This is the Trace Id: bd528ee060680f60ddc7bfdb377ca27b
Pređi na glavni sadržaj
Microsoft bezbednost
Žena drži telefon i nosi slušalice.

Šta je to AI za kibernetičku bezbednost?

Saznajte kako organizacije brže otkrivaju kibernetičke pretnje i reaguju na njih pomoću bezbednosti koja koji koristi veštačku inteligenciju.
Istražite AI rešenja

Razumevanje AI za kibernetičku bezbednost

AI za kibernetičku bezbednost odnosi se na korišćenje AI tehnologija i tehnika za poboljšanje zaštite računarskih sistema, mreža i podataka od kibernetičkih pretnji. AI pomaže tako što automatizuje otkrivanje pretnji, analizira velike količine podataka, identifikuje obrasce i reaguje na bezbednosne incidente u realnom vremenu.

Ključne aplikacije AI za bezbednost obuhvataju otkrivanje anomalija, otkrivanje zlonamernog softvera, otkrivanje upada, sprečavanje prevara, rezimee incidenata, izveštavanje zainteresovanih strana i skripte za sastavljanje i obrnuti inženjering. Korišćenjem mašinskog učenja, dubokog učenja i obrade prirodnog jezika, AI neprekidno uči iz novih podataka, poboljšavajući svoju mogućnost da identifikuje i smanji rizike najnovijih pretnji, smanji lažno pozitivne rezultate i efikasnije poveća bezbednosne napore. Nedavna poboljšanja u generativnoj veštačkoj inteligenciji osnažila su timove sa uvidima zasnovanim na podacima, izveštajima koji se lako prave i postupnim preporukama za smanjenje rizika.

Glavni zaključci

  • Bezbednosna zajednica koristi veštačku inteligenciju od 1980-ih, ali nedavna poboljšanja su je učinila znatno efikasnijom.
  • Postoji nekoliko slučajeva bezbednosne upotrebe za AI, uključujući bezbednost podataka, upravljanje identitetima i pristupom, IT upravljanje, bezbednost u oblaku i otkrivanje pretnji i reagovanje na njih.
  • Veštačka inteligencija je transformisala kibernetičku bezbednost, olakšavajući stručnjacima za bezbednost da reaguju na sve veći broj kibernetičkih pretnji.
  • Buduća dostignuća u veštačkoj inteligenciji nastaviće podsticati razvoj proizvoda i nove saradnje između ljudi i sistema koji koriste veštačku inteligenciju.

Evolucija veštačke inteligencije za kibernetičku bezbednost

Bezbednosne zajednice koriste AI za kibernetičku bezbednost barem od kasnih 1980-ih sa sledećim ključnim tehnološkim napretkom:
 
  • U početku su bezbednosni timovi koristili sisteme zasnovane na pravilima koji su pokretali upozorenja na osnovu parametara koje su definisali.
  • Počevši od ranih 2000-ih, napredak u mašinskom učenju, podskupu veštačke inteligencije koji analizira i uči iz velikih skupova podataka, omogućio je stručnjacima za bezbednost da razumeju tipične obrasce saobraćaja i radnje korisnika širom organizacije, da identifikuju kada se nešto neobično desi i brzo reaguju na kibernetičke pretnje.
  • Nedavno poboljšanje u AI jegenerativni AI, koji kreira novi sadržaj na osnovu strukture postojećih podataka. Ljudi komuniciraju sa ovim sistemima koristeći prirodni jezik, omogućavajući stručnjacima za bezbednost da zarone duboko u vrlo specifična pitanja bez potrebe za korišćenjem jezika upita.
  • Drugi novi razvoj je korišćenje agenata koji koriste veštačku inteligenciju. Agenti rade zajedno sa pojedincima, timovima i organizacijama na automatizaciji zadataka i procesa velikih razmera.

Ključne komponente veštačke inteligencije za kibernetičku bezbednost

AI je sveobuhvatni termin koji se odnosi na računarske sisteme koji izvršavaju kognitivne funkcije kao što su prepoznavanje govora, pravljenje predviđanja i analiziranje složenih podataka. Nekoliko grana veštačke inteligencije koristi se u kibernetičkoj bezbednosti.

Mašinsko učenje je podskup veštačke inteligencije koje koristi algoritme za učenje iz podataka i pravljenje predviđanja. Ova mogućnost se koristi u kibernetičkoj bezbednosti za otkrivanje i automatsko reagovanje na potencijalne pretnje na svim uređajima, korisnicima i mrežama.

U dubokom učenju, sofisticiranijoj grani mašinskog učenja, AI sistemi obrađuju složene strukture podataka pomoću višeslojnih neuralnih mreža, koje imitiraju neuralne putanje ljudskog mozga. Duboko učenje i neuralne mreže obično su efikasnije od tradicionalnog mašinskog učenja pri analiziranju velikih skupova visokodimenzionalnih podataka i koriste se u kibernetičkoj bezbednosti za otkrivanje i reagovanje na sofisticirane pretnje.

Stručnjaci za bezbednost takođe koriste alatke za generativni AI za pomoć u ispitivanju i reagovanju. S obzirom na to da ove alatke koriste tehnologiju obrade prirodnog jezika, pojedinci mogu da vrše interakciju sa njima pomoću ljudskog jezika umesto koda. Kao što samo ime navodi, ove alatke mogu i da generišu sadržaj, tako da mogu da pomognu u pravljenju izveštaja, rezimeu bezbednosnih uvida i rezultata i pružaju detaljne odgovore na pitanja.

Agenti koji koriste veštačku inteligenciju autonomno upravljaju bezbednošću velikih razmera i IT zadacima, podstičući ljude da se fokusiraju na proaktivnu bezbednost. Ovi agenti mogu da vrše trijažu za phishing, sprečavanje gubitka podataka i upozorenja za insajderski rizik, a to su izuzetno vremenski zahtevni zadaci za ljude. Agenti mogu i da optimizuju smernice za uslovni pristup na osnovu korisničkih podataka. Mnogi timovi koriste agente zasnovane na veštačkoj inteligenciji da bi identifikovali i odredili prioritet ranjivosti i pretnji koje treba rešiti.
Slučajevi upotrebe

Slučajevi korišćenja AI za kibernetičku bezbednost

AI je postao kritična alatka za omogućavanje stručnjacima za bezbednost da efikasnije rade svoj posao. Neki uobičajeni slučajevi korišćenja su:

 Upravljanje identitetima i pristupom

AI se koristi za upravljanje identitetima i pristupom (IAM) za razumevanje obrazaca u ponašanjima prijavljivanja korisnika i anomalnog ponašanja. Može se koristiti i za automatsko nametanjedvostruke potvrde identiteta ili vraćanje lozinke kada se ispune određeni uslovi. Ako postoji razlog da verujete da je nalog ugrožen, rešenja koja koriste veštačku inteligenciju mogu da blokiraju prijavljivanje korisnika.

Sigurnost i upravljanje krajnjim tačkama

AI pomaže stručnjacima za bezbednost da identifikuju krajnje tačke koje se koriste u organizaciji i pomaže im da budu ažurirane najnovijim operativnim sistemima i bezbednosnim rešenjima. Pomaže i u otkrivanju zlonamernog softvera i ostalih dokaza o kibernetičkom napadu na uređaje organizacije.

Bezbednost u oblaku

S obzirom na to da organizacije koriste više dobavljača usluga u oblaku za infrastrukturu i aplikacije, potrebna su im rešenja koja obezbeđuju zaštitu na celoj imovini. Veštačka inteligencija spaja podatke iz različitih usluga u oblaku kako bi obezbedila sveobuhvatni prikaz rizika i ranjivosti u oblaku organizacije. To pomaže stručnjacima za bezbednost da brzo reše pretnje.

Bezbednost podataka

Smanjenjem ručnog rada, veštačka inteligencija je pomogla ubrzanju mnogih procesa vezanih za bezbednost podataka. Koristeći veštačku inteligenciju, bezbednosni timovi mogu brzo da identifikuju i označe osetljive podatke u celom okruženju, bilo da se nalaze na infrastrukturi organizacije ili u aplikaciji u oblaku. AI može pomoći i da se rapidno otkrije kada neko pokušava da premesti podatke iz preduzeća i da blokira radnju ili prijavi problem bezbednosnom timu.

Otkrivanje kibernetičkih pretnji

Rešenja za prošireno otkrivanje i reagovanje (XDR) i upravljanje bezbednosnim informacijama i događajima (SIEM) pomažu bezbednosnim timovima da otkriju kibernetičke pretnje u celom preduzeću. Da bi se to postiglo, oba rešenja se u velikoj meri oslanjaju na AI. XDR rešenja koriste AI za nadgledanje krajnjih tačaka, e-poruka, identiteta i aplikacija u oblaku za anomalno ponašanje, povezivanje incidenata i njihovo otkrivanje timu. Pomoću naprednih AI modela, XDR rešenja isto tako mogu da ometaju napredne napade, kao što je ransomver i pružaju predloge za poboljšanje pokrivenosti bezbednosti. SIEM rešenja koriste veštačku inteligenciju da agregiraju signale iz celog preduzeća, dajući timovima bolju vidljivost onoga što se dešava. Timovi isto koriste veštačku inteligenciju za generisanje akcionih uvida iz informacija o kibernetičkim pretnjama, što im pomaže da proaktivnije pristupe kibernetičkim rizicima.

Ispitivanje incidenta i reagovanje

Tokom reagovanja na incident, stručnjaci za bezbednost moraju da sortiraju brdo podataka da bi otkrili potencijalne kibernetičke napade. AI pomaže u identifikaciji i korelaciji najkorisnijih događaja u više izvora podataka, štedeći stručnjacima dragoceno vreme. Generativni AI dodatno pojednostavljuje ispitivanje tako što odgovara na pitanja i prevodi analizu na prirodni jezik.

AI za kibernetičku bezbednost u odnosu na AI bezbednost

Važno je da se napravi razlika između dva povezana, ali različita koncepta: AI za kibernetičku bezbednost i bezbednost za AI.

AI za kibernetičku bezbednost se odnosi na korišćenje AI alatki za poboljšanje mogućnosti organizacije da otkrije, reaguje na i smanji rizik od pretnji za sva njena okruženja. Budući da AI za kibernetičku bezbednost može da analizira i povezuje događaje iz više izvora, on pomaže organizacijama da identifikuju obrasce koji ukazuju na potencijalne pretnje.

S druge strane, AI bezbednost se fokusira na zaštitu samih AI sistema. Sadrži strategije, alatke i prakse koje imaju za cilj zaštitu AI modela, podataka i algoritama od pretnji. To uključuje obezbeđivanje da AI sistemi funkcionišu na predviđen način i da napadači ne mogu da iskoriste ranjivosti za manipulisanje izlazima ili krađu osetljivih informacija.

Ukratko, AI za kibernetičku bezbednost upućuje na korišćenje AI sistema za poboljšanje opšteg stanja bezbednosti organizacije, dok se AI bezbednost odnosi na zaštitu AI sistema.

Prednosti AI za kibernetičku bezbednost

Veštačka inteligencija je zaista promenila pravila igre u kibernetičkoj bezbednosti, olakšavajući stručnjacima za bezbednost da reaguju na sve veći broj kibernetičkih pretnji, sve veće količine podataka i sve veću površinu za kibernetičke napade. Evo nekih načina na koje AI za kibernetičku bezbednost pomaže timovima da budu efikasniji:

Brže otkrivanje pretnji
Mnoga bezbednosna rešenja, kao što su SIEM ili XDR, evidentiraju hiljade i hiljade događaja koji ukazuju na potencijalno anomalno ponašanje. Iako je velika većina ovih događaja bezopasna, neki nisu, a rizik od propuštanja potencijalne kibernetičke pretnje može biti ogroman. AI pomaže da se identifikuju incidenti koji su zaista važni. Isto tako, povezuje naizgled nepovezane aktivnosti sa incidentima koji ukazuju na potencijalnu kibernetičku pretnju.

Pojednostavljeno izveštavanje
Alatke koje koriste generativni AI mogu da koreliraju i analiziraju informacije iz nekoliko izvora podataka kako bi se kreirali lako razumljivi izveštaji koje stručnjaci za bezbednost mogu brzo da dele sa drugima u organizaciji.

Identifikacija ranjivosti
AI pomaže u otkrivanju slabosti u celokupnom okruženju, kao što su nepoznati uređaji i aplikacije u oblaku, zastareli operativni sistemi ili nezaštićeni osetljivi podaci.

Poboljšanje veština
Budući da generativni AI pomaže u prevođenju podataka i analiza o kibernetičkoj pretnji u prirodni jezik, analitičari ne moraju da znaju kako da pišu upite da bi bili produktivni. To pomaže mlađim analitičarima da preuzmu složenije zadatke. Osim toga, generativni AI pruža korake za sanaciju i ostale preporuke koje pomažu novim članovima tima da brzo nauče kako da efikasno reaguju na kibernetičke napade.

Praktični uvidi
Prikupljanjem i analizom podataka iz različitih izvora kao što su evidencije bezbednosti, saobraćaj i feedovi o spoljnim pretnjama, AI pruža sveobuhvatni prikaz bezbednosnog pejzaža i otkriva skrivene obrasce napada.

Smanjenje lažno pozitivnih i lažno negativnih rezultata.
AI pomaže u smanjenju lažno pozitivnih i lažno negativnih rezultata pomoću naprednih tehnika kao što su prepoznavanje obrazaca, otkrivanje anomalija, kontekstualna svest i kontinuirano učenje. Ovi sistemi pružaju više nijansi u donošenju odluka i izbegavaju preopterećenje bezbednosnih timova nebitnim upozorenjima.

Skalabilnost
AI značajno poboljšava skalabilnost u kibernetičkoj bezbednosti automatizovanjem zadataka, obradom velikih količina podataka u realnom vremenu i kontinuiranim učenjem. Kako rastu volumen i složenost kibernetičkih pretnji, sposobnost veštačke inteligencije da skalira i prilagođava osigurava da sistemi kibernetičke bezbednosti ostanu otporni, efikasni i da mogu da rukuju zahtevima modernih IT infrastruktura.

Alatke za kibernetičku bezbednost koje koriste veštačku inteligenciju

AI je integrisan u nekoliko alatki za kibernetičku bezbednost kako bi se poboljšala njihova efikasnost. Neki primeri su navedeni u nastavku:
 
  • Zaštitni zidovi i veštačka inteligencija sledeće generacije. Tradicionalni zaštitni zidovi donose odluke o dozvoljavanju ili blokiranju saobraćaja na osnovu pravila koja definiše administrator. Zaštitni zidovi sledeće generacije prevazilaze ove mogućnosti, koristeći veštačku inteligenciju za korišćenje obaveštajnih podataka o pretnjama kako bi pomogli u identifikaciji novih kibernetičkih pretnji.
  • AI poboljšanja rešenja za bezbednost krajnjih tačaka. Bezbednosna rešenja krajnjih tačaka koriste veštačku inteligenciju da identifikuju ranjivosti krajnje tačke, kao što je zastareli operativni sistem. AI može pomoći i da se otkrije da li je zlonamerni softver instaliran na uređaju ili ako se neobične količine podataka eksfiltriraju na krajnju tačku ili sa krajnje tačke. Tokom tekućeg napada, AI može automatski da izoluje krajnju tačku od ostatka digitalnog okruženja.
  • Sistemi za otkrivanje i prevenciju upada u mrežu vođeni veštačkom inteligencijom. Ove alatke nadgledaju saobraćaj da bi otkrili neovlašćene korisnike koji pokušavaju da se infiltriraju u organizaciju preko mreže. Koristeći veštačku inteligenciju, ovi sistemi brzo obrađuju velike količine podataka kako bi identifikovali i blokirali kibernetičke napadače pre nego što nanesu štetu.
  • AI i rešenja za bezbednost u oblaku. Pošto toliko organizacija koristi više oblaka za svoju infrastrukturu i aplikacije, može biti teško pratiti kibernetičke pretnje koje se kreću kroz različite oblake i aplikacije. AI doprinosi bezbednosti u oblaku analiziranjem podataka iz svih ovih izvora radi identifikovanja ranjivosti i potencijalnih kibernetičkih napada.
  • Bezbednost Interneta stvari (IoT). Slično kao krajnje tačke i aplikacije, organizacije obično imaju mnogo IoT uređaja koji su potencijalni vektori kibernetičkog napada. AI pomaže u otkrivanju kibernetičkih pretnji protiv bilo kog pojedinačnog IoT uređaja i otkriva obrasce sumnjivih aktivnosti na više IoT uređaja.
  • XDR i SIEM. XDR i SIEM rešenja izvlače informacije iz više bezbednosnih proizvoda, datoteka evidencije i eksternih izvora kako bi pomogli analitičarima da shvate šta se dešava u njihovom okruženju. AI pomaže da se svi ovi podaci sintetišu u jasne uvide.

Najbolje prakse za AI za kibernetičku bezbednost

Korišćenje veštačke inteligencije za podršku bezbednosnim operacijama zahteva pažljivo planiranje i primenu, ali sa pravim pristupom možete uvesti alatke koje značajno poboljšavaju operativnu efikasnost i dobrobit vašeg tima.

Razvijte strategiju
Postoje brojni AI proizvodi i rešenja za korišćenje u bezbednosti, ali neće svi biti odgovarajući za vašu organizaciju. Važno je da se vaša AI rešenja dobro integrišu jedna sa drugima i vašom bezbednosnom arhitekturom ili će na kraju napraviti više posla za vaš tim. Prvo razmotrite svoje najveće bezbednosne izazove, a zatim identifikujte rešenja veštačke inteligencije koja će vam pomoći da rešite te probleme. Odvojite vreme da razvijete plan za integraciju veštačke inteligencije u vaše trenutne procese i sisteme.

Integrišite bezbednosne alatke
AI za kibernetičku bezbednost je najefikasniji kada može da analizira podatke u celoj organizaciji. Ovo je izazovno ako vaše alatke rade na silosima. Ulažite u alatke koje nesmetano rade zajedno i sa trenutnim okruženjem, kao što su integrisana XDR i SIEM rešenja. Ili, ako je potrebno, dodelite vreme i resurse svom timu da integriše alatke, tako da dobijete potpunu vidljivost u celokupnim digitalnim sredstvima.

Upravljanje privatnošću i kvalitetom podataka
Sistemi veštačke inteligencije donose odluke i pružaju uvid na osnovu podataka koji se koriste za obuku i upravljanje njima. Ako postoje greške u podacima ili su oštećeni, AI će dati loš uvid i doneti loše odluke. Tokom planiranja, uverite se da imate procese za čišćenje podataka i zaštitu privatnosti.

Koristite AI etički
Mnogi podaci koji su akumulirani tokom godina su netačni, pristrasni ili zastareli. Povrh toga, AI algoritmi i logika nisu uvek transparentni, što otežava tačno saznanje kako generiše uvide i rezultate. Važno je da se uverite da AI nije donosilac konačne odluke u slučajevima ako postoji rizik da će nepravedno tretirati određene pojedince zbog pristrasnosti u podacima koje koristi. Saznajte više o odgovornoj veštačkoj inteligenciji.

Neprekidno testirajte AI sisteme
Nakon primene, redovno testirajte sisteme da biste identifikovali probleme sa pristrasnošću ili kvalitetom kada se generišu novi podaci.

Definišite smernice za korišćenje generativne veštačke inteligencije
Uverite se da zaposleni i partneri razumeju smernice vaše organizacije za korišćenje generativnih AI alatki. Posebno je važno da ljudi ne lepe poverljive i osetljive podatke u generativne AI upite jer postoji rizik da podaci postanu javni.

Najnoviji trendovi u veštačkoj inteligenciji za kibernetičku bezbednost

Integracija AI u kibernetičku bezbednost nije samo transformisanje načina na koji se pretnje otkrivaju i ublažavaju, već i preoblikovanje radne snage kibernetičke bezbednosti. Nekoliko ključnih trendova se pojavljuju kako veštačka inteligencija počinje da preovladava u sektoru:
 
  • Stručnjaci za bezbednost će posvetiti više vremena donošenju odluka na visokom nivou i rešavanju složenih problema, dok će veštačka inteligencija obavljati svakodnevne operativne zadatke.
  • Postojaće potražnja za hibridnim ulogama koje kombinuju znanje o kibernetičkoj bezbednosti sa stručnošću u oblasti veštačke inteligencije, kao što su analitičari AI kibernetičke bezbednosti ili naučnici podataka sa fokusom na bezbednost.
  • Centri za bezbednosne operacije će se preusmeriti ka proaktivnoj potrazi za kibernetičkim pretnjama, gde timovi za kibernetičku bezbednost koriste veštačku inteligenciju za podršku dubinskim istragama i traženje skrivenih ili naprednih pretnji koje automatizovani sistemi možda neće odmah otkriti.
  • Centri za bezbednosne operacije će se razviti u okruženja integrisana sa veštačkom inteligencijom, gde je ljudski nadzor usmeren na tumačenje uvida i donošenje odluka, a ne na upravljanje preopterećenjem podacima.
  • Proizvođači bezbednosnih uređaja će predstaviti naprednije bezbednosne proizvode zasnovane na veštačkoj inteligenciji, kao što su video analiza ili dronovi i roboti za fizičku bezbednost.
  • Tehnologija obmane zasnovana na veštačkoj inteligenciji moći će da generiše dinamične, inteligentne zamke koje imitiraju stvarnu imovinu, što će kibernetičkim kriminalcima otežati razlikovanje pravih i lažnih meta.
  • Sistemi za otkrivanje prevara zasnovani na veštačkoj inteligenciji koristiće algoritme mašinskog učenja kako bi predvideli i blokirali prevaru pre nego što se dogodi, smanjujući lažno pozitivne rezultate i poboljšavajući tačnost otkrivanja.
  • Agenti koji koriste veštačku inteligenciju mogu autonomno preuzeti velike bezbednosne zadatke, kao što je trijaža upozorenja, kako bi oslobodili vreme ljudima da se fokusiraju na druge prioritete.

AI za rešenja za kibernetičku bezbednost

Veštačka inteligencija pokreće značajne promene u kibernetičkoj bezbednosti automatizacijom zadataka, poboljšanjem otkrivanja pretnji, unapređenjem obaveštavanja i omogućavanjem proaktivnijih i prediktivnijih bezbednosnih mera. Kako se okruženje pretnji nastavlja razvijati, integracija veštačke inteligencije u kibernetičku bezbednost postaće ključna strategija za organizacije koje pokušavaju da ostanu ispred najnovijih rizika.

Sada možete da počnete da uključujete veštačku inteligenciju u svoje bezbednosne operacije pomoću generativnih AI rešenja kao što su Microsoft Security Copilot koji podstiče timove da efikasnije i efektivnije reaguju na pretnje. Agenti Microsoft Security Copilot poboljšavaju bezbednost i IT operacije autonomnom i adaptivnom automatizacijom. Microsoft bezbednost nudi nekoliko rešenja zasnovanih na veštačkoj inteligenciji koja će vam pomoći da poboljšate efikasnost bezbednosnih operacija. Ako počnete sada, vaša organizacija će biti bolje pripremljena za suočavanje sa današnjim i sutrašnjim pretnjama.
Resursi

Saznajte više o Microsoft bezbednosti

  1.
Muškarac i žena gledaju u laptop.
Rešenje

Nadmašite kibernetičke pretnje uz generativni AI

Transformišite način na koji radite i zaštitite organizaciju rešenjima za generativni AI.
Saznajte više
Žena sa naočarima drži ruku na bradi.
Proizvod

Zaštitite se brzinom AI

Osposobite bezbednosne timove da otkriju skrivene obrasce i brže reaguju na incidente pomoću funkcije Microsoft Security Copilot.
Saznajte više
Muškarac duge kose gleda u ekran računara.
Centar za resurse

Strategije za korišćenje generativne AI bezbednosti

Istražite kako da uključite generativni AI u bezbednosne operacije pomoću vebkasta, e-knjiga i izveštaja analitičara.
Saznajte više
Nazad na odeljak RESURSI

Najčešća pitanja

  • AI se koristi u kibernetičkoj bezbednosti za otkrivanje i reagovanje na pretnje brže i preciznije od tradicionalnih metoda. AI pomaže stručnjacima za bezbednost da identifikuju obrasce i otkriju anomalije u velikim količinama podataka i automatizuju odgovore na kibernetičke pretnje. Poboljšanjem otkrivanja pretnji i smanjenjem lažno pozitivnih rezultata, AI poboljšava ukupnu bezbednosnu efikasnost.
  • Ne, AI neće zameniti kibernetičku bezbednost. AI pomaže u automatizaciji zadataka koji se ponavljaju, poboljšava otkrivanje pretnji i efikasnije reagovanje na incidente, ali ljudska stručnost je i dalje od suštinske važnosti za strategiju, složeno donošenje odluka i tumačenje rezultata u širem bezbednosnom kontekstu.
  • Da, AI i kibernetička bezbednost mogu da se kombinuju da bi se poboljšale bezbednosne mere. AI može da automatizuje otkrivanje pretnji, nadgleda saobraćaj, identifikuje anomalije, čak i da predvidi potencijalne bezbednosne proboje, što timovima za kibernetičku bezbednost omogućava da se fokusiraju na strategije donošenja odluka na višem nivou i proaktivne strategije odbrane.
  • Generativni AI može da se koristi u kibernetičkoj bezbednosti za pretvaranje podataka u jasne uvide, dobijanje postupnih uputstava za smanjenje rizika, kreiranje izveštaja i odgovaranje na bezbednosna pitanja o okruženju.
  • Mašinsko učenje u kibernetičkoj bezbednosti uključuje algoritme obuke za identifikovanje obrazaca u saobraćaju, ponašanju korisnika ili sistemskim događajima. To omogućava sistemima mašinskog učenja da otkriju potencijalne pretnje kao što su zlonamerni softver, phishing i neovlašćeni pristup uz visoku preciznost i minimalnu ljudsku intervenciju.
  • Preduzeća bi trebalo da koriste AI za kibernetičku bezbednost da bi se poboljšalo otkrivanje pretnji, skratilo vreme reagovanja, poboljšala skalabilnost i automatizovali bezbednosni procesi. AI pomaže preduzećima da ostanu u toku sa razvojem pretnji, smanjujući rizike i štiteći osetljive podatke efektivnije i efikasnije.

Pratite Microsoft bezbednost