Generatyvinės dirbtinio intelekto dviprasmybė saugumui internete
Generatyvinio dirbtinio intelekto (GenAI) atsiradimas sukėlė paradoksą saugumo internete srityje. Jo galimybės išsiplėtė: dabar jis gali veikti tiek kaip gynybos priemonė IT sistemoms, tiek kaip įrankis, kurį galima naudoti naujų siaubingų internetinių atakų metu. Su GenAI tobulėjimu jo įtaka didėja, veikiant ne tik saugumą internete, bet ir didinant kompiuterizuoto nusikaltimo lygį.
IT vadovai yra labai sąmoningi šios dviprasmybės. Tyrimas atkreipia dėmesį, kad daugiau nei pusė dalyvių numato, kad GenAI suteiks strateginį pranašumą saugumo internete srityje įmonėms, o beveik trečdalis mano, kad pirminiai naudos iš to gali turėti nusikaltėliai internete.
Strateginė GenAI Integracija kovojant su internetinėmis grėsmėmis
GenAI didelis poveikis virtualioms grėsmių apimtims reikalauja, kad IT ir saugumo vadovai šią technologiją greitai įtrauktų į savo gynybą. Tai būtina, nes numatoma, kad su GenAI pagrįstų internetinių atakų skaičius augs.
Norint veiksmingai pasinaudoti GenAI, yra svarbu suprasti, kaip ji sustiprina atakas ir atmesti įgimtą pasitikėjimą. Tai reiškia pereinamąjį nuo tradicinio apsaugos plano – „pasitikėtos žinomos” viduje ir „nepasitikėtos nežinomos” išorėje saugumo modelio – prie tokio, kuris numato nuolatinę grėsmės būklę, nepriklausomai nuo šaltinio. Pasitelkus Nulinio pasitikėjimo struktūrą ir mašininio mokymosi modelius, galima pagerinti anomalijų aptikimą ir realiu laiku atgrasyti nuo grėsmių.
GenAI varomoji automatika pralenkia taisyklių pagrįstus sistemus, nuolat mokydama iš milžiniško saugumo duomenų kiekio, identifikuodama nereguliarias formas ir iš anksto numatydama grėsmes.
Internetinių saugos suvokimo darbuotojų ugdymas
Darbuotojų mokymas yra svarbus, nes žmogaus veiksnys dažnai atlieka svarbų vaidmenį internetinių saugumo pažeidimuose. IT vadovai privalo finansuoti išsamiuosius mokymo programas, kad personalas įgytų įgūdžių atpažinti grėsmes, įskaitant GenAI pagrįstus sukčiavimo bandymus.
GenAI integracija su verslo mokymais gali sukurti pritaikytas mokymo patirtis, padidinant efektyvumą ir pasirengimą prieš pasikartojančias grėsmes.
Kuo labiau plečiantis GenAI erai, dirbtinis intelektas ir saugumas internete toliau plėsis sinergiškai. IT vadovai privalo išnaudoti GenAI potencialą, simultaniškai ginantis nuo jos išnaudojimo priešus. Šioje besivystančioje saugumo kovoje organizacijos turės naudoti technologijų, žmogaus įžvalgų ir procesų mišinį, siekdamos sustiprinti bendrą savo saugumo patvarumą.
Svarbios klausimai ir atsakymai, susiję su tema:
1. Kaip nusikaltėliai internete gali naudoti GenAI?
Nusikaltėliai gali naudoti GenAI automatizuotiems atakoms vykdyti, kurti įtikinančius žūklės elektroninius laiškus ar pranešimus, efektyviau įsiterpti į socialinius inžinerijos atakas imituodami asmenis ar net išanalizuodami didelius duomenų rinkinius ieškant naujų pažeidžiamumų sistemoje, pranokdami žmones.
2. Kokių strategijų organizacijos gali įgyvendinti, norėdamos apsisaugoti nuo GenAI įgalintų grėsmių?
Organizacijos gali įdiegti Nulinio pasitikėjimo struktūrą, kuri neišvysto jokio automatinio pasitikėjimo niekuo viduje ar išorėje jos ribose. Vietoj to ji nuolat patikrina kiekvieną bandantį prisijungti prie jos sistemų. Jos taip pat gali naudoti mašininį mokymąsi, kad pagerintų anomalijų aptikimą ir naudotų realiu laiku atgrasantių grėsmių strategijų.
3. Kokios pagrindinės iššūkiai, susiję su GenAI integravimu saugume internete?
Iššūkiai apima užtikrinti pačių dirbtinių intelekto sistemų saugumą ir vientisumą, įveikiant įgimtus iškraipymus dirbtinio intelekto mašininio mokymo modeliuose, poreikį turėti didelius duomenų rinkinius, reikalingus mokymams, ir būtinybę visapusiškai prisitaikyti prie sparčiai besikeičiančio dirbtinio intelekto pagrįstų saugumo grėsmių veiklos lauko.
4. Kaip GenAI gali pagerinti saugumo internete gynybą?
GenAI gali padėti pagerinti saugumo internete gynybą, numatydama ir neutralizuodama grėsmes realiu laiku, optimizuodama grėsmių aptikimo mechanizmus, viršijančius ne tik taisyklėmis pagrįstų sistemų galimybes, bet ir automatizuojant atsakymus į saugumo incidentus, kuriuo būtų galima greičiau išvengti grėsmių.
GenAI naudojimo pranašumai ir trūkumai saugume internete:
Pranašumai:
– Proaktyvios saugos priemonės: GenAI gali padėti numatyti ir neutralizuoti grėsmes prieš jas išsireiškiant.
– Pagerintas grėsmių aptikimas: Naudojant mašininį mokymą, GenAI gali atpažinti sudėtingus modelius ir anomalijas, kurios gali rodyti saugumo problemą.
– Automatizuotas atsakas: Jis gali automatizuoti tam tikras saugumo protokolų funkcijas, dėl ko sumažėja atsako laikas.
– Pagerinta žūklės aptikimo funkcija: GenAI galėtų atpažinti ir žymėti žūklės bandymus, išmokdamas tokių atakų charakteristikas.
Trūkumai:
– Nekilnojamojo turto kūrimo galimybė: GenAI galėtų būti naudojamas priešais siekiant vykdyti sudėtingas internetines atakas.
– Kompleksiškumas ir išlaidos: GenAI įtraukimas į saugumo internete struktūras gali būti sudėtingas ir dažnai sukelia didelius išlaidas.
– Per didelis pasitikėjimas: Gali kilti pagunda per daug pasitikėti GenAI, potencialiai ignoruojant kitus svarbius veiksnius tvirtame saugumo internete strategijoje.
– Duomenų privatumo bediečių rūpesčiai: GenAI naudojimui reikia didelių duomenų kiekių, kas kelia klausimus dėl duomenų apsaugos ir privatumo.
Pagrindiniai iššūkiai ar kontroversijos:
– Dirbtinio intelekto iškraipymas: Galima iškraipymo buvimas dirbtinio intelekto sprendimų priėmimo procesuose gali sukelti nenorimus saugumo spragas.
– Nepralaidumo dirbtinio intelekto sprendimų priėmimų dėl neaiškumų: Suprasti ir interpretuoti priežastis, dėl kurių dirbtinis intelektas vertina grėsmės, gali būti sunku, keliais problemomis su skaidrumu.
– Reguliamasis atitikimas: Laikantis duomenų privatumo reglamentų, tokiais kaip GDPR ar CCPA, gali būti sudėtinga, kai dirbtinį intelektą įtraukiate į saugumą internete dėl duomenų, reikalingų mokymo dirbtinio intelekto modeliams.
Norint gauti naujausių tyrimų ir rekomendacijų dėl GenAI integracijos į saugumą internete, pramonės profesionalai gali sekti susijusias naujienas per patikimas šaltinius. Kai kurie siūlomi susiję saitai yra:
– National Institute of Standards and Technology (NIST)
– Cyber Security Intelligence
– AI.gov: The National Artificial Intelligence Initiative
Svarbu visada įsitikinti, kad pateikti URL yra galiojantys ir vedą į patikimus šaltinius.