Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet?

Introduksjon

Generativ AI – kunstig intelligens-systemer som er i stand til å skape nytt innhold eller spådommer – er i ferd med å bli en transformerende kraft innen cybersikkerhet. Verktøy som OpenAIs GPT-4 har vist evnen til å analysere komplekse data og generere menneskelignende tekst, noe som muliggjør nye tilnærminger til forsvar mot cybertrusler. Cybersikkerhetsfagfolk og beslutningstakere i næringslivet på tvers av bransjer utforsker hvordan generativ AI kan styrke forsvaret mot utviklende angrep. Fra finans og helsevesen til detaljhandel og offentlig sektor står organisasjoner i alle sektorer overfor sofistikerte phishing-forsøk, skadelig programvare og andre trusler som generativ AI kan bidra til å motvirke. I denne rapporten undersøker vi hvordan generativ AI kan brukes i cybersikkerhet , og fremhever virkelige applikasjoner, fremtidige muligheter og viktige hensyn å ta i bruk.

Generativ AI skiller seg fra tradisjonell analytisk AI ved ikke bare å oppdage mønstre, men også ved å lage innhold – enten det er å simulere angrep for å trene forsvar eller produsere naturlige språkforklaringer for komplekse sikkerhetsdata. Denne doble egenskapen gjør den til et tveegget sverd: den tilbyr kraftige nye defensive verktøy, men trusselaktører kan også utnytte den. De følgende avsnittene utforsker et bredt spekter av bruksområder for generativ AI innen cybersikkerhet, fra å automatisere phishing-deteksjon til å forbedre hendelsesrespons. Vi diskuterer også fordelene disse AI-innovasjonene lover, i tillegg til risikoene (som AI-"hallusinasjoner" eller fiendtlig misbruk) som organisasjoner må håndtere. Til slutt gir vi praktiske tips for å hjelpe bedrifter med å evaluere og ansvarlig integrere generativ AI i sine cybersikkerhetsstrategier.

Generativ AI i cybersikkerhet: En oversikt

Generativ AI innen cybersikkerhet refererer til AI-modeller – ofte store språkmodeller eller andre nevrale nettverk – som kan generere innsikt, anbefalinger, kode eller til og med syntetiske data for å hjelpe til med sikkerhetsoppgaver. I motsetning til rent prediktive modeller kan generativ AI simulere scenarier og produsere menneskelig lesbare resultater (f.eks. rapporter, varsler eller til og med skadelige kodeeksempler) basert på treningsdataene. Denne funksjonen utnyttes til å forutsi, oppdage og reagere på trusler på mer dynamiske måter enn før ( Hva er generativ AI innen cybersikkerhet? - Palo Alto Networks ). Generative modeller kan for eksempel analysere enorme logger eller trusselinformasjonslagre og produsere et kortfattet sammendrag eller anbefalt handling, og fungerer nesten som en AI-"assistent" for sikkerhetsteam.

Tidlige implementeringer av generativ AI for cyberforsvar har vist lovende resultater. I 2023 introduserte Microsoft Security Copilot , en GPT-4-drevet assistent for sikkerhetsanalytikere, for å hjelpe med å identifisere brudd og sile gjennom de 65 billionene signalene Microsoft behandler daglig ( Microsoft Security Copilot er en ny GPT-4 AI-assistent for cybersikkerhet | The Verge ). Analytikere kan gi dette systemet en melding på naturlig språk (f.eks. «Oppsummer alle sikkerhetshendelser de siste 24 timene» ), og copiloten vil produsere et nyttig narrativt sammendrag. På samme måte bruker Googles trusselintelligens-AI en generativ modell kalt Gemini for å muliggjøre samtalesøk gjennom Googles enorme trusselinformasjonsdatabase, raskt analysere mistenkelig kode og oppsummere funn for å hjelpe skadevarejegere ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Disse eksemplene illustrerer potensialet: generativ AI kan fordøye komplekse, storskala cybersikkerhetsdata og presentere innsikt i en tilgjengelig form, noe som akselererer beslutningstaking.

Samtidig kan generativ AI skape svært realistisk falskt innhold, noe som er en velsignelse for simulering og trening (og dessverre også for angripere som lager sosial manipulering). Når vi går videre til spesifikke brukstilfeller, vil vi se at generativ AIs evne til både å syntetisere og analysere informasjon ligger til grunn for dens mange cybersikkerhetsapplikasjoner. Nedenfor dykker vi ned i viktige brukstilfeller, som spenner over alt fra phishing-forebygging til sikker programvareutvikling, med eksempler på hvordan hver enkelt brukes på tvers av bransjer.

Viktige bruksområder for generativ AI innen cybersikkerhet

Figur: Viktige bruksområder for generativ AI i nettsikkerhet inkluderer AI-copiloter for sikkerhetsteam, analyse av kodesårbarhet, adaptiv trusseldeteksjon, simulering av nulldagsangrep, forbedret biometrisk sikkerhet og phishing-deteksjon ( 6 bruksområder for generativ AI i nettsikkerhet [+ eksempler] ).

Phishing-oppdagelse og -forebygging

Phishing er fortsatt en av de mest utbredte cybertruslene, og lurer brukere til å klikke på ondsinnede lenker eller avsløre legitimasjon. Generativ AI brukes til både å oppdage phishing-forsøk og styrke brukeropplæring for å forhindre vellykkede angrep. På den defensive siden kan AI-modeller analysere e-postinnhold og avsenderatferd for å oppdage subtile tegn på phishing som regelbaserte filtre kan overse. Ved å lære fra store datasett med legitime kontra falske e-poster, kan en generativ modell flagge avvik i tone, ordlyd eller kontekst som indikerer svindel – selv når grammatikk og stavemåte ikke lenger avslører det. Faktisk bemerker forskere ved Palo Alto Networks at generativ AI kan identifisere «subtile tegn på phishing-e-poster som ellers ville gått uoppdaget hen», noe som hjelper organisasjoner med å ligge et skritt foran svindlere ( Hva er generativ AI i cybersikkerhet? - Palo Alto Networks ).

Sikkerhetsteam bruker også generativ AI for å simulere phishing-angrep for opplæring og analyse. For eksempel introduserte Ironscales et GPT-drevet phishing-simuleringsverktøy som automatisk genererer falske phishing-e-poster skreddersydd for en organisasjons ansatte ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Disse AI-lagde e-postene gjenspeiler de nyeste angripertaktikkene, og gir ansatte realistisk øvelse i å oppdage phishing-innhold. Slik personlig tilpasset opplæring er avgjørende ettersom angripere selv tar i bruk AI for å lage mer overbevisende lokkemidler. Spesielt, mens generativ AI kan produsere svært polerte phishing-meldinger (dagene med lett oppdaget gebrokken engelsk er forbi), har forsvarere funnet ut at AI ikke er uslåelig. I 2024 kjørte IBM Security-forskere et eksperiment som sammenlignet menneskeskrevne phishing-e-poster med AI-genererte, og "overraskende nok var AI-genererte e-poster fortsatt enkle å oppdage til tross for korrekt grammatikk" ( 6 brukstilfeller for generativ AI i cybersikkerhet [+ eksempler] ). Dette antyder at menneskelig intuisjon kombinert med AI-assistert deteksjon fortsatt kan gjenkjenne subtile inkonsekvenser eller metadatasignaler i AI-skrevne svindelforsøk.

Generativ AI hjelper også med phishing-forsvar på andre måter. Modeller kan brukes til å generere automatiserte svar eller filtre som tester mistenkelige e-poster. For eksempel kan et AI-system svare på en e-post med visse spørsmål for å bekrefte avsenderens legitimitet, eller bruke en LLM til å analysere en e-posts lenker og vedlegg i en sandkasse, og deretter oppsummere eventuell ondsinnet hensikt. NVIDIAs sikkerhetsplattform Morpheus demonstrerer kraften til AI på dette området – den bruker generative NLP-modeller for raskt å analysere og klassifisere e-poster, og det ble funnet at den forbedret deteksjon av spear-phishing-e-poster med 21 % sammenlignet med tradisjonelle sikkerhetsverktøy ( 6 brukstilfeller for generativ AI i cybersikkerhet [+ eksempler] ). Morpheus profilerer til og med brukerkommunikasjonsmønstre for å oppdage uvanlig atferd (som en bruker som plutselig sender e-post til mange eksterne adresser), noe som kan indikere en kompromittert konto som sender phishing-e-poster.

I praksis begynner selskaper på tvers av bransjer å stole på at AI filtrerer e-post og nettrafikk for sosial manipulering. Finansfirmaer bruker for eksempel generativ AI til å skanne kommunikasjon for forsøk på å etterligne seg som kan føre til banksvindel, mens helsepersonell bruker AI for å beskytte pasientdata mot phishing-relaterte brudd. Ved å generere realistiske phishing-scenarier og identifisere kjennetegnene på ondsinnede meldinger, legger generativ AI et kraftig lag til strategier for phishing-forebygging. Konklusjonen: AI kan bidra til å oppdage og avvæpne phishing-angrep raskere og mer nøyaktig, selv om angripere bruker den samme teknologien for å forbedre seg.

Deteksjon og trusselanalyse av skadelig programvare

Moderne skadevare er i stadig utvikling – angripere genererer nye varianter eller tilslører kode for å omgå antivirussignaturer. Generativ AI tilbyr nye teknikker for både å oppdage skadevare og forstå dens oppførsel. Én tilnærming er å bruke AI til å generere «onde tvillinger» av skadevare : sikkerhetsforskere kan mate en kjent skadevareprøve inn i en generativ modell for å lage mange muterte varianter av den skadelige programvaren. Ved å gjøre dette kan de effektivt forutse justeringene en angriper kan gjøre. Disse AI-genererte variantene kan deretter brukes til å trene antivirus- og inntrengingsdeteksjonssystemer, slik at selv modifiserte versjoner av skadevaren gjenkjennes i naturen ( 6 brukstilfeller for generativ AI i cybersikkerhet [+ eksempler] ). Denne proaktive strategien bidrar til å bryte syklusen der hackere endrer skadevaren sin litt for å unngå deteksjon, og forsvarere må kjempe for å skrive nye signaturer hver gang. Som nevnt i en bransjepodkast, bruker sikkerhetseksperter nå generativ AI til å «simulere nettverkstrafikk og generere ondsinnede nyttelaster som etterligner sofistikerte angrep», og stresstester forsvaret sitt mot en hel familie av trusler i stedet for én enkelt forekomst. Denne adaptive trusseldeteksjonen betyr at sikkerhetsverktøy blir mer motstandsdyktige mot polymorf skadevare som ellers ville sluppet gjennom.

Utover deteksjon, hjelper generativ AI med analyse av skadelig programvare og reverse engineering , som tradisjonelt er arbeidskrevende oppgaver for trusselanalytikere. Store språkmodeller kan få i oppgave å undersøke mistenkelig kode eller skript og forklare i et enkelt språk hva koden er ment å gjøre. Et eksempel fra den virkelige verden er VirusTotal Code Insight , en funksjon fra Googles VirusTotal som utnytter en generativ AI-modell (Googles Sec-PaLM) for å produsere naturlig språksammendrag av potensielt skadelig kode ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Det er i hovedsak «en type ChatGPT dedikert til sikkerhetskoding», som fungerer som en AI-skadevareanalytiker som jobber døgnet rundt for å hjelpe menneskelige analytikere med å forstå trusler ( 6 brukstilfeller for generativ AI i cybersikkerhet [+ eksempler] ). I stedet for å fordype seg i ukjente skript eller binærkode, kan et medlem av sikkerhetsteamet få en umiddelbar forklaring fra AI-en – for eksempel: «Dette skriptet prøver å laste ned en fil fra XYZ-serveren og deretter endre systeminnstillinger, noe som indikerer skadelig programvareoppførsel.» Dette øker hastigheten på hendelsesresponsen dramatisk, ettersom analytikere kan prioritere og forstå ny skadelig programvare raskere enn noensinne.

Generativ AI brukes også til å finne skadelig programvare i massive datasett . Tradisjonelle antivirusmotorer skanner filer etter kjente signaturer, men en generativ modell kan evaluere en fils egenskaper og til og med forutsi om den er skadelig basert på lærte mønstre. Ved å analysere attributtene til milliarder av filer (skadelige og godartede), kan en AI oppdage ondsinnede hensikter der det ikke finnes noen eksplisitt signatur. For eksempel kan en generativ modell flagge en kjørbar fil som mistenkelig fordi atferdsprofilen «ser ut» som en liten variant av løsepengeviruset den så under trening, selv om binærfilen er ny. Denne atferdsbaserte deteksjonen bidrar til å motvirke ny eller nulldags skadelig programvare. Googles Threat Intelligence AI (en del av Chronicle/Mandiant) bruker angivelig sin generative modell til å analysere potensielt skadelig kode og «mer effektivt hjelpe sikkerhetsfagfolk med å bekjempe skadelig programvare og andre typer trusler». ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet? 10 eksempler fra den virkelige verden ).

På den annen side må vi erkjenne at angripere også kan bruke generativ AI her – for å automatisk lage skadelig programvare som tilpasser seg. Faktisk advarer sikkerhetseksperter om at generativ AI kan hjelpe nettkriminelle med å utvikle skadelig programvare som er vanskeligere å oppdage ( Hva er generativ AI i cybersikkerhet? - Palo Alto Networks ). En AI-modell kan instrueres til å morfe en skadelig programvare gjentatte ganger (endre filstruktur, krypteringsmetoder osv.) til den omgår alle kjente antiviruskontroller. Denne fiendtlige bruken er en økende bekymring (noen ganger referert til som «AI-drevet skadelig programvare» eller polymorf skadelig programvare som en tjeneste). Vi vil diskutere slike risikoer senere, men det understreker at generativ AI er et verktøy i dette katt-og-mus-spillet som brukes av både forsvarere og angripere.

Generativ AI forbedrer forsvaret mot skadelig programvare ved å gjøre det mulig for sikkerhetsteam å tenke som en angriper – og generere nye trusler og løsninger internt. Enten det gjelder å produsere syntetisk skadelig programvare for å forbedre deteksjonsratene eller bruke AI til å forklare og begrense ekte skadelig programvare som finnes i nettverk, gjelder disse teknikkene på tvers av bransjer. En bank kan bruke AI-drevet analyse av skadelig programvare for raskt å analysere en mistenkelig makro i et regneark, mens et produksjonsfirma kan stole på AI for å oppdage skadelig programvare som er rettet mot industrielle kontrollsystemer. Ved å utvide tradisjonell analyse av skadelig programvare med generativ AI, kan organisasjoner reagere på kampanjer mot skadelig programvare raskere og mer proaktivt enn før.

Trusselinformasjon og automatisering av analyse

Hver dag blir organisasjoner bombardert med trusselinformasjonsdata – fra nyoppdagede indikatorer på kompromittering (IOC-er) til analytikerrapporter om nye hackertaktikker. Utfordringen for sikkerhetsteam er å sile gjennom denne flommen av informasjon og trekke ut handlingsrettet innsikt. Generativ AI viser seg å være uvurderlig for å automatisere analyse og forbruk av trusselinformasjon . I stedet for å lese dusinvis av rapporter eller databaseoppføringer manuelt, kan analytikere bruke AI til å oppsummere og kontekstualisere trusselinformasjon i maskinhastighet.

Et konkret eksempel er Googles trusselintelligenspakke , som integrerer generativ AI (Gemini-modellen) med Googles mengder trusseldata fra Mandiant og VirusTotal. Denne AI-en tilbyr «konversasjonssøk på tvers av Googles enorme lager av trusselintelligens» , slik at brukere kan stille naturlige spørsmål om trusler og få destillerte svar ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet? 10 eksempler fra den virkelige verden ). For eksempel kan en analytiker spørre: «Har vi sett noen skadelig programvare relatert til trusselgruppe X rettet mot vår bransje?», og AI-en vil hente relevant informasjon, kanskje bemerke «Ja, trusselgruppe X ble koblet til en phishing-kampanje forrige måned ved hjelp av skadelig programvare Y» , sammen med et sammendrag av den skadelige programvarens oppførsel. Dette reduserer dramatisk tiden det tar å samle inn innsikt som ellers ville krevd spørring av flere verktøy eller lesing av lange rapporter.

Generativ AI kan også korrelere og oppsummere trusseltrender . Den kan granske tusenvis av sikkerhetsblogginnlegg, nyheter om sikkerhetsbrudd og prat om det mørke nettet, og deretter generere et sammendrag av «de største cybertruslene denne uken» for en CISO-briefing. Tradisjonelt krevde dette nivået av analyse og rapportering betydelig menneskelig innsats; nå kan en veljustert modell utarbeide det på sekunder, der mennesker bare finjusterer resultatet. Selskaper som ZeroFox har utviklet FoxGPT , et generativt AI-verktøy spesielt utviklet for å «akselerere analysen og oppsummeringen av etterretning på tvers av store datasett», inkludert skadelig innhold og phishing-data ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Ved å automatisere det tunge arbeidet med å lese og kryssreferere data, gjør AI det mulig for trusseletterretningsteam å fokusere på beslutningstaking og respons.

Et annet brukstilfelle er samtalebasert trusseljakt . Tenk deg at en sikkerhetsanalytiker samhandler med en AI-assistent: «Vis meg tegn på datautvinning de siste 48 timene» eller «Hva er de viktigste nye sårbarhetene angripere utnytter denne uken?» AI-en kan tolke spørringen, søke i interne logger eller eksterne etterretningskilder, og svare med et klart svar eller til og med en liste over relevante hendelser. Dette er ikke usannsynlig – moderne sikkerhetsinformasjons- og hendelseshåndteringssystemer (SIEM) begynner å innlemme spørringer på naturlig språk. IBMs QRadar-sikkerhetspakke legger for eksempel til generative AI-funksjoner i 2024 for å la analytikere «stille […] spesifikke spørsmål om den oppsummerte angrepsbanen» til en hendelse og få detaljerte svar. Den kan også «tolke og oppsummere svært relevant trusselinformasjon» automatisk ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet? 10 eksempler fra den virkelige verden ). I hovedsak gjør generativ AI fjell av tekniske data om til innsikt i chat-størrelse på forespørsel.

Dette har store implikasjoner på tvers av bransjer. En helsepersonell kan bruke AI til å holde seg oppdatert på de nyeste ransomware-gruppene som retter seg mot sykehus, uten å dedikere en analytiker til forskning på heltid. En detaljhandelsbedrifts SOC kan raskt oppsummere nye POS-skadevaretaktikker når de orienterer IT-ansatte i butikkene. Og i offentlig sektor, der trusseldata fra ulike etater må syntetiseres, kan AI produsere enhetlige rapporter som fremhever de viktigste advarslene. Ved å automatisere innsamling og tolkning av trusselinformasjon , hjelper generativ AI organisasjoner med å reagere raskere på nye trusler og reduserer risikoen for å gå glipp av kritiske advarsler skjult i støyen.

Optimalisering av sikkerhetsoperasjonssenter (SOC)

Sikkerhetsoperasjonssentre er beryktet for varslingsutmattelse og en knusende mengde data. En typisk SOC-analytiker kan vasse gjennom tusenvis av varsler og hendelser hver dag og undersøke potensielle hendelser. Generativ AI fungerer som en kraftmultiplikator i SOC-er ved å automatisere rutinearbeid, gi intelligente sammendrag og til og med orkestrere noen svar. Målet er å optimalisere SOC-arbeidsflyter slik at menneskelige analytikere kan fokusere på de mest kritiske problemene mens AI-copiloten håndterer resten.

En viktig applikasjon er bruk av generativ AI som en «analytiker-copilot» . Microsofts Security Copilot, som nevnt tidligere, eksemplifiserer dette: den «er utviklet for å hjelpe en sikkerhetsanalytikers arbeid i stedet for å erstatte det», og hjelper med hendelsesundersøkelser og rapportering ( Microsoft Security Copilot er en ny GPT-4 AI-assistent for cybersikkerhet | The Verge ). I praksis betyr dette at en analytiker kan legge inn rådata – brannmurlogger, en hendelsestidslinje eller en hendelsesbeskrivelse – og be AI-en om å analysere den eller oppsummere den. Copiloten kan sende ut en fortelling som: «Det ser ut til at klokken 02:35 lyktes en mistenkelig pålogging fra IP X på server Y, etterfulgt av uvanlige dataoverføringer, noe som indikerer et potensielt brudd på den serveren.» Denne typen umiddelbar kontekstualisering er uvurderlig når tid er avgjørende.

AI-copiloter bidrar også til å redusere byrden av nivå 1-triage. Ifølge bransjedata kan et sikkerhetsteam bruke 15 timer i uken bare på å sortere gjennom rundt 22 000 varsler og falske positiver ( 6 brukstilfeller for generativ AI i cybersikkerhet [+ eksempler] ). Med generativ AI kan mange av disse varslene triages automatisk – AI-en kan avvise de som tydelig er godartede (med begrunnelse gitt) og fremheve de som virkelig trenger oppmerksomhet, noen ganger til og med antyde prioriteten. Faktisk betyr generativ AIs styrke i å forstå kontekst at den kan krysskorrelere varsler som kan virke harmløse isolert sett, men sammen indikerer et flertrinnsangrep. Dette reduserer sjansen for å gå glipp av et angrep på grunn av «varslingstretthet».

SOC-analytikere bruker også naturlig språk med AI for å fremskynde jakt og etterforskning. SentinelOnes Purple AI- plattform kombinerer for eksempel et LLM-basert grensesnitt med sikkerhetsdata i sanntid, slik at analytikere kan «stille komplekse trusseljaktspørsmål på vanlig engelsk og få raske, nøyaktige svar» ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet? 10 eksempler fra den virkelige verden ). En analytiker kan skrive: «Har noen endepunkter kommunisert med domenet badguy123[.]com den siste måneden?» , og Purple AI vil søke gjennom logger for å svare. Dette sparer analytikeren for å skrive databasespørringer eller skript – AI-en gjør det under panseret. Det betyr også at junioranalytikere kan håndtere oppgaver som tidligere krevde en erfaren ingeniør med ferdigheter i spørrespråk, og effektivt oppgradere teamet gjennom AI-assistanse . Analytikere rapporterer faktisk at generativ AI-veiledning «øker ferdighetene og dyktigheten deres» , ettersom junioransatte nå kan få kodestøtte eller analysetips på forespørsel fra AI-en, noe som reduserer avhengigheten av å alltid be seniorteammedlemmer om hjelp ( 6 brukstilfeller for generativ AI i cybersikkerhet [+ eksempler] ).

En annen SOC-optimalisering er automatisert hendelsesoppsummering og dokumentasjon . Etter at en hendelse er håndtert, må noen skrive rapporten – en oppgave mange synes er kjedelig. Generativ AI kan ta de rettsmedisinske dataene (systemlogger, analyse av skadelig programvare, tidslinje for handlinger) og generere et førsteutkast til hendelsesrapport. IBM bygger denne funksjonaliteten inn i QRadar, slik at det med «et enkelt klikk» kan produseres et hendelsesoppsummering for ulike interessenter (ledere, IT-team osv.) ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Dette sparer ikke bare tid, men sikrer også at ingenting blir oversett i rapporten, siden AI-en kan inkludere alle relevante detaljer konsekvent. På samme måte kan AI fylle ut skjemaer eller bevistabeller basert på hendelsesdata for samsvar og revisjon.

Resultater fra den virkelige verden er overbevisende. Tidlige brukere av Swimlanes AI-drevne SOAR (sikkerhetsorkestrering, automatisering og respons) rapporterer enorme produktivitetsøkninger – Global Data Systems, for eksempel, så at SecOps-teamet deres håndterte en mye større saksmengde. En direktør sa at «det jeg gjør i dag med 7 analytikere ville sannsynligvis kreve 20 ansatte uten» den AI-drevne automatiseringen ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet ). Med andre ord kan AI i SOC mangedoble kapasiteten . På tvers av bransjer, enten det er et teknologiselskap som håndterer skysikkerhetsvarsler eller et produksjonsanlegg som overvåker OT-systemer, kan SOC-team oppnå raskere deteksjon og respons, færre oversett hendelser og mer effektiv drift ved å ta i bruk generative AI-assistenter. Det handler om å jobbe smartere – la maskiner håndtere de repeterende og datatunge oppgavene, slik at mennesker kan bruke sin intuisjon og ekspertise der det betyr mest.

Sårbarhetshåndtering og trusselsimulering

Å identifisere og håndtere sårbarheter – svakheter i programvare eller systemer som angripere kan utnytte – er en sentral funksjon innen cybersikkerhet. Generativ AI forbedrer sårbarhetshåndteringen ved å akselerere oppdagelse, hjelpe til med prioritering av oppdateringer og til og med simulere angrep på disse sårbarhetene for å forbedre beredskapen. I hovedsak hjelper AI organisasjoner med å finne og fikse hullene i rustningen sin raskere, og proaktivt teste forsvar før virkelige angripere gjør det.

En viktig applikasjon er bruk av generativ AI for automatisert kodegjennomgang og oppdagelse av sårbarheter . Store kodebaser (spesielt eldre systemer) har ofte sikkerhetsfeil som går ubemerket hen. Generative AI-modeller kan trenes på sikre kodepraksiser og vanlige feilmønstre, og deretter slippes løs på kildekode eller kompilerte binærfiler for å finne potensielle sårbarheter. For eksempel utviklet NVIDIA-forskere en generativ AI-pipeline som kunne analysere eldre programvarecontainere og identifisere sårbarheter «med høy nøyaktighet – opptil 4 ganger raskere enn menneskelige eksperter». ( 6 brukstilfeller for generativ AI i cybersikkerhet [+ eksempler] ). AI-en lærte i hovedsak hvordan usikker kode ser ut og var i stand til å skanne gjennom flere tiår gammel programvare for å flagge risikable funksjoner og biblioteker, noe som i stor grad fremskyndet den normalt trege prosessen med manuell koderevisjon. Denne typen verktøy kan være banebrytende for bransjer som finans eller myndigheter som er avhengige av store, eldre kodebaser – AI-en bidrar til å modernisere sikkerheten ved å grave ut problemer som ansatte kan bruke måneder eller år på å finne (hvis noen gang).

Generativ AI bistår også i arbeidsflyter for sårbarhetshåndtering ved å behandle resultater av sårbarhetsskanninger og prioritere dem. Verktøy som Tenables ExposureAI bruker generativ AI for å la analytikere spørre om sårbarhetsdata i enkelt språk og få øyeblikkelige svar ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet? 10 eksempler fra den virkelige verden ). ExposureAI kan «oppsummere den komplette angrepsbanen i en fortelling» for en gitt kritisk sårbarhet, og forklare hvordan en angriper kan koble den sammen med andre svakheter for å kompromittere et system. Den anbefaler til og med tiltak for å utbedre og svarer på oppfølgingsspørsmål om risikoen. Dette betyr at når en ny kritisk CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) kunngjøres, kan en analytiker spørre AI-en: «Er noen av serverne våre berørt av denne CVE-en, og hva er verst tenkelige scenario hvis vi ikke oppdaterer?» og motta en klar vurdering hentet fra organisasjonens egne skannedata. Ved å kontekstualisere sårbarheter (f.eks. er denne eksponert for internett og på en server med høy verdi, så den har topp prioritet), hjelper generativ AI team med å oppdatere smart med begrensede ressurser.

I tillegg til å finne og håndtere kjente sårbarheter, bidrar generativ AI til penetrasjonstesting og angrepssimulering – i hovedsak å oppdage ukjente sårbarheter eller teste sikkerhetskontroller. Generative adversarielle nettverk (GAN-er), en type generativ AI, har blitt brukt til å lage syntetiske data som imiterer reell nettverkstrafikk eller brukeratferd, som kan inkludere skjulte angrepsmønstre. En studie fra 2023 foreslo å bruke GAN-er for å generere realistisk nulldagsangrepstrafikk for å trene inntrengingsdeteksjonssystemer ( 6 brukstilfeller for generativ AI i cybersikkerhet [+ eksempler] ). Ved å mate IDS-ene med AI-lagde angrepsscenarier (som ikke risikerer å bruke faktisk skadelig programvare på produksjonsnettverk), kan organisasjoner trene forsvaret sitt til å gjenkjenne nye trusler uten å vente på å bli truffet av dem i virkeligheten. På samme måte kan AI simulere en angriper som undersøker et system – for eksempel automatisk prøve forskjellige utnyttelsesteknikker i et trygt miljø for å se om noen lykkes. Det amerikanske forsvarsforskningsbyrået DARPA ser lovende takter her: deres AI Cyber ​​Challenge i 2023 bruker eksplisitt generativ AI (som store språkmodeller) til å «automatisk finne og fikse sårbarheter i programvare med åpen kildekode» som en del av en konkurranse ( DARPA har som mål å utvikle AI, autonomiapplikasjoner som krigsførere kan stole på > US Department of Defense > Defense Department News ). Dette initiativet understreker at AI ikke bare bidrar til å lappe kjente hull; den avdekker aktivt nye og foreslår rettelser, en oppgave som tradisjonelt har vært begrenset til dyktige (og dyre) sikkerhetsforskere.

Generativ AI kan til og med lage intelligente honningkrukker og digitale tvillinger for forsvar. Oppstartsbedrifter utvikler AI-drevne lokkedyrsystemer som overbevisende emulerer ekte servere eller enheter. Som en administrerende direktør forklarte, kan generativ AI «klone digitale systemer for å etterligne ekte og lokke hackere» ( 6 bruksområder for generativ AI i cybersikkerhet [+ eksempler] ). Disse AI-genererte honningkrukkene oppfører seg som det virkelige miljøet (for eksempel en falsk IoT-enhet som sender vanlig telemetri), men eksisterer utelukkende for å tiltrekke angripere. Når en angriper retter seg mot lokkedyret, har AI-en i hovedsak lurt dem til å avsløre metodene sine, som forsvarere deretter kan studere og bruke for å forsterke de virkelige systemene. Dette konseptet, drevet av generativ modellering, gir en fremtidsrettet måte å snu situasjonen mot angripere ved hjelp av bedrag forsterket av AI.

På tvers av bransjer betyr raskere og smartere sårbarhetshåndtering færre sikkerhetsbrudd. Innen helse-IT kan for eksempel AI raskt oppdage et sårbart, utdatert bibliotek i en medisinsk enhet og be om en fastvareretting før noen angriper utnytter det. Innen bankvirksomhet kan AI simulere et innsideangrep på en ny applikasjon for å sikre at kundedata forblir trygge under alle scenarier. Generativ AI fungerer dermed både som et mikroskop og en stresstester for organisasjoners sikkerhetstilstand: den belyser skjulte feil og setter systemer under press på fantasifulle måter for å sikre robusthet.

Sikker kodegenerering og programvareutvikling

Generativ AIs talenter er ikke begrenset til å oppdage angrep – de strekker seg også til å lage sikrere systemer fra starten av . Innen programvareutvikling kan AI-kodegeneratorer (som GitHub Copilot, OpenAI Codex, osv.) hjelpe utviklere med å skrive kode raskere ved å foreslå kodestykker eller til og med hele funksjoner. Cybersikkerhetsvinkelen er å sikre at disse AI-foreslåtte kodedelene er sikre og bruke AI til å forbedre kodepraksis.

På den ene siden kan generativ AI fungere som en kodeassistent som integrerer beste praksis for sikkerhet . Utviklere kan be et AI-verktøy om å «Generer en funksjon for tilbakestilling av passord i Python», og ideelt sett få tilbake kode som ikke bare er funksjonell, men som også følger sikre retningslinjer (f.eks. riktig validering av input, logging, feilhåndtering uten å lekke informasjon osv.). En slik assistent, trent i omfattende eksempler på sikker kode, kan bidra til å redusere menneskelige feil som fører til sårbarheter. Hvis en utvikler for eksempel glemmer å rengjøre brukerinput (og dermed åpne døren for SQL-injeksjon eller lignende problemer), kan en AI enten inkludere det som standard eller advare dem. Noen AI-kodingsverktøy finjusteres nå med sikkerhetsfokuserte data for å tjene nettopp dette formålet – i hovedsak å kombinere programmering med sikkerhetsbevissthet .

Det finnes imidlertid en bakside: generativ AI kan like gjerne introdusere sårbarheter hvis den ikke styres riktig. Som sikkerhetsekspert Ben Verschaeren hos Sophos bemerket, er det «greit for kort, verifiserbar kode, men risikabelt når ukontrollert kode integreres» i produksjonssystemer å bruke generativ AI til koding. Risikoen er at en AI kan produsere logisk korrekt kode som er usikker på måter en ikke-ekspert kanskje ikke legger merke til. Dessuten kan ondsinnede aktører med vilje påvirke offentlige AI-modeller ved å fylle dem med sårbare kodemønstre (en form for dataforgiftning) slik at AI-en foreslår usikker kode. De fleste utviklere er ikke sikkerhetseksperter , så hvis en AI foreslår en praktisk løsning, kan de bruke den blindt, uten å innse at den har en feil ( 6 brukstilfeller for generativ AI i cybersikkerhet [+ eksempler] ). Denne bekymringen er reell – faktisk finnes det nå en OWASP topp 10-liste for LLM-er (store språkmodeller) som skisserer vanlige risikoer som denne ved bruk av AI til koding.

For å motvirke disse problemene foreslår eksperter å «bekjempe generativ AI med generativ AI» innen kodefeltet. I praksis betyr det å bruke AI til å gjennomgå og teste kode som andre AI-er (eller mennesker) har skrevet. En AI kan skanne gjennom nye kode-commits mye raskere enn en menneskelig kodegransker og flagge potensielle sårbarheter eller logiske problemer. Vi ser allerede verktøy som dukker opp som integreres i programvareutviklingslivssyklusen: kode skrives (kanskje med AI-hjelp), deretter gjennomgår en generativ modell trent på prinsipper for sikker kode den og genererer en rapport om eventuelle bekymringer (f.eks. bruk av utdaterte funksjoner, manglende autentiseringskontroller osv.). NVIDIAs forskning, nevnt tidligere, som oppnådde 4 ganger raskere sårbarhetsdeteksjon i kode, er et eksempel på å utnytte AI for sikker kodeanalyse ( 6 brukstilfeller for generativ AI i cybersikkerhet [+ eksempler] ).

Videre kan generativ AI hjelpe til med å lage sikre konfigurasjoner og skript . Hvis for eksempel et selskap trenger å distribuere en sikker skyinfrastruktur, kan en ingeniør be en AI om å generere konfigurasjonsskriptene (infrastruktur som kode) med innebygde sikkerhetskontroller (som riktig nettverkssegmentering, IAM-roller med minste rettigheter). AI-en, som har blitt trent på tusenvis av slike konfigurasjoner, kan produsere en grunnlinje som ingeniøren deretter finjusterer. Dette akselererer sikker oppsett av systemer og reduserer feilkonfigurasjonsfeil – en vanlig kilde til sikkerhetshendelser i skyen.

Noen organisasjoner bruker også generativ AI for å opprettholde en kunnskapsbase med sikre kodemønstre. Hvis en utvikler er usikker på hvordan de skal implementere en bestemt funksjon sikkert, kan de spørre en intern AI som har lært av selskapets tidligere prosjekter og sikkerhetsretningslinjer. AI-en kan returnere en anbefalt tilnærming eller til og med kodebit som samsvarer med både funksjonelle krav og selskapets sikkerhetsstandarder. Denne tilnærmingen har blitt brukt av verktøy som Secureframes Questionnaire Automation , som henter svar fra et selskaps retningslinjer og tidligere løsninger for å sikre konsistente og nøyaktige svar (i hovedsak genererer sikker dokumentasjon) ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Konseptet oversettes til koding: en AI som «husker» hvordan du implementerte noe sikkert før og veileder deg til å gjøre det på den måten igjen.

Kort sagt påvirker generativ AI programvareutvikling ved å gjøre sikker kodingshjelp mer tilgjengelig . Bransjer som utvikler mye tilpasset programvare – teknologi, finans, forsvar osv. – vil dra nytte av å ha AI-copiloter som ikke bare fremskynder koding, men også fungerer som en alltid årvåken sikkerhetskontrollør. Når disse AI-verktøyene styres riktig, kan de redusere introduksjonen av nye sårbarheter og hjelpe utviklingsteam med å følge beste praksis, selv om teamet ikke har en sikkerhetsekspert involvert i hvert trinn. Resultatet er programvare som er mer robust mot angrep fra dag én.

Støtte for hendelsesrespons

Når en cybersikkerhetshendelse inntreffer – det være seg et utbrudd av skadevare, datainnbrudd eller systembrudd fra et angrep – er tid kritisk. Generativ AI brukes i økende grad til å støtte hendelsesresponsteam (IR) i å begrense og utbedre hendelser raskere og med mer informasjon tilgjengelig. Tanken er at AI kan ta på seg noe av etterforsknings- og dokumentasjonsbyrden under en hendelse, og til og med foreslå eller automatisere noen responstiltak.

En nøkkelrolle til AI innen IR er sanntids hendelsesanalyse og -oppsummering . Midt i en hendelse kan innsatspersonell trenge svar på spørsmål som «Hvordan kom angriperen seg inn?» , «Hvilke systemer er berørt?» og «Hvilke data kan være kompromittert?» . Generativ AI kan analysere logger, varsler og rettsmedisinske data fra berørte systemer og raskt gi innsikt. For eksempel lar Microsoft Security Copilot en hendelsesresponsperson legge inn ulike bevis (filer, URL-er, hendelseslogger) og be om en tidslinje eller et sammendrag ( Microsoft Security Copilot er en ny GPT-4 AI-assistent for cybersikkerhet | The Verge ). AI-en kan svare med: «Bruddet startet sannsynligvis med en phishing-e-post til brukeren JohnDoe klokken 10:53 GMT som inneholdt skadelig programvare X. Etter kjøring opprettet skadelig programvare en bakdør som ble brukt to dager senere for å bevege seg lateralt til finansserveren, hvor den samlet inn data.» Å ha dette sammenhengende bildet på minutter i stedet for timer gjør det mulig for teamet å ta informerte beslutninger (som hvilke systemer som skal isoleres) mye raskere.

Generativ AI kan også foreslå inneslutnings- og utbedringstiltak . Hvis for eksempel et endepunkt er infisert av ransomware, kan et AI-verktøy generere et skript eller et sett med instruksjoner for å isolere den maskinen, deaktivere bestemte kontoer og blokkere kjente ondsinnede IP-adresser på brannmuren – i hovedsak en playbook-utførelse. Palo Alto Networks bemerker at generativ AI er i stand til å «generere passende handlinger eller skript basert på hendelsens art» , og automatisere de første trinnene i responsen ( Hva er generativ AI i cybersikkerhet? - Palo Alto Networks ). I et scenario der sikkerhetsteamet er overbelastet (for eksempel et utbredt angrep på tvers av hundrevis av enheter), kan AI-en til og med direkte utføre noen av disse handlingene under forhåndsgodkjente forhold, og fungere som en junior responder som jobber utrettelig. For eksempel kan en AI-agent automatisk tilbakestille legitimasjon som den anser som kompromittert, eller sette verter i karantene som viser ondsinnet aktivitet som samsvarer med hendelsens profil.

Under hendelsesrespons er kommunikasjon viktig – både innad i teamet og med interessenter. Generativ AI kan hjelpe ved å utarbeide hendelsesoppdateringsrapporter eller briefinger underveis . I stedet for at en ingeniør stopper feilsøkingen for å skrive en e-postoppdatering, kan de spørre AI-en: «Oppsummer hva som har skjedd i denne hendelsen så langt for å informere lederne.» AI-en, etter å ha innhentet hendelsesdataene, kan produsere et kortfattet sammendrag: «Per klokken 15.00 har angripere fått tilgang til 2 brukerkontoer og 5 servere. Berørte data inkluderer klientposter i database X. Inneslutningstiltak: VPN-tilgang for kompromitterte kontoer er tilbakekalt og servere isolert. Neste trinn: skanning etter eventuelle vedvarende mekanismer.» Responderen kan deretter raskt bekrefte eller justere dette og sende det ut, slik at interessentene holdes oppdatert med nøyaktig og oppdatert informasjon.

Etter at støvet har lagt seg, er det vanligvis en detaljert hendelsesrapport som må utarbeides og erfaringer som må samles. Dette er et annet område der AI-støtte skinner. Den kan gjennomgå alle hendelsesdata og generere en rapport etter hendelsen som dekker rotårsak, kronologi, påvirkning og anbefalinger. IBM integrerer for eksempel generativ AI for å lage «enkle sammendrag av sikkerhetstilfeller og hendelser som kan deles med interessenter» med et knappetrykk ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Ved å effektivisere rapportering etter handling kan organisasjoner raskere implementere forbedringer og også ha bedre dokumentasjon for samsvarsformål.

En innovativ, fremtidsrettet bruk er AI-drevne hendelsessimuleringer . I likhet med hvordan man kan kjøre en brannøvelse, bruker noen selskaper generativ AI for å kjøre gjennom "hva om"-hendelsesscenarier. AI-en kan simulere hvordan løsepengevirus kan spre seg gitt nettverksoppsettet, eller hvordan en innsideperson kan utvinne data, og deretter vurdere effektiviteten til gjeldende responsplaner. Dette hjelper team med å forberede og forbedre strategier før en reell hendelse inntreffer. Det er som å ha en stadig forbedret hendelsesresponsrådgiver som kontinuerlig tester beredskapen din.

I høyrisikobransjer som finans eller helsevesen, hvor nedetid eller datatap fra hendelser er spesielt kostbart, er disse AI-drevne IR-funksjonene svært attraktive. Et sykehus som opplever en cyberhendelse har ikke råd til langvarige systemavbrudd – en AI som raskt hjelper med å begrense hendelsen kan bokstavelig talt være livreddende. På samme måte kan en finansinstitusjon bruke AI til å håndtere den første sorteringen av et mistenkt svindelinnbrudd klokken 03.00, slik at mye av forberedelsene (logge av berørte kontoer, blokkere transaksjoner osv.) allerede er gjort når de på vakt er online. Ved å styrke hendelsesresponsteam med generativ AI , kan organisasjoner redusere responstidene betydelig og forbedre grundigheten i håndteringen, noe som til slutt reduserer skadene fra cyberhendelser.

Atferdsanalyse og avviksdeteksjon

Mange cyberangrep kan fanges opp ved å legge merke til når noe avviker fra «normal» oppførsel – enten det er en brukerkonto som laster ned en uvanlig mengde data eller en nettverksenhet som plutselig kommuniserer med en ukjent vert. Generativ AI tilbyr avanserte teknikker for atferdsanalyse og avviksdeteksjon , og lærer seg normale mønstre hos brukere og systemer, og flagger deretter når noe ser rart ut.

Tradisjonell avviksdeteksjon bruker ofte statistiske terskler eller enkel maskinlæring på spesifikke målinger (CPU-brukstopper, pålogging på merkelige tidspunkter osv.). Generativ AI kan ta dette videre ved å lage mer nyanserte atferdsprofiler. For eksempel kan en AI-modell innhente pålogginger, filtilgangsmønstre og e-postvaner til en ansatt over tid og danne en flerdimensjonal forståelse av brukerens «normale» tilstand. Hvis den kontoen senere gjør noe drastisk utenfor normen (som å logge inn fra et nytt land og få tilgang til en mengde HR-filer ved midnatt), vil AI-en oppdage et avvik ikke bare på én måleenhet, men som et helhetlig atferdsmønster som ikke passer brukerens profil. Teknisk sett kan generative modeller (som autokodere eller sekvensmodeller) modellere hvordan «normalt» ser ut og deretter generere et forventet område av atferd. Når virkeligheten faller utenfor dette området, flagges det som et avvik ( Hva er generativ AI i cybersikkerhet? - Palo Alto Networks ).

En praktisk implementering er overvåking av nettverkstrafikk . Ifølge en undersøkelse fra 2024 nevnte 54 % av amerikanske organisasjoner overvåking av nettverkstrafikk som et av de viktigste bruksområdene for AI innen cybersikkerhet ( Nord-Amerika: topp AI-bruksområder innen cybersikkerhet verden over 2024 ). Generativ AI kan lære de normale kommunikasjonsmønstrene i en bedrifts nettverk – hvilke servere som vanligvis snakker med hverandre, hvilke datamengder som beveger seg i løpet av arbeidstiden kontra over natten, osv. Hvis en angriper begynner å tømme data fra en server, selv sakte for å unngå deteksjon, kan et AI-basert system legge merke til at «Server A aldri sender 500 MB data klokken 02.00 til en ekstern IP-adresse» og utløse et varsel. Fordi AI-en ikke bare bruker statiske regler, men en utviklende modell av nettverksatferd, kan den fange opp subtile avvik som statiske regler (som «varsle hvis data > X MB») kan overse eller feilaktig flagge. Denne adaptive naturen er det som gjør AI-drevet avviksdeteksjon kraftig i miljøer som banktransaksjonsnettverk, skyinfrastruktur eller IoT-enhetsflåter, der det er ekstremt komplekst å definere faste regler for normal vs. unormal.

Generativ AI hjelper også med brukeratferdsanalyse (UBA) , som er nøkkelen til å oppdage insidertrusler eller kompromitterte kontoer. Ved å generere en grunnlinje for hver bruker eller enhet, kan AI oppdage ting som misbruk av legitimasjon. Hvis for eksempel Bob fra regnskapsbransjen plutselig begynner å spørre kundedatabasen (noe han aldri har gjort før), vil AI-modellen for Bobs atferd markere dette som uvanlig. Det er kanskje ikke skadelig programvare – det kan være et tilfelle av at Bobs legitimasjon blir stjålet og brukt av en angriper, eller at Bob undersøker der han ikke burde. Uansett får sikkerhetsteamet et varsel om å undersøke. Slike AI-drevne UBA-systemer finnes i ulike sikkerhetsprodukter, og generative modelleringsteknikker øker nøyaktigheten deres og reduserer falske alarmer ved å vurdere kontekst (kanskje Bob er på et spesielt prosjekt osv., som AI-en noen ganger kan utlede fra andre data).

Innen identitets- og tilgangshåndtering for deepfake-deteksjon økende – generativ AI kan lage syntetiske stemmer og videoer som lurer biometrisk sikkerhet. Interessant nok kan generativ AI også bidra til å oppdage disse deepfakesene ved å analysere subtile artefakter i lyd eller video som er vanskelige for mennesker å legge merke til. Vi så et eksempel med Accenture, som brukte generativ AI til å simulere utallige ansiktsuttrykk og forhold for å trene sine biometriske systemer til å skille ekte brukere fra AI-genererte deepfakes. I løpet av fem år hjalp denne tilnærmingen Accenture med å eliminere passord for 90 % av systemene sine (over til biometri og andre faktorer) og redusere angrep med 60 % ( 6 brukstilfeller for generativ AI i cybersikkerhet [+ eksempler] ). I hovedsak brukte de generativ AI for å styrke biometrisk autentisering, noe som gjorde den motstandsdyktig mot generative angrep (en god illustrasjon av AI som bekjemper AI). Denne typen atferdsmodellering – i dette tilfellet å gjenkjenne forskjellen mellom et levende menneskelig ansikt vs. et AI-syntetisert ansikt – er avgjørende ettersom vi stoler mer på AI i autentisering.

Anomalideteksjon drevet av generativ AI kan brukes på tvers av bransjer: innen helsevesen, overvåking av medisinsk utstyrs atferd for tegn på hacking; innen finans, observasjon av handelssystemer for uregelmessige mønstre som kan indikere svindel eller algoritmisk manipulasjon; innen energi/forsyning, observasjon av kontrollsystemsignaler for tegn på inntrenging. Kombinasjonen av bredde (å se på alle aspekter av atferd) og dybde (å forstå komplekse mønstre) som generativ AI tilbyr, gjør den til et kraftig verktøy for å oppdage nåla-i-en-høystakken-indikatorene for en cyberhendelse. Etter hvert som trusler blir mer snikende og gjemmer seg blant normale operasjoner, blir denne evnen til å presist karakterisere «normal» og rope når noe avviker avgjørende. Generativ AI fungerer dermed som en utrettelig vaktpost, som alltid lærer og oppdaterer sin definisjon av normalitet for å holde tritt med endringer i miljøet, og varsler sikkerhetsteam om anomalier som fortjener nærmere inspeksjon.

Muligheter og fordeler med generativ AI innen cybersikkerhet

Bruken av generativ AI i nettsikkerhet gir en rekke muligheter og fordeler for organisasjoner som er villige til å ta i bruk disse verktøyene. Nedenfor oppsummerer vi de viktigste fordelene som gjør generativ AI til et attraktivt tillegg til nettsikkerhetsprogrammer:

• Raskere trusseldeteksjon og -respons: Generative AI-systemer kan analysere enorme mengder data i sanntid og gjenkjenne trusler mye raskere enn manuell menneskelig analyse. Denne hastighetsfordelen betyr tidligere deteksjon av angrep og raskere hendelsesinndemping. I praksis kan AI-drevet sikkerhetsovervåking fange opp trusler som det ville tatt mennesker mye lengre tid å korrelere. Ved å reagere raskt på hendelser (eller til og med autonomt utføre innledende responser), kan organisasjoner dramatisk redusere oppholdstiden til angripere i nettverkene sine, og minimere skaden.

• Forbedret nøyaktighet og trusseldekning: Fordi de kontinuerlig lærer av nye data, kan generative modeller tilpasse seg utviklende trusler og fange opp mer subtile tegn på ondsinnet aktivitet. Dette fører til forbedret deteksjonsnøyaktighet (færre falske negative og falske positive) sammenlignet med statiske regler. For eksempel kan en AI som har lært kjennetegnene ved en phishing-e-post eller skadelig programvare identifisere varianter som aldri har blitt sett før. Resultatet er en bredere dekning av trusseltyper – inkludert nye angrep – som styrker den generelle sikkerhetsposisjonen. Sikkerhetsteam får også detaljert innsikt fra AI-analyse (f.eks. forklaringer på skadelig programvares oppførsel), noe som muliggjør mer presise og målrettede forsvar ( Hva er generativ AI i cybersikkerhet? – Palo Alto Networks ).

• Automatisering av repeterende oppgaver: Generativ AI utmerker seg ved å automatisere rutinemessige, arbeidskrevende sikkerhetsoppgaver – fra å gjennomgå logger og sette sammen rapporter til å skrive hendelsesresponsskript. Denne automatiseringen reduserer byrden på menneskelige analytikere , og frigjør dem til å fokusere på overordnet strategi og kompleks beslutningstaking ( Hva er generativ AI i cybersikkerhet? - Palo Alto Networks ). Vanlige, men viktige gjøremål som sårbarhetsskanning, konfigurasjonsrevisjon, analyse av brukeraktivitet og samsvarsrapportering kan håndteres (eller i det minste utarbeides først) av AI. Ved å håndtere disse oppgavene i maskinhastighet forbedrer AI ikke bare effektiviteten, men reduserer også menneskelige feil (en betydelig faktor i sikkerhetsbrudd).

• Proaktivt forsvar og simulering: Generativ AI lar organisasjoner gå over fra reaktiv til proaktiv sikkerhet. Gjennom teknikker som angrepssimulering, generering av syntetisk data og scenariobasert trening kan forsvarere forutse og forberede seg på trusler før de materialiserer seg i den virkelige verden. Sikkerhetsteam kan simulere cyberangrep (phishing-kampanjer, utbrudd av skadelig programvare, DDoS osv.) i trygge miljøer for å teste responsene sine og avdekke eventuelle svakheter. Denne kontinuerlige treningen, som ofte er umulig å gjøre grundig med bare menneskelig innsats, holder forsvaret skarpt og oppdatert. Det er som en cyber-"brannøvelse" – AI kan kaste mange hypotetiske trusler mot forsvaret ditt, slik at du kan øve og forbedre deg.

• Utvidelse av menneskelig ekspertise (KI som en kraftmultiplikator): Generativ KI fungerer som en utrettelig junioranalytiker, rådgiver og assistent i én. Den kan gi mindre erfarne teammedlemmer veiledning og anbefalinger som vanligvis forventes av erfarne eksperter, og effektivt demokratisere ekspertisen på tvers av teamet ( 6 bruksområder for generativ KI i cybersikkerhet [+ eksempler] ). Dette er spesielt verdifullt gitt talentmangelen innen cybersikkerhet – KI hjelper mindre team med å gjøre mer med mindre. Erfarne analytikere, derimot, drar nytte av at KI håndterer krevende arbeid og avdekker ikke-åpenbar innsikt, som de deretter kan validere og handle ut fra. Det samlede resultatet er et sikkerhetsteam som er langt mer produktivt og dyktig, med KI som forsterker effekten av hvert menneskelige medlem ( Hvordan kan generativ KI brukes i cybersikkerhet ).

• Forbedret beslutningsstøtte og rapportering: Ved å oversette tekniske data til naturlig språkinnsikt forbedrer generativ AI kommunikasjon og beslutningstaking. Sikkerhetsledere får tydeligere innsikt i problemer via AI-genererte sammendrag og kan ta informerte strategiske beslutninger uten å måtte analysere rådata. På samme måte forbedres tverrfaglig kommunikasjon (til ledere, complianceansvarlige osv.) når AI utarbeider lettforståelige rapporter om sikkerhetstilstand og hendelser ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Dette bygger ikke bare tillit og samsvar om sikkerhetsspørsmål på ledernivå, men bidrar også til å rettferdiggjøre investeringer og endringer ved å tydelig formulere risikoer og hull som AI har oppdaget.

I kombinasjon betyr disse fordelene at organisasjoner som bruker generativ AI i cybersikkerhet, kan oppnå en sterkere sikkerhetsposisjon med potensielt lavere driftskostnader. De kan reagere på trusler som tidligere var overveldende, dekke hull som ikke ble overvåket, og kontinuerlig forbedre seg gjennom AI-drevne tilbakemeldingsløkker. Til syvende og sist gir generativ AI en mulighet til å komme foran motstandere ved å matche hastigheten , omfanget og sofistikasjonen til moderne angrep med like sofistikerte forsvar. Som en undersøkelse fant, forventer over halvparten av bedrifts- og cyberledere raskere trusseldeteksjon og økt nøyaktighet gjennom bruk av generativ AI ( [PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | World Economic Forum ) ( Generativ AI i cybersikkerhet: En omfattende gjennomgang av LLM ... ) – et bevis på optimismen rundt fordelene med disse teknologiene.

Risikoer og utfordringer ved bruk av generativ AI i cybersikkerhet

Selv om mulighetene er betydelige, er det avgjørende å nærme seg generativ AI innen cybersikkerhet med øynene åpne for risikoene og utfordringene som er involvert. Å blindt stole på AI eller misbruke den kan introdusere nye sårbarheter. Nedenfor skisserer vi de største bekymringene og fallgruvene, sammen med kontekst for hver:

• Angrep fra nettkriminelle: De samme generative egenskapene som hjelper forsvarere, kan styrke angripere. Trusselaktører bruker allerede generativ AI til å lage mer overbevisende phishing-e-poster, lage falske personas og deepfake-videoer for sosial manipulering, utvikle polymorf skadelig programvare som stadig endres for å unngå deteksjon, og til og med automatisere aspekter ved hacking ( Hva er generativ AI i cybersikkerhet? - Palo Alto Networks ). Nesten halvparten (46 %) av ledere innen cybersikkerhet er bekymret for at generativ AI vil føre til mer avanserte angrep fra nett ( Generativ AI-sikkerhet: Trender, trusler og begrensningsstrategier ). Dette «AI-våpenkappløpet» betyr at når forsvarere tar i bruk AI, vil ikke angriperne være langt bak (faktisk kan de være foran på noen områder ved å bruke uregulerte AI-verktøy). Organisasjoner må være forberedt på AI-forbedrede trusler som er hyppigere, mer sofistikerte og vanskelige å spore.

• AI-hallusinasjoner og unøyaktighet: Generative AI-modeller kan produsere resultater som er plausible, men feil eller misvisende – et fenomen kjent som hallusinasjon. I en sikkerhetskontekst kan en AI analysere en hendelse og feilaktig konkludere med at en viss sårbarhet var årsaken, eller den kan generere et feilaktig utbedringsskript som ikke klarer å inneholde et angrep. Disse feilene kan være farlige hvis de tas for pålydende. Som NTT Data advarer, «kan den generative AI-en plausibelt produsere usant innhold, og dette fenomenet kalles hallusinasjoner ... det er for øyeblikket vanskelig å eliminere dem fullstendig» ( Sikkerhetsrisikoer ved generativ AI og mottiltak, og dens innvirkning på cybersikkerhet | NTT DATA Group ). Overdreven avhengighet av AI uten verifisering kan føre til feilrettet innsats eller en falsk følelse av sikkerhet. For eksempel kan en AI feilaktig flagge et kritisk system som trygt når det ikke er det, eller omvendt, utløse panikk ved å «oppdage» et brudd som aldri skjedde. Streng validering av AI-resultater og å ha mennesker i loopen for kritiske beslutninger er avgjørende for å redusere denne risikoen.

• Falske positive og negative: Relatert til hallusinasjoner, hvis en AI-modell er dårlig trent eller konfigurert, kan den overrapportere godartet aktivitet som ondsinnet (falske positive) eller, enda verre, overse reelle trusler (falske negative) ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet ). For mange falske varsler kan overvelde sikkerhetsteam og føre til varslingstretthet (og dermed omgjøre de effektivitetsgevinstene AI lovet), mens tapte deteksjoner etterlater organisasjonen eksponert. Det er utfordrende å finjustere generative modeller for riktig balanse. Hvert miljø er unikt, og en AI yter kanskje ikke optimalt umiddelbart etter at den er ferdig utviklet. Kontinuerlig læring er også et tveegget sverd – hvis AI-en lærer av tilbakemeldinger som er skjeve eller fra et miljø som endrer seg, kan nøyaktigheten svinge. Sikkerhetsteam må overvåke AI-ytelsen og justere terskler eller gi korrigerende tilbakemeldinger til modellene. I sammenhenger med høy innsats (som inntrengingsdeteksjon for kritisk infrastruktur) kan det være lurt å kjøre AI-forslag parallelt med eksisterende systemer i en periode, for å sikre at de samsvarer og utfyller snarere enn å komme i konflikt.

• Datavern og lekkasje: Generative AI-systemer krever ofte store mengder data for trening og drift. Hvis disse modellene er skybaserte eller ikke er riktig silobaserte, er det en risiko for at sensitiv informasjon kan lekke. Brukere kan utilsiktet mate proprietære data eller personopplysninger inn i en AI-tjeneste (tenk deg å be ChatGPT om å oppsummere en konfidensiell hendelsesrapport), og disse dataene kan bli en del av modellens kunnskap. En nylig studie fant faktisk at 55 % av input til generative AI-verktøy inneholdt sensitiv eller personlig identifiserbar informasjon , noe som gir alvorlig bekymring for datalekkasje ( Generative AI Security: Trends, Threats & Mitigation Strategies ). I tillegg, hvis en AI har blitt trent på interne data og den blir spurt på bestemte måter, kan den sende deler av disse sensitive dataene til noen andre. Organisasjoner må implementere strenge retningslinjer for datahåndtering (f.eks. bruk av lokale eller private AI-instanser for sensitivt materiale) og lære opp ansatte om ikke å lime inn hemmelig informasjon i offentlige AI-verktøy. Personvernforskrifter (GDPR, etc.) spiller også inn – bruk av personopplysninger til å trene AI uten riktig samtykke eller beskyttelse kan være i strid med lover.

• Modellsikkerhet og manipulasjon: Generative AI-modeller kan i seg selv bli mål. Motstandere kan forsøke modellforgiftning , ved å mate med ondsinnede eller villedende data i løpet av trenings- eller omskoleringsfasen, slik at AI-en lærer feil mønstre ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet ). For eksempel kan en angriper subtilt forgifte trusselinformasjonsdata, slik at AI-en ikke klarer å gjenkjenne angriperens egen skadelige programvare som ondsinnet. En annen taktikk er rask injeksjon eller manipulering av output , der en angriper finner en måte å gi input til AI-en som får den til å oppføre seg på utilsiktede måter – kanskje å ignorere sikkerhetsrekkverket eller å avsløre informasjon den ikke burde (som interne ledetekster eller data). I tillegg er det risiko for modellunngåelse : angripere lager input som er spesielt utviklet for å lure AI-en. Vi ser dette i motstridende eksempler – litt forstyrrede data som et menneske ser på som normale, men som AI-en feilklassifiserer. Å sørge for at forsyningskjeden for AI er sikker (dataintegritet, tilgangskontroll for modeller, motstanderisk robusthetstesting) er en ny, men nødvendig del av cybersikkerhet når man distribuerer disse verktøyene ( Hva er generativ AI i cybersikkerhet? - Palo Alto Networks ).

• Overdreven avhengighet og ferdighetserosjon: Det er en mindre risiko for at organisasjoner kan bli for avhengige av AI og la menneskelige ferdigheter svinne. Hvis junioranalytikere begynner å stole blindt på AI-resultater, kan det hende at de ikke utvikler den kritiske tenkningen og intuisjonen som trengs når AI er utilgjengelig eller feil. Et scenario å unngå er et sikkerhetsteam som har gode verktøy, men ingen anelse om hvordan de skal operere hvis disse verktøyene går ned (tilsvarende piloter som er for avhengige av autopilot). Regelmessige treningsøvelser uten AI-assistanse og å fremme en tankegang om at AI er en assistent, ikke et ufeilbarlig orakel, er viktig for å holde menneskelige analytikere skarpe. Mennesker må forbli de endelige beslutningstakerne, spesielt for vurderinger med stor innvirkning.

• Etiske utfordringer og samsvarsutfordringer: Bruk av AI i cybersikkerhet reiser etiske spørsmål og kan utløse problemer med samsvar med regelverk. Hvis for eksempel et AI-system feilaktig impliserer en ansatt som en ondsinnet innsider på grunn av et avvik, kan det urettmessig skade personens omdømme eller karriere. Beslutninger tatt av AI kan være ugjennomsiktige («svart boks»-problemet), noe som gjør det vanskelig å forklare revisorer eller regulatorer hvorfor visse handlinger ble iverksatt. Etter hvert som AI-generert innhold blir mer utbredt, er det avgjørende å sikre åpenhet og opprettholde ansvarlighet. Regulatorer begynner å granske AI – EUs AI-lov vil for eksempel stille krav til «høyrisiko»-AI-systemer, og cybersikkerhets-AI kan falle inn under den kategorien. Bedrifter må navigere i disse forskriftene og muligens overholde standarder som NIST AI Risk Management Framework for å bruke generativ AI ansvarlig ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Samsvar omfatter også lisensiering: bruk av åpen kildekode eller tredjepartsmodeller kan ha vilkår som begrenser visse bruksområder eller krever forbedringer av deling.

Oppsummert er generativ AI ikke en mirror curve – hvis den ikke implementeres nøye, kan den introdusere nye svakheter selv om den løser andre. En studie fra World Economic Forum i 2024 fremhevet at ~47 % av organisasjonene nevner fremskritt innen generativ AI fra angripere som en primær bekymring, noe som gjør det til «den mest bekymringsfulle virkningen av generativ AI» innen cybersikkerhet ( [PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | World Economic Forum ) ( Generativ AI i cybersikkerhet: En omfattende gjennomgang av LLM ... ). Organisasjoner må derfor ha en balansert tilnærming: utnytte fordelene med AI samtidig som de styrer disse risikoene nøye gjennom styring, testing og menneskelig tilsyn. Vi skal deretter diskutere hvordan man i praksis kan oppnå denne balansen.

Fremtidsutsikter: Generativ AIs utviklende rolle i cybersikkerhet

Når vi ser fremover, er generativ AI klar til å bli en integrert del av cybersikkerhetsstrategien – og på samme måte et verktøy som cybermotstandere vil fortsette å utnytte. Katt-og-mus-dynamikken vil akselerere, med AI på begge sider av gjerdet. Her er noen fremtidsrettede innsikter i hvordan generativ AI kan forme cybersikkerhet i årene som kommer:

• AI-forsterket cyberforsvar blir standard: Innen 2025 og utover kan vi forvente at de fleste mellomstore til store organisasjoner vil ha integrert AI-drevne verktøy i sikkerhetsoperasjonene sine. Akkurat som antivirus og brannmurer er standard i dag, kan AI-piloter og systemer for avviksdeteksjon bli grunnleggende komponenter i sikkerhetsarkitekturer. Disse verktøyene vil sannsynligvis bli mer spesialiserte – for eksempel distinkte AI-modeller finjustert for skysikkerhet, for overvåking av IoT-enheter, for sikkerhet for applikasjonskode og så videre, som alle fungerer sammen. Som en spådom bemerker: «I 2025 vil generativ AI være en integrert del av cybersikkerhet, slik at organisasjoner kan forsvare seg proaktivt mot sofistikerte og utviklende trusler» ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet ). AI vil forbedre trusseldeteksjon i sanntid, automatisere mange responshandlinger og hjelpe sikkerhetsteam med å administrere langt større datamengder enn de kunne manuelt.

• Kontinuerlig læring og tilpasning: Fremtidens generative AI-systemer innen cyberteknologi vil bli bedre til å lære underveis fra nye hendelser og trusselinformasjon, og oppdatere kunnskapsbasen sin i nær sanntid. Dette kan føre til virkelig adaptive forsvar – se for deg en AI som får vite om en ny phishing-kampanje som rammer et annet selskap om morgenen, og som om ettermiddagen allerede har justert bedriftens e-postfiltre som svar. Skybaserte AI-sikkerhetstjenester kan legge til rette for denne typen kollektiv læring, der anonymisert innsikt fra én organisasjon kommer alle abonnenter til gode (tilsvarende deling av trusselinformasjon, men automatisert). Dette vil imidlertid kreve nøye håndtering for å unngå deling av sensitiv informasjon og for å forhindre at angripere mater dårlige data inn i de delte modellene.

• Konvergens av talenter innen AI og cybersikkerhet: Ferdighetene til cybersikkerhetsfagfolk vil utvikle seg til å inkludere ferdigheter innen AI og datavitenskap. Akkurat som dagens analytikere lærer spørrespråk og skripting, kan morgendagens analytikere regelmessig finjustere AI-modeller eller skrive «strategibøker» som AI skal utføre. Vi kan se nye roller som «AI-sikkerhetstrener» eller «AI-ingeniør innen cybersikkerhet» – folk som spesialiserer seg på å tilpasse AI-verktøy til en organisasjons behov, validere ytelsen deres og sikre at de opererer sikkert. På den annen side vil cybersikkerhetshensyn i økende grad påvirke AI-utviklingen. AI-systemer vil bli bygget med sikkerhetsfunksjoner fra grunnen av (sikker arkitektur, manipuleringsdeteksjon, revisjonslogger for AI-beslutninger osv.), og rammeverk for pålitelig AI (rettferdig, forklarlig, robust og sikker) vil veilede utplasseringen deres i sikkerhetskritiske sammenhenger.

• Mer sofistikerte AI-drevne angrep: Dessverre vil trussellandskapet også utvikle seg med AI. Vi forventer hyppigere bruk av AI for å oppdage nulldagssårbarheter, for å lage svært målrettet spear phishing (f.eks. AI som skraper sosiale medier for å lage et perfekt skreddersydd agn), og for å generere overbevisende deepfake-stemmer eller -videoer for å omgå biometrisk autentisering eller utføre svindel. Automatiserte hackingagenter kan dukke opp som uavhengig kan utføre flertrinnsangrep (rekognosering, utnyttelse, lateral bevegelse osv.) med minimal menneskelig tilsyn. Dette vil presse forsvarere til også å stole på AI – i hovedsak automatisering kontra automatisering . Noen angrep kan forekomme i maskinhastighet, som AI-boter som prøver tusen phishing-e-postpermutasjoner for å se hvilken som kommer forbi filtre. Cyberforsvar må operere med lignende hastighet og fleksibilitet for å holde tritt ( Hva er generativ AI i cybersikkerhet? - Palo Alto Networks ).

• Regulering og etisk KI i sikkerhet: Etter hvert som KI blir dypt integrert i cybersikkerhetsfunksjoner, vil det bli større gransking og muligens regulering for å sikre at disse KI-systemene brukes ansvarlig. Vi kan forvente rammeverk og standarder spesifikke for KI i sikkerhet. Myndigheter kan sette retningslinjer for åpenhet – f.eks. kreve at viktige sikkerhetsbeslutninger (som å avslutte en ansatts tilgang ved mistenkt ondsinnet aktivitet) ikke kan tas av KI alene uten menneskelig gjennomgang. Det kan også være sertifiseringer for KI-sikkerhetsprodukter for å forsikre kjøpere om at KI-en har blitt evaluert for skjevhet, robusthet og sikkerhet. Videre kan internasjonalt samarbeid vokse rundt KI-relaterte cybertrusler; for eksempel avtaler om håndtering av KI-skapt desinformasjon eller normer mot visse KI-drevne cybervåpen.

• Integrasjon med bredere AI- og IT-økosystemer: Generativ AI innen cybersikkerhet vil sannsynligvis integreres med andre AI-systemer og IT-administrasjonsverktøy. For eksempel kan en AI som administrerer nettverksoptimalisering samarbeide med sikkerhets-AI-en for å sikre at endringer ikke åpner smutthull. AI-drevet forretningsanalyse kan dele data med sikkerhets-AI-er for å korrelere avvik (som et plutselig fall i salget med et mulig nettstedsproblem på grunn av et angrep). I hovedsak vil ikke AI leve i en silo – den vil være en del av et større intelligent nettverk av en organisasjons drift. Dette åpner muligheter for helhetlig risikostyring der driftsdata, trusseldata og til og med fysiske sikkerhetsdata kan kombineres av AI for å gi et 360-graders bilde av organisasjonens sikkerhetstilstand.

På lang sikt er håpet at generativ AI vil bidra til å vippe balansen i favør av forsvarere. Ved å håndtere omfanget og kompleksiteten i moderne IT-miljøer kan AI gjøre cyberspace mer forsvarlig. Det er imidlertid en reise, og det vil være voksesmerter etter hvert som vi forbedrer disse teknologiene og lærer å stole på dem på riktig måte. Organisasjonene som holder seg informert og investerer i ansvarlig AI-adopsjon for sikkerhet, vil sannsynligvis være de som er best posisjonert til å navigere fremtidens trusler.

Som Gartners nylige rapport om cybersikkerhetstrender bemerket, «skaper fremveksten av generative brukstilfeller (og risikoer) for AI press for transformasjon» ( Cybersecurity Trends: Resilience Through Transformation - Gartner ). De som tilpasser seg, vil utnytte AI som en mektig alliert; de som henger etter, kan bli forbigått av AI-styrte motstandere. De neste årene vil være en avgjørende tid for å definere hvordan AI omformer cyberkamparenaen.

Praktiske lærdommer for å ta i bruk generativ AI i cybersikkerhet

For bedrifter som vurderer hvordan de kan utnytte generativ AI i sin cybersikkerhetsstrategi, er her noen praktiske tips og anbefalinger for å veilede en ansvarlig og effektiv implementering:

1. Start med utdanning og opplæring: Sørg for at sikkerhetsteamet ditt (og det bredere IT-personalet) forstår hva generativ AI kan og ikke kan gjøre. Gi opplæring i det grunnleggende om AI-drevne sikkerhetsverktøy og oppdater sikkerhetsbevissthetsprogrammene for alle ansatte for å dekke AI-aktiverte trusler. Lær for eksempel ansatte hvordan AI kan generere svært overbevisende phishing-svindel og deepfake-anrop. Samtidig bør du lære opp ansatte i sikker og godkjent bruk av AI-verktøy i arbeidet sitt. Velinformerte brukere har mindre sannsynlighet for å misbruke AI eller bli offer for AI-forbedrede angrep ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet? 10 eksempler fra den virkelige verden ).

2. Definer tydelige retningslinjer for bruk av AI: Behandle generativ AI som enhver kraftig teknologi – med styring. Utvikle retningslinjer som spesifiserer hvem som kan bruke AI-verktøy, hvilke verktøy som er godkjent og til hvilke formål. Inkluder retningslinjer for håndtering av sensitive data (f.eks. ingen mating av konfidensielle data til eksterne AI-tjenester) for å forhindre lekkasjer. Som et eksempel kan du bare tillate at sikkerhetsteammedlemmer bruker en intern AI-assistent for hendelsesrespons, og markedsføring kan bruke en verifisert AI for innhold – alle andre er begrenset. Mange organisasjoner tar nå eksplisitt opp generativ AI i sine IT-retningslinjer, og ledende standardiseringsorganer oppfordrer til retningslinjer for sikker bruk i stedet for direkte forbud ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Sørg for å kommunisere disse reglene og begrunnelsen bak dem til alle ansatte.

3. Reduser «skygge-AI» og overvåk bruk: I likhet med skygge-IT oppstår «skygge-AI» når ansatte begynner å bruke AI-verktøy eller -tjenester uten IT-avdelingens viten (f.eks. en utvikler som bruker en uautorisert AI-kodeassistent). Dette kan introdusere usynlige risikoer. Implementer tiltak for å oppdage og kontrollere usanksjonert AI-bruk . Nettverksovervåking kan flagge tilkoblinger til populære AI-API-er, og undersøkelser eller verktøyrevisjoner kan avdekke hva ansatte bruker. Tilby godkjente alternativer slik at velmenende ansatte ikke blir fristet til å bruke useriøse verktøy (for eksempel, oppgi en offisiell ChatGPT Enterprise-konto hvis folk synes det er nyttig). Ved å bringe AI-bruk frem i lyset kan sikkerhetsteam vurdere og håndtere risikoen. Overvåking er også viktig – loggfør AI-verktøyaktiviteter og -utdata så mye som mulig, slik at det finnes et revisjonsspor for beslutninger AI-en har påvirket ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet? 10 eksempler fra den virkelige verden ).

4. Utnytt AI defensivt – ikke fall akterut: Erkjenn at angripere vil bruke AI, så forsvaret ditt bør også. Identifiser noen områder med stor innvirkning der generativ AI umiddelbart kan hjelpe sikkerhetsoperasjonene dine (kanskje varslingssortering eller automatisert logganalyse) og kjør pilotprosjekter. Styrk forsvaret ditt med AIs hastighet og skala for å motvirke raske trusler ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Selv enkle integrasjoner, som å bruke en AI til å oppsummere rapporter om skadelig programvare eller generere trusseljaktspørringer, kan spare analytikere timer. Start i det små, evaluer resultater og iterer. Suksesser vil bygge opp argumentet for bredere AI-adopsjon. Målet er å bruke AI som en kraftmultiplikator – for eksempel, hvis phishing-angrep overvelder brukerstøtten din, distribuer en AI-e-postklassifisering for å redusere volumet proaktivt.

5. Invester i sikre og etiske AI-praksiser: Når du implementerer generativ AI, følg sikre utviklings- og distribusjonspraksiser. Bruk private eller selvhostede modeller for sensitive oppgaver for å beholde kontroll over data. Hvis du bruker tredjeparts AI-tjenester, bør du gjennomgå sikkerhets- og personverntiltakene deres (kryptering, retningslinjer for dataoppbevaring osv.). Innlemm rammeverk for AI-risikostyring (som NISTs AI Risk Management Framework eller ISO/IEC-veiledning) for å systematisk håndtere ting som skjevhet, forklaringsevne og robusthet i AI-verktøyene dine ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet? 10 eksempler fra den virkelige verden ). Planlegg også modelloppdateringer/-patcher som en del av vedlikehold – AI-modeller kan også ha "sårbarheter" (f.eks. kan de trenge omskolering hvis de begynner å drive av gårde eller hvis en ny type fiendtlig angrep på modellen oppdages). Ved å integrere sikkerhet og etikk i AI-bruken din, bygger du tillit til resultatene og sikrer samsvar med nye forskrifter.

6. Hold mennesker oppdatert: Bruk AI til å bistå, ikke erstatte fullstendig, menneskelig vurdering innen cybersikkerhet. Bestem beslutningspunkter der menneskelig validering er nødvendig (for eksempel kan en AI utarbeide en hendelsesrapport, men en analytiker gjennomgår den før distribusjon; eller en AI kan foreslå å blokkere en brukerkonto, men et menneske godkjenner handlingen). Dette forhindrer ikke bare at AI-feil ikke blir sjekket, men hjelper også teamet ditt med å lære av AI-en og omvendt. Oppmuntre til en samarbeidende arbeidsflyt: Analytikere bør føle seg komfortable med å stille spørsmål ved AI-resultater og utføre tilregnelighetskontroller. Over tid kan denne dialogen forbedre både AI-en (gjennom tilbakemeldinger) og analytikernes ferdigheter. I hovedsak, design prosessene dine slik at AI og menneskelige styrker utfyller hverandre – AI håndterer volum og hastighet, mennesker håndterer tvetydighet og endelige beslutninger.

7. Mål, overvåk og juster: Til slutt, behandle de generative AI-verktøyene dine som levende komponenter i sikkerhetsøkosystemet ditt. Mål ytelsen deres – reduserer de responstidene på hendelser? Oppdager de trusler tidligere? Hvordan er trenden med falske positive resultater? Be om tilbakemeldinger fra teamet: er AI-ens anbefalinger nyttige, eller skaper de støy? Bruk disse målingene til å forbedre modeller, oppdatere treningsdata eller justere hvordan AI-en er integrert. Cybertrusler og forretningsbehov utvikler seg, og AI-modellene dine bør oppdateres eller trenes på nytt med jevne mellomrom for å forbli effektive. Ha en plan for modellstyring, inkludert hvem som er ansvarlig for vedlikeholdet og hvor ofte den gjennomgås. Ved aktivt å administrere AI-ens livssyklus sikrer du at den forblir en ressurs, ikke en forpliktelse.

Avslutningsvis kan generativ AI forbedre cybersikkerhetskapasiteten betydelig, men vellykket implementering krever gjennomtenkt planlegging og kontinuerlig tilsyn. Bedrifter som utdanner sine ansatte, setter klare retningslinjer og integrerer AI på en balansert og sikker måte, vil høste fruktene av raskere og smartere trusselhåndtering. Disse konklusjonene gir en veiviser: kombiner menneskelig ekspertise med AI-automatisering, dekk det grunnleggende om styring og oppretthold smidighet ettersom både AI-teknologien og trussellandskapet uunngåelig utvikler seg.

Ved å ta disse praktiske stegene kan organisasjoner trygt svare på spørsmålet «Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet?» – ikke bare i teorien, men i daglig praksis – og dermed styrke forsvaret sitt i vår stadig mer digitale og AI-drevne verden. ( Hvordan kan generativ AI brukes i cybersikkerhet )

Hvitebøker du kanskje vil lese etter denne:

🔗 Jobber som AI ikke kan erstatte, og hvilke jobber vil AI erstatte?
Utforsk det globale perspektivet på hvilke roller som er trygge fra automatisering og hvilke som ikke er det.

🔗 Kan AI forutsi aksjemarkedet?
En nærmere titt på begrensningene, gjennombruddene og mytene rundt AIs evne til å forutsi markedsbevegelser.

🔗 Hva kan generativ AI gjøre uten menneskelig inngripen?
Forstå hvor AI kan operere uavhengig og hvor menneskelig tilsyn fortsatt er viktig.