Що таке агентний ШІ у кібербезпеці?

Системи агентного ШІ часто створюють із вбудованим людським наглядом, щоб збалансувати автономність і контроль.

У підході Microsoft до агентного ШІ для кібербезпеки це реалізовано як модель співпраці, у якій люди-оператори можуть відстежувати поведінку системи й керувати нею.

Поширені приклади:

• Прозоре міркування. Системи Microsoft надають допоміжний контекст і обґрунтування разом із рекомендаціями, щоб допомогти аналітикам зрозуміти результати системи та шляхи ухвалення рішень.

• Затвердження та коригування. Команди можуть переглядати, затверджувати, відхиляти або тонко налаштовувати дії системи, враховуючи відгуки, щоб постійно покращувати результати.

• Засоби керування, які можна перевірити. Діями керують корпоративні засоби контролю безпеки, як-от керування доступом на основі ролей, журнали аудиту й захисні механізми робочих процесів, щоб підтримувати вимоги до підзвітності й відповідності.

Агентний ШІ може динамічно реагувати на змінні умови й коригувати свою поведінку залежно від контексту завдяки процесу, який називають агентним циклом, – послідовності кроків, яку агент повторює, доки не досягне своєї мети.

Сприйняття → Міркування → Планування → Дії → Навчання

• Сприйняття. Система збирає відомості зі свого середовища, зокрема журнали, сповіщення, дії користувачів, дані аналізу загроз і дані з підключених інструментів і систем.
• Міркування. Вона аналізує ці відомості, визначає шаблони, оцінює ризики та з’ясовує, що означають дані в контексті.
• Планування. На основі своїх цілей система розробляє послідовність дій для досягнення потрібного результату.
• Дії. Агент виконує завдання, як-от ізоляцію пристрою, надсилання запиту, делегування сповіщення або збір додаткових доказів, взаємодіючи з інструментами, системами або робочими процесами.
• Навчання. Система оцінює результати своїх дій і використовує відгуки, нові дані й попередні результати, щоб покращувати майбутні рішення та реакції.

Щоб агентний ШІ працював ефективно, робочих групам також потрібно вирішити, чи хочуть вони використовувати однo- чи багатоагентну систему. У одноагентній системі завданнями й рішеннями керує один агент, і це ефективно, коли робочі процеси відносно обмежені, а рішення централізовані. Якщо робочі процеси складні або потребують різних типів досвіду, організації часто налаштовують багатоагентну систему, яка використовує кілька спеціалізованих агентів ШІ для кібербезпеки, що працюють разом для досягнення спільної мети.

Навіть за наявності автономних можливостей важливу роль відіграє нагляд з боку людей. Багато організацій використовують контрольні точки з участю людини й етапи затвердження для делікатних або ризикових дій, щоб підтримувати керування, підзвітність і операційний контроль.

Різниця між традиційною автоматизацією, генеративним ШІ і агентним ШІ стає зрозумілішою, якщо порівняти їх за основними характеристиками.

На жаль, не лише бізнес і уряди впроваджують ШІ швидкими темпами. Зловмисники використовують агентні системи, щоб збільшити швидкість і масштаб своїх кібератак, що створює або ускладнює кілька викликів кібербезпеці, зокрема такі:

• Проблема масштабу. Робочі групи з безпеки часто стикаються з величезними обсягами сповіщень, зростальною складністю даних і постійним браком аналітиків.
• Проблема швидкості. Кіберзлочинці дедалі частіше автоматизують свої операції, тоді як багато захисників і досі покладаються на ручні процеси сортування та реагування на інциденти.
• Проблема надійності й точності. Тривала робота в нічні зміни й великий обсяг повторюваних завдань можуть призвести до втоми й вигорання аналітиків, підвищуючи ризик непослідовності й людської помилки.
• Проблема стійкості. Сучасні організації працюють у гібридних середовищах, які охоплюють хмарні платформи, кінцеві точки, ідентичності, програми та служби сторонніх постачальників. Ця ширша площа атаки підвищує операційний ризик і створює більше можливостей для кіберзлочинців.

Агентний ШІ в кібербезпеці допомагає робочим групам із безпеки працювати ефективніше в середовищах, які стають надто складними, швидкозмінними й взаємопов’язаними для повністю ручних безпечних операцій. Це відрізняється від ширшої безпеки на основі агентного ШІ, який зосереджується на захисті самих систем ШІ.

Замість того щоб замінювати робочі групи з безпеки, агентний ШІ діє як множник ефективності в операціях із кібербезпеки, що дає такі переваги:

• Швидший середній час виявлення й реагування (MTTD/MTTR). Агентний ШІ може швидко досліджувати сповіщення, зіставляти сигнали й координувати дії з реагування, допомагаючи робочим групам скоротити час виявлення й реагування.
• Менша втома аналітиків і більше часу для робіт із високою цінністю. Обробляючи повторювані завдання, які потребують багато часу, агентний ШІ допомагає зменшити втому від сповіщень і дає аналітикам змогу зосередитися на більш стратегічних розслідуваннях і прийнятті рішень.
• Послідовне, повторюване сортування й реагування. Агентний ШІ послідовно застосовує робочі процеси до всіх інцидентів, підвищуючи надійність операцій завдяки зменшенню варіативності, спричиненої операціями, що виконуються вручну.
• Цілодобове охоплення й можливості масштабування. На відміну від людей, агентний ШІ може працювати безперервно й масштабуватися для обробки великих обсягів сповіщень, подій і даних без потреби в додатковому персоналі.
• Кращий коефіцієнт сигналу до шуму й визначення пріоритетів. Агентний ШІ може аналізувати великі обсяги контекстних даних, щоб допомагати виявляти найважливіші загрози, зменшуючи кількість непотрібних сповіщень і покращуючи визначення пріоритетів.
• Вища стійкість і проактивне керування ризиками. Агентний ШІ може безперервно відстежувати середовища, виявляти потенційні слабкі місця та підтримувати проактивні заходи безпеки, які допомагають організаціям зменшувати ризики й поступово підвищувати операційну стійкість.

Кілька сценаріїв використання демонструють, як люди й агенти можуть працювати разом, щоб посилити безпеку.

Робочі групи з безпеки часто отримують більше сповіщень, ніж можуть перевірити вручну, тому визначення пріоритетів має важливе значення для ефективного реагування.

Роль агента:

• Збагачує сповіщення даними аналізу загроз, контексту ресурсів і поведінки користувачів.
• Визначає пріоритети інцидентів на основі оцінок ризику та впевненості.
• Рекомендує наступні кроки для розслідування або виправлення.

Роль аналітика:

• Розглядає інциденти з високим пріоритетом.
• Підтверджує результати й рішення щодо делегування.
• Веде складні або делікатні розслідування.

Робочі групи з безпеки покладаються на великі обсяги даних про загрози, тому їм складно швидко отримувати релевантні та практичні аналітичні відомості.

Роль агента:

• Збирає та узагальнює дані про загрози з кількох джерел.
• Забезпечує ситуаційну обізнаність у реальному часі та швидке звітування.
• Пов’язує активність загроз між середовищами.

Роль аналітика:

• Інтерпретує стратегічні ризики й тенденції загроз.
• Підтверджує релевантність і вплив аналітичних відомостей.
• Визначає пріоритети реагування та планування.

Щоб виявляти приховані або нові загрози, потрібен безперервний аналіз великих і складних наборів даних.

Роль агента:

• Створює гіпотези для пошуку й запити до джерел даних.
• Покроково аналізує великі набори даних, щоб виявити підозрілу активність.
• Безперервно виконує пошук нових загроз у фоновому режимі.

Роль аналітика:

• Підтверджує результати й визначає вплив на бізнес.
• Розслідує складні або цільові кібератаки.
• Уточнює стратегії відстеження кіберзагроз і пріоритети.

Реагування на інциденти безпеки потребує швидкої координації дій із виявлення, розслідування та стримування.

Роль агента:

• Автоматизує збір доказів і документування інцидентів.
• Створює чернетки часових шкал і узагальнює активність кібератак.
• Виконує дії зі стримування після погодження з аналітиками.
• Допомагає захищати кінцеві точки й автоматизувати робочі процеси усунення вразливостей.

Роль аналітика:

• Погоджує дії реагування з високим ризиком.
• Керує виправленням і відновленням.
• Координує комунікацію та аналіз після інцидентів.

Організації мають виявляти й визначати пріоритети слабких місць із точку зору безпеки, перш ніж їх використають зловмисники.

Роль агента:

• Визначає пріоритети вразливостей на основі рівня ризику й цінності ресурсів, яким загрожує ризик.
• Виявляє вектори атак у хмарних середовищах, на кінцевих точках і в середовищах ідентичностей.
• Рекомендує шляхи усунення та дії зі зведення наслідків до мінімуму.

Роль аналітика:

• Визначає пріоритети виправлення на основі ризику для бізнесу.
• Підтверджує рекомендовані дії.
• Координує виправлення та дії зі зниження ризиків.

Моніторинг дій ідентичностей має критичне значення для виявлення несанкціонованого доступу й запобігання зловживанню правами.

Роль агента:

• Виявляє незвичні дії входу й доступу.
• Виявляє ризиковані дозволи й ризики підвищення прав.
• Безперервно відстежує загрози, пов’язані з ідентичностями.

Роль адміністратора з ідентичності й доступу:

• Розглядає події доступу з високим ризиком.
• Погоджує зміни політики або дозволів.
• Розслідує потенційну внутрішню загрозу або дії з компрометації облікового запису.

Робочі групи з безпеки мають безперервно створювати та вдосконалювати логіку виявлення, щоб вчасно реагувати на нові загрози.

Роль агента:

• Пише й тестує логіку виявлення.
• Підтверджує охоплення виявлення та визначає прогалини.
• Пропонує покращення, щоб зменшити кількість помилкових спрацювань.

Роль аналітика:

• Розглядає та погоджує оновлення процедур виявлення.
• Узгоджує процедури виявлення з пріоритетами організації.
• Керує довгостроковою архітектурою та стратегією безпеки.

Захист конфіденційних даних потребує безперервного моніторингу, класифікації та застосування політик безпеки.

Роль агента:

• Розслідує та визначає пріоритети ризиків втрати даних і внутрішніх ризиків.
• Автоматизує виявлення та аналіз ризиків для конфіденційних даних у різних середовищах.
• Визначає порушення політик і прогалини у відповідності вимогам.

Роль адміністратора безпеки даних:

• Розглядає високоризикові події, пов’язані з розкриттям даних.
• Визначає вимоги щодо відповідності й керування.
• Керує рішеннями щодо виправлення та застосування політик.

Агентний ШІ в кібербезпеці забезпечує найбільшу цінність, коли допомагає командам аналізувати дані, збагачувати сповіщення та реагувати на вразливості й загрози в усьому середовищі. Організації використовують API для підключення агентів безпеки до інструментів, які вони вже використовують, таких як АВПБ, розширене виявлення і реагування (XDR), керування захищеністю хмари (CSPM), керування ідентичністю та доступом (IAM), керування захистом інформації (SIEM), протидія загрозам у кінцевих точках (EDR) і рішення для обліку заявок. Це дає змогу системам агентного ШІ отримувати інформацію, координувати робочі процеси, запускати дії та оновлювати системи в реальному часі.

Автоматизація заощаджує командам багато часу, але все одно важливо зберігати контроль і відповідальність, щоб уникнути ненавмисних дій. Робочі групи з безпеки зазвичай вимагають, щоб аналітики перевіряли високоризикові рішення, водночас даючи більше автономності для виконання дій із нижчим ризиком. У будь-якому разі важливо налаштувати систему керування даними та контроль доступу, щоб ШІ взаємодіяв лише із затвердженими системами й даними.

Робочі групи з безпеки, які досягають найбільшого успіху з використанням агентного ШІ, упроваджують інструменти вимірювання, щоб оцінювати, наскільки добре вони досягають цілей. Це дає їм потрібну інформацію, щоб коригувати та вдосконалювати впровадження.

Ключові показники успіху:

Дані, які допомагають визначити ефективність безпечних операцій, охоплюють:

• MTTD і MTTR.
• Кількість сповіщень, які автоматично пройшли сортування або були закриті.
• Зменшення частки помилкових спрацювань.
• Час, потрібний для розслідування та вирішення інцидентів.

Ці показники дають керівництву уявлення про те, як агентний ШІ змінює спосіб, у який робочі групи з безпеки витрачають свій час:

• Години роботи аналітиків, заощаджені завдяки зменшення необхідності в розслідуванні й сортуванні вручну.
• Частота делегування сповіщень, що потребують втручання аналітика.
• Час до введення в роботу для нових аналітиків, які використовують робочі процеси з підтримкою ШІ.
• Зменшення кількості повторюваних або малокорисних завдань.

Керівники також можуть бачити, як покращення безпеки впливають на всю організацію, за такими показниками:

• Вартість одного інциденту безпеки.
• Охоплення середовищ, ідентичностей, кінцевих точок і хмарних ресурсів.
• Загальний стан відповідності вимогам і готовність до аудиту.
• Зменшення рівня операційних ризиків з часом.

Оскільки агентні системи працюють із різними рівнями автономності, для безпечного розгортання необхідні керування, прозорість і контроль.

• Тіньові агенти й некерована автоматизація. Коли агентні системи масштабуються, організації можуть ненавмисно створити некерованих або дубльованих агентів. Без належного нагляду ці "тіньові агенти" можуть спричиняти непослідовну поведінку або несанкціоновані дії.
• Галюцинації та помилкові спрацьовування. Як і інші системи ШІ, агентний ШІ може робити неправильні висновки або неправильно інтерпретувати дані, що може призвести до непотрібних сповіщень або неправильних дій, якщо роботу ШІ не перевіряти.
• Надмірна автоматизація та втрата контролю. Надмірна залежність від автоматизації може зменшити видимість процесів ухвалення рішень, підвищуючи ризик втрати контексту або неналежних дій.
• Конфіденційність даних і керування доступом. Системи агентного ШІ потребують доступу до конфіденційних даних безпеки, тому критично важливі суворі засоби контролю дозволів, розмежування даних і доступ із найменшими правами.
• Зсув моделі й зловмисна маніпуляція. З часом продуктивність моделі може знижуватися, коли середовища змінюються. Крім того, кіберзлочинці можуть намагатися змінювати вхідні дані або метрики, щоб впливати на поведінку агента.

• AI Risk Management Framework (AI RMF) Національного інституту стандартизації та технологій надає рекомендації щодо керування ризиками, пов’язаними зі ШІ, протягом усього життєвого циклу, зокрема керування, зіставлення й вимірювання.
• ISO/IEC 42001 визначає вимоги до системи керування ШІ, зосереджуючись на відповідальній розробці й використанні систем ШІ.
• Акт про штучний інтелект ЄС (EU AI Act) запроваджує класифікацію на основі ризиків і вимоги до відповідності для систем ШІ, які працюють у Європейському Союзі або впливають на нього.
• Галузеві нормативні вимоги – це унікальні вимоги для певних галузей, як-от Закон про звітність та безпеку медичного страхування (HIPAA) для захисту даних охорони здоров'я, Стандарт безпеки даних індустрії платіжних карток (PCI DSS) для безпеки платежів і Закон Сарбейнза – Окслі (SOX) для засобів контролю фінансової звітності.

Коли робочі групи з безпеки розгортають і масштабують агентний ШІ для кібербезпеки в усіх своїх організаціях, продумана стратегія допомагає покращити захист, зберігаючи прозорість, відповідальність і довіру між робочими групами.

Організації зазвичай упроваджують агентний ШІ в контрольованих етапах, починаючи з низькоризикових допоміжних сценаріїв використання, перш ніж переходити до дій із вищим впливом. Також важливо надавати пріоритет прозорості в тому, як агенти безпеки ухвалюють рішення.

Чітко визначені запобіжні засоби допомагають утримувати поведінку агента в безпечних і очікуваних межах. Щоб зменшити ризик неочікуваної поведінки, команди визначають, які дії ШІ-агенти для кібербезпеки можуть виконувати автономно, встановлюють робочі процеси затвердження для операцій із високим впливом або чутливих операцій і задають пороги, коли агентам безпеки потрібно делегувати питання аналітикам.

Керування доступом на основі ролей (RBAC) допомагає зменшити ризик ненавмисних дій, обмежуючи доступ агента системами, даними й діями, потрібними для його конкретної функції. З цієї причини робочі групи з ідентичностей застосовують до агентів ті самі принципи найменших прав, що й до людей.

Щоб зберігати видимість поведінки агентів, робочі групи з безпеки ведуть журнал і проводять аудит усіх дій агентів, зокрема рішень, використання інструментів і результатів. Це допомагає їм розслідувати інциденти, виконувати вимоги відповідності й виявляти проблеми впровадження, які потрібно доопрацювати.

Аналітики частіше впроваджують агентний ШІ, якщо відчувають, що їх інформують і що вони зберігають контроль. Організації можуть формувати довіру, забезпечивши, що агент надає чіткі й легкі для розуміння рекомендації. Результати покращуються, якщо використовувати ШІ, щоб доповнювати, а не замінювати ухвалення рішень аналітиками.

Центри безпечних операцій (SOC), відділи інформаційних технологій і робочі групи з відповідності відіграють роль у безпечному, ефективному впровадженні агентного ШІ, узгодженому з рівнем схильності до ризику організації. Робоча група зі спеціалістами різних напрямів допомагає організаціям визначати операційні сценарії використання, керувати інтеграцією та інфраструктурою і виконувати нормативні вимоги.

Створення повністю агентних робочих процесів, які працюють одночасно в різних доменах безпеки, – це багатоетапний процес. Коли організації підвищують свою операційну зрілість, їм потрібні більш ретельні керування та нагляд.

На найранішому етапі організації використовують попередньо визначені сценарії та робочі процеси для обробки повторюваних завдань із безпеки.

Як виглядає успіх:

• Послідовне виконання рутинних завдань, таких як збагачення сповіщень або створення запитів.
• Зменшення обсягу ручної роботи в робочих потоках низької складності.
• Залежність від статичних правил і сценаріїв дій.

Ознаки готовності:

• Стабільні інтеграції SIEM, АВПБ і системи обробки запитів.
• Чітко визначені й повторювані процеси безпеки.
• Великий обсяг повторюваних завдань аналітиків.

На цьому етапі ШІ підтримує аналітиків, покращуючи видимість, узагальнення та ухвалення рішень, але не виконує дій безпосередньо.

Як виглядає успіх:

• Швидше розслідування завдяки зведенням і висновкам, згенерованим ШІ.
• Краще розуміння сповіщень і збагачення контексту.
• Аналітики залишаються повністю відповідальними за рішення та дії.

Ознаки готовності:

• Зрілі канали передавання даних і централізовані показники.
• Налагоджені процеси безпечних операцій.
• Потреба в швидшій підтримці сортування та розслідування.

На цьому етапі агентний ШІ починає виконувати обмежені дії в межах визначених запобіжних засобів, тоді як люди зберігають повноваження затверджувати операції з вищим ризиком.

Як виглядає успіх:

• Автоматизоване сортування, збагачення та рекомендовані кроки з усунення.
• Менше навантаження на аналітиків під час повторюваних завдань із розслідування.
• Затвердження людиною для дій із стримування та виправлення.

Ознаки готовності:

• Надійні засоби керування ідентичністю та доступом для систем автоматизації.
• Добре визначені робочі процеси делегування й затвердження.
• Впевненість у якості даних і системних інтеграціях.

На найзрілішому етапі агентний ШІ працює в кількох доменах, координуючи дії з мінімальним втручанням аналітиків в установлених межах. Це дає змогу організувати наскрізну координацію зусиль із безпеки в усій організації.

Як виглядає успіх:

• Безперервне автономне виявлення, розслідування та реагування в різних середовищах.
• Координація між системами безпеки, ІТ, ідентичності й відповідності вимогам.
• Люди зосереджуються на керуванні, стратегії та обробці виняткових випадків.

Ознаки готовності:

• Зрілі структури керування для ШІ й автоматизації.
• Високонадійні показники й цілісність даних у різних системах.
• Сильна узгодженість між функціональними робочими групами з безпеки, ІТ і відповідності вимогам.
• Налагоджена довіра до автоматизованого ухвалення рішень з можливістю перевірки й нагляду.

Агентний ШІ все ще перебуває на ранньому етапі свого шляху впровадження, але кілька чітких тенденцій визначають, як він розвиватиметься в сфері безпеки.

• Автономне тестування на проникнення. ШІ-агенти дедалі частіше імітуватимуть поведінку зловмисника, щоб безперервно тестувати захист, виявляти слабкі місця та перевіряти засоби безпеки в реальному часі.
• Цикли агентів. Агентний ШІ для операцій безпеки стане більш безперервним і самовдосконалюваним, а агенти сприйматимуть, діятимуть і вчитимуться на результатах, щоб вдосконалювати процеси виявлення та реагування.
• Кіберконфлікт ШІ проти ШІ. Оскільки кіберзлочинці також впроваджують ШІ, майбутні кіберзавдання можуть включати захисні й наступальні агентні системи, які безпосередньо конкуруватимуть одна з одною.
• Прогнозний захист. Замість реагування на інциденти агентні системи випереджатимуть загрози, аналізуючи шаблони, дані про вразливості й поведінку зловмисників, щоб запобігати кібератакам ще до їх виникнення.
• Спільна робота ШІ-агентів. Кілька спеціалізованих агентів координуватимуть завдання, зокрема виявлення, розслідування, виправлення та звітування, щоб створити стійкіші процеси безпеки з кращими можливостями масштабування.
• Роль аналітика, що змінюється. Аналітики відходитимуть від повторюваних завдань із розслідування та реагування до більш цінних завдань, як-от нагляд за агентами, розробка політик і стратегічне керування ризиками.

Організації можуть виявляти та розслідувати загрози й реагувати на них в усьому своєму цифровому просторі за допомогою уніфікованої платформи безпеки від Microsoft на основі ШІ. Центральне рішення – Microsoft Security Copilot. Воно основане на ШІ з природною мовою та дає змогу аналітикам аналізувати інциденти, підсумовувати загрози й координувати дії з реагування в різних середовищах. Вбудовані агенти поширюють ці можливості на рішення Захисного комплексу Microsoft.

Робочі групи з безпеки часто перевантажені великою кількістю сповіщень, ручним сортуванням і розрізненими розслідуваннями. У Microsoft Defender XDR агентний ШІ допомагає надавати пріоритет високоризиковим проблемам, швидше розслідувати інциденти й підвищувати ефективність реагування.

• Агент сортування сповіщень безпеки визначає пріоритет сповіщень, щоб допомогти аналітикам швидше зосередитися на інцидентах із високим ризиком.
• Агент-аналітик із безпеки розслідує інциденти, корелює сигнали й рекомендує дії з реагування, щоб спростити робочі процеси центра безпечних операцій.
• Агент, що полює на кіберзагрози, виконує пошук у різних середовищах, щоб виявляти приховані загрози, підозрілі дії та нові шаблони атак.
• Агент із динамічного виявлення загроз безперервно аналізує дії та адаптує логіку виявлення, щоб ідентифікувати мінливі загрози й аномалії.
• Агент інформування про аналіз загроз узагальнює аналітичні дані про загрози в практичні висновки, щоб команди були підготовлені до нових ризиків.

Разом ці агенти допомагають зменшити обсяг розслідувань, що проводяться вручну, і пришвидшити реагування на інциденти на кінцевих точках, в ідентичностях, електронній пошті та хмарних робочих навантаженнях.

У Microsoft Sentinel Security Copilot допомагає аналітикам перейти від ручного розслідування до робочих процесів на основі природної мови й наборів підказок. Аналітики можуть генерувати KQL, підсумовувати інциденти, збагачувати сутності, аналізувати користувачів і пристрої та автоматизувати кроки розслідування за допомогою Logic Apps і наборів підказок.

Спеціальний агент звітування про інциденти в Sentinel може видобувати з інцидентів результати розслідування, сутності, аналітичні висновки та кроки виправлення. Набори підказок також можуть автоматизувати аналіз користувачів і додавати результати безпосередньо до журналів дій під час інцидентів.

Ці можливості допомагають зменшити необхідність у написанні запитів вручну, підвищити узгодженість розслідувань і заощадити час аналітиків, автоматизуючи повторювані завдання.

У Microsoft Purview Security Copilot допомагає командам захищати дані й керувати ними в таких службах: Керування безпекою даних, Захист від втрати даних, Керування внутрішніми ризиками, Витребування інформації, Моніторинг і Відповідність спілкування.

• Агент із розподілу захисту даних надає пріоритет сповіщенням захисту від втрати даних і внутрішнього ризику, пояснює контекст ризиків і може запускати процеси виправлення разом із власниками даних.
• Агент із положення щодо безпеки даних виявляє конфіденційні дані, визначає приховані ризики й відкриті облікові дані, покращує маркування рівнів конфіденційності та створює зведення для керівництва.

Ці агенти допомагають робочим групам із безпеки зменшити обсяг сортування вручну, швидше надавати пріоритет критичним ризикам і вдосконалювати операції з безпеки даних і відповідності вимогам.

У Microsoft Entra Security Copilot допомагає робочим групам розслідувати ризикових користувачів, незвичні входи, привілейований доступ і загрози на основі ідентичності. Copilot може підсумовувати контекст ідентичності, пояснювати сигнали ризику й рекомендувати такі дії, як відкликання сеансу, перевірки доступу або налаштування політики обумовленого доступу.

Можливості включають агенти ідентичності й доступу та Ідентифікатор агента Microsoft Entra, який допомагає організаціям реєструвати, керувати й адмініструвати ідентичності агентів ШІ за допомогою керування життєвим циклом, керування доступом і засобів захисту ідентичності.

Ці можливості допомагають організаціям зменшити ризики, пов’язані з ідентичностями, і застосовувати принципи нульової довіри до ідентичностей як людей, так і ШІ.

У Microsoft Intune Security Copilot допомагає робочим групам із кінцевих точок і ІТ-спеціалістам зрозуміти відповідність пристроїв, зміни конфігурацій, схильність до вразливостей і потреби у виправленні. Copilot може підсумовувати ризики для пристроїв, пояснювати проблеми невідповідності, рекомендувати наступні кроки й допомагати робочим групам реагувати швидше.

Агенти з керування кінцевими точками допомагають автоматизувати перевірки відповідності, розслідувати проблеми пристроїв і спрямовувати виправлення на керованих кінцевих точках.

Ці можливості допомагають скоротити час, що витрачається на розслідування кінцевих точок вручну, вдосконалити операції із забезпечення відповідності та швидше усувати проблеми в конфігурації.

Разом Microsoft Security Copilot і вбудовані агенти допомагають організаціям перейти від реактивних операцій безпеки, що виконуються вручну, до адаптивного захисту з підтримкою ШІ з кращою ефективністю, швидкістю та можливостями масштабування на всьому життєвому циклі безпеки.