Ģeneratīvā AI: Dubultgalvas zobens kiberdrošībā
Digitālajā ainavā attīstoties, ģeneratīvā mākslīgā intelekta (AI) ir kļuvusi par nozīmīgu dalībnieci gan lietotāju pieredzes uzlabošanā, gan jaunu drošības risku radīšanā. OpenAI nesenais lēmums turēt atpakaļ vispārēju savas Voice Engine izlaišanu – platformas, kas spēj radīt sintētisku audio no īsa balss parauga – uzsvēra delikāto līdzsvaru starp tehnoloģisko labumu un iespējamu ļaunprātīgu rīcību.
Ģeneratīvā AI pārveidojošais spēks ir nenoliedzams, un inovācijas kā OpenAI Sora sistēma pārkāpj tekst-u-video radīšanas robežas. Tomēr tie paši Lielie Valodu Modeļi (LLM), kas virza šādas virzības, arī nodrošina kibercietuļiem instrumentus, lai izgatavotu sarežģītus viltotas zvejniecības uzbrukumus, kaitējumprogrammas un dziļfeikus.
Kiberaugušu apkarošana ar AI piedzīvotām risinājumiem
Šo eskalējošo draudu priekšā nozaru līderi ir pastiprinājuši datu apstrādes nozīmi kibedrošībā. Jensens Huangs, Nvidias izpilddirektors, uzsvēra datu būtisko nozīmi drošības pārkāpumu konstatēšanā un risināšanā nesenā paziņojumā par AI ‘līdzpilotiem’ kibersiksnībām.
AI tehnoloģijas potenciāls pretoties kiberuzbrukumiem ir būtisks, ar prognozēm, kas norāda, ka līdz 2025. gadam kiberoza sektors varētu sasniegt vērtību USD 2 triljoni. Tas attiecas arī uz atšķirību saīsināšanos starp patērētāju un uzņēmuma drošības risinājumiem, ar produktiem, piemēram, Google Gemini un Microsoft “Copilot”, kas šo plaisu izlīdzina.
Cisco sadarbojas ar Nvidia, lai uzlabotu kiberaizsardzību
Ciscos ieviestā Cisco Hypershield uzņēmuma drošībai pārstāv pavēršanos soli aizsargājot lietojumus un datus visās dažādās tīklu vides. Šis risinājums, ko uzlabojis sadarbībā ar Nvidia, demonstarē vienotu centienu cīņā pret kiberaugļiem dažādos vidi, piemēram, slimnīcās un rūpnieciskos uzstādījumos.
Ģeneratīvā AI rīku plaša pieejamība, pat uz viedtālruņiem un datoriem, atver durvis jaunām draudu uzbrukuma darbinieku kategorijām. Lielbritānijas Nacionālais kiberaugstākā centrs izdeva brīdinājuma piezīmi, norādot, ka AI izmantošana kiberaugļiem pieaug nākamajos gados. Šo noskaņojumu atbalsta drošības profesionāļi, kuri atzīst, ka cilvēka analītiķi paši var būt nepietiekami pret mūsdienu kiberaugļu draudiem, kas ir mēroga un sarežģītības ziņā.
Sofistikētu kibernoziegumu apkarošana ar AI
Nesenās drošības pārkāpumu gadījumi, tostarp Indrik Spider grupas ļaunprātīga izmantošana ar baltais sistēmas, uzsvēra vajadzību pēc progresīvām AI īstenotajām aizsardzības līdzekļiem. OpenAI atzina, ka tās ģeneratīvie rīki tika izmantoti kiberaugļu uzbrukumos, tāpēc tika atspējoti pārkāpēju konti pēc detalizēm izmeklēšanām. Kā pretreakciju AI tehnoloģijas tiek pielāgotas efektīvākai draudu konstatēšanai, izmantojot ģeneratīvo modeļu spēkus, lai identificētu un pretoties sofistikētiem kiberastratēģijām.
Svarīgākie izaicinājumi un kontroverses AI un kiberdrošības jomā
Viens no galvenajiem izaicinājumiem ir sacensība starp kiberdrošības profesionāļiem un kiberuzbrucējiem, kas abi izmanto AI aizsardzībai un uzbrukumiem. Kad AI sistēmas kļūst aizvien attīstītākas, spieķētāji izmanto tās pašas tehnoloģijas, lai izveidotu sarežģītus draudus, piemēram, pielāgojamus kaitējumprogrammas vai pārliecinātus sociālos inženieru uzbrukumus.
Cits izaicinājums ir potenciālais aizspriedums un etiskās apsvēršanas, kas saistīts ar AI. Ja tā netiks pareizi izstrādāta, AI sistēmas, kas tiek izmantotas kiberdrošībā, var nejauši diskriminēt noteiktas lietotāju grupas vai pieņemt lēmumus, kurus trūkst skaidrības.
Ievērojama kontroverze rāpjas apkārt privātuma bažām. AI vadītie kiberdrošības rīki bieži prasa piekļuvi lieliem datu daudzumiem, kuros var būt personiski un jutīgi dati. Šo datu apstrādes droša nodrošināšana un atbilstība privātuma regulācijai, piemēram, GDPR, ir būtiska.
AI attīstības priekšrocības un trūkumi kiberdrošībā
Priekšrocības AI attīstībā kiberdrošībā ietver:
– Uzlabota draudu atklāšana: AI var analizēt lielus datu daudzumus, lai identificētu anomālijas, kas varētu norādīt uz kiberdraudu, bieži vien ātrāk un precīzāk nekā cilvēka analītiķi.
– Automatizēta reakcija: AI var automatizēt dažus kiberdrošības uzdevumus, piemēram, caurumu aizlīdzināšanu vai inficēto sistēmu izolēšanu, tādējādi samazinot reakcijas laiku.
– Nepārtraukta mācīšanās: AI sistēmas var nepārtraukti mācīties no jaunajiem datiem, uzlabojot tās spēju konstatēt un reaģēt uz jauniem draudiem.
Trūkumi AI attīstībā kiberdrošībā ietver:
– Kompleksitāte un nepārredzamība: AI algoritmi var būt sarežģīti un grūti saprotami, padarot grūti skaidrot lēmumus vai norādīt uz kļūdām.
– Atkarība no datu kvalitātes: AI sistēmas prasa lielu, augstas kvalitātes datu kopu apmācībai. Zemās kvalitātes dati var novest pie neprecīzām novērtējumiem.
– Risks, ka AI izmanto uzbrucēji: Tās pašas tehnoloģijas, kas padara kiberdrošības aizsardzības stiprāku var tikt izmantotas arī kiberuzbrucējiem, lai radītu sarežģītākus draudus.
Lai iegūtu plašāku informāciju par AI un kiberdrošības attīstības tematu, var apmeklēt nozares līderu un pētniecības iestāžu tīmekļa vietnes, kuras bieži sniedz ieskatu un jaunumus šajā jomā. Dažas saistītās saites ietver:
– OpenAI
– Nvidia
– Cisco
– Lielbritānijas Nacionālais kiberaugstākais centrs
The source of the article is from the blog mivalle.net.ar