Bruken av store språkmodeller (SSM) har revolusjonert feltet innenfor cybersikkerhet i 2023. Disse modellene har introdusert både unike muligheter og utfordringer. Mens SSM har potensial til å forbedre effektiviteten og intelligensen til cybersikkerhetsoperasjoner, kan de også utnyttes av motstandere og føre til nye sårbarheter og cybersikkerhetsproblemer.
En viktig fordel med SSM innenfor cybersikkerhet ligger i deres evne til å håndtere mangel på data og mangelen på bakgrunnsinformasjon. Merkede data, som er avgjørende for nøyaktige AI-modeller, kan være knappe innenfor cybersikkerhetsdomenet på grunn av organisasjoners motvillighet til å dele sensitiv informasjon. SSM har blitt avgjørende for å overkomme denne utfordringen ved å generere syntetiske data basert på eksisterende virkelige data. Dette gjør det mulig for sikkerhetspersonell å analysere kilder til angrep, vektorer, metoder og intensjoner uten å kun stole på feltdata.
Videre har SSM i stor grad forbedret driften av sikkerhetssentraler (SOC-er). Gjennom muligheter for naturlig språkbehandling gjør SSM det mulig med automatisering av SOC-er og forbedrer brukervennligheten til cybersikkerhetsverktøy. Sikkerhetsanalytikere kan dra nytte av SSM til å håndtere varsler og hendelser på en mer intelligent måte, noe som betydelig reduserer gjennomsnittlig tid for løsning (MTTR). I tillegg gir SSM muligheten for å forklare, som muliggjør trusseldeteksjon og risikovurdering med større nøyaktighet og tillit.
SSM har også adressert mangel på talent innenfor cybersikkerhetsbransjen. Med en negativ arbeidsledighetsrate er det et presserende behov for dyktige fagpersoner som kan håndtere det overveldende antallet varsler. SSM avlaster denne byrden ved å raskt prosessere og analysere store mengder informasjon, bryte ned komplekse kommandoer og utføre oppgaver. Ved å dra nytte av SSM kan cybersikkerhetseksperter fokusere på å utvikle nye deteksjonsverktøy og gi ikke-eksperter muligheten til å dra nytte av AI innenfor cybersikkerhet.
Når vi ser frem mot 2024, kan vi stille tre forutsigelser. For det første vil bruken av SSM fortsette å vokse i en akselerert takt, og drive cybersikkerhetsfeltet inn i en ny æra av innovasjon. For det andre vil integrasjonen av SSM gjøre det mulig for sikkerhetspersonell å holde tritt med nye trusler og styrke deres sikkerhetsnivå. Til slutt vil den stadig utviklende AI-infrastrukturen sikre at fordelene med å dra nytte av AI innenfor cybersikkerhet er tilgjengelig for et bredere spekter av enkeltpersoner, og fremme bredere bruk og utnyttelse.
Mens cybersikkerhetslandskapet utvikler seg, vil den transformerende kraften til SSM forme fremtiden for dette feltet. Å utnytte disse modellene på en effektiv og etisk måte vil være avgjørende for å styrke den digitale verden mot utviklende trusler og sikre en trygg digital fremtid for alle.
Spørsmål og svar:
Spørsmål: Hva er store språkmodeller (SSM), og hvordan har de revolusjonert feltet innenfor cybersikkerhet?
Svar: Store språkmodeller (SSM) har revolusjonert feltet innenfor cybersikkerhet ved å gi unike muligheter og utfordringer. De forbedrer effektiviteten og intelligensen til cybersikkerhetsoperasjoner, men kan også utnyttes av motstandere og føre til nye sårbarheter og cybersikkerhetsproblemer.
Spørsmål: Hvordan håndterer SSM mangel på data og mangelen på bakgrunnsinformasjon innenfor cybersikkerhetsdomenet?
Svar: SSM håndterer mangel på data og mangelen på bakgrunnsinformasjon innenfor cybersikkerhetsdomenet ved å generere syntetiske data basert på eksisterende virkelige data. Dette gjør det mulig for sikkerhetspersonell å analysere kilder til angrep, vektorer, metoder og intensjoner uten å kun stole på feltdata.
Spørsmål: Hvilke fordeler bringer SSM til sikkerhetssentraler (SOC-er)?
Svar: SSM forbedrer i stor grad driften av sikkerhetssentraler (SOC-er) ved å muliggjøre automatisering av SOC-er og forbedre brukervennligheten til cybersikkerhetsverktøy. De gjør det mulig for sikkerhetsanalytikere å håndtere varsler og hendelser på en mer intelligent måte, noe som reduserer gjennomsnittlig tid for løsning (MTTR). SSM gir også mulighet for å forklare, som gjør trusseldeteksjon og risikovurdering mer nøyaktig.
Spørsmål: Hvordan adresserer SSM mangel på talent innenfor cybersikkerhetsbransjen?
Svar: SSM håndterer mangel på talent innenfor cybersikkerhetsbransjen ved å raskt prosessere og analysere store mengder informasjon. De hjelper til med å avlaste byrden for cybersikkerhetseksperter ved å bryte ned komplekse kommandoer og utføre oppgaver. Dette gir eksperter muligheten til å fokusere på å utvikle nye deteksjonsverktøy og gi ikke-eksperter muligheten til å dra nytte av AI innenfor cybersikkerhet.
Spørsmål: Hva er forutsigelsene for bruken av SSM innenfor cybersikkerhet i fremtiden?
Svar: Når vi ser frem mot 2024, kan vi stille tre forutsigelser for bruken av SSM innenfor cybersikkerhet. For det første vil bruken av SSM fortsette å vokse i en akselerert takt, og føre til innovasjon innenfor feltet. For det andre vil integrasjonen av SSM gjøre det mulig for sikkerhetspersonell å holde tritt med nye trusler. Til slutt vil den utviklende AI-infrastrukturen gjøre fordelene med å dra nytte av AI innenfor cybersikkerhet tilgjengelig for et bredere spekter av enkeltpersoner.
Nøkkelbegrep/fagspråk:
– Store språkmodeller (SSM): Avanserte modeller som revolusjonerer feltet innenfor cybersikkerhet.
– Gjennomsnittlig tid for løsning (MTTR): Gjennomsnittlig tid det tar å løse en cybersikkerhetshendelse.
– Sikkerhetssentraler (SOC-er): Sentraler som er ansvarlige for overvåking og håndtering av cybersikkerhetshendelser.
– Syntetiske data: Data generert av SSM basert på eksisterende virkelige data for å håndtere mangel på data innenfor cybersikkerhetsdomenet.
– Trusseldeteksjon: Prosessen med å identifisere mulige cybersikkerhetstrusler.
– Risikovurdering: Evalueringen av potensielle risikoer for cybersikkerheten.
Relaterte lenker:
– Cybersikkerhetsdomenet
The source of the article is from the blog zaman.co.at