This is the Trace Id: bb8c75927800189b362bcf9dc9210d40
Ugrás a tartalomtörzsre
Microsoft Biztonság
Telefont tartó, fejhallgatót viselő nő.

Mi a kiberbiztonsági mesterséges intelligencia?

Megtudhatja, hogyan észlelik a szervezetek a kibertámadásokat, és hogyan reagálnak rájuk gyorsabban az AI-alapú biztonsággal.
Ismerkedés az AI-megoldásokkal

A kiberbiztonsághoz használt AI ismertetése

Az AI a kiberbiztonsághoz az AI-technológiák és -technikák felhasználását jelenti a számítógépes rendszerek, hálózatok és adatok kiberfenyegetésekkel szembeni védelmének fokozására. Az AI a fenyegetések észlelésének automatizálásával, nagy mennyiségű adat elemzésével, a minták azonosításával és a biztonsági incidensekre való valós idejű reagálással segít.

Az AI biztonsági szempontból legfontosabb alkalmazásai közé tartozik az anomáliadetektálás, a kártevőészlelés, a behatolásészlelés, a csalások megelőzése, az incidensek összefoglalása, az érdekelt felek jelentése, valamint a szkriptek készítése és visszafejtése. A gépi tanulás, a mély tanulás és a természetes nyelvi feldolgozás segítségével az AI folyamatosan tanul az új adatokból, javítva ezzel az újonnan megjelenő fenyegetések azonosítására és mérséklésére, a vakriasztások csökkentésére és a biztonsági erőfeszítések hatékonyabb skálázására vonatkozó képességét. A generatív AI legújabb fejlesztései lehetővé tették a csapatok számára az adatvezérelt elemzéseket, a könnyen elkészíthető jelentéseket és a lépésenkénti kockázatcsökkentési javaslatokat.

Fontos tanulságok

  • A biztonsági közösség már az 1980-as évek óta használja a mesterséges intelligenciát, de a legújabb fejlesztések sokkal hatékonyabbá tették.
  • A mesterséges intelligenciának számos biztonsági felhasználási területe van, többek között az adatbiztonság, az identitás- és hozzáférés-kezelés, az informatikai felügyelet, a felhőbiztonság, valamint a fenyegetések észlelése és elhárítása.
  • Az AI átalakította a kiberbiztonságot, megkönnyítve a biztonsági szakemberek számára az egyre növekvő számú kiberfenyegetésre való reagálást.
  • Az AI jövőbeli fejlődése továbbra is ösztönözni fogja a termékfejlesztést és az emberek és a mesterséges intelligenciával működő rendszerek közötti új együttműködéseket.

A kiberbiztonsági mesterséges intelligencia fejlődése

A biztonsági közösségek legalább az 1980-as évek vége óta használják a mesterséges intelligenciát a kiberbiztonság területén, a következő kulcsfontosságú technológiai fejlesztésekkel:
 
  • Kezdetben a biztonsági csapatok szabályalapú rendszereket használtak, amelyek az általuk meghatározott paraméterek alapján riasztásokat indítottak.
  • A 2000-es évek elejétől kezdve a gépi tanulás (a mesterséges intelligencia egy részhalmaza, amely nagy adathalmazokat elemez és tanul belőlük) fejlődése lehetővé tette a biztonsági szakemberek számára, hogy megértsék a tipikus forgalmi mintákat és a felhasználói műveleteket egy szervezeten belül, azonosítsák, amikor valami szokatlan történik, és gyorsan reagáljanak a kibertámadásokra.
  • A mesterséges intelligencia egyik új fejlesztése a generatív AI, amely a meglévő adatok struktúrája alapján hoz létre új tartalmat. Az emberek természetes nyelvet használva lépnek kapcsolatba ezekkel a rendszerekkel, ami lehetővé teszi a biztonsági szakemberek számára, hogy lekérdezési nyelv használata nélkül mélyen elmerüljenek a nagyon specifikus kérdésekben.
  • Egy másik új fejlesztés az AI-alapú ügynökök használata. Az ügynökök személyekkel, csapatokkal és szervezetekkel együttműködve automatizálnak nagy mennyiségű feladatokat és folyamatokat.

A kiberbiztonsági AI fő összetevői

Az AI egy átfogó kifejezés, amely olyan számítógépes rendszerekre utal, amelyek kognitív funkciókat látnak el, például beszédfelismerést, előrejelzéseket és komplex adatok elemzését. Az AI számos ágát használják a kiberbiztonságban.

A gépi tanulás az AI egy része, amely algoritmusokkal tanul az adatokból, és előrejelzéseket készít. Ezt a képességet a kiberbiztonságban használják a potenciális fenyegetések feltárására és a rájuk való automatikus reagálásra az eszközökön, felhasználókon és hálózatokon keresztül.

A gépi tanulás kifinomultabb ága, a mély tanulás során az AI-rendszerek összetett adatstruktúrákat dolgoznak fel többrétegű neurális hálózatok használatával, amelyek az emberi agy neurális útvonalait utánozzák. A mély tanulás és a neurális hálózatok általában hatékonyabbak a hagyományos gépi tanulásnál a nagy mennyiségű, nagy dimenziójú adatok elemzésében, és a kiberbiztonságban a kifinomult fenyegetések észlelésére és az azokra való reagálásra használják őket.

A biztonsági szakemberek emellett generatív AI eszközöket is használnak a vizsgálathoz és a válaszadáshoz. Mivel ezek az eszközök természetes nyelvfeldolgozási technológiát használnak, a felhasználók kód helyett emberi nyelven kommunikálhatnak velük. Ahogy a név is sugallja, ezek az eszközök tartalom előállítására is képesek, így segíthetnek jelentések készítésében, a biztonsági elemzések és megállapítások összegzésében, és részletes válaszokat adhatnak a kérdésekre.

Az AI-alapú ügynökök önállóan felügyelnek nagy mennyiségű biztonsági és informatikai feladatokat, így az emberek a proaktív biztonságra összpontosíthatnak. Ezek az ügynökök képesek az adathalászat, az adatveszteség-megelőzés és a belső kockázati riasztások osztályozására, amelyek az emberek számára rendkívül időigényes feladatokat jelentenek. Az ügynökök a felhasználói adatok alapján is optimalizálhatják a feltételes hozzáférési szabályzatokat. És számos csapat AI-alapú ügynökökkel azonosítja és rangsorolja a kezelendő biztonsági réseket és fenyegetéseket.
Használati esetek

A kiberbiztonsági AI használati esetei

Az AI kritikus eszközzé vált a biztonsági szakemberek hatékonyabb munkavégzésének segítésében. Néhány gyakori használati eset:

 Identitás- és hozzáférés-kezelés

A mesterséges intelligenciát az identitás- és hozzáférés-kezelés (IAM) területén használják a felhasználói bejelentkezési viselkedés mintáinak megértésére, valamint a rendellenes viselkedés felszínre hozatalára. Arra is használható, hogy bizonyos feltételek teljesülése esetén automatikusan kikényszerítse a kétfaktoros hitelesítést vagy a jelszó alaphelyzetbe állítását. Ha okkal feltételezhető, hogy a fiókot feltörték, az AI-alapú megoldások megakadályozhatják a felhasználó bejelentkezését.

Végpontbiztonság és -kezelés

A mesterséges intelligencia segít a biztonsági szakembereknek azonosítani a szervezeten belül használt végpontokat, így naprakészen tarthatók a legújabb operációs rendszerekkel és biztonsági megoldásokkal. Segít a kártevők és a szervezet eszközei elleni kibertámadás egyéb bizonyítékainak feltárásában is.

Felhőbiztonság

Mivel a szervezetek több felhőszolgáltatót használnak az infrastruktúrához és az alkalmazásokhoz, olyan megoldásokra van szükségük, amelyek védelmet nyújtanak a teljes tulajdonban. Az AI összefűzi a különböző felhőszolgáltatásokból származó adatokat, hogy átfogó képet nyújtson a szervezet felhőbeli kockázatairól és biztonsági réseiről. Ez segít a biztonsági szakembereknek gyorsan kezelni a fenyegetéseket.

Adatbiztonság

A manuális munka csökkentésével az AI segített felgyorsítani számos, az adatbiztonsághoz kapcsolódó folyamatot. A biztonsági csapatok az AI használatával gyorsan azonosíthatják és címkézhetik a bizalmas adatokat az egész környezetben, függetlenül attól, hogy azok a szervezet infrastruktúrájában vagy egy felhőalkalmazásban találhatók. Az AI emellett gyorsan felismerheti, ha valaki adatokat próbál meg áthelyezni a vállalaton kívülre, és vagy letiltja a műveletet, vagy felhívja a biztonsági csapat figyelmét a problémára.

Kiberfenyegetések észlelése

A kiterjesztett észlelés és válasz (XDR) és a biztonsági információk és események kezelése (SIEM) megoldások segítségével a biztonsági csapatok feltárhatják a kibertámadásokat a teljes vállalatban. Ehhez mindkét megoldás nagy mértékben támaszkodik a mesterséges intelligenciára. Az XDR-megoldások mesterséges intelligenciával figyelik a végpontokat, az e-maileket, az identitásokat és a felhőalkalmazásokat a rendellenes viselkedés megállapítása érdekében, korrelálják az incidenseket, és feltárják azokat a csapat számára. Az XDR-megoldások speciális AI-modellek használatával képesek megszakítani a fejlett támadásokat, például a zsarolóvírusokat, és javaslatokat tenni a biztonsági lefedettség javítására. A SIEM-megoldások a mesterséges intelligenciát használják a vállalat egész területéről érkező jelek összesítésére, így a csapatok jobban átlátják, hogy mi történik. A csapatok a mesterséges intelligenciát arra is használják, hogy a fenyegetésekkel kapcsolatos információkból gyakorlatban hasznosítható elemzéseket hozzanak létre, ami segít nekik abban, hogy proaktívabban közelítsék meg a kiberkockázatokat.

Incidensvizsgálat és reagálás

Az incidenselhárítás során a biztonsági szakembereknek adathegyek között kell válogatniuk, hogy felfedezzék a lehetséges kibertámadásokat. A mesterséges intelligencia segít azonosítani és korrelálni a leghasznosabb eseményeket több adatforráson keresztül, értékes időt takarítva meg a szakembereknek. A generatív AI a kérdések megválaszolásával és az elemzés természetes nyelvre való lefordításával tovább egyszerűsíti a vizsgálatot.

Mesterséges intelligencia a kiberbiztonsághoz és AI-biztonság

Fontos különbséget tenni két kapcsolódó, de különböző fogalom között: Kiberbiztonsági AI és AI biztonság.

A mesterséges intelligencia a kiberbiztonsághoz a mesterséges intelligencia eszközeinek használatára utal, amelyekkel javítható a szervezet azon képessége, hogy felismerje, reagáljon az összes környezetét fenyegető veszélyre, és enyhítse azokat. Mivel a kiberbiztonsági AI több forrásból származó eseményeket elemezhet és korrelálhat, segít a szervezeteknek azonosítani azokat a mintákat, amelyek potenciális fenyegetéseket jeleznek.

Másrészt az AI-biztonság maguknak az AI-rendszereknek a védelmére összpontosít. Magában foglalja azokat a stratégiákat, eszközöket és eljárásokat, amelyek célja az AI-modellek, -adatok és -algoritmusok fenyegetésekkel szembeni védelme. Ez magában foglalja annak biztosítását, hogy az AI-rendszerek a kívánt módon működjenek, és hogy a támadók ne tudják kihasználni a biztonsági réseket a kimenetek manipulálására vagy bizalmas információk ellopására.

Összefoglalva, a mesterséges intelligencia a kiberbiztonságért az AI-rendszerek felhasználására utal, hogy javítsa a szervezet biztonsági helyzetét, míg az AI-biztonság az AI-rendszerek védelméről szól.

A kiberbiztonsági AI előnyei

Az AI valóban megváltoztatta a kiberbiztonságot, megkönnyítve a biztonsági szakemberek számára, hogy reagáljanak a növekvő számú kiberfenyegetésre, a növekvő adatmennyiségre és a kibővülő kibertámadási felületre. Íme néhány példa arra, hogyan segít a kiberbiztonsági AI a csapatoknak a hatékonyabb együttműködésben:

Gyorsabb fenyegetésészlelés
Sok biztonsági megoldás, például a SIEM vagy az XDR, több ezer olyan eseményt naplóz, amelyek potenciálisan rendellenes viselkedésre utalnak. Bár ezeknek az eseményeknek a túlnyomó többsége ártalmatlan, néhányuk nem az, és a potenciális kiberfenyegetések elmulasztásának kockázata óriási lehet. Az AI segít azonosítani a valóban fontos incidenseket. Emellett a látszólag nem kapcsolódó tevékenységeket olyan incidensekkel korrelálja, amelyek potenciális kibertámadást jeleznek.

Egyszerűsített jelentéskészítés
A generatív AI-t használó eszközök több adatforrásból is képesek információkat korrelálni és elemezni, hogy könnyen érthető jelentéseket hozzanak létre, amelyeket a biztonsági szakemberek gyorsan megoszthatnak a szervezeten belül másokkal.

Biztonsági rések azonosítása
Az AI segít felismerni a teljes környezet gyenge pontjait, például az ismeretlen eszközöket és felhőalkalmazásokat, az elavult operációs rendszereket vagy a nem védett bizalmas adatokat.

Képességfejlesztés
Mivel a generatív AI segít lefordítani a kiberfenyegetési adatokat és elemzéseket természetes nyelvre, az elemzőknek nem kell tudniuk, hogyan kell lekérdezéseket írni ahhoz, hogy produktívak legyenek. Ez segít a kezdő elemzőknek az összetettebb feladatok elvégzésében. Emellett a generatív AI javítási lépéseket és egyéb ajánlásokat nyújt, amelyek segítségével a csapat új tagjai gyorsan megtanulhatják, hogyan reagáljanak hatékonyan a kibertámadásokra.

Gyakorlatban hasznosítható elemzések
A különböző forrásokból, például biztonsági naplókból, hálózati forgalomból és külső fenyegetésekből származó adatok összesítésével és elemzésével az AI átfogó képet nyújt a biztonsági környezetről, és feltárja a rejtett támadási mintákat.

Az álpozitív és álnegatív riasztások csökkenése.
Az AI segít csökkenteni az álpozitív és álnegatív eredményeket olyan fejlett technikák alkalmazásával, mint a mintafelismerés, az anomáliadetektálás, a kontextuális tudatosság és a folyamatos tanulás. Ezek a rendszerek árnyaltabb döntéshozatalt biztosítanak, és nem terhelik túl a biztonsági csapatokat irreleváns riasztásokkal.

Méretezhetőség
Az AI a feladatok automatizálásával, nagy mennyiségű adat valós idejű feldolgozásával és folyamatos tanulással jelentősen növeli a kiberbiztonság skálázhatóságát. A kiberfenyegetések mennyiségének és összetettségének növekedésével az AI skálázási és alkalmazkodási képessége biztosítja, hogy a kiberbiztonsági rendszerek rugalmasak és hatékonyak maradjanak, és képesek legyenek kezelni a modern IT-infrastruktúrák követelményeit.

AI-alapú kiberbiztonsági eszközök

A mesterséges intelligenciát számos kiberbiztonsági eszközbe integrálták, hogy javítsák a hatékonyságukat. Néhány példa:
 
  • Következő generációs tűzfalak és mesterséges intelligencia. A hagyományos tűzfalak a rendszergazda által meghatározott szabályok alapján döntenek a forgalom engedélyezéséről vagy letiltásáról. Az új generációs tűzfalak túlmutatnak ezeken a képességeken, és a mesterséges intelligencia segítségével az intelligens veszélyforrás-felderítésre támaszkodva segítik az új kiberfenyegetések azonosítását.
  • Mesterséges intelligenciával kiegészített végpontbiztonsági megoldások. A végpontbiztonsági megoldások a mesterséges intelligencia segítségével azonosítják a végpontok sebezhetőségeit, például az elavult operációs rendszereket. A mesterséges intelligencia segíthet annak felderítésében is, hogy telepítettek-e kártevőket egy eszközre, vagy ha szokatlan mennyiségű adat szivárog ki egy végpontra vagy egy végpontról. Egy folyamatban lévő támadás során az AI automatikusan elszigeteli a végpontot a digitális környezet többi részétől.
  • AI-alapú hálózati behatolásészlelési és -megelőzési rendszerek. Ezek az eszközök figyelik a hálózati forgalmat, hogy felfedjék az illetéktelen felhasználókat, akik a hálózaton keresztül próbálnak beszivárogni a szervezetbe. Az AI segítségével ezek a rendszerek gyorsan dolgoznak fel nagy mennyiségű adatot, hogy azonosítani és blokkolni tudják a kibertámadókat, mielőtt kárt okoznának.
  • AI-alapú és felhőbiztonsági megoldások. Mivel sok szervezet több felhőt használ infrastruktúrájához és alkalmazásaihoz, nehéz lehet nyomon követni a különböző felhőkön és alkalmazásokon keresztül terjedő kiberfenyegetéseket. A mesterséges intelligencia azáltal segít a felhőbiztonságban, hogy az összes ilyen forrásból származó adatot elemzi a biztonsági rések és a lehetséges kibertámadások azonosítása érdekében.
  • Az eszközök internetes hálózatának (IoT) biztonsága. A végpontokhoz és alkalmazásokhoz hasonlóan a szervezetek jellemzően számos IoT-eszközzel rendelkeznek, amelyek lehetséges kibertámadási vektorok. Az AI segít felismerni az egyes IoT-eszközök ellen irányuló kiberfenyegetéseket, és több IoT-eszközön keresztül feltárja a gyanús tevékenységek mintáit.
  • XDR és SIEM. Az XDR- és SIEM-megoldások több biztonsági termékből, naplófájlokból és külső forrásokból nyernek ki információkat, hogy az elemzők jobban megértsék, mi történik a környezetükben. AI segít az összes adat világos elemzésekké alakításában.

Ajánlott eljárások a kiberbiztonsági AI-hoz

A mesterséges intelligencia biztonsági műveletek támogatására való alkalmazása gondos tervezést és végrehajtást igényel, de a megfelelő megközelítéssel olyan eszközöket vezethet be, amelyek jelentősen javítják a működési hatékonyságot és a csapat jólétét.

Stratégia kidolgozása
Számos AI-termék és -megoldás létezik a biztonság területén, de nem mindegyik megfelelő az Ön szervezetének. Fontos, hogy az AI-megoldások jól integrálhatók legyenek egymással és a biztonsági architektúrával, különben a végén még több munkát okozhatnak a csapatának. Először vegye figyelembe a legnagyobb biztonsági kihívásokat, majd határozza meg azokat az AI-megoldásokat, amelyek segítenek megoldani ezeket a problémákat. Szánjon időt arra, hogy tervet dolgozzon ki a mesterséges intelligencia jelenlegi folyamatokba és rendszerekbe integrálására.

A biztonsági eszközök integrálása
A kiberbiztonsági AI akkor a leghatékonyabb, ha az egész szervezetre kiterjedő adatelemzésre képes. Ez kihívást jelent, ha az eszközök silókban működnek. Fektessen be olyan eszközökbe, amelyek együttműködnek a jelenlegi környezetével és zökkenőmentesen működnek együtt, mint például az integrált XDR- és SIEM-megoldások. Vagy ha szükséges, szánjon időt és erőforrásokat a csapata számára az eszközök integrálására, hogy teljes körű betekintést kapjon a teljes digitális tulajdonba.

Az adatvédelem és minőség kezelése
Az AI-rendszerek a betanításukhoz és működtetésükhöz használt adatok alapján hoznak döntéseket és nyújtanak elemzéseket. Ha az adatok hibásak vagy sérültek, a mesterséges intelligencia rossz elemzéseket fog nyújtani, és rossz döntéseket fog hozni. A tervezés során győződjön meg arról, hogy rendelkezik az adatok tisztítására és az adatvédelemre szolgáló eljárásokkal.

A mesterséges intelligencia etikus használata
Az évek során felhalmozott adatok nagy része pontatlan, torz vagy elavult. Ráadásul a mesterséges intelligencia algoritmusai és logikája nem mindig átlátható, ami megnehezíti, hogy pontosan tudjuk, hogyan generál elemzéseket és eredményeket. Fontos biztosítani, hogy ne a mesterséges intelligencia legyen a végső döntéshozó, ha fennáll a kockázata, hogy torzított adatok miatt bizonyos személyeket méltánytalanul kezelhet. További információ a felelősen alkalmazott mesterséges intelligenciáról.

Az AI-rendszerek folyamatos tesztelése
A megvalósítást követően tesztelje rendszeresen a rendszereket, hogy azonosítsa a torzításokat vagy minőségi problémákat, ahogy új adatok keletkeznek.

Szabályzatok definiálása a generatív AI használatához
Gondoskodjon arról, hogy az alkalmazottak és a partnerek megértsék a szervezet generatív AI-eszközök használatára vonatkozó szabályzatait. Különösen fontos, hogy az emberek ne illesszenek be bizalmas és érzékeny adatokat a generatív AI-kérésekbe, mert fennáll a veszélye annak, hogy az adatok nyilvánosságra kerülnek.

Új trendek a kiberbiztonsági AI területén

Az AI kiberbiztonságba való integrálása nemcsak a fenyegetések észlelésének és elhárításának módját alakítja át, hanem a kiberbiztonsági munkaerőt is. Több kulcsfontosságú trend is kialakulóban van, ahogy a mesterséges intelligencia egyre elterjedtebbé válik az iparágban:
 
  • A biztonsági szakemberek több időt szánnak majd a magas szintű döntéshozatalra és az összetett problémamegoldásra, míg az AI a napi operatív feladatokat fogja ellátni.
  • Kereslet lesz olyan hibrid szerepkörökre, amelyek ötvözik a kiberbiztonsági ismereteket a mesterséges intelligenciával kapcsolatos szakértelemmel, mint például a mesterséges intelligenciával foglalkozó kiberbiztonsági elemzők vagy a biztonságra összpontosító adattudósok.
  • A Biztonsági műveleti központokbiztonsági műveleti központok a proaktív veszélyforrás-keresés irányába fognak elmozdulni, ahol a kiberbiztonsági csapatok AI-t használnak a mélyreható vizsgálatok támogatására és olyan rejtett vagy fejlett fenyegetések felkutatására, amelyeket az automatizált rendszerek esetleg nem észlelnek azonnal.
  • A biztonsági műveleti központok mesterséges intelligenciával integrált környezetekké fognak fejlődni, ahol az emberi felügyelet a meglátások értelmezésére és a döntések meghozatalára összpontosít az adattúlterhelés kezelése helyett.
  • A biztonsági szállítók egyre fejlettebb, AI-alapú biztonsági termékeket fognak bevezetni, mint például a videóelemzés vagy a drónok és robotok a fizikai biztonság érdekében.
  • Az AI-alapú megtévesztő technológia képes lesz dinamikus, intelligens csapdákat létrehozni, amelyek valódi eszközöket utánoznak, megnehezítve a kiberbűnözők számára a valódi és hamis célpontok megkülönböztetését.
  • Az AI-alapú csalásfelismerő rendszerek gépi tanulási algoritmusokat használnak majd a csalás előrejelzésére és megakadályozására, mielőtt az bekövetkezne, csökkentve a téves pozitív eredményeket és javítva a felderítési pontosságot.
  • Az AI-alapú ügynökök képesek önállóan átvenni a nagy volumenű biztonsági feladatokat, például a riasztások elbírálását, hogy az embereknek több idejük maradjon más prioritásokra összpontosítani.

Kiberbiztonsági AI-megoldások

Az AI jelentős változásokat eredményez a kiberbiztonságban a feladatok automatizálásával, a fenyegetések észlelésének javításával, az intelligencia fokozásával, valamint a proaktívabb és előrejelzőbb biztonsági intézkedések lehetővé tételével. A fenyegetések környezetének folyamatos fejlődésével az AI kiberbiztonságba való integrálása kulcsfontosságú stratégiává válik azon szervezetek számára, amelyek megpróbálnak a felmerülő kockázatok előtt járni.

A Microsoft Security Copilothoz hasonló generatív AI-megoldásokkal már most elkezdheti beépíteni a mesterséges intelligenciát a biztonsági műveletekbe, amelyek lehetővé teszik a csapatok számára, hogy hatékonyabban és eredményesebben reagáljanak a fenyegetésekre. A Microsoft Security Copilot-ügynökök autonóm és adaptív automatizálással javítják a biztonságot és az informatikai műveleteket. És a Microsoft Security számos AI-alapú megoldást kínál a biztonsági műveletek hatékonyságának növelése érdekében. Mostantól a szervezet jobban felkészült lesz arra, hogy lépést tartson a mai – és a jövőbeli – fenyegetésekkel.
Erőforrások

További információ a Microsoft Biztonságról

  1.
Laptopot néző férfi és nő.
Megoldás

A kiberfenyegetések megelőzése generatív AI használatával

A generatív AI-megoldásokkal átalakíthatja a munkavégzés módját, és megvédheti szervezetét.
További információ
Egy szemüveges nő, egy kézzel az állán.
Termék

Védelem az AI sebességével

Lehetővé teszi a biztonsági csapatok számára a rejtett minták felismerését és az incidensekre való gyorsabb reagálást a Microsoft Security Copilot segítségével.
További információ
Egy hosszú hajú férfi egy számítógép képernyőjét nézi.
Erőforrásközpont

Stratégiók a generatív AI-alapú biztonság használatához

Webcastok, e-könyvek és elemzői jelentések segítségével felfedezheti, hogyan építheti be a generatív AI-t a biztonsági műveleteibe.
További információ
Vissza az ERŐFORRÁSOK szakaszra

Gyakori kérdések

  • A mesterséges intelligenciát a kiberbiztonságban arra használják, hogy a hagyományos módszereknél gyorsabban és pontosabban észleljék a fenyegetéseket, és reagáljanak rájuk. Az AI segít a biztonsági szakembereknek a minták azonosításában és az anomáliák észlelésében nagy mennyiségű adatban, valamint a kibertámadásokra adott válaszok automatizálásában. A fenyegetések észlelésének javításával és a téves pozitív eredmények csökkentésével az AI növeli az általános biztonsági hatékonyságot.
  • Nem, az AI nem cseréli le a kiberbiztonságot. Az AI segít automatizálni az ismétlődő feladatokat, javítja a fenyegetések észlelését és hatékonyabban reagál az incidensekre, de az emberi szakértelem továbbra is elengedhetetlen a stratégiához, az összetett döntéshozatalhoz és az eredmények tágabb biztonsági kontextusban történő értelmezéséhez.
  • Igen, az AI és a kiberbiztonság kombinálható a biztonsági intézkedések fokozása érdekében. Az AI automatizálhatja a fenyegetések észlelését, megfigyelheti a hálózati forgalmat, azonosíthatja az anomáliákat, és akár előre jelezheti a potenciális biztonsági incidenseket, így a kiberbiztonsági csapatok magasabb szintű döntéshozatalra és proaktív védelmi stratégiákra összpontosíthatnak.
  • A generatív AI a kiberbiztonságban az adatok egyértelmű elemzésekké alakításához, lépésenkénti kockázatcsökkentési utasítások lekéréséhez, jelentések létrehozásához és a környezettel kapcsolatos biztonsági kérdések megválaszolásához használható.
  • A kiberbiztonságban a gépi tanulás magában foglalja a hálózati forgalomban, a felhasználói viselkedésben vagy a rendszereseményekben található minták azonosítására szolgáló algoritmusok betanítását. Ez lehetővé teszi, hogy a gépi tanulási rendszerek nagy pontossággal és minimális emberi beavatkozással észleljék a potenciális fenyegetéseket, például a rosszindulatú szoftvereket, az adathalászatot és a jogosulatlan hozzáférést.
  • A vállalkozásoknak a kiberbiztonságban a mesterséges intelligenciát a fenyegetések észlelésének javítása, a válaszidő csökkentése, a skálázhatóság fokozása és a biztonsági folyamatok automatizálása érdekében kell alkalmazniuk. Az AI segíti a vállalkozásokat abban, hogy a fejlődő fenyegetések előtt járjanak, csökkentve a kockázatokat, valamint hatékonyabban és eredményesebben védve a bizalmas adatokat.

A Microsoft Biztonság követése