از سال ۲۰۲۳ به بعد، بهره‌برداری از مدل‌های زبان بزرگ، صنعت امنیت سایبری را به ریشه تغییر داده است. این مدل‌ها فرصت‌ها و چالش‌های بی‌سابقه‌ای را به کنشگران امنیتی این صنعت ارائه کرده‌اند. اگرچه مدل‌های زبان بزرگ می‌توانند کارآمدی و هوشمندی عملیات امنیت سایبری را افزایش دهند، اما همچنین می‌توانند توسط دشمنان بهره‌برداری شوند و منجر به مشکلات جدیدی در امنیت سایبری شوند.
یکی از مزایای کلیدی مدل‌های زبان بزرگ در امنیت سایبری، توانایی آن‌ها در ارتقاء داده‌های کمبود و عدم وجود حقیقت اصلی است. داده‌های برچسب‌دار برای مدل‌های هوش مصنوعی دقیق بسیار اهمیت دارند و در صنعت امنیت سایبری به دلیل تردید سازمان‌های تحت حمله در به اشتراک گذاشتن اطلاعات حساس، ممکن است به صورت کامل در دسترس نباشند. مدل‌های زبان بزرگ این چالش را با تولید داده‌های مصنوعی بر اساس داده‌های واقعی موجود، بهبود می‌بخشند. این امکان را به کارشناسان امنیتی می‌دهد تا منابع حملات، بردارها، روش‌ها و نیات‌ها را تجزیه و تحلیل کنند بدون اینکه فقط به داده‌های میدانی وابسته باشند.
علاوه بر این، مدل‌های زبان بزرگ به شکل چشمگیری عملکردهای مراکز عملیات امنیتی (SOC) را بهبود بخشیده‌اند. از طریق قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی، این مدل‌ها به اتوماسیون SOC کمک می‌کنند و قابلیت استفاده آسان از ابزارهای امنیت سایبری را بهبود می‌بخشند. تحلیلگران امنیتی می‌توانند از مدل‌های زبان بزرگ برای رسیدگی به هشدارها و حوادث با هوشمندی بیشتر استفاده کنند و میانگین زمان حل (MTTR) را به طور قابل توجهی کاهش دهند. علاوه بر این، مدل‌های زبان بزرگ توجیحپذیری را فراهم می‌کنند و امکان تشخیص تهدیدات و ارزیابی خطرات با دقت و اعتماد بیشتر را ممکن می‌سازند.
در ضمن، مدل‌های زبان بزرگ به طور اساسی کمبود استعداد در صنعت امنیت سایبری را برطرف کرده‌اند. با نرخ بیکاری منفی، نیاز شدید به کارشناسان ماهری که بتوانند با تعداد زیادی هشدار مبارزه کنند، وجود دارد. مدل‌های زبان بزرگ این بار را با سرعت بالا در پردازش و تجزیه و تحلیل مقدار عظیمی از اطلاعات، تجزیه واژه‌های پیچیده و اجرای وظایف به مراتب کاهش می‌دهند. با بهره‌برداری از این مدل‌ها، کارشناسان امنیتی می‌توانند بر روی ساخت ابزارهای جدید شناسایی تهدید و تمرکز کنند و به غیر از این، به غیر از کارشناسان، افراد غیر تخصصی نیز از هوش مصنوعی در امنیت سایبری بهره‌برده شوند.
با نگاهی به سال ۲۰۲۴، می‌توان سه پیش‌بینی ارائه کرد. اولاً، استفاده از مدل‌های زبان بزرگ به سرعت شتاب خواهد گرفت و صنعت امنیت سایبری را به دورانی جدید از نوآوری می‌برد. ثانیاً، ادغام مدل‌های زبان بزرگ به کارشناسان امنیتی امکان می‌دهد تا در مقابل تهدیدات نوظهور جلوی روی آورند و نگهداری از شکل امنیتی خود را تقویت کنند. در نهایت، زیرساخت هوش مصنوعی در حال تکامل، اطمینان حاصل می‌کند که مزایای بهره‌برداری از هوش مصنوعی در امنیت سایبری برای گروه‌های گسترده‌تری قابل دسترسی خواهد بود و منجر به بهره‌برداری و استفاده از آن به صورت گسترده‌تر می‌شود.
در حالی که چشم انداز امنیت سایبری در حال تحول است، قدرت تحول‌دهنده مدل‌های زبان بزرگ شکل آینده این صنعت را تعیین می‌کند. بهره‌برداری موثر و قانونی از این مدل‌ها برای تقویت میدان دیجیتال در برابر تهدیدات در حال تحول و تضمین یک آینده دیجیتال امن برای همه بسیار مهم است.
سوالات متداول:
س: مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) چیستند و چگونه صنعت امنیت سایبری را به ریشه تغییر داده‌اند؟
ج: مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) با فراهم کردن فرصت‌ها و چالش‌های بی‌سابقه، صنعت امنیت سایبری را به ریشه تغییر داده‌اند. آن‌ها کارآیی و هوشمندی عملیات امنیت سایبری را بهبود می‌بخشند، اما همچنین می‌تواند توسط دشمنان بهره‌برداری شود و منجر به آسیب‌پذیری‌ها و مشکلات امنیت سایبری جدیدی شود.
س: مدل‌های زبان بزرگ چگونه کمبود داده و عدم وجود حقیقت اصلی در زمینه امنیت سایبری را آدرس می‌دهند؟
ج: مدل‌های زبان بزرگ کمبود داده و عدم وجود حقیقت اصلی در زمینه امنیت سایبری را با تولید داده‌های مصنوعی بر اساس داده‌های واقعی موجود برطرف می‌کنند. این امکان را به کارشناسان امنیتی می‌دهد تا منابع حملات، بردارها، روش‌ها و نیات‌ها را تجزیه و تحلیل کنند بدون اینکه فقط به داده‌های میدانی برکنار شوند.
س: چه فوایدی مدل‌های زبان بزرگ به مراکز عملیات امنیتی (SOCs) می‌آورند؟
ج: مدل‌های زبان بزرگ امکانات مراکز عملیات امنیتی (SOCs) را بهبود می‌بخشند. آن‌ها امکان اتوماسیون SOC را فراهم می‌کنند و قابلیت استفاده آسان از ابزارهای امنیت سایبری را بهبود می‌بخشند. تحلیلگران امنیتی می‌توانند از مدل‌های زبان بزرگ برای هوشمندترین مدیریت هشدارها و حوادث استفاده کنند و میانگین زمان حل (MTTR) را به طور قابل توجهی کاهش دهند. مدل‌های زبان بزرگ همچنین توجی
The source of the article is from the blog bitperfect.pe