Wprowadzanie innowacji w zakresie zabezpieczeń i ochrony
W miarę jak branża cyberbezpieczeństwa staje w obliczu zmiany paradygmatu, sztuczna inteligencja oferuje możliwość zwiększenia odporności i wzmocnienia umiejętności, szybkości oraz wiedzy obrońców.
„Ludzka pomysłowość i doświadczenie zawsze będą cennym i niezastąpionym elementem cyberobrony, jednak technologia może wzbogacić te wyjątkowe kompetencje o zestawy umiejętności, szybkość przetwarzania i zdolność szybkiego uczenia się charakterystyczne dla nowoczesnej sztucznej inteligencji”.
— Bret Arsenault, dyrektor ds. bezpieczeństwa informacji firmy Microsoft
Reagowanie przełomowymi innowacjami
W przypadku coraz bardziej złożonego ekosystemu cybernetycznego sztuczna inteligencja (AI) oferuje możliwość zmiany krajobrazu zabezpieczeń przez zwiększenie umiejętności, szybkości i wiedzy obrońców.
Sztuczna inteligencja może również udostępniać nowe możliwości, takie jak używanie dużych modeli językowych (LLM) do generowania szczegółowych informacji i rekomendacji w języku naturalnym na podstawie złożonych danych oraz zapewniania analitykom nowych okazji do nauki.
W Raporcie firmy Microsoft na temat ochrony zasobów cyfrowych za 2023 r. omawiamy niektóre z przełomowych rozwiązań w zakresie sztucznej inteligencji, które przekształcają cyberbezpieczeństwo, zagrożenia związane ze sztuczną inteligencją i modelami LLM oraz sposób, w jaki możemy zapewnić, że są one używane do tworzenia bardziej bezpiecznej i odpornej cyfrowej przyszłości.
Jak możemy wykorzystać modele LLM do cyberobrony?
-
Analityka i analiza zagrożeń
Modele LLM mogą ułatwić cyberobrońcom zbieranie i analizowanie danych w celu znajdowania wzorców i trendów w cyberzagrożeniach. Mogą również dodawać kontekst do analizy zagrożeń, używając informacji z różnych źródeł, oraz wykonywać zadania techniczne, takie jak odtwarzanie i analiza złośliwego oprogramowania.
-
Reagowanie na zdarzenia zagrażające bezpieczeństwu i odzyskiwanie sprawności
Modele LLM mogą pomóc cyberobrońcom w obsłudze i automatyzowaniu reagowania na zdarzenia zagrażające bezpieczeństwu i odzyskiwaniu, w tym w klasyfikacji zdarzeń, ograniczaniu ich zasięgu, eliminowaniu, analizie i odzyskiwaniu. Mogą podsumowywać zdarzenia i generować skrypty automatyzacji reagowania, koordynować zespoły, a także dokumentować szczegóły zdarzenia oraz działania i informować o nich. Modele LLM mogą również ułatwić uczenie się na podstawie zdarzeń i udostępniać sugestie ulepszeń w zakresie zapobiegania ryzyku i ograniczania go.
-
Wykrywanie i monitorowanie zabezpieczeń
Modele LLM mogą monitorować i wykrywać zdarzenia zabezpieczeń oraz incydenty w sieciach, systemach, aplikacjach i danych. Mogą analizować dane, generować alerty z nadanymi priorytetami oraz dostarczać informacji kontekstowych na potrzeby badania i reagowania. Modele LLM mogą również analizować stan środowisk wielochmurowych, tworząc kompleksowe mapy zasobów, szacować potencjalny wpływ i udostępniać sugestie dotyczące ograniczania ryzyka. Mogą one być przydatne do wykrywania wyłudzania informacji przez analizowanie zawartości wiadomości e-mail i identyfikowanie wzorców tekstowych, anomalii oraz podejrzanego języka wskazującego na próby wyłudzania informacji.
-
Testowanie i weryfikowanie zabezpieczeń
Modele LLM mogą automatyzować i ulepszać testowanie i weryfikowanie zabezpieczeń, w tym testowanie penetracyjne, skanowanie luk w zabezpieczeniach, analizę kodu i inspekcję konfiguracji. Generują i wykonują przypadki testowe, oceniają i raportują wyniki oraz udostępniają sugestie dotyczące działań naprawczych. Modele LLM mogą tworzyć niestandardowe aplikacje i narzędzia dla konkretnych scenariuszy, automatyzować powtarzające się zadania i obsługiwać zadania sporadyczne lub ad hoc wymagające interwencji ręcznej.
-
Edukacja i świadomość dotycząca zabezpieczeń
Moduły LLM mogą wspomagać cyberobrońców w tworzeniu atrakcyjnej i spersonalizowanej zawartości oraz scenariuszy na potrzeby zwiększania świadomości i edukacji z zakresu zabezpieczeń. Mogą oceniać poziom wiedzy i umiejętności związanych z zabezpieczeniami odbiorców docelowych, przekazywać opinie i wskazówki, a także generować realistyczne i adaptacyjne ćwiczenia cybernetyczne oraz symulacje na potrzeby trenowania i testowania.
-
Zarządzanie zabezpieczeniami, ryzyko i zgodność
Modele LLM mogą pomóc w automatyzowaniu działań związanych z zarządzaniem zabezpieczeniami, ryzykiem i zgodnością, takich jak opracowywanie i wymuszanie zasad, ocena ryzyka / zarządzanie nim, inspekcja i zapewnianie zgodności oraz raportowanie. Mogą dostosowywać działania do celów biznesowych oraz udostępniać pulpity nawigacyjne i metryki zabezpieczeń na potrzeby pomiaru wydajności. Mogą również identyfikować luki i problemy oraz oferować rekomendacje w celu poprawy stanu zabezpieczeń organizacji, określania priorytetów luk w zabezpieczeniach i identyfikowania sugestii dotyczących działań naprawczych.
Obniżenie poprzeczki ograniczającej korzystanie z nowoczesnych innowacji w zakresie sztucznej inteligencji
Rozwiązania oparte na modelach LLM przejawiają duży potencjał w zakresie cyberbezpieczeństwa, ale nie zastępują ludzkich ekspertów w tej dziedzinie. Posiadanie odpowiedniej wiedzy specjalistycznej jest kluczowe, jeśli chodzi o łączenie modeli LLM i cyberbezpieczeństwa. Jednym z rozwiązań jest połączenie umiejętności specjalistów ds. sztucznej inteligencji i ekspertów w dziedzinie cyberbezpieczeństwa w celu zwiększenia produktywności.
Na szczęście korzystanie z modeli LLM w operacjach cyberbezpieczeństwa nie jest ograniczone do dużych organizacji dysponujących licznymi zasobami. Te modele zostały wytrenowane na ogromnych ilościach danych, dzięki czemu posiadają już istniejącą wiedzę na temat cyberbezpieczeństwa.
Modele LLM doskonale sprawdzają się w syntezie złożonych informacji i prezentowaniu ich w jasnym, zwięzłym języku, co pomaga analitykom wybrać najlepszą analizę cybernetyczną dla różnych scenariuszy. Wraz z ewolucją krajobrazu zagrożeń i rozwojem technik analizy nawet doświadczeni analitycy mogą mieć trudności z nadążaniem, a modele LLM mogą pełnić rolę osobistych asystentów, sugerując analizy i opcje ograniczania ryzyka.
Współpraca nad kształtowaniem odpowiedzialnej sztucznej inteligencji
Odpowiedzialna sztuczna inteligencja z założenia
Dysponując technologią sztucznej inteligencji, która obiecuje przekształcanie społeczeństwa, musimy z założenia zabezpieczyć przyszłość odpowiedzialnej sztucznej inteligencji. Praktyki odpowiedzialnej sztucznej inteligencji mają kluczowe znaczenie dla utrzymywania zaufania użytkowników, chronienia prywatności i tworzenia długoterminowych korzyści dla społeczeństwa.
Przestrzeganie własnych standardów etycznych w sztucznej inteligencji
Musimy dawać przykład i inwestować w badania i rozwój, aby wyprzedzać pojawiające się zagrożenia dla bezpieczeństwa. Firma Microsoft dokłada wszelkich starań, aby wszystkie jej produkty i usługi sztucznej inteligencji były opracowywane i używane w sposób zgodny z naszymi zasadami dotyczącymi sztucznej inteligencji.
10 lat aktywnych zasad dotyczących sztucznej inteligencji
Firma Microsoft dokłada wszelkich starań, aby wszystkie jej produkty i usługi sztucznej inteligencji były opracowywane i używane w sposób zgodny z jej zasadami dotyczącymi sztucznej inteligencji. Jednocześnie współpracujemy z partnerami branżowymi nad opracowywaniem standardów i technologii, które umożliwiają uzyskiwanie przejrzystych i weryfikowalnych informacji o pochodzeniu i autentyczności zawartości cyfrowej w celu zwiększenia zaufania online.
Na całym świecie rośnie zapotrzebowanie na prawne wytyczne dotyczące odpowiedzialnego opracowywania i używania sztucznej inteligencji, a wiele krajów opracowuje dokumentację oferującą wskazówki w zakresie zarządzania pojawiającym się ryzykiem związanym z technologiami sztucznej inteligencji. Ten trend rozwija się od ponad dekady i coraz bardziej przyspiesza.
Zapoznaj się z innymi rozdziałami Raportu firmy Microsoft na temat ochrony zasobów cyfrowych
Wprowadzenie
Siła partnerstwa jest kluczem do pokonania przeciwności poprzez wzmocnienie obrony i pociągnięcie cyberprzestępców do odpowiedzialności.
Stan cyberprzestępczości
Cyberprzestępcy wciąż intensywnie działają, dlatego też sektor publiczny i prywatny łączą siły, aby zakłócić używane przez nich technologie i wspierać ofiary cyberprzestępczości.
Zagrożenia ze strony podmiotów państwowych
Rządy i podmioty z branży technologicznej łączy siły wobec operacji cybernetycznych państw narodowych w celu budowania odporności na zagrożenia dla bezpieczeństwa online.
Krytyczne wyzwania w zakresie cyberbezpieczeństwa
W obliczu ciągłych zmian w krajobrazie cyberbezpieczeństwa kompleksowa ochrona jest koniecznością, aby zapewnić bezpieczeństwo i odporność organizacji, łańcuchów dostaw i infrastruktury.
Wprowadzanie innowacji w zakresie zabezpieczeń i ochrony
W miarę coraz intensywniejszego rozwoju nowoczesnej sztucznej inteligencji będzie ona odgrywać kluczową rolę w obronie i zapewnianiu ochrony biznesu i społeczeństwa.
Zbiorowa ochrona
Wraz z ewolucją cyberzagrożeń współpraca wzmacnia wiedzę i łagodzi skutki w globalnym ekosystemie zabezpieczeń.
Więcej informacji na temat zabezpieczeń
Nasze zobowiązanie do zdobycia zaufania
Firma Microsoft jest zaangażowana w odpowiedzialne korzystanie ze sztucznej inteligencji, ochronę prywatności oraz zwiększanie bezpieczeństwa cyfrowego i cyberbezpieczeństwa.
Cyber Signals
Kwartalna analiza cyberzagrożeń oparta na najnowszych danych i badaniach firmy Microsoft dotyczących zagrożeń. Publikacje Cyber Signals zapewniają analizę trendów i wskazówki, które pomagają wzmocnić pierwszą linię obrony.
Raporty dotyczące podmiotów państwowych
Półroczne raporty dotyczące konkretnych podmiotów państwowych, które służą ostrzeganiu naszych klientów i globalnej społeczności przed zagrożeniami związanymi z operacjami wywierania wpływu i działalnością cybernetyczną, identyfikując określone sektory i regiony o podwyższonym ryzyku.
Archiwum raportów firmy Microsoft na temat ochrony zasobów cyfrowych
Zapoznaj się z wcześniejszymi raportami firmy Microsoft na temat ochrony zasobów cyfrowych i zobacz, jak zmienił się krajobraz zagrożeń i bezpieczeństwo online w ciągu zaledwie kilku lat.
Obserwuj rozwiązania zabezpieczające firmy Microsoft