Generatieve AI is een tweesnijdend zwaard als het gaat om cyberbeveiliging. Aan de ene kant stelt het beveiligingsprofessionals in staat om cyberverdedigingsmechanismen te verbeteren. Maar AI in cyberbeveiliging stelt tegenstanders ook in staat om de snelheid, intensiteit en verscheidenheid van aanvallen te vergroten. AI in cyberbeveiliging kan in het voordeel of in het nadeel van organisaties werken. Bedrijven moeten leren hoe ze het in hun beveiligingsstrategie kunnen integreren zonder het slachtoffer te worden van de technologie en hoe ze de voordelen ervan kunnen benutten.
Generatieve AI is een gamechanger voor cybercriminelen. Het geeft hen een ongekende snelheid en doeltreffendheid. Bij het opstellen van een AI-cyberbeveiligingsstrategie moeten bedrijven hiermee rekening houden. Ze moeten weten hoe ze zich moeten voorbereiden. In dit artikel bekijken we hoe generatieve AI van invloed is op cybersecurity, zowel vanuit het perspectief van de aanvaller als van de verdediger. We bespreken ook de stappen en best practices die bedrijven kunnen nemen om GenAI soepel te integreren in hun beveiligingsactiviteiten.
In dit artikel bekijken we hoe GenAI van invloed is op cybersecurity vanuit het perspectief van zowel een aanvaller als een verdediger. We bespreken ook de stappen en best practices die bedrijven toepassen om GenAI soepel te integreren in hun beveiligingsactiviteiten.
Wat is generatieve AI (GenAI)?
Generatieve AI is een onderdeel van kunstmatige intelligentie (AI) die gebruikmaakt van machine learning en diepe neurale netwerken om enorme datasets te analyseren en vergelijkbare maar nieuwe outputs te creëren. Wanneer een GenAI-model wordt gevoed met trainingsdata, leert het de onderliggende patronen, structuren en relaties en creëert het een gecomprimeerde weergave van de data in een hoogdimensionale ruimte. Wanneer u een prompt invoert, gebruikt GenAI generatieve adversarial networks, variational autoencoders of op transformatoren gebaseerde modellen om nieuwe outputs te genereren. In het volgende gedeelte leren we wat de implicaties zijn van generatieve AI voor cyberbeveiliging.
Generatieve AI in cyberbeveiliging begrijpen
Generatieve AI heeft veel nieuwe en innovatieve aanvalsvectoren voor kwaadwillende actoren geopend. Van het creëren van malware-payloads die onopgemerkt blijven door traditionele firewalls, tot het genereren van hypergepersonaliseerde phishing-e-mails met foutloze grammatica en syntaxis, Gen AI heeft cyberaanvallen ongelooflijk verfijnd en versneld.
- Generatieve AI heeft de tijd die nodig is om een aanval uit te voeren teruggebracht van maanden tot dagen met behulp van geautomatiseerde codegeneratie.
- Aanvallers gebruiken machine learning om enorme hoeveelheden gegevens op websites, socialemediaplatforms en online gedrag om gepersonaliseerde phishing-e-mails en nauwkeurige duplicaten van legitieme sites te genereren.
- Hackers kunnen met GAN's in een ongekend tempo nieuwe varianten van bestaande bedreigingen met nieuwe handtekeningen creëren.
- Hackers kunnen ook deepfake-technologieën gebruiken om geavanceerde social engineering-aanvallen uit te voeren.
- Aanvallers kunnen GenAI ook gebruiken om polymorfe malware te creëren die van vorm verandert om detectie te voorkomen.
Over het algemeen lijkt generatieve AI een grote belemmering voor cyberbeveiliging. Maar dat is niet waar. Er is AI-gestuurde cyberdefensie nodig om AI-aangedreven cyberaanvallen tegen te gaan. In de volgende paragrafen gaan we dieper in op het gebruik van generatieve AI voor cyberbeveiliging.
Hoe generatieve AI cyberbeveiliging verbetert
AI-verbeterde beveiligingsoplossingen worden geleidelijk aan de steunpilaar voor organisaties van verschillende grootte in verschillende sectoren. De rol van AI-aangedreven beveiliging is vooral van vitaal belang voor bedrijven die omgaan met gevoelige gegevens, zoals persoonlijk identificeerbare informatie en betaalkaartgegevens. Hier volgen enkele voorbeelden van generatieve AI-cybersecuritystrategieën.
1. Geavanceerde detectie en beperking van bedreigingen
GenAI-modellen kunnen worden getraind op basis van enorme hoeveelheden gegevens met betrekking tot normaal en afwijkend netwerkverkeer. Hierdoor kan het model netwerkafwijkingen opsporen, zoals verdachte toegangspatronen die traditionele defensieve beveiligingsmaatregelen mogelijk niet detecteren. Hierdoor kunnen cybersecurityteams zero-day-aanvallen sneller detecteren. Door een GenAI-model te trainen met synthetische aanvalsgegevens kan het vermogen om cyberdreigingen te detecteren verder worden verbeterd.
Beveiligingspersoneel kan generatieve AI gebruiken om triage- en incidentresponshandleidingen voor specifieke beveiligingsgebeurtenissen te maken.
2. Kwetsbaarheidsbeoordeling
Generatieve AI kan synthetische code maken om de beveiliging van een applicatie te testen. Dit is een manier om een realtime aanval te simuleren om kwetsbaarheden en mogelijke exploits te ontdekken. Hoewel penetratietesters en ethische hackers al jaren aanvalsimulaties uitvoeren om beveiligingszwakheden in software op te sporen, maakt het gebruik van GenAI het proces snel genoeg om het hoofd te bieden aan het steeds veranderende dreigingslandschap.
3. Gerichte dreigingsinformatie
Generatieve AI kan dreigingsinformatie analyseren om nauwkeurige en gerichte inzichten te genereren voor specifieke beveiligingsincidenten. Dit kan het proces van het verhelpen van kwetsbaarheden en het beperken van dreigingsfactoren aanzienlijk versnellen.
4. Geautomatiseerde incidentrespons
Generatieve AI kan de tijd die nodig is voor incidentrespons verkorten door routinematige stappen zoals dreigingsclassificatie en beheersingsmaatregelen te automatiseren. AI analyseert historische en realtime gegevens om effectieve beleidsregels voor incidentrespons en plannen voor de toewijzing van middelen op te stellen. Nu de basistaken zijn uitgevoerd, kunnen beveiligingsteams zich concentreren op het opstellen van strategische beleidsregels voor incidentrespons en plannen voor de toewijzing van middelen. door routinematige stappen zoals dreigingsclassificatie en beheersingsmaatregelen te automatiseren. AI analyseert historische en realtime gegevens om effectieve beleidsregels voor incidentrespons en plannen voor de toewijzing van middelen op te stellen. Nu de basistaken zijn uitgevoerd, kunnen beveiligingsteams zich concentreren op strategische manoeuvres voor effectieve schadebeperking.
Toepassingen van generatieve AI in cyberbeveiliging
1. Real-time prioritering van bedreigingen: Door binnenkomende waarschuwingen te correleren met dreigingsinformatie, prioriteert GenAI incidenten op basis van potentieel en kriticiteit.
2. Detectie van afwijkingen: Beveiligingsprofessionals kunnen het proces van het vaststellen van basisgedrag versnellen met behulp van GenAI. Dit helpt bij het identificeren van afwijkingen en het verminderen van alarmmoeheid.
3. Geautomatiseerde incidentresponsplaybooks: GenAI kan dynamisch incidentresponsplaybooks genereren en uitvoeren, waardoor de druk op menselijke werknemers wordt verminderd en de ruimte voor proactieve maatregelen wordt vergroot.
4. Logboekanalyse en -verrijking: GenAI kan enorme hoeveelheden loggegevens verwerken, relevante informatie extraheren en gebeurtenissen met elkaar in verband brengen om verborgen bedreigingen aan het licht te brengen.
5. Vragen in natuurlijke taal: AI stelt analisten in staat om met natuurlijke taal te communiceren met beveiligingsgegevens. Dit versnelt het onderzoeksproces.
Zakelijke voordelen van generatieve AI in cyberbeveiliging
We hebben het effect van generatieve AI-cyberbeveiligingsstrategieën besproken in termen van het versterken van de beveiligingspositie van een bedrijf. In dit gedeelte bespreken we de zakelijke implicaties van het gebruik van generatieve AI in cyberbeveiliging.
1. Verbeterde ROI op beveiligingsinvesteringen: Generatieve AI maakt een betere toewijzing van middelen mogelijk door effectieve prioritering van bedreigingen. Het zorgt ervoor dat kritieke activa worden beschermd zonder te veel uit te geven aan minder kritieke gebieden. GenAI stelt ook op risico's gebaseerde beveiligingsinvesteringsplannen op, zodat organisaties gericht kunnen investeren in kritieke gebieden.
2. Minder bedrijfsonderbrekingen: Geautomatiseerde incidentrespons met efficiënt alarmbeheer vermindert bedrijfsonderbrekingen en de daarmee gepaard gaande kosten. Een effectieve en snelle incidentresponsroutine helpt ook bij nalevingsaudits en beschermt de reputatie van een bedrijf in geval van een inbreuk op de cyberbeveiliging.
3. Concurrentievoordeel: Het tonen van een sterke toewijding aan cyberbeveiliging kan de reputatie van het merk en het vertrouwen van klanten versterken, wat leidt tot een concurrentievoordeel.
4. Risicobeperking en naleving: Door GenAI te gebruiken om kwetsbaarheden proactief te identificeren en te verhelpen, wordt de kans op datalekken en boetes van toezichthouders verkleind. Dit leidt op zijn beurt tot betere prestaties tijdens nalevingsaudits.
5. Operationele efficiëntie: Beveiligingsteams kunnen zich concentreren op hoogwaardige activiteiten en strategische initiatieven wanneer hun repetitieve en tijdrovende taken worden geautomatiseerd met AI. GenAI vergroot de menselijke capaciteiten en verhoogt de efficiëntie.
6. Datagestuurde besluitvorming: Door gebruik te maken van AI-gestuurde inzichten kunnen organisaties datagestuurde beslissingen nemen over beveiligingsinvesteringen en -strategieën.
De toonaangevende AI SIEM in de sector
Richt je in realtime op bedreigingen en stroomlijn de dagelijkse werkzaamheden met 's werelds meest geavanceerde AI SIEM van SentinelOne.
Vraag een demo aanGeneratieve AI-cyberbeveiligingsrisico's
De invoering van AI in elke sector brengt bepaalde risico's met zich mee. De cybersecuritysector vormt hierop geen uitzondering. Er zijn een aantal zaken waarmee rekening moet worden gehouden voordat generatieve AI in cybersecurity wordt geïmplementeerd.
1. Risico's in verband met de betrouwbaarheid en vooringenomenheid van modellen
Het is niet ongebruikelijk dat generatieve AI-modellen onjuiste of misleidende informatie genereren. Dit wordt hallucinatie genoemd en kan leiden tot onnauwkeurige beveiligingsbeoordelingen of beslissingen.
Als de trainingsgegevens bevooroordeeld zijn, zal het model deze vooroordelen waarschijnlijk versterken, wat kan leiden tot oneerlijke of discriminerende resultaten. In de context van cyberbeveiliging kan dit leiden tot valse positieven, wat veel tijd kan kosten.
2. Nieuwe aanvalsoppervlakken
AI-systemen kunnen nieuwe doelwitten worden voor kwaadwillende actoren. AI-componenten van derden kunnen een aanzienlijke bedreiging vormen voor organisaties. Hackers kunnen ook model poisoning proberen – het manipuleren van trainingsgegevens om AI-modellen te saboteren.
3. Zorgen over gegevensprivacy
Voor het trainen van een generatief AI-model zijn grote hoeveelheden gegevens nodig, waaronder mogelijk gevoelige informatie. Deze gegevens kunnen bij een datalek in gevaar komen. Kwaadwillende actoren kunnen ook proberen de kennis te extraheren die in een generatief AI-model is ingebed.
4. Overmatige afhankelijkheid van AI
Overmatige afhankelijkheid van AI kan leiden tot een snelle uitputting van cyberbeveiligingsmiddelen. Dit kan onder meer het ontbreken van beveiligingstalent of -maatregelen inhouden. Als het AI-aangedreven systeem faalt of gecompromitteerd raakt, kan de organisatie in grote problemen komen. Er zijn ook enkele ethische complexiteiten verbonden aan het gebruik van AI voor gegevensbescherming, waaronder, maar niet beperkt tot, het risico van onopzettelijke blootstelling.
Best practices voor generatieve AI-cybersecurity
Een goed doordachte strategische aanpak van AI-implementatie kan organisaties helpen om de overgang soepel te laten verlopen, terwijl de voordelen worden gemaximaliseerd en de risico's worden geminimaliseerd. De volgende best practices zijn cruciaal voor een succesvolle AI-integratie.
1. Gegevensbeheer en privacy
- U moet ervoor zorgen dat de trainingsgegevens nauwkeurig en divers zijn om de neutraliteit van het GenAI-model te waarborgen.
- Alle gevoelige informatie moet worden beschermd met adequate versleuteling en toegangscontroles.
- Het anonimiseren van de trainingsgegevens kan helpen om de privacy van gegevens te beschermen zonder dat de bruikbaarheid van de gegevens verloren gaat.
2. Modelontwikkeling en -implementatie
- Modellen met een hoge verklaarbaarheid verdienen de voorkeur. Hierdoor kunnen beveiligingsprofessionals de logica achter AI-gestuurde beslissingen begrijpen.
- AI-modellen moeten grondig worden getest op vijandige aanvallen om kwetsbaarheden te identificeren.
- U moet beschikken over continue monitoringsystemen om afwijkingen in het gedrag van modellen op te sporen.
- Houd versiebeheer van modellen bij om terug te kunnen vallen in geval van problemen.
- Het ontwikkelen van en het naleven van grondige richtlijnen voor ethisch AI-gebruik is een must. Het beleid met betrekking tot eerlijkheid, verantwoordelijkheid en transparantie moet duidelijk worden vermeld en nageleefd.
3. Operationele praktijken
- Beveiligingsprofessionals moeten hun vaardigheden bijschaven om AI-ondersteunde operaties te kunnen uitvoeren. Een organisatie moet hiervoor middelen toewijzen.
- Regelmatige risicobeoordelingen om potentiële bedreigingen en kwetsbaarheden te identificeren zijn een must.
- Er moet een incidentresponsplan zijn om AI-gerelateerde beveiligingsincidenten aan te pakken.
4. Beveiligingsmaatregelen
- Implementeer strikte toegangscontroles om AI-systemen en -gegevens te beschermen.
- Robuuste netwerkbeveiligingsmaatregelen met geschikte netwerksegmentatie zijn aan te raden.
- Gevoelige gegevens moeten zowel in rust als tijdens het transport worden versleuteld.
Generatieve AI in use cases voor cyberbeveiliging
Tot nu toe hebben we de toepassing van GenAI in cybersecurity, de voordelen, risico's en best practices besproken. In dit gedeelte zullen we ons richten op enkele specifieke use cases van generatieve AI in cybersecurity.
1. Aanvalssimulaties: De mogelijkheid om synthetische gegevens te creëren maakt generatieve AI een uitstekende oplossing voor het trainen van beveiligingsteams en het uitvoeren van beveiligingsoefeningen door middel van simulaties van hackerachtige aanvallen.
2. Datageneratie voor modeltraining: Synthetische data is een geschikt alternatief voor gevoelige data, die vaak nodig is voor het trainen van AI-modellen en het ontwikkelen van beveiligingssoftware.
3. Bedreigingsinformatie: Generatieve AI kan enorme hoeveelheden bedreigingsinformatie direct analyseren om gerichte beveiligingsinzichten te bieden.
4. Digitaal forensisch onderzoek: GenAI kan sporen van aanvallers analyseren om het toegangspunt en de gebruikte tactieken te identificeren.
5. Patchbeheer: AI kan het proces van beveiligingsbeheer verbeteren door automatisch hiaten te identificeren en patches toe te passen.
De toekomst van generatieve AI voor cyberbeveiliging
AI zal in de loop van de tijd zeker grotere vooruitgang boeken op het gebied van cyberbeveiliging. De mogelijkheden voor volledig autonome incidentrespons – triage en mitigatie – zullen worden onderzocht. Menselijke analisten zullen voor het opsporen en prioriteren van bedreigingen afhankelijk zijn van de kracht van generatieve AI. Er zal meer geld worden geïnvesteerd in de invoering van AI. Daarnaast zullen er ongetwijfeld ethische discussies ontstaan over het beleid inzake het gebruik van AI. Waarschijnlijk zullen er strengere regels komen voor het gebruik van gevoelige gegevens om AI-modellen te trainen. En als AI-modellen uitsluitend op synthetische gegevens worden getraind, kunnen er verdere vragen rijzen over de integriteit en vooringenomenheid van gegevens.
Samenvattend zullen we
- Meer investeringen in AI-gestuurde cyberbeveiliging
- De focus op menselijk toezicht zal toenemen als een faalveilige maatregel
- Het opsporen en beperken van bedreigingen zal meer op AI gaan steunen
- AI-ondersteunde kwetsbaarheidsbeoordeling en -herstel zullen de norm worden
Singularity™ AI SIEM
Richt je in realtime op bedreigingen en stroomlijn de dagelijkse werkzaamheden met 's werelds meest geavanceerde AI SIEM van SentinelOne.
Vraag een demo aanConclusie
Generatieve AI heeft het voor hackers gemakkelijker gemaakt om aanvallen uit te voeren, maar tegelijkertijd heeft het beveiligingsteams versterkt met de kracht van snelle en nauwkeurige dreigingsanalyses, realtime herstelplannen en geautomatiseerde patchbeheer. Het komt erop aan hoe snel je je kunt aanpassen aan het veranderende dreigingslandschap en kunt samenwerken met een beveiligingsprovider die beproefde methoden biedt voor AI-gestuurd beveiligingsbeheer.
FAQs
Generatieve AI kan onder andere worden gebruikt voor snelle dreigingsanalyse, het genereren van aanvalssimulaties voor penetratietesten en snellere kwetsbaarheidsherstelmaatregelen.
Hackers kunnen generatieve AI gebruiken om veel sneller niet-detecteerbare varianten van bestaande malware en nieuwe malware-payloads te creëren. Ze kunnen GenAI ook gebruiken om zeer geavanceerde social engineering-aanvallen te formuleren.
Nee. Menselijk toezicht is noodzakelijk voor succesvol beveiligingsbeheer. AI kan de rol van menselijke experts versterken.
