This is the Trace Id: 4eeb16e98220e7f995aef2f2e5b89d2c
Przejdź do głównej zawartości
Rozwiązania zabezpieczające firmy Microsoft
Kobieta w słuchawkach trzymająca telefon.

Co to jest AI dla cyberbezpieczeństwa?

Dowiedz się, jak organizacje szybciej wykrywają cyberzagrożenia i reagują na nie, korzystając z zabezpieczeń obsługiwanych przez sztuczną inteligencję.
Odkrywaj rozwiązania sztucznej inteligencji

Omówienie sztucznej inteligencji na potrzeby cyberbezpieczeństwa

Sztuczna inteligencja na potrzeby cyberbezpieczeństwa odnosi się do użycia technologii sztucznej inteligencji i technik w celu zwiększenia ochrony systemów komputerowych, sieci i danych przed cyberzagrożeniami. Sztuczna inteligencja pomaga zautomatyzować wykrywanie zagrożeń, analizować duże ilości danych, identyfikować wzorce i reagować na zdarzenia związane z zabezpieczeniami w czasie rzeczywistym.

Kluczowe zastosowania sztucznej inteligencji dla bezpieczeństwa obejmują wykrywanie anomalii, wykrywanie złośliwego oprogramowania, wykrywanie nieautoryzowanego dostępu, zapobieganie oszustwom, podsumowania zdarzeń, raportowanie uczestników projektu oraz tworzenie i odtwarzanie skryptów. Korzystając z uczenia maszynowego, uczenia głębokiego i przetwarzania języka naturalnego, sztuczna inteligencja stale uczy się na podstawie nowych danych, poprawiając jej zdolność do identyfikowania i eliminowania pojawiających się zagrożeń, zmniejszania liczby wyników fałszywie dodatnich i skuteczniejszego skalowania wysiłków związanych z zabezpieczeniami. Ostatnie postępy w generatywnej AI umożliwiły zespołom uzyskanie szczegółowych informacji opartych na danych, łatwych do utworzenia raportów i zaleceń krok po kroku dotyczących ograniczania ryzyka.

Kluczowe wnioski

  • Społeczność ds. zabezpieczeń korzysta ze sztucznej inteligencji od lat 80., ale ostatnie ulepszenia znacznie zwiększyły jej skuteczność.
  • Istnieje kilka przypadków użycia zabezpieczeń dla sztucznej inteligencji, w tym zabezpieczenia danych, zarządzanie tożsamościami i dostępem, zarządzanie infrastrukturą IT, zabezpieczenia chmury oraz wykrywanie zagrożeń i reagowanie na nie.
  • Sztuczna inteligencja zmieniła cyberbezpieczeństwo, ułatwiając specjalistom ds. zabezpieczeń reagowanie na rosnącą liczbę cyberzagrożenia.
  • Przyszłe postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji będą nadal wspierać opracowywanie produktów i nowe możliwości współpracy między ludźmi i systemami opartymi na sztucznej inteligencji.

Rozwój sztucznej inteligencji dla cyberbezpieczeństwa

Społeczności zajmujące się zabezpieczeniami używają sztucznej inteligencji na potrzeby cyberbezpieczeństwa co najmniej od końca lat 80., korzystając z następujących kluczowych osiągnięć technologicznych:
 
  • Na początku zespoły ds. zabezpieczeń używały systemów opartych na regułach, które wyzwalały alerty na podstawie zdefiniowanych parametrów.
  • Począwszy od początku 2000 roku, postępy w uczeniu maszynowym, podzestaw sztucznej inteligencji, który analizuje i uczy się na podstawie dużych zestawów danych, umożliwił specjalistom ds. zabezpieczeń zrozumienie typowych wzorców ruchu i akcji użytkowników w organizacji, zidentyfikowanie, kiedy dzieje się coś nietypowego, i szybkie reagowanie na cyberzagrożenia.
  • Najnowszym ulepszeniem sztucznej inteligencji jest generatywna AI, która tworzy nową zawartość na podstawie struktury istniejących danych. Użytkownicy wchodzą w interakcje z tymi systemami przy użyciu języka naturalnego, dzięki czemu specjaliści ds. zabezpieczeń mogą szczegółowo zapoznać się z bardzo konkretnymi pytaniami bez konieczności używania języka zapytań.
  • Innym nowym programem jest korzystanie z agentów obsługiwanych przez sztuczną inteligencję. Agenci współpracują z osobami, zespołami i organizacjami, aby zautomatyzować zadania i procesy o dużej ilości danych.

Kluczowe składniki sztucznej inteligencji na potrzeby cyberbezpieczeństwa

Sztuczna inteligencja to nadrzędny termin, który odnosi się do systemów komputerowych, które wykonują funkcje poznawcze, takie jak rozpoznawanie mowy, przewidywanie i analizowanie złożonych danych. W cyberbezpieczeństwie jest używanych kilka gałęzi sztucznej inteligencji.

Uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji, który używa algorytmów do uczenia się na podstawie danych i przewidywania. Ta funkcja jest używana w cyberbezpieczeństwie w celu wykrywania i automatycznego reagowania na potencjalne zagrożenia na różnych urządzeniach, użytkownikach i sieciach.

W uczeniu głębokim, bardziej zaawansowanej gałęzi uczenia maszynowego, systemy sztucznej inteligencji przetwarzają złożone struktury danych przy użyciu wielowarstwowych sieci neuronowych, które naśladują ścieżki neuronowe ludzkiego mózgu. Uczenie głębokie i sieci neuronowe są zwykle skuteczniejsze niż tradycyjne uczenie maszynowe podczas analizowania dużych zestawów danych o wysokim wymiarach i są używane w cyberbezpieczeństwie do wykrywania zaawansowanych zagrożeń i reagowania na nie.

Specjaliści ds. zabezpieczeń używają również narzędzi generatywnej AI, aby pomóc w badaniu i reagowaniu. Ponieważ te narzędzia używają technologii przetwarzania języka naturalnego, poszczególne osoby mogą wchodzić z nimi w interakcje przy użyciu języka ludzkiego, a nie kodu. Jak sugeruje nazwa, te narzędzia mogą również generować zawartość, dzięki czemu mogą pomóc w tworzeniu raportów, podsumowaniu szczegółowych informacji o zabezpieczeniach i wynikach oraz dostarczaniu szczegółowych odpowiedzi na pytania.

Agenci obsługiwani przez sztuczną inteligencję autonomicznie zarządzają zabezpieczeniami o dużej ilości danych i zadaniami IT, dzięki czemu użytkownicy mogą skupić się na proaktywnych zabezpieczeniach. Ci agenci mogą klasyfikować wyłudzanie informacji, ochronę przed utratą danych i selekcjonować alerty dotyczące ryzyka wykorzystywania informacji wewnętrznych, które są niezwykle czasochłonnymi zadaniami dla ludzi. Agenci mogą również optymalizować zasady dostępu warunkowego na podstawie danych użytkownika. Wiele zespołów używa agentów opartych na sztucznej inteligencji do identyfikowania i określania priorytetów luk w zabezpieczeniach i zagrożeń, które należy rozwiązać.
Przypadki użycia

Sztuczna inteligencja na potrzeby cyberbezpieczeństwa — przypadki użycia

Sztuczna inteligencja stała się krytycznym narzędziem ułatwiającym specjalistom ds. zabezpieczeń wydajniejszą pracę. Niektóre typowe przypadki użycia to:

 Zarządzanie dostępem i tożsamościami

Sztuczna inteligencja jest używana w systemie zarządzania dostępem i tożsamościami (IAM), aby zrozumieć wzorce w zachowaniach dotyczących logowania się przez użytkowników oraz wykrywać i ujawniać nietypowe zachowania, na podstawie których specjaliści ds. zabezpieczeń wykonują dalsze czynności. Może również służyć do automatycznego wymuszania uwierzytelniania dwuskładnikowego lub resetowania hasła po spełnieniu określonych warunków. Jeśli istnieje powód, aby sądzić, że bezpieczeństwo konta zostało naruszone, rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji mogą zablokować użytkownikowi możliwość logowania się.

Zabezpieczenia punktu końcowego i zarządzanie nim

Sztuczna inteligencja ułatwia specjalistom ds. zabezpieczeń identyfikowanie punktów końcowych używanych w organizacji, dzięki czemu mogą być oni na bieżąco z najnowszymi systemami operacyjnymi i rozwiązaniami zabezpieczeń. Pomaga również ujawnić złośliwe oprogramowanie i inne dowody na cyberatak na urządzenia organizacji.

Bezpieczeństwo w chmurze

Ponieważ organizacje korzystają z wielu dostawców usług w chmurze na potrzeby infrastruktury i aplikacji, potrzebują rozwiązań zapewniających ochronę całego majątku. Sztuczna inteligencja łączy dane z różnych usług w chmurze, aby zapewnić kompleksowy wgląd w zagrożenia i luki w zabezpieczeniach w chmurze organizacji. Dzięki temu specjaliści ds. zabezpieczeń mogą szybko rozwiązywać problemy z zagrożeniami.

Zabezpieczenia danych

Dzięki ograniczeniu pracy ręcznej sztuczna inteligencja pomogła przyspieszyć wiele procesów związanych z zabezpieczeniami danych. Korzystając ze sztucznej inteligencji, zespoły ds. zabezpieczeń mogą szybko identyfikować i oznaczać poufne dane w całym środowisku, niezależnie od tego, czy znajdują się one w infrastrukturze organizacji, czy w aplikacji w chmurze. Sztuczna inteligencja może również szybko wykryć, kiedy ktoś próbuje przenieść dane z firmy i zablokować akcję lub zgłosić problem zespołowi ds. zabezpieczeń.

Wykrywanie cyberzagrożeń

Rozwiązania rozszerzonych możliwości wykrywania zagrożeń i reagowania na nie (XDR) oraz zarządzania informacjami i zdarzeniami zabezpieczeń (SIEM) pomagają zespołom ds. zabezpieczeń odkrywać cyberzagrożenia w całym przedsiębiorstwie. Aby to robić, oba rozwiązania w dużym stopniu polegają na sztucznej inteligencji. Rozwiązania XDR używają sztucznej inteligencji do monitorowania punktów końcowych, wiadomości e-mail, tożsamości i aplikacji w chmurze pod kątem nietypowego zachowania, korelowania zdarzeń i uwydatniania ich zespołowi. Korzystając z zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji, rozwiązania XDR mogą również zakłócać zaawansowane ataki, takie jak oprogramowanie wymuszające okup, i udostępniać sugestie w celu zwiększenia bezpieczeństwa. Rozwiązania SIEM używają sztucznej inteligencji do agregowania sygnałów z całego przedsiębiorstwa, zapewniając zespołom lepszy wgląd w sytuację. Zespoły używają również sztucznej inteligencji do generowania szczegółowych informacji umożliwiających podejmowanie działań na podstawie analizy zagrożeń, co pomaga im w bardziej proaktywnym podejściu do zagrożeń cybernetycznych.

Badanie zdarzeń i reagowanie na nie

W ramach reagowania na zdarzeniaspecjaliści ds. zabezpieczeń muszą przejrzeć mnóstwo danych, aby odkryć potencjalne cyberataki. Sztuczna inteligencja pomaga identyfikować i korelować najbardziej przydatne zdarzenia z wielu źródeł danych, oszczędzając cenny czas specjalistów. Generatywna AI jeszcze bardziej upraszcza badanie, odpowiadając na pytania i tłumacząc analizę na język naturalny.

Sztuczna inteligencja na potrzeby cyberbezpieczeństwa a zabezpieczenia sztucznej inteligencji

Ważne jest, aby rozróżnić dwie powiązane, ale różne koncepcje: Sztuczna inteligencja na potrzeby cyberbezpieczeństwa izabezpieczenia sztucznej inteligencji.

Sztuczna inteligencja na potrzeby cyberbezpieczeństwa odnosi się do korzystania z narzędzi sztucznej inteligencji w celu zwiększenia możliwości organizacji w zakresie wykrywania i eliminowania zagrożeń dla całego środowiska oraz reagowania na nie. Ponieważ sztuczna inteligencja na potrzeby cyberbezpieczeństwa może analizować i korelować zdarzenia w wielu źródłach, pomaga organizacjom identyfikować wzorce wskazujące potencjalne zagrożenia.

Z drugiej strony zabezpieczenia sztucznej inteligencji koncentrują się na samej ochronie systemów sztucznej inteligencji. Obejmuje strategie, narzędzia i praktyki mające na celu ochronę modeli, danych i algorytmów sztucznej inteligencji przed zagrożeniami. Obejmuje to zapewnienie, że systemy sztucznej inteligencji działają zgodnie z oczekiwaniami i że osoby atakujące nie mogą wykorzystywać luk w zabezpieczeniach do manipulowania danymi wyjściowymi lub kradzieży poufnych informacji.

Podsumowując, sztuczna inteligencja na potrzeby cyberbezpieczeństwa odnosi się do korzystania z systemów sztucznej inteligencji w celu zwiększenia ogólnegopoziomu zabezpieczeń organizacji, natomiast zabezpieczenia sztucznej inteligencji dotyczą ochrony systemów sztucznej inteligencji.

Zalety sztucznej inteligencji na potrzeby cyberbezpieczeństwa

Sztuczna inteligencja w rzeczywistości zmienia cyberbezpieczeństwo, ułatwiając specjalistom ds. zabezpieczeń reagowanie na coraz większą liczbę cyberzagrożeń, coraz większe ilości danych i rozszerzającą się powierzchnię cyberataków. Poniżej przedstawiono kilka sposobów, w jakie sztuczna inteligencja na potrzeby cyberbezpieczeństwa pomaga zespołom w zwiększeniu efektywności:

Szybsze wykrywanie zagrożeń
Wiele rozwiązań zabezpieczeń, takich jak SIEM lub XDR, rejestruje tysiące zdarzeń, które wskazują na potencjalnie nietypowe zachowanie. Chociaż przeważająca część tych zdarzeń jest nieszkodliwa, niektóre z nich jednak takie nie są, a ryzyko przeoczenia potencjalnego cyberzagrożenia może być ogromne. AI pomaga identyfikować naprawdę istotne zdarzenia. Koreluje również pozornie niepowiązane działania ze zdarzeniami, które wskazują na potencjalne cyberzagrożenia.

Uproszczone raportowanie
Narzędzia korzystające z generatywnej AI mogą korelować i analizować informacje z kilku źródeł danych, aby tworzyć łatwe do zrozumienia raporty, które specjaliści ds. zabezpieczeń mogą szybko udostępniać innym osobom w organizacji.

Identyfikacja luk w zabezpieczeniach
Sztuczna inteligencja pomaga wykrywać słabe strony w całym środowisku, takie jak nieznane urządzenia i aplikacje w chmurze, nieaktualne systemy operacyjne lub niechronione poufne dane.

Zwiększanie umiejętności
Ponieważ generatywna AI pomaga przetłumaczyć dane cyberzagrożenia i analizę na język naturalny, analitycy nie muszą wiedzieć, jak pisać zapytania, aby zapewnić produktywność. Dzięki temu młodsi analitycy mogą wykonywać bardziej złożone zadania. Ponadto generatywna AI udostępnia kroki korygowania i inne zalecenia, które pomagają nowym członkom zespołu szybko dowiedzieć się, jak skutecznie reagować na cyberataki.

Szczegółowe informacje umożliwiające podejmowanie działań
Dzięki agregowaniu i analizowaniu danych z różnych źródeł, takich jak dzienniki zabezpieczeń, ruch sieciowy i zewnętrzne źródła zagrożeń, sztuczna inteligencja zapewnia kompleksowy widok zabezpieczeń i ujawnia ukryte wzorce ataków.

Zmniejszenie liczby wyników fałszywie dodatnich i fałszywie ujemnych.
Sztuczna inteligencja pomaga zmniejszyć liczbę wyników fałszywie dodatnich i fałszywie ujemnych przy użyciu zaawansowanych technik, takich jak rozpoznawanie wzorców, wykrywanie anomalii, świadomość kontekstowa i ciągłe uczenie. Systemy te zapewniają bardziej złożone decyzje i unikają przeciążania zespołów ds. zabezpieczeń nieistotnymi alertami.

Skalowalność
Sztuczna inteligencja znacznie zwiększa skalowalność cyberbezpieczeństwa, automatyzując zadania, przetwarzając duże ilości danych w czasie rzeczywistym i stale ucząc się. Wraz ze wzrostem liczby i złożoności cyberzagrożeń zdolność sztucznej inteligencji do skalowania i dostosowywania zapewnia, że systemy cyberbezpieczeństwa pozostają odporne, wydajne i mogą sprostać wymaganiom nowoczesnych infrastruktur IT.

Narzędzia do cyberbezpieczeństwa obsługiwane przez sztuczną inteligencję

Sztuczna inteligencja została zintegrowana z kilkoma narzędziami cyberbezpieczeństwa, aby zwiększyć ich efektywność. Oto kilka przykładów:
 
  • Zapory i sztuczna inteligencja nowej generacji. Tradycyjne zapory podejmują decyzje dotyczące dopuszczania lub blokowania ruchu na podstawie reguł zdefiniowanych przez administratora. Zapory nowej generacji wykraczają poza te możliwości, korzystając ze sztucznej inteligencji, aby wykorzystać dane analizy zagrożeń do identyfikowania nowych cyberzagrożeń.
  • Rozwiązania zabezpieczające punkty końcowe ulepszone przez sztuczną inteligencję. Rozwiązania zabezpieczeń punktu końcowego używają sztucznej inteligencji do identyfikowania luk w zabezpieczeniach punktów końcowych, takich jak przestarzały system operacyjny. Sztuczna inteligencja może również pomóc w wykryciu, czy złośliwe oprogramowanie zostało zainstalowane na urządzeniu lub czy nietypowe ilości danych wyciekają do punktu końcowego, czy z niego. Podczas trwającego ataku sztuczna inteligencja może automatycznie odizolować punkt końcowy od reszty środowiska cyfrowego.
  • Systemy wykrywania nieautoryzowanego dostępu do sieci opartego na sztucznej inteligencji i zapobiegania im. Te narzędzia monitorują ruch sieciowy, aby wykrywać nieautoryzowanych użytkowników, którzy próbują infiltrować organizację za pomocą sieci. Dzięki sztucznej inteligencji te systemy szybko przetwarzają duże ilości danych, aby identyfikować i blokować cyberprzestępców, zanim spowodują szkody.
  • Rozwiązania zabezpieczeń AI i bezpieczeństwa w chmurze. Ponieważ tak wiele organizacji używa wielu chmur dla swojej infrastruktury i aplikacji, śledzenie cyberzagrożeń, które przemieszczają się między różnymi chmurami i aplikacjami, może być trudne. Sztuczna inteligencja wspomaga bezpieczeństwo w chmurze, analizując dane ze wszystkich tych źródeł, aby identyfikować luki w zabezpieczeniach i potencjalne cyberataki.
  • Zabezpieczenia Internetu rzeczy (IoT). Podobnie jak w przypadku punktów końcowych i aplikacji organizacje mają zwykle wiele urządzeń IoT, które są potencjalnymi wektorami cyberataków. Sztuczna inteligencja pomaga wykrywać cyberzagrożenia na poszczególnych urządzeniach IoT i odkrywa wzorce podejrzanych działań na wielu urządzeniach IoT.
  • XDR i SIEM. Rozwiązania XDR i SIEM ściągają informacje z wielu produktów zabezpieczeń, plików dziennika i źródeł zewnętrznych, aby pomagać analitykom w zrozumieniu sytuacji w ich środowisku. Sztuczna inteligencja pomaga zsyntetyzować wszystkie te dane w postaci jasnych szczegółowych informacji.

Najlepsze rozwiązania sztucznej inteligencji dla cyberbezpieczeństwa

Korzystanie ze sztucznej inteligencji do obsługi operacji zabezpieczeń wymaga starannego planowania i implementacji, ale przy odpowiednim podejściu można wprowadzić narzędzia, które znacząco poprawią efektywność operacyjną i dobre samopoczucie zespołu.

Opracowywanie strategii
Istnieje wiele produktów i rozwiązań sztucznej inteligencji przeznaczonych dla zabezpieczeń, ale nie wszystkie z nich będą odpowiednie dla Twojej organizacji. Ważne jest, aby rozwiązania sztucznej inteligencji dobrze integrowały się ze sobą i architekturą zabezpieczeń — w przeciwnym razie przysporzą zespołowi więcej pracy. Najpierw zastanów się nad największymi wyzwaniami dotyczącymi zabezpieczeń, a następnie zidentyfikuj rozwiązania sztucznej inteligencji, które pomogą rozwiązać te problemy. Poświęć czas na opracowanie planu integracji sztucznej inteligencji z bieżącymi procesami i systemami.

Integrowanie narzędzi zabezpieczeń
Sztuczna inteligencja na potrzeby cyberbezpieczeństwa jest najbardziej efektywna, gdy może analizować dane z całej organizacji. Jest to trudne, jeśli narzędzia działają w silosach. Zainwestuj w narzędzia, które bezproblemowo współpracują ze sobą i z bieżącym środowiskiem, takie jak zintegrowane rozwiązania XDR i SIEM. W razie potrzeby możesz też przydzielić zespołowi czas i zasoby na zintegrowanie narzędzi, aby uzyskać pełny wgląd w całą infrastrukturę cyfrową.

Zarządzanie prywatnością i jakością danych
Systemy sztucznej inteligencji podejmują decyzje i zapewniają szczegółowe informacje na podstawie danych używanych do ich trenowania i obsługi. Jeśli w danych występują błędy lub dane są uszkodzone, sztuczna inteligencja będzie dostarczać informacje niskiej jakości i podejmować niewłaściwe decyzje. Podczas planowania upewnij się, że masz już gotowe procesy oczyszczania danych i ochrony prywatności.

Etyczne używanie sztucznej inteligencji
Duża część kumulowanych przez lata danych jest niedokładna, nieobiektywna lub przestarzała. Ponadto algorytmy i logika sztucznej inteligencji nie zawsze są transparentne, co utrudnia dokładne określenie, jak są generowane szczegółowe informacje i wyniki. Ważne jest, aby upewnić się, że sztuczna inteligencja nie jest ostateczną jednostką podejmującą decyzje, jeśli istnieje ryzyko, że będzie traktować niektóre jednostki nieuczciwie z powodu danych stronniczych. Dowiedz się więcej o odpowiedzialnej sztucznej inteligencji.

Ciągłe testowanie systemów sztucznej inteligencji
Po wdrożeniu regularnie testuj systemy, aby identyfikować problemy z odchyleniami lub jakością w miarę generowania nowych danych.

Definiowanie zasad korzystania z generatywnej AI
Upewnij się, że pracownicy i partnerzy rozumieją zasady organizacji dotyczące używania narzędzi generatywnej AI. Szczególnie ważne jest, aby użytkownicy nie wklejali poufnych danych w poleceniach dla generatywnej AI, ponieważ istnieje ryzyko, że dane mogą zostać upublicznione.

Pojawiające się trendy w sztucznej inteligencji na potrzeby cyberbezpieczeństwa

Integracja sztucznej inteligencji z cyberbezpieczeństwem nie tylko przekształca sposób wykrywania i eliminowania zagrożeń, ale także zmienia siłę roboczą ds. cyberbezpieczeństwa. Gdy sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej powszechna w branży, pojawia się kilka kluczowych trendów:
 
  • Specjaliści ds. zabezpieczeń przydzielą więcej czasu na podejmowanie decyzji wysokiego poziomu i złożone rozwiązywanie problemów, a sztuczna inteligencja będzie obsługiwać codzienne zadania operacyjne.
  • Pojawi się zapotrzebowanie na role hybrydowe, które łączą wiedzę na temat cyberbezpieczeństwa z wiedzą specjalistyczną w zakresie sztucznej inteligencji, takie jak analitycy cyberbezpieczeństwa sztucznej inteligencji lub analitycy danych, z naciskiem na zabezpieczenia.
  • Centra operacji zabezpieczeń zostaną przeniesione w kierunku proaktywnego wyszukiwania zagrożeń, gdzie zespoły ds. cyberbezpieczeństwa używają sztucznej inteligencji do obsługi głębokich badań i wyszukiwania ukrytych lub zaawansowanych zagrożeń, których zautomatyzowane systemy mogą nie wykrywać natychmiast.
  • Centra operacji zabezpieczeń zostaną przekształcone w środowiska zintegrowane ze sztuczną inteligencją, w których nadzór ludzki koncentruje się na interpretowaniu szczegółowych informacji i podejmowaniu decyzji zamiast na zarządzaniu przeciążeniem danych.
  • Dostawcy zabezpieczeń wprowadzą bardziej zaawansowane produkty zabezpieczające oparte na sztucznej inteligencji, takie jak analiza wideo lub drony i roboty pod kątem bezpieczeństwa fizycznego.
  • Technologia obsługiwana przez sztuczną inteligencję będzie mogła generować dynamiczne, inteligentne pułapki, które naśladują rzeczywiste zasoby, utrudniając cyberprzestępcom rozróżnianie oryginalnych i fałszywych celów.
  • Systemy wykrywania oszustw obsługiwane przez sztuczną inteligencję będą używać algorytmów uczenia maszynowego do przewidywania i blokowania oszustw przed ich wystąpieniem, zmniejszając liczbę wyników fałszywie dodatnich i zwiększając dokładność wykrywania.
  • Agenci obsługiwani przez sztuczną inteligencję mogą autonomicznie wykonywać zadania związane z dużymi ilościami zabezpieczeń, takie jak klasyfikacja alertów, aby zwolnić czas, aby ludzie mogli skupić się na innych priorytetach.

Rozwiązania sztucznej inteligencji na potrzeby cyberbezpieczeństwa

Sztuczna inteligencja wprowadza znaczące zmiany w cyberbezpieczeństwie, automatyzując zadania, poprawiając wykrywanie zagrożeń, ulepszając analizę i umożliwiając bardziej proaktywne i predykcyjne środki bezpieczeństwa. W miarę rozwoju środowiska zagrożeń integracja sztucznej inteligencji z cyberbezpieczeństwem stanie się kluczową strategią dla organizacji próbujących wyprzedzać pojawiające się zagrożenia.

Teraz możesz rozpocząć włączanie sztucznej inteligencji do operacji zabezpieczeń, korzystając z rozwiązań generatywnej AI, takich jak Microsoft Security Copilot, które umożliwiają zespołom wydajniejsze i efektywniejsze reagowanie na zagrożenia. Agenci Microsoft Security Copilot poprawiają bezpieczeństwo i operacje IT dzięki automatyzacji autonomicznej i adaptacyjnej. Ponadto rozwiązania zabezpieczające firmy Microsoft oferują kilka rozwiązań obsługiwanych przez sztuczną inteligencję w celu zwiększenia efektywności operacji zabezpieczeń. Od teraz Twoja organizacja będzie lepiej przygotowana, aby być na bieżąco z zagrożeniami teraźniejszymi i przyszłymi.
Zasoby

Dowiedz się więcej o rozwiązaniach zabezpieczających firmy Microsoft

  1.
Mężczyzna i kobieta patrzący na laptopa.
Rozwiązanie

Pozostaw w tyle cyberzagrożenia dzięki generatywnej AI

Przekształć sposób pracy i chroń swoją organizację za pomocą rozwiązań generatywnej AI.
Dowiedz się więcej
Kobieta w okularach z ręką podpierającą brodę.
Produkt

Chroń z szybkością sztucznej inteligencji

Zwiększ możliwości zespołów ds. zabezpieczeń w zakresie wykrywania ukrytych wzorców i szybszego reagowania na zdarzenia dzięki funkcji Microsoft Security Copilot.
Dowiedz się więcej
Mężczyzna z długimi włosami patrzący na ekran komputera.
Centrum zasobów

Strategie korzystania z zabezpieczeń obsługiwanych przez generatywną AI

Dowiedz się, jak wcielić generatywną AI do operacji zabezpieczeń za pomocą audycji internetowych, książek elektronicznych i raportów analityków.
Dowiedz się więcej
Powrót do sekcji ZASOBY

Często zadawane pytania

  • Sztuczna inteligencja jest używana w cyberbezpieczeństwie do wykrywania zagrożeń i reagowania na nie szybciej i dokładniej niż tradycyjne metody. Sztuczna inteligencja ułatwia specjalistom ds. zabezpieczeń identyfikowanie wzorców i wykrywanie anomalii w dużych ilościach danych oraz automatyzowanie reakcji na cyberataki. Dzięki ulepszeniu wykrywania zagrożeń i zmniejszeniu liczby wyników fałszywie dodatnich sztuczna inteligencja zwiększa ogólną wydajność zabezpieczeń.
  • Nie, sztuczna inteligencja nie zastąpi cyberbezpieczeństwa. Sztuczna inteligencja pomaga automatyzować powtarzające się zadania, ulepszać wykrywanie zagrożeń i skuteczniej reagować na zdarzenia, ale wiedza specjalistyczna jest nadal niezbędna do strategii, złożonego podejmowania decyzji i interpretowania wyników w szerszym kontekście zabezpieczeń.
  • Tak, sztuczną inteligencję i cyberbezpieczeństwo można połączyć w celu zwiększenia bezpieczeństwa. Sztuczna inteligencja może automatyzować wykrywanie zagrożeń, monitorować ruch sieciowy, identyfikować anomalie, a nawet przewidywać potencjalne naruszenia zabezpieczeń, dzięki czemu zespoły ds. cyberbezpieczeństwa mogą skoncentrować się na strategiach podejmowania decyzji wyższego poziomu i proaktywnej obrony.
  • Generatywnej AI można używać w cyberbezpieczeństwie do przekształcania danych w przejrzyste szczegółowe informacje, uzyskiwania instrukcji krok po kroku dotyczących ograniczania ryzyka, tworzenia raportów i odpowiadania na pytania zabezpieczające dotyczące środowiska.
  • Uczenie maszynowe w cyberbezpieczeństwie obejmuje algorytmy trenowania w celu identyfikowania wzorców ruchu sieciowego, zachowania użytkowników lub zdarzeń systemowych. Dzięki temu systemy uczenia maszynowego mogą wykrywać potencjalne zagrożenia, takie jak złośliwe oprogramowanie, wyłudzanie informacji i nieautoryzowany dostęp z wysoką dokładnością i minimalną interwencją człowieka.
  • Firmy powinny używać sztucznej inteligencji do cyberbezpieczeństwa, aby usprawnić wykrywanie zagrożeń, skrócić czas odpowiedzi, zwiększyć skalowalność i zautomatyzować procesy zabezpieczeń. Sztuczna inteligencja pomaga firmom wyprzedzać ewoluujące zagrożenia, zmniejszając ryzyko i chroniąc poufne dane efektywniej i wydajniej.

Obserwuj rozwiązania zabezpieczające firmy Microsoft