Adopcija velikih jezičkih modela (LLM) revolucionirala je područje kibernetičke sigurnosti u 2023. godini. Ovi modeli su donijeli neviđene mogućnosti i izazove. Dok LLM-ovi imaju potencijal poboljšati učinkovitost i inteligenciju kibernetičkih operacija, mogu biti iskorišteni od strane protivnika, što dovodi do novih ranjivosti i problema u kibernetičkoj sigurnosti.
Ključna prednost LLM-ova u kibernetičkoj sigurnosti leži u njihovoj sposobnosti da riješe nedostatak podataka i nedostatak stvarnih informacija. Oznake podataka, ključne za točne AI modele, često nedostaju u području kibernetičke sigurnosti zbog nevoljkosti organizacija koje su pretrpjela povredu da dijele osjetljive informacije. LLM-ovi su postali ključni u rješavanju tog izazova generiranjem sintetskih podataka na temelju postojećih stvarnih podataka. To omogućuje sigurnosnim stručnjacima da analiziraju izvore, vektore, metode i namjere napada, ne oslanjajući se samo na terenske podatke.
Osim toga, LLM-ovi su izuzetno unaprijedili operacije centara za sigurnosne operacije (SOC). Kroz sposobnosti obrade prirodnog jezika, LLM-ovi omogućavaju automatizaciju SOC-a i poboljšavaju korisničko iskustvo alata za kibernetičku sigurnost. Sigurnosni analitičari mogu iskoristiti LLM-ove da inteligentnije rješavaju upozorenja i incidente, značajno smanjujući vremenski prosjek za rješavanje (MTTR). Osim toga, LLM-ovi omogućavaju objašnjivost, omogućujući otkrivanje prijetnji i procjenu rizika s većom točnošću i sigurnošću.
Važno je napomenuti da su LLM-ovi riješili nedostatak talenata u industriji kibernetičke sigurnosti. S negativnom stopom nezaposlenosti, postoji ozbiljna potreba za stručnjacima koji mogu pratiti prevelik broj upozorenja. LLM-ovi olakšavaju ovaj teret brzim procesuiranjem i analiziranjem velike količine informacija, razbijajući složene naredbe i izvršavajući zadatke. Korištenjem LLM-ova, stručnjaci za kibernetičku sigurnost mogu se usredotočiti na izgradnju novih alata za otkrivanje i omogućiti ne-stručnjacima da imaju koristi od AI u kibernetičkoj sigurnosti.
Pogledajmo predviđanja za 2024. godinu. Prvo, upotreba LLM-ova će nastaviti rasti ubrzanim tempom, gurajući područje kibernetičke sigurnosti prema novoj eri inovacija. Drugo, integracija LLM-ova omogućit će sigurnosnim stručnjacima da ostanu ispred novih prijetnji, jačajući njihovu sigurnosnu poziciju. Konačno, razvijena infrastruktura AI-a će osigurati da su koristi korištenja AI-a u kibernetičkoj sigurnosti dostupne širem krugu ljudi, potičući širu usvajanje i korištenje.
Kako se krajolik kibernetičke sigurnosti razvija, transformacijska snaga LLM-ova oblikovat će budućnost tog područja. Iskorištavanje ovih modela na učinkovit i etički način bit će ključno za ojačavanje digitalnog svijeta protiv rastućih prijetnji i osiguravanje sigurne digitalne budućnosti za sve.
FAQ:
P: Što su veliki jezički modeli (LLM) i kako su revolucionirali područje kibernetičke sigurnosti?
O: Veliki jezički modeli (LLM) revolucionirali su područje kibernetičke sigurnosti pružajući neviđene mogućnosti i izazove. Poboljšavaju učinkovitost i inteligenciju kibernetičkih operacija, ali ih također mogu iskoristiti protivnici, što dovodi do novih ranjivosti i problema u kibernetičkoj sigurnosti.
P: Kako LLM-ovi rješavaju nedostatak podataka i nedostatak stvarnih informacija u području kibernetičke sigurnosti?
O: LLM-ovi rješavaju nedostatak podataka i nedostatak stvarnih informacija u području kibernetičke sigurnosti generiranjem sintetskih podataka na temelju postojećih stvarnih podataka. To omogućuje sigurnosnim stručnjacima da analiziraju izvore napada, njihove vektore, metode i namjere bez oslanjanja samo na terenske podatke.
P: Koje su prednosti LLM-ova za centre za sigurnosne operacije (SOC)?
O: LLM-ovi izuzetno poboljšavaju operacije centara za sigurnosne operacije (SOC) omogućavajući automatizaciju SOC-a i poboljšavajući korisničko iskustvo alata za kibernetičku sigurnost. Sigurnosni analitičari mogu koristiti LLM-ove da inteligentnije rješavaju upozorenja i incidente, smanjujući vremenski prosjek za rješavanje (MTTR). LLM-ovi također omogućuju objašnjivost, poboljšavajući preciznost otkrivanja prijetnji i procjenu rizika.
P: Kako LLM-ovi rješavaju nedostatak talenata u industriji kibernetičke sigurnosti?
O: LLM-ovi rješavaju nedostatak talenata u industriji kibernetičke sigurnosti brzom obradom i analizom velikih količina informacija. Olakšavaju teret na stručnjacima za kibernetičku sigurnost tako što razbijaju složene naredbe i izvršavaju zadatke. To omogućuje stručnjacima da se usredotoče na izgradnju novih alata za otkrivanje i omogućava ne-stručnjacima da imaju koristi od AI u kibernetičkoj sigurnosti.
P: Koja su predviđanja za upotrebu LLM-ova u kibernetičkoj sigurnosti u budućnosti?
O: Gledajući prema 2024. godini, mogu se napraviti tri predviđanja za upotrebu LLM-ova u kibernetičkoj sigurnosti. Prvo, njihova upotreba će nastaviti rasti ubrzanim tempom, donoseći inovacije u područje. Drugo, integracija LLM-ova omogućit će sigurnosnim stručnjacima da ostanu ispred novih prijetnji. Konačno, razvijena infrastruktura AI-a će omogućiti da su prednosti korištenja AI-a u kibernetičkoj sigurnosti dostupne širem krugu ljudi.
Ključni pojmovi/jargon:
– Veliki jezički modeli (LLM): Napredni modeli koji revolucioniraju područje kibernetičke sigurnosti.
– Vrijeme rješavanja (MTTR): Prosječno vrijeme potrebno za rješavanje kibernetičkog incidenta.
– Centri za sigurnosne operacije (SOC): Centri odgovorni za praćenje i upravljanje kibernetičkim incidentima.
– Sintetski podaci: Podaci generirani od LLM-ova na temelju postojećih stvarnih podataka za rješavanje nedostatka podataka u području kibernetičke sigurnosti.
– Otkrivanje prijetnji: Proces identifikacije potencijalnih kibernetičkih prijetnji.
– Procjena rizika: Procjena potencijalnih rizika za kibernetičku sigurnost.
Povezane poveznice:
– Područje kibernetičke sigurnosti
The source of the article is from the blog guambia.com.uy