This is the Trace Id: 9cab6cb46eaa3d0c47bb9811b7711782
Gå til hovedinnhold
Microsoft Sikkerhet
En kvinne med hodetelefoner som holder en telefon.

Hva er kunstig intelligens for cybersikkerhet?

Finn ut hvordan organisasjoner oppdager og reagerer raskere på datatrusler med sikkerhet drevet av kunstig intelligens.
Utforsk løsninger for kunstig intelligens

Forstå kunstig intelligens for cybersikkerhet

Kunstig intelligens for cybersikkerhet refererer til bruken av KI-teknologier og -teknikker for å forbedre beskyttelsen av datasystemer, nettverk og data fra datatrusler. Kunstig intelligens hjelper ved å automatisere trusseloppdagelse, analysere store mengder data, identifisere mønstre og svare på sikkerhetshendelser i sanntid.

Viktige programmer for kunstig intelligens for sikkerhet inkluderer avviksregistrering, oppdagelse av skadelig programvare, inntrengingsoppdagelse, svindelforhindring, hendelsessammendrag, deltakerrapportering og bygging og omvendt utvikling av skript. Ved å bruke maskinlæring, dyplæring og naturlig språkbehandling lærer kunstig intelligens kontinuerlig fra nye data, forbedrer evnen til å identifisere og redusere nye trusler, redusere falske positiver og skalere sikkerhetsinnsatsen mer effektivt. Nylige fremskritt innen generativ kunstig intelligens har gitt teamene datadrevet innsikt, rapporter som er enkle å produsere, og trinnvise løsningsanbefalinger.

Viktige punkter

  • Sikkerhetsfelleskapet har brukt kunstig intelligens siden 1980-tallet, men nylige fremskritt har gjort det mye mer effektivt.
  • Det finnes flere sikkerhetsbrukstilfeller for kunstig intelligens, inkludert datasikkerhet, identitets- og tilgangsadministrasjon, IT-administrasjon, skysikkerhet og trusseloppdagelse og respons.
  • Kunstig intelligens har transformert cybersikkerhet, noe som gjør det enklere for sikkerhetseksperter å svare på et økende antall datatrusler.
  • Fremtidige fremskritt innen kunstig intelligens vil fortsette å drive produktutvikling og nye samarbeid mellom personer og systemer drevet av kunstig intelligens.

Utviklingen av kunstig intelligens for cybersikkerhet

Sikkerhetsfelleskap har brukt kunstig intelligens til cybersikkerhet siden minst slutten av 1980-tallet med følgende viktige teknologiske fremskritt:
 
  • I begynnelsen brukte sikkerhetsteam regelbaserte systemer som utløste varsler basert på parametere de definerte.
  • Fra begynnelsen av 2000-tallet har fremskritt innen maskinlæring, et delsett av kunstig intelligens som analyserer og lærer fra store datasett, gjort det mulig for sikkerhetseksperter å forstå typiske trafikkmønstre og brukerhandlinger på tvers av en organisasjon for å identifisere når noe uvanlig skjer, og svare raskt på datatrusler.
  • Den nyeste forbedringen innen kunstig intelligens er generativ kunstig intelligens, som oppretter nytt innhold basert på strukturen til eksisterende data. Personer samhandler med disse systemene ved hjelp av naturlig språk, slik at sikkerhetseksperter kan gå dypt inn i svært spesifikke spørsmål uten å bruke spørringsspråk.
  • En annen ny utvikling er bruken av agenter drevet av kunstig intelligens. Agenter arbeider sammen med enkeltpersoner, team og organisasjoner for å automatisere oppgaver og prosesser med høyt volum.

Viktige komponenter i kunstig intelligens for cybersikkerhet

Kunstig intelligens er et overordnet begrep som refererer til datasystemer som utfører kognitive funksjoner som å gjenkjenne tale, lage prognoser og analysere komplekse data. Flere grener av kunstig intelligens brukes i cybersikkerhet.

Maskinlæring er et delsett av kunstig intelligens som bruker algoritmer til å lære av data og komme med prognoser. Denne funksjonen brukes i cybersikkerhet for å avdekke og automatisk svare på potensielle trusler på tvers av enheter, brukere og nettverk.

I dyplæring, en mer sofistikert gren av maskinlæring, behandler systemer for kunstig intelligens komplekse datastrukturer ved hjelp av nevrale nettverk med flere lag, som etterligner den menneskelige hjernens nevrale baner. Dyplæring og nevrale nettverk pleier å være mer effektive enn tradisjonell maskinlæring ved analyse av store sett med høydimensjonale data, og brukes i cybersikkerhet til å oppdage og reagere på sofistikerte trusler.

Sikkerhetseksperter bruker også generative verktøy for kunstig intelligens til å hjelpe til med undersøkelser og svar. Fordi disse verktøyene bruker naturlig språkbehandlingsteknologi, kan enkeltpersoner samhandle med dem ved hjelp av menneskelig språk i stedet for kode. Som navnet antyder, er disse verktøyene også i stand til å generere innhold slik at de kan bidra til å produsere rapporter, oppsummere sikkerhetsinnsikt og funn og gi detaljerte svar på spørsmål.

Agenter drevet av kunstig intelligens administrerer på en selvstendig måte sikkerhet og IT-oppgaver med høyt volum, slik at folk kan fokusere på proaktiv sikkerhet. Disse agentene kan sortere phishing, hindring av datatap og varsler om intern risiko, som er svært tidkrevende oppgaver for mennesker. Agenter kan også optimalisere policyer for betinget tilgang basert på brukerdata. Og mange team bruker agenter drevet av kunstig intelligens til å identifisere og prioritere sårbarheter og trusler som må håndteres.
Brukstilfeller

Kunstig intelligens for brukstilfeller for cybersikkerhet

Kunstig intelligens har blitt et kritisk verktøy for å hjelpe sikkerhetseksperter med å gjøre jobben deres mer effektivt. Noen vanlige brukstilfeller er:

 Identitets- og tilgangsstyring

Kunstig intelligens brukes til identitets- og tilgangsadministrasjon (IAM) for å forstå mønstre i brukerpåloggingsatferd og overflateavvikende atferd. Den kan også brukes til automatisk å tvinge godkjenning med to faktorer eller en tilbakestilling av passord når bestemte betingelser er oppfylt. Og hvis det er grunn til å tro at en konto har blitt kompromittert kan løsninger drevet av kunstig intelligens blokkere en bruker fra å logge på.

Sikkerhet og administrasjon av endepunkt

Kunstig intelligens hjelper sikkerhetseksperter med å identifisere endepunkter som brukes i organisasjonen, og bidrar til å holde dem oppdatert med de nyeste operativsystemene og sikkerhetsløsningene. Den bidrar også til å avdekke skadelig programvare og andre bevis på et cyberangrep mot en organisasjons enheter.

Skysikkerhet

Fordi organisasjoner bruker flere skyleverandører for infrastruktur og apper, trenger de løsninger som gir beskyttelse på tvers av hele eiendommen. Kunstig intelligens setter sammen data fra flere ulike skytjenester for å gi en omfattende oversikt over organisasjonens skyrisikoer og sårbarheter. Dette hjelper sikkerhetsteknikere med å håndtere trusler raskt.

Datasikkerhet

Ved å redusere manuelt arbeid har kunstig intelligens bidratt til å akselerere mange prosesser knyttet til datasikkerhet. Sikkerhetsteam bruker kunstig intelligens til å identifisere og merke sensitive data i hele miljøet, enten det er plassert på organisasjonens infrastruktur eller i en skyapp. Kunstig intelligens kan også bidra til å oppdage når noen prøver å flytte data ut av firmaet og enten blokkere handlingen eller ta opp problemet til sikkerhetsteamet.

Oppdagelse av datatrusler

Løsninger for utvidet oppdagelse og svar (XDR) og administrasjon av sikkerhetsinformasjon og hendelser (SIEM) hjelper sikkerhetsteam med å avdekke datatrusler i hele bedriften. For å gjøre dette, er begge løsningene svært avhengige av kunstig intelligens. XDR-løsninger bruker kunstig intelligens til å overvåke endepunkter, e-postmeldinger, identiteter og skyapper for avvikende atferd, koordinere hendelser og vise dem til teamet. Ved hjelp av avanserte modeller for kunstig intelligens kan XDR-løsninger også forstyrre avanserte angrep, for eksempel løsepengevirus og gi forslag for å forbedre sikkerhetsdekningen. SIEM-løsninger bruker kunstig intelligens til å aggregere signaler fra hele bedriften, noe som gir teamene bedre innsyn i det som skjer. Team bruker også kunstig intelligens til å generere handlingsrettet innsikt fra trusselinformasjon, noe som hjelper dem med å ta en mer proaktiv tilnærming til cyber-risikoer.

Hendelsesundersøkelse og -svar

Under svar på hendelser må sikkerhetsteknikere sortere gjennom fjell med data for å avdekke potensielle cyberangrep. Kunstig intelligens bidrar til å identifisere og koordinere de nyttigste hendelsene på tvers av flere datakilder, noe som sparer fagpersoner verdifull tid. Generativ kunstig intelligens forenkler undersøkelsen ytterligere ved å svare på spørsmål og oversette analyser til naturlig språk.

Kunstig intelligens for cybersikkerhet kontra KI-sikkerhet

Det er viktig å skille mellom to relaterte, men forskjellige konsepter: Kunstig intelligens for cybersikkerhet og sikkerhet for kunstig intelligens.

Kunstig intelligens for cybersikkerhet refererer til bruken av KI-verktøy for å forbedre en organisasjons evne til å oppdage, svare på og redusere trusler mot alle deres teknologisystemer. Siden kunstig intelligens for cybersikkerhet kan analysere og koordinere hendelser på tvers av flere kilder, hjelper det organisasjoner med å identifisere mønstre som angir potensielle trusler.

KI-sikkerhet fokuserer derimot på beskyttelsen av KI-systemer i seg selv. Den omfatter strategier, verktøy og praksiser som tar sikte på å beskytte modeller, data og algoritmer for kunstig intelligens mot trusler. Dette inkluderer å sikre at KI-systemer fungerer slik det skal, og at angripere ikke kan utnytte sårbarheter til å manipulere utdata eller stjele sensitiv informasjon.

For å oppsummere, handler kunstig intelligens for cybersikkerhet om bruken av KI-systemer om å forbedre en organisasjons generelle sikkerhetsstatus, mens KI-sikkerhet handler om å beskytte KI-systemer.

Fordeler ved kunstig intelligens for cybersikkerhet

Kunstig intelligens har virkelig vært en omfattende endring i cybersikkerheten, noe som gjør det enklere for sikkerhetseksperter å svare på et økende antall datatrusler, økende datamengder og en voksende overflate for cyberangrep. Her er noen av måtene kunstig intelligens for cybersikkerhet hjelper team med å bli mer effektive på:

Raskere trusseloppdagelse
Mange sikkerhetsløsninger, for eksempel SIEM eller XDR, logger tusener på tusener av hendelser som angir potensielt avvikende atferd. Selv om de aller fleste av disse hendelsene er harmløse er det noen som ikke er det, og risikoen for å overse en potensiell datatrussel kan være enorm. Kunstig intelligens bidrar til å identifisere hendelsene som virkelig betyr noe. Den korrelerer også tilsynelatende urelaterte aktiviteter i hendelser som indikerer en potensiell datatrussel.

Forenklet rapportering
Verktøy som bruker generativ kunstig intelligens, kan koordinere og analysere informasjon fra flere datakilder for å opprette rapporter som er enkle å forstå, som sikkerhetseksperter raskt kan dele med andre i organisasjonen.

Identifisering av sikkerhetsproblemer
Kunstig intelligens bidrar til å oppdage svakheter i det generelle miljøet, for eksempel ukjente enheter og skyapper, utdaterte operativsystemer eller ubeskyttede sensitive data.

Forbedring av ferdigheter
Fordi generativ kunstig intelligens bidrar til å oversette data og analyser for datatrusler til naturlig språk, trenger ikke analytikere å vite hvordan de skriver spørringer for å være produktive. Dette fører til at underordnede analytikere kan ta på seg mer komplekse oppgaver. I tillegg gir generativ kunstig intelligens utbedringstrinn og andre anbefalinger, som hjelper nye teammedlemmer med å raskt finne ut hvordan de effektivt reagerer på cyberangrep.

Handlingskrevende innsikt
Ved å aggregere og analysere data fra ulike kilder som sikkerhetslogger, nettverkstrafikk og eksterne trusselfeeder, gir kunstig intelligens en omfattende visning av sikkerhetslandskapet og avdekker skjulte angrepsmønstre.

Reduksjon av falske positiver og falske negativer.
Kunstig intelligens bidrar til å redusere falske positiver og falske negativer ved hjelp av avanserte teknikker som mønstergjenkjenning, avviksregistrering, kontekstuell bevissthet og kontinuerlig læring. Disse systemene gir mer nyanserte beslutninger og unngår overbelastning av sikkerhetsteam med irrelevante varsler.

Skalerbarhet
Kunstig intelligens forbedrer skalerbarheten i cybersikkerhet betraktelig ved å automatisere oppgaver, behandle store mengder data i sanntid og kontinuerlig læring. Etter hvert som volumet og kompleksiteten til datatrusler vokser, sikrer evnen til kunstig intelligens til å skalere og tilpasse seg at systemer for cybersikkerhet forblir motstandsdyktige, effektive og i stand til å håndtere kravene til moderne IT-infrastrukturer.

Verktøy for cybersikkerhet drevet av kunstig intelligens

Kunstig intelligens er integrert i flere verktøy for cybersikkerhet for å bidra til å forbedre effektiviteten. Noen eksempler er:
 
  • Neste generasjons brannmurer og kunstig intelligens. Tradisjonelle brannmurer tar avgjørelser om å tillate eller blokkere trafikk basert på regler definert av en administrator. Neste generasjons brannmurer går utover disse funksjonene ved å bruke kunstig intelligens til å benytte informasjon om datatrusler for å identifisere nye datatrusler.
  • Kunstig intelligens-forbedrede sikkerhetsløsninger for endepunkt. Sikkerhetsløsninger for endepunkt bruker kunstig intelligens til å identifisere endepunktssårbarheter, for eksempel et utdatert operativsystem. Kunstig intelligens kan også bidra til å oppdage om skadelig programvare er installert på en enhet, eller om uvanlige mengder data blir trukket ut til eller fra et endepunkt. Under et pågående angrep kan kunstig intelligens automatisk isolere endepunktet fra resten av det digitale miljøet.
  • Systemer for inntrenging og forebygging av nettverksinntrenging drevet av kunstig intelligens. Disse verktøyene overvåker nettverkstrafikk for å avdekke uautoriserte brukere som prøver å infiltrere organisasjonen gjennom nettverket. Ved hjelp av kunstig intelligens behandler disse systemene raskt store mengder data for å identifisere og blokkere cyberangrep før de forårsaker skade.
  • Løsninger for kunstig intelligens og skysikkerhet. Fordi så mange organisasjoner bruker flere skyer for infrastrukturen og appene sine, kan det være vanskelig å spore datatrusler som beveger seg på tvers av ulike skyer og apper. Kunstig intelligens hjelper deg med skysikkerhet ved å analysere data fra alle disse kildene for å identifisere sårbarheter og potensielle cyberangrep.
  • Tingenes Internett (IoT)-sikkerhet. I likhet med endepunkter og apper har organisasjoner vanligvis mange IoT-enheter som er potensielle nettangrepsvektorer. Kunstig intelligens bidrar til å oppdage datatrusler mot enhver enkelt IoT-enhet, og avdekker også mønstre for mistenkelig aktivitet på tvers av flere IoT-enheter.
  • XDR og SIEM. Løsninger for XDR og SIEM henter informasjon fra flere sikkerhetsprodukter, loggfiler og eksterne kilder for å hjelpe analytikere med å forstå hva som skjer i miljøet deres. Kunstig intelligens bidrar til å syntetisere alle disse dataene til tydelig innsikt.

Anbefalte fremgangsmåter for kunstig intelligens for cybersikkerhet

Bruk av kunstig intelligens til å støtte sikkerhetsoperasjoner krever nøye planlegging og implementering, men med riktig tilnærming kan du introdusere verktøy som gjør meningsfulle forbedringer i driftseffektivitet og teamets tilfredshet.

Lag en strategi
Det finnes mange produkter og løsninger for kunstig intelligens til bruk i sikkerhet, men ikke alle vil være riktige for organisasjonen. Det er viktig at løsningene for kunstig intelligens integreres godt med hverandre og sikkerhetsarkitekturen, ellers kan de ende opp med å skape mer arbeid for teamet. Vurder de største sikkerhetsutfordringene først, og identifiser deretter løsninger for kunstig intelligens som vil hjelpe med å løse disse problemene. Ta deg tid til å lage en plan for integrering av kunstig intelligens i gjeldende prosesser og systemer.

Integrer sikkerhetsverktøyene
Kunstig intelligens for cybersikkerhet er mest effektiv når den kan analysere data på tvers av hele organisasjonen. Dette er utfordrende hvis verktøyene opererer i siloer. Invester i verktøy som fungerer sammen og med ditt nåværende miljø på en sømløs måte, for eksempel integrerte løsninger for XDR og SIEM. Eller om nødvendig, kan du tildele tid og ressurser til teamet for å integrere verktøy, slik at du får fullstendig synlighet på tvers av hele den digitale eiendommen.

Administrer personvern og kvalitet for data
Systemer for kunstig intelligens tar avgjørelser og gir innsikt basert på dataene som brukes til å lære opp og drifte dem. Hvis det er feil i dataene eller er skadet, vil kunstig intelligens levere dårlig innsikt og ta dårlige beslutninger. Under planleggingen må du sørge for at du har prosesser på plass for å rydde opp i data og beskytte personvernet.

Bruk kunstig intelligens på en etisk måte
Mange av dataene som akkumuleres opp gjennom årene er unøyaktige, partiske eller utdaterte. I tillegg er ikke algoritmer for kunstig intelligens og logikk alltid gjennomsiktige, noe som gjør det vanskelig å vite nøyaktig hvordan de genererer innsikt og resultater. Det er viktig å sikre at kunstig intelligens ikke er den endelige beslutningstakeren, hvis det er en risiko for at den vil behandle enkelte personer urettferdig på grunn av partiske data. Mer informasjon om ansvarlig kunstig intelligens.

Test KI-systemene kontinuerlig
Etter implementeringen kan du teste systemene regelmessig for å identifisere partiskhet eller kvalitetsproblemer etter hvert som nye data genereres.

Definer policyer for bruk av generativ kunstig intelligens
Sørg for at ansatte og partnere forstår organisasjonens policyer for bruk av verktøy for generativ kunstig intelligens. Det er spesielt viktig at folk ikke limer inn konfidensielle og sensitive data i ledetekster til generativ kunstig intelligens, fordi det er en risiko for at slike data kan bli offentliggjort.

Nye trender innen kunstig intelligens for cybersikkerhet

Integreringen av kunstig intelligens i cybersikkerhet transformerer ikke bare hvordan trusler oppdages og reduseres, men også omforming av arbeidsstyrken innen cybersikkerhet. Flere viktige trender dukker opp etter hvert som kunstig intelligens blir mer utbredt i bransjen:
 
  • Sikkerhetseksperter vil tildele mer tid til beslutningstaking på høyt nivå og kompleks problemløsning, med kunstig intelligens som håndterer daglige driftsoppgaver.
  • Det vil være behov for hybridroller som kombinerer kunnskap om cybersikkerhet med ekspertise innen kunstig intelligens, for eksempel KI-analytikere innen cybersikkerhet eller dataforskere med fokus på sikkerhet.
  • Sikkerhetsoperasjonssentre vil vende seg mot proaktiv trusseljakt, der cybersikkerhetsteam bruker kunstig intelligens til å støtte omfattende undersøkelser og søke etter skjulte eller avanserte trusler som automatiserte systemer kanskje ikke umiddelbart oppdager.
  • Sikkerhetsoperasjonssentre vil utvikle seg til KI-integrerte miljøer, der menneskelig tilsyn er fokusert på å tolke innsikt og treffe beslutninger i stedet for å administrere dataoverbelastning.
  • Sikkerhetsleverandører vil introdusere mer avanserte sikkerhetsprodukter drevet av kunstig intelligens, for eksempel videoanalyse eller droner og roboter for fysisk sikkerhet.
  • Bedrageriteknologi drevet av kunstig intelligens vil kunne generere dynamiske, intelligente feller som etterligner reelle ressurser, noe som gjør det vanskeligere for nettkriminelle å skille mellom ekte og falske mål.
  • Svindeloppdagelsessystemer drevet av kunstig intelligens vil bruke maskinlæringsalgoritmer til å forutsi og blokkere svindel før den oppstår, noe som reduserer falske positiver og forbedrer oppdagelsesnøyaktigheten.
  • Agenter drevet av kunstig intelligens kan selvstendig ta på seg sikkerhetsoppgaver med høyt volum, for eksempel varslingssortering, for å frigjøre tid for folk til å fokusere på andre prioriteringer.

Kunstig intelligens for løsninger for cybersikkerhet

Kunstig intelligens fremskynder betydelige endringer innen cybersikkerhet ved å automatisere oppgaver, forbedre trusseloppdagelse, forbedre intelligens og tillate mer proaktive og prediktive sikkerhetstiltak. Etter hvert som trusselmiljøet fortsetter å utvikle seg, blir integrering av kunstig intelligens i cybersikkerhet en viktig strategi for organisasjoner som prøver å holde seg i forkant av nye risikoer.

Du kan begynne å innlemme kunstig intelligens i sikkerhetsoperasjonene dine nå med løsninger for generativ kunstig intelligens som Microsoft Security Copilot, som gjør det mulig for team å reagere mer effektivt og effektivt på trusler. Microsoft Security Copilot-agenter forbedrer sikkerhet og IT-operasjoner med selvstendig og adaptiv automatisering. Og Microsoft Security tilbyr flere løsninger drevet av kunstig intelligens for å hjelpe deg med å forbedre effektiviteten til sikkerhetsoperasjoner. Fra nå av vil organisasjonen være bedre forberedt på å holde tritt med dagens – og morgendagens – trusler.
Ressurser

Mer informasjon om Microsoft Sikkerhet

  1.
En mann og en kvinne som ser på en bærbar datamaskin.
Løsning

Løp fra datatrusler med generativ kunstig intelligens

Transformer hvordan du arbeider og beskytter organisasjonen med generative løsninger for kunstig intelligens.
Mer informasjon
En kvinne med briller og en hånd på haken.
Produkt

Beskytt med hastigheten til kunstig intelligens

Gi sikkerhetsteam mulighet til å oppdage skjulte mønstre og reagere raskere på hendelser med Microsoft Security Copilot.
Mer informasjon
En mann med langt hår som ser på en dataskjerm.
Ressurssenter

Strategier for bruk av sikkerhet drevet av generativ kunstig intelligens

Utforsk hvordan du integrerer generativ kunstig intelligens i sikkerhetsoperasjonene dine med nettkaster, e-bøker og analyserapporter.
Mer informasjon
Tilbake til delen RESSURSER

Vanlige spørsmål

  • Kunstig intelligens brukes i cybersikkerhet til å oppdage og reagere på trusler raskere og mer nøyaktig enn tradisjonelle metoder. Kunstig intelligens hjelper sikkerhetseksperter med å identifisere mønstre og oppdage avvik i store mengder data og automatisere svar på cyberangrep. Ved å forbedre trusseloppdagelse og redusere falske positiver, forbedrer kunstig intelligens den generelle sikkerhetseffektiviteten.
  • Nei, kunstig intelligens erstatter ikke cybersikkerhet. Kunstig intelligens bidrar til å automatisere gjentakende oppgaver, forbedre trusseloppdagelse og reagere på hendelser mer effektivt, men menneskelig ekspertise er fortsatt avgjørende for strategi, komplekse beslutningstaking og tolkning av resultater i en bredere sikkerhetskontekst.
  • Ja, kunstig intelligens og cybersikkerhet kan kombineres for å forbedre sikkerhetstiltakene. Kunstig intelligens kan automatisere trusseloppdagelse, overvåke nettverkstrafikk, identifisere avvik og til og med forutsi potensielle sikkerhetsbrudd, slik at nettsikkerhetsteam kan fokusere på beslutninger på høyere nivå og proaktive forsvarsstrategier.
  • Generativ kunstig intelligens kan brukes i cybersikkerhet for å gjøre data om til klar innsikt, få trinnvise begrensningsinstruksjoner, opprette rapporter og svare på sikkerhetsspørsmål om miljøet.
  • Maskinlæring i cybersikkerhet innebærer opplæringsalgoritmer for å identifisere mønstre i nettverkstrafikk, brukeratferd eller systemhendelser. Dette gjør det mulig for maskinlæringssystemer å oppdage potensielle trusler som skadelig programvare, phishing og uautorisert tilgang med høy nøyaktighet og minimal menneskelig innblanding.
  • Bedrifter bør bruke kunstig intelligens for cybersikkerhet for å forbedre trusseloppdagelse, redusere responstiden, forbedre skalerbarheten og automatisere sikkerhetsprosesser. Kunstig intelligens hjelper bedrifter med å holde seg i forkant av trusler som utvikler seg, redusere risikoer og beskytte sensitive data mer effektivt.

Følg Microsoft Sikkerhet