Hvordan AI vil påvirke både cybersikkerhet og cyberangrep

Cybersikkerhet er et av områdene som vil bli mest påvirket av kunstig intelligens (AI)-teknologier, med både organisasjoner og cyberkriminelle som setter i gang AI på sine måter. Ettersom AI øker risikoen og effektiviteten av cyberangrep, må organisasjonene også øke sine anstrengelser. Fremtidige resultater av slike angrep vil i stor grad avhenge av hvem som har best grep på AI-teknologiene.

Her er en oversikt over de forskjellige måtene AI vil påvirke cybersikkerhet og cyberangrep:

AI-drevne cyberangrep 

Ettersom vi blir mer digitalt, øker også risikoen for AI-drevne cyberangrep dramatisk. AI og maskinlæring brukes ikke bare av IT-sikkerhetseksperter, men også av statsstøttede aktører, kriminelle cyberorganisasjoner og enkeltpersoner.

Dette betyr at selskaper og myndigheter må stadig utvikle sine metoder for å holde tritt med den endrende teknologien.

Her er en oversikt over noen av måtene AI brukes til å drive cyberangrep:

• Sosiale ingenørangrep: Cyberkriminelle anvender AI i sine sosiale ingenørangrep, da det kan oppdage mønster i atferd. Denne innsikten kan deretter brukes til å manipulere atferd, få tilgang til sensitive data og kompromittere nettverk.

• Mutérerende programvare: AI kan brukes til å utvikle mutérerende malware som unngår oppdaging ved å endre sin struktur.

• Data-manipulering: Data-manipulering kan ha en ødeleggende effekt på organisasjoner hvis de ikke oppdager det. Når det først er kommet forbi dette punktet, er det ekstremt vanskelig å gjenopprette de riktige dataene som mates inn i AI-systemer.

• Identifisering av sårbarheter: AI kan brukes til å overvåke nettverk for å oppdage nye sårbarheter. Menneskelige hackere kan deretter utnytte disse sårbarhetene.

AI-baserte sikkerhetssystemer

For organisasjoner finnes det også mange måter å implementere AI for å beskytte mot AI-drevne angrep. Vi går inn i en verden der AI vil være både angriper og forsvarer.

Her er en oversikt over noen av måtene AI kan brukes til sikkerhet:

• Trusselberedskap: Ved å innbygge AI i et sikkerhetssystem, kan det hjelpe organisasjoner med å utvikle en sterkere trusselrespons. Ved å gi den siste informasjonen om globale og bransjespesifikke trusler, kan ledere prioritere ressurser på riktig måte.

• AI-drevet trusseloppdaging: Selskaper 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 oppdagingssystemer og responssystemer kan hjelpe en organisasjon med å forbedre sin trusseloppdaging og responsevne for avanserte angrep. De hjelper med å respondere på dataeksfiltrering, avanserte målrettede angrep, ransomware, malware, sosiale ingenørangrep og krypterte angrep.

• Mobil enhetsbeskyttelse: AI brukes av store selskaper til å analysere mobile enhets-trusler og beskytte personlige mobile enheter. AI er innbygget i anti-malware-løsninger og kan håndtere nettverks-, enhets- og applikasjons-trusler.

• Sikkerhetsanalytiker-forbedring: Maskinlæring kan forbedre menneskelige analytikere ved å automatisere repetitive oppgaver som involverer ting som data-berikelse, og det tillater menneskelige analytikere å håndtere høyere-ordenstrusler først.

Ettersom maskinlæring og AI fortsetter å revolusjonere flere aspekter av vår digitale verden, vil trusselen av cyberangrep øke dramatisk. Selskaper og ytre aktører vil begge bruke teknologien til å øke effektiviteten av sikkerhet og angrep. Begge disse aspektene av det cyber-miljøet vil avhenge mindre av mennesker, så det er viktig å holde seg oppdatert på de siste teknologiene og deres muligheter.