Принятие больших языковых моделей (LLM) полностью изменило область кибербезопасности в 2023 году. Эти модели принесли как небывалые возможности, так и новые вызовы. В то время как LLM могут улучшить эффективность и интеллектуальность операций в кибербезопасности, они также могут быть использованы злоумышленниками, приводя к появлению новых уязвимостей и проблем в сфере кибербезопасности.
Одним из ключевых преимуществ LLM в кибербезопасности является их способность решать проблему нехватки данных и отсутствия истинных фактов. Отсутствие размеченных данных, необходимых для точности искусственного интеллекта, может быть связано с нежеланием организаций, подвергшихся нарушению, раскрывать чувствительную информацию. LLM справляются с этой проблемой, генерируя синтетические данные на основе реальных данных. Это позволяет специалистам по безопасности анализировать источники, векторы, методы и намерения атак, не полагаясь только на полевые данные.
Более того, LLM существенно улучшают работу Центров операций безопасности (SOC). Благодаря возможностям обработки естественного языка LLM позволяют автоматизировать SOC и улучшить удобство использования инструментов кибербезопасности. Специалисты по безопасности могут использовать LLM для более интеллектуальной обработки сигналов тревоги и инцидентов, существенно сокращая время устранения проблем (Mean Time to Resolve, MTTR). Кроме того, LLM обеспечивают объяснимость, позволяя более точно обнаруживать угрозы и оценивать риски.
Критически важно отметить, что LLM позволяют справиться с недостатком кадров в индустрии кибербезопасности. В условиях отрицательной безработицы остро нужны квалифицированные специалисты, способные справиться с огромным количеством тревожных сигналов. LLM облегчают эту нагрузку, быстро обрабатывая и анализируя обширные объемы информации, расшифровывая сложные команды и выполняя задачи. Благодаря LLM кибербезопасностьнжа эксперты могут сосредоточиться на создании новых инструментов обнаружения и обеспечить возможность использования искусственного интеллекта в кибербезопасности и для непрофессионалов.
Глядя в будущее, можно сделать три прогноза на 2024 год. Во-первых, использование LLM будет продолжать расти с ускоренными темпами, приводя к новым инновациям в сфере кибербезопасности. Во-вторых, интеграция LLM позволит специалистам по безопасности опережать появление новых угроз, укрепляя уровень безопасности. Наконец, развивающаяся инфраструктура искусственного интеллекта обеспечит доступность преимуществ использования искусственного интеллекта в кибербезопасности для широкого круга людей, способствуя более широкому применению и использованию.
По мере развития кибербезопасности, трансформационная сила LLM будет определять будущее этой области. Важным будет эффективное и этичное использование этих моделей для укрепления цифрового мира, защиты от возникающих угроз и обеспечения безопасного цифрового будущего для всех.
Часто задаваемые вопросы:
В: Что такое большие языковые модели (LLM) и как они изменили область кибербезопасности?
О: Большие языковые модели (LLM) изменили область кибербезопасности, предоставив небывалые возможности и вызовы. Они повышают эффективность и интеллектуальность операций в кибербезопасности, но также могут быть использованы злоумышленниками, создавая новые уязвимости и проблемы в кибербезопасности.
В: Как LLM адресуют проблему нехватки данных и отсутствия истинных фактов в области кибербезопасности?
О: LLM решают проблему нехватки данных и отсутствия истинных фактов в области кибербезопасности, генерируя синтетические данные на основе реальной информации. Это позволяет специалистам по безопасности анализировать источники атак, векторы, методы и намерения без полного полагания на полевые данные.
В: Какие преимущества предоставляют LLM Центрам операций безопасности (SOC)?
О: LLM существенно улучшают работу Центров операций безопасности (SOC), позволяя автоматизировать процессы и повышать удобство использования инструментов кибербезопасности. Они помогают специалистам по безопасности более интеллектуально обрабатывать сигналы тревоги и инциденты, сокращая время устранения проблем (Mean Time to Resolve, MTTR). LLM обеспечивают объяснимость, что позволяет более точно обнаруживать угрозы и оценивать риски.
В: Как LLM справляются с недостатком кадров в индустрии кибербезопасности?
О: LLM решают проблему недостатка кадров в индустрии кибербезопасности быстрой обработкой и анализом большого объема информации. Они помогают снизить нагрузку на специалистов по безопасности с помощью преобразования сложных команд и выполнения задач. Благодаря использованию LLM, эксперты по кибербезопасности могут сосредоточиться на создании новых инструментов обнаружения и обеспечить возможность использования искусственного интеллекта в кибербезопасности непрофессионалами.
В: Каковы прогнозы относительно использования LLM в кибербезопасности в будущем?
О: Глядя в будущее к 2024 году, можно сделать три прогноза относительно использования LLM в кибербезопасности. Во-первых, их использование будет продолжать расти с ускоренными темпами, привнося инновации в область кибербезопасности. Во-вторых, интеграция LLM позволит специалистам по безопасности опережать появление новых угроз. Наконец, развивающаяся инфраструктура искусственного интеллекта сделает преимущества использования искусственного интеллекта в кибербезопасности доступными для широкого круга людей.
Основные термины/жаргон:
— Большие языковые модели (LLM): продвинутые модели, изменяющие область кибербезопасности.
— Метод среднего времени на устранение (MTTR): среднее время, требуемое для устранения кибербезопасного инцидента.
— Центры операций безопасности (SOC): центры, отвечающие за мониторинг и управление кибербезопасностью.
— Синтетические данные: данные, созданные LLM на основе реальных данных для решения проблемы недостатка данных в области кибербезопасности.
— Обнаружение угроз: процесс выявления потенциальных кибербезопасных угроз.
— Оценка рисков: оценка потенциальных угроз для кибербезопасности.
Связанные ссылки:
— Область кибербезопасности
The source of the article is from the blog regiozottegem.be