Implementacija in upravljanje robustne varnostne infrastrukture sta kompleksna in zahtevna naloga za organizacije. Poleg potrebe po sprejemanju novih tehnologij in previdnosti proti vedno boljšim grožnjam se soočamo s pomanjkanjem strokovnjakov za kibernetsko varnost. Ta vrzel v talentih predstavlja pomemben izziv varnostnim ekipam pri zaščiti občutljivih podatkov in hitrem odzivanju na incidente.
Vendar pa pojav generativne umetne inteligence ponuja potencialno rešitev za te izzive. Z uporabo naravnojezikovne obdelave (NLP) in napredne analitike lahko generativna umetna inteligenca poenostavi in demokratizira varnostne naloge, kar organizacijam omogoča optimizacijo obstoječih virov in učinkovito soočanje z novimi grožnjami.
Eno področje, kjer lahko generativna umetna inteligenca močno vpliva, je preiskovanje in odzivanje na varnostne alarme. Tradicionalno so varnostne ekipe zadolžene za ročno analizo in povezovanje podatkov iz različnih virov, kar je proces, ki zahteva veliko virov. Generativna umetna inteligenca pa lahko hitro obdela in interpretira ogromne količine informacij, kar omogoča analitikom, da postavljajo vprašanja v naravnem jezikovnem formatu in prejemajo takojšnje odgovore, ki so prilagojeni kontekstu.
Denimo, da imamo situacijo, kjer je zaradi kršenja pravilno naprava zaklenjena. Namesto, da bi preučevali podporne vstopnice in preiskovali status naprave, lahko analitik preprosto vpraša generativni model umetne inteligence o nedavnih poskusih prijave uporabnika in o njegovem tveganju. S pristopom k relevantnim virom podatkov in sposobnostjo zaključevanja ob preteklem kontekstu lahko model umetne inteligence zagotavlja ukrepe in priporočila v realnem času.
Dodatno ima generativna umetna inteligenca pomembno vlogo pri dokumentiranju dejanj in ugotovitev analitikov. Z avtomatskim generiranjem celovitih poročil, ki obsegajo podrobnosti o incidentu, vključitev naprave, sumljive akterje groženj in drugo, generativna umetna inteligenca bistveno zmanjša čas, ki ga analitiki porabijo za ročno dokumentacijo.
Poleg tega generativna umetna inteligenca pomaga premostiti vrzeli v strokovnih znanjih znotraj varnostnih ekip. S ponujanjem avtomatiziranih priporočil in predhodno določenih delovnih postopkov, ki temeljijo na varnostnih podatkih organizacije in najboljših praksah industrije, zagotavlja, da lahko vsak član ekipe učinkovito in dosledno opravlja svoje naloge.
Potencial generativne umetne inteligence pri izboljšanju varnosti, skladnosti, identitete in upravljanja v organizacijah je izjemen. Okrepi zmožnosti analitikov, prihrani čas in omogoča varnostnim ekipam, da se osredotočijo na ključna področja. Sprejemanje uporabe generativne umetne inteligence v operativnih vlogah je ključno za odklepanje njenega polnega potenciala.
Če želite raziskati možnosti uvajanja generativne umetne inteligence v svojo organizacijo, obiščite Microsoft Security Insider in odkrijte Microsoft Copilot for Security, naš AI-pogonjen produkt za kibernetsko varnost. Dovolite, da generativna umetna inteligenca maksimizira vaše varnostne vire in okrepi vaše obrambe pred razvijajočimi se grožnjami.
Pogosta vprašanja o generativni umetni inteligenci v kibernetski varnosti:
The source of the article is from the blog macnifico.pt