Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet?

Introduktion

Generativ AI – artificiell intelligens-system som kan skapa nytt innehåll eller förutsägelser – framträder som en transformerande kraft inom cybersäkerhet. Verktyg som OpenAI:s GPT-4 har visat förmågan att analysera komplex data och generera människolik text, vilket möjliggör nya metoder för att försvara sig mot cyberhot. Cybersäkerhetsexperter och affärsbeslutsfattare inom olika branscher utforskar hur generativ AI kan stärka försvaret mot framväxande attacker. Från finans och hälso- och sjukvård till detaljhandel och myndigheter står organisationer i alla sektorer inför sofistikerade nätfiskeförsök, skadlig programvara och andra hot som generativ AI kan hjälpa till att motverka. I denna vitbok undersöker vi hur generativ AI kan användas inom cybersäkerhet och belyser verkliga tillämpningar, framtida möjligheter och viktiga överväganden för implementering.

Generativ AI skiljer sig från traditionell analytisk AI genom att inte bara upptäcka mönster utan också skapa innehåll – oavsett om det gäller att simulera attacker för att träna försvar eller producera naturliga språkförklaringar för komplex säkerhetsdata. Denna dubbla förmåga gör den till ett tveeggat svärd: den erbjuder kraftfulla nya defensiva verktyg, men även hotaktörer kan utnyttja den. Följande avsnitt utforskar ett brett spektrum av användningsfall för generativ AI inom cybersäkerhet, från att automatisera nätfiskedetektering till att förbättra incidentresponsen. Vi diskuterar också fördelarna som dessa AI-innovationer lovar, tillsammans med riskerna (som AI-"hallucinationer" eller fiendtlig missbruk) som organisationer måste hantera. Slutligen ger vi praktiska slutsatser som hjälper företag att utvärdera och ansvarsfullt integrera generativ AI i sina cybersäkerhetsstrategier.

Generativ AI inom cybersäkerhet: En översikt

Generativ AI inom cybersäkerhet hänvisar till AI-modeller – ofta stora språkmodeller eller andra neurala nätverk – som kan generera insikter, rekommendationer, kod eller till och med syntetisk data för att underlätta säkerhetsuppgifter. Till skillnad från rent prediktiva modeller kan generativ AI simulera scenarier och producera läsbara utdata (t.ex. rapporter, varningar eller till och med exempel på skadlig kod) baserat på dess träningsdata. Denna kapacitet utnyttjas för att förutsäga, upptäcka och reagera på hot på mer dynamiska sätt än tidigare ( Vad är generativ AI inom cybersäkerhet? - Palo Alto Networks ). Till exempel kan generativa modeller analysera stora loggar eller hotinformationsdatabaser och producera en kortfattad sammanfattning eller rekommenderad åtgärd, vilket fungerar nästan som en AI-"assistent" för säkerhetsteam.

Tidiga implementeringar av generativ AI för cyberförsvar har visat lovande resultat. År 2023 introducerade Microsoft Security Copilot , en GPT-4-driven assistent för säkerhetsanalytiker, för att hjälpa till att identifiera intrång och sålla igenom de 65 biljoner signaler som Microsoft bearbetar dagligen ( Microsoft Security Copilot är en ny GPT-4 AI-assistent för cybersäkerhet | The Verge ). Analytiker kan uppmana detta system på naturligt språk (t.ex. "Sammanfatta alla säkerhetsincidenter under de senaste 24 timmarna" ), och copiloten kommer att producera en användbar narrativ sammanfattning. På liknande sätt använder Googles Threat Intelligence AI en generativ modell som heter Gemini för att möjliggöra konversationssökning genom Googles stora hotinformationsdatabas, snabbt analysera misstänkt kod och sammanfatta resultat för att hjälpa skadlig kodjägare ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet? 10 exempel från verkligheten ). Dessa exempel illustrerar potentialen: generativ AI kan smälta komplex, storskalig cybersäkerhetsdata och presentera insikter i en tillgänglig form, vilket påskyndar beslutsfattandet.

Samtidigt kan generativ AI skapa mycket realistiskt falskt innehåll, vilket är en välsignelse för simulering och utbildning (och tyvärr för angripare som skapar social ingenjörskonst). När vi går vidare till specifika användningsfall kommer vi att se att generativ AI:s förmåga att både syntetisera och analysera information ligger till grund för dess många cybersäkerhetstillämpningar. Nedan dyker vi in ​​i viktiga användningsfall, som sträcker sig från nätfiskeförebyggande åtgärder till säker mjukvaruutveckling, med exempel på hur var och en tillämpas inom olika branscher.

Viktiga tillämpningar av generativ AI inom cybersäkerhet

Figur: Viktiga användningsfall för generativ AI inom cybersäkerhet inkluderar AI-copiloter för säkerhetsteam, analys av kodsårbarhet, adaptiv hotdetektering, simulering av nolldagsattacker, förbättrad biometrisk säkerhet och nätfiskedetektering ( 6 användningsfall för generativ AI inom cybersäkerhet [+ exempel] ).

Detektion och förebyggande av nätfiske

Nätfiske är fortfarande ett av de mest genomgripande cyberhoten och lurar användare att klicka på skadliga länkar eller avslöja inloggningsuppgifter. Generativ AI används för att både upptäcka nätfiskeförsök och stärka användarutbildning för att förhindra framgångsrika attacker. På den defensiva sidan kan AI-modeller analysera e-postinnehåll och avsändarbeteenden för att upptäcka subtila tecken på nätfiske som regelbaserade filter kan missa. Genom att lära sig av stora datamängder av legitima kontra bedrägliga e-postmeddelanden kan en generativ modell flagga avvikelser i ton, formulering eller sammanhang som indikerar ett bedrägeri – även när grammatik och stavning inte längre avslöjar det. Forskare på Palo Alto Networks noterar faktiskt att generativ AI kan identifiera "subtila tecken på nätfiskemejl som annars skulle kunna gå oupptäckta", vilket hjälper organisationer att ligga steget före bedragarna ( Vad är generativ AI inom cybersäkerhet? - Palo Alto Networks ).

Säkerhetsteam använder också generativ AI för att simulera nätfiskeattacker för utbildning och analys. Till exempel introducerade Ironscales ett GPT-drivet verktyg för nätfiskesimulering som automatiskt genererar falska nätfiskemejl skräddarsydda för en organisations anställda ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet? 10 exempel från verkligheten ). Dessa AI-skapade e-postmeddelanden återspeglar de senaste angripartaktikerna och ger personalen realistisk övning i att upptäcka nätfiskeinnehåll. Sådan personlig utbildning är avgörande eftersom angripare själva använder AI för att skapa mer övertygande lockbete. Det är värt att notera att även om generativ AI kan producera mycket polerade nätfiskemeddelanden (dagarna med lätt upptäckt bruten engelska är förbi), har försvarare funnit att AI inte är oslagbar. År 2024 genomförde IBM Security-forskare ett experiment som jämförde människoskrivna nätfiskemeddelanden med AI-genererade, och "förvånansvärt nog var AI-genererade e-postmeddelanden fortfarande lätta att upptäcka trots deras korrekta grammatik" ( 6 användningsfall för generativ AI inom cybersäkerhet [+ exempel] ). Detta tyder på att mänsklig intuition i kombination med AI-assisterad detektering fortfarande kan känna igen subtila inkonsekvenser eller metadatasignaler i AI-skrivna bedrägerier.

Generativ AI hjälper även till med nätfiskeförsvar på andra sätt. Modeller kan användas för att generera automatiserade svar eller filter som testar misstänkta e-postmeddelanden. Ett AI-system kan till exempel svara på ett e-postmeddelande med vissa frågor för att verifiera avsändarens legitimitet eller använda en LLM för att analysera ett e-postmeddelandes länkar och bilagor i en sandlåda och sedan sammanfatta eventuella skadliga avsikter. NVIDIAs säkerhetsplattform Morpheus demonstrerar kraften hos AI inom detta område – den använder generativa NLP-modeller för att snabbt analysera och klassificera e-postmeddelanden, och den visade sig förbättra detekteringen av spear-phishing-e-post med 21 % jämfört med traditionella säkerhetsverktyg ( 6 användningsfall för generativ AI inom cybersäkerhet [+ exempel] ). Morpheus profilerar till och med användarkommunikationsmönster för att upptäcka ovanligt beteende (som en användare som plötsligt skickar e-post till många externa adresser), vilket kan indikera att ett komprometterat konto skickar nätfiske-e-postmeddelanden.

I praktiken börjar företag inom olika branscher lita på AI för att filtrera e-post och webbtrafik för att förhindra sociala ingenjörsattacker. Finansföretag använder till exempel generativ AI för att skanna kommunikation efter försök till identitetsstöld som kan leda till bedrägerier via internet, medan vårdgivare använder AI för att skydda patientdata från nätfiskerelaterade intrång. Genom att generera realistiska nätfiskescenarier och identifiera kännetecknen för skadliga meddelanden lägger generativ AI till ett kraftfullt lager till strategier för att förebygga nätfiske. Slutsatsen: AI kan hjälpa till att upptäcka och avväpna nätfiskeattacker snabbare och mer exakt, även om angripare använder samma teknik för att förbättra sina prestationer.

Skadlig programvara upptäckt och hotanalys

Modern skadlig kod utvecklas ständigt – angripare genererar nya varianter eller förvirrar kod för att kringgå antivirussignaturer. Generativ AI erbjuder nya tekniker för både att upptäcka skadlig kod och förstå dess beteende. Ett tillvägagångssätt är att använda AI för att generera "onda tvillingar" av skadlig kod : säkerhetsforskare kan mata in ett känt exempel på skadlig kod i en generativ modell för att skapa många muterade varianter av den skadliga programvaran. Genom att göra det förutser de effektivt de justeringar som en angripare kan göra. Dessa AI-genererade varianter kan sedan användas för att träna antivirus- och intrångsdetekteringssystem, så att även modifierade versioner av skadlig kod känns igen i det fria ( 6 användningsfall för generativ AI inom cybersäkerhet [+ exempel] ). Denna proaktiva strategi hjälper till att bryta cykeln där hackare ändrar sin skadliga kod något för att undvika upptäckt och försvarare måste kämpa för att skriva nya signaturer varje gång. Som nämnts i en branschpodcast använder säkerhetsexperter nu generativ AI för att "simulera nätverkstrafik och generera skadliga nyttolaster som efterliknar sofistikerade attacker", och stresstesta sina försvar mot en hel familj av hot snarare än en enda instans. Denna adaptiva hotdetektering innebär att säkerhetsverktyg blir mer motståndskraftiga mot polymorf skadlig kod som annars skulle slinka igenom.

Utöver detektering hjälper generativ AI till med analys av skadlig kod och reverse engineering , vilka traditionellt sett är arbetsintensiva uppgifter för hotanalytiker. Stora språkmodeller kan få i uppgift att undersöka misstänkt kod eller skript och förklara i enkelt språk vad koden är avsedd att göra. Ett verkligt exempel är VirusTotal Code Insight , en funktion från Googles VirusTotal som utnyttjar en generativ AI-modell (Googles Sec-PaLM) för att producera sammanfattningar av potentiellt skadlig kod i naturligt språk ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet? 10 exempel från verkligheten ). Det är i huvudsak "en typ av ChatGPT dedikerad till säkerhetskodning", som fungerar som en AI-skadlighetsanalytiker som arbetar dygnet runt för att hjälpa mänskliga analytiker att förstå hot ( 6 användningsfall för generativ AI inom cybersäkerhet [+ exempel] ). Istället för att fördjupa sig i okända skript eller binär kod kan en säkerhetsteammedlem få en omedelbar förklaring från AI:n – till exempel: "Det här skriptet försöker ladda ner en fil från XYZ-servern och sedan ändra systeminställningar, vilket tyder på skadlig kod." Detta snabbar upp incidenthanteringen dramatiskt, eftersom analytiker kan prioritera och förstå ny skadlig kod snabbare än någonsin.

Generativ AI används också för att identifiera skadlig kod i massiva datamängder . Traditionella antivirusmotorer skannar filer efter kända signaturer, men en generativ modell kan utvärdera en fils egenskaper och till och med förutsäga om den är skadlig baserat på inlärda mönster. Genom att analysera attribut hos miljarder filer (skadliga och godartade) kan en AI upptäcka skadlig avsikt där ingen explicit signatur finns. Till exempel kan en generativ modell flagga en körbar fil som misstänkt eftersom dess beteendeprofil "ser ut" som en liten variation av ransomware som den såg under träningen, även om binärfilen är ny. Denna beteendebaserade detektering hjälper till att motverka ny eller nolldagars skadlig kod. Googles Threat Intelligence AI (en del av Chronicle/Mandiant) använder enligt uppgift sin generativa modell för att analysera potentiellt skadlig kod och "mer effektivt hjälpa säkerhetspersonal att bekämpa skadlig kod och andra typer av hot." ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet? 10 exempel från verkligheten ).

Å andra sidan måste vi erkänna att angripare kan använda generativ AI även här – för att automatiskt skapa skadlig kod som anpassar sig själv. Säkerhetsexperter varnar faktiskt för att generativ AI kan hjälpa cyberbrottslingar att utveckla skadlig kod som är svårare att upptäcka ( Vad är generativ AI inom cybersäkerhet? - Palo Alto Networks ). En AI-modell kan instrueras att upprepade gånger omforma en skadlig kod (ändra dess filstruktur, krypteringsmetoder etc.) tills den kringgår alla kända antiviruskontroller. Denna fiendtliga användning är ett växande problem (ibland kallad "AI-driven skadlig kod" eller polymorf skadlig kod som en tjänst). Vi kommer att diskutera sådana risker senare, men det understryker att generativ AI är ett verktyg i denna katt-och-råtta-lek som används av både försvarare och angripare.

Sammantaget förbättrar generativ AI försvaret mot skadlig kod genom att göra det möjligt för säkerhetsteam att tänka som en angripare – att generera nya hot och lösningar internt. Oavsett om det handlar om att producera syntetisk skadlig kod för att förbättra detekteringsgraden eller att använda AI för att förklara och begränsa verklig skadlig kod som finns i nätverk, gäller dessa tekniker inom olika branscher. En bank kan använda AI-driven skadlig kodanalys för att snabbt analysera ett misstänkt makro i ett kalkylblad, medan ett tillverkningsföretag kan förlita sig på AI för att upptäcka skadlig kod som riktar sig mot industriella styrsystem. Genom att utöka traditionell skadlig kodanalys med generativ AI kan organisationer reagera på skadlig kodkampanjer snabbare och mer proaktivt än tidigare.

Hotinformation och automatiserad analys

Varje dag bombarderas organisationer med hotinformation – från flöden av nyupptäckta indikatorer på kompromettering (IOC) till analytikerrapporter om nya hackertaktiker. Utmaningen för säkerhetsteam är att sålla igenom denna flod av information och extrahera användbara insikter. Generativ AI visar sig vara ovärderlig för att automatisera analys och konsumtion av hotinformation. Istället för att manuellt läsa dussintals rapporter eller databasposter kan analytiker använda AI för att sammanfatta och kontextualisera hotinformation i maskinhastighet.

Ett konkret exempel är Googles Threat Intelligence- svit, som integrerar generativ AI (Gemini-modellen) med Googles mängder hotdata från Mandiant och VirusTotal. Denna AI tillhandahåller "konversationssökning i Googles stora databas av hotinformation" , vilket gör det möjligt för användare att ställa naturliga frågor om hot och få destillerade svar ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet? 10 exempel från verkligheten ). En analytiker kan till exempel fråga: "Har vi sett någon skadlig kod relaterad till Threat Group X riktad mot vår bransch?" och AI:n kommer att hämta relevant information, kanske notera "Ja, Threat Group X kopplades till en nätfiskekampanj förra månaden med skadlig kod Y" , tillsammans med en sammanfattning av den skadliga programvarans beteende. Detta minskar dramatiskt tiden det tar att samla in insikter som annars skulle kräva att man frågar flera verktyg eller läser långa rapporter.

Generativ AI kan också korrelera och sammanfatta hottrender . Den kan gå igenom tusentals säkerhetsblogginlägg, nyheter om dataintrång och dark web-chatt och sedan generera en sammanfattning av "de största cyberhoten den här veckan" för en CISO:s briefing. Traditionellt krävde denna nivå av analys och rapportering betydande mänsklig ansträngning; nu kan en vältrimmad modell utarbeta den på några sekunder, där människor bara förfinar resultatet. Företag som ZeroFox har utvecklat FoxGPT , ett generativt AI-verktyg som är specifikt utformat för att "accelerera analysen och sammanfattningen av information över stora datamängder", inklusive skadligt innehåll och nätfiskedata ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet? 10 exempel från verkligheten ). Genom att automatisera det tunga arbetet med att läsa och korsreferera data gör AI det möjligt för hotinformationsteam att fokusera på beslutsfattande och respons.

Ett annat användningsfall är konversationsbaserad hotjakt . Tänk dig att en säkerhetsanalytiker interagerar med en AI-assistent: "Visa mig några tecken på dataexfiltrering under de senaste 48 timmarna" eller "Vilka är de viktigaste nya sårbarheterna som angripare utnyttjar den här veckan?" AI:n kan tolka frågan, söka i interna loggar eller externa underrättelsekällor och svara med ett tydligt svar eller till och med en lista över relevanta incidenter. Detta är inte långsökt – moderna säkerhetsinformations- och händelsehanteringssystem (SIEM) börjar införliva frågor med naturligt språk. IBMs säkerhetssvit QRadar lägger till exempel till generativa AI-funktioner under 2024 för att låta analytiker "ställa […] specifika frågor om den sammanfattade attackvägen" för en incident och få detaljerade svar. Den kan också "tolka och sammanfatta mycket relevant hotinformation" automatiskt ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet? 10 exempel från verkligheten ). I huvudsak förvandlar generativ AI berg av teknisk data till chattstora insikter på begäran.

Detta har stora konsekvenser inom olika branscher. En vårdgivare kan använda AI för att hålla sig uppdaterad om de senaste ransomware-grupperna som riktar sig mot sjukhus, utan att behöva dedikera en analytiker till forskning på heltid. Ett detaljhandelsföretags SOC kan snabbt sammanfatta nya POS-skadliga taktiker vid informering till butikers IT-personal. Och inom offentlig sektor, där hotdata från olika myndigheter måste syntetiseras, kan AI producera enhetliga rapporter som lyfter fram de viktigaste varningarna. Genom att automatisera insamling och tolkning av hotinformation hjälper generativ AI organisationer att reagera snabbare på nya hot och minskar risken för att missa kritiska varningar som är dolda i bruset.

Optimering av säkerhetsoperationscenter (SOC)

Säkerhetsoperationscentraler är ökända för trötthet i larm och en förkrossande datamängd. En typisk SOC-analytiker kan vada igenom tusentals larm och händelser varje dag och undersöka potentiella incidenter. Generativ AI fungerar som en kraftmultiplikator i SOC:er genom att automatisera rutinarbete, tillhandahålla intelligenta sammanfattningar och till och med orkestrera vissa svar. Målet är att optimera SOC-arbetsflöden så att mänskliga analytiker kan fokusera på de mest kritiska problemen medan AI-copiloten hanterar resten.

En viktig tillämpning är att använda generativ AI som en "analytikers copilot" . Microsofts Security Copilot, som nämndes tidigare, exemplifierar detta: den "är utformad för att hjälpa en säkerhetsanalytikers arbete snarare än att ersätta det", och hjälper till med incidenterutredningar och rapportering ( Microsoft Security Copilot är en ny GPT-4 AI-assistent för cybersäkerhet | The Verge ). I praktiken innebär detta att en analytiker kan mata in rådata – brandväggsloggar, en händelsetidslinje eller en incidentbeskrivning – och be AI:n att analysera eller sammanfatta den. Copiloten kan mata ut en berättelse som: "Det verkar som att klockan 02:35 lyckades en misstänkt inloggning från IP X på server Y, följt av ovanliga dataöverföringar, vilket indikerar ett potentiellt intrång på den servern." Denna typ av omedelbar kontextualisering är ovärderlig när tiden är knapp.

AI-copiloter hjälper också till att minska bördan av nivå 1-triage. Enligt branschdata kan ett säkerhetsteam lägga 15 timmar i veckan på att bara sortera igenom cirka 22 000 varningar och falska positiva resultat ( 6 användningsfall för generativ AI inom cybersäkerhet [+ exempel] ). Med generativ AI kan många av dessa varningar triageras automatiskt – AI:n kan avfärda de som är uppenbart godartade (med motivering) och markera de som verkligen behöver uppmärksamhet, ibland till och med föreslå prioritet. Faktum är att generativ AI:s styrka i att förstå sammanhang innebär att den kan korskorrelera varningar som kan verka ofarliga i sig men tillsammans indikerar en attack i flera steg. Detta minskar risken att missa en attack på grund av "varningströtthet".

SOC-analytiker använder också naturligt språk med AI för att påskynda jakt och utredningar. SentinelOnes Purple AI- plattform kombinerar till exempel ett LLM-baserat gränssnitt med säkerhetsdata i realtid, vilket gör det möjligt för analytiker att "ställa komplexa hotjaktfrågor på enkel engelska och få snabba, korrekta svar" ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet? 10 exempel från verkligheten ). En analytiker kan skriva "Har några slutpunkter kommunicerat med domänen badguy123[.]com under den senaste månaden?" , och Purple AI kommer att söka igenom loggar för att svara. Detta sparar analytikern från att skriva databasfrågor eller skript – AI:n gör det under huven. Det innebär också att juniora analytiker kan hantera uppgifter som tidigare krävde en erfaren ingenjör med kunskap om frågespråk, vilket effektivt höjer kompetensen hos teamet genom AI-hjälp . Analytiker rapporterar faktiskt att generativ AI-vägledning "ökar deras färdigheter och skicklighet" , eftersom juniorpersonal nu kan få kodningsstöd eller analystips på begäran från AI:n, vilket minskar beroendet av att alltid be seniora teammedlemmar om hjälp ( 6 användningsfall för generativ AI inom cybersäkerhet [+ exempel] ).

En annan SOC-optimering är automatiserad incidentsammanfattning och dokumentation . Efter att en incident har hanterats måste någon skriva rapporten – en uppgift som många tycker är tråkig. Generativ AI kan ta forensiska data (systemloggar, analys av skadlig kod, tidslinje för åtgärder) och generera ett första utkast till incidentrapport. IBM bygger in denna funktion i QRadar så att en incidentsammanfattning "ett enda klick" Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet? 10 exempel från verkligheten ). Detta sparar inte bara tid utan säkerställer också att ingenting förbises i rapporten, eftersom AI:n kan inkludera alla relevanta detaljer konsekvent. På samma sätt kan AI, för efterlevnad och revision, fylla i formulär eller bevistabeller baserat på incidentdata.

Verkliga resultat är övertygande. Tidiga användare av Swimlanes AI-drivna SOAR (säkerhetsorkestrering, automatisering och respons) rapporterar enorma produktivitetsvinster – Global Data Systems, till exempel, såg sitt SecOps-team hantera en mycket större ärendebelastning; en chef sa att "det jag gör idag med 7 analytiker skulle förmodligen kräva 20 anställda utan" den AI-drivna automatiseringen ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet ). Med andra ord kan AI i SOC mångfaldiga kapaciteten . Inom olika branscher, oavsett om det är ett teknikföretag som hanterar molnsäkerhetsvarningar eller en tillverkningsanläggning som övervakar OT-system, kan SOC-team få snabbare upptäckt och respons, färre missade incidenter och effektivare verksamhet genom att anamma generativa AI-assistenter. Det handlar om att arbeta smartare – att låta maskiner hantera de repetitiva och datatunga uppgifterna så att människor kan tillämpa sin intuition och expertis där det betyder mest.

Sårbarhetshantering och hotsimulering

Att identifiera och hantera sårbarheter – svagheter i programvara eller system som angripare kan utnyttja – är en central funktion inom cybersäkerhet. Generativ AI förbättrar sårbarhetshanteringen genom att påskynda upptäckten, hjälpa till med prioritering av patchar och till och med simulera attacker mot dessa sårbarheter för att förbättra beredskapen. I huvudsak hjälper AI organisationer att hitta och åtgärda luckor i sitt pansar snabbare och proaktivt testa försvar innan riktiga angripare gör det.

En viktig tillämpning är att använda generativ AI för automatiserad kodgranskning och upptäckt av sårbarheter . Stora kodbaser (särskilt äldre system) innehåller ofta säkerhetsbrister som går obemärkt förbi. Generativa AI-modeller kan tränas på säkra kodningsrutiner och vanliga buggmönster, och sedan släppas lös på källkod eller kompilerade binärfiler för att hitta potentiella sårbarheter. Till exempel utvecklade NVIDIA-forskare en generativ AI-pipeline som kunde analysera äldre programvarubehållare och identifiera sårbarheter "med hög noggrannhet - upp till 4 gånger snabbare än mänskliga experter." ( 6 användningsfall för generativ AI inom cybersäkerhet [+ exempel] ). AI:n lärde sig i huvudsak hur osäker kod ser ut och kunde skanna igenom årtionden gammal programvara för att flagga riskabla funktioner och bibliotek, vilket avsevärt påskyndade den normalt långsamma processen med manuell kodgranskning. Den här typen av verktyg kan vara banbrytande för branscher som finans eller myndigheter som förlitar sig på stora, äldre kodbaser - AI:n hjälper till att modernisera säkerheten genom att gräva fram problem som personalen kan ta månader eller år att hitta (om någonsin).

Generativ AI hjälper också till i arbetsflöden för sårbarhetshantering genom att bearbeta resultat från sårbarhetsskanningar och prioritera dem. Verktyg som Tenables ExposureAI använder generativ AI för att låta analytiker fråga sårbarhetsdata i enkelt språk och få omedelbara svar ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet? 10 exempel från verkligheten ). ExposureAI kan "sammanfatta den fullständiga attackvägen i en berättelse" för en given kritisk sårbarhet och förklara hur en angripare kan koppla ihop den med andra svagheter för att kompromettera ett system. Den rekommenderar till och med åtgärder för att åtgärda och svarar på följdfrågor om risken. Det innebär att när en ny kritisk CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) tillkännages kan en analytiker fråga AI:n: "Påverkas någon av våra servrar av denna CVE och vad är det värsta tänkbara scenariot om vi inte uppdaterar?" och få en tydlig bedömning hämtad från organisationens egna skanningsdata. Genom att kontextualisera sårbarheter (t.ex. är den här exponerad för internet och på en värdefull server, så den har högsta prioritet) hjälper generativ AI team att uppdatera smart med begränsade resurser.

Förutom att hitta och hantera kända sårbarheter bidrar generativ AI till penetrationstester och attacksimulering – i huvudsak att upptäcka okända sårbarheter eller testa säkerhetskontroller. Generativa adversarial networks (GAN), en typ av generativ AI, har använts för att skapa syntetisk data som imiterar verklig nätverkstrafik eller användarbeteende, vilket kan inkludera dolda attackmönster. En studie från 2023 föreslog att GAN skulle användas för att generera realistisk nolldagarsattacktrafik för att träna intrångsdetekteringssystem ( 6 användningsfall för generativ AI inom cybersäkerhet [+ exempel] ). Genom att mata IDS med AI-skapade attackscenarier (som inte riskerar att använda faktisk skadlig kod i produktionsnätverk) kan organisationer träna sina försvar för att känna igen nya hot utan att vänta på att bli träffade av dem i verkligheten. På liknande sätt kan AI simulera en angripare som undersöker ett system – till exempel automatiskt prova olika exploiteringstekniker i en säker miljö för att se om någon lyckas. Den amerikanska försvarsmyndigheten DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) ser lovande resultat här: deras AI Cyber ​​Challenge 2023 använder uttryckligen generativ AI (som stora språkmodeller) för att "automatiskt hitta och åtgärda sårbarheter i programvara med öppen källkod" som en del av en tävling ( DARPA siktar på att utveckla AI, autonomiapplikationer som krigare kan lita på > Amerikanska försvarsdepartementet > Nyheter från försvarsdepartementet ). Detta initiativ understryker att AI inte bara hjälper till att lappa kända luckor; den avslöjar aktivt nya och föreslår korrigeringar, en uppgift som traditionellt sett varit begränsad till skickliga (och dyra) säkerhetsforskare.

Generativ AI kan till och med skapa intelligenta honeypots och digitala tvillingar för försvar. Startups utvecklar AI-drivna lockbetessystem som övertygande emulerar riktiga servrar eller enheter. Som en VD förklarade kan generativ AI "klona digitala system för att härma riktiga och locka hackare" ( 6 användningsfall för generativ AI inom cybersäkerhet [+ exempel] ). Dessa AI-genererade honeypots beter sig som den verkliga miljön (t.ex. en falsk IoT-enhet som skickar vanlig telemetri) men existerar enbart för att locka angripare. När en angripare riktar in sig på lockbeteet har AI:n i huvudsak lurat dem att avslöja sina metoder, vilka försvarare sedan kan studera och använda för att förstärka de verkliga systemen. Detta koncept, som drivs av generativ modellering, ger ett framåtblickande sätt att vända steken mot angripare med hjälp av bedrägeri förstärkt av AI.

Snabbare och smartare sårbarhetshantering innebär färre intrång inom olika branscher. Inom hälso- och sjukvårdens IT kan AI till exempel snabbt upptäcka ett sårbart, föråldrat bibliotek i en medicinteknisk produkt och begära en firmware-korrigering innan någon angripare utnyttjar det. Inom banksektorn kan AI simulera en insiderattack mot en ny applikation för att säkerställa att kunddata förblir säkra under alla scenarier. Generativ AI fungerar således som både ett mikroskop och en stresstestare för organisationers säkerhetsställning: den belyser dolda brister och sätter system på press på fantasifulla sätt för att säkerställa motståndskraft.

Säker kodgenerering och programvaruutveckling

Generativ AI:s talanger är inte begränsade till att upptäcka attacker – de sträcker sig också till att skapa säkrare system från början . Inom mjukvaruutveckling kan AI-kodgeneratorer (som GitHub Copilot, OpenAI Codex, etc.) hjälpa utvecklare att skriva kod snabbare genom att föreslå kodavsnitt eller till och med hela funktioner. Cybersäkerhetsvinkeln handlar om att säkerställa att dessa AI-föreslagna kodbitar är säkra och att använda AI för att förbättra kodningspraxis.

Å ena sidan kan generativ AI fungera som en kodningsassistent som bäddar in bästa praxis för säkerhet . Utvecklare kan uppmana ett AI-verktyg att "Generera en lösenordsåterställningsfunktion i Python" och helst få tillbaka kod som inte bara är funktionell utan också följer säkra riktlinjer (t.ex. korrekt inmatningsvalidering, loggning, felhantering utan att läcka information, etc.). En sådan assistent, utbildad i omfattande exempel på säkra koder, kan bidra till att minska mänskliga fel som leder till sårbarheter. Om en utvecklare till exempel glömmer att sanera användarinmatning (vilket öppnar dörren för SQL-injektion eller liknande problem), kan en AI antingen inkludera det som standard eller varna dem. Vissa AI-kodningsverktyg finjusteras nu med säkerhetsfokuserad data för att tjäna just detta syfte – i huvudsak att AI para ihop programmering med ett säkerhetssamvete .

Det finns dock en baksida: generativ AI kan lika gärna introducera sårbarheter om den inte styrs ordentligt. Som Sophos säkerhetsexpert Ben Verschaeren noterade är det "bra för kort, verifierbar kod, men riskabelt när okontrollerad kod integreras" i produktionssystem att använda generativ AI för kodning. Risken är att en AI kan producera logiskt korrekt kod som är osäker på sätt som en icke-expert kanske inte märker. Dessutom kan illvilliga aktörer avsiktligt påverka offentliga AI-modeller genom att fylla dem med sårbara kodmönster (en form av dataförgiftning) så att AI:n föreslår osäker kod. De flesta utvecklare är inte säkerhetsexperter , så om en AI föreslår en bekväm lösning kan de använda den blint, utan att inse att den har en brist ( 6 användningsfall för generativ AI inom cybersäkerhet [+ exempel] ). Denna oro är verklig – det finns faktiskt en OWASP topp 10-lista nu för LLM:er (stora språkmodeller) som beskriver vanliga risker som denna vid användning av AI för kodning.

För att motverka dessa problem föreslår experter att man ”bekämpar generativ AI med generativ AI” inom kodningsområdet. I praktiken innebär det att man använder AI för att granska och testa kod som annan AI (eller människor) har skrivit. En AI kan skanna igenom nya kodcommits mycket snabbare än en mänsklig kodgranskare och flagga potentiella sårbarheter eller logikproblem. Vi ser redan verktyg som utvecklas och integreras i programvaruutvecklingens livscykel: kod skrivs (kanske med AI-hjälp), sedan granskar en generativ modell som är tränad på principer för säker kod den och genererar en rapport om eventuella problem (t.ex. användning av föråldrade funktioner, saknade autentiseringskontroller etc.). NVIDIAs forskning, som nämndes tidigare, som uppnådde 4 gånger snabbare sårbarhetsdetektering i kod är ett exempel på hur man utnyttjar AI för säker kodanalys ( 6 användningsfall för generativ AI inom cybersäkerhet [+ exempel] ).

Dessutom kan generativ AI hjälpa till att skapa säkra konfigurationer och skript . Om ett företag till exempel behöver driftsätta en säker molninfrastruktur kan en ingenjör be en AI att generera konfigurationsskripten (Infrastructure as Code) med inbyggda säkerhetskontroller (som korrekt nätverkssegmentering, IAM-roller med lägsta privilegium). AI:n, som har tränats på tusentals sådana konfigurationer, kan skapa en baslinje som ingenjören sedan finjusterar. Detta accelererar den säkra installationen av system och minskar felkonfigurationsfel – en vanlig källa till molnsäkerhetsincidenter.

Vissa organisationer använder också generativ AI för att upprätthålla en kunskapsbas med säkra kodningsmönster. Om en utvecklare är osäker på hur man implementerar en viss funktion på ett säkert sätt kan de fråga en intern AI som har lärt sig av företagets tidigare projekt och säkerhetsriktlinjer. AI:n kan returnera en rekommenderad metod eller till och med ett kodavsnitt som överensstämmer med både funktionella krav och företagets säkerhetsstandarder. Denna metod har använts av verktyg som Secureframes Questionnaire Automation , som hämtar svar från ett företags policyer och tidigare lösningar för att säkerställa konsekventa och korrekta svar (i huvudsak genererar säker dokumentation) ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet? 10 exempel från verkligheten ). Konceptet kan översättas till kodning: en AI som "kommer ihåg" hur du implementerade något säkert tidigare och vägleder dig att göra det på det sättet igen.

Sammanfattningsvis påverkar generativ AI mjukvaruutveckling genom att göra säker kodningshjälp mer tillgänglig . Branscher som utvecklar mycket anpassad programvara – teknik, finans, försvar etc. – har nytta av att ha AI-copiloter som inte bara snabbar upp kodningen utan också fungerar som en ständigt vaksam säkerhetsgranskare. När dessa AI-verktyg styrs på rätt sätt kan de minska införandet av nya sårbarheter och hjälpa utvecklingsteam att följa bästa praxis, även om teamet inte har en säkerhetsexpert involverad i varje steg. Resultatet är programvara som är mer robust mot attacker från dag ett.

Stöd för incidenthantering

När en cybersäkerhetsincident inträffar – vare sig det är ett utbrott av skadlig kod, dataintrång eller systemavbrott till följd av en attack – är tid avgörande. Generativ AI används i allt högre grad för att stödja incidentresponsteam (IR) i att begränsa och åtgärda incidenter snabbare och med mer information till hands. Tanken är att AI kan axla en del av utrednings- och dokumentationsbördan under en incident, och till och med föreslå eller automatisera vissa responsåtgärder.

En viktig roll för AI inom IR är incidentanalys och sammanfattning i realtid . Mitt i en incident kan räddningspersonal behöva svar på frågor som "Hur tog sig angriparen in?" , "Vilka system är drabbade?" och "Vilka data kan vara komprometterade?" . Generativ AI kan analysera loggar, varningar och forensisk data från drabbade system och snabbt ge insikter. Till exempel tillåter Microsoft Security Copilot en incidentansvarig att mata in olika bevis (filer, URL:er, händelseloggar) och be om en tidslinje eller sammanfattning ( Microsoft Security Copilot är en ny GPT-4 AI-assistent för cybersäkerhet | The Verge ). AI:n kan svara med: "Intrånget började sannolikt med ett nätfiskemejl till användaren JohnDoe kl. 10:53 GMT som innehöll skadlig kod X. När den hade körts skapade skadlig kod en bakdörr som användes två dagar senare för att förflytta sig i sidled till finansservern, där den samlade in data." Att ha denna sammanhängande bild på minuter snarare än timmar gör det möjligt för teamet att fatta välgrundade beslut (som vilka system som ska isoleras) mycket snabbare.

Generativ AI kan också föreslå inneslutnings- och åtgärdsåtgärder . Om till exempel en slutpunkt infekteras av ransomware kan ett AI-verktyg generera ett skript eller en uppsättning instruktioner för att isolera den maskinen, inaktivera vissa konton och blockera kända skadliga IP-adresser i brandväggen – i huvudsak en playbook-körning. Palo Alto Networks noterar att generativ AI kan "generera lämpliga åtgärder eller skript baserat på incidentens natur" , vilket automatiserar de inledande stegen i responsen ( Vad är generativ AI inom cybersäkerhet? - Palo Alto Networks ). I ett scenario där säkerhetsteamet är överbelastat (säg en utbredd attack över hundratals enheter) kan AI:n till och med direkt utföra några av dessa åtgärder under förhandsgodkända förhållanden och agera som en junior responder som arbetar outtröttligt. Till exempel kan en AI-agent automatiskt återställa inloggningsuppgifter som den anser har komprometterats eller sätta värddatorer i karantän som uppvisar skadlig aktivitet som matchar incidentens profil.

Under incidentrespons är kommunikation avgörande – både inom teamet och med intressenter. Generativ AI kan hjälpa till genom att utarbeta incidentuppdateringsrapporter eller sammanfattningar under tiden . Istället för att en ingenjör avbryter sin felsökning för att skriva en e-postuppdatering, kan de fråga AI:n: "Sammanfatta vad som har hänt i den här incidenten hittills för att informera cheferna." AI:n, efter att ha inhämtat incidentdata, kan producera en kortfattad sammanfattning: "Från och med klockan 15.00 har angripare åtkomst till 2 användarkonton och 5 servrar. Berörda data inkluderar klientposter i databas X. Inneslutningsåtgärder: VPN-åtkomst för komprometterade konton har återkallats och servrar isolerats. Nästa steg: skanna efter eventuella persistensmekanismer." Svararen kan sedan snabbt verifiera eller justera detta och skicka ut det, vilket säkerställer att intressenter hålls uppdaterade med korrekt och aktuell information.

När dammet har lagt sig finns det vanligtvis en detaljerad incidentrapport att förbereda och lärdomar att sammanställa. Detta är ett annat område där AI-stöd glänser. Det kan granska all incidentdata och generera en rapport efter incidenten som täcker grundorsak, kronologi, påverkan och rekommendationer. IBM integrerar till exempel generativ AI för att skapa "enkla sammanfattningar av säkerhetsfall och incidenter som kan delas med intressenter" med en knapptryckning ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet? 10 exempel från verkligheten ). Genom att effektivisera rapportering efter åtgärder kan organisationer snabbare implementera förbättringar och även ha bättre dokumentation för efterlevnadsändamål.

En innovativ framåtblickande användning är AI-drivna incidentsimuleringar . I likhet med hur man kan genomföra en brandövning använder vissa företag generativ AI för att gå igenom "tänk om"-incidentscenarier. AI:n kan simulera hur ett ransomware kan spridas givet nätverkslayouten, eller hur en insider kan extrahera data, och sedan bedöma effektiviteten hos nuvarande responsplaner. Detta hjälper team att förbereda och förfina handböcker innan en verklig incident inträffar. Det är som att ha en ständigt förbättrad incidenthanteringsrådgivare som ständigt testar din beredskap.

I högriskbranscher som finans eller hälso- och sjukvård, där driftstopp eller dataförlust från incidenter är särskilt kostsamma, är dessa AI-drivna IR-funktioner mycket attraktiva. Ett sjukhus som drabbas av en cyberincident har inte råd med långvariga systemavbrott – en AI som snabbt hjälper till att innesluta kan bokstavligen vara livräddande. På liknande sätt kan en finansiell institution använda AI för att hantera den initiala prioriteringen av ett misstänkt bedrägeriintrång klockan 3 på morgonen, så att när de jourhavande är online är mycket förarbete (logga ut från berörda konton, blockera transaktioner etc.) redan gjort. Genom att utöka incidentresponsteam med generativ AI kan organisationer avsevärt minska svarstiderna och förbättra noggrannheten i sin hantering, vilket i slutändan minskar skadorna från cyberincidenter.

Beteendeanalys och avvikelsedetektering

Många cyberattacker kan upptäckas genom att man märker när något avviker från "normalt" beteende – oavsett om det är ett användarkonto som laddar ner en ovanlig mängd data eller en nätverksenhet som plötsligt kommunicerar med en okänd värd. Generativ AI erbjuder avancerade tekniker för beteendeanalys och avvikelsedetektering , lär sig användares och systems normala mönster och flaggar sedan när något ser fel ut.

Traditionell avvikelsedetektering använder ofta statistiska tröskelvärden eller enkel maskininlärning på specifika mätvärden (CPU-användningstoppar, inloggning vid udda tider, etc.). Generativ AI kan ta detta vidare genom att skapa mer nyanserade beteendeprofiler. Till exempel kan en AI-modell ta in inloggningar, filåtkomstmönster och e-postvanor hos en anställd över tid och bilda en flerdimensionell förståelse av användarens "normala". Om det kontot senare gör något drastiskt utanför sin norm (som att logga in från ett nytt land och få åtkomst till en mängd HR-filer vid midnatt), skulle AI:n upptäcka en avvikelse inte bara på ett mätvärde utan som ett helt beteendemönster som inte passar användarens profil. Tekniskt sett kan generativa modeller (som autokodare eller sekvensmodeller) modellera hur "normalt" ser ut och sedan generera ett förväntat beteendeintervall. När verkligheten faller utanför det intervallet flaggas det som en avvikelse ( Vad är generativ AI inom cybersäkerhet? - Palo Alto Networks ).

En praktisk implementering är övervakning av nätverkstrafik . Enligt en undersökning från 2024 angav 54 % av amerikanska organisationer övervakning av nätverkstrafik som ett av de främsta användningsområdena för AI inom cybersäkerhet ( Nordamerika: top AI use cases in cybersecurity worldwide 2024 ). Generativ AI kan lära sig de normala kommunikationsmönstren i ett företags nätverk – vilka servrar som vanligtvis kommunicerar med varandra, vilka datamängder som rör sig under kontorstid kontra över natten, etc. Om en angripare börjar extrahera data från en server, även långsamt för att undvika upptäckt, kan ett AI-baserat system märka att "Server A aldrig skickar 500 MB data klockan 02:00 till en extern IP-adress" och utlösa en varning. Eftersom AI:n inte bara använder statiska regler utan en föränderlig modell av nätverksbeteende, kan den upptäcka subtila avvikelser som statiska regler (som "avisering om data > X MB") kan missa eller felaktigt flagga. Denna adaptiva natur är det som gör AI-driven avvikelsedetektering kraftfull i miljöer som banknätverk, molninfrastruktur eller IoT-enhetsflottor, där det är extremt komplext att definiera fasta regler för normala kontra onormala.

Generativ AI hjälper också till med användarbeteendeanalys (UBA) , vilket är nyckeln till att upptäcka insiderhot eller komprometterade konton. Genom att generera en baslinje för varje användare eller enhet kan AI upptäcka saker som missbruk av inloggningsuppgifter. Om till exempel Bob från redovisningen plötsligt börjar fråga kunddatabasen (något han aldrig gjort tidigare), kommer AI-modellen för Bobs beteende att markera detta som ovanligt. Det kanske inte är skadlig kod – det kan vara ett fall av att Bobs inloggningsuppgifter har stulits och använts av en angripare, eller att Bob undersöker där han inte borde. Hur som helst får säkerhetsteamet en förvarning att undersöka. Sådana AI-drivna UBA-system finns i olika säkerhetsprodukter, och generativa modelleringstekniker höjer deras noggrannhet och minskar falsklarm genom att beakta sammanhang (kanske Bob är på ett speciellt projekt, etc., vilket AI:n ibland kan härleda från annan data).

Inom identitets- och åtkomsthantering behovet av deepfake-detektering ett växande behov – generativ AI kan skapa syntetiska röster och videor som lurar biometrisk säkerhet. Intressant nog kan generativ AI också hjälpa till att upptäcka dessa deepfakes genom att analysera subtila artefakter i ljud eller video som är svåra för människor att upptäcka. Vi såg ett exempel med Accenture, som använde generativ AI för att simulera otaliga ansiktsuttryck och tillstånd för att träna sina biometriska system för att skilja riktiga användare från AI-genererade deepfakes. Under fem år hjälpte denna metod Accenture att eliminera lösenord för 90 % av sina system (övergång till biometri och andra faktorer) och minska attacker med 60 % ( 6 användningsfall för generativ AI inom cybersäkerhet [+ exempel] ). I huvudsak använde de generativ AI för att stärka biometrisk autentisering, vilket gjorde den motståndskraftig mot generativa attacker (en bra illustration av AI som bekämpar AI). Denna typ av beteendemodellering – i det här fallet att känna igen skillnaden mellan ett levande mänskligt ansikte och ett AI-syntetiserat – är avgörande eftersom vi förlitar oss mer på AI inom autentisering.

Avvikelsedetektering driven av generativ AI är tillämplig inom olika branscher: inom sjukvården, övervakning av medicintekniska produkters beteende för tecken på hackning; inom finans, observation av handelssystem för oregelbundna mönster som kan tyda på bedrägerier eller algoritmisk manipulation; inom energi/verktyg, observation av styrsystemsignaler för tecken på intrång. Kombinationen av bredd (att titta på alla aspekter av beteendet) och djup (förståelse av komplexa mönster) som generativ AI tillhandahåller gör den till ett kraftfullt verktyg för att upptäcka nålen i en höstack-indikatorer på en cyberincident. I takt med att hoten blir mer smygande och gömmer sig bland normala operationer, blir denna förmåga att exakt karakterisera "normalt" och skrika när något avviker avgörande. Generativ AI fungerar således som en outtröttlig vaktpost, som alltid lär sig och uppdaterar sin definition av normalitet för att hålla jämna steg med förändringar i miljön, och varnar säkerhetsteam för avvikelser som förtjänar närmare granskning.

Möjligheter och fördelar med generativ AI inom cybersäkerhet

Tillämpningen av generativ AI inom cybersäkerhet ger en mängd möjligheter och fördelar för organisationer som är villiga att anamma dessa verktyg. Nedan sammanfattar vi de viktigaste fördelarna som gör generativ AI till ett övertygande tillägg till cybersäkerhetsprogram:

• Snabbare hotdetektering och -respons: Generativa AI-system kan analysera stora mängder data i realtid och identifiera hot mycket snabbare än manuell mänsklig analys. Denna hastighetsfördel innebär tidigare upptäckt av attacker och snabbare incidenthantering. I praktiken kan AI-driven säkerhetsövervakning upptäcka hot som det skulle ta människor mycket längre tid att korrelera. Genom att reagera på incidenter snabbt (eller till och med autonomt utföra initiala svar) kan organisationer dramatiskt minska angriparnas uppehållstid i sina nätverk och minimera skador.

• Förbättrad noggrannhet och hottäckning: Eftersom generativa modeller kontinuerligt lär sig av ny data kan de anpassa sig till föränderliga hot och upptäcka mer subtila tecken på skadlig aktivitet. Detta leder till förbättrad detekteringsnoggrannhet (färre falska negativa och falska positiva resultat) jämfört med statiska regler. Till exempel kan en AI som har lärt sig kännetecknen för ett nätfiskemejl eller skadlig programvaras beteende identifiera varianter som aldrig setts tidigare. Resultatet är en bredare täckning av hottyper – inklusive nya attacker – vilket stärker den övergripande säkerhetsställningen. Säkerhetsteam får också detaljerade insikter från AI-analys (t.ex. förklaringar av skadlig programvaras beteende), vilket möjliggör mer exakta och riktade försvar ( Vad är generativ AI inom cybersäkerhet? - Palo Alto Networks ).

• Automatisering av repetitiva uppgifter: Generativ AI utmärker sig på att automatisera rutinmässiga, arbetsintensiva säkerhetsuppgifter – från att gå igenom loggar och sammanställa rapporter till att skriva incidenthanteringsskript. Denna automatisering minskar bördan för mänskliga analytiker och frigör dem att fokusera på övergripande strategier och komplexa beslutsfattande ( Vad är generativ AI inom cybersäkerhet? - Palo Alto Networks ). Vardagliga men viktiga sysslor som sårbarhetsskanning, konfigurationsgranskning, analys av användaraktivitet och rapportering av efterlevnad kan hanteras (eller åtminstone först utarbetas) av AI. Genom att hantera dessa uppgifter i maskinhastighet förbättrar AI inte bara effektiviteten utan minskar också mänskliga fel (en betydande faktor vid dataintrång).

• Proaktivt försvar och simulering: Generativ AI gör det möjligt för organisationer att gå från reaktiv till proaktiv säkerhet. Genom tekniker som attacksimulering, generering av syntetisk data och scenariobaserad utbildning kan försvarare förutse och förbereda sig för hot innan de materialiseras i verkligheten. Säkerhetsteam kan simulera cyberattacker (nätfiskekampanjer, utbrott av skadlig kod, DDoS etc.) i säkra miljöer för att testa sina svar och stärka eventuella svagheter. Denna kontinuerliga utbildning, som ofta är omöjlig att genomföra grundligt med bara mänsklig ansträngning, håller försvaret skarpt och uppdaterat. Det är som en cyber-"brandövning" – AI kan utsätta ditt försvar för många hypotetiska hot så att du kan öva och förbättra dig.

• Ökad mänsklig expertis (AI som en kraftmultiplikator): Generativ AI fungerar som en outtröttlig junioranalytiker, rådgivare och assistent i ett. Den kan ge mindre erfarna teammedlemmar vägledning och rekommendationer som vanligtvis förväntas av erfarna experter, vilket effektivt demokratiserar expertisen i hela teamet ( 6 användningsfall för generativ AI inom cybersäkerhet [+ exempel] ). Detta är särskilt värdefullt med tanke på kompetensbristen inom cybersäkerhet – AI hjälper mindre team att göra mer med mindre. Erfarna analytiker, å andra sidan, drar nytta av att AI hanterar tufft arbete och lyfter fram icke-uppenbara insikter, som de sedan kan validera och agera utifrån. Det övergripande resultatet är ett säkerhetsteam som är mycket mer produktivt och kapabelt, med AI som förstärker varje mänsklig medlems inverkan ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet ).

• Förbättrat beslutsstöd och rapportering: Genom att översätta tekniska data till naturliga språkinsikter förbättrar generativ AI kommunikation och beslutsfattande. Säkerhetschefer får tydligare insyn i problem via AI-genererade sammanfattningar och kan fatta välgrundade strategiska beslut utan att behöva analysera rådata. Likaså förbättras tvärfunktionell kommunikation (till chefer, complianceansvariga etc.) när AI utarbetar lättförståeliga rapporter om säkerhetsstatus och incidenter ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet? 10 exempel från verkligheten ). Detta bygger inte bara förtroende och samordning av säkerhetsfrågor på ledningsnivå utan hjälper också till att motivera investeringar och förändringar genom att tydligt formulera risker och luckor som AI upptäckt.

I kombination innebär dessa fördelar att organisationer som använder generativ AI inom cybersäkerhet kan uppnå en starkare säkerhetsställning med potentiellt lägre driftskostnader. De kan reagera på hot som tidigare var överväldigande, täcka luckor som inte övervakades och kontinuerligt förbättra sig genom AI-drivna återkopplingsslingor. I slutändan erbjuder generativ AI en chans att ligga steget före motståndare genom att matcha hastigheten , skalan och sofistikeringen hos moderna attacker med lika sofistikerade försvar. Som en undersökning visade förväntar sig över hälften av företags- och cyberledare snabbare hotdetektering och ökad noggrannhet genom användning av generativ AI ( [PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | World Economic Forum ) ( Generativ AI inom cybersäkerhet: En omfattande granskning av LLM ... ) – ett bevis på optimismen kring fördelarna med dessa tekniker.

Risker och utmaningar med att använda generativ AI inom cybersäkerhet

Även om möjligheterna är betydande är det avgörande att närma sig generativ AI inom cybersäkerhet med ögonen öppna för de risker och utmaningar som är inblandade. Att blint lita på AI eller missbruka den kan introducera nya sårbarheter. Nedan beskriver vi de största problemen och fallgroparna, tillsammans med kontext för varje:

• Angripande attacker av cyberbrottslingar: Samma generativa förmågor som hjälper försvarare kan ge angripare möjlighet att stärka dem. Hotaktörer använder redan generativ AI för att skapa mer övertygande nätfiskemejl, skapa falska personas och djupförfalskade videor för social ingenjörskonst, utveckla polymorf skadlig kod som ständigt förändras för att undvika upptäckt och till och med automatisera aspekter av hackning ( Vad är generativ AI inom cybersäkerhet? - Palo Alto Networks ). Nästan hälften (46 %) av cybersäkerhetsledarna är oroliga för att generativ AI kommer att leda till mer avancerade angripande attacker ( Generativ AI-säkerhet: Trender, hot och begränsningsstrategier ). Denna "AI-kapprustning" innebär att när försvarare anammar AI kommer angriparna inte att ligga långt efter (de kan faktiskt ligga före på vissa områden med hjälp av oreglerade AI-verktyg). Organisationer måste vara förberedda på AI-förbättrade hot som är mer frekventa, sofistikerade och svåra att spåra.

• AI-hallucinationer och felaktigheter: Generativa AI-modeller kan producera utdata som är troliga men felaktiga eller vilseledande – ett fenomen som kallas hallucinationer. I ett säkerhetssammanhang kan en AI analysera en incident och felaktigt dra slutsatsen att en viss sårbarhet var orsaken, eller så kan den generera ett bristfälligt åtgärdsskript som inte lyckas innehålla en attack. Dessa misstag kan vara farliga om de tas för ordets fulla bruk. Som NTT Data varnar för, "kan den generativa AI:n rimligen mata ut osant innehåll, och detta fenomen kallas hallucinationer... det är för närvarande svårt att eliminera dem helt" ( Säkerhetsrisker med generativ AI och motåtgärder, och dess inverkan på cybersäkerhet | NTT DATA Group ). Överförlitlighet på AI utan verifiering kan leda till felriktade insatser eller en falsk känsla av säkerhet. Till exempel kan en AI falskt flagga ett kritiskt system som säkert när det inte är det, eller omvänt utlösa panik genom att "upptäcka" ett intrång som aldrig inträffade. Noggrann validering av AI-utdata och att ha människor informerade om kritiska beslut är avgörande för att minska denna risk.

• Falska positiva och negativa resultat: Relaterat till hallucinationer, om en AI-modell är dåligt tränad eller konfigurerad, kan den överrapportera godartad aktivitet som skadlig (falska positiva resultat) eller, ännu värre, missa verkliga hot (falska negativa resultat) ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet ). Överdrivna falska varningar kan överväldiga säkerhetsteam och leda till varningströtthet (vilket omintetgör just de effektivitetsvinster som AI utlovade), medan missade detektioner gör organisationen exponerad. Att finjustera generativa modeller för rätt balans är utmanande. Varje miljö är unik, och en AI kanske inte omedelbart presterar optimalt direkt ur lådan. Kontinuerligt lärande är också ett tveeggat svärd – om AI:n lär sig av feedback som är snedvriden eller från en miljö som förändras, kan dess noggrannhet fluktuera. Säkerhetsteam måste övervaka AI-prestanda och justera tröskelvärden eller ge korrigerande feedback till modellerna. I sammanhang med höga insatser (som intrångsdetektering för kritisk infrastruktur) kan det vara klokt att köra AI-förslag parallellt med befintliga system under en period, för att säkerställa att de är i linje med och kompletterar snarare än att konfliktera.

• Datasekretess och läckage: Generativa AI-system kräver ofta stora mängder data för träning och drift. Om dessa modeller är molnbaserade eller inte är korrekt siloade finns det en risk att känslig information kan läcka ut. Användare kan oavsiktligt mata in proprietära data eller personuppgifter i en AI-tjänst (tänk dig att be ChatGPT att sammanfatta en konfidentiell incidentrapport), och den informationen kan bli en del av modellens kunskap. En nyligen genomförd studie fann faktiskt att 55 % av indata till generativa AI-verktyg innehöll känslig eller personligt identifierbar information , vilket väcker allvarliga farhågor om dataläckage ( Generativ AI-säkerhet: Trender, hot och begränsningsstrategier ). Dessutom, om en AI har tränats på interna data och den efterfrågas på vissa sätt, kan den mata ut delar av den känsliga informationen till någon annan. Organisationer måste implementera strikta datahanteringspolicyer (t.ex. använda lokala eller privata AI-instanser för känsligt material) och utbilda anställda om att inte klistra in hemlig information i offentliga AI-verktyg. Integritetsregler (GDPR, etc.) spelar också roll – att använda personuppgifter för att träna AI utan korrekt samtycke eller skydd kan strida mot lagar.

• Modellsäkerhet och manipulation: Generativa AI-modeller kan själva bli måltavlor. Motståndare kan försöka modellförgiftning , vilket innebär att AI:n matar med skadlig eller vilseledande data under tränings- eller omskolningsfasen så att den lär sig felaktiga mönster ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet ). Till exempel kan en angripare subtilt förgifta hotinformation så att AI:n inte känner igen angriparens egen skadliga kod som skadlig. En annan taktik är snabb injektion eller manipulation av utdata , där en angripare hittar ett sätt att ge indata till AI:n som får den att bete sig på oavsiktliga sätt – kanske att ignorera dess säkerhetsräcken eller att avslöja information som den inte borde (som interna uppmaningar eller data). Dessutom finns det risk för modellundvikelse : angripare skapar indata som är specifikt utformad för att lura AI:n. Vi ser detta i motståndskraftiga exempel – något störda data som en människa ser som normal men som AI:n felklassificerar. Att säkerställa att AI-leveranskedjan är säker (dataintegritet, modellåtkomstkontroll, kontradiktorisk robusthetstestning) är en ny men nödvändig del av cybersäkerheten vid implementering av dessa verktyg ( Vad är generativ AI inom cybersäkerhet? - Palo Alto Networks ).

• Överberoende och kompetensurholkning: Det finns en svagare risk att organisationer kan bli överberoende på AI och låta mänskliga färdigheter försvinna. Om juniora analytiker börjar lita blint på AI-resultat kanske de inte utvecklar det kritiska tänkande och den intuition som behövs för när AI inte är tillgänglig eller felaktig. Ett scenario att undvika är ett säkerhetsteam som har fantastiska verktyg men ingen aning om hur de ska agera om dessa verktyg slutar fungera (liknande piloter som förlitar sig alltför mycket på autopilot). Regelbundna träningsövningar utan AI-hjälp och att främja en inställning att AI är en assistent, inte ett ofelbart orakel, är viktigt för att hålla mänskliga analytiker skarpa. Människor måste förbli de slutgiltiga beslutsfattarna, särskilt för bedömningar med stor inverkan.

• Etiska utmaningar och efterlevnadsutmaningar: Användningen av AI inom cybersäkerhet väcker etiska frågor och kan utlösa problem med regelefterlevnad. Om ett AI-system till exempel felaktigt utser en anställd till en illvillig insider på grund av en avvikelse, kan det orättvist skada personens rykte eller karriär. Beslut som fattas av AI kan vara ogenomskinliga ("svarta lådan"-problemet), vilket gör det svårt att förklara för revisorer eller tillsynsmyndigheter varför vissa åtgärder vidtogs. I takt med att AI-genererat innehåll blir allt vanligare är det avgörande att säkerställa transparens och upprätthålla ansvarsskyldighet. Tillsynsmyndigheter börjar granska AI – EU:s AI-lag kommer till exempel att införa krav på "högrisk"-AI-system, och cybersäkerhets-AI kan falla inom den kategorin. Företag kommer att behöva navigera i dessa regler och eventuellt följa standarder som NIST AI Risk Management Framework för att använda generativ AI ansvarsfullt ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet? 10 exempel från verkligheten ). Efterlevnad omfattar även licensiering: användning av öppen källkod eller tredjepartsmodeller kan ha villkor som begränsar vissa användningsområden eller kräva förbättringar av delning.

Sammanfattningsvis är generativ AI ingen mirakellösning – om den inte implementeras noggrant kan den introducera nya svagheter även om den löser andra. En studie från World Economic Forum 2024 visade att ~47 % av organisationerna anger framsteg inom generativ AI av angripare som ett primärt problem, vilket gör det till "den mest oroande effekten av generativ AI" inom cybersäkerhet ( [PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | World Economic Forum ) ( Generativ AI inom cybersäkerhet: En omfattande granskning av LLM ... ). Organisationer måste därför anta en balanserad strategi: utnyttja AI:s fördelar samtidigt som man noggrant hanterar dessa risker genom styrning, testning och mänsklig tillsyn. Vi kommer härnäst att diskutera hur man praktiskt kan uppnå den balansen.

Framtidsutsikter: Generativ AI:s utvecklande roll inom cybersäkerhet

Framöver är generativ AI redo att bli en integrerad del av cybersäkerhetsstrategin – och likaså ett verktyg som cybermotståndare kommer att fortsätta utnyttja. Katt-och-råtta-dynamiken kommer att accelerera, med AI på båda sidor av staketet. Här är några framåtblickande insikter i hur generativ AI kan forma cybersäkerheten under de kommande åren:

• AI-förstärkt cyberförsvar blir standard: År 2025 och framåt kan vi förvänta oss att de flesta medelstora till stora organisationer kommer att ha integrerat AI-drivna verktyg i sina säkerhetsåtgärder. Precis som antivirus och brandväggar är standard idag, kan AI-copiloter och system för avvikelsedetektering bli grundläggande komponenter i säkerhetsarkitekturer. Dessa verktyg kommer sannolikt att bli mer specialiserade – till exempel distinkta AI-modeller finjusterade för molnsäkerhet, för övervakning av IoT-enheter, för säkerhet för applikationskod och så vidare, alla i samverkan. Som en förutsägelse noterar: "År 2025 kommer generativ AI att vara en integrerad del av cybersäkerheten och göra det möjligt för organisationer att proaktivt försvara sig mot sofistikerade och föränderliga hot" ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet ). AI kommer att förbättra hotdetektering i realtid, automatisera många svarsåtgärder och hjälpa säkerhetsteam att hantera betydligt större datamängder än de skulle kunna manuellt.

• Kontinuerligt lärande och anpassning: Framtida generativa AI-system inom cyberteknik kommer att bli bättre på att lära sig direkt från nya incidenter och hotinformation, och uppdatera sin kunskapsbas i nära realtid. Detta skulle kunna leda till verkligt adaptiva försvar – tänk dig en AI som får veta om en ny nätfiskekampanj som drabbar ett annat företag på morgonen och på eftermiddagen redan har justerat företagets e-postfilter som svar. Molnbaserade AI-säkerhetstjänster kan underlätta denna typ av kollektivt lärande, där anonymiserade insikter från en organisation gynnar alla prenumeranter (liknande delning av hotinformation, men automatiserat). Detta kommer dock att kräva noggrann hantering för att undvika att dela känslig information och för att förhindra att angripare matar in felaktig data i de delade modellerna.

• Konvergens av AI- och cybersäkerhetstalang: Kompetensen hos cybersäkerhetsexperter kommer att utvecklas till att inkludera kunskaper inom AI och datavetenskap. Precis som dagens analytiker lär sig frågespråk och skript, kan morgondagens analytiker regelbundet finjustera AI-modeller eller skriva "playbooks" för AI att köra. Vi kan få se nya roller som "AI-säkerhetsutbildare" eller "AI-ingenjör inom cybersäkerhet" – personer som specialiserar sig på att anpassa AI-verktyg till en organisations behov, validera deras prestanda och säkerställa att de fungerar säkert. Å andra sidan kommer cybersäkerhetsöverväganden i allt högre grad att påverka AI-utvecklingen. AI-system kommer att byggas med säkerhetsfunktioner från grunden (säker arkitektur, manipuleringsdetektering, revisionsloggar för AI-beslut, etc.), och ramverk för pålitlig AI (rättvis, förklarlig, robust och säker) kommer att vägleda deras implementering i säkerhetskritiska sammanhang.

• Mer sofistikerade AI-drivna attacker: Tyvärr kommer hotbilden också att utvecklas med AI. Vi förväntar oss en mer frekvent användning av AI för att upptäcka nolldagssårbarheter, för att skapa riktade spear phishing (t.ex. AI som skrapar sociala medier för att skapa ett perfekt skräddarsytt bete) och för att generera övertygande deepfake-röster eller -videor för att kringgå biometrisk autentisering eller begå bedrägerier. Automatiserade hackingagenter kan dyka upp som självständigt kan utföra flerstegsattacker (spaning, utnyttjande, lateral förflyttning etc.) med minimal mänsklig tillsyn. Detta kommer att sätta press på försvarare att också förlita sig på AI – i huvudsak automatisering kontra automatisering . Vissa attacker kan ske i maskinhastighet, som AI-botar som testar tusen nätfiske-e-postpermutationer för att se vilken som tar sig förbi filter. Cyberförsvar kommer att behöva fungera med liknande hastighet och flexibilitet för att hänga med ( Vad är generativ AI inom cybersäkerhet? - Palo Alto Networks ).

• Reglering och etisk AI inom säkerhet: I takt med att AI blir djupt inbäddad i cybersäkerhetsfunktioner kommer det att bli större granskning och eventuellt reglering för att säkerställa att dessa AI-system används ansvarsfullt. Vi kan förvänta oss ramverk och standarder specifika för AI inom säkerhet. Regeringar kan komma att fastställa riktlinjer för transparens – t.ex. kräva att viktiga säkerhetsbeslut (som att avsluta en anställds åtkomst vid misstänkt skadlig aktivitet) inte kan fattas av AI ensam utan mänsklig granskning. Det kan också finnas certifieringar för AI-säkerhetsprodukter för att försäkra köpare om att AI:n har utvärderats med avseende på partiskhet, robusthet och säkerhet. Dessutom kan internationellt samarbete växa kring AI-relaterade cyberhot; till exempel avtal om hantering av AI-skapad desinformation eller normer mot vissa AI-drivna cybervapen.

• Integration med bredare AI- och IT-ekosystem: Generativ AI inom cybersäkerhet kommer sannolikt att integreras med andra AI-system och IT-hanteringsverktyg. Till exempel kan en AI som hanterar nätverksoptimering arbeta med säkerhets-AI:n för att säkerställa att förändringar inte öppnar kryphål. AI-driven affärsanalys kan dela data med säkerhets-AI:er för att korrelera avvikelser (som en plötslig minskning av försäljningen med ett möjligt webbplatsproblem på grund av en attack). I huvudsak kommer AI inte att leva i en silo – den kommer att vara en del av en större intelligent struktur i en organisations verksamhet. Detta öppnar möjligheter för holistisk riskhantering där operativa data, hotdata och till och med fysiska säkerhetsdata kan kombineras av AI för att ge en 360-gradersbild av organisationens säkerhetsställning.

På lång sikt är förhoppningen att generativ AI ska bidra till att tippa balansen till försvararnas fördel. Genom att hantera skalan och komplexiteten i moderna IT-miljöer kan AI göra cyberrymden mer försvarbar. Det är dock en resa, och det kommer att finnas växtvärk allt eftersom vi förfinar dessa teknologier och lär oss att lita på dem på lämpligt sätt. De organisationer som håller sig informerade och investerar i ansvarsfullt AI-användande för säkerhet kommer sannolikt att vara de som är bäst positionerade för att navigera framtidens hot.

Som Gartners senaste rapport om cybersäkerhetstrender noterade, ”skapar framväxten av generativa AI-användningsfall (och risker) press för transformation” ( Cybersecurity Trends: Resilience Through Transformation - Gartner ). De som anpassar sig kommer att utnyttja AI som en kraftfull allierad; de som halkar efter kan bli överträffade av AI-stödda motståndare. De närmaste åren kommer att vara en avgörande tidpunkt för att definiera hur AI omformar cyberstridsfältet.

Praktiska slutsatser för att implementera generativ AI inom cybersäkerhet

För företag som utvärderar hur man kan utnyttja generativ AI i sin cybersäkerhetsstrategi, här är några praktiska slutsatser och rekommendationer för att vägleda ett ansvarsfullt och effektivt införande:

1. Börja med utbildning och träning: Se till att ditt säkerhetsteam (och IT-personalen i stort) förstår vad generativ AI kan och inte kan göra. Erbjud utbildning i grunderna för AI-drivna säkerhetsverktyg och uppdatera dina säkerhetsmedvetenhetsprogram för alla anställda för att täcka AI-aktiverade hot. Lär till exempel personalen hur AI kan generera mycket övertygande nätfiskebedrägerier och djupförfalskade samtal. Samtidigt utbilda anställda i säker och godkänd användning av AI-verktyg i sitt arbete. Välinformerade användare är mindre benägna att hantera AI fel eller bli offer för AI-förstärkta attacker ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet? 10 exempel från verkligheten ).

2. Definiera tydliga policyer för AI-användning: Behandla generativ AI som all kraftfull teknik – med styrning. Utveckla policyer som specificerar vem som kan använda AI-verktyg, vilka verktyg som är godkända och för vilka ändamål. Inkludera riktlinjer för hantering av känsliga data (t.ex. ingen matning av konfidentiella data till externa AI-tjänster) för att förhindra läckor. Som exempel kan du endast tillåta säkerhetsteammedlemmar att använda en intern AI-assistent för incidenthantering, och marknadsföring kan använda en verifierad AI för innehåll – alla andra är begränsade. Många organisationer tar nu uttryckligen upp generativ AI i sina IT-policyer, och ledande standardiseringsorgan uppmuntrar policyer för säker användning snarare än direkta förbud ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet? 10 exempel från verkligheten ). Se till att kommunicera dessa regler och motiveringen bakom dem till alla anställda.

3. Minska ”skugg-AI” och övervaka användningen: I likhet med skugg-IT uppstår ”skugg-AI” när anställda börjar använda AI-verktyg eller -tjänster utan IT:s vetskap (t.ex. en utvecklare som använder en obehörig AI-kodassistent). Detta kan medföra osynliga risker. Implementera åtgärder för att upptäcka och kontrollera osanktionerad AI-användning . Nätverksövervakning kan flagga anslutningar till populära AI-API:er, och undersökningar eller verktygsrevisioner kan avslöja vad personal använder. Erbjud godkända alternativ så att välmenande anställda inte frestas att gå på oärliga spår (till exempel, tillhandahålla ett officiellt ChatGPT Enterprise-konto om folk tycker att det är användbart). Genom att belysa AI-användningen kan säkerhetsteam bedöma och hantera risken. Övervakning är också viktigt – logga AI-verktygsaktiviteter och -utdata så mycket som möjligt, så att det finns en revisionslogg för beslut som AI påverkat ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet? 10 exempel från verkligheten ).

4. Använd AI defensivt – halka inte efter: Inse att angripare kommer att använda AI, så ditt försvar bör också göra det. Identifiera några områden med stor effekt där generativ AI omedelbart kan hjälpa din säkerhetsverksamhet (kanske varningsprioritering eller automatiserad logganalys) och kör pilotprojekt. Förstärk ditt försvar med AI:s hastighet och skalbarhet för att motverka snabba hot ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet? 10 exempel från verkligheten ). Även enkla integrationer, som att använda en AI för att sammanfatta rapporter om skadlig kod eller generera hotjaktsfrågor, kan spara analytiker timmar. Börja smått, utvärdera resultaten och iterera. Framgångar kommer att bygga upp argumenten för ett bredare AI-användande. Målet är att använda AI som en kraftmultiplikator – till exempel, om nätfiskeattacker överväldigar din helpdesk, implementera en AI-e-postklassificerare för att proaktivt minska volymen.

5. Investera i säkra och etiska AI-metoder: Följ säkra utvecklings- och distributionsmetoder när du implementerar generativ AI. Använd privata eller självhostade modeller för känsliga uppgifter för att behålla kontrollen över data. Om du använder tredjeparts AI-tjänster, granska deras säkerhets- och integritetsåtgärder (kryptering, datalagringspolicyer etc.). Integrera ramverk för AI-riskhantering (som NIST:s AI-riskhanteringsramverk eller ISO/IEC-vägledning) för att systematiskt hantera saker som partiskhet, förklarbarhet och robusthet i dina AI-verktyg ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet? 10 exempel från verkligheten ). Planera även för modelluppdateringar/patchar som en del av underhållet – AI-modeller kan också ha "sårbarheter" (t.ex. kan de behöva omskolning om de börjar driva av sig eller om en ny typ av fiendtlig attack mot modellen upptäcks). Genom att integrera säkerhet och etik i din AI-användning bygger du förtroende för resultaten och säkerställer efterlevnad av nya regler.

6. Håll människor uppdaterade: Använd AI för att assistera, inte helt ersätta, mänskligt omdöme inom cybersäkerhet. Bestäm beslutspunkter där mänsklig validering krävs (till exempel kan en AI utarbeta en incidentrapport, men en analytiker granskar den innan distribution; eller en AI kan föreslå att ett användarkonto blockeras, men en människa godkänner den åtgärden). Detta förhindrar inte bara att AI-fel förblir okontrollerade, utan hjälper också ditt team att lära sig av AI:n och vice versa. Uppmuntra ett samarbetsvilligt arbetsflöde: analytiker bör känna sig bekväma med att ifrågasätta AI-resultat och utföra förnuftskontroller. Med tiden kan denna dialog förbättra både AI:n (genom feedback) och analytikernas färdigheter. I huvudsak, utforma dina processer så att AI och mänskliga styrkor kompletterar varandra – AI hanterar volym och hastighet, människor hanterar tvetydighet och slutgiltiga beslut.

7. Mät, övervaka och justera: Slutligen, behandla dina generativa AI-verktyg som levande komponenter i ditt säkerhetsekosystem. Mät kontinuerligt deras prestanda – minskar de svarstider vid incidenter? Upptäcker de hot tidigare? Hur ser trenden ut för andelen falskt positiva resultat? Be om feedback från teamet: är AI:ns rekommendationer användbara eller skapar de brus? Använd dessa mätvärden för att förfina modeller, uppdatera träningsdata eller justera hur AI:n är integrerad. Cyberhot och affärsbehov utvecklas, och dina AI-modeller bör uppdateras eller omskolas regelbundet för att förbli effektiva. Ha en plan för modellstyrning, inklusive vem som ansvarar för dess underhåll och hur ofta den granskas. Genom att aktivt hantera AI:ns livscykel säkerställer du att den förblir en tillgång, inte en belastning.

Sammanfattningsvis kan generativ AI avsevärt förbättra cybersäkerhetskapaciteten, men ett framgångsrikt införande kräver genomtänkt planering och kontinuerlig tillsyn. Företag som utbildar sina anställda, sätter tydliga riktlinjer och integrerar AI på ett balanserat och säkert sätt kommer att skörda frukterna av snabbare och smartare hothantering. Dessa slutsatser ger en färdplan: kombinera mänsklig expertis med AI-automation, täck grunderna i styrning och bibehåll flexibilitet i takt med att både AI-tekniken och hotbilden oundvikligen utvecklas.

Genom att vidta dessa praktiska steg kan organisationer med säkerhet besvara frågan "Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet?" – inte bara i teorin, utan i den dagliga praktiken – och därigenom stärka sitt försvar i vår alltmer digitala och AI-drivna värld. ( Hur kan generativ AI användas inom cybersäkerhet )

Whitepapers som du kanske vill läsa efter den här:

🔗 Jobb som AI inte kan ersätta och vilka jobb kommer AI att ersätta?
Utforska den globala synen på vilka roller som är säkra från automatisering och vilka som inte är det.

🔗 Kan AI förutsäga aktiemarknaden?
En närmare titt på begränsningarna, genombrotten och myterna kring AI:s förmåga att prognostisera marknadsrörelser.

🔗 Vad kan generativ AI göra utan mänsklig inblandning?
Förstå var AI kan fungera självständigt och var mänsklig tillsyn fortfarande är avgörande.