandører anvender AI i deres detectionsløsninger, og mange udnytter også AI til at automatisere visse elementer af afhjælpning. I fortiden har det at håndtere lavniveautrusler været en kedelig, men nødvendig del af cybersikkerhed. I dag kan AI automatisere meget af denne proces, håndtere mindre episoder automatisk og give sikkerhedsprofessionelle mulighed for at fokusere på de trusler, der kræver direkte opmærksomhed.

Dette har tilføjet væsentlig værdi til en lang række sikkerhedsprodukter, men det sker ikke i et vakuum. AI-modeller kræver vedligeholdelse, og det er vigtigt at samarbejde med leverandører, der har ry for at holde deres modeller konsekvent opdaterede. At screene potentielle sikkerhedsparterner er kritisk, og organisationer må vide, hvordan leverandører arbejder med AI: hvor deres data kommer fra, hvordan de undgår problemer som indbygget bias og andre faktorer, der kan (og bør) påvirke beslutningen om at samarbejde med en bestemt leverandør. Mens AI-løsninger vinder frem i næsten alle brancher, er de ikke alle skabt lige. Organisationer må sikre, at de samarbejder med sikkerhedsparterner, der forstår AI-teknologiens ind og ud, i stedet for leverandører, der ser “AI” som blot en marketing-buzzword.

Tilgang til AI med Tillid

Da AI bliver mere og mere almindeligt på det cybersikkerhedsrelaterede landskab, er det vigtigt for organisationer at familiarisere sig med de måder, hvorpå teknologien faktisk anvendes. Det betyder at forstå både de måder, hvorpå AI kan forbedre sikkerhedsprodukter, og de måder, hvorpå det kan hjælpe angribere med at skabe mere avancerede angreb. Det betyder også at erkende, at dataene, som i dagens AI-modeller er bygget, må beskyttes – og at samarbejde med leverandører, der prioriterer at implementere teknologien på en sikker og sikker måde, er kritisk. Ved at forstå de tre hovedsøjler for AI og sikkerhed kan organisationer sikre, at de har den grundlæggende viden, der er nødvendig for at tilgang til teknologien med tillid. I dagens AI-modeller er bygget, må beskyttes – og samarbejde med leverandører, der prioriterer at implementere teknologien på en sikker og sikker måde, er kritisk. Ved at forstå de tre hovedsøjler for AI og sikkerhed kan organisationer sikre, at de har den grundlæggende viden, der er nødvendig for at tilgang til teknologien med tillid.