[Forklart] AI i cybersikkerhet – fordeler og ulemper, brukstilfeller
Explained Ai In Cybersecurity Pros Cons Use Cases
AI i cybersikkerhet har vært et hett tema de siste årene fordi mange nye teknologier ble født for å bli en del av databehandling. Dessuten kjemper forskjellige giganter om å utstede konkurransedyktige AI-produkter, noe som vekker noen bekymringer blant brukerne. Nå, denne artikkelen om Miniverktøy vil gi mer informasjon for å analysere situasjonen.AI i Cybersecurity
Hva er AI i cybersikkerhet? I dag har AI blitt mye brukt i flere sektorer og blitt folks høyre hånd i å håndtere noen grunnleggende gjøremål.
Med rask utvikling har flere og flere fagfolk begynt å bekymre seg for forholdet mellom AI og cybersikkerhet. De legger inn mer energi i utviklingen av AI-cybersikkerhet, som f.eks Microsoft Copilot for sikkerhet.
Men samtidig oppstår flere bekymringer. I følge en ny undersøkelse fra IT-sikkerhets- og datavitenskapsanalytikere anser de fleste bedrifter AI-modellen som avgjørende for forretningssuksess, og AI-brudd har skjedd de siste årene. På denne måten foretrekker stadig flere IT-ledere å bevilge flere budsjetter til kunstig intelligens innen cybersikkerhet.
De fleste organisasjoner erkjente at det ville være en av de største utfordringene å sikre AI og uttrykte bekymringer om tredjeparts AI-integrasjoner. Ved å integrere AI kan utviklere øke produktiviteten, eliminere repeterende oppgaver, forkorte utviklingstiden og minimere feil.
Muligheter og utfordringer eksisterer imidlertid side om side. Store deler av cybersikkerhetsfagfolk er enige om at selskapets sensitive data blir stadig mer sårbare for nye AI-teknologier. Noen ofre vil uforvarende eksponere sensitive data for andre via AI.
Siden AI ble født, har antallet hendelser med dataeksponering, tap, lekkasje og tyveri økt, noe som har ansporet flere bedrifter til å ha databeskyttelsesløsninger på plass. Når flere og flere AI-verktøy kommer på markedet, bør vi være mer forsiktige med det mulige tap av data risiko ved disse verktøyene.
Hvis du har lidd av et problem med datatap, kan du se dette innlegget: Forhindre tap av data og gjenopprette fra et uventet datatap .
AI i Cybersecurity: Fordeler og ulemper
I den siste delen har vi avklart noen saker som folk normalt er opptatt av. Her vil vi gi deg flere detaljer om fordelene og utfordringene.
Fordeler med AI i Cybersecurity
Kunstig intelligens spiller en viktig rolle i alle aspekter av livene våre, inkludert beskyttelse mot cybertrusler. Vi kan bruke AI for cybersikkerhet med god effekt og forbedre beskyttelsen i alle henseender. Noen av fordelene med AI for sikkerhet inkluderer følgende:
Raskere trusseldeteksjon og respons
Det er kjent at AI kan be om en stor mengde relaterte data basert på brukernes krav og gi et raskt svar for å analysere dataene for de neste instruksjonene. Å utnytte denne faktoren kan hjelpe fagfolk å lære nettverket og de oppdagede truslene raskere.
Ved å analysere de innsamlede dataene og tidligere vellykkede praksiser, kan AI-drevne løsninger identifisere unormal atferd og oppdage ondsinnet aktivitet mye raskere enn før. Ved hjelp av AI, hastigheten og omfanget av deteksjon og respons av nettangrep vil bli utvidet, og redusere skaden som angripere kan gjøre.
Automatisering av repeterende oppgaver
Det er mange repeterende oppgaver som vil bruke mye tid og ressurser under datainnsamling, analyse, Dataledelse , og andre. Imidlertid kan AI automatisere mange sikkerhetsprosesser, og spare menneskelige ressurser for å fokusere innsatsen der de er mest nødvendig.
Forbedret nøyaktighet og effektivitet
Siden AI har svært dyktige funksjoner, har den potensialet til å grave ut skjulte sårbarheter på en brøkdel av tiden. Sammenlignet med tradisjonelle sikkerhetsløsninger kan AI-drevne sikkerhetsfunksjoner gjenkjenne mønstre som er vanskelige å oppdage av menneskelige øyne, noe som forbedrer nøyaktigheten og effektiviteten.
Forbedret situasjonsbevissthet og beslutningstaking
Cybersikkerhet gir ofte mye dataoverbelastning med mer informasjon som bare sikkerhetseksperter er vanskelige å håndtere problemfritt. Disse nøkkeløyeblikkene krever rask datainnsamling og -behandling og dyp innsikt for hvert spor av cyberangrep.
På denne måten er AI på cybersikkerhet født for å gjøre oppgaver enklere, forbedre sikkerhetspersonells situasjonsbevissthet og evne til å ta datadrevne beslutninger.
Større skalerbarhet og kostnadsbesparelser
Som vi nevnte, vil mange sikkerhetsoppgaver gjenta seg selv, og de kjedelige oppgavene vil sløse med ressurser og forsinke gjenkjenningssvarene. Dessuten har den tradisjonelle sikkerhetsløsningen et begrenset omfang av deteksjon og innsikt.
Ved hjelp av AI-drevet sikkerhet kan du redusere responstiden på sikkerhetshendelser og redusere kostnadene ved å forsvare seg mot cybertrusler. Ved å korrelere ulike datapunkter kan du identifisere ondsinnet aktivitet og beskytte systemet proaktivt.
AI-drevne verktøy er skalerbare og fleksible for å tilby ekstra beskyttelse uten betydelige maskinvare- eller personalkostnader.
Utfordringer med AI i Cybersecurity
Selv om AI har mange fordeler når det brukes i cybersikkerhetssektoren, dukker det opp noen risikoer i det uendelige når du stoler veldig på det. For eksempel:
Bekymringer om skjevheter og rettferdighet i beslutningsprosesser
Noen brukere kan ignorere denne potensielle risikoen, som er partisk beslutningstaking i AI-systemer. Det er vanskelig å få AI raskt og fleksibelt til å takle varierende situasjoner, spesielt når AI står overfor datasett som inneholder partisk informasjon eller algoritmer som mangler den nødvendige objektiviteten.
Det er derfor du noen ganger kan motta falske positiver innen nettsikkerhet eller bli blokkert av AI-beskyttelse som en ondsinnet aktør. Det er plagsomt å håndtere for brukere, men ved å bli riktig administrert av fagfolk kan blokkeringen bli avvist. Så AI-drevne sikkerhetssystemer kan frigjøre mer arbeidskraft, men oppgradere kravene til høyteknologisk personell.
Mangel på tolkbarhet og åpenhet
AI-drevne sikkerhetssystemer har designet algoritmer og mønstre for å utføre en rekke observasjons- og responsaktiviteter. Under prosessen er ikke alltid beslutningsoppgavene gjennomsiktige, noe som gjør deg sårbar for potensiell skjevhet eller manipulasjon.
Bortsett fra det er AI vanskelig å tolke. Fagfolk må bruke mye tid på å forstå og tolke dets aktiviteter og beslutninger. Det er derfor sikkerhetspersonell ikke enkelt kan lære av modellen eller korrigere den.
Potensial for misbruk eller misbruk
Mangel på objektivitet, AI-baserte cybersikkerhetsløsninger kan ikke alltid identifisere alle trusler eller potensielle brudd nøyaktig, slik at brukere fortsatt står overfor potensielle risikoer og ytterligere skade fra upåaktete angrep.
Dessuten kan de kraftige funksjonene til AI brukes av ondsinnede aktører for å få tilgang til sensitiv informasjon eller angripe infrastruktur. Overfor de avanserte AI-støttede sikkerhetsverktøyene, må vi fortsatt optimalisere bevisstheten om AI-ledede cyberangrep.
Bruk tilfeller av AI i cybersikkerhet
I denne delen vil vi introdusere noen brukstilfeller av AI i cybersikkerhet. Samtidig vil bruken av det i nettkriminalitet bli presentert som en påminnelse.
Brukstilfelle 1: Trusseloppdagelse og forebygging
AI minimerer muligheter for angripere og begrenser den potensielle effekten av et sikkerhetsbrudd. De spesifikke funksjonene er som følger:
- Oppdagelse av skadelig programvare og phishing
- Sikkerhetslogganalyse
- Endepunktsikkerhet
- Kryptering
- Etc.
Brukstilfelle 2: Brukeratferdsanalyse
AI kan bruke maskinlæringsteknikker for å analysere brukeratferd og varsomt oppdage avvik fra normen kontinuerlig. AI-drevet atferdsanalyse forbedrer trusseljaktende prosesser, og muliggjør respons på utviklende trusler og sårbarheter.
Use Case 3: Sårbarhetsvurdering og -styring
AI-drevne løsninger analyserer enhets-, server- og brukeraktiviteter for å oppdage uregelmessigheter og null-dagers angrep . Videre kan den aktivere sanntidsforsvar mot høyrisikotrusler og fikse hullene i selve skjoldet.
1. Minimer kostnadene og produsentene ved å lage skadelig programvare som inneholder nye nulldagssårbarheter.
2. Lag enkelt originale, sofistikerte og målrettede phishing-angrep .
3. Tilrettelegge for innsamling og analyse av data for nettangrep.
4. Generer nye hackingverktøy og gjør enkelt inntrengninger ved å bruke AI-støttede verktøy.
5. Gjør cyberangrep enklere og mer vanlig fordi selv ufaglærte brukere kan forstå AI-verktøyene.
Hvordan forbedre databeskyttelsen i AI og cybersikkerhet?
Etter å ha lest innholdet ovenfor, har du kanskje forstått hvorfor vi sa at AI-teknologi er et tveegget sverd. Så, er det noen metode som bedre kan beskytte dataene dine når du bruker AI i cybersikkerhet?
Vi anbefaler sikkerhetskopiering av data som siste utvei for datasikkerhet. Windows har noen innebygde verktøy for å backup filer men de er begrenset til å tilfredsstille brukernes krav, så vi introduserer en annen gratis programvare for sikkerhetskopiering for deg – MiniTool ShadowMaker.
MiniTool ShadowMaker har blitt dedikert til Data backup i mange år og utvikler mange funksjoner mer enn sikkerhetskopiering, som datasynkronisering, diskkloning, universell gjenoppretting osv. Du kan sikkerhetskopiere alt du trenger for en rask gjenoppretting og sikkerhetskopiering av systemet er tillatt via en ett-klikks løsning.
Prøv denne programvaren og en 30-dagers gratis prøveversjon er tilgjengelig for brukere. Det anbefales sterkt å klargjøre en ekstern harddisk for å lagre sikkerhetskopien og sette den inn i enheten før du starter programvaren.
MiniTool ShadowMaker prøveversjon Klikk for å laste ned 100 % Rent og trygt
Trinn 1: Start programmet og klikk Fortsett prøveperioden .
Trinn 2: I Sikkerhetskopiering fanen, klikk på KILDE seksjon hvor du kan finne de systemrelaterte partisjonene som er valgt som standard, og hvis du ønsker å sikkerhetskopiere andre elementer, kan du velge mellom Disk og partisjoner og Mapper og filer .
Trinn 3: Klikk på MÅL for å velge hvor sikkerhetskopien skal lagres. Hvis du vil konfigurere sikkerhetskopieringsinnstillingene, kan du klikke på Alternativer funksjon for å administrere sikkerhetskopieringsplanene og -planene dine. Ellers kan du konfigurere bildeopprettingsmodus, filstørrelse, komprimering, passordbeskyttelse osv.
Trinn 4: Når du gjør alt i orden, kan du klikke Sikkerhetskopier nå å umiddelbart utføre oppgaven eller velge Sikkerhetskopier senere for å starte den senere. De ventende oppgavene vil bli vist i Få til fanen.
Nylig AI-informasjon i Cybersecurity
Det er allment kjent at en attraktiv AI-programvare ble født – ChatGPT og som utløste en bølge av AI rundt om i verden. Ulike teknologigiganter kjemper om å utvikle og utstede sine nye AI-produkter og bruke dem på de matchende verktøyene og verktøyene, for eksempel søkemotorer, kontorpakker og PS-programvare.
For å lage en selvstendig komplett enhet, oppgraderer utviklere hele produktlinjen, utstyrt med kunstig intelligens. Videre påpeker en fersk Windows-oppdatering at Microsoft vil gjøre Copilot i Windows 11 mer nyttig med nye funksjoner og plugins.
Spesielt for sikkerhetsaspektet er Microsoft Copilot for Security det første sikkerhetsproduktet som gjør det mulig for forsvarere å bevege seg med hastigheten og skalaen til AI. Den har mange avanserte funksjoner via gode integrasjoner for å oppnå en allsidig sikkerhetsforbedring.
- Sikkerhetsrapporter for undersøkelser, hendelser, sårbarheter eller trusler i løpet av minutter og gir veilede anbefalinger for trusselforebygging og utbedring.
- Ulykkesreaksjon å takle spesielle hendelser og følge den skreddersydde saneringsveiledningen etter erfaring.
- Sikkerhet Posture Management for å sjekke om organisasjonen din er sårbar for cyberangrep og finne ut eventuelle tegn på brudd ved å integrere ressurser.
- Sikkerhetshjelp for profesjonelle gjennom innebygde muligheter.
1. Microsoft Copilot for sikkerhet i Microsoft Defender XDR
Det lar sikkerhetsteam lære angrepet umiddelbart og gi rettidige svar for å vurdere og begrense angrepet.
2. Microsoft Copilot for sikkerhet i Intune
Security Copilot kan brukes til å vise administrerte enhetsattributter og konfigurasjonsdata.
3. Microsoft Copilot for sikkerhet i Defender EASM
Det kan gi innsikt fra Defender EASM om en organisasjons angrepsoverflate, noe som gjør det lettere å forstå sikkerhetsstillingen din og redusere sårbarheter.
Bunnlinjen:
Nå har denne artikkelen gitt mye informasjon om AI i cybersikkerhet, inkludert fordelene og utfordringene. Med utviklingen av AI finnes det både utfordringer og fordeler, og du må ta vare på noen merknader.
Dessuten, siden AI kan brukes til å være et skarpt våpen av avanserte angripere, må vi fortsatt holde vår posisjon i å ivareta PC-sikkerhet. På denne måten kan sikkerhetskopiering av data være en garanti når tap av data skjer på grunn av cyberangrep.
MiniTool ShadowMaker er en pålitelig programvare for sikkerhetskopiering og det er verdt å prøve. Hvis du har problemer når du bruker denne programvaren, kan du kontakte supportteamet vårt via [e-postbeskyttet] .