This is the Trace Id: 3fa4359a637025f56075a105c20f8fab
Siirry pääsisältöön
Microsoft Security
Nainen pitelee puhelinta kuulokkeet päässään.

Mitä kyberturvallisuuden tekoäly on?

Lue, miten organisaatiot havaitsevat kyberuhkia ja reagoivat niihin nopeammin tekoälyä hyödyntävän suojauksen avulla.
Tutustu tekoälyratkaisuihin

Kyberturvallisuuden tekoälyn ymmärtäminen

Kyberturvallisuuden tekoäly tarkoittaa tekoälytekniikoiden käyttöä tietokonejärjestelmien, verkkojen ja kyberuhkien tietojen suojauksen parantamiseksi. Tekoäly auttaa automatisoimalla uhkien havaitsemisen, analysoimalla suuria tietomääriä, tunnistamalla malleja ja vastaamalla tietoturvaongelmiin reaaliajassa.

Tekoälyn keskeisiä tietoturvasovelluksia ovat muun muassa poikkeamien tunnistaminen, haittaohjelmien havaitseminen, tunkeutumisen havaitseminen, petosten estäminen, tapausyhteenvedot, sidosryhmien raportointi sekä koontiversioiden luominen ja selvittäminen. Koneoppimisen, syväoppimisen ja luonnollisen kielen käsittelyn avulla tekoäly oppii jatkuvasti uusista tiedoista, parantaa kykyään tunnistaa ja lieventää uusia uhkia, vähentää virheellisiä esiintymiä ja skaalata suojaustoimia tehokkaammin. Generatiivisen tekoälyn viimeaikaiset edistysaskeleet ovat mahdollistaneet tiimeille tietopohjaisia merkityksellisiä tietoja, helppoja raportteja ja vaiheittaisia lievennyssuosituksia.

Keskeiset huomiot

  • Tietoturvayhteisö on käyttänyt tekoälyä 1980-luvulta alkaen, mutta viimeaikaiset parannukset ovat tehneet siitä paljon tehokkaamman.
  • Tekoälylle on useita suojauksen käyttötapauksia, kuten tietojen suojaus, käyttäjätietojen ja käyttöoikeuksien hallinta, IT-hallinta, pilvisuojaus sekä uhkien havaitseminen ja niihin reagointi.
  • Tekoäly on muuttanut kyberturvallisuutta, minkä ansiosta tietoturva-ammattilaisten on helpompi reagoida kasvavaan määrään kyberuhkia.
  • Tekoälyn tuleva kehitys edistää edelleen tuotekehitystä ja uusia yhteistyömahdollisuuksia ihmisten ja tekoälyä hyödyntävien järjestelmien välillä.

Kyberturvallisuuden ja tekoälyn kehitys

Tietoturvayhteisöt ovat käyttäneet kyberturvallisuuden tekoälyä ainakin 1980-luvun lopusta lähtien seuraavien tärkeiden teknologisten kehitysten myötä:
 
  • Tietoturvatiimit käyttivät alussa sääntöpohjaisia järjestelmiä, jotka käynnistivät ilmoituksia määritettyjen parametrien perusteella.
  • 2000-luvun alkupuolelta alkaen tekoälyn osa-alue koneoppiminen on analysoinut suuria tietojoukkoja ja oppinut niiden perusteella. Tämä on antanut tietoturva-ammattilaisille mahdollisuuden ymmärtää tyypillisiä liikennemalleja ja käyttäjätoimia koko organisaatiossa epätavallisten tilanteiden tunnistamiseksi ja kyberuhkiin vastaamiseksi nopeasti.
  • Tekoälyn viimeaikainen parannus on generatiivinen tekoäly, joka luo uutta sisältöä olemassa olevien tietojen perusteella. Käyttäjät ovat vuorovaikutuksessa näiden järjestelmien kanssa luonnollisella kielellä, jolloin tietoturva-ammattilaiset voivat syventyä tiettyihin kysymyksiin ilman kyselykieltä.
  • Toinen uusi kehitys on tekoälyä hyödyntävien agenttien käyttö. Edustajat työskentelevät yhdessä henkilöiden, tiimien ja organisaatioiden kanssa ja automatisoivat suuria määriä tehtäviä ja prosesseja.

Kyberturvallisuuden tekoälyn tärkeimmät komponentit

Tekoäly on kaikenkattava termi, joka viittaa tietokonejärjestelmiin, jotka suorittavat kognitiivisia funktioita, kuten puheen tunnistamista, ennusteiden tekemistä ja monimutkaisten tietojen analysointia. Kyberturvallisuudessa käytetään useita tekoälyhaaroja.

Koneoppiminen on tekoälyn osajoukko, joka käyttää algoritmeja tietojen oppimiseen ja ennusteiden tekemiseen. Tätä ominaisuutta käytetään kyberturvallisuudessa mahdollisten uhkien paljastamiseen ja automaattiseen reagoimiseen eri laitteissa, käyttäjissä ja verkoissa.

Syväoppimisessa, koneoppimisen kehittyneemmässä haarassa, tekoälyjärjestelmät käsittelevät monimutkaisia tietorakenteita monikerroksisten neuroverkkojen avulla, jotka jäljittelevät ihmisaivojen hermoratoja. Syväoppiminen ja neuroverkot ovat yleensä tehokkaampia kuin perinteinen koneoppiminen suurten suuriulotteisten tietojen analysoinnissa, ja niitä käytetään kyberturvallisuudessa kehittyneiden uhkien havaitsemiseen ja niihin vastaamiseen.

Tietoturva-ammattilaiset käyttävät myös generatiivisia tekoälytyökaluja, jotka auttavat tutkimisessa ja reagoimisessa. Koska nämä työkalut käyttävät luonnollisen kielen käsittelytekniikkaa, yksittäiset henkilöt voivat olla vuorovaikutuksessa niiden kanssa käyttämällä ihmisen kieltä koodin sijaan. Kuten nimestä voi päätellä, nämä työkalut pystyvät myös tuottamaan sisältöä, joten ne voivat auttaa raporttien tuottamisessa, tietoturvan huomioiden ja havaintojen yhteenvedoissa sekä antaa yksityiskohtaisia vastauksia kysymyksiin.

Tekoälyä käyttävät agentit hallitsevat itsenäisesti suuren volyymin suojaus- ja IT-tehtäviä, mikä auttaa ihmisiä keskittymään ennakoivaan tietoturvaan. Nämä agentit voivat tarkistaa tietojenkalastelun, tietojen menetyksen estämisen ja sisäisten käyttäjien riskihälytykset, jotka ovat erittäin aikaa vieviä tehtäviä ihmisille. Agentit voivat myös optimoida ehdollisia käyttöoikeuskäytäntöjä käyttäjätietojen perusteella. Monet tiimit käyttävät tekoälypohjaisia agentteja tunnistaakseen ja priorisoidakseen haavoittuvuuksia ja uhkia, joihin on vastattava.
Käyttötapaukset

Kyberturvallisuuden tekoälyn käyttötapaukset

Tekoälystä on tullut tärkeä työkalu, jonka avulla tietoturva-ammattilaiset voivat tehdä työnsä tehokkaammin. Yleisiä käyttötapauksia ovat seuraavat:

 Käyttäjätietojen ja käyttöoikeuksien hallinta

Tekoälyä käytetään käyttäjätietojen ja käyttöoikeuksien hallintaan (IAM), jotta voidaan ymmärtää käyttäjien kirjautumiskäyttäytymisen malleja sekä tunnistaa ja tuoda esiin epätavallista toimintaa. Sen avulla voidaan myös automaattisesti pakottaa kaksiosaisen todentamismenetelmän käyttö tai salasanan vaihtaminen, kun tietyt ehdot täyttyvät. Jos on syytä uskoa, että tiliin on murtauduttu, tekoälyä käyttävät ratkaisut voivat estää käyttäjää kirjautumasta sisään.

Päätepisteen tietoturva ja hallinta

Tekoäly auttaa tietoturva-ammattilaisia tunnistamaan kaikki organisaatiossa käytettävät päätepisteet ja niiden pitämisessä ajan tasalla uusimmilla käyttöjärjestelmillä ja tietoturvaratkaisuilla. Tekoäly voi myös auttaa paljastamaan haittaohjelmia ja muita organisaation laitteisiin kohdistuneiden kyberhyökkäysten merkkejä.

Pilvipalvelujen suojaus

Koska organisaatiot käyttävät useita pilvipalveluntarjoajia infrastruktuuriin ja sovelluksiin, ne tarvitsevat ratkaisuja, jotka tarjoavat suojauksen koko tilalle. Tekoäly yhdistää tietoja eri pilvipalveluista tarjotakseen kattavan näkymän organisaation pilviriskeihin ja haavoittuvuuksiin. Tämä auttaa tietoturva-ammattilaisia ratkaisemaan uhat nopeasti.

Tietoturva

Vähentämällä manuaalista työtä tekoäly on auttanut nopeuttamaan monia tietoturvaan liittyviä prosesseja. Tietoturvatiimit käyttävät tekoälyä tunnistamaan ja merkitsemään luottamuksellisia tietoja koko ympäristössä riippumatta siitä, sijaitsevatko ne organisaation infrastruktuurissa vai pilvisovelluksessa. Tekoäly voi myös auttaa tunnistamaan, kun joku yrittää siirtää tietoja pois yrityksestä, ja joko estää toiminnon tai ilmoittaa siitä tietoturvatiimille.

Kyberuhkien tunnistaminen

Laajennettu havaitseminen ja reagointi (XDR)Laajennetun havaitsemisen ja reagoinnin (XDR) ja suojaustietojen ja tapahtumien hallinnan (SIEM) ratkaisut auttavat tietoturvatiimejä paljastamaan kyberuhkia koko yrityksessä. Molemmat ratkaisut edellyttävät huomattavaa tekoälyn käyttöä. XDR-ratkaisut käyttävät tekoälyä päätepisteiden, sähköpostien, käyttäjätietojen ja pilvisovellusten valvomiseen poikkeavan toiminnan varalta, tapausten korreloimiseen ja niiden näyttämiseen tiimille. Kehittyneiden tekoälymallien avulla XDR-ratkaisut voivat myös häiritä kehittyneitä hyökkäyksiä, kuten kiristysohjelmia, ja tarjota ehdotuksia suojauksen parantamiseksi. SIEM-ratkaisut käyttävät tekoälyä koko yrityksen signaalien koostamiseen, mikä antaa tiimeille paremman näkyvyyden tapahtumiin. Tiimit käyttävät tekoälyä myös toiminnallisten merkityksellisten tietojen luomiseen uhkatiedoista, mikä auttaa niitä omaksumaan ennakoivamman lähestymistavan kyberriskeihin.

Tapahtumien tutkinta ja vastaus

Tietoturva-ammattilaisten on tapauksiin reagoinnin aikana lajiteltava tietovuoria mahdollisten kyberhyökkäysten paljastamiseksi. Tekoäly auttaa tunnistamaan useiden tietolähteiden hyödyllisimmät tapahtumat ja vertaamaan, mikä säästää ammattilaisten arvokasta aikaa. Generatiivinen tekoäly yksinkertaistaa tutkimusta entisestään kääntämällä analyysin luonnolliselle kielelle ja vastaamalla kysymyksiin luonnollisella kielellä.

Kyberturvallisuuden tekoäly ja tekoälyn suojaus

On tärkeää erottaa toisistaan kaksi toisiinsa liittyvää mutta erilaista käsitettä: Kyberturvallisuuden tekoäly ja tekoälyn suojaus.

Kyberturvallisuuden tekoäly tarkoittaa tekoälytyökalujen käyttöä, joiden avulla voidaan parantaa organisaation kykyä havaita, reagoida ja lieventää uhkia koko ympäristössään. Koska kyberturvallisuuden tekoäly voi analysoida ja korreloida tapahtumia useissa lähteissä, se auttaa organisaatioita tunnistamaan mahdollisia uhkia ilmaisevia kaavoja.

Tekoälyn tietoturva puolestaan keskittyy itse tekoälyjärjestelmien suojaukseen. Se sisältää strategioita, työkaluja ja käytäntöjä, joiden tarkoituksena on suojata tekoälymalleja, tietoja ja algoritmeja uhilta. Tähän kuuluu sen varmistaminen, että tekoälyjärjestelmät toimivat odotetulla tavalla ja että hyökkääjät eivät voi hyödyntää heikkouksia manipuloidakseen tuloksia tai varastaakseen arkaluonteisia tietoja.

Yhteenvetona tekoälyn suojauksessa on kyse tekoälyjärjestelmien suojaamisesta, kun taas kyberturvallisuuden tekoäly viittaa tekoälyjärjestelmien käyttöön organisaation yleisen suojaustason parantamiseksi.

Kyberturvallisuuden tekoälyn edut

Tekoäly on todella muuttanut kyberturvallisuutta, mikä on helpottanut tietoturva-ammattilaisten reagoimista kasvavaan määrään kyberuhkia, lisääntyviin tietomääriin ja laajenevaan kyberhyökkäyspintaan. Seuraavassa on joitakin tapoja, joilla kyberturvallisuuden tekoäly auttaa tiimejä olemaan tehokkaampia:

Nopeampi uhkien havaitseminen
Monet suojausratkaisut, kuten SIEM tai XDR, kirjaavat tuhansia ja taas tuhansia tapahtumia, jotka ilmaisevat mahdollisesta epätavallisesta toiminnasta. Vaikka suurin osa näistä tapahtumista on harmittomia, jotkin eivät, ja mahdollisen kyberuhan huomaamatta jäämisen riski voi olla valtava. Tekoäly auttaa tunnistamaan todella tärkeät tapaukset. Se myös korreloi ilmeisesti toisiinsa liittymättömät toiminnot tapauksiin, jotka osoittavat mahdollisen kyberuhan.

Yksinkertaistettu raportointi
Generatiivista tekoälyä hyödyntävät työkalut voivat yhdistää ja analysoida tietoja useista tietolähteistä ja luoda helposti ymmärrettäviä raportteja, jotka tietoturva-ammattilaiset voivat jakaa nopeasti muiden organisaation käyttäjien kanssa.

Haavoittuvuuden tunnistaminen
Tekoäly auttaa tunnistamaan heikkouksia koko ympäristössä, kuten tuntemattomia laitteita ja pilvisovelluksia, vanhentuneita käyttöjärjestelmiä tai suojaamattomia luottamuksellisia tietoja.

Taitojen parantaminen
Koska generatiivinen tekoäly auttaa kääntämään kyberuhkien tiedot ja analyysit luonnolliselle kielelle, analyytikoiden ei tarvitse tietää, miten kyselyitä kirjoitetaan ollakseen tuottavia. Tämä auttaa analyytikoita suorittamaan monimutkaisempia tehtäviä. Lisäksi generatiivinen tekoäly tarjoaa korjausvaiheita ja muita suosituksia, joiden avulla uudet tiimin jäsenet oppivat nopeasti reagoimaan kyberhyökkäyksiin tehokkaasti.

Toiminnalliset merkitykselliset tiedot
Koostamalla ja analysoimalla tietoja eri lähteistä, kuten suojauslokeista, verkkoliikenteestä ja ulkoisista uhkasyötteiden lähteistä, tekoäly tarjoaa kattavan näkymän suojausympäristöstä ja paljastaa piilotetut hyökkäysmallit.

Virheellisten esiintymien ja virheellisten negatiivisten arvojen vähentäminen.
Tekoäly auttaa vähentämään virheellisiä esiintymiä ja virheellisiä negatiivisia tekniikoita käyttämällä kehittyneitä tekniikoita, kuten kaavojen tunnistusta, poikkeamien tunnistamista, kontekstitietoisuutta ja jatkuvaa oppimista. Nämä järjestelmät tarjoavat tarkemman päätöksenteon ja välttävät tietoturvatiimien ylikuormitusta epäolennaisten hälytysten avulla.

Skaalattavuus
Tekoäly parantaa kyberturvallisuuden skaalattavuutta merkittävästi automatisoimalla tehtäviä, käsittelemällä suuria tietomääriä reaaliajassa ja oppimalla jatkuvasti. Kyberuhkien määrän ja monimutkaisuuden kasvaessa tekoälyn kyky skaalautua ja mukautua varmistaa, että kyberturvallisuusjärjestelmät pysyvät joustavina, tehokkaina ja pystyvät vastaamaan nykyaikaisten IT-infrastruktuurien vaatimuksiin.

Tekoälyä hyödyntävät kyberturvallisuustyökalut

Tekoäly on integroitu useisiin kyberturvallisuustyökaluihin niiden tehokkuuden parantamiseksi. Alla on joitain esimerkkejä:
 
  • Seuraavan sukupolven palomuurit ja tekoäly. Perinteiset palomuurit tekevät päätöksiä järjestelmänvalvojan määrittämien sääntöjen perusteella liikenteen sallimisesta tai estämisestä. Seuraavan sukupolven palomuurit ylittävät nämä ominaisuudet hyödyntämällä tekoälyn avulla uhkatietotietoja, jotka auttavat tunnistamaan uusia kyberuhkia.
  • Tekoälyn tehostamat päätepisteiden tietoturvaratkaisut. Päätepisteiden tietoturvaratkaisut tunnistavat tekoälyn avulla päätepisteiden haavoittuvuuksia, kuten vanhentuneen käyttöjärjestelmän. Tekoäly voi myös auttaa tunnistamaan, onko laitteeseen asennettu haittaohjelmia tai onko päätepisteeseen tai päätepisteestä siirretty epätavallisia tietomääriä. Käynnissä olevan hyökkäyksen aikana tekoäly voi automaattisesti eristää päätepisteen muusta digitaalisesta ympäristöstä.
  • Tekoälypohjaiset verkkoon tunkeutumisen tunnistus- ja estojärjestelmät. Nämä työkalut valvovat verkkoliikennettä löytääkseen luvattomia käyttäjiä, jotka yrittävät tunkeutua organisaatioon verkon kautta. Tekoälyn avulla nämä järjestelmät käsittelevät nopeasti suuria tietomääriä tunnistaakseen ja estääkseen kyberhyökkäykset, ennen kuin ne aiheuttavat vahinkoa.
  • Tekoäly ja pilvipalvelujen tietoturvaratkaisut. Koska niin monet organisaatiot käyttävät useita pilvipalveluita infrastruktuurissaan ja sovelluksissaan, eri pilvipalveluissa ja sovelluksissa liikkuvien kyberuhkien seuraaminen saattaa olla vaikeaa. Tekoäly auttaa parantamaan pilvipalveluiden tietoturvaa analysoimalla tietoja kaikista näistä lähteistä tunnistaakseen haavoittuvuudet ja mahdolliset kyberhyökkäykset.
  • Esineiden Internet (IoT) -suojaus. Päätepisteiden ja sovellusten tavoin organisaatioilla on yleensä useita IoT-laitteita, jotka ovat mahdollisia kyberhyökkäysten kohteita. Tekoäly auttaa tunnistamaan mitä tahansa yksittäistä IoT-laitetta vastaan kohdistuvat kyberuhat ja myös paljastamaan epäilyttävän toiminnan malleja useissa IoT-laitteissa.
  • XDR ja SIEM. XDR- ja SIEM-ratkaisut hakevat tietoja useista tietoturvatuotteista, lokitiedostoista ja ulkoisista lähteistä, jotta analyytikot voivat saada käsityksen ympäristönsä tapahtumista. Tekoäly auttaa näiden kaikkien tietojen yhdistämisessä selkeiksi merkityksellisiksi tiedoiksi.

Kyberturvallisuuden tekoälyn parhaat käytännöt

Tekoälyn käyttäminen tietoturvatoimintojen tukemiseen edellyttää huolellista suunnittelua ja toteutusta, mutta oikealla lähestymistavalla voit ottaa käyttöön työkaluja, jotka parantavat merkittävästi toiminnan tehokkuutta ja tiimisi hyvinvointia.

Strategian kehittäminen
Tietoturvassa hyödynnettäviä tekoälytuotteita ja -ratkaisuja on useita, mutta ne kaikki eivät sovi organisaatiollesi. On tärkeää, että tekoälyratkaisut integroituvat hyvin toisiinsa ja suojausarkkitehtuuriisi, tai ne voivat luoda tiimillesi lisätyötä. Ota ensin huomioon suurimmat tietoturvahaasteet ja tunnista sitten ne tekoälyratkaisut, joiden avulla voit ratkaista nämä ongelmat. Käytä aikaa suunnitelman luomiseen ja tekoälyn integroimiseksi nykyisiin prosesseihin ja järjestelmiin.

Tietoturvatyökalujen integrointi
Kyberturvallisuuden tekoäly on tehokkainta, kun se pystyy analysoimaan tietoja koko organisaatiossa. Tämä on haastavaa, jos työkalut toimivat siiloissa. Investoi sellaisiin työkaluihin, jotka toimivat nykyisessä ympäristössäsi ja toimivat saumattomasti yhdessä, kuten integroituihin XDR- ja SIEM-ratkaisuihin. Voit myös tarvittaessa varata tiimillesi aikaa ja resursseja työkalujen integroimiseksi, jotta saat täydellisen näkyvyyden koko digitaaliseen tilaan.

Tietosuojan ja laadun hallinta
Tekoälyjärjestelmät tekevät päätöksiä ja tarjoavat merkityksellisiä tietoja niiden harjoittamiseen ja käyttämiseen käytettyjen tietojen perusteella. Jos näissä tiedoissa on virheitä tai ne ovat vioittuneet, tekoäly tuottaa heikkoja merkityksellisiä tietoja ja tekee virheellisiä päätöksiä. Varmista suunnittelun aikana, että käytössäsi on prosesseja tietojen puhdistamiseksi ja yksityisyyden suojaamiseksi.

Tekoälyn eettinen käyttö
Monet vuosien mittaan kertyneet tiedot ovat epätarkkoja, yksipuolisia tai vanhentuneita. Tämän lisäksi tekoälyalgoritmit ja logiikka eivät ole aina läpinäkyviä, joten on vaikea tietää tarkalleen, miten ne luovat merkityksellisiä tietoja ja tuloksia. On tärkeää varmistaa, että tekoäly ei ole lopullinen päätöksentekijä, jos on vaara, että se saattaa kohdella tiettyjä henkilöitä epäoikeudenmukaisesti tietojen yksipuolisuuden vuoksi. Lue lisää vastuullisesta tekoälystä.

Tekoälyjärjestelmien jatkuva testaaminen
Käyttöönoton jälkeen testaa järjestelmäsi säännöllisesti tunnistaaksesi painotus- tai laatuongelmia, kun uusia tietoja luodaan.

Määritä käytännöt generatiivisen tekoälyn käyttöä varten
Varmista, että työntekijät ja kumppanit ymmärtävät organisaatiosi käytännöt generatiivisen tekoälyn työkalujen käyttöä varten. On erityisen tärkeää, että käyttäjät eivät liitä luottamuksellisia ja arkaluonteisia tietoja generatiivisen tekoälyn kehotteisiin, koska on olemassa riski, että tiedot paljastuvat.

Kyberturvallisuuden tekoälyn nousevat trendit

Tekoälyn integrointi kyberturvallisuuteen muuttaa uhkien havaitsemista ja lieventämistä sekä muokkaa kyberturvallisuuden työvoimaa. Tekoälyn yleistyessä alalla on näkyvissä useita keskeisiä trendejä:
 
  • Tietoturva-ammattilaiset varaavat enemmän aikaa korkean tason päätöksentekoon ja monimutkaisten ongelmien ratkaisuun, kun tekoäly huolehtii päivittäisistä toiminnallisista tehtävistä.
  • Hybridirooleille, jotka yhdistävät kyberturvallisuustietämyksen ja tekoälyosaamisen, kuten tekoälyn kyberturvallisuusanalyytikoille tai tietoturvaan keskittyville data-asiantuntijoille, tulee olemaan tarvetta.
  • Tietoturvakeskukset siirtyvät ennakoivaan uhkien etsintään, jossa kyberturvallisuustiimit tukevat tekoälyn avulla syvällisiä tutkimuksia ja etsivät piilotettuja tai kehittyneitä uhkia, joita automatisoidut järjestelmät eivät ehkä heti havaitse.
  • Tietoturvakeskukset kehittyvät tekoälyn integroiduiksi ympäristöiksi, joissa ihmisen valvonta keskittyy merkityksellisten tietojen tulkitsemiseen ja päätösten tekemiseen tietojen ylikuormituksen hallinnan sijaan.
  • Tietoturvatoimittajat ottavat käyttöön kehittyneempiä tekoälypohjaisia tietoturvatuotteita, kuten videoanalyysin tai lennokkeja ja robotteja fyysisen suojauksen varmistamiseksi.
  • Tekoälyä hyödyntävä petosteknologia pystyy luomaan dynaamisia ja älykkäitä ansoja, jotka jäljittelevät todellisia resursseja, mikä vaikeuttaa nettirikollisten aitojen kohteiden erottamista väärennetyistä.
  • Tekoälyä hyödyntävät petosten havaitsemisjärjestelmät käyttävät koneoppimisalgoritmeja petosten ennustamiseen ja estämiseen ennen niiden ilmenemistä, mikä vähentää virheellisiä esiintymiä ja parantaa tunnistuksen tarkkuutta.
  • Tekoälyä käyttävät agentit voivat itsenäisesti suorittaa suuren volyymin suojaustehtäviä, kuten hälytysten järjestäminen, vapauttaakseen aikaa muihin prioriteetteihin keskittymiseen.

Kyberturvallisuuden tekoälyn ratkaisut

Tekoäly edistää kyberturvallisuuden merkittäviä muutoksia automatisoimalla tehtäviä, parantamalla uhkien havaitsemista, parantamalla tiedustelua ja mahdollistamalla ennaltaehkäisevät ja ennakoivat suojaustoimet. Kun uhkaympäristö kehittyy jatkuvasti, tekoälyn integroinnista kyberturvallisuuteen tulee keskeinen strategia organisaatioille, jotka yrittävät pysyä uusien riskien edellä.

Voit aloittaa tekoälyn sisällyttämisen tietoturvatoimintoihisi nyt luovilla tekoälyratkaisuilla, kuten Microsoft Security Copilotilla, jotka antavat tiimeille mahdollisuuden reagoida uhkiin entistä tehokkaammin. Microsoft Security Copilot -agentit parantavat tietoturva- ja IT-toimintoja autonomisella ja mukautuvalla automaatiolla. Microsoft Security tarjoaa useita tekoälypohjaisia ratkaisuja, joiden avulla voit parantaa suojaustoimintojen tehokkuutta. Aloittamalla nyt organisaatiosi on paremmin valmistautunut pysymään ajan tasalla tämän päivän ja huomisen uhkista.
Resurssit

Lue lisää Microsoft Securitystä

  1.
Mies ja nainen katsovat kannettavaa tietokonetta.
Ratkaisu

Selätä kyberuhat generatiivisen tekoälyn avulla

Muunna työskentelytapojasi ja suojaa organisaatiotasi generatiivisilla tekoälyratkaisuilla.
Lue lisää
Nainen, jolla on silmälasit ja käsi leualla.
Tuote

Suojaa tekoälyn nopeudella

Auta tietoturvatiimejä havaitsemaan piilotettuja kaavoja ja reagoimaan tapauksiin nopeammin Microsoft Security Copilotin avulla.
Lue lisää
Pitkähiuksinen mies katsoo tietokoneen näyttöä.
Resurssikeskus

Strategiat, jotka koskevat tekoälyä hyödyntävän suojauksen käyttöä

Tutustu verkkolähetysten, sähköisten kirjojen ja analyytikkoraporttien avulla siihen, miten voit sisällyttää generatiivisen tekoälyn tietoturvatoimintoihisi.
Lue lisää
Takaisin RESURSSIT-osaan

Usein kysytyt kysymykset

  • Tekoälyä käytetään kyberturvallisuudessa uhkien havaitsemiseen ja niihin vastaamiseen nopeammin ja tarkemmin kuin perinteisillä menetelmillä. Tekoäly auttaa tietoturva-ammattilaisia tunnistamaan kaavoja ja havaitsemaan poikkeamia suuressa tietomäärässä ja automatisoimaan kyberhyökkäyksiin liittyviä vastauksia. Parantamalla uhkien havaitsemista ja vähentämällä virheellisiä esiintymiä tekoäly parantaa yleistä tietoturvan tehokkuutta.
  • Ei, tekoäly ei korvaa kyberturvallisuutta. Tekoäly auttaa automatisoimaan toistuvia tehtäviä, parantamaan uhkien havaitsemista ja reagoimaan tapauksiin entistä tehokkaammin, mutta ihmisten asiantuntemus on silti tärkeää strategialle, monimutkaiselle päätöksenteolle ja tulosten tulkinnalle laajemmassa tietoturvakontekstissa.
  • Kyllä, tekoäly ja kyberturvallisuus voidaan yhdistää tietoturvatoimien parantamiseksi. Tekoäly voi automatisoida uhkien havaitsemisen, valvoa verkkoliikennettä, tunnistaa poikkeamia ja jopa ennustaa mahdollisia tietoturvarikkomuksia, jolloin kyberturvallisuustiimit voivat keskittyä korkeamman tason päätöksentekoon ja ennakoiviin puolustusstrategioihin.
  • Generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa tietojen muuntamiseen selkeiksi merkityksellisiksi tiedoiksi, vaiheittaisten lievennysohjeiden saamiseen, raporttien luomiseen ja ympäristöön liittyviin suojauskysymyksiin vastaamiseen.
  • Koneoppiminen kyberturvallisuudessa edellyttää koulutusalgoritmeja, joiden avulla tunnistetaan verkkoliikenteen, käyttäjien käyttäytymisen tai järjestelmätapahtumien kaavat. Näin koneoppimisjärjestelmät voivat havaita mahdollisia uhkia, kuten haittaohjelmia, tietojenkalastelua ja luvatonta käyttöä, suurella tarkkuudella ja mahdollisimman vähäisellä ihmisen puuttumisella.
  • Yritysten tulisi käyttää kyberturvallisuuden tekoälyä uhkien tunnistamisen parantamiseen, vasteaikojen lyhentämiseen, skaalattavuuden parantamiseen ja suojausprosessien automatisointiin. Tekoälyn avulla yritykset voivat pysyä kehittyneiden uhkien edellä, mikä vähentää riskejä ja suojaa arkaluonteisia tietoja entistä tehokkaammin.

Seuraa Microsoft Securitya