Īstenot un pārvaldīt drošu drošības infrastruktūru ir sarežģīta un prasīga uzdevums organizācijām. Papildus nepieciešamībai pieņemt jaunas tehnoloģijas un palikt jūtīgiem pret pastāvīgi mainīgām draudēm, pastāv nepārtraukts trūkums kiberdrošības profesionāļiem. Talantu deficīts rada ievērojamu izaicinājumu drošības komandām, kad tās cenšas aizsargāt jutīgus datus un ātri reaģēt uz incidentiem.
Tomēr ģeneratīvā AI parādīšanās piedāvā potenciālu šīm problēmām atrisināt. Izmantojot dabiskās valodas apstrādi (NLP) un vērā ņemamus analītiskos rīkus, ģeneratīvais AI var optimizēt drošības uzdevumus, samazinot to resursu izmantošanu un efektīvi kontrējot jaunām draudēm.
Viens no būtiskākajiem veidiem, kā ģeneratīvais AI var ievērojami ietekmēt, ir drošības brīdinājumu izmeklēšana un reakcija uz tiem. Parasti drošības komandas tiek ieceltas manuāli analizēt un savienot datus no dažādām avotiem, kas ir resursu ietilpīgs process. Ģeneratīvais AI, no otras puses, var ātri apstrādāt un interpretēt lielus datu apjomus, ļaujot analītiķiem uzdot jautājumus dabiskā valodas formā un saņemt nekavējošus, konteksta apziņas atbildes.
Piemēram, iedomājieties situāciju, kurā ierīce ir bloķēta politikas pārkāpuma dēļ. Analītiķim, nevis rūpīgi izpētot atbalsta biļetes un izmeklējot ierīces statusu, pietiek vienkārši jautāt ģeneratīvajam AI modelim par lietotāja pēdējām pieteikšanās mēģinājumiem un riska statusu. Piekļūstot atbilstošiem datu avotiem un spējot iemiesot pagātnes kontekstu, AI modelis var sniegt darbību pamatojumus un ieteikumus reāllaikā.
Papildu priekšrocība ir tā, ka ģeneratīvais AI palīdz dokumentēt analītiķu darbības un atziņas. Automātiski ģenerējot visaptverošus ziņojumus, kas apkopo incidenta detaļas, ierīču iesaistīšanos, aizdomas par draudiem un citu informāciju, ģeneratīvais AI ievērojami samazina analītiķu laiku, ko tie tērē manuālai dokumentācijai.
Turklāt ģeneratīvais AI palīdz novērst prasmju trūkumu drošības komandās. Nodrošinot automatizētas rekomendācijas un iepriekš definētus darbplūsmu procesus uz organizācijas drošības datu un labāko praksi pamata, tas nodrošina, ka ikviens komandas loceklis var veikt savus uzdevumus efektīvi un vienmērīgi.
Ģeneratīvā AI potenciāls drošības, atbilstības, identitātes un pārvaldības uzlabošanā organizācijās ir liels. Tas pilnveido analītiķus, taupošu laiku un ļauj drošības komandām koncentrēties uz būtiskajiem jautājumiem. Ģeneratīvā AI piemērošana operatīvajās lomās ir atslēga, lai izmantotu tās pilno potenciālu.
Lai izpētītu ģeneratīvā AI piemērošanas iespējas savā organizācijā, apmeklējiet Microsoft Security Insider un atklājiet Microsoft Copilot for Security, mūsu ģeneratīvā AI vadītu kiberdrošības produktu. Ļaujiet ģeneratīvajam AI maksimizēt jūsu drošības resursus un nostiprināt jūsu aizsardzību pret mainīgām draudēm.
Bieži uzdotie jautājumi par ģeneratīvo AI kiberdrošībā:
J: Kas ir ģeneratīvais AI un kā tas ietekmē kiberdrošību?
Ģeneratīvais AI attiecas uz dabiskās valodas apstrādes (NLP) un uzlabotās analītikas izmantošanu, lai automatizētu un optimizētu drošības uzdevumus. Tas spēj apstrādāt un interpretēt lielu datu apjomu, sniegt atbildes jautājumiem konteksta apziņā, ģenerēt visaptverošus ziņojumus, novērst prasmju trūkumu un sakārtot drošības darbības.
J: Kā ģeneratīvais AI palīdz izmeklēšanā un reaģēšanā uz drošības brīdinājumiem?
Ģeneratīvais AI var ātri analizēt un savienot datus no dažādiem avotiem, ļaujot analītiķiem uzdot jautājumus dabiskā valodā un saņemt nekavējošas, konteksta apziņas atbildes. Tas palīdz identificēt lietotāja pēdējās pieteikšanās mēģinājumus, riska statusu un sniegt darbības pamatojumus un ieteikumus reāllaikā.
J: Kā ģeneratīvais AI vienkāršo dokumentēšanu drošības analītiķiem?
Automātiski ģenerējot visaptverošus ziņojumus, ģeneratīvais AI samazina laiku, ko drošības analītiķi pavada manuālai dokumentēšanai. Šie ziņojumi apkopo incidenta detaļas, ierīču iesaistīšanos, aizdomas par draudiem un citu informāciju, nodrošinot efektīvu informācijas apkopošanu.
J: Kā ģeneratīvais AI novērš prasmju trūkumu drošības komandās?
Ģeneratīvais AI sniedz automatizētas rekomendācijas un iepriekš definētus darbplūsmu procesus, pamatojoties uz organizācijas drošības datiem un nozares labo praksi. Tas palīdz katram komandas loceklim, neskatoties uz viņu prasmēm, efektīvi un vienmērīgi veikt savus uzdevumus, tādējādi novēršot prasmju trūkumu drošības komandās.
J: Kā organizācijas var maksimizēt ģeneratīvo AI potenciālu kiberdrošībā?
Lai izpētītu ģeneratīvā AI piemērošanas iespējas savā organizācijā, apmeklējiet Microsoft Security Insider un atklājiet Microsoft Copilot for Security, ģeneratīvo AI vadītu kiberdrošības produktu. Šis rīks var palīdzēt automatizēt un optimizēt drošības uzdevumus, maksimizēt drošības resursus un nostiprināt aizsardzību pret mainīgām draudēm.
Definīcijas:
– Ģeneratīvais AI: Atsaucas uz dabiskās valodas apstrādi (NLP) un uzlabotās analītikas izmantošanu, lai automatizētu un optimizētu drošības uzdevumus.
– Dabiskās valodas apstrāde (NLP): Atsaucas uz datoru sistēmas spēju saprast un interpretēt cilvēku valodu noderīgā veidā.
– AI modelis: Mākslīgā intelekta sistēma vai programma, kas apstrādā informāciju un sniedz atziņas un ieteikumus, balstoties uz tās apmācību un algoritmiem.
Saistītie resursi:
– Microsoft Security Blog
– Microsoft Security Insider
The source of the article is from the blog mendozaextremo.com.ar