Roman RemberSprejetje velikih jezikovnih modelov (VJM) je leta 2023 pretreslo področje kibernetske varnosti. Ti modeli so prinesli tako še nikoli videnih priložnosti kot tudi izzive. Čeprav imajo VJM potencial za izboljšanje učinkovitosti in inteligence kibernetskih operacij, jih lahko nasprotniki zlorabljajo, kar prinaša nove ranljivosti in težave na področju kibernetske varnosti.
Ključna prednost VJM v kibernetski varnosti je v njihovi sposobnosti reševanja pomanjkanja podatkov in pomanjkanja temeljne resnice. Označeni podatki, pomembni za natančne modele umetne inteligence, so lahko na področju kibernetske varnosti redki zaradi nesprejemljivosti predrta organizacij za deljenje občutljivih informacij. VJM so postali ključni pri premagovanju tega izziva s proizvajanjem sintetičnih podatkov na podlagi obstoječih resničnih podatkov. To omogoča varnostnim strokovnjakom analizo virov napadov, vektorjev, metod in namenov, ne da bi popolnoma zaupali podatkom s terena.
Poleg tega so VJM bistveno izboljšali delovanje centrov za operativno varnost (SOC). Z možnostmi obdelave naravnega jezika VJM omogočajo avtomatizacijo SOC in izboljšujejo uporabniku prijaznost orodij za kibernetsko varnost. Varnostni analitiki lahko izkoristijo VJM za bolj inteligentno rokovanje z opozorili in dogodki, kar bistveno zmanjšuje povprečni čas do rešitve (MTTR). Poleg tega VJM zagotavljajo razložljivost, kar omogoča zaznavanje groženj in ocenjevanje tveganj z večjo natančnostjo in samozavestjo.
Ključno je, da so VJM naslovili pomanjkanje talentov v industriji kibernetske varnosti. S stopnjo brezposelnosti v negativnem območju je nujna potreba po usposobljenih strokovnjakih, ki se lahko kosajo s pretiranim številom opozoril. VJM ublažijo to breme z hitrim Obdelovanjem in analiziranjem ogromnih količin informacij, razbijanjem kompleksnih ukazov in opravljanjem nalog. Z izkoriščanjem VJM lahko strokovnjaki za kibernetsko varnost usmerijo svoje napore v razvoj novih orodij za zaznavanje in v posredovanje koristi umetne inteligence v kibernetski varnosti ne-strokovnjakom.
Predvidevati je, da bodo leta 2024 tri napovedi. Najprej bo uporaba VJM še naprej hitro rastla, kar bo kibernetsko polje potisnilo v novo dobo inovacij. Drugič, integracija VJM bo omogočila varnostnim strokovnjakom, da ostanejo korak pred nastajajočimi grožnjami, kar bo okrepilo njihovo varnostno držo. Nazadnje bo razvijajoča se infrastruktura umetne inteligence zagotovila, da bodo koristi izkoriščanja AI v kibernetski varnosti dostopne širšemu krogu posameznikov, spodbujajoč širše sprejemanje in uporabo.
Ker se kibernetsko okolje razvija, bo preoblikovalna moč VJM oblikovala prihodnost področja. Izkoriščanje teh modelov na učinkovit in etičen način bo ključno za utrjevanje digitalnega sveta pred razvijajočimi se grožnjami in zagotavljanje varne digitalne prihodnosti za vse.
Pogosta vprašanja:
V: Kaj so veliki jezikovni modeli (VJM) in kako so pretresli področje kibernetske varnosti?
O: Veliki jezikovni modeli (VJM) so pretresli področje kibernetske varnosti z zagotavljanjem nepredstavljenih priložnosti in izzivov. Izboljšujejo učinkovitost in inteligenco kibernetskih operacij, vendar jih lahko nasprotniki zlorabijo, kar vodi v nove ranljivosti in težave na področju kibernetske varnosti.
V: Kako VJM rešujejo pomanjkanje podatkov in pomanjkanje temeljne resnice na področju kibernetske varnosti?
O: VJM rešujejo pomanjkanje podatkov in pomanjkanje temeljne resnice na področju kibernetske varnosti s proizvajanjem sintetičnih podatkov na podlagi obstoječih resničnih podatkov. To omogoča varnostnim strokovnjakom analizo virov napadov, vektorjev, metod in namer brez popolnega zaupanja v podatke s terena.
V: Katere koristi prinašajo VJM centrom za operativno varnost (SOC)?
O: VJM bistveno izboljšajo delovanje centrov za operativno varnost (SOC) s sposobnostjo avtomatizacije SOC in izboljšanja uporabniku prijaznosti orodij za kibernetsko varnost. Omogočajo varnostnim analitikom bolj inteligentno rokovanje z opozorili in dogodki, kar zmanjšuje povprečni čas do rešitve (MTTR). VJM prav tako zagotavljajo razložljivost, kar omogoča bolj natančno zaznavanje groženj in ocenjevanje tveganja.
V: Kako VJM naslavljajo pomanjkanje talenta v industriji kibernetske varnosti?
O: VJM naslavljajo pomanjkanje talenta v industriji kibernetske varnosti s hitrim obdelovanjem in analiziranjem ogromnih količin informacij. Pomagajo olajšati breme varnostnim strokovnjakom s razbijanjem kompleksnih ukazov in izvajanjem nalog. To omogoča strokovnjakom, da se osredotočijo na razvoj novih orodij za zaznavanje in posredovanje koristi ne-strokovnjakom za koristi AI v kibernetski varnosti.
V: Kakšne so napovedi za uporabo VJM v kibernetski varnosti v prihodnosti?
O: Gledano naprej v leto 2024, lahko naredimo tri napovedi za uporabo VJM v kibernetski varnosti. Najprej bo njihova uporaba še naprej rasla s pospešenim tempom, kar bo prineslo inovacije v polje. Drugič, integracija VJM bo varnostnim strokovnjakom omogočila, da ostanejo korak pred nastajajočimi grožnjami. Nazadnje bo razvijajoča se infrastruktura umetne inteligence omogočila, da bodo koristi izkoriščanja AI v kibernetski varnosti dostopne širšemu krogu posameznikov.
Pomembni izrazi/žargon:
– Veliki jezikovni modeli (VJM): Napredni modeli, ki pretresajo področje kibernetske varnosti.
– Povprečni čas do rešitve (MTTR): Povprečen čas, ki je potreben za rešitev kibernetskega incidenta.
– Centri za operativno varnost (SOC): Centri, odgovorni za spremljanje in upravljanje kibernetskih incidentov.
– Sintetični podatki: Podatki, generirani s strani VJM na podlagi obstoječih resničnih podatkov, za naslavljanje pomanjkanja podatkov na področju kibernetske varnosti.
– Zaznavanje groženj: Proces prepoznavanja potencialnih kibernetskih groženj.
– Ocenjevanje tveganj: Ocena potencialnih tveganj za kibernetsko varnost.
Povezane povezave:
– Kibernetsko varnostno področje
[vdelaj]https://www.youtube.com/embed/5sLYAQS9sWQ[/vdelaj]
