This is the Trace Id: 79c933ef9399938e45ad24b21105e808
Overslaan naar hoofdinhoud
Microsoft Beveiliging
Een vrouw met een koptelefoon op die een telefoon vasthoudt.

Wat is AI voor cyberbeveiliging?

Leer hoe organisaties cyberbedreigingen sneller detecteren en hierop reageren met beveiliging mogelijk gemaakt met AI.
Verken AI-oplossingen

AI voor cyberbeveiliging begrijpen

AI voor cyberbeveiliging verwijst naar het gebruik van AI-technologieën en -technieken om de beveiliging van computersystemen, netwerken en gegevens te verbeteren tegen cyberbedreigingen. AI helpt door de detectie van cyberbedreigingen te automatiseren, grote hoeveelheden gegevens te analyseren, patronen te identificeren en in realtime te reageren op beveiligingsincidenten.

Belangrijke toepassingen van AI voor beveiliging zijn onder andere anomaliedetectie, malwaredetectie, inbraakdetectie, fraudepreventie, incidentoverzichten, rapportage aan belanghebbenden en het bouwen en reverse-engineeren van scripts. Door gebruik te maken van machine learning, deep learning en natuurlijke taalverwerking leert AI voortdurend van nieuwe gegevens, waardoor het beter in staat is om nieuwe bedreigingen te identificeren en te beperken, valse meldingen te verminderen en beveiligingsinspanningen effectiever te schalen. Recente ontwikkelingen op het gebied van generatieve AI hebben teams voorzien van gegevensgestuurde inzichten, eenvoudig te produceren rapporten en stapsgewijze aanbevelingen voor risicobeperking.

Belangrijkste punten

  • De beveiligingsgemeenschap gebruikt AI al sinds de jaren tachtig, maar recente ontwikkelingen hebben het veel effectiever gemaakt.
  • Er zijn verschillende use cases voor beveiliging met behulp van AI, waaronder gegevensbeveiliging, identiteits- en toegangsbeheer, IT-beheer, cloudbeveiliging en de detectie van en reactie op bedreigingen.
  • AI heeft cyberbeveiliging getransformeerd, waardoor beveiligingsprofessionals gemakkelijker kunnen reageren op een groeiend aantal cyberbedreigingen.
  • Toekomstige ontwikkelingen in AI blijven de ontwikkeling van producten en nieuwe samenwerkingen tussen mensen en door AI aangedreven systemen stimuleren.

De evolutie van AI voor cyberbeveiliging

Beveiligingscommunity's gebruiken AI voor cyberbeveiliging al sinds ten minste eind jaren tachtig met de volgende belangrijke technologische ontwikkelingen:
 
  • In het begin gebruikten beveiligingsteams op regels gebaseerde systemen die waarschuwingen activeerden op basis van door hen gedefinieerde parameters.
  • Vanaf het begin van de jaren 2000 konden beveiligingsprofessionals dankzij de vooruitgang in machine learning, een onderdeel van AI dat grote datasets analyseert en hiervan leert, typische verkeerspatronen en gebruikersacties in een organisatie begrijpen, identificeren wanneer er iets ongewoons gebeurt en snel reageren op cyberbedreigingen.
  • Een recente verbetering in AI is generatieve AI, waarmee nieuwe inhoud wordt gemaakt op basis van de structuur van bestaande gegevens. Personen communiceren met deze systemen in natuurlijke taal, zodat beveiligingsprofessionals dieper kunnen ingaan op zeer specifieke vragen zonder querytaal te hoeven gebruiken.
  • Een andere nieuwe ontwikkeling is het gebruik van door AI aangedreven agents. Agents werken samen met personen, teams en organisaties om grootschalige taken en processen te automatiseren.

Belangrijke onderdelen van AI voor cyberbeveiliging

AI is een overkoepelende term die verwijst naar computersystemen die cognitieve functies uitvoeren, zoals spraak herkennen, voorspellingen doen en complexe gegevens analyseren. Verschillende takken van AI worden gebruikt in cyberbeveiliging.

Machine learning is een subset van AI die algoritmen gebruikt om te leren van gegevens en voorspellingen te doen. Deze mogelijkheid wordt gebruikt in cyberbeveiliging om potentiële bedreigingen tegen apparaten, gebruikers en netwerken te ontdekken en er automatisch op te reageren.

In deep learning, een meer geavanceerde tak van machine learning, verwerken AI-systemen complexe gegevensstructuren met behulp van neurale netwerken met meerdere lagen, die de neurale paden van het menselijk brein nabootsen. Deep Learning en neurale netwerken zijn meestal effectiever dan traditionele machine learning bij het analyseren van grote sets high-dimensionale gegevens en worden gebruikt in cyberbeveiliging om geavanceerde bedreigingen te detecteren en hierop te reageren.

Beveiligingsprofessionals gebruiken ook hulpprogramma's voor generatieve AI ter ondersteuning bij onderzoek en reactie. Omdat deze hulpprogramma's gebruikmaken van technologie voornatuurlijke taalverwerking, kunnen gebruikers hiermee communiceren met behulp van menselijke taal in plaats van code. Zoals de naam al aangeeft, kunnen deze hulpprogramma's ook inhoud genereren, waardoor ze kunnen helpen bij het produceren van rapporten, het samenvatten van beveiligingsinzichten en -bevindingen en het geven van gedetailleerde antwoorden op vragen.

Door AI aangestuurde agents beheren op autonome wijze beveiligings- en IT-taken met een hoog volume, waardoor gebruikers zich kunnen richten op proactieve beveiliging. Deze agents kunnen waarschuwingen voor phishing, gegevensverliespreventie en insiderrisico's behandelen, wat voor mensen zeer tijdrovende taken zijn. Agents kunnen ook beleid voor voorwaardelijke toegang optimaliseren op basis van gebruikersgegevens. En veel teams gebruiken door AI aangestuurde agenten om kwetsbaarheden en bedreigingen die moeten worden aangepakt te identificeren en te prioriteren.
Gebruiksscenario's

Use cases van AI voor cyberbeveiliging

AI is een essentieel hulpmiddel geworden om beveiligingsprofessionals te helpen hun taken effectiever uit te voeren. Enkele veelvoorkomende gebruiksvoorbeelden zijn:

 Identiteits- en toegangsbeheer

AI wordt gebruikt voor identiteits- en toegangsbeheer (IAM) om patronen in het aanmeldgedrag van gebruikers te begrijpen en afwijkend gedrag zichtbaar te maken. Het kan ook worden gebruikt om automatisch tweeledige verificatiemethoden af te dwingen of een wachtwoord opnieuw in te stellen wanneer aan bepaalde voorwaarden wordt voldaan. Als er reden is om aan te nemen dat een account gecompromitteerd is, kunnen AI-oplossingen een gebruiker blokkeren om zich aan te melden.

Eindpuntbeveiliging en -beheer

AI helpt beveiligingsprofessionals bij het identificeren van eindpunten die binnen de organisatie worden gebruikt en ze up-to-date te houden met de nieuwste besturingssystemen en beveiligingsoplossingen. Het kan ook helpen bij het ontdekken van malware en ander bewijs van een cyberaanval op de apparaten van een organisatie.

Cloudbeveiliging

Omdat organisaties meerdere cloudproviders gebruiken voor infrastructuur en apps, hebben ze oplossingen nodig die beveiliging bieden over het hele domein. AI combineert gegevens uit verschillende cloudservices om een uitgebreid overzicht te bieden van de cloudrisico's en beveiligingsproblemen van een organisatie. Zo kunnen beveiligingsprofessionals snel bedreigingen aanpakken.

Gegevensbeveiliging

Door handmatig werk terug te dringen, heeft AI geholpen bij het versnellen van veel processen met betrekking tot gegevensbeveiliging. Met behulp van AI kunnen beveiligingsteams snel gevoelige gegevens in de hele omgeving identificeren en labelen, ongeacht of deze zich in de infrastructuur van de organisatie of in een cloud-app bevinden. AI kan ook snel detecteren wanneer iemand gegevens vanuit het bedrijf naar buiten probeert te verplaatsen en kan de actie blokkeren of het probleem aan het beveiligingsteam melden.

Detectie van cyberdreigingen

XDR (Extended Detection and Response)XDR (Extended Detection and Response) en SIEM (Security Information and Event Management)-oplossingen helpen beveiligingsteams cyberbedreigingen in de hele onderneming aan het licht te brengen. Hiervoor zijn beide oplossingen sterk afhankelijk van AI. XDR-oplossingen maken gebruik van AI om eindpunten, e-mails, identiteiten en cloudapps te controleren op afwijkend gedrag, incidenten te correleren en ze aan het team door te geven. Met behulp van geavanceerde AI-modellen kunnen XDR-oplossingen ook geavanceerde aanvallen, zoals ransomware, verstoren en suggesties doen om de beveiligingsdekking te verbeteren. SIEM-oplossingen gebruiken AI om signalen uit de hele onderneming samen te voegen, waardoor teams beter inzicht krijgen in wat er gebeurt. Teams gebruiken ook AI om uitvoerbare inzichten te genereren op basis van bedreigingsinformatie, waarmee ze een proactievere benadering van cyberrisico's kunnen nemen.

Incidentonderzoek en -reactie

Tijdens een incidentreactie moeten beveiligingsprofessionals bergen aan gegevens sorteren om mogelijke cyberaanvallen te ontdekken. AI helpt bij het identificeren en correleren van de meest nuttige gebeurtenissen in meerdere gegevensbronnen, waardoor professionals kostbare tijd besparen. Generatieve AI vereenvoudigt het onderzoek nog verder door vragen te beantwoorden en analyses te vertalen naar natuurlijke taal.

AI voor cyberbeveiliging versus AI-beveiliging

Het is belangrijk om onderscheid te maken tussen twee gerelateerde maar verschillende concepten: AI voor cyberbeveiliging en beveiliging voor AI.

AI voor cyberbeveiliging verwijst naar het gebruik van AI-hulpmiddelen om de mogelijkheden van een organisatie te verbeteren om bedreigingen voor de omgeving te detecteren, hierop te reageren en deze te beperken. Omdat AI voor cyberbeveiliging gebeurtenissen in meerdere bronnen kan analyseren en correleren, helpt het organisaties patronen te identificeren die wijzen op potentiële bedreigingen.

AI-beveiliging is daarentegen gericht op de beveiliging van AI-systemen zelf. Het omvat de strategieën, hulpprogramma's en procedures die zijn gericht op het beveiligen van AI-modellen, -gegevens en -algoritmen tegen bedreigingen. Dit omvat het controleren of de AI-systemen werken zoals bedoeld en dat aanvallers geen misbruik kunnen maken van beveiligingsproblemen om uitvoer te manipuleren of gevoelige informatie te stelen.

Samengevat verwijst AI voor cyberbeveiliging naar het gebruik van AI-systemen om het algehele beveiligingspostuur van een organisatie te verbeteren, terwijl AI-beveiliging gaat over het beschermen van AI-systemen.

Voordelen van AI voor cyberbeveiliging

AI heeft echt voor een ommekeer gezorgd op het gebied van cyberbeveiliging, waardoor het voor beveiligingsprofessionals eenvoudiger is geworden om te reageren op een groeiend aantal cyberbedreigingen, steeds grotere hoeveelheden gegevens en een groeiend aantal cyberaanvallen. Hier zijn enkele manieren waarop AI voor cyberbeveiliging teams helpt effectiever te zijn:

Snellere detectie van bedreigingen
Veel beveiligingsoplossingen, zoals SIEM of XDR, registreren duizenden en duizenden gebeurtenissen die duiden op mogelijk afwijkend gedrag. Hoewel de overgrote meerderheid van deze gebeurtenissen onschuldig is, zijn sommige dat niet en kan het risico op het missen van een potentiële cyberbedreiging enorm groot zijn. AI helpt bij het identificeren van incidenten die echt belangrijk zijn. Het correleert ook schijnbaar niet-gerelateerde activiteiten tot incidenten die duiden op een mogelijke cyberbedreiging.

Vereenvoudigde rapportage
Tools die generatieve AI gebruiken, kunnen informatie uit verschillende gegevensbronnen correleren en analyseren om eenvoudig te begrijpen rapporten te maken die beveiligingsprofessionals snel kunnen delen met anderen in de organisatie.

Identificatie van beveiligingsproblemen
AI helpt bij het detecteren van zwakke plekken in de algehele omgeving, zoals onbekende apparaten en cloud-apps, verouderde besturingssystemen of onbeveiligde gevoelige gegevens.

Verbetering van vaardigheden
Omdat generatieve AI helpt cyberbedreigingsgegevens en analyses te vertalen naar natuurlijke taal, hoeven analisten niet te weten hoe ze query's moeten schrijven om productief te zijn. Hierdoor kunnen junior analisten complexere taken uitvoeren. Bovendien biedt generatieve AI herstelstappen en andere aanbevelingen waarmee nieuwe teamleden snel leren hoe ze effectief kunnen reageren op cyberaanvallen.

Uitvoerbare inzichten
Door gegevens uit verschillende bronnen, zoals beveiligingslogboeken, netwerkverkeer en externe bedreigingsfeeds, samen te voegen en te analyseren, biedt AI een uitgebreid beeld van het beveiligingslandschap en onthult het verborgen aanvalspatronen.

Vermindering van fout-positieven en fout-negatieven.
AI helpt vals positieven en vals negatieven te verminderen door gebruik te maken van geavanceerde technieken zoals patroonherkenning, anomaliedetectie, contextueel bewustzijn en continu leren. Deze systemen bieden meer genuanceerde besluitvorming en voorkomen dat beveiligingsteams worden overbelast met irrelevante waarschuwingen.

Schaalbaarheid
AI verbetert de schaalbaarheid in cyberbeveiliging aanzienlijk door taken te automatiseren, grote hoeveelheden gegevens in realtime te verwerken en voortdurend te leren. Naarmate het volume en de complexiteit van cyberbedreigingen toeneemt, zorgt het vermogen van AI om te schalen en zich aan te passen ervoor dat cyberbeveiligingssystemen veerkrachtig en efficiënt blijven en de eisen van moderne IT-infrastructuren aankunnen.

Door AI aangestuurde hulpprogramma's voor cyberbeveiliging

AI is geïntegreerd in verschillende hulpprogramma's voor cyberbeveiliging om de effectiviteit ervan te verbeteren. Een paar voorbeelden zijn:
 
  • Firewalls en AI van de volgende generatie. Traditionele firewalls nemen beslissingen over het toestaan of blokkeren van verkeer op basis van regels die zijn gedefinieerd door een beheerder. Firewalls van de volgende generatie gaan verder en gebruiken AI om gegevens over bedreigingen te verzamelen en zo nieuwe cyberbedreigingen te identificeren.
  • Met AI verbeterde eindpuntbeveiligingsoplossingen. Eindpuntbeveiligingsoplossingen gebruiken AI om beveiligingsproblemen voor eindpunten te identificeren, zoals verouderde besturingssystemen. AI kan ook helpen bij het detecteren of malware is geïnstalleerd op een apparaat of dat ongebruikelijke hoeveelheden gegevens van of naar een eindpunt worden geëxfiltreerd. Tijdens een lopende aanval kan AI het endpoint automatisch isoleren van de rest van de digitale omgeving.
  • Op AI gebaseerde systemen voor detectie en preventie van netwerkinbraken. Met deze hulpprogramma's wordt netwerkverkeer bewaakt om onbevoegde gebruikers te detecteren die de organisatie via het netwerk proberen te infiltreren. Met behulp van AI verwerken deze systemen snel grote hoeveelheden gegevens om cyberaanvallers te identificeren en te blokkeren voordat ze schade aanrichten.
  • AI en cloudbeveiligingsoplossingen. Omdat veel organisaties meerdere clouds gebruiken voor hun infrastructuur en apps, kan het lastig zijn om cyberbedreigingen op te sporen die zich over verschillende clouds en apps verplaatsen. AI helpt bij cloudbeveiliging door gegevens uit al deze bronnen te analyseren om beveiligingsproblemen en mogelijke cyberaanvallen te identificeren.
  • Internet of Things-beveiliging (IoT). Net als eindpunten en apps hebben organisaties meestal veel IoT-apparaten die mogelijk cyberaanvalsvectoren zijn. AI helpt bij het detecteren van cyberbedreigingen voor elk afzonderlijk IoT-apparaat en ontdekt patronen van verdachte activiteiten op meerdere IoT-apparaten.
  • XDR en SIEM. XDR- en SIEM-oplossingen halen informatie op uit meerdere beveiligingsproducten, logboekbestanden en externe bronnen om analisten inzicht te geven in wat er in hun omgeving gebeurt. AI helpt al deze gegevens om te zetten in duidelijke inzichten.

Best practices voor AI voor cyberbeveiliging

Het gebruik van AI ter ondersteuning van beveiligingsbewerkingen vergt een zorgvuldige planning en implementatie, maar met de juiste aanpak kunt je hulpprogramma's introduceren die de operationele effectiviteit en het welzijn van het team aanzienlijk verbeteren.

Ontwikkel een strategie
Er zijn talloze AI-producten en -oplossingen voor gebruik in beveiliging, maar ze zijn niet allemaal geschikt voor jouw organisatie. Het is belangrijk dat AI-oplossingen goed integreren met elkaar en met je beveiligingsarchitectuur, anders kunnen ze juist meer werk opleveren voor je team. Denk eerst na over je grootste beveiligingsproblemen en zoek dan AI-oplossingen waarmee je die problemen kunt oplossen. Neem de tijd om een plan te ontwikkelen voor de integratie van AI in je huidige processen en systemen.

Je beveiligingshulpprogramma's integreren
AI voor cyberbeveiliging is het meest effectief wanneer het gegevens in de hele organisatie kan analyseren. Dit is een uitdaging als je hulpprogramma's in silo's werken. Investeer in hulpprogramma's die werken met je huidige omgeving en onderling naadloos samenwerken, zoals geïntegreerde XDR- en SIEM-oplossingen. Of maak zo nodig tijd en resources vrij voor je team om hulpprogramma's te integreren, zodat je volledig inzicht krijgt in je gehele digitale estate.

Gegevensprivacy en -kwaliteit beheren
AI-systemen nemen beslissingen en bieden inzichten op basis van de gegevens die zijn gebruikt voor het trainen en bedienen ervan. Als de gegevens fouten bevatten of als ze beschadigd zijn, zal AI gebrekkige inzichten leveren en slechte beslissingen nemen. Zorg er bij het plannen voor dat je processen instelt om gegevens op te schonen en privacy te beschermen.

AI verantwoordelijk gebruiken
Veel van de gegevens die in de loop der jaren zijn verzameld, zijn onnauwkeurig, afwijkend of verouderd. Bovendien zijn AI-algoritmen en -logica niet altijd transparant, waardoor het moeilijk is om precies te weten hoe het inzichten en resultaten genereert. Het is belangrijk om ervoor te zorgen dat AI niet de uiteindelijke beslisser is als het risico bestaat dat het bepaalde individuen oneerlijk behandelt vanwege bevooroordeelde gegevens. Meer informatie over verantwoorde AI.

Je AI-systemen voortdurend testen
Test je systemen na de implementatie regelmatig om vertekeningen of kwaliteitsproblemen op te sporen wanneer nieuwe gegevens worden gegenereerd.

Definieer beleidsregels voor het gebruik van generatieve AI
Zorg ervoor dat werknemers en partners het beleid van je organisatie voor het gebruik van generatieve AI-hulpprogramma's begrijpen. Het is vooral belangrijk dat personen geen vertrouwelijke en gevoelige gegevens in generatieve AI-prompts plakken, omdat het risico bestaat dat die gegevens openbaar worden.

Opkomende trends in AI voor cyberbeveiliging

De integratie van AI in cyberbeveiliging verandert niet alleen de manier waarop bedreigingen worden opgespoord en beperkt, maar geeft ook een nieuwe vorm aan het personeel in cyberbeveiliging. Er zijn verschillende belangrijke trends opkomend naarmate AI steeds vaker voorkomt in de branche:
 
  • Beveiligingsprofessionals zullen meer tijd besteden aan besluitvorming op hoog niveau en het oplossen van complexe problemen, terwijl AI de dagelijkse operationele taken voor zijn rekening neemt.
  • Er zal vraag zijn naar hybride functies die kennis van cyberbeveiliging combineren met expertise in AI, zoals AI-cyberbeveiligingsanalisten of datawetenschappers met een focus op beveiliging.
  • Centra voor beveiligingsbewerkingen zullen verschuiven naar proactieve bedreigingsjacht, waarbij cyberbeveiligingsteams AI gebruiken om diepgaande onderzoeken te ondersteunen en te zoeken naar verborgen of geavanceerde bedreigingen die geautomatiseerde systemen mogelijk niet onmiddellijk detecteren.
  • Centra voor beveiligingsbewerkingen ontwikkelen zich in met AI geïntegreerde omgevingen, waar menselijk toezicht is gericht op het interpreteren van inzichten en het nemen van beslissingen in plaats van het beheren van gegevensoverbelasting.
  • Beveiligingsleveranciers zullen meer geavanceerde AI-gestuurde beveiligingsproducten introduceren, zoals videoanalyse of drones en robots voor fysieke beveiliging.
  • Door AI aangestuurde misleidingstechnologie kan dynamische, intelligente vallen genereren die echte bedrijfsmiddelen nabootsen, waardoor het voor cybercriminelen moeilijker wordt om onderscheid te maken tussen echte en neppe doelen.
  • Door AI aangestuurde fraudedetectiesystemen gebruiken machine learning-algoritmen om fraude te voorspellen en te blokkeren voordat deze zich voordoet, het verminderen van fout-positieven en het verbeteren van de nauwkeurigheid van de detectie.
  • Door AI aangestuurde agents kunnen autonoom beveiligingstaken met een hoog volume uitvoeren, zoals waarschuwingssortering, om tijd vrij te maken voor mensen om zich te richten op andere prioriteiten.

Oplossingen voor AI voor cyberbeveiliging

AI zorgt voor aanzienlijke veranderingen in cyberbeveiliging door taken te automatiseren, detectie van bedreigingen te verbeteren, intelligentie te verbeteren en proactievere en voorspellende beveiligingsmaatregelen toe te staan. Naarmate de bedreigingsomgeving zich blijft ontwikkelen, zal het integreren van AI in cyberbeveiliging een belangrijke strategie worden voor organisaties die opkomende risico's voor willen blijven.

Je kunt nu al beginnen met het integreren van AI in je beveiligingsactiviteiten met generatieve AI-oplossingen zoals Microsoft Security Copilot, waarmee teams efficiënter en effectiever kunnen reageren op bedreigingen. Microsoft Security Copilot-agents verbeteren de beveiliging en IT-activiteiten met autonome en adaptieve automatisering. En Microsoft Security biedt verschillende AI-aangedreven oplossingen om je te helpen de effectiviteit van beveiligingsbewerkingen te verbeteren. Door nu te beginnen, zal je organisatie beter voorbereid zijn om de bedreigingen van vandaag en morgen het hoofd te bieden.
Resources

Meer informatie over Microsoft Beveiliging

  1.
Een man en een vrouw die naar een laptop kijken.
Oplossing

Wees cyberbedreigingen te slim af met generatieve AI

Transformeer hoe je werkt en beveilig je organisatie met generatieve AI-oplossingen.
Meer informatie
Een vrouw met een bril en een hand op haar kin.
Product

Beveiligen met de snelheid van AI

Stel beveiligingsteams in staat om verborgen patronen te ontdekken en sneller te reageren op incidenten met Microsoft Security Copilot.
Meer informatie
Een man met lang haar die naar een computerscherm kijkt.
Resourcecentrum

Strategieën voor het gebruik van beveiliging op basis van generatieve AI

Ontdek hoe je generatieve AI kunt integreren in je beveiligingsactiviteiten met webcasts, e-books en analistenrapporten.
Meer informatie
Terug naar de sectie RESOURCES

Veelgestelde vragen

  • AI wordt in cyberbeveiliging gebruikt om bedreigingen sneller en nauwkeuriger op te sporen en erop te reageren dan met traditionele methoden. AI helpt beveiligingsprofessionals om patronen te herkennen en afwijkingen op te sporen in grote hoeveelheden gegevens en om reacties op cyberaanvallen te automatiseren. Door de detectie van bedreigingen te verbeteren en het aantal fout-positieven te verminderen, verbetert AI de algehele beveiligingsefficiëntie.
  • Nee, AI vervangt cyberbeveiliging niet. AI helpt bij het automatiseren van terugkerende taken, het verbeteren van bedreigingsdetectie en het effectiever reageren op incidenten, maar menselijke expertise blijft essentieel voor strategie, complexe besluitvorming en het interpreteren van resultaten in een bredere beveiligingscontext.
  • Ja, AI en cyberbeveiliging kunnen worden gecombineerd om beveiligingsmaatregelen te verbeteren. AI kan de detectie van bedreigingen automatiseren, netwerkverkeer monitoren, anomalieën identificeren en zelfs potentiële beveiligingsinbreuken voorspellen, waardoor cyberbeveiligingsteams zich kunnen richten op besluitvorming op een hoger niveau en proactieve verdedigingsstrategieën.
  • Generatieve AI kan in cyberbeveiliging worden gebruikt om gegevens om te zetten in duidelijke inzichten, om stapsgewijze instructies voor risicobeperking te krijgen, om rapporten te maken en om beveiligingsvragen over de omgeving te beantwoorden.
  • Bij machine learning in cyberbeveiliging worden algoritmen getraind om patronen te identificeren in netwerkverkeer, gebruikersgedrag of systeemgebeurtenissen. Hierdoor kunnen machine-leersystemen potentiële bedreigingen zoals malware, phishing en ongeautoriseerde toegang met hoge nauwkeurigheid en minimale menselijke tussenkomst detecteren.
  • Bedrijven moeten AI gebruiken voor cyberbeveiliging om de detectie van bedreigingen te verbeteren, responstijden te verkorten, schaalbaarheid te verbeteren en beveiligingsprocessen te automatiseren. AI helpt bedrijven om evoluerende bedreigingen voor te blijven, risico's te beperken en gevoelige gegevens effectiever en efficiënter te beschermen.

Volg Microsoft Beveiliging