De 3 pelarna i AI inom cybersäkerhet

Artificiell intelligens (AI) har tagit cybersäkerhetsbranschen med storm, med leverantörer av alla slag som arbetar för att integrera AI i sina lösningar. Men relationen mellan AI och säkerhet handlar om mer än att implementera AI-funktioner – det handlar om hur både angripare och försvarare använder tekniken för att förändra det moderna hotlandskapet. Det handlar också om hur AI-modellerna utvecklas, uppdateras och skyddas. Idag finns det tre primära pelare inom AI och cybersäkerhet – och allt eftersom fler organisationer vänder sig till säkerhetsleverantörer med AI-baserade lösningar, är det allt viktigare att förstå hur tekniken faktiskt används.

Pelare #1: Försvar av AI-kapacitet

Allt eftersom antagandet av AI-baserade lösningar fortsätter att skjuta i höjden, inser företagen alltmer att skyddandet av dessa lösningar måste vara en prioritet. AI-lösningar tränas på enorma mängder data (ju mer data, desto mer exakt lösningen), vilket innebär att en angripare som lyckas bryta sig in i en av dessa lösningar kan sitta på en skattkista av kunddata, immateriella tillgångar, finansiell information och andra värdefulla tillgångar. Med angripare som utnyttjar dessa attackvektorer i en alltmer ökande takt, är den första försvarslinjen för organisationer deras förmåga att försvara de AI-modeller de använder i sin dagliga verksamhet.

Lyckligtvis är detta problem inte en hemlighet – faktum är att marknaden för lösningar som är specifikt utformade för att skydda AI-modeller växer snabbt, med ett betydande antal startups som har dykt upp under det senaste året eller två. Det är också viktigt att komma ihåg att medan lösningar som generativ AI är relativt nya, har AI funnits under ganska lång tid – och de flesta AI-lösningar har någon form av inbyggd säkerhet inbyggd i dem. Det sagt, bör organisationer alltid vidta alla nödvändiga steg för att skydda sig själva och sin data, och det finns inget som helst underskott på tredjeparts-lösningar som kan hjälpa till att försvara AI-pipelines mot angripare som letar efter en enkel poäng.

Pelare #2: Stoppa angriparna som använder AI

Med AI som blir alltmer tillgängligt, borde det inte komma som en överraskning att angripare använder tekniken för sina egna syften. Precis som AI tillåter organisationer att strömlinjeforma sina operationer och automatisera tråkiga och repetitiva processer, hjälper det angripare att öka omfattningen och komplexiteten i sina attacker. I praktiken använder angripare inte AI för att utföra “nya” typer av attacker – åtminstone inte ännu. Men tekniken gör det möjligt för dem att engagera sig i befintliga attacktaktiker i en extremt hög volym.

Till exempel är phishing-attacker ett nummerspel – om bara 1% av mottagarna klickar på en skadlig länk, är det en vinst för angriparen. Men med hjälp av AI, kan angripare applicera en utanför denna värld personlig touch till sina phishing-e-post, vilket gör dem mer övertygande – och farligare – än någonsin. Värre ändå, när en organisation har blivit komprometterad (via phishing eller andra medel), kan angriparen utnyttja AI för att analysera upptäcktsdata och skapa ett beslutsprocess som gör spridning lättare och mer diskret. Ju mer angripare kan automatisera spridning, desto snabbare kan de nå sitt mål – ofta innan traditionella säkerhetsverktyg ens kan identifiera attacken, för att inte tala om att svara på den effektivt.

Det betyder att organisationer måste vara redo – och det börjar med att ha lösningar på plats som kan identifiera och försvara mot dessa högvolym-, högkomplexitetsattacker. Medan många företag kan ha lösningar på plats för att försvara mot phishing-attacker, malware-attacker och andra vektorer, är det viktigt att testa dessa lösningar för att säkerställa att de förblir effektiva när attacker blir mer frekventa och komplexa. Säkerhetsledare måste komma ihåg att det inte bara handlar om att ha rätt lösningar på plats – det handlar om att säkerställa att de fungerar som förväntat mot riktiga hot.

Pelare #3: Användning av AI i cybersäkerhetsprodukter

Den sista pelaren är den som säkerhetsproffs kommer att vara mest bekanta med: cybersäkerhetsleverantörer som använder AI i sina produkter. En av de saker som AI är bäst på är att identifiera mönster, vilket gör den idealisk för att identifiera misstänkta eller ovanliga aktiviteter. En växande mängd leverantörer distribuerar AI i sina upptäcktslösningar, och många använder också AI för att automatisera vissa element av åtgärd. I det förflutna har hantering av låg-nivå-hot varit en tråkig men nödvändig del av cybersäkerhet. Idag kan AI automatisera mycket av den processen, hantera mindre incidenter automatiskt och låta säkerhetsproffs fokusera på de hot som kräver direkt uppmärksamhet.

Detta har lagt till betydande värde till en mängd olika säkerhetslösningar, men det sker inte i ett vakuum. AI-modeller behöver underhållas, och det är viktigt att arbeta med leverantörer som har ett rykte för att hålla sina modeller konsekvent uppdaterade. Att granska potentiella säkerhetspartners är avgörande, och organisationer behöver veta hur leverantörer arbetar med AI: var deras data kommer ifrån, hur de undviker problem som inbyggd bias och andra faktorer kan (och bör) påverka beslutet om att arbeta med en viss leverantör. Medan AI-lösningar vinner mark i nästan alla branscher, är de inte alla skapade lika. Organisationer behöver säkerställa att de arbetar med säkerhetspartners som förstår ins och outs av tekniken, snarare än leverantörer som ser “AI” som en marknadsföringsbuzz.

Att närma sig AI med tillförsikt

Allt eftersom AI blir alltmer allomfattande i cybersäkerhetslandskapet, är det viktigt för organisationer att bekanta sig med de sätt på vilka tekniken faktiskt används. Det betyder att förstå både de sätt på vilka AI kan förbättra säkerhetslösningar och de sätt på vilka det kan hjälpa angripare att skapa mer avancerade attacker. Det betyder också att erkänna att de data som dagens AI-modeller byggs på behöver skyddas – och att arbeta med leverantörer som prioriterar att distribuera tekniken på ett säkert och säkert sätt är avgörande. Genom att förstå de tre huvudpelarna i AI och säkerhet kan organisationer säkerställa att de har den grundläggande kunskap som behövs för att närma sig tekniken med tillförsikt. Idag är AI-modellerna som byggs behöver skyddas – och att arbeta med leverantörer som prioriterar att distribuera tekniken på ett säkert och säkert sätt är kritiskt. Genom att förstå de tre huvudpelarna i AI och säkerhet kan organisationer säkerställa att de har den grundläggande kunskap som behövs för att närma sig tekniken med tillförsikt.