A Nagy Nyelvi Modellek (NNM-ek) alkalmazása forradalmasította a 2023-as évben a kiberbiztonság területét. Ezek a modellek egyaránt hoztak új lehetőségeket és kihívásokat a középpontba. Habár az NNM-ek képesek lehetnek fokozni a kiberbiztonsági műveletek hatékonyságát és intelligenciáját, az ellenfelek is kihasználhatják őket, ami új sebezhetőségekhez és kiberbiztonsági problémákhoz vezethet.
Az NNM-ek egyik kulcsfontosságú előnye a kiberbiztonság területén a hiányzó adatok és a „ground truth” hiánya kezelése. Az AI-modellek pontossága szempontjából kulcsfontosságú jelentőséggel bíró jelölt adatok a kiberbiztonság területén gyakran hiányoznak a sérülékeny szervezetek vonakodása miatt a kényes információk megosztásától. Az NNM-ek kiemelkedő szerepet játszanak ezzel a problémával való megbirkózásban, mivel képesek szintetikus adatokat generálni a meglévő valós adatok alapján. Ez lehetővé teszi a biztonsági szakembereknek, hogy elemzéseket végezzenek az attacker forrásokról, vektorokról, módszerekről és szándékokról anélkül, hogy kizárólag a területi adatokra támaszkodnának.
Továbbá, az NNM-ek jelentősen fejlesztették a Biztonsági Operációs Központok (BOK-ok) működését. A természetes nyelvfeldolgozási képességeik révén az NNM-ek segítik a BOK automatizálását és javítják a kiberbiztonsági eszközök felhasználóbarátságát. A biztonsági elemzők felhasználhatják az NNM-eket az értesítések és incidensek intelligensebb kezeléséhez, jelentősen csökkentve az Átlagos Idő a Megoldásig (AIM) időt. Emellett az NNM-ek magyarázhatóságot is biztosítanak, ami lehetővé teszi a fenyegetésvédelmet és a kockázatértékelést nagyobb pontossággal és bizalommal.
Mindenekelőtt az NNM-ek kezelték a tehetség hiányát a kiberbiztonsági iparágban. A negatív munkanélküliségi ráta miatt sürgősen szükség van szakértő szakemberekre, akik képesek követni az áradatnyi riasztóüzeneteket. Az NNM-ek segítik ennek a terhelésnek a csökkentését azzal, hogy gyorsan feldolgozzák és elemzik a nagy mennyiségű információt, elemzik a bonyolult parancsokat és végrehajtanak feladatokat. Az NNM-ek kiaknázásával a kiberbiztonsági szakemberek új detektáló eszközökre összpontosíthatnak és lehetővé teszik, hogy az nem szakértők is profitálhassanak az AI-ból a kiberbiztonság területén.
A 2024-es év felé nézve három előrejelzést tehetünk. Először is, az NNM-ek használatának növekedése folytatódni fog a kiberbiztonsági területen, kilendítve ezt a területet az innováció új korszakába. Másodszor, az NNM-ek integrációja lehetővé teszi a biztonsági szakembereknek, hogy lépést tartsanak a feltörekvő fenyegetésekkel, megerősítve a biztonsági helyzetüket. Végül, az evolváló AI infrastruktúra biztosítja, hogy az AI kihasználásának előnyei a kiberbiztonsági területen szélesebb körű egyének számára is elérhetőek legyenek, elősegítve a szélesebb körű elfogadást és felhasználást.
Ahogy a kiberbiztonsági tájkép fejlődik, az NNM-ek transzformáló ereje alakítja majd a terület jövőjét. Ezeknek a modelleknek hatékony és etikus kihasználása létfontosságú lesz a digitális tér erősítése szempontjából az állandóan változó fenyegetésekkel szemben, és azért, hogy biztosítsuk a biztonságos digitális jövőt mindenki számára.
Gyakran Ismételt Kérdések:
K: Mi az a Nagy Nyelvi Modellek (NNM-ek) és hogyan forradalmasították a kiberbiztonság területét?
V: A Nagy Nyelvi Modellek (NNM-ek) forradalmasították a kiberbiztonság területét, előnyös lehetőségekkel és kihívásokkal szolgálva. Fokozzák a kiberbiztonsági műveletek hatékonyságát és intelligenciáját, de kihasználhatják őket az ellenfelek, új sebezhetőségeket és kiberbiztonsági problémákat okozva.
K: Hogyan kezelik az NNM-ek az adathiányt és a „ground truth” hiányát a kiberbiztonsági területen?
V: Az NNM-ek megoldják az adathiányt és a „ground truth” hiányát a kiberbiztonsági területen a meglévő valós adatok alapján generált szintetikus adatok segítségével. Ez lehetővé teszi a biztonsági szakembereknek, hogy elemzéseket végezzenek az attacker forrásokról, vektorokról, módszerekről és szándékokról, anélkül, hogy kizárólag a területi adatokra támaszkodnának.
K: Milyen előnyöket nyújtanak az NNM-ek a Biztonsági Operációs Központoknak (BOK-oknak)?
V: Az NNM-ek nagyban fejlesztik a Biztonsági Operációs Központok (BOK-ok) működését azáltal, hogy lehetővé teszik a BOK automatizálását és javítják a kiberbiztonsági eszközök felhasználóbarátsságát. Lehetővé teszik a biztonsági elemzők számára, hogy az intelligensebb üzenetek és incidensek kezelésére használják az NNM-eket, csökkentve az Átlagos Idő a Megoldásig (AIM) időt. Az NNM-ek magyarázhatóságot is biztosítanak, ami lehetővé teszi pontosabb fenyegetésfelismerést és kockázatértékelést.
K: Hogyan kezelik az NNM-ek a tehetséghiányt a kiberbiztonsági iparágban?
V: Az NNM-ek kezelik a tehetséghiányt a kiberbiztonsági iparágban azzal, hogy gyorsan feldolgozzák és elemzik a nagy mennyiségű információt. Segítenek enyhíteni a kiberbiztonsági szakemberek teherét azzal, hogy dekódolják a bonyolult parancsokat és végrehajtanak feladatokat. Ez lehetővé teszi a szakértőknek, hogy az új detektáló eszközök létrehozására összpontosítsanak, és hogy a nem szakértők is profitálhassanak az AI-ból a kiberbiztonság területén.
K: Milyen előrejelzések vannak az NNM-ek használatáról a kiberbiztonság területén a jövőben?
V: A 2024-es év felé nézve három előrejelzést tehetünk az NNM-ek használatáról a kiberbiztonság területén. Először is, az NNM-ek használata tovább fog gyorsulni, és az innováció új korszakába lép majd ezáltal a kiberbiztonság területe. Másodszor, az NNM-ek integrációja lehetővé teszi a biztonsági szakembereknek, hogy lépést tartsanak a feltörekvő fenyegetésekkel. Végül, az evolváló AI infrastruktúra lehetővé teszi, hogy az AI kihasználásának előnyei szélesebb körű egyének számára is elérhetőek legyenek a kiberbiztonság területén.
Kulcsszavak / Jargon:
– Nagy Nyelvi Modellek (NNM-ek): Haladó modellek, amelyek forradalmasítják a kiberbiztonság területét.
– Átlagos Idő a Megoldásig (AIM): Az átlagos idő, amely alatt egy kiberbiztonsági incidens megoldódik.
– Biztonsági Operációs Központok (BOK-ok): Központok, amelyek felelősek a kiberbiztonsági incidensek figyeléséért és kezeléséért.
– Szintetikus adat: Az NNM-ek által a meglévő valós adatok alapján generált adatok, amelyek a kiberbiztonsági területen adat- és valóságproblémákra adnak megoldást.
– Fenyegetésfelismerés: A potenciális kiberbiztonsági fenyegetések azonosításának folyamata.
– Kockázatértékelés: A potenciális kockázatok értékelése a kiberbiztonság területén.
Kapcsolódó linkek:
– Kiberbiztonsági terület
The source of the article is from the blog radardovalemg.com