Implementiranje i upravljanje snažnom sigurnosnom infrastrukturom kompleksan je i zahtjevan zadatak za organizacije. Uz potrebu za usvajanjem novih tehnologija i stalnu opreznost protiv uvijek mijenjajućih prijetnji, postoji kontinuirani nedostatak stručnjaka za kibernetičku sigurnost. Ova manjkavost talenata predstavlja značajan izazov timovima za sigurnost jer nastoje zaštititi osjetljive podatke i brzo odgovoriti na incidente.
Međutim, pojava generativne umjetne inteligencije (AI) nudi potencijalno rješenje za ove izazove. Kroz upotrebu obrade prirodnog jezika (NLP) i napredne analitike, generativna AI može pojednostaviti i demokratizirati sigurnosne zadatke, omogućavajući organizacijama da optimiziraju svoje postojeće resurse i učinkovito se suprotstave nastajućim prijetnjama.
Jedno područje gdje generativna AI može značajno utjecati je istraživanje i odgovor na sigurnosne upozorenja. Tradicionalno, sigurnosni timovi zaduženi su za ručnu analizu i povezivanje podataka iz različitih izvora, što je proces koji zahtijeva mnogo resursa. S druge strane, generativna AI može brzo obraditi i protumačiti ogromne količine informacija, omogućujući analitičarima postavljanje pitanja na prirodnim jezikom i primanje trenutnih odgovora s kontekstom.
Na primjer, zamislimo situaciju gdje je uređaj zaključan zbog kršenja politike. Umjesto da izučava slučajeve podrške i istražuje status uređaja, analitičar jednostavno može upitati generativni AI model za nedavne pokušaje prijave korisnika i rizični status. Uz pristup relevantnim izvorima podataka i mogućnost razmišljanja o prethodnom kontekstu, AI model može pružiti korisne uvide i preporuke u stvarnom vremenu.
Dodatno, generativna AI igra ključnu ulogu u dokumentiranju radnji i nalaza analitičara. Automatskim generiranjem sveobuhvatnih izvještaja koji detaljno opisuju pojedinosti o incidentu, uključenost uređaja, sumnjive aktere i više, generativna AI značajno smanjuje vrijeme koje analitičari troše na ručno dokumentiranje.
Osim toga, generativna AI pomaže u smanjenju jaza u vještinama unutar sigurnosnih timova. Pružanjem automatskih preporuka i predefiniranih radnih tokova na temelju sigurnosnih podataka organizacije i najboljih praksi industrije, osigurava se da svaki član tima može obavljati svoje zadatke učinkovito i dosljedno.
Potencijal generativne AI u poboljšanju sigurnosti, usklađenosti, identiteta i upravljanja unutar organizacija je ogroman. Ona daje moć analitičarima, štedi vrijeme i omogućava sigurnosnim timovima da se usredotoče na ključna područja. Prihvaćanje primjene generativne AI u operativnim ulogama ključno je za otključavanje njenog punog potencijala.
Za istraživanje mogućnosti primjene generativne AI u vašoj organizaciji, posjetite Microsoft Security Insider i otkrijte Microsoft Copilot for Security, naš proizvod za kibernetičku sigurnost pokretan AI-em. Dopustite generativnoj AI da maksimizira vaše sigurnosne resurse i ojača vaše obrane protiv nastajućih prijetnji.
Često postavljana pitanja (FAQ) o generativnoj AI u kibernetičkoj sigurnosti:
P: Što je generativna AI i kako koristi kibernetičkoj sigurnosti?
Generativna AI odnosi se na upotrebu obrade prirodnog jezika (NLP) i napredne analitike radi automatizacije i optimizacije sigurnosnih zadataka. Ona može obraditi i tumačiti velike količine informacija, pružati odgovore s kontekstom na postavljena pitanja, generirati sveobuhvatne izvještaje, premostiti jaz u vještinama i pojednostaviti sigurnosne operacije.
P: Kako generativna AI pomaže u istraživanju i odgovoru na sigurnosna upozorenja?
Generativna AI može brzo analizirati i povezivati podatke iz različitih izvora, omogućavajući analitičarima postavljanje pitanja na prirodnom jeziku i dobivanje trenutnih odgovora s kontekstom. To pomaže u identifikaciji nedavnih pokušaja prijave korisnika, rizičnom statusu i pružanju korisnih uvida i preporuka u stvarnom vremenu.
P: Kako generativna AI pojednostavljuje dokumentiranje za sigurnosne analitičare?
Automatskim generiranjem sveobuhvatnih izvještaja, generativna AI smanjuje vrijeme koje sigurnosni analitičari troše na ručno dokumentiranje. Ovi izvještaji opisuju detalje o incidentu, uključenost uređaja, sumnjive aktere i druge podatke, osiguravajući učinkovito bilježenje važnih informacija.
P: Kako generativna AI premošćuje jaz u vještinama unutar sigurnosnih timova?
Generativna AI pruža automatske preporuke i predefinirane radne tokove na temelju sigurnosnih podataka organizacije i najboljih praksi industrije. To pomaže svakom članu tima, bez obzira na stručnost, da učinkovito i dosljedno obavlja svoje zadatke, time premošćujući jaz u vještinama unutar sigurnosnih timova.
P: Kako organizacije mogu maksimizirati potencijal generativne AI u kibernetičkoj sigurnosti?
Za istraživanje mogućnosti primjene generativne AI u vašoj organizaciji, možete posjetiti Microsoft Security Insider i otkriti Microsoft Copilot for Security, AI-powered proizvod za kibernetičku sigurnost. Ovaj alat može pomoći automatizaciji i optimizaciji sigurnosnih zadataka, maksimiziranju sigurnosnih resursa i ojačanju obrane protiv nastajućih prijetnji.
Definicije:
– Generativna AI: Odgovara upotrebi obrade prirodnog jezika (NLP) i napredne analitike za automatizaciju i optimizaciju sigurnosnih zadataka.
– Obrada prirodnog jezika (NLP): Odgovara sposobnosti računalnog sustava da razumije i protumači ljudski jezik na koristan način.
– AI model: Umjetna inteligencija ili program koji obrađuje informacije i pruža uvide i preporuke na temelju svoje obuke i algoritama.
Povezane veze:
– Microsoft Security Blog
– Microsoft Security Insider
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni