GenAI zmienia cyberbezpieczeństwo

Branża cyberbezpieczeństwa zawsze zmagała się z trudnościami, a dzisiejsze wyzwania są trudniejsze i bardziej powszechne niż kiedykolwiek wcześniej.

Chociaż organizacje przyjmują coraz więcej narzędzi cyfrowych w celu optymalizacji operacji i zwiększenia wydajności, jednocześnie zwiększają swoją powierzchnię ataku – zakres podatnych punktów wejścia, które mogą wykorzystać hakerzy – co czyni je bardziej podatnymi na ataki. podniesienie cyberzagrożenia, nawet gdy ich obrona się poprawia. Co gorsza, organizacje muszą stawić czoła tej szybko rosnącej gamie zagrożeń pośród niedobór wykwalifikowanych specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa.

Na szczęście innowacje w dziedzinie sztucznej inteligencji, zwłaszcza Generative AI (GenAI), oferują rozwiązania niektórych z najbardziej złożonych problemów branży cyberbezpieczeństwa. Ale dopiero musnęliśmy powierzchnię – podczas gdy rola GenAI w cyberbezpieczeństwie ma wzrosnąć wykładniczo w nadchodzących latach nadal będą istnieć niewykorzystane możliwości, w których technologia ta mogłaby jeszcze bardziej przyspieszyć postęp.

Aktualne zastosowania i korzyści GenAI w cyberbezpieczeństwie

Jednym z najważniejszych obszarów wpływu GenAI na branżę cyberbezpieczeństwa jest jego zdolność do dostarczania zautomatyzowanych spostrzeżeń, które wcześniej były nieosiągalne.

Początkowe etapy przetwarzania, filtrowania i etykietowania danych są nadal często wykonywane przez starsze generacje uczenia maszynowego, które doskonale radzą sobie z przetwarzaniem i Analizując Ogromne ilości danych, takie jak sortowanie ogromnych zestawów alertów o lukach w zabezpieczeniach i identyfikacja potencjalnych anomalii. Prawdziwa przewaga GenAI leży w tym, co dzieje się później.

Gdy dane zostaną wstępnie przetworzone i określone, GenAI może wkroczyć, aby zapewnić zaawansowane możliwości rozumowania wykraczające poza to, co może osiągnąć AI poprzedniej generacji. Narzędzia GenAI oferują głębszą kontekstualizację, dokładniejsze prognozy i niuanse, które są nieosiągalne w przypadku starszych technologii.

Na przykład po przetworzeniu, przefiltrowaniu i oznaczeniu dużego zestawu danych – powiedzmy milionów dokumentów – innymi sposobami, GenAI zapewnia dodatkową warstwę analizy, walidacji i kontekstu na podstawie wyselekcjonowanych danych, określając ich istotność, pilność i potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa. Może nawet iterować swoje zrozumienie, generując dodatkowy kontekst, patrząc na inne źródła danych, udoskonalając swoje możliwości podejmowania decyzji w czasie. To warstwowe podejście wykracza poza proste przetwarzanie danych i przesuwa nacisk na zaawansowane rozumowanie i adaptacyjną analizę.

Wyzwania i ograniczenia

Pomimo ostatnich usprawnień, nadal istnieje wiele wyzwań związanych z integracją GenAI z istniejącymi rozwiązaniami z zakresu cyberbezpieczeństwa.

Po pierwsze, często nierealistyczne są oczekiwania co do możliwości sztucznej inteligencji, co prowadzi do ryzyka nadmiernego polegania na niej i niewystarczającego jej zaprojektowania. AI nie jest ani magiczna, ani doskonała. Nie jest tajemnicą, że GenAI często generuje niedokładne wyniki z powodu stronniczych danych wejściowych lub nieprawidłowych wyników, znanych jako omamy.

Aby systemy te były dokładne i skuteczne, wymagają rygorystycznej inżynierii i należy je traktować jako jeden z elementów szerszych ram cyberbezpieczeństwa, a nie jako całkowitą ich wymianę. W bardziej swobodnych sytuacjach lub w przypadku nieprofesjonalnego wykorzystania GenAI halucynacje mogą być nieistotne, nawet komediowy. Jednak w świecie cyberbezpieczeństwa halucynacje i stronnicze wyniki mogą mieć katastrofalne skutki, które mogą prowadzić do przypadkowego narażenia aktywa krytyczne, naruszenia oraz poważne szkody wizerunkowe i finansowe.

Niewykorzystane możliwości: AI z agencją

Wyzwania nie powinny odstraszać organizacji od przyjmowania rozwiązań AI. Technologia wciąż ewoluuje, a możliwości AI w zakresie poprawy cyberbezpieczeństwa będą nadal rosły.

Zdolność GenAI do rozumowania i wyciągania wniosków z danych stanie się bardziej zaawansowana w nadchodzących latach, w tym rozpoznawanie trendów i sugerowanie działań. Już dziś widzimy wpływ zaawansowanej AI, która upraszcza i przyspiesza procesy poprzez proaktywne sugerowanie działań i strategicznych kolejnych kroków, pozwalając zespołom mniej skupiać się na planowaniu, a bardziej na produktywności. W miarę jak zdolności rozumowania GenAI będą się nadal poprawiać i będą mogły lepiej naśladować proces myślowy analityków bezpieczeństwa, będzie ona działać jako rozszerzenie ludzkiej wiedzy specjalistycznej, czyniąc złożone cyberprzestrzenie bardziej wydajnymi.

W ocenie postawy bezpieczeństwa agent AI może działać z prawdziwą agencją, autonomicznie podejmując decyzje kontekstowe podczas eksploracji połączonych systemów — takich jak Okta, GitHub, Jenkins i AWS. Zamiast polegać na statycznych regułach, agent AI dynamicznie porusza się po ekosystemie, identyfikując wzorce, dostosowując priorytety i koncentrując się na obszarach o podwyższonym ryzyku bezpieczeństwa. Na przykład agent może zidentyfikować wektor, w którym uprawnienia w Okta umożliwiają programistom szeroki dostęp przez GitHub do Jenkinsa, a ostatecznie do AWS. Rozpoznając tę ​​ścieżkę jako potencjalne ryzyko dla niebezpiecznego kodu docierającego do produkcji, agent może autonomicznie zdecydować o dalszym badaniu, koncentrując się na określonych uprawnieniach, przepływach pracy i kontrolach bezpieczeństwa, które mogą być słabymi punktami.

Włączając pokolenie wspomagane wyszukiwaniem (RAG)Agent wykorzystuje zarówno zewnętrzne, jak i wewnętrzne źródła danych – czerpiąc z najnowszych raportów o lukach w zabezpieczeniach, najlepszych praktyk, a nawet specyficznych konfiguracji organizacji, aby kształtować swoją eksplorację. Gdy RAG generuje na przykład informacje na temat typowych luk w zabezpieczeniach w procesach CI/CD, agent może uwzględnić tę wiedzę w swojej analizie, dostosowując swoje decyzje w czasie rzeczywistym, aby podkreślić obszary, w których zbiegają się czynniki ryzyka.

Dodatkowo, strojenie może zwiększyć autonomię agenta AI poprzez dostosowanie jego procesu decyzyjnego do unikalnego środowiska, w którym działa. Zazwyczaj dostrajanie odbywa się z wykorzystaniem specjalistycznych danych, które mają zastosowanie w szerokim zakresie przypadków użycia, a nie danych pochodzących ze środowiska konkretnego klienta. Jednak w niektórych przypadkach, takich jak produkty dla pojedynczego dzierżawcy, dostrajanie może być stosowane do danych konkretnego klienta, aby umożliwić agentowi przyswojenie określonych niuansów bezpieczeństwa, dzięki czemu jego decyzje będą z czasem jeszcze bardziej świadome i zniuansowane. Takie podejście pozwala agentowi uczyć się na podstawie wcześniejszych ocen bezpieczeństwa, pogłębiając swoją wiedzę na temat priorytetyzacji poszczególnych wektorów, takich jak te obejmujące bezpośrednie połączenia między środowiskami programistycznymi a produkcyjnymi.

Dzięki połączeniu agencji, RAG i dostrajania ten agent wykracza poza tradycyjne wykrywanie, przechodząc do proaktywnej i adaptacyjnej analizy, odzwierciedlając procesy decyzyjne wykwalifikowanych analityków. Tworzy to bardziej zniuansowane, kontekstowe podejście do bezpieczeństwa, w którym sztuczna inteligencja nie tylko reaguje, ale przewiduje ryzyko i odpowiednio się dostosowuje, podobnie jak zrobiłby to ekspert-człowiek.

Priorytetyzacja alertów oparta na sztucznej inteligencji

Innym obszarem, w którym podejścia oparte na AI mogą mieć znaczący wpływ, jest redukcja zmęczenia alertami. AI może pomóc w redukcji zmęczenia alertami poprzez wspólne filtrowanie i priorytetyzowanie alertów na podstawie konkretnej struktury i ryzyka w organizacji. Zamiast stosować podejście ogólne do wszystkich zdarzeń związanych z bezpieczeństwem, ci agenci AI analizują każdą aktywność w szerszym kontekście i komunikują się ze sobą, aby wyświetlać alerty wskazujące na rzeczywiste obawy dotyczące bezpieczeństwa.

Na przykład zamiast wyzwalać alerty dotyczące wszystkich zmian uprawnień dostępu, jeden agent może zidentyfikować wrażliwy obszar, na który ma wpływ modyfikacja, podczas gdy inny ocenia historię podobnych zmian, aby ocenić ryzyko. Razem ci agenci skupiają się na konfiguracjach lub działaniach, które naprawdę podnoszą ryzyko bezpieczeństwa, pomagając zespołom ds. bezpieczeństwa unikać szumu związanego ze zdarzeniami o niższym priorytecie.

Dzięki ciągłemu uczeniu się zarówno z zewnętrznych informacji o zagrożeniach, jak i wewnętrznych wzorców, ten system agentów dostosowuje się do pojawiających się ryzyk i trendów w całej organizacji. Dzięki wspólnemu zrozumieniu czynników kontekstowych agenci mogą udoskonalać alerty w czasie rzeczywistym, przechodząc od powodzi powiadomień do usprawnionego przepływu, który uwypukla kluczowe spostrzeżenia.

To podejście oparte na współpracy i wrażliwości na kontekst pozwala zespołom ds. bezpieczeństwa skoncentrować się na problemach o wysokim priorytecie, zmniejszając obciążenie poznawcze związane z zarządzaniem alertami i zwiększając wydajność operacyjną. Przyjmując sieć agentów, którzy komunikują się i dostosowują na podstawie niuansów czynników w czasie rzeczywistym, organizacje mogą poczynić znaczące postępy w łagodzeniu wyzwań związanych ze zmęczeniem alertami, ostatecznie podnosząc skuteczność operacji bezpieczeństwa.

Przyszłość cyberbezpieczeństwa

Wraz ze wzrostem cyfrowego krajobrazu, rośnie również wyrafinowanie i częstotliwość cyberzagrożeń. Integracja GenAI ze strategiami cyberbezpieczeństwa już okazuje się transformacyjna w stawianiu czoła tym nowym zagrożeniom.

Jednak te narzędzia nie są panaceum na wszystkie wyzwania branży cybernetycznej. Organizacje muszą być świadome ograniczeń GenAI i dlatego przyjąć podejście, w którym AI uzupełnia wiedzę specjalistyczną człowieka, a nie ją zastępuje. Ci, którzy przyjmują narzędzia cyberbezpieczeństwa AI z otwartym umysłem i strategicznym okiem, pomogą ukształtować przyszłość branży w coś bardziej efektywnego i bezpiecznego niż kiedykolwiek wcześniej.