מהי בינה מלאכותית לאבטחת הסייבר?

בינה מלאכותית היא מונח כולל המתייחס למערכות מחשבים שמבצעות פונקציות קוגניטיביות כגון זיהוי דיבור, ביצוע חיזויים וניתוח נתונים מורכבים. ישנם כמה ענפים של בינה מלאכותית שמשמשים לאבטחת סייבר.

למידת מכונה היא קבוצת משנה של בינה מלאכותית המשתמשת באלגוריתמים כדי ללמוד מנתונים ולבצע תחזיות. יכולת זו משמשת באבטחת סייבר כדי לחשוף ולהגיב באופן אוטומטי לאיומים פוטנציאליים במכשירים, משתמשים ורשתות.

בלמידה עמוקה, ענף מתוחכם יותר של למידת מכונה, מערכות בינה מלאכותית מעבדות מבני נתונים מורכבים באמצעות רשתות עצביות מרובות שכבו, שמחקות את הנתיבים העצביים של המוח האנושי. למידה עמוקה ורשתות עצביות נוטות להיות יעילות יותר מאשר למידת מכונה מסורתית, בניתוח ערכות גדולות של נתונים ממדיים ומשמשות לאבטחת סייבר כדי לזהות איומים מתוחכמים ולהגיב להם.

מומחי אבטחה משתמשים גם בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי לסייע בחקירה ובתגובה. מאחר וכלים אלה משתמשים בטכנולוגיית עיבוד שפה טבעית, אנשים יכולים לקיים איתם אינטראקציה באמצעות שפה אנושית, במקום קוד. כפי שהשם מרמז, כלים אלה יכולים גם ליצור תוכן, כך שהם יכולים לעזור להפיק דוחות, לסכם תובנות וממצאים של אבטחה ולספק תגובות מפורטות לשאלות.

סוכנים מבוססים על בינה מלאכותית מנהלים באופן אוטונומי משימות אבטחה ו- IT בנפח גבוה, כדי לאפשר לאנשים להתמקד באבטחה יזומה. סוכנים אלה יכולים למיין סיכוני דיוג, מניעת אובדן נתונים והתראות סיכון פנימי, אשר מהוות משימות שצורכות זמן רב מאוד עבור בני אדם. סוכנים יכולים גם למטב פריטי מדיניות של גישה מותנית בהתבסס על נתוני משתמש. צוותים רבים משתמשים בסוכנים מבוססי בינה מלאכותית כדי לזהות ולתעדף פגיעויות ואיומים שיש לטפל בהם.

חשוב להבחין בין שני מושגים קשורים אך שונים: AI למטרות אבטחת סייבר ואבטחה עבור AI.

בינה מלאכותית לאבטחת סייבר מתייחסת לשימוש בכלי בינה מלאכותית כדי לשפר את יכולת הארגון לזהות, להגיב ולהפחית איומים על כל הסביבות שלו. מאחר שבינה מלאכותית לאבטחת סייבר יכולה לנתח ולתאם אירועים בין מקורות מרובים, היא עוזרת לארגונים לזהות דפוסים שמעידים על איומים פוטנציאליים.

מצד שני, אבטחת בינה מלאכותית מתמקדת בהגנה על מערכות הבינה המלאכותית עצמן. היא כוללת אסטרטגיות, כלים ושיטות עבודה שמטרתן להגן על מודלים, נתונים ואלגוריתמים של בינה מלאכותית מפני איומים. הדבר כולל הבטחה שמערכות בינה מלאכותית יפעלו כמתוכנן ושתוקפים לא יכולים לנצל פגיעויות לצורך ביצוע מניפולציות על תוצאות או גנבת מידע רגיש.

לסיכום, בינה מלאכותית לאבטחת סייבר מתייחסת לשימוש במערכות בינה מלאכותית לשם שיפור מצב האבטחה הכולל של ארגון, בעוד שאבטחת בינה מלאכותית עוסקת בהגנה על מערכות בינה מלאכותית.

הבינה המלאכותית באמת היוותה גורם מחולל שינוי בתחום אבטחת הסייבר, בכך שהיא הקלה על מומחי האבטחה להגיב למספר הולך וגדל של איומי סייבר, כמויות גדולות יותר של נתונים ושטח הולך ומתרחב של מתקפות סייבר. להלן כמה מהדרכים שבהן AI למטרות אבטחת סייבר עוזרת לצוותים להיות יעילים יותר:

זיהוי איומים מהיר יותר
פתרונות אבטחה רבים, כגון SIEM או XDR, מתעדים אלפי אירועים שמצביעים על התנהגות שעלולה להיות חריגה. גם אם רוב האירועים אינם מזיקים, חלקם כן כאלה, והסכנה שאיום סייבר אפשרי יחמוק מתחת לרדאר היא עצומה. בינה מלאכותית עוזרת לזהות את תקריות שחשוב לזהות. בנוסף, היא מתאמת פעילויות שאינן קשורות לתקריות שמעידות על איום סייבר פוטנציאלי.

דיווח פשוט יותר
כלים המשתמשים בבינה מלאכותית יכולים לתאם ולנתח מידע מכמה מקורות נתונים וליצור דוחות קלים להבנה שמומחי אבטחה יכולים לשתף במהירות עם אחרים בארגון.

זיהוי פגיעויות
בינה מלאכותית עוזרת לזהות נקודות חולשה בסביבה הכללית, כגון מכשירים ואפליקציות ענן לא מוכרים, מערכות הפעלה לא מעודכנות או נתונים רגישים לא מוגנים.

שיפור מיומנויות
מכיוון שבינה מלאכותית יצרנית עוזרת לתרגם נתונים של איומי סייבר וניתוח לשפה טבעית, אנליסטים לא צריכים לדעת כיצד לכתוב שאילתות כדי להיות פרודוקטיביים. תכונה זו עוזרת לאנליסטים בכירים לבצע משימות מורכבות יותר. בנוסף, בינה מלאכותית גנרטיבית מספקת שלבי תיקון והמלצות אחרות שיעזרו לחברי צוות חדשים ללמוד במהירות כיצד להגיב ביעילות לתקיפות סייבר.

תובנות ישימות
על-ידי צבירה וניתוח של נתונים ממקורות מגוונים כגון יומני אבטחה, תעבורת רשת והזנות איומים חיצוניים, הבינה המלאכותית מספקת תצוגה מקיפה של נוף האבטחה וחושפת דפוסים מוסתרים של מתקפה.

צמצום של תוצאות חיוביות מוטעות ושליליות מוטעות.
בינה מלאכותית עוזרת לצמצם תוצאות חיוביות מוטעות ותוצאות שליליות מוטעות באמצעות טכניקות מתקדמות כגון זיהוי דפוס, זיהוי חריגות, מודעות הקשרית ולמידה רציפה. מערכות אלה מספקות קבלת החלטות מדויקות ומובחנות יותר ומונעות עומס יתר של צוותי אבטחה עם התראות לא רלוונטיות.

מדרגיות
בינה מלאכותית משפרת באופן משמעותי את המדרגיות לאבטחת סייבר על-ידי הפיכת משימות לאוטומטיות, עיבוד כמויות גדולות של נתונים בזמן אמת ולמידה רציפה. ככל שהנפח והמורכבות של איומי סייבר גדלים, כך היכולת של בינה מלאכותית לשנות את קנה המידה ולהסתגל, מבטיחה שמערכות אבטחת הסייבר יישארו גמישות, יעילות ובעלות יכולת לטפל בדרישות של תשתית IT מודרנית.

בינה מלאכותית משולבת בלא מעט כלי אבטחת סייבר כדי לעזור לשפר את יעילותם. לפניך כמה דוגמאות:
 

• חומות אש ובינה מלאכותית - הדור הבא. חומות אש שהיו נהוגות בעבר מקבלות החלטות ביחס לאישור או חסימה של תעבורה על סמך כללים שהגדיר מנהל מערכת. הדור הבא של חומות האש עולה ביכולותיו על יכולות אלה בכך שהוא מתחבר לנתוני בינת איומים באמצעות בינה מלאכותית כדי לעזור בזיהוי איומי סייבר חדשים.

• פתרונות מחוזקים בבינה מלאכותית לאבטחת נקודות קצה. פתרונות אבטחה לנקודת קצה משתמשים בבינה מלאכותית לזיהוי פגיעויות בנקודות קצה, כגון מערכת הפעלה לא מעודכנת. בינה מלאכותית יכולה גם לעזור לזהות אם הותקנה תוכנה זדונית במכשיר או אם התבצעה העברה לא מורשית של כמויות חריגות של נתונים אל נקודת קצה או ממנה. במהלך מתקפה מתמשכת, בינה מלאכותית יכולה לבודד באופן אוטומטי את נקודת הקצה משאר הסביבה הדיגיטלית.

• מערכות מונחות בינה מלאכותית לזיהוי ומניעת הפרעה לרשת. כלים אלה מנטרים תעבורת רשת כדי לחשוף משתמשים לא מורשים שמנסים להסתנן לארגון דרך הרשת. באמצעות בינה מלאכותית, מערכות אלה מעבדות במהירות כמויות גדולות של נתונים כדי לזהות ולחסום תוכנות סייבר לפני שהן גורמות נזק.

• בינה מלאכותית ופתרונות אבטחה בענן. מכיוון שארגונים רבים כל כך משתמשים בריבוי עננים בתשתית ובאפליקציות, קשה לעקוב אחר איומי סייבר שנעים בין עננים ואפליקציות שונים. בינה מלאכותית עוזרת באבטחת ענן על-ידי ניתוח נתונים מכל המקורות הללו כדי לזהות פגיעויות ומתקפות סייבר אפשריות.

• אבטחת האינטרנט של הדברים (IoT). כפי שיש בארגונים נקודות קצה ואפליקציות, בדרך כלל יש בהם גם מכשירי IoT רבים שעלולים להיות וקטורים למתקפות סייבר. בינה מלאכותית עוזרת לזהות איומי סייבר נגד מכשיר IoT יחידי וחושפת דפוסי פעילות חשודים במכשירי IoT מרובים.

• XDR ו- SIEM. פתרונות XDR ו- SIEM שולפים מידע ממוצרי אבטחה רבים, מקבצי יומן רישום וממקורות חיצוניים כדי לעזור לאנליסטים להבין את המתרחש בסביבתם. בינה מלאכותית עוזרת לסנתז את כל הנתונים האלה לתובנות ברורות.

השימוש בבינה מלאכותית לשם תמיכה בפעולות אבטחה כרוך בתכנון ויישום מדוקדק, אבל בעזרת הגישה הנכונה,’ניתן להטמיע כלים המשפרים במידה משמעותית את היעילות התפעולית ואת שביעות רצון הצוות.

פיתוח אסטרטגיה
המוצרים והפתרונות של בינה מלאכותית לשימוש באבטחה הם רבים, אך לא מתאימים לארגון שלך. חשוב שפתרונות הבינה המלאכותית ישתלבו היטב זה עם זה ועם ארכיטקטורת האבטחה שלך ולא, יתברר שהם יוצרים עוד עבודה לצוות שלך. תחילה הבא בחשבון את אתגרי האבטחה הגדולים ביותר, ולאחר מכן זהה פתרונות בינה מלאכותית שיעזרו לך לפתור בעיות אלה. הקדש זמן לפיתוח תוכנית לשילוב בינה מלאכותית בתהליכים ובמערכות הקיימים.

שילוב כלי אבטחה
בינה מלאכותית למטרות אבטחת סייבר היא הכי אפקטיבית כאשר מתאפשר לה לנתח נתונים מכל הארגון. זה מאתגר, אם הכלים שלך פועלים במאגרי אחסון מבודדים. השקע בכלים הפועלים יחד עם סביבתך הנוכחית בצורה חלקה, כגון פתרונות XDR ו- SIEM משולבים. אפשרות אחרת היא להקצות לצוות, במידת הצורך, זמן ומשאבים לשילוב כלים, כך שתקבל ניראות מלאה בכל הנכסים הדיגיטליים שלך.

ניהול פרטיות ואיכות של נתונים
מערכות בינה מלאכותית מקבלות החלטות ומספקות תובנות על סמל הנתונים המשמשים לתרגולן ולתפעולן. אם הנתונים מכילים שגיאות או שהם פגומים, הבינה המלאכותית תספק תובנות דלות ותקבל החלטות שגויות. במהלך התכנון, ודא שהכנסת תהליכים לניקוי נתונים והגנה על הפרטיות.

שימוש אתי ב- AI
נתונים רבים שהצטברו לאורך השנים אינם מדויקים, מוטים או מיושנים. בנוסף, לא תמיד אלגוריתמים ולוגיקה של בינה מלאכותית הם שקופים, כך שקשה לדעת במדויק כיצד היא יוצרת תובנות ותוצאות. חשוב לוודא שקבלת ההחלטות הסופית אינה מושארת לבינה המלאכותית באם ישנו סיכון שהיא תתייחס לאנשים מסוימים באופן לא הוגן בשל נתונים מוטים. קבל מידע נוסף על בינה מלאכותית אחראית.

בדוק כל הזמן את מערכות הבינה המלאכותית
לאחר ההטמעה, בדוק את המערכות בקביעות כדי לזהות בעיות הטיה או איכות במהלך יצירת נתונים חדשים.

הגדרת מדיניות לשימוש בבינה מלאכותית יצרנית
ודא שהעובדים והשותפים מבינים את מדיניות הארגון ביחס לשימוש בכלים של בינה מלאכותית גנרטיבית. חשוב במיוחד שאנשים לא יעתיקו וידביקו נתונים סודיים ורגישים בתיבת קלט ההנחיה לבינה מלאכותית יצרנית בגין הסכנה שהנתונים יהפכו לנחלת הכלל.