This is the Trace Id: a08b4c35a69fcdca0da4e380cd5b6be4
Pereiti prie pagrindinio turinio
„Microsoft“ sauga
Moteris, laikanti telefoną su ausinėmis.

Kas yra dirbtinis intelektas kibernetinės saugos srityje?

Sužinokite, kaip organizacijos greičiau aptinka kibernetines grėsmes ir į jas reaguoja naudodamos DI pagrindu veikiančią saugą.
Susipažinkite su DI sprendimais

DI supratimas apie kibernetinę saugą

Dirbtinis intelektas kibernetinėje saugoje nurodo DI technologijų ir metodų naudojimą siekiant pagerinti kompiuterių sistemų, tinklų ir duomenų apsaugą nuo kibernetinių grėsmių. Di padeda automatizuojant grėsmių aptikimą, analizuojant didelius duomenų kiekius, identifikuojant šablonus ir reaguojant į saugos incidentus realiuoju laiku.

Pagrindinės dirbtinio intelekto programos, skirtos saugumui, apima anomalijų aptikimą, kenkėjiškų programų aptikimą, įsibrovimo aptikimą, sukčiavimo prevenciją, incidentų santraukas, pranešimų apie grėsmių registravimą ir kūrimo bei atvirkštinės inžinerijos scenarijus. Naudodamas mašininį mokymąsi, gilųjį mokymąsi ir natūralios kalbos apdorojimą, DI nuolat mokosi iš naujų duomenų, pagerina savo gebėjimą identifikuoti ir sumažinti kylančias grėsmes, sumažina klaidingai teigiamus rezultatus ir efektyviau didina saugos pastangas. Naujausi dirbtinio intelekto generavimo pasiekimai įgalino komandas su duomenimis pagrįstomis įžvalgomis, lengvai parengtomis ataskaitomis ir nuosekliomis rizikos mažinimo rekomendacijomis.

Įsimintiniausi dalykai

  • Saugos bendruomenė naudojasi DI nuo 1980 m., tačiau dėl naujausių pasiekimų jis tapo daug efektyvesnis.
  • Yra keletas dirbtinio intelekto saugos naudojimo atvejų, įskaitant duomenų saugą, tapatybės ir prieigos valdymą, IT valdymą, debesies saugą ir grėsmių aptikimą bei atsaką.
  • Dirbtinis intelektas pakeitė kibernetinę saugą, kad saugos specialistai galėtų lengviau reaguoti į vis didėjantį kibernetinių grėsmių kiekį.
  • Būsimi dirbtinio intelekto pasiekimai ir toliau padės kurti produktus bei bendradarbiauti tarp žmonių ir pagrįstų dirbtiniu intelektu sistemų.

Dirbtinio intelekto kibernetinės saugos srityje evoliucija

Saugos bendruomenės naudoja dirbtinį intelektą kibernetinei saugai nuo 1980 m. pabaigos su šiais pagrindiniais technologijų pasiekimais:
 
  • Iš pradžių saugos komandos naudojo taisyklėmis pagrįstas sistemas, kurios suaktyvindavo įspėjimus pagal apibrėžtus parametrus.
  • Nuo 2000-ųjų pradžios mašininio mokymosi (DI pogrupio, kuris analizuoja didelius duomenų rinkinius ir mokosi iš jų) pažanga leido saugumo specialistams suprasti tipinius srauto modelius ir vartotojų veiksmus visoje organizacijoje, nustatyti, kada nutinka kažkas neįprasto, ir greitai reaguoti į kibernetines grėsmes.
  • Naujas dirbtinio intelekto patobulinimas yra generuojamasis dirbtinis intelektas, kuris sukuria naują turinį pagal esamų duomenų struktūrą. Žmonės sąveikauja su šiomis sistemomis naudodami natūralią kalbą, o saugos specialistai gali giliau atsakyti į labai konkrečius klausimus ir nereikia naudoti užklausų kalbos.
  • Dar vienas naujas kūrimas yra pagrįstų dirbtiniu intelektu agentų naudojimas. Agentai dirba kartu su asmenimis, komandomis ir organizacijomis, kad automatizuotų didelės apimties užduotis ir procesus.

Pagrindiniai dirbtinio intelekto, skirto kibernetinei saugai, komponentai

Dirbtinis intelektas (DI) yra bendras terminas, reiškiantis kompiuterines sistemas, atliekančias kognityvines funkcijas, tokias kaip kalbos atpažinimas, prognozavimas ir sudėtingų duomenų analizė. Kibernetinėje saugoje naudojamos kelios DI šakos.

Mašininis mokymas yra DI pogrupis, kuris naudoja algoritmus, kad galėtų mokytis iš duomenų ir prognozuoti. Ši funkcija naudojama kibernetinėje saugoje siekiant aptikti ir automatiškai reaguoti į galimas grėsmes įvairiuose įrenginiuose, vartotojams ir tinkluose.

giliajame mokyme sudėtingesnėje mašininio mokymo šakoje, dirbtinio intelekto sistemos apdoroja sudėtingas duomenų struktūras naudodamos kelių sluoksnių neuroninius tinklus, imituojančius žmogaus smegenų neuroninius kelius. Gilusis mokymas ir neuroniniai tinklai paprastai veikia efektyviau nei įprastas mašininis mokymas analizuojant didelius didelės dimensijos duomenų rinkinius ir yra naudojami kibernetinėje saugoje, kad aptiktų sudėtingas grėsmes ir į jas reaguotų.

Saugos specialistai taip pat naudoja generuojamojo dirbtinio intelekto įrankius, kad padėtų tirti ir reaguoti. Kadangi šie įrankiai naudoja natūraliosios kalbos apdorojimo technologiją, asmenys gali su jais sąveikauti naudodami žmogaus kalbą, o ne kodą. Kaip siūlo pavadinimas, šie įrankiai taip pat gali generuoti turinį, kad galėtų padėti kurti ataskaitas, apibendrinti saugos įžvalgas ir rezultatus bei pateikti išsamius atsakymus į klausimus.

Dirbtiniu intelektu valdomi agentai autonomiškai valdo didelės apimties saugos ir IT užduotis, suteikdami žmonėms galimybę sutelkti dėmesį į aktyvią saugą. Šie agentai gali nustatyti sukčiavimo apsimetant, duomenų praradimo prevencijos ir prekybos naudojantis viešai neatskleista informacija rizikos įspėjimus, kurie yra labai daug laiko reikalaujančios užduotys žmonėms. Agentai taip pat gali optimizuoti sąlyginės prieigos strategijas pagal vartotojo duomenis. Ir daugelis komandų naudoja pagrįstus dirbtiniu intelektu agentus, kad nustatytų ir prioretizuotų pažeidžiamumus ir grėsmes, kurias reikia pašalinti.
Naudojimo atvejai

Dirbtinio intelekto kibernetinei saugai naudojimo atvejai

Dirbtinis intelektas tapo kritiniu įrankiu, padedančiu saugos specialistams efektyviau atlikti savo darbus. Kai kurie dažnai naudojimo atvejai yra:

 Tapatybės ir prieigos valdymas

DI naudojamas, kad tapatybės ir prieigos valdymas (IAM) suprastų vartotojo prisijungimo elgsenos ir neįprasto veikimo įpročius. Jis taip pat gali būti naudojamas automatiškai paleisti dviejų dalių autentifikavimą arba slaptažodžio nustatymą iš naujo, kai tenkinamos tam tikros sąlygos. Jei yra pagrindo patikėti, kad paskyra buvo pažeista, dirbtiniu intelektu pagrįsti sprendimai gali užblokuoti vartotojo prisijungimą.

Galinių punktų sauga ir valdymas

DI padeda saugos specialistams identifikuoti galinius punktus naudojamus organizacijoje, kad jie galėtų juos atnaujinti naujausiomis operacinėmis sistemomis ir saugos sprendimais. Jis taip pat padeda aptikti kenkėjiškų programų ir kitų kibernetinių atakų veikimo organizacijos įrenginiuose įrodymus.

Debesies sauga

Kadangi organizacijos naudoja kelis debesies paslaugų teikėjus infrastruktūrai ir programoms, joms reikia sprendimų, kurie užtikrina viso turto apsaugą. Dirbtinis intelektas sujungia duomenis iš įvairių debesies tarnybų, kad galėtų išsamiai peržiūrėti organizacijos debesies rizikas ir pažeidžiamumus. Tai padeda saugos specialistams greitai išspręsti grėsmes.

Duomenų sauga

Sumažindamas darbą rankiniu būdu, DI padėjo paspartinti daugelį procesų, susijusių su duomenų sauga. Naudodamos dirbtinį intelektą, saugos komandos gali greitai nustatyti ir pažymėti slaptus duomenis visoje aplinkoje, nesvarbu, ar jie laikomi organizacijos infrastruktūroje, ar debesies programoje. Dirbtinis intelektas taip pat gali greitai aptikti, kada kas nors bando perkelti duomenis iš įmonės ir blokuoti veiksmą arba iškelti problemą saugos komandai.

Kibernetinių grėsmių aptikimas

Išplėstinis aptikimas ir reagavimas (XDR)Išplėstinio aptikimo ir reagavimo (XDR) ir saugos informacijos ir įvykių valdymo (SIEM) sprendimai padeda saugos komandoms aptikti kibernetines grėsmes visoje įmonėje. Norėdami tai padaryti, abu sprendimai labai priklauso nuo dirbtinio intelekto. XDR sprendimai naudoja DI, kad galėtų stebėti galinius punktus, el. laiškus, tapatybes ir debesies programas neįprasto elgesio tikslais, susieti incidentus ir susieti juos su komanda. Naudojant išplėstinius DI modelius, XDR sprendimai taip pat gali sutrikdyti pažengusias atakas, pvz., išpirkos reikalaujančias programas, ir teikti pasiūlymus, kaip pagerinti saugos aprėptį. SIEM sprendimai naudoja dirbtinį intelektą, kad agreguotų signalus iš visos įmonės, kad komandos galėtų geriau matyti, kas vyksta. „Teams“ taip pat naudoja DI, kad sugeneruotų įžvalgas, su kuriomis galima atlikti veiksmus, iš grėsmių analizės, kuri padeda joms imtis aktyvių veiksmų dėl kibernetinės rizikos.

Incidento tyrimas ir atsakymas

Per reagavimą į incidentus saugos specialistai turi peržiūrėti daugybę duomenų, kad atrastų galimas kibernetines atakas. Dirbtinis intelektas padeda nustatyti ir susieti naudingiausius įvykius keliuose duomenų šaltiniuose, taip taupydamas specialistų vertingą laiką. Generuojamasis dirbtinis intelektas supaprastina tyrimą dar labiau atsakydamas į klausimus ir versdamas analizę į natūraliąją kalbą.

Dirbtinis intelektas, skirtas kibernetinei saugai ir DI sauga

Svarbu atskirti dvi susijusias, tačiau skirtingas, sąvokas: Dirbtinis intelektas, skirtas kibernetinei saugai, ir  DI sauga.

DI kibernetinės saugos srityje nurodo DI įrankių naudojimą siekiant pagerinti organizacijos gebėjimą aptikti, reaguoti ir sumažinti grėsmes visoms jos technologijų sistemoms. Kadangi DI, skirtas kibernetinei saugai, gali analizuoti ir susieti įvykius keliuose šaltiniuose, jis padeda organizacijoms nustatyti modelius, kurie nurodo galimas grėsmes.

Kita vertus, DI sauga sutelkia dėmesį į pačių DI sistemų apsaugą. Ji apima strategijas, įrankius ir praktikas, skirtas dirbtinio intelekto modeliams, duomenims ir algoritmams apsaugoti nuo grėsmių. Tai apima užtikrinimą, kad DI sistemos veiktų kaip numatyta ir kad įsilaužėliai negalėtų išnaudoti pažeidžiamumų manipuliuoti išvestimis arba pavogti slaptos informacijos.

Trumpai tariant, DI, skirtas kibernetinei saugai, nurodo DI sistemų naudojimą siekiant patobulinti bendrą organizacijossaugos būseną, o DI sauga yra skirta dirbtinio intelekto sistemoms apsaugoti.

Dirbtinio intelekto pranašumai kibernetinei saugai

Dirbtinis intelektas iš tikrųjų pakeitė kibernetinę saugą, todėl saugos specialistai gali lengviau reaguoti į vis didėjantį kibernetinių grėsmių ir duomenų kiekį, ir plėsti kibernetinės atakos sritį. Štai keletas būdų, kaip DI kibernetinės saugos srityje padeda komandoms efektyviau atlikti veiksmus:

Greitesnis grėsmių aptikimas
Daug saugos sprendimų, pvz., SIEM arba XDR, užregistruoja tūkstančius ir tūkstančius įvykių, kurie rodo galimai neįprastą veikimą. Nors didžioji dauguma šių įvykių yra nepavojingi, kai kurie yra, o rizika praleisti potencialią kibernetinę grėsmę gali būti didžiulė. Dirbtinis intelektas padeda nustatyti tikrai svarbius incidentus. Jis taip pat susieja tariamai nesusijusią veiklą su incidentais, kurie rodo galimą kibernetinę grėsmę.

Supaprastintos ataskaitos
Įrankiai, naudojantys generuojamąjį dirbtinį intelektą, gali susieti ir analizuoti informaciją iš kelių duomenų šaltinių, kad sukurtų lengvai suprantamas ataskaitas, kurias saugos specialistai gali greitai bendrinti su kitais organizacijos nariais.

Pažeidžiamumo identifikavimas
DI padeda aptikti silpnąsias vietas visoje aplinkoje, pvz., nežinomuose įrenginiuose ir debesies programose, pasenusiose operacinėse sistemose arba neapsaugotuose slaptuose duomenyse.

Įgūdžių tobulinimas
Generuojamasis dirbtinis intelektas padeda versti kibernetinių grėsmių duomenis ir analizę į natūraliąją kalbą, todėl analitikams nereikia žinoti, kaip rašyti užklausas, kad jos būtų produktyvios. Tai padeda analitikams atlikti sudėtingesnes užduotis. Be to, generuojamasis dirbtinis intelektas pateikia taisymo veiksmus ir kitas rekomendacijas, kurios padeda naujiems komandos nariams greitai sužinoti, kaip efektyviai reaguoti į kibernetines atakas.

Įžvalgos su veiksmais
Agreguodami ir analizuodami duomenis iš įvairių šaltinių, pvz., saugos žurnalų, tinklo srauto ir išorinių grėsmių informacijos santraukų, DI pateikia išsamų saugos aplinkos vaizdą ir atskleidžia paslėptus atakos modelius.

Klaidingai teigiamų ir klaidingai neigiamų rezultatų sumažinimas.
Dirbtinis intelektas padeda sumažinti klaidingai teigiamų ir klaidingai neigiamų rezultatų skaičių, naudodamas išplėstinius metodus, pvz., veikimo būdo atpažinimą, anomalijų aptikimą, kontekstinį informuotumą ir tęstinį mokymąsi. Šios sistemos suteikia subtilesnį sprendimų priėmimą ir vengia apkrauti saugos komandas nesusijusiais įspėjimais.

Išplečiamumas
DI gerokai padidina kibernetinės saugos išplečiamumą automatizuojant užduotis, apdorojant didelius duomenų kiekius realiuoju laiku ir nuolat mokantis. Didėjant kibernetinių grėsmių kiekiui ir sudėtingumui, DI galimybė keisti dydį ir prisitaikyti užtikrina, kad kibernetinės saugos sistemos išliktų atsparios, efektyvios ir galėtų patenkinti modernių IT infrastruktūros poreikius.

Pagrįstos dirbtiniu intelektu kibernetinės saugos įrankiai

Dirbtinis intelektas integruotas į kelis kibernetinės saugos įrankius, kad pagerintų jų efektyvumą. Toliau pateikti keli pavyzdžiai:
 
  • Naujos kartos užkardos ir dirbtinis intelektas. Tradicinės užkardos priima sprendimus dėl srauto leidimo arba blokavimo pagal administratoriaus apibrėžtas taisykles. Naujos kartos užkardos viršija šias galimybes ir naudoja dirbtinį intelektą, kad būtų galima pasiekti grėsmių analizės duomenis ir lengviau nustatyti naujas kibernetines grėsmes.
  • Dirbtinio intelekto patobulinti galinio punkto saugos sprendimai. Galinio punkto saugos sprendimai naudoja dirbtinį intelektą, kad nustatytų galinio punkto pažeidžiamumus, pvz., pasenusią operacinę sistemą. Dirbtinis intelektas taip pat gali padėti nustatyti, ar įrenginyje įdiegta kenkėjiška programa, arba ar neįprasti duomenų kiekiai yra eksfiltruojami į galinį punktą arba iš jo. Vykstant vykdomai atakai DI gali automatiškai izoliuoti galinį punktą nuo likusios skaitmeninės aplinkos.
  • Dirbtiniu intelektu pagrįstos tinklo įsibrovimo aptikimo ir prevencijos sistemos. Šie įrankiai stebi tinklo srautą, kad aptiktų neįgaliotus vartotojus, kurie bando įsiskverbti į organizaciją per tinklą. Naudodamos DI, šios sistemos greitai apdoroja didelius duomenų kiekius, kad nustatytų ir užblokuotų kibernetinius užpuolikus, kol jie nepadarė žalos.
  • Dirbtinio intelekto ir debesies saugos sprendimai. Kadangi tiek daug organizacijų savo infrastruktūrai ir programoms naudoja kelis debesis, gali būti sunku sekti kibernetines grėsmes, kurios kyla skirtinguose debesyse ir programose. DI padeda dėl debesies saugos analizuodamas duomenis iš visų šių šaltinių, kad būtų galima nustatyti pažeidžiamumus ir galimas kibernetines atakas.
  • Internetu sąveikaujančių įrenginių (IoT) sauga. Panašiai kaip galiniai punktai ir programos, organizacijos paprastai turi daug internetu sąveikaujančių įrenginių, kurie yra potencialūs kibernetiniai atakos vektoriai. Dirbtinis intelektas padeda aptikti kibernetines grėsmes bet kuriame internetu sąveikaujančiame įrenginyje ir atskleidžia įtartinos veiklos modelius keliuose internetu sąveikaujančiuose įrenginiuose.
  • XDR ir SIEM. XDR ir SIEM sprendimai gauna informaciją iš kelių saugos produktų, žurnalų failų ir išorinių šaltinių, kad analitikams būtų lengviau suprasti, kas vyksta jų aplinkoje. Dirbtinis intelektas padeda apibendrinti visus šiuos duomenis į aiškias įžvalgas.

Geriausia dirbtinio intelekto kibernetinės saugos srityje praktika

Dirbtinio intelekto naudojimas saugumo operacijoms palaikyti reikalauja kruopštaus planavimo ir įgyvendinimo, tačiau taikydami tinkamą požiūrį galite įdiegti įrankius, kurie reikšmingai pagerina veiklos efektyvumą ir jūsų komandos gerovę.

Strategijos kūrimas
Yra daug dirbtinio intelekto produktų ir sprendimų, skirtų naudoti saugos sumetimais, bet ne visi iš jų bus tinkami jūsų organizacijai. Svarbu, kad dirbtinio intelekto sprendimai būtų tinkamai integruoti tarpusavyje ir su jūsų saugos architektūra, arba jie gali sukurti daugiau darbo jūsų komandai. Pirmiausia apgalvokite didžiausius saugos iššūkius, tada identifikuokite dirbtinio intelekto sprendimus, kurie padės jums išspręsti šias problemas. Skirkite laiko dirbtinio intelekto integravimo į dabartinius procesus ir sistemas planui sukurti.

Integruokite saugos įrankius
Dirbtinis intelektas kibernetinei saugai yra efektyviausias, kai gali analizuoti duomenis visoje organizacijoje. Tai sudėtinga, jei jūsų įrankiai veikia atskirai. Investuokite į įrankius, kurie sklandžiai veikia kartu ir su dabartine aplinka, pvz., integruotus XDR ir SIEM sprendimus. Arba, jei reikia, skirkite laiko ir išteklių savo komandai integruoti įrankius, kad galėtumėte visiškai matyti visą savo skaitmeninį turtą.

Valdykite duomenų privatumą ir kokybę
Dirbtinio intelekto sistemos priima sprendimus ir teikia įžvalgas pagal duomenis, naudojamus jiems mokyti ir valdyti. Jei duomenyse yra klaidų arba jie sugadinti, dirbtinis intelektas pateiks prastas įžvalgas ir priims netinkamus sprendimus. Planuodami įsitikinkite, kad turite duomenų valymo ir privatumo apsaugos procesus.

Naudokite dirbtinį intelektą etiškai
Daug duomenų, sukauptų per metus, yra netikslūs, šališki arba pasenę. Be to, dirbtinio intelekto algoritmai ir logika ne visada yra skaidrūs, todėl sunku tiksliai žinoti, kaip jie sukuria įžvalgas ir rezultatus. Svarbu užtikrinti, kad DI nėra galutinis sprendimų priėmėjas, jei yra pavojus, kad su tam tikrais asmenimis bus elgiamasi neteisingai dėl šališkų duomenų. Sužinokite daugiau apie atsakingą dirbtinio intelekto naudojimą.

Nuolat tikrinkite savo dirbtinio intelekto sistemas
Įdiegę, reguliariai tikrinkite savo sistemas, kad nustatytumėte šališkumo arba kokybės problemas, kai generuojami nauji duomenys.

Apibrėžkite strategijas, kaip naudoti generuojamąjį dirbtinį intelektą
Įsitikinkite, kad darbuotojai ir partneriai supranta jūsų organizacijos strategijas, kaip naudoti generuojamojo dirbtinio intelekto įrankius. Ypač svarbu, kad žmonės neįklijuotų konfidencialių ir slaptų duomenų į generuojamojo dirbtinio intelekto raginimus, nes yra pavojus, kad duomenys gali tapti vieši.

Naujos dirbtinio intelekto, skirto kibernetinei saugai, tendencijos

Dirbtinio intelekto integravimas į kibernetinę saugą ne tik keičia grėsmių aptikimo ir mažinimo būdus, bet ir pertvarko kibernetinės saugos darbo jėgą. Atsiranda kelios pagrindinės tendencijos, kai dirbtinis intelektas tampa labiau paplitusiu pramonės šakoje:
 
  • Saugos specialistai skirs daugiau laiko aukšto lygio sprendimų priėmimui ir sudėtingoms problemoms spręsti, o DI tvarkys kasdienes veiklos užduotis.
  • Reikės hibridinių vaidmenų, kuriuose kibernetinio saugumo žinios būtų derinamos su dirbtinio intelekto patirtimi, pavyzdžiui, dirbtinio intelekto kibernetinio saugumo analitikų arba duomenų mokslininkų, daugiausia dėmesio skiriant saugumui.
  • Saugos operacijų centraiSaugos operacijų centrai pereis prie aktyvios grėsmių paieškos, kur kibernetinės saugos komandos naudoja DI, kad palaikytų gilius tyrimus ir ieško paslėptų arba pažangių grėsmių, kurių automatinės sistemos gali iš karto neaptikti.
  • Saugos operacijų centrai bus transformuojami į dirbtinio intelekto integruotas aplinkas, kuriose žmogaus priežiūra yra sutelkta į įžvalgų interpretavimą ir sprendimų priėmimą, o ne duomenų perkrovos valdymą.
  • Saugos teikėjai pristatys pažangesnius pagrįstus dirbtiniu intelektu saugos produktus, pvz., vaizdo įrašų analizę arba dronų ir robotų fizinei saugai užtikrinti.
  • Pagrįstos dirbtiniu intelektu apgaulės technologija galės generuoti dinaminius, intelektualiuosius spąstus, kurie imituoja realiuosius išteklius, todėl kibernetiniams nusikaltėliams bus sunkiau atskirti autentiškus ir netikrus taikinius.
  • /pagrįstos dirbtiniu intelektu apgavysčių aptikimo sistemos naudos mašininio mokymo algoritmus, kad prognozuotų ir blokuotų sukčiavimo atvejus, sumažindamos klaidingai teigiamus rezultatus ir pagerindamos aptikimo tikslumą.
  • Dirbtiniu intelektu pagrįsti agentai gali autonomiškai atlikti didelės apimties saugos užduotis, pvz., įspėjimų rūšiavimą, kad žmonės galėtų skirti laiko sutelkti dėmesį į kitus prioritetus.

Dirbtinis intelektas kibernetinės saugos sprendimams

Dirbtinis intelektas skatina reikšmingus kibernetinės saugos pokyčius, automatizuodamas užduotis, gerindamas grėsmių aptikimą, didindamas žvalgybą ir leisdamas taikyti aktyvesnes bei nuspėjamesnes saugumo priemones. Grėsmės aplinkai tobulėjant, DI integravimas į kibernetinę saugą taps pagrindine strategija, skirta organizacijoms, kurios bando išvengti kylančios rizikos.

Dabar galite pradėti įtraukti DI į saugos operacijas naudodami generuojamojo dirbtinio intelekto sprendimus, pvz., „Microsoft Security Copilot“, kurie leidžia komandoms našiau ir efektyviau reaguoti į grėsmes. „Microsoft Security Copilot“ agentai pagerina saugą ir IT operacijas pasitelkdami autonominį ir adaptyvųjį automatizavimą.. Be to, „Microsoft“ sauga siūlo keletą pagrįstų dirbtiniu intelektu sprendimų, kurie padės pagerinti saugos operacijų efektyvumą. Nuo šiol jūsų organizacija bus geriau pasirengusi neatsilikti nuo šiandienos – ir rytojaus – grėsmių.
Ištekliai

Sužinokite daugiau apie „Microsoft“ saugą

  1.
Vyras ir moteris, žiūrintys į nešiojamąjį kompiuterį.
Sprendimas

Aplenkite kibernetines grėsmes su generuojamuoju dirbtiniu intelektu

Transformuokite savo darbo būdą ir apsaugokite savo organizaciją naudodami generuojamojo dirbtinio intelekto sprendimus.
Sužinokite daugiau
Moteris su akiniais ir ranka ant smakro.
Produktas

Apsaugokite DI greičiu

Suteikite saugos komandoms galimybę greičiau aptikti paslėptus šablonus ir reaguoti į incidentus naudojant „Microsoft Security Copilot“.
Sužinokite daugiau
Vyras ilgais plaukais žiūri į kompiuterio ekraną.
Išteklių centras

Strategijos, skirtos naudoti generuojamojo dirbtinio intelekto pagrindu veikiančią saugą

Sužinokite, kaip įtraukti generuojamąjį dirbtinį intelektą į saugos operacijas naudojant vaizdo tinklalaides, el. knygas ir analitikų ataskaitas.
Sužinokite daugiau
Grįžti į skyrių IŠTEKLIAI

Dažnai užduodami klausimai

  • Dirbtinis intelektas naudojamas kibernetinėje saugoje, kad aptiktų grėsmes ir į jas reaguotų greičiau ir tiksliau nei naudojant įprastus metodus. Dirbtinis intelektas padeda saugos specialistams identifikuoti veikimo būdą ir aptikti didelių duomenų kiekio anomalijų bei automatizuoti atsakymus į kibernetines atakas. Pagerindamas grėsmių aptikimą ir sumažindamas klaidingai teigiamus rezultatus, DI padidina bendrą saugos efektyvumą.
  • Ne, DI nepakeis kibernetinės saugos. Dirbtinis intelektas padeda automatizuoti pasikartojančias užduotis, patobulinti grėsmių aptikimą ir efektyviau reaguoti į incidentus, tačiau žmogaus žinios vis dar būtinos strategijai, sudėtingų sprendimų priėmimui ir rezultatų interpretavimui platesniame saugos kontekste.
  • Taip, dirbtinis intelektas ir kibernetinė sauga gali būti sujungiami siekiant patobulinti saugos priemones. Dirbtinis intelektas gali automatizuoti grėsmių aptikimą, stebėti tinklo srautą, nustatyti anomalijas ir net numatyti galimus saugos pažeidimus, kad kibernetinės saugos komandos galėtų sutelkti dėmesį į aukštesnio lygio sprendimų priėmimo ir aktyvios gynybos strategijas.
  • Generuojamąjį dirbtinį intelektą galima naudoti kibernetinėje saugoje, kad duomenys taptų aiškiomis įžvalgomis, gauti nuoseklias rizikos mažinimo instrukcijas, kurti ataskaitas ir atsakyti į saugos klausimus apie aplinką.
  • Mašininis mokymas kibernetinėje saugoje apima mokymo algoritmus, kad būtų galima identifikuoti srauto modelius, vartotojų elgseną arba sistemos įvykius. Tai leidžia mašininio mokymo sistemoms aptikti galimas grėsmes, pvz., kenkėjiškas programas, sukčiavimą apsimetant ir neteisėtą prieigą dideliu tikslumu ir minimaliu žmogaus įsikišimu.
  • Įmonės turėtų naudoti DI kibernetinės saugos tikslais, kad pagerintų grėsmių aptikimą, sutrumpintų reagavimo laiką, pagerintų išplečiamumą ir automatizuotų saugos procesus. Dirbtinis intelektas padeda įmonėms neatsilikti nuo besikeičiančių grėsmių, sumažinti riziką ir efektyviau apsaugoti slaptus duomenis.

Stebėkite „Microsoft“ saugą