Hvordan AI vil påvirke både cybersikkerhet og cyberangrep

Cybersikkerhet er satt til å være et av områdene som er mest påvirket av kunstig intelligens (AI) teknologier, med både organisasjoner og cyberkriminelle som distribuerer AI på sine egne måter. Ettersom AI øker risikoen og effektiviteten av cyberangrep, må organisasjoner også øke innsatsen. Fremtidige utfall av slike angrep vil i stor grad avhenge av hvem som har bedre grep om AI-teknologier.

Her er en titt på de forskjellige måtene AI vil påvirke cybersikkerhet og cyberangrep:

AI-drevne cyberangrep 

Etter hvert som vi blir mer en digital verden, øker også risikoen for AI-drevne cyberangrep dramatisk. AI og maskinlæring brukes ikke bare av IT-sikkerhetseksperter, men de distribueres av statsstøttede aktører, kriminelle cyberorganisasjoner og enkeltpersoner.

Alt dette betyr at bedrifter og myndigheter hele tiden må utvikle sin praksis for å holde tritt med den skiftende teknologien.

Her er en titt på noen av måtene AI brukes til å drive cyberangrep:

• Sosiale ingeniørangrep: Nettkriminelle bruker AI i sine sosiale ingeniørangrep siden den kan oppdage atferdsmønstre. Denne innsikten kan deretter brukes til å manipulere atferd, få tilgang til sensitive data og kompromittere nettverk.

• Muterende programvare: AI kan brukes til å utvikle muterende skadelig programvare som unngår oppdagelse ved å endre strukturen.

• Datamanipulasjon: Datamanipulering kan ha en ødeleggende innvirkning på organisasjoner hvis de ikke klarer å oppdage det. Når det kommer forbi dette punktet, er det ekstremt vanskelig å gjenopprette de riktige dataene som mater AI-systemer.

• Identifisering av sårbarheter: AI kan brukes til å kontinuerlig overvåke nettverk for å oppdage nye sårbarheter. Menneskelige hackere kan da dra nytte av disse sårbarhetene.

AI-baserte sikkerhetssystemer

For organisasjoner er det også mange måter å implementere AI for å beskytte mot AI-drevne angrep. Vi beveger oss inn i en verden hvor AI vil være både angriper og forsvarer.

Her er en titt på noen av måtene AI kan brukes for sikkerhet:

• Trusselberedskap: Ved å bygge inn AI i et sikkerhetssystem, kan det hjelpe organisasjoner med å utvikle en sterkere trusselrespons. Ved å gi den nyeste informasjonen om globale trusler og bransjetrusler, kan ledere prioritere ressursene deretter.

• AI-drevet trusseldeteksjon: Bedrifter kan bruke AI-plattformer til å samle inn og lagre nettverksmetadata og få sikkerhetsinnsikt. Ved å bruke metadata og maskinlæringsteknikker kan cyberangrep oppdages og prioriteres i sanntid.

• Responstid: AI-baserte deteksjons- og responssystemer kan hjelpe en organisasjon med å bedre sine trusseldeteksjons- og responsevner for avanserte angrep. De hjelper deg med å svare på dataeksfiltrering, avanserte målrettede angrep, løsepengeprogramvare, skadelig programvare, sosial teknikk og krypterte angrep.

• Beskyttelse av mobilenheter: AI brukes av store selskaper til å analysere mobile endepunktstrusler og beskytte personlige mobile enheter. AI er integrert i anti-malware-løsninger og kan adressere nettverks-, enhets- og applikasjonstrusler.

• Utvidelse av sikkerhetsanalytiker: Maskinlæring kan forsterke menneskelige analytikere ved å automatisere repeterende oppgaver som involverer ting som databerikelse, og det lar menneskelige analytikere adressere trusler av høyere orden først.

Ettersom maskinlæring og AI fortsetter å revolusjonere flere aspekter av vår digitale verden, vil trusselen om cyberangrep øke drastisk. Både selskaper og eksterne aktører vil bruke teknologien for å øke effektiviteten av sikkerhet og angrep. Begge disse aspektene av cybermiljøet vil stole mindre på mennesker, så det er avgjørende å holde seg oppdatert på de nyeste teknologiene og deres evner.