En kvinna håller i en telefon med hörlurar.

Vad är AI för cybersäkerhet?

Lär dig hur organisationer identifierar och svarar snabbare på cyberhot med AI-baserad säkerhet.

Förstå AI för cybersäkerhet

AI för cybersäkerhet syftar på användningen av AI-tekniker och -tekniker för att förbättra skyddet av datorsystem, nätverk och data från cyberhot. AI hjälper till genom att automatisera hotidentifiering, analysera stora mängder data, identifiera mönster och svara på säkerhetsincidenter i realtid.

Viktiga program för AI för säkerhet är avvikelseidentifiering, identifiering av skadlig kod, intrångsidentifiering, bedrägeriskydd, incidentsammanfattningar, rapportering av intressenter och bygga och bakåtkompilera skript. Genom att använda maskininlärning, djupinlärning och bearbetning av naturligt språk lär sig AI kontinuerligt från nya data, vilket förbättrar dess förmåga att identifiera och minimera nya hot, minska falska positiva identifieringar och skala säkerhetsarbetet mer effektivt. De senaste framstegen inom generativ AI har gett teamen tillgång till datadrivna insikter, lätt att skapa rapporter och stegvisa minskningsrekommendationer.

Viktiga insikter

Säkerhetscommunityn har använt AI sedan 1980-talet, men de senaste framstegen har gjort det mycket mer effektivt.
Det finns flera säkerhetsanvändningsfall för AI, inklusive datasäkerhet, identitets- och åtkomsthantering, IT-hantering, molnsäkerhet samt hotidentifiering och svar.
AI har omvandlat cybersäkerhet, vilket gör det enklare för säkerhetspersonal att svara på ett växande antal cyberhot.
Framtida framsteg inom AI kommer att fortsätta att främja produktutveckling och nya samarbeten mellan människor och AI-drivna system.

Utvecklingen av AI för cybersäkerhet

Säkerhetscommunities har använt AI för cybersäkerhet sedan åtminstone slutet av 1980-talet med följande viktiga tekniska framsteg:

I början använde säkerhetsteam regelbaserade system som utlöste aviseringar baserat på parametrar som de definierade.
Från och med tidigt 2000-talet har framsteg inom maskininlärning, en delmängd av AI som analyserar och lär sig från stora datamängder, gjort det möjligt för säkerhetspersonal att förstå vanliga trafikmönster och användaråtgärder i en organisation för att identifiera när något ovanligt händer och svara snabbt på cyberhot.
En ny förbättring inom AI är generativ AI, som skapar nytt innehåll baserat på strukturen för befintliga data. Personer interagerar med dessa system med naturligt språk, så att säkerhetspersonal kan fördjupa sig i mycket specifika frågor utan att behöva använda frågespråk.
En annan ny utveckling är användningen av AI-drivna agenter. Agenter arbetar tillsammans med individer, team och organisationer för att automatisera stora mängder uppgifter och processer.

Viktiga komponenter i AI för cybersäkerhet

AI är en övergripande term som refererar till datorsystem som utför kognitiva funktioner som att känna igen tal, göra förutsägelser och analysera komplexa data. Flera grenar av AI används inom cybersäkerhet.

Maskininlärning är en delmängd av AI som använder algoritmer för att lära sig av data och göra förutsägelser. Den här funktionen används inom cybersäkerhet för att upptäcka och automatiskt reagera på potentiella hot på enheter, användare och nätverk.

Inom djupinlärning, en mer sofistikerad gren av maskininlärning, bearbetar AI-system komplexa datastrukturer med hjälp av neurala nätverk med flera lager, som efterliknar den mänskliga hjärnans neurala vägar. Djupinlärning och neurala nätverk tenderar att vara mer effektiva än traditionell maskininlärning vid analys av stora mängder högdimensionella data och används i cybersäkerhet för att identifiera och svara på sofistikerade hot.

Säkerhetspersonal använder också generativa AI-verktyg för att hjälpa till med undersökningar och svar. Eftersom dessa verktyg använder teknik för bearbetning av naturligt språk kan enskilda personer interagera med dem med mänskligt språk i stället för kod. Som namnet antyder kan dessa verktyg också generera innehåll, så att de kan hjälpa till att skapa rapporter, sammanfatta säkerhetsinsikter och resultat och ge detaljerade svar på frågor.

AI-drivna agenter hanterar autonomt högvolymssäkerhet och IT-uppgifter, vilket gör det möjligt för människor att fokusera på proaktiv säkerhet. Dessa agenter kan sortera nätfiske, dataförlustskydd och aviseringar om intern risk, vilket är mycket tidskrävande uppgifter för människor. Agenter kan också optimera principer för villkorlig åtkomst baserat på användardata. Och många team använder AI-drivna agenter för att identifiera och prioritera sårbarheter och hot som måste åtgärdas.

Användningsfall

AI för användningsfall för cybersäkerhet

AI har blivit ett viktigt verktyg för att hjälpa säkerhetspersonal att utföra sina jobb mer effektivt. Några vanliga användningsfall är:

 Identitets- och åtkomsthantering

AI används för identitets- och åtkomsthantering (IAM) för att förstå mönster i användarinloggningsbeteenden och visa avvikande beteende. Den kan också användas för att automatiskt framtvinga tvåfaktorautentisering eller återställning av lösenord när vissa villkor uppfylls. Om det finns anledning att tro att ett konto har komprometterats, kan Aidrivna lösningar blockera användaren från att logga in.

Slutpunktssäkerhet och -hantering

AI hjälper säkerhetspersonal att identifiera alla slutpunkter som används i organisationen så att de kan hålla dem uppdaterade med de senaste operativsystemen och säkerhetslösningarna. Den hjälper också till med att upptäcka skadlig kod och andra bevis på en cyberattack mot en organisations enheter.

Molnsäkerhet

Eftersom organisationer använder flera molnleverantörer för infrastruktur och appar behöver de lösningar som ger skydd i hela egendomen. AI sammanfogar data från olika molntjänster för att ge en omfattande överblick över en organisations molnrisker och sårbarheter. Detta hjälper säkerhetspersonal att snabbt hantera hot.

Datasäkerhet

Genom att minska det manuella arbetet har AI hjälpt till att påskynda många processer som rör datasäkerhet. Med AI kan säkerhetsteam snabbt identifiera och märka känsliga data i hela miljön, oavsett om de finns i organisationens infrastruktur eller i en molnapp. AI kan också snabbt identifiera när någon försöker flytta data från företaget och antingen blockera åtgärden eller ta upp problemet till säkerhetsteamet.

Identifiering av cyberhot

Lösningar förUtökad identifiering och svar (XDR) och säkerhetsinformation och händelsehantering (SIEM) hjälper säkerhetsteam att upptäcka cyberhot i hela företaget. För att göra detta är båda lösningarna starkt beroende av AI. XDR-lösningar använder AI för att övervaka slutpunkter, e-postmeddelanden, identiteter och molnappar för avvikande beteende, korrelera incidenter och visa dem för teamet. Med hjälp av avancerade AI-modeller kan XDR-lösningar också störa avancerade attacker, till exempel utpressningstrojaner och ge förslag för att förbättra säkerhetstäckningen. SIEM-lösningar använder AI för att aggregera signaler från hela företaget, vilket ger teamen bättre insyn i vad som händer. Team använder också AI för att generera användbara insikter från hotinformation, vilket hjälper dem att vidta en mer proaktiv metod för cyberrisker.

Incidentundersökning och -svar

Under incidenthantering måste säkerhetspersonal sortera igenom berg av data för att upptäcka potentiella cyberattacker. AI hjälper till att identifiera och korrelera de mest användbara händelserna i flera datakällor, vilket sparar värdefull tid för personalen. Generativ AI förenklar undersökningen ytterligare genom att besvara frågor och översätta analys till naturligt språk.

AI för cybersäkerhet kontra AI-säkerhet

Det är viktigt att skilja mellan två relaterade men olika begrepp: AI för cybersäkerhet och säkerhet för AI.

AI för cybersäkerhet syftar på användning av AI-verktyg för att förbättra en organisations förmåga att identifiera, svara på och minska hot mot alla sina miljö. Eftersom AI för cybersäkerhet kan analysera och korrelera händelser mellan flera källor hjälper det organisationer att identifiera mönster som indikerar potentiella hot.

AI-säkerhet fokuserar å andra sidan på själva skyddet av AI-system. Den omfattar strategier, verktyg och metoder som syftar till att skydda AI-modeller, data och algoritmer mot hot. Detta omfattar att se till att AI-system fungerar som avsett och att angripare inte kan utnyttja sårbarheter för att manipulera utdata eller stjäla känslig information.

Sammanfattningsvis handlar AI för cybersäkerhet syftar på användningen av AI-system för att förbättra organisationens övergripande säkerhetsstatus, medan AI-säkerhet handlar om att skydda AI-system.

Fördelar med AI för cybersäkerhet

AI har verkligen varit en game changer inom cybersäkerhet, vilket gör det enklare för säkerhetspersonal att svara på ett växande antal cyberhot, ökande mängder data och en växande cyberattackyta. Här är några av de sätt som AI för cybersäkerhet hjälper team att bli mer effektiva:

Snabbare identifiering av hot
Många säkerhetslösningar, till exempel SIEM eller XDR, loggar tusentals och tusentals händelser som indikerar potentiellt avvikande beteende. Även om de allra flesta av dessa händelser är ofarliga är vissa inte det och risken att missa en potentiell cyberhot kan vara enorm. AI hjälper till att identifiera incidenter som verkligen är viktiga. Den korrelerar också till synes orelaterade aktiviteter i incidenter som indikerar en potentiell cyberhot.

Förenklad rapportering
Verktyg som använder generativ AI korrelerar och analyserar information från flera datakällor för att skapa lättförståeliga rapporter som säkerhetspersonal snabbt kan dela med andra i organisationen.

Sårbarhetsidentifiering
AI identifierar svagheter i den övergripande miljön, till exempel okända enheter och molnappar, inaktuella operativsystem eller oskyddade känsliga data.

Kompetensförbättring
Eftersom generativ AI hjälper till att översätta cyberhotade data och analyser till naturligt språk behöver analytikerna inte veta hur man skriver frågor för att vara produktiva. Detta hjälper yngre analytiker att utföra mer komplexa uppgifter. Dessutom tillhandahåller generativ AI reparationssteg och andra rekommendationer som hjälper nya teammedlemmar att snabbt lära sig hur de effektivt kan reagera på cyberattacker.

Uppföljningsbara insikter
Genom att aggregera och analysera data från olika källor som säkerhetsloggar, nätverkstrafik och externa hotflöden ger AI en omfattande vy över säkerhetslandskapet och visar dolda angreppsmönster.

Minskning av falska positiva och falska negativa identifieringar.
AI hjälper till att minska falska positiva och falska negativa identifieringar med hjälp av avancerade tekniker som mönsterigenkänning, avvikelseidentifiering, sammanhangsberoende medvetenhet och kontinuerlig inlärning. Dessa system ger mer nyanserat beslutsfattande och undviker att överbelasta säkerhetsteam med irrelevanta aviseringar.

Skalbarhet
AI förbättrar avsevärt skalbarheten inom cybersäkerhet genom att automatisera uppgifter, bearbeta stora mängder data i realtid och kontinuerligt lära sig. I takt med att cyberhotens volym och komplexitet växer säkerställer AI:s förmåga att skala och anpassa sig att cybersäkerhetssystem förblir motståndskraftiga, effektiva och kan hantera kraven från moderna IT-infrastrukturer.

Verktyg för AI-driven cybersäkerhet

AI har integrerats i flera cybersäkerhetsverktyg för att förbättra effektiviteten. Några exempel:

Nästa generations brandväggar och AI. Traditionella brandväggar fattar beslut om att tillåta eller blockera trafik baserat på regler som definierats av en administratör. Nästa generations brandväggar går utöver dessa funktioner och använder AI för att utnyttja data med hotinformation för att identifiera nya cyberhot.

AI-förbättrade lösningar för slutpunktssäkerhet. Lösningar för slutpunktssäkerhet använder AI för att identifiera sårbarheter i slutpunkter, till exempel ett inaktuellt operativsystem. AI kan också hjälpa till att identifiera om skadlig kod har installerats på en enhet eller om ovanliga mängder data exfiltrateras till eller från en slutpunkt. Under en pågående attack kan AI automatiskt isolera slutpunkten från resten av den digitala miljön.

AI-drivna system för identifiering och skydd av nätverksintrång. Dessa verktyg övervakar nätverkstrafik för att upptäcka obehöriga användare som försöker infiltrera organisationen via nätverket. Med hjälp av AI bearbetar dessa system snabbt stora mängder data för att identifiera och blockera cyberattacker innan de orsakar skada.

Lösningar för AI och molnsäkerhet. Eftersom så många organisationer använder flera moln för sin infrastruktur och sina appar kan det vara svårt att spåra cyberhot som rör sig över olika moln och appar. AI hjälper till med molnsäkerhet genom att analysera data från alla dessa källor för att identifiera sårbarheter och potentiella cyberattacker.

Sakernas Internet-säkerhet (IoT). Precis som slutpunkter och appar har organisationer vanligtvis många IoT-enheter som är potentiella vektorer för cyberattacker. AI identifierar cyberhot mot en enda IoT-enhet och upptäcker mönster för misstänkt aktivitet på flera IoT-enheter.

XDR och SIEM. XDR- och SIEM-lösningar hämtar information från flera säkerhetsprodukter, loggfiler och externa källor för att hjälpa analytiker att förstå vad som händer i deras miljö. AI hjälper till att syntetisera alla dessa data till tydliga insikter.

Metodtips för AI för cybersäkerhet

Att använda AI för att stödja säkerhetsåtgärder kräver noggrann planering och implementering, men med rätt metod kan du introducera verktyg som gör betydande förbättringar i driftseffektiviteten och teamets välbefinnande.

Utveckla en strategi
Det finns många AI-produkter och lösningar för användning inom säkerhet, men alla är inte rätt för din organisation. Det är viktigt att dina AI-lösningar integreras bra med varandra och din säkerhetsarkitektur, annars kan de skapa mer arbete för ditt team. Överväg först dina största säkerhetsutmaningar och identifiera sedan AI-lösningar som hjälper dig att lösa dessa problem. Ta dig tid att utveckla en plan för att integrera AI i dina aktuella processer och system.

Integrera dina säkerhetsverktyg
AI för cybersäkerhet är mest effektivt när det går att analysera data i hela organisationen. Det här är svårt om dina verktyg fungerar i silon. Investera i verktyg som fungerar tillsammans och med din nuvarande miljö somlöst, till exempel integrerade XDR- och SIEM-lösningar. Eller, om det behövs, allokera tid och resurser för ditt team för att integrera verktyg, så att du får fullständig insyn i hela din digitala egendom.

Hantera datasekretess och kvalitet
AI-system fattar beslut och ger insikter baserat på de data som används för att träna och driva dem. Om det finns fel i data eller om de är skadade ger AI dåliga insikter och fattar felaktiga beslut. Kontrollera att du har processer för att rensa data och skydda sekretessen under planeringen.

Använd AI etiskt
Många av de data som ackumuleras under åren är felaktiga, partiska eller inaktuella. Dessutom är AI-algoritmer och logik inte alltid transparenta, vilket gör det svårt att veta exakt hur det genererar insikter och resultat. Det är viktigt att se till att AI inte är den slutliga beslutsfattaren om det finns en risk att den behandlar vissa individer på ett rättvist sätt på grund av partiska data. Läs mer om ansvarsfull AI.

Testa dina AI-system kontinuerligt
Efter implementeringen hjälper test av systemen regelbundet dig att identifiera problem med partiskhet eller kvalitet när nya data genereras.

Definiera principer för att använda generativ AI
Se till att anställda och partner förstår organisationens principer för att använda generativa AI-verktyg. Det är särskilt viktigt att personer inte klistrar in konfidentiella och känsliga data i generativa AI-frågor eftersom det finns en risk att data blir offentliga.

Nya trender inom AI för cybersäkerhet

Integreringen av AI i cybersäkerhet förändrar inte bara hur hot upptäcks och minimeras utan omformar även cybersäkerhetspersonalen. Flera viktiga trender växer fram i takt med att AI blir vanligare i branschen:

Säkerhetspersonal kommer att tilldela mer tid till beslutsfattande på hög nivå och komplex problemlösning, med AI som hanterar dagliga operativa uppgifter.
Det kommer att finnas ett behov av hybridroller som kombinerar cybersäkerhetskunskaper med expertis inom AI, till exempel AI-cybersäkerhetsanalytiker eller dataexperter med fokus på säkerhet.
Säkerhetsåtgärdscenter övergår till proaktiv hotjakt, där cybersäkerhetsteam använder AI för att stödja djupgående undersökningar och söka efter dolda eller avancerade hot som automatiserade system kanske inte omedelbart identifierar.
Säkerhetscenter kommer att utvecklas till AI-integrerade miljöer, där mänsklig tillsyn fokuserar på att tolka insikter och fatta beslut i stället för att hantera överbelastning av data.
Säkerhetsleverantörer kommer att introducera mer avancerade AI-drivna säkerhetsprodukter, till exempel videoanalys eller drönare och robotar för fysisk säkerhet.
AI-driven teknik kan generera dynamiska, intelligenta traps som efterliknar verkliga tillgångar, vilket gör det svårare för cyberbrottslingar att skilja mellan äkta och falska mål.
AI-drivna system för bedrägeriidentifiering använder maskininlärningsalgoritmer för att förutsäga och blockera bedrägerier innan de inträffar, vilket minskar falska positiva identifieringar och förbättrar identifieringsprecisionen.
AI-drivna agenter kan självständigt utföra säkerhetsuppgifter med stora volymer, till exempel aviseringssortering, för att frigöra tid så att människor kan fokusera på andra prioriteringar.

AI för cybersäkerhetslösningar

AI driver på betydande förändringar i cybersäkerhet genom att automatisera uppgifter, förbättra hotidentifiering, förbättra intelligensen och tillåta mer proaktiva och förutsägande säkerhetsåtgärder. När hotmiljön fortsätter att utvecklas blir integreringen av AI i cybersäkerhet en viktig strategi för organisationer som försöker ligga steget före nya risker.

Du kan börja införliva AI i dina säkerhetsåtgärder nu med generativa AI-lösningar som Microsoft Security Copilot som gör det möjligt för team att reagera mer effektivt och effektivt på hot. Microsoft Security Copilot-agenter förbättrar säkerheten och IT-driften med autonom och anpassningsbar automatisering. Och Microsoft Security erbjuder flera AI-drivna lösningar som hjälper dig att förbättra säkerhetsåtgärdens effektivitet. Från och med nu är din organisation bättre förberedd för att hålla jämna steg med dagens och morgondagens hot.

Resurser

Mer information om Microsoft Security

En man och en kvinna tittar på en bärbar dator.

Lösning

Överskådlig cyberhot med generativ AI

Omvandla hur du arbetar och skydda din organisation med generativa AI-lösningar.

Mer information

En kvinna med glasögon och en hand på hakan.

Produkt

Skydda med hastigheten hos AI

Ge säkerhetsteam möjlighet att identifiera dolda mönster och reagera snabbare på incidenter med Microsoft Security Copilot.

Mer information

En man med långt hår som tittar på en datorskärm.

Resurscenter

Strategier för att använda generativ AI-baserad säkerhet

Utforska hur du införlivar generativ AI i dina säkerhetsåtgärder med webbsändningar, e-böcker och analysrapporter.

Mer information

AI används inom cybersäkerhet för att identifiera och reagera på hot snabbare och mer exakt än traditionella metoder. AI hjälper säkerhetspersonal att identifiera mönster och identifiera avvikelser i stora mängder data och automatisera svar på cyberattacker. Genom att förbättra hotidentifieringen och minska falska positiva identifieringar förbättrar AI den övergripande säkerhetseffektiviteten.
Nej, AI ersätter inte cybersäkerhet. AI hjälper till att automatisera repetitiva uppgifter, förbättra hotidentifieringen och reagera mer effektivt på incidenter, men mänsklig expertis är fortfarande viktig för strategi, komplext beslutsfattande och tolkningsresultat i en bredare säkerhetskontext.
Ja, AI och cybersäkerhet kan kombineras för att förbättra säkerhetsåtgärderna. AI kan automatisera hotidentifiering, övervaka nätverkstrafik, identifiera avvikelser och till och med förutsäga potentiella säkerhetsöverträdelser, så att cybersäkerhetsteam kan fokusera på beslutsfattande på högre nivå och proaktiva strategier för försvar.
Generativ AI kan användas inom cybersäkerhet för att omvandla data till tydliga insikter, få stegvisa instruktioner för åtgärder, skapa rapporter och besvara säkerhetsfrågor om miljön.
Maskininlärning inom cybersäkerhet omfattar utbildningsalgoritmer för att identifiera mönster i nätverkstrafik, användarbeteende eller systemhändelser. På så sätt kan maskininlärningssystem identifiera potentiella hot som skadlig kod, nätfiske och obehörig åtkomst med hög noggrannhet och minimal mänsklig inblandning.
Företag bör använda AI för cybersäkerhet för att förbättra hotidentifiering, minska svarstiderna, förbättra skalbarheten och automatisera säkerhetsprocesser. AI hjälper företag att ligga steget före nya hot, minska riskerna och skydda känsliga data mer effektivt och effektivt.

Vad är AI för cybersäkerhet?

Förstå AI för cybersäkerhet

Viktiga insikter

Utvecklingen av AI för cybersäkerhet

Viktiga komponenter i AI för cybersäkerhet

AI för användningsfall för cybersäkerhet