בינה מלאכותית היא אסטרטגית להגברת אבטחת הסייבר הארגונית

הנוף של איומים סייבר בברזיל מעולם לא היה כל כך מורכב כמו כיום. מלבד שהמדינה היא, מוכרת, אסם להאקרים מכל העולם, מוגבר על ידי שוק מקביל של רמאים מקומיים, צוותי סייבר צריכים להתמודד עם שטף מתמשך של התקפות שמתרבות בתדירות ובמורכבות. בברזיל, דו"ח של Apura Cyber Intelligence הצביע על עלייה של 220% בהתקפות כופר בשנת 2023, בהשוואה לשנה הקודמת

המפולת הזו של התראות ואירועי אבטחה מקשה על שמירה על אבטחה יעילה בכל הארגון. רבות מהחברות אינן מחזיקות במספר הנדרש של מקצועני אבטחת סייבר כדי להגיב כראוי לאזהרות. על פי ABES (האגודה הברזילאית של חברות תוכנה), ברזיל מתמודדת עם מחסור של 70 אלף מקצוענים מוסמכים בתחום אבטחת המידע, מספר שנוטה לגדול עם הדיגיטציה של החברות

לכן, הבינה המלאכותית הגנרטיבית היא כלי פוטנציאלי שהחברות יכולות להשתמש בו כדי להרחיב את ההגנות הסייבר המנוהלות על ידי בני אדם. והטכנולוגיה כבר נוכחת במספר פתרונות של סייבר אבטחה

הרחבת הידע בביטחון עם בינה מלאכותית

הבינה המלאכותית הגנרטיבית יש לה פוטנציאל עצום בתחום הביטחון, יכול להרחיב את הידע ואת הפרקטיקות הטובות, סיפוק שלבים לתיקון אוטומטי והנחיות

עם השימוש ב-AI גנרטיבי, המקצוענים לא צריכים להתמקד כל כך בללמד טכניקה ספציפית של תיקון או להנחות על השימוש בטכנולוגיה ספציפית. המוקד משתנה ללמד אילו זרימות עבודה של בינה מלאכותית או פקודות יש להשתמש בתרחישים שונים

מספר פתרונות סייבר כבר מאמצים את הבינה המלאכותית הגנרטיבית, שיפור תוצאות הבטיחות, זמן התיקון, והעקומה של הלמידה של האנליסטים שמפעילים את הפתרונות. שימוש בעיבוד שפה טבעית (NLP) כדי לתמוך בצוותי אבטחה בתהליכים כמו תגובה לאירועים, ציד איומים וניהול עמדת אבטחה, זה מקל על הצוותים הנוכחיים של אבטחת סייבר לנהל את כמות המשימות והמערכות של היום

יותר מזה, הבינה המלאכותית גם עוזרת להפחית את המחסום הטכנולוגי בין רמות טכניות שונות של מקצוענים– מיישרים את הידע על סוגים ספציפיים של התקפה, טכניקות שיקום, פלטפורמות אבטחה, בין היתר

ה"מאגיה" של IA עם אוטומציה וניתוח חיזוי

פעם "מצוידות" בבינה מלאכותית, הפתרונות האבטחתיים יכולים לזהות ולהגיב לאירועי אבטחה בזמן אמת, ממזער את השפעת ההתקפות. האוטומציה מאפשרת זיהוי מהיר של איומים וביצוע צעדים מתקנים ללא התערבות אנושית מיידית, מה חיוני בתרחיש שבו ההתקפות הסייבר הופכות למהירות ומורכבות יותר ויותר

הבינה המלאכותית יכולה גם לנתח כמויות גדולות של נתונים כדי לחזות איומים פוטנציאליים לפני שהם מתרחשים. באמצעות טכניקות מתקדמות של למידת מכונה –וגישה למקרי שימוש כמו גם לבסיסי נתונים של מידע על התקפות– אפשר לזהות דפוסים והתנהגויות אנומליות שיכולות להעיד על התקפה קרבה. ניתוח זה מאפשר לחברות לאמץ גישה פרואקטיבית, במקום ריאקטיבית, בנוגע לאבטחת סייבר

נקודה נוספת היא ש, עם הבינה המלאכותית, האם באמת אפשר להתאים את פתרונות הסייבר לכל חברה. אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים להיות מאומנים להבין את הסביבה הספציפית של ארגון, ולהתאים את אמצעי הבטיחות כדי להגן על הנכסים הקריטיים ביותר

לבסוף, הבינה המלאכותית מסייעת לצוותי הביטחון באחד האתגרים הגדולים ביותר של הפעולה: חיוביים כוזבים, שדורשים זמן ומשאבים לבדיקה כפולה – שצריך להתבצע על ידי אדם. הבינה המלאכותית יכולה לעזור לסנן את ההתראות הללו, מאפשר למומחי אבטחה להתמקד באיומים אמיתיים. מערכות בינה מלאכותית יכולות לפרש ולהקשר התראות, מקטין באופן משמעותי את העומס בעבודה ומגביר את הדיוק של התשובות

בסיכום, הבינה המלאכותית היא בעלת ברית חזקה במאבק נגד איומים סייבר, מביאים יעילות, דיוק וחדשנות בתחום הסייבר אבטחה. במידה שהחברות ממשיכות לאמץ את הטכנולוגיה הזו, הן יהיו במצב טוב יותר להגן על הנתונים והפעולות שלהן מפני ההתקפות המתקדמות יותר ויותר של ההאקרים