صنعت امنیت سایبری همیشه با یک نبرد سخت روبرو بوده است و چالش‌های امروزی تندتر و گسترده‌تر از همیشه هستند.
اگرچه سازمان‌ها ابزارهای دیجیتالی بیشتری را برای بهینه‌سازی عملیات و افزایش کارآیی به کار می‌گیرند، اما به طور همزمان سطح حمله خود را افزایش می‌دهند – وسعت نقاط ورودی آسیب‌پذیری که هکرها ممکن است از آنها سوء استفاده کنند – آنها را مستعدتر می‌کند. در حال افزایش تهدیدات سایبری، حتی با بهبود دفاعی آنها. حتی بدتر از آن، سازمان‌ها مجبورند با این مجموعه تهدیدات به سرعت در حال رشد روبرو شوند کمبود از متخصصان ماهر امنیت سایبری
خوشبختانه، نوآوری ها در هوش مصنوعی، به ویژه هوش مصنوعی (GenAI)، راه حل هایی را برای برخی از پیچیده ترین مشکلات صنعت امنیت سایبری ارائه می دهد. اما ما فقط سطح را خراشیده ایم – در حالی که انتظار می رود نقش GenAI در امنیت سایبری رشد کند. به صورت تصاعدی در سال‌های آینده، فرصت‌های دست‌نخورده‌ای باقی می‌ماند که این فناوری می‌تواند پیشرفت را بیشتر کند.
کاربردهای فعلی و مزایای GenAI در امنیت سایبری
یکی از مهم‌ترین حوزه‌های تأثیر GenAI بر صنعت امنیت سایبری، توانایی آن در ارائه بینش‌های خودکار است که قبلاً دست نیافتنی بود.
مراحل اولیه پردازش داده، فیلتر کردن و برچسب‌گذاری هنوز اغلب توسط نسل‌های قدیمی‌تر یادگیری ماشین انجام می‌شود که در پردازش و پردازش برتر هستند. در حال تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها، مانند مرتب‌سازی مجموعه‌های عظیم هشدارهای آسیب‌پذیری و شناسایی ناهنجاری‌های احتمالی. مزیت واقعی GenAI در آنچه پس از آن اتفاق می افتد نهفته است.
هنگامی که داده‌ها از قبل پردازش و محدوده شدند، GenAI می‌تواند برای ارائه قابلیت‌های استدلال پیشرفتهای که فراتر از آنچه هوش مصنوعی نسل قبلی می‌تواند به دست آورد، وارد عمل شود. ابزارهای GenAI زمینه‌سازی عمیق‌تر، پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و بینش‌های ظریف‌تری را ارائه می‌دهند که با فناوری‌های قدیمی‌تر دست نیافتنی هستند.
به عنوان مثال، پس از اینکه یک مجموعه داده بزرگ – مثلاً میلیون‌ها سند – از طریق روش‌های دیگر پردازش، فیلتر و برچسب‌گذاری شد، GenAI یک لایه اضافی از تجزیه و تحلیل، اعتبارسنجی و زمینه را در بالای داده‌های انتخاب‌شده فراهم می‌کند و ارتباط، فوریت و پتانسیل آنها را تعیین می‌کند. خطرات امنیتی حتی می‌تواند درک خود را تکرار کند، با نگاه کردن به دیگر منابع داده، زمینه‌های اضافی ایجاد کند، و قابلیت‌های تصمیم‌گیری خود را در طول زمان اصلاح کند. این رویکرد لایه ای فراتر از پردازش ساده داده ها است و تمرکز را به استدلال پیشرفته و تجزیه و تحلیل تطبیقی تغییر می دهد.
چالش ها و محدودیت ها
علیرغم پیشرفتهای اخیر، چالش‌های زیادی در مورد ادغام GenAI در راه‌حل‌های امنیت سایبری موجود باقی می‌ماند.
اولاً، توانایی‌های هوش مصنوعی اغلب با انتظارات غیرواقعی پذیرفته می‌شوند که منجر به خطر اتکای بیش از حد و مهندسی ناچیز می‌شود. هوش مصنوعی نه جادویی است و نه کامل. بر کسی پوشیده نیست که GenAI اغلب به دلیل ورودی داده های مغرضانه یا خروجی های نادرست، نتایج نادرستی تولید می کند. توهمات.
این سیستم‌ها برای دقیق و مؤثر بودن به مهندسی دقیق نیاز دارند و باید به‌جای جایگزینی کامل، به عنوان یکی از عناصر چارچوب امنیت سایبری گسترده‌تر در نظر گرفته شوند. در موقعیت‌های معمولی‌تر یا استفاده‌های غیرحرفه‌ای از GenAI، توهمات می‌توانند بی‌اهمیت باشند، حتی کمدی. اما در دنیای امنیت سایبری، توهمات و نتایج مغرضانه می تواند عواقب فاجعه باری داشته باشد که می تواند منجر به قرار گرفتن در معرض تصادفی شود. دارایی های حیاتی، تخلفات و آسیب های مالی و اعتباری گسترده.
فرصت های استفاده نشده: هوش مصنوعی با آژانس
چالش ها نباید سازمان ها را از پذیرش راه حل های هوش مصنوعی باز دارد. فناوری هنوز در حال تکامل است و فرصت‌هایی برای هوش مصنوعی برای افزایش امنیت سایبری به رشد خود ادامه خواهد داد.
توانایی GenAI برای استدلال و استخراج بینش از داده ها در سال های آینده پیشرفته تر خواهد شد، از جمله تشخیص روندها و پیشنهاد اقدامات. امروز، ما در حال حاضر شاهد تاثیر هوش مصنوعی پیشرفته با ساده‌سازی و تسریع فرآیندها با پیشنهاد فعالانه اقدامات و گام‌های استراتژیک بعدی هستیم که به تیم‌ها اجازه می‌دهد کمتر بر برنامه‌ریزی و بیشتر بر بهره‌وری تمرکز کنند. از آنجایی که قابلیت‌های استدلال GenAI همچنان در حال بهبود است و می‌تواند فرآیند فکری تحلیلگران امنیتی را بهتر تقلید کند، به عنوان توسعه‌ای از تخصص انسانی عمل می‌کند و سایبر پیچیده را کارآمدتر می‌کند.
در ارزیابی وضعیت امنیتی، یک عامل هوش مصنوعی می‌تواند با آژانس واقعی عمل کند و به طور مستقل تصمیمات متنی را در حین بررسی سیستم‌های به هم پیوسته مانند Okta، GitHub، Jenkins و AWS اتخاذ کند. عامل هوش مصنوعی به جای تکیه بر قوانین ایستا، به طور پویا راه خود را در اکوسیستم طی می‌کند، الگوها را شناسایی می‌کند، اولویت‌ها را تنظیم می‌کند و بر مناطقی با خطرات امنیتی شدید تمرکز می‌کند. به عنوان مثال، عامل ممکن است بردار را شناسایی کند که در آن مجوزها در Okta به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا از طریق GitHub به Jenkins و در نهایت به AWS دسترسی داشته باشند. با تشخیص این مسیر به عنوان یک خطر بالقوه برای رسیدن کد ناامن به تولید، عامل می تواند به طور مستقل تصمیم بگیرد که بیشتر بررسی کند و بر مجوزهای خاص، گردش کار و کنترل های امنیتی که می توانند نقاط ضعف باشند تمرکز کند.
با ادغام نسل افزوده بازیابی (RAG)، عامل از منابع داده های خارجی و داخلی استفاده می کند – از گزارش های آسیب پذیری اخیر، بهترین شیوه ها و حتی پیکربندی های خاص سازمان برای شکل دادن به اکتشاف خود استفاده می کند. به عنوان مثال، وقتی RAG بینش هایی را در مورد شکاف های امنیتی رایج در خطوط لوله CI/CD نشان می دهد، عامل می تواند این دانش را در تجزیه و تحلیل خود بگنجاند و تصمیمات خود را در زمان واقعی تنظیم کند تا بر مناطقی که عوامل خطر همگرا هستند تأکید کند.
علاوه بر این، تنظیم دقیق می‌تواند استقلال عامل هوش مصنوعی را با تنظیم تصمیم‌گیری آن با محیط منحصربه‌فردی که در آن کار می‌کند، افزایش دهد. به طور معمول، تنظیم نهایی با استفاده از داده‌های تخصصی انجام می‌شود که در طیف وسیعی از موارد استفاده به جای داده‌های محیط یک مشتری خاص اعمال می‌شود. با این حال، در موارد خاصی مانند محصولات تک مستاجر، تنظیم دقیق ممکن است بر روی داده‌های یک مشتری خاص اعمال شود تا به نماینده اجازه دهد تا نکات ظریف امنیتی خاص را درونی کند و انتخاب‌هایش را در طول زمان آگاه‌تر و دقیق‌تر کند. این رویکرد عامل را قادر می‌سازد تا از ارزیابی‌های امنیتی گذشته بیاموزد و درک خود را از نحوه اولویت‌بندی بردارهای خاص، مانند مواردی که شامل اتصالات مستقیم از محیط‌های توسعه به تولید است، اصلاح کند.
با ترکیب آژانس، RAG و تنظیم دقیق، این عامل فراتر از تشخیص سنتی به تجزیه و تحلیل پیشگیرانه و تطبیقی حرکت می کند و فرآیندهای تصمیم گیری تحلیلگران انسانی ماهر را منعکس می کند. این یک رویکرد دقیق‌تر و آگاه به زمینه برای امنیت ایجاد می‌کند، که در آن هوش مصنوعی نه تنها واکنش نشان می‌دهد، بلکه خطرات را پیش‌بینی می‌کند و مطابق با آن تنظیم می‌کند، بسیار شبیه به یک متخصص انسانی.
اولویت‌بندی هشدار مبتنی بر هوش مصنوعی
حوزه دیگری که رویکردهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند تأثیر قابل‌توجهی داشته باشند، کاهش خستگی هشدار است. هوش مصنوعی می تواند با فیلتر کردن و اولویت بندی مشترک هشدارها بر اساس ساختار و خطرات خاص در یک سازمان، به کاهش خستگی هشدار کمک کند. این عوامل هوش مصنوعی به جای استفاده از یک رویکرد کلی برای همه رویدادهای امنیتی، هر فعالیت را در زمینه وسیع‌تر آن تجزیه و تحلیل می‌کنند و با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند تا هشدارهای سطحی که نگرانی‌های امنیتی واقعی را نشان می‌دهند.
به عنوان مثال، به جای ایجاد هشدار در مورد همه تغییرات مجوز دسترسی، یک عامل ممکن است منطقه حساسی را که تحت تأثیر یک تغییر قرار گرفته است شناسایی کند، در حالی که دیگری تاریخچه تغییرات مشابه را در اندازه‌گیری ریسک ارزیابی می‌کند. این عوامل با هم بر پیکربندی‌ها یا فعالیت‌هایی تمرکز می‌کنند که واقعاً خطرات امنیتی را افزایش می‌دهند و به تیم‌های امنیتی کمک می‌کنند از نویز ناشی از رویدادهای با اولویت پایین‌تر جلوگیری کنند.
این سیستم از عوامل با یادگیری مداوم از اطلاعات تهدید خارجی و الگوهای داخلی، با خطرات و روندهای نوظهور در سراسر سازمان سازگار می شود. با درک مشترک عوامل زمینه‌ای، عوامل می‌توانند هشدار را در زمان واقعی اصلاح کنند و از سیل اعلان‌ها به یک جریان ساده که بینش‌های حیاتی را برجسته می‌کند، تغییر مکان دهند.
این رویکرد مشارکتی و حساس به زمینه، تیم‌های امنیتی را قادر می‌سازد تا روی موضوعات با اولویت بالا تمرکز کنند، بار شناختی مدیریت هشدارها را کاهش داده و کارایی عملیاتی را افزایش می‌دهد. با اتخاذ شبکه‌ای از عوامل که بر اساس عوامل دقیق و لحظه‌ای ارتباط برقرار می‌کنند و تطبیق می‌دهند، سازمان‌ها می‌توانند گام‌های معناداری در کاهش چالش‌های خستگی هشدار بردارند و در نهایت اثربخشی عملیات امنیتی را بالا ببرند.
آینده امنیت سایبری
همانطور که چشم انداز دیجیتال رشد می کند، پیچیدگی و فراوانی تهدیدات سایبری نیز افزایش می یابد. ادغام GenAI در استراتژی های امنیت سایبری در حال حاضر در مواجهه با این تهدیدات جدید دگرگون کننده است.
اما این ابزارها راه حلی برای همه چالش های صنعت سایبری نیستند. سازمان‌ها باید از محدودیت‌های GenAI آگاه باشند و بنابراین رویکردی را اتخاذ کنند که در آن هوش مصنوعی به جای جایگزینی، مکمل تخصص انسان باشد. کسانی که ابزارهای امنیت سایبری هوش مصنوعی را با ذهنی باز و چشمی استراتژیک اتخاذ می‌کنند، به شکل‌دهی آینده صنعت به چیزی مؤثرتر و امن‌تر از همیشه کمک خواهند کرد.
