This is the Trace Id: 896788220b011ad5800441cba5c92a53
Gå til hovedindholdet
Microsoft Security
En kvinde, der holder en telefon og har hovedtelefoner på.

Hvad er kunstig intelligens til cybersikkerhed?

Få mere at vide om, hvordan organisationer registrerer og reagerer hurtigere på cybertrusler med sikkerhed drevet af kunstig intelligens.
Udforsk løsninger med kunstig intelligens

Om kunstig intelligens til cybersikkerhed

Kunstig intelligens til cybersikkerhed henviser til brugen af teknologier og teknikker til kunstig intelligens, der forbedrer beskyttelsen af computersystemer, netværk og data fra cybertrusler. Kunstig intelligens hjælper ved at automatisere trusselsregistrering, analysere store datamængder, identificere mønstre og reagere på sikkerhedshændelser i realtid.

Vigtige programmer for kunstig intelligens til sikkerhed omfatter registrering af uregelmæssigheder, registrering af malware, registrering af indtrængen, forebyggelse af svindel, hændelsesoversigter, rapportering til interessenter samt oprettelse og reverse engineering af scripts. Ved hjælp af maskinel indlæring, deep learning og behandling af naturligt sprog lærer kunstig intelligens løbende fra nye data, hvilket forbedrer dens evne til at identificere og afhjælpe nye trusler, reducere falske positiver og skalere sikkerhedsindsatsen mere effektivt. De seneste fremskridt inden for generativ AI har givet teams adgang til datadrevet indsigt, rapporter, der er nemme at oprette, og trinvise anbefalinger til afhjælpning.

Vigtige budskaber

  • Sikkerhedscommunity'et har brugt kunstig intelligens siden 1980'erne, men de seneste fremskridt har gjort det meget mere effektivt.
  • Der er flere use cases om sikkerhed for kunstig intelligens, herunder datasikkerhed, identitets- og adgangsadministration, it-administration, cloudsikkerhed samt registrering af og respons på trusler.
  • Kunstig intelligens har transformeret cybersikkerhed, hvilket gør det nemmere for sikkerhedsmedarbejdere at reagere på et stigende antal cybertrusler.
  • Fremtidige fremskridt inden for kunstig intelligens vil fortsat fremme produktudvikling og nye samarbejder mellem personer og systemer, der drives af kunstig intelligens.

Udviklingen af kunstig intelligens til cybersikkerhed

Sikkerhedsgrupper har brugt kunstig intelligens til cybersikkerhed i hvert fald siden slutningen af 1980'erne med følgende vigtige teknologiske fremskridt:
 
  • I begyndelsen brugte sikkerhedsteams regelbaserede systemer, der udløste underretninger baseret på de parametre, de definerede.
  • Fra begyndelsen af 2000'erne har fremskridt inden for maskinel indlæring, et undersæt af kunstig intelligens, der analyserer og lærer fra store datasæt, gjort det muligt for sikkerhedsmedarbejdere at forstå typiske trafikmønstre og brugerhandlinger på tværs af en organisation, identificere, når der sker noget usædvanligt, og reagere hurtigt på cybertrusler.
  • En senere forbedring inden for kunstig intelligens er generativ AI, som opretter nyt indhold baseret på strukturen af eksisterende data. Personer interagerer med disse systemer ved hjælp af naturligt sprog, hvilket giver sikkerhedsmedarbejdere mulighed for at gå i dybden med meget specifikke spørgsmål uden at skulle bruge forespørgselssprog.
  • En anden ny udvikling er brugen af agenter drevet af kunstig intelligens. Agenter arbejder sammen med enkeltpersoner, teams og organisationer om at automatisere omfattende opgaver og processer.

Nøglekomponenter i kunstig intelligens til cybersikkerhed

Kunstig intelligens er et overordnet begreb, der refererer til computersystemer, der udfører kognitive funktioner, f.eks. genkendelse af tale, oprettelse af forudsigelser og analyse af komplekse data. Flere forgreninger af kunstig intelligens bruges i cybersikkerhed.

Maskinel indlæring er et undersæt af kunstig intelligens, der bruger algoritmer til at lære af data og udføre forudsigelser. Denne funktionalitet bruges i cybersikkerhed til at afdække og automatisk reagere på potentielle trusler på tværs af enheder, brugere og netværk.

I deep learning, som er en mere avanceret gren af maskinel indlæring, behandler AI-systemer komplekse datastrukturer ved hjælp af neurale netværk med flere lag, som efterligner den menneskelige hjernes neurale tænkemåde. Deep learning og neurale netværk har en tendens til at være mere effektive end traditionel maskinel indlæring i forbindelse med analysere af store sæt højdimensionelle data og bruges i cybersikkerhed til at registrere og reagere på avancerede trusler.

Sikkerhedsmedarbejdere bruger også værktøjer inden for generativ AI til at hjælpe med undersøgelser og svar. Da disse værktøjer bruger teknologi til behandling af naturligt sprog, kan enkeltpersoner interagere med dem ved hjælp af menneskers sprog i stedet for kode. Som navnet antyder, kan disse værktøjer også generere indhold, så de kan hjælpe med at oprette rapporter, opsummere sikkerhedsindsigt og resultater samt give detaljerede svar på spørgsmål.

Agenter drevet af kunstig intelligens administrerer autonomt omfattende sikkerheds- og it-opgaver, så medarbejdere kan fokusere på proaktiv sikkerhed. Disse agenter kan prioritere phishing, forebyggelse af datatab og underretninger om insider-risiko, som er ekstremt tidskrævende opgaver for mennesker. Agenter kan også optimere politikker for betinget adgang baseret på brugerdata. Og mange teams bruger agenter drevet af kunstig intelligens til at identificere og prioritere sikkerhedsrisici og trusler, der skal håndteres.
Use cases

Kunstig intelligens til use cases for cybersikkerhed

Kunstig intelligens er blevet et vigtigt værktøj til at hjælpe sikkerhedsmedarbejdere med at udføre deres arbejde mere effektivt. Nogle almindelige use cases er:

 Identitets- og adgangsadministration

Kunstig intelligens bruges til identitets- og adgangsadministration (IAM) for at forstå mønstre i brugerlogonfunktionsmåder og registrere unormal adfærd. Den kan også bruges til automatisk at indføre tofaktorgodkendelse eller en nulstilling af adgangskoden, når visse betingelser er opfyldt. Og hvis der er grund til at tro, at en konto er blevet kompromitteret, kan løsninger drevet af kunstig intelligens blokere en bruger fra at logge på.

Slutpunktssikkerhed og -administration

Kunstig intelligens hjælper sikkerhedsmedarbejdere med at identificere slutpunkter, der bruges i organisationen, så de kan holde dem opdateret med de nyeste operativsystemer og sikkerhedsløsninger. Det kan også hjælpe med at afdække malware og andre tegn på cyberangreb på en organisations enheder.

Cloudsikkerhed

Da organisationer bruger flere cloududbydere til infrastruktur og apps, har de brug for løsninger, der giver beskyttelse på tværs af hele ejendommen. Kunstig intelligens indhenter data på tværs af forskellige cloudtjenester for at give et omfattende overblik over en organisations risici og sårbarheder i cloudmiljøet. Dette hjælper sikkerhedsmedarbejdere med hurtigt at håndtere trusler.

Datasikkerhed

Ved at reducere manuelt arbejde har kunstig intelligens hjulpet med at sætte skub i mange processer, der er relateret til datasikkerhed. Ved hjælp af kunstig intelligens kan sikkerhedsteams hurtigt identificere og forsyne følsomme data med mærkat i hele miljøet, uanset om de ligger i organisationens infrastruktur eller i en cloudapp. Kunstig intelligens kan også hurtigt registrere, når nogen forsøger at flytte data ud af virksomheden, og enten blokere handlingen eller rejse problemet over for sikkerhedsteamet.

Registrering af cybertrusler

Løsninger til Udvidet registrering og svar (XDR, extended detection and response)XDR (udvidet registrering og svar) og SIEM (Security Information and Event Management) hjælper sikkerhedsteams med at afdække cybertrusler i hele virksomheden. For at gøre dette er begge løsninger meget afhængige af kunstig intelligens. XDR-løsninger bruger kunstig intelligens til at overvåge slutpunkter, mails, identiteter og cloudapps for unormal adfærd, korrelere hændelser og vise dem til teamet. Ved hjælp af avancerede AI-modeller kan XDR-løsninger også forstyrre avancerede angreb, f.eks. ransomware, og komme med forslag til forbedríng af sikkerhedsdækningen. SIEM-løsninger bruger kunstig intelligens til at samle signaler fra hele virksomheden, hvilket giver teams bedre indsigt i, hvad der sker. Teams bruger også kunstig intelligens til at generere handlingsrettet indsigt fra trusselsintelligens, som hjælper dem med at tage en mere proaktiv tilgang til cyberrisici.

Hændelsesundersøgelse og -svar

Under svar på hændelser skal sikkerhedsmedarbejdere gennemgå et hav af data for at afdække potentielle cyberangreb. Kunstig intelligens hjælper med at identificere og korrelere de mest nyttige hændelser på tværs af flere datakilder og sparer professionelle værdifuld tid. Generativ AI forenkler undersøgelsen endnu mere ved at besvare spørgsmål og oversætte analyser til et naturligt sprog.

AI til cybersikkerhed i forhold til AI-sikkerhed

Det er vigtigt at skelne mellem to relaterede, men forskellige begreber: Kunstig intelligens til cybersikkerhed og sikkerhed for kunstig intelligens.

Kunstig intelligens til cybersikkerhed henviser til brugen af AI-værktøjer til at forbedre en organisations evne til at opdage, reagere på og afbøde trusler mod hele miljøet. Da kunstig intelligens til cybersikkerhed kan analysere og korrelere hændelser på tværs af flere kilder, hjælper det organisationer med at identificere mønstre, der indikerer potentielle trusler.

AI-sikkerhed fokuserer derimod på beskyttelse af selve AI-systemer. Det omfatter strategier, værktøjer og praksisser, der har til formål at beskytte AI-modeller, data og algoritmer mod trusler. Dette omfatter at sikre, at AI-systemer fungerer efter hensigten, og at hackere ikke kan udnytte sårbarheder til at manipulere output eller stjæle følsomme oplysninger.

Kort sagt handler AI til cybersikkerhed om at bruge AI-systemer til at forbedre en organisations overordnede sikkerhedsniveau, mens AI-sikkerhed handler om at beskytte AI-systemer.

Fordele ved kunstig intelligens til cybersikkerhed

Kunstig intelligens har virkelig ændret cybersikkerheden og har gjort det nemmere for sikkerhedsmedarbejdere at reagere på et stigende antal cybertrusler, stigende datamængder og en voksende cyberangrebsflade. Her er nogle af de måder, AI til cybersikkerhed hjælper teams med at blive mere effektive på:

Hurtigere trusselsregistrering
Mange sikkerhedsløsninger, f.eks. SIEM eller XDR, logfører tusindvis af hændelser, der angiver potentielt afvigende adfærd. Selvom langt de fleste af disse hændelser er harmløse, er nogle ikke, og risikoen for at overse en potentiel cybertrussel kan være enorm. Kunstig intelligens hjælper med at identificere de hændelser, der virkelig betyder noget. Det korrelerer også tilsyneladende ikke-relaterede aktiviteter i hændelser, der indikerer en potentiel cybertrussel.

Forenklet rapportering
Værktøjer, der bruger generativ AI, kan korrelere og analysere oplysninger fra flere datakilder for at oprette letforståelige rapporter, som sikkerhedsmedarbejdere hurtigt kan dele med andre i organisationen.

Identifikation af sikkerhedsrisici
Kunstig intelligens hjælper med at registrere svagheder i det overordnede miljø, f.eks. ukendte enheder og cloudapps, forældede operativsystemer eller ubeskyttede følsomme data.

Forbedring af færdigheder
Da generativ AI hjælper med at oversætte data fra cybertrusler og analyser til et naturligt sprog, behøver analytikere ikke at vide, hvordan de skal skrive forespørgsler for at være produktive. Det hjælper analytikere med at udføre mere komplekse opgaver. Desuden indeholder generativ AI afhjælpningstrin og andre anbefalinger, der hjælper nye teammedlemmer med hurtigt at lære, hvordan de effektivt reagerer på cyberangreb.

Indsigter, der kan handles på
Ved at aggregere og analysere data fra forskellige kilder, f.eks. sikkerhedslogge, netværkstrafik og eksterne trusselsfeeds, giver kunstig intelligens et omfattende overblik over sikkerhedslandskabet og afslører skjulte angrebsmønstre.

Reduktion af falske positiver og falske negativer.
Kunstig intelligens hjælper med at reducere falske positiver og falske negativer ved at bruge avancerede teknikker som mønstergenkendelse, registrering af uregelmæssigheder, kontekstafhængig opmærksomhed og løbende læring. Disse systemer giver en mere nuanceret beslutningstagning og forhindrer, at sikkerhedsteams overbelastes med irrelevante advarsler.

Skalerbarhed
Kunstig intelligens forbedrer skalerbarheden betydeligt i cybersikkerhed ved at automatisere opgaver, behandle store mængder data i realtid og lære løbende. I takt med at mængden og kompleksiteten af cybertrusler vokser, sikrer AI's evne til at skalere og tilpasse sig, at cybersikkerhedssystemer forbliver robuste, effektive og i stand til at håndtere kravene fra moderne it-infrastrukturer.

Cybersikkerhedsværktøjer drevet af kunstig intelligens

Kunstig intelligens er blevet integreret i flere cybersikkerhedsværktøjer for at hjælpe med at forbedre deres effektivitet. Et par eksempler kunne være:
 
  • Næste generations firewalls og kunstig intelligens. Traditionelle firewalls træffer beslutninger om at tillade eller blokere trafik baseret på regler, der er defineret af en administrator. Næste generation af firewalls overgår disse funktioner og bruger kunstig intelligens til at udnytte data om trusselsintelligens for at hjælpe med at identificere nye cybertrusler.
  • Sikkerhedsløsninger til AI-forbedrede slutpunkter. Sikkerhedsløsninger til slutpunkter bruger AI til at identificere slutpunktssårbarheder, f.eks. et forældet operativsystem. Kunstig intelligens kan også hjælpe med at registrere, om der er installeret malware på en enhed, eller om usædvanlige mængder data eksfiltreres til eller fra et slutpunkt. Under et igangværende angreb kan AI automatisk isolere slutpunktet fra resten af det digitale miljø.
  • Systemer til registrering og forebyggelse af indtrængen af AI-drevne netværk. Disse værktøjer overvåger netværkstrafik for at afdække uautoriserede brugere, der forsøger at infiltrere organisationen via netværket. Ved hjælp af kunstig intelligens behandler disse systemer hurtigt store mængder data for at identificere og blokere cyberangreb, før de forårsager skade.
  • AI- og cloudsikkerhedsløsninger. Eftersom så mange organisationer bruger flere cloudmiljøer til deres infrastruktur og apps, kan det være svært at spore cybertrusler, der bevæger sig på tværs af forskellige cloudmiljøer og apps. Kunstig intelligens hjælper med cloudsikkerhed ved at analysere data fra alle disse kilder for at identificere sikkerhedsrisici og potentielle cyberangreb.
  • IoT-sikkerhed (Tingenes internet). Ligesom slutpunkter og apps har organisationer typisk mange IoT-enheder, der er potentielle cyberangrebsvektorer. Kunstig intelligens hjælper med at registrere cybertrusler mod en enkelt IoT-enhed og afdækker mønstre for mistænkelig aktivitet på tværs af flere IoT-enheder.
  • XDR og SIEM. XDR- og SIEM-løsninger henter oplysninger fra flere sikkerhedsprodukter, logfiler og eksterne kilder for at hjælpe analytikere med at forstå, hvad der sker i deres miljø. AI hjælper med at samle alle disse data i klar indsigt.

Bedste praksis for kunstig intelligens inden for cybersikkerhed

Brug af kunstig intelligens til at understøtte sikkerhedshandlinger kræver nøje planlægning og implementering, men med den rette tilgang kan du introducere værktøjer, der giver meningsfyldte forbedringer af driftseffektiviteten og dit teams trivsel.

Skab en strategi
Der er talrige AI-produkter og -løsninger til brug inden for sikkerhed, men det er ikke dem alle, der passer til din organisation. Det er vigtigt, at dine AI-løsninger integreres godt med hinanden og din sikkerhedsarkitektur, ellers kan de ende med at skabe mere arbejde for dit team. Overvej dine største sikkerhedsudfordringer først, og identificer derefter AI-løsninger, der kan hjælpe dig med at løse disse problemer. Brug tid på at udvikle en plan for integration af kunstig intelligens i dine aktuelle processer og systemer.

Integrer dine sikkerhedsværktøjer
Kunstig intelligens til sikkerhed er mest effektiv, når den kan analysere data på tværs af hele organisationen. Dette er en udfordring, hvis dine værktøjer arbejder i siloer. Invester i værktøjer, der problemfrit arbejder sammen og med dit aktuelle miljø, f.eks. integrerede XDR- og SIEM-løsninger. Eller du kan om nødvendigt tildele tid og ressourcer til dit team for at integrere værktøjer, så du får fuld synlighed på tværs af hele din digitale ejendom.

Administrer beskyttelse af personlige oplysninger og kvalitet
AI-systemer træffer beslutninger og giver indsigt baseret på de data, der bruges til at oplære og drive dem. Hvis der er fejl i dataene, eller de er beskadigede, giver kunstig intelligens ringe indsigt og træffer forkerte beslutninger. Under din planlægning skal du sørge for, at du har processer på plads til at rydde op i data og beskytte personlige oplysninger.

Brug kunstig intelligens på en etisk måde
Mange af de data, der akkumuleres i løbet af årene, er unøjagtige, misvisende eller forældede. Derudover er AI-algoritmer og -logik ikke altid transparente, hvilket gør det svært at vide præcist, hvordan det genererer indsigt og resultater. Det er vigtigt at sikre, at kunstig intelligens ikke er den endelige beslutningstager, hvis der er risiko for, at den vil behandle visse personer unfair på grund af fordomme i dataene. Få mere at vide om ansvarlig AI.

Test løbende dine AI-systemer
Efter implementeringen skal du jævnligt teste dine systemer for at identificere problemer med fordomme eller kvalitet, når der genereres nye data.

Definer politikker for brug af generativ kunstig intelligens
Sørg for, at medarbejdere og partnere forstår din organisations politikker for brug af værktøjer til generativ AI. Det er især vigtigt, at folk ikke indsætter fortrolige og følsomme data i generative AI-prompter, fordi der er risiko for, at data bliver offentlige.

Nye tendenser inden for kunstig intelligens til cybersikkerhed

Integrationen af kunstig intelligens i cybersikkerhed transformerer ikke kun den måde, trusler registreres og afhjælpes på, men skaber også en ny form for cybersikkerhedsmedarbejdere. Der opstår flere og flere vigtige tendenser i takt med, at kunstig intelligens bliver mere udbredt i branchen:
 
  • Sikkerhedsmedarbejdere vil bruge mere tid på beslutningstagning på højt niveau og kompleks problemløsning, mens kunstig intelligens håndterer daglige driftsopgaver.
  • Der vil være en efterspørgsel efter hybridroller, der kombinerer viden om cybersikkerhed med ekspertise inden for kunstig intelligens, f.eks. analytikere af AI-cybersikkerhed eller dataeksperter med fokus på sikkerhed.
  • Sikkerhedsoperationscentre bevæger sig mod proaktiv trusselsjagt, hvor cybersikkerhedsteams bruger AI til at understøtte dybdegående undersøgelser og søge efter skjulte eller avancerede trusler, som automatiserede systemer muligvis ikke registrerer med det samme.
  • Sikkerhedsoperationscentre udvikler sig til AI-integrerede miljøer, hvor det menneskelige overblik fokuserer på at fortolke indsigt og træffe beslutninger i stedet for at administrere dataoverbelastning.
  • Sikkerhedsleverandører introducerer mere avancerede sikkerhedsprodukter drevet af kunstig intelligens, f.eks. videoanalyse eller droner og robotter til fysisk sikkerhed.
  • Vildledningsteknologi drevet af kunstig intelligens vil kunne generere dynamiske, intelligente fælder, der efterligner reelle aktiver, hvilket gør det sværere for cyberkriminelle at skelne mellem ægte og falske mål.
  • Systemer drevet af kunstig intelligens til registrering af svindel bruger algoritmer til maskinel indlæring til at forudsige og blokere svindel, før det sker, hvilket reducerer falske positiver og forbedrer registreringens nøjagtighed.
  • Agenter drevet af kunstig intelligens kan autonomt tage sig af omfattende sikkerhedsopgaver, f.eks. prioritering af beskeder, for at frigøre tid, så medarbejdere kan fokusere på andre prioriteter.

Kunstig intelligens til løsninger til cybersikkerhed

Kunstig intelligens medfører væsentlige ændringer i cybersikkerheden ved at automatisere opgaver, forbedre trusselsregistrering, forbedre intelligens og tillade mere proaktive og forudsigende sikkerhedsforanstaltninger. I takt med at trusselsmiljøet fortsætter med at udvikle sig, bliver integration af kunstig intelligens i cybersikkerhed en vigtig strategi for organisationer, der forsøger at være på forkant med nye risici.

Du kan nu begynde at inkorporere AI i dine sikkerhedsoperationer med løsninger med generativ AI som f.eks. Microsoft Security Copilot, der giver teams mulighed for at reagere mere effektivt på trusler. Microsoft Security Copilot-agenter forbedrer sikkerheden og it-driften med autonom og tilpasset automatisering. Og Microsoft Security tilbyder flere løsninger drevet af kunstig intelligens, der kan hjælpe dig med at forbedre effektiviteten af sikkerhedsoperationer. Ved at starte nu vil din organisation være bedre forberedt til at holde trit med dagens – og fremtidens – trusler.
Ressourcer

Få mere at vide om Microsoft Security

  1.
En mand og en kvinde, der kigger på en bærbar computer.
Løsning

Overhal cybertrusler med generativ AI

Transformér den måde, du arbejder på, og beskyt din organisation med løsninger med generativ AI.
Få mere at vide
En kvinde med briller og en hånd på kinden.
Produkt

Beskyt med AI-hastighed

Giv sikkerhedsteams mulighed for at registrere skjulte mønstre og reagere hurtigere på hændelser med Microsoft Security Copilot.
Få mere at vide
En mand med langt hår, der kigger på en computerskærm.
Ressourcecenter

Strategier for brug af sikkerhed drevet af generativ AI

Udforsk, hvordan du inkorporerer generativ AI i dine sikkerhedsoperationer med webcasts, e-bøger og analyserapporter.
Få mere at vide
Tilbage til afsnittet RESSOURCER

Ofte stillede spørgsmål

  • Kunstig intelligens bruges i cybersikkerhed til at registrere og reagere på trusler hurtigere og mere præcist end traditionelle metoder. Kunstig intelligens hjælper sikkerhedsmedarbejdere med at identificere mønstre og registrere afvigelser i store mængder data og automatisere reaktioner på cyberangreb. Ved at forbedre trusselsregistrering og reducere falske positiver forbedrer kunstig intelligens den overordnede sikkerhedseffektivitet.
  • Nej, kunstig intelligens erstatter ikke cybersikkerhed. Kunstig intelligens hjælper med at automatisere rutineopgaver, forbedre trusselsregistrering og reagere på hændelser mere effektivt, men menneskelig ekspertise er stadig afgørende for strategi, kompleks beslutningstagning og fortolkning af resultater i en bredere sikkerhedskontekst.
  • Ja, kunstig intelligens og cybersikkerhed kan kombineres for at forbedre sikkerhedsforanstaltningerne. Kunstig intelligens kan automatisere trusselsregistrering, overvåge netværkstrafik, identificere afvigelser og endda forudsige potentielle sikkerhedsbrud, så cybersikkerhedsteams kan fokusere på beslutningstagning og proaktive forsvarsstrategier på et højere niveau.
  • Generativ AI kan bruges i cybersikkerhed til at omdanne data til klar indsigt, få trinvise afhjælpningsinstruktioner, oprette rapporter og besvare sikkerhedsspørgsmål om miljøet.
  • Maskinel indlæring i cybersikkerhed omfatter oplæring af algoritmer til at identificere mønstre i netværkstrafik, brugeradfærd eller systemhændelser. Det giver systemer til maskinel indlæring mulighed for at registrere potentielle trusler som malware, phishing og uautoriseret adgang med høj nøjagtighed og minimal menneskelig indgriben.
  • Virksomheder bør bruge kunstig intelligens til cybersikkerhed til at forbedre trusselsregistrering, reducere reaktionstider, forbedre skalerbarheden og automatisere sikkerhedsprocesser. Kunstig intelligens hjælper virksomheder med at holde sig på forkant med trusler, reducere risici og beskytte følsomme data mere effektivt.

Følg Microsoft Security