This is the Trace Id: a9e1ca531d7f50a4f03a911d60026aa1
Preskoči na glavni sadržaj
Microsoft Security
Žena drži telefon noseći slušalice.

Što je umjetna inteligencija za računalnu sigurnost?

Saznajte kako tvrtke ili ustanove brže otkrivaju i odgovaraju na računalne prijetnje s pomoću sigurnosti pogonjenom umjetnom inteligencijom.
Istražite rješenja umjetne inteligencije

Razumijevanje umjetne inteligencije za računalnu sigurnost

Umjetna inteligencija za računalnu sigurnost odnosi se na tehnologije umjetne inteligencije i tehnike za poboljšanje zaštite računalnih sustava, mreža i podataka od računalnih prijetnji. Umjetna inteligencija pomaže automatizacijom otkrivanja prijetnji, analizom velikih količina podataka, identificiranjem obrasca i reagiranjem na sigurnosne incidente u stvarnom vremenu.

Ključne primjene umjetne inteligencije za sigurnost uključuju otkrivanje anomalija, otkrivanje zlonamjernog softvera, otkrivanje upada, prevencija prijevara, sažetke incidenata, izvješćivanje zainteresiranih strana i skripte za izgradnju i obrnuto inženjerstvo. Korištenjem strojnog učenja, dubokog učenja i obrade prirodnog jezika, umjetna inteligencija kontinuirano uči iz novih podataka, poboljšavajući svoju sposobnost identificiranja i ublažavanja sigurnosnih prijetnji u nastanku, smanjenja lažnih pozitivnih rezultata i učinkovitijeg rangiranja sigurnosnih napora. Nedavni napredak u generativnom AI-ju osnažio je timove s uvidima temeljenim na podacima, izvješćima koja se lako proizvode i detaljnim preporukama za ublažavanje.

Glavni zaključci

  • Sigurnosna zajednica koristila je umjetnu inteligenciju od 1980-ih, no najnovija su ju dostignuća učinila puno učinkovitijom.
  • Nekoliko je slučajeva sigurnosnih primjena za umjetnu inteligenciju, uključujući sigurnost podataka, upravljanje identitetom i pristupom, upravljanje IT-om, sigurnost u oblaku i otkrivanje i odgovor na prijetnje.
  • Umjetna inteligencija transformirala je računalnu sigurnost, olakšavajući sigurnosnim stručnjacima da odgovore na sve veći broj računalnih prijetnji.
  • Buduća dostignuća u umjetnoj inteligenciji nastavit će poticati razvoj proizvoda i nove suradnje između ljudi i sustava pogonjenih umjetnom inteligencijom.

Evolucija umjetne inteligencije za računalnu sigurnost

Sigurnosne zajednice koriste umjetnu inteligenciju za računalnu sigurnost barem od kasnih 1980-ih uz sljedeće ključne pomake u tehnologiji:
 
  • U početku su sigurnosni timovi koristili sustave utemeljene na pravilima, koji su aktivirali upozorenja na temelju parametara koje su timovi definirali.
  • Počevši od početka 2000-ih, napredak u strojnom učenju, segmentu umjetne inteligencije koji analizira velike skupove podataka i uči iz njih, omogućio je sigurnosnim stručnjacima razumijevanje tipičnih obrazaca prometa i akcija korisnika na razini cijele tvrtke ili ustanove radi prepoznavanja neobičnih događaja i brzog odgovaranja na računalne prijetnje.
  • Najnovije je poboljšanje umjetne inteligencije generativni AI, koji stvara novi sadržaj na temelju strukture postojećih podataka. Osobe stupaju u interakciju s tim sustavima na prirodnom jeziku, što sigurnosnim stručnjacima omogućuje dubinski pristup vrlo specifičnim pitanjima bez potrebe korištenja jezika za izradu upita.
  • Drugi novi razvoj je upotreba agenata pogonjenih umjetnom inteligencijom. Agenti rade zajedno s pojedincima, timovima i organizacijama na automatizaciji zadataka i procesa velikih količina.

Ključne komponente umjetne inteligencije za računalnu sigurnost

AI je sveobuhvatan izraz koji se odnosi na računalne sustave koji obavljaju kognitivne funkcije poput prepoznavanja govora, predviđanja i analize složenih podataka. Nekoliko grana umjetne inteligencije upotrebljava se u računalnoj sigurnosti.

Strojno učenje podskup je umjetne inteligencije koji koristi algoritme za učenje iz podataka i stvaranje predviđanja. Ova se mogućnost koristi u računalnoj sigurnosti za otkrivanje i automatski odgovor na potencijalne prijetnje kroz uređaje, korisnike i mreže.

U dubokom učenju, sofisticiranijoj grani strojnog učenja, sustavi umjetne inteligencije obrađuju kompleksne strukture podataka pomoću višeslojnih neuralnih mreža, koji oponašaju neuronske putove ljudskog mozga. Duboko učenje i neuralne mreže teže biti učinkovitije od tradicionalnog strojnog učenja pri analiziranju velikih skupova visokodimenzionalnih podataka i koriste se u računalnoj sigurnosti za otkrivanje i odgovor na sofisticirane prijetnje.

Sigurnosni stručnjaci također koriste alate generativnog AI-ja za pomoć u istrazi i odgovoru. Budući da ovi alati koriste tehnologiju za obradu prirodnog jezika, pojedinci mogu komunicirati s njima pomoću ljudskog jezika, umjesto koda. Kao što naziv sugerira, ovi alati imaju i mogućnost generiranja sadržaja, stoga mogu pomoći u proizvodnji izvješća, sažimanju sigurnosnih uvida i nalaza i dati detaljne odgovore na pitanja.

Agenti pogonjeni umjetnom inteligencijom autonomno upravljaju sigurnošću velikog obima i IT zadacima, osnažujući ljude da se fokusiraju na proaktivnu sigurnost. Ovi agenti mogu klasificirati krađu identiteta, sprječavanje gubitka podataka i upozorenja o internom riziku, što su iznimno dugotrajni zadaci za ljude. Agenti mogu i optimizirati politike uvjetnog pristupa na temelju korisničkih podataka. Mnogi timovi koriste agente pogonjene umjetnom inteligencijom kako bi identificirali i rangirali ranjivosti i prijetnje koje treba riješiti.
Slučajevi primjene

Umjetna inteligencija za slučajeve upotrebe računalne sigurnosti

Umjetna inteligencija postala je ključni alat za pomoć sigurnosnim stručnjacima da učinkovitije obavljaju svoj posao. Neki uobičajeni slučajevi upotrebe:

 Upravljanje identitetom i pristupom

Umjetna se inteligencija koristi za upravljanje identitetima i pristupom (IAM) radi razumijevanja obrazaca ponašanja prilikom prijave korisnika te otkrivanja i isticanja neuobičajenog ponašanja koje stručnjaci za sigurnost mogu istražiti. Može se koristiti i za automatsko nametanje dvostruke provjere autentičnosti ili ponovno postavljanje lozinke kada se ispune određeni uvjeti. Ako postoji razlog za vjerovanje da je račun ugrožen, rješenja pogonjena umjetnom inteligencijom mogu blokirati prijavu korisnika.

Sigurnost i upravljanje krajnjim točkama

Umjetna inteligencija stručnjacima za sigurnost olakšava prepoznavanje krajnjih točaka koje se koriste u tvrtki ili ustanovi kako bi mogli ažurirati najnovije operacijske sustave i sigurnosnim rješenjima. Umjetna inteligencija može pomoći i pri otkrivanju zlonamjernog softvera i drugih dokaza računalnog napada na uređaje tvrtke ili ustanove.

Sigurnost u oblaku

Budući da tvrtke ili ustanove koriste više pružatelja usluga u oblaku za infrastrukturu i aplikacije, potrebna su im rješenja koja daju zaštitu diljem čitavog područja. AI spaja podatke iz različitih usluga u oblaku kako bi pružio sveobuhvatan pogled na rizike i ranjivosti tvrtke ili ustanove. Ovo pomaže sigurnosnim stručnjacima u brzom rješavanju prijetnji.

Sigurnost podataka

Smanjenjem ručnog rada, umjetna inteligencija pomogla je ubrzati mnoge procese vezane uz sigurnost podataka. Upotrebom umjetne inteligencije, sigurnosni timovi u stanju su brzo prepoznati i označiti povjerljive podatke u cijelom okruženju, neovisno o tome jesu li spremljeni na infrastrukturi tvrtke ili ustanove ili u aplikaciji u oblaku. Umjetna inteligencija također može brzo otkriti pokušaje premještanja podataka iz tvrtke i blokirati tu akciju ili prijaviti problem sigurnosnom timu.

Otkrivanje računalnih prijetnji

Rješenja za prošireno otkrivanje i reagiranje (XDR) te upravljanje sigurnosnim informacijama i događajima (SIEM) pomažu sigurnosnim timovima otkriti računalne prijetnje na razini cijele tvrtke. Da bi to bilo moguće, oba se rješenja čvrsto oslanjaju na umjetnu inteligenciju. XDR rješenja upotrebljavaju umjetnu inteligenciju za nadziranje krajnjih točaka, poruka e-pošte, identiteta i aplikacija u oblaku za anomalno ponašanje, korelaciju incidenata i njihovo otkrivanje timu. Korištenjem modela umjetne inteligencije, XDR rješenja također mogu prekinuti napredne napade, poput ucjenjivačkog softvera i dati prijedloge za poboljšanje sigurnosne pokrivenosti. SIEM rješenja koriste umjetnu inteligenciju za agregiranje signala iz cijele tvrtke, što timovima daje bolji uvid u ono što se događa. Timovi koriste umjetnu inteligenciju i za generiranje uvida o sigurnosnim prijetnjama na temelju kojih je moguće poduzeti radnje, što im pomaže u proaktivnijem pristupu računalnim rizicima.

Istraga incidenata i reagiranje na njih

U okviru reagiranja na incidente, stručnjaci za sigurnost moraju analizirati gomile podataka kako bi otkrili potencijalne računalne napade. Umjetna inteligencija pomaže pri prepoznavanju i povezivanju najkorisnijih događaja iz više izvora podataka, što stručnjacima štedi dragocjeno vrijeme. Generativni AI dodatno olakšava istrage odgovaranjem na pitanja također i prevođenjem analize na prirodni jezik.

Umjetna inteligencija za računalnu sigurnost u odnosu na sigurnost umjetne inteligencije

Važno je razlikovati dva povezana, ali različita koncepta: Umjetna inteligencija za računalnu sigurnost i sigurnost za umjetnu inteligenciju.

Umjetna inteligencija za računalnu sigurnost odnosi se na upotrebu alata umjetne inteligencije radi poboljšanja sposobnosti tvrtke ili ustanove za otkrivanje, odgovaranje na prijetnje i njihovo otklanjanje u svim okruženjima. Budući da umjetna inteligencija za računalnu sigurnost može analizirati događaje diljem različitih izvora i biti u korelaciji s njima, ona pomaže tvrtkama ili ustanovama identificirati uzorke koji označuju potencijalne prijetnje.

AI sigurnost se, s druge strane, fokusira na zaštitu samih AI sustava. Obuhvaća strategije, alate i prakse namijenjene zaštiti modela umjetne inteligencije, podataka i algoritama od prijetnji. To uključuje i osiguravanje da AI sustavi funkcioniraju u skladu s očekivanjima i da napadači ne mogu iskoristiti ranjivosti za manipulaciju rezultatima ili krađu povjerljivih podataka.

Ukratko, umjetna inteligencija za računalnu sigurnost odnosi se na upotrebu sustava umjetne inteligencije za poboljšanje ukupnog stanja sigurnosti tvrtke ili ustanove, dok se sigurnost umjetne inteligencije odnosi na zaštitu sustava umjetne inteligencije.

Prednosti umjetne inteligencije za računalnu sigurnost

Umjetna inteligencija doista mijenja pravila u računalnoj sigurnosti, olakšavajući sigurnosnim stručnjacima odgovoriti na povećan broj računalnih prijetnji, povećane količine podataka i širu površinu računalnih napada. Evo nekih načina na koje umjetna inteligencija za računalnu sigurnost pomaže timovima da budu učinkovitiji:

Brže otkrivanje prijetnji
Brojna sigurnosna rješenja, kao što su SIEM ili XDR, evidentiraju na tisuće događaja koji upućuju na potencijalno neuobičajeno ponašanje. Iako je velika većina tih događaja bezopasna, neki od njih nisu, a rizik od propuštanja moguće računalne prijetnje može biti golem. Umjetna inteligencija pomaže prepoznati incidente koji su doista važni. Također povezuje naizgled nepovezane aktivnosti u incidente koji ukazuju na potencijalnu računalnu prijetnju.

Pojednostavnjeno izvješćivanje
Alati koji koriste generativni AI mogu korelirati i analizirati podatke iz nekoliko izvora kako bi stvorili lako razumljiva izvješća koja stručnjaci za sigurnost mogu brzo podijeliti s drugim osobama u tvrtki ili ustanovi.

Identifikacija ranjivosti
AI pomaže pri otkrivanju slabosti u cjelokupnom okruženju, kao što su nepoznati uređaji i aplikacije u oblaku, zastarjeli operacijski sustavi ili nezaštićeni povjerljivi podaci.

Poboljšanje vještina
Budući da generativni AI pomaže pri prevođenju podataka o računalnim prijetnjama i njihove analize na prirodan jezik, analitičari ne moraju znati kako pisati upite da bi bili produktivniji. Ovo pomaže mlađim analitičarima da preuzmu kompleksnije zadatke. Plus, generativni AI pruža korake sanacije i druge preporuke koje pomažu novim članovima tima da brzo nauče kako učinkovito odgovoriti na računalne napade.

Uvidi na temelju kojih je moguće poduzeti radnje
Agregiranjem i analiziranjem podataka iz različitih izvora kao što su sigurnosni zapisnici, mrežni promet i sažeci vanjskih prijetnji, umjetna inteligencija pruža sveobuhvatni prikaz sigurnosnog krajolika i otkriva skrivene uzorke napada.

Smanjenje lažno pozitivnih i lažno negativnih rezultata.
Umjetna inteligencija pomaže smanjiti lažne pozitivne rezultate i lažne negativne rezultate pomoću naprednih tehnika kao što su prepoznavanje uzorka, otkrivanje anomalija, kontekstualna svjesnost i kontinuirano učenje. Ovi sustavi pružaju više nijansi donošenja odluka i izbjegavaju preopterećenje sigurnosnih timova s nevažnim upozorenjima.

Skalabilnost
AI značajno povećava skalabilnost u računalnoj sigurnosti automatizacijom zadataka, obradom velikih količina podataka u stvarnom vremenu i kontinuiranim učenjem. Kako se povećava količina i složenost računalnih prijetnji, sposobnost umjetne inteligencije da se povećava i prilagođava osigurava da sustavi računalne sigurnosti ostanu otporni, učinkoviti i sposobni rješavati zahtjeve modernih IT infrastruktura.

Alati računalne sigurnosti pogonjeni umjetnom inteligencijom

Umjetna je inteligencija integrirana u nekoliko alata za računalnu sigurnost kako bi se poboljšala njihova učinkovitost. Evo nekih primjera:
 
  • Vatrozidi i umjetna inteligencija nove generacije. Tradicionalni vatrozidi donose odluke o dopuštanju ili blokiranju prometa na temelju pravila koja je definirao administrator. Vatrozidi nove generacije napredniji su od toga te uz pomoć umjetne inteligencije koriste podatke u okviru obavještavanja o sigurnosnim prijetnjama radi prepoznavanja novih računalnih prijetnji.
  • Rješenja za sigurnost krajnjih točaka poboljšana umjetnom inteligencijom. Rješenja za sigurnost krajnjih točaka koriste umjetnu inteligenciju za prepoznavanje ranjivosti krajnjih točaka, poput zastarjelog operacijskog sustava. Umjetna inteligencija također može pomoći otkriti je li na uređaj instaliran zlonamjerni softver i je li kroz krajnju točku u bilo kojem smjeru prošla neuobičajena količina podataka. Tijekom napada, umjetna inteligencija može automatski izolirati krajnju točku od ostatka digitalnog okruženja.
  • Sustavi za otkrivanje i sprječavanje upada u mrežu utemeljeni na umjetnoj inteligenciji. Ovi alati nadziru mrežni promet kako bi otkrili neovlaštene korisnike koji se pokušavaju infiltrirati u tvrtku ili ustanovu putem mreže. Pomoću umjetne inteligencije, ovi sustavi brzo obrađuju velike količine podataka kako bi prepoznali i blokirali računalne napade prije nego što oni uzrokuju štetu.
  • Umjetna inteligencija i rješenja za sigurnost u oblaku. Budući da mnoge tvrtke ili ustanove za infrastrukturu i aplikacije koriste više oblaka, može biti teško pratiti računalne prijetnje koje obuhvaćaju više oblaka i aplikacija. Umjetna inteligencija potpomaže sigurnost u oblaku analizirajući podatke iz svih tih izvora radi prepoznavanja ranjivosti i potencijalnih računalnih napada.
  • Rješenja za Internet stvari (IoT). Kao i u slučaju krajnjih točaka i aplikacija, tvrtke ili ustanove obično imaju više IoT uređaja koji su potencijalni vektori računalnih napada. Umjetna inteligencija pomaže otkriti računalne prijetnje usmjerene na bilo koji pojedinačni IoT uređaj te otkriva uzorke sumnjive aktivnosti na više IoT uređaja.
  • XDR i SIEM. XDR i SIEM rješenja informacije crpe iz više sigurnosnih proizvoda, datoteka zapisnika i vanjskih izvora kako bi analitičari lakše shvatili što se događa u njihovom okruženju. Umjetna inteligencija olakšava sintezu svih tih podataka u jasne uvide.

Najbolje prakse za AI za računalnu sigurnost

Upotreba umjetne inteligencije za potporu sigurnosnim operacijama zahtijeva pažljivo planiranje i implementaciju, ali uz odgovarajući pristup možete dobiti alate koji donose značajna poboljšanja radne učinkovitosti i dobrobiti vašeg tima.

Razvijte strategiju
Postoji mnogo proizvoda i rješenja s umjetnom inteligencijom za primjenu u sigurnosti, ali neće svi oni biti pravi za vašu tvrtku ili ustanovu. Važno je da se vaša rješenja oslonjena na umjetnu inteligenciju dobro integriraju među sobom i sa sigurnosnom arhitekturom, inače bi mogla povećati količinu posla za vaš tim. Prvo razmotrite najveće sigurnosne izazove, a zatim odredite rješenja s umjetnom inteligencijom koja će vam pomoći riješiti te probleme. Odvojite vrijeme za razvoj plana integracije umjetne inteligencije u svoje trenutne procese i sustave.

Integrirajte sigurnosne alate
Umjetna inteligencija za računalnu sigurnost najučinkovitija je kada može analizirati podatke iz cijele tvrtke ili ustanove. To je izazovno ako vaši alati funkcioniraju u silosu. Investirajte u alate koji funkcioniraju s vašim trenutačnim okruženjem, kao što su integrirana XDR i SIEM rješenja. Ili, ako je potrebno, svojem timu osigurajte vrijeme i resurse za integraciju alata kako biste stekli potpun uvid na razini kompletne digitalne imovine.

Upravljajte zaštitom i kvalitetom podataka
Sustavi umjetne inteligencije donose odluke i nude uvide na temelju podataka koji se koriste za njihovo uvježbavanje i primjenu. Ako u podacima ima pogrešaka ili su korumpirani, umjetna će inteligencija davati loše uvide i donositi loše odluke. U fazi planiranja provjerite primjenjuju li se procesi za pročišćavanje podataka i zaštitu privatnosti.

Umjetnu inteligenciju upotrebljavajte etično
Mnoštvo podataka akumuliranih tijekom godina netočno je, neobjektivno ili zastarjelo. Uz to, algoritmi i logika umjetne inteligencije nisu uvijek transparentni, što otežava saznanja o tome kako točno ona generira uvide i rezultate. Važno je osigurati da umjetna inteligencija ne bude konačan donositelj odluke ako postoji rizik da bi prema određenim pojedincima mogla postupiti nepravedno zbog neobjektivnih podataka. Saznajte više o odgovornom AI-ju.

Neprekidno testirajte svoje sustave umjetne inteligencije
Redovito testirajte svoje sustave nakon implementacije kako biste identificirali probleme s nedostatkom objektivnosti ili kvalitetom prilikom generiranja novih podataka.

Definirajte pravilnike za upotrebu generativnog AI-ja
Pobrinite se da zaposlenici i partneri razumiju pravilnike vaše tvrtke ili ustanove kojima se regulira upotreba alata s generativnim AI-jem. Osobito je važno da korisnici ne lijepe povjerljive podatke u upite upućene generativnoj umjetnoj inteligenciji jer postoji rizik da ti podaci postanu javni.

Novi trendovi u računalnoj sigurnosti AI-ja

Integracija umjetne inteligencije u računalnu sigurnost ne predstavlja samo transformaciju načina otkrivanja i ublažavanja prijetnji, već i preoblikovanje radne snage za računalnu sigurnost. Pojavljuje se nekoliko ključnih trendova jer umjetna inteligencija postaje sve češća u industriji:
 
  • Sigurnosni stručnjaci posvetit će više vremena za donošenje odluka na visokoj razini i složeno rješavanje problema, a AI se bavi svakodnevnim operativnim zadacima.
  • Doći će do potražnje za hibridnim ulogama koje kombiniraju znanje o računalnoj sigurnosti sa stručnošću u umjetnoj inteligenciji, kao što su analitičari umjetne inteligencije za računalnu sigurnost ili znanstvenici za podatke s fokusom na sigurnost.
  • Centri za sigurnosne operacije prebacit će se na proaktivno traženje prijetnji, gdje timovi za računalnu sigurnost koriste AI kako bi podržali duboke istrage i pretražili skrivene ili napredne prijetnje koje automatizirani sustavi možda ne bi odmah otkrili.
  • Centri za sigurnosne operacije razvit će se u okruženja integrirana u umjetnu inteligenciju, gdje je ljudski nadzor usredotočen na tumačenje uvida i donošenje odluka, a ne na upravljanje preopterećenjem podacima.
  • Sigurnosni dobavljači predstavit će naprednije sigurnosne proizvode pogonjene umjetnom inteligencijom, kao što su video analize ili dronovi i roboti za fizičku sigurnost.
  • Tehnologija obmane pogonjena umjetnom inteligencijom moći će generirati dinamične, inteligentne zamke koje oponašaju stvarnu imovinu, što će otežati računalnim kriminalcima da razlikuju originalne i lažne ciljeve.
  • Sustavi otkrivanje prijevare pogonjeni umjetnom inteligencijom koristit će algoritme strojnog učenja za predviđanje i blokiranje prevare prije nego se ona pojavi, smanjujući tako lažno pozitivne rezultate i poboljšavajući točnost otkrivanja.
  • Agenti pogonjeni umjetnom inteligencijom mogu autonomno preuzeti sigurnosne zadatke velikih razmjera, kao što su klasificiranje upozorenja, kako bi oslobodili vrijeme da se ljudi fokusiraju na druge prioritete.

Rješenja za umjetnu inteligenciju za računalnu sigurnost

Umjetna inteligencija pokreće značajne promjene u računalnoj sigurnosti automatizacijom zadataka, poboljšanjem otkrivanja prijetnji, poboljšanjem inteligencije i omogućavanjem proaktivnih i prediktivnih sigurnosnih mjera. Kako se okruženje prijetnji nastavlja razvijati, integracija umjetne inteligencije u računalnu sigurnost postat će ključna strategija za tvrtke ili ustanove koje pokušavaju ostati ispred novih rizika.

Sada možete započeti uključivanje umjetne inteligencije u svoje sigurnosne operacije s pomoću rješenja generativnog AI-ja kao što su Microsoft Security Copilot koja osnažuju timove da učinkovitije i efikasnije odgovaraju na prijetnje. Agenti rješenja Microsoft Security Copilot poboljšavaju sigurnost i IT operacije pomoću autonomne i prilagodljive automacije.. Microsoft Security nudi nekoliko rješenja pogonjenih umjetnom inteligencijom kako bi vam pomogao poboljšati učinkovitost sigurnosnih operacija. Počevši od sada, vaša će se tvrtka ili ustanova bolje pripremiti da drži korak s današnjim – i sutrašnjim – prijetnjama.
Resursi

Saznajte više o rješenju Microsoft Security

  1.
Muškarac i žena gledaju prijenosno računalo.
Rješenje

Nadmašite računalne prijetnje pomoću generativnog AI-ja

Transformirajte način na koji radite i zaštitite svoju tvrtku ili ustanove s pomoću rješenja generativnog AI-ja.
Saznajte više
Žena s naočalama i rukom na bradi.
Proizvod

Zaštitite brzinom umjetne inteligencije

Osnažite timove za sigurnost za otkrivanje skrivenih uzoraka i brže reagiranje na incidente uz Microsoft Security Copilot.
Saznajte više
Muškarac duge kose gleda u zaslon računala.
Centar za resurse

Strategije za korištenje sigurnosti pogonjene generativnim AI-jem

Istražite kako ugraditi generativni AI u svoje sigurnosne operacije s pomoću webcasta, e-knjiga i izvješća analitičara.
Saznajte više
Nazad na sekciju RESURSI

Najčešća pitanja

  • Umjetna inteligencija koristi se u računalnoj sigurnosti za otkrivanje i odgovor na prijetnje brže i točnije od tradicionalnih metoda. Umjetna inteligencija pomaže stručnjacima prepoznati uzorke i otkriti anomalije u velikim količinama podataka i automatizirati odgovore na računalne napade. Poboljšanjem otkrivanja prijetnji i smanjenjem lažno pozitivnih rezultat, umjetna inteligencija poboljšava cjelokupnu učinkovitost sigurnosti.
  • Ne, umjetna inteligencija neće zamijeniti računalnu sigurnost. Umjetna inteligencija pomaže automatizirati ponavljajuće zadatke, poboljšati otkrivanje prijetnji i učinkovitije odgovoriti na incidente, ali ljudska je stručnost i dalje ključna za strategiju, kompleksno donošenje odluka i interpretaciju rezultata u širem sigurnosnom kontekstu.
  • Da, umjetna inteligencija i računalna sigurnost mogu se kombinirati kako bi poboljšale sigurnosne mjere. Umjetna inteligencija može automatizirati otkrivanje prijetnji, nadzirati mrežni promet, identificirati anomalije pa čak i predvidjeti potencijalna sigurnosna kršenja, omogućujući timovima za računalnu sigurnost da se fokusiraju na donošenje odluka na višoj razini i proaktivne strategije obrane.
  • Generativni AI može se koristiti u računalnoj sigurnosti za pretvaranje podataka u jasne uvide, dobivanje detaljnih uputa o ublažavanju, stvaranje izvješća i odgovaranje na sigurnosna pitanja o okruženju.
  • Strojno učenje u računalnoj sigurnosti uključuje algoritme obučavanja za prepoznavanje uzoraka u mrežnom prometu, korisničkom ponašanju ili događajima sustava. Ovo omogućuje sustavima strojnog učenja da otkriju potencijalne prijetnje poput zlonamjernog softvera, krađe identiteta i neovlaštenog pristupa uz visoku točnost i minimalnu ljudsku intervenciju.
  • Tvrtke bi trebale koristiti umjetnu inteligenciju za računalnu sigurnost kako bi poboljšale otkrivanje prijetnji, smanjile vrijeme za odgovor, poboljšale skalabilnost i automatizirale sigurnosne postupke. Umjetna inteligencija pomaže tvrtkama da ostanu korak ispred evoluirajućih prijetnji, smanjujući rizik i štiteći povjerljive podatke učinkovitije i efikasnije.

Pratite Microsoft Security