సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI ని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?

పరిచయం

జనరేటివ్ ఏఐ – అంటే కొత్త కంటెంట్‌ను లేదా అంచనాలను సృష్టించగల సామర్థ్యం ఉన్న కృత్రిమ మేధస్సు వ్యవస్థలు – సైబర్‌ సెక్యూరిటీలో ఒక పరివర్తన శక్తిగా ఆవిర్భవిస్తున్నాయి. OpenAI వారి GPT-4 వంటి సాధనాలు సంక్లిష్టమైన డేటాను విశ్లేషించి, మానవ తరహా టెక్స్ట్‌ను రూపొందించగల సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శించాయి. ఇది సైబర్ ముప్పుల నుండి రక్షించుకోవడానికి కొత్త విధానాలను సాధ్యం చేస్తోంది. వివిధ పరిశ్రమలలోని సైబర్‌ సెక్యూరిటీ నిపుణులు మరియు వ్యాపార నిర్ణయాధికారులు, నిరంతరం మారుతున్న దాడుల నుండి రక్షణను జనరేటివ్ ఏఐ ఎలా బలోపేతం చేయగలదో అన్వేషిస్తున్నారు. ఫైనాన్స్ మరియు హెల్త్‌కేర్ నుండి రిటైల్ మరియు ప్రభుత్వం వరకు, ప్రతి రంగంలోని సంస్థలు అధునాతన ఫిషింగ్ ప్రయత్నాలు, మాల్‌వేర్ మరియు ఇతర ముప్పులను ఎదుర్కొంటున్నాయి. వీటిని ఎదుర్కోవడంలో జనరేటివ్ ఏఐ సహాయపడవచ్చు. ఈ వైట్ పేపర్‌లో, సైబర్‌ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ ఏఐని ఎలా ఉపయోగించవచ్చో. దీని వాస్తవ ప్రపంచ అనువర్తనాలు, భవిష్యత్ అవకాశాలు మరియు స్వీకరణకు సంబంధించిన ముఖ్యమైన అంశాలను మేము వివరిస్తాము.

జెనరేటివ్ AI, సాంప్రదాయ అనలిటిక్ AI నుండి భిన్నంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే ఇది కేవలం నమూనాలను గుర్తించడమే కాకుండా, రక్షణ వ్యవస్థలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి దాడులను అనుకరించడం లేదా సంక్లిష్టమైన భద్రతా డేటాకు సహజ భాషలో వివరణలు ఇవ్వడం వంటి కంటెంట్‌ను కూడా సృష్టిస్తుంది . ఈ ద్వంద్వ సామర్థ్యం దీనిని ఒక ద్విముఖ ఖడ్గంలా చేస్తుంది: ఇది శక్తివంతమైన కొత్త రక్షణ సాధనాలను అందిస్తుంది, కానీ ముప్పు కలిగించేవారు కూడా దీనిని దుర్వినియోగం చేయగలరు. కింది విభాగాలు సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జెనరేటివ్ AI యొక్క విస్తృత శ్రేణి వినియోగ సందర్భాలను అన్వేషిస్తాయి, ఫిషింగ్ గుర్తింపును ఆటోమేట్ చేయడం నుండి సంఘటన ప్రతిస్పందనను మెరుగుపరచడం వరకు. ఈ AI ఆవిష్కరణలు వాగ్దానం చేసే ప్రయోజనాలతో పాటు, సంస్థలు తప్పనిసరిగా నిర్వహించాల్సిన నష్టాలను (AI "భ్రాంతులు" లేదా ప్రతికూల దుర్వినియోగం వంటివి) కూడా మేము చర్చిస్తాము. చివరగా, వ్యాపారాలు తమ సైబర్‌సెక్యూరిటీ వ్యూహాలలో జెనరేటివ్ AIని మూల్యాంకనం చేయడానికి మరియు బాధ్యతాయుతంగా ఏకీకృతం చేయడానికి సహాయపడే ఆచరణాత్మక సూచనలను మేము అందిస్తాము.

సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI: ఒక అవలోకనం

సైబర్‌ సెక్యూరిటీలో జెనరేటివ్ AI అనేది, భద్రతా పనులలో సహాయపడటానికి అంతర్దృష్టులు, సిఫార్సులు, కోడ్ లేదా సింథటిక్ డేటాను కూడా రూపొందించగల AI నమూనాలను (తరచుగా పెద్ద భాషా నమూనాలు లేదా ఇతర న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు) సూచిస్తుంది. కేవలం ప్రిడిక్టివ్ మోడల్స్‌లా కాకుండా, జెనరేటివ్ AI తన శిక్షణా డేటా ఆధారంగా దృశ్యాలను అనుకరించగలదు మరియు మానవులు చదవగలిగే అవుట్‌పుట్‌లను (ఉదాహరణకు నివేదికలు, హెచ్చరికలు లేదా హానికరమైన కోడ్ నమూనాలు) ఉత్పత్తి చేయగలదు. ఈ సామర్థ్యాన్ని, అంచనా వేయడానికి, గుర్తించడానికి మరియు ప్రతిస్పందించడానికి (సైబర్‌ సెక్యూరిటీలో జెనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి? - పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్స్). ఉదాహరణకు, జెనరేటివ్ మోడల్స్ భారీ లాగ్‌లను లేదా థ్రెట్ ఇంటెలిజెన్స్ రిపోజిటరీలను విశ్లేషించి, ఒక సంక్షిప్త సారాంశాన్ని లేదా సిఫార్సు చేయబడిన చర్యను ఉత్పత్తి చేయగలవు, భద్రతా బృందాలకు దాదాపు ఒక AI "సహాయకుడి"లా పనిచేస్తాయి.

సైబర్ రక్షణ కోసం జనరేటివ్ AI యొక్క ప్రారంభ అమలులు ఆశాజనకంగా ఉన్నాయి. 2023లో, మైక్రోసాఫ్ట్ సెక్యూరిటీ విశ్లేషకుల కోసం GPT-4-ఆధారిత సహాయకుడైన సెక్యూరిటీ కోపైలట్‌ను పరిచయం చేసింది. ఇది ఉల్లంఘనలను గుర్తించడంలో మరియు మైక్రోసాఫ్ట్ ప్రతిరోజూ ప్రాసెస్ చేసే 65 ట్రిలియన్ల సిగ్నల్స్‌ను జల్లెడ పట్టడంలో సహాయపడుతుంది ( మైక్రోసాఫ్ట్ సెక్యూరిటీ కోపైలట్ సైబర్‌సెక్యూరిటీ కోసం ఒక కొత్త GPT-4 AI సహాయకుడు | ది వెర్జ్ ). విశ్లేషకులు ఈ సిస్టమ్‌ను సహజ భాషలో అడగవచ్చు (ఉదాహరణకు, "గత 24 గంటల్లో జరిగిన అన్ని భద్రతా సంఘటనలను సంగ్రహించండి" ), మరియు కోపైలట్ ఒక ఉపయోగకరమైన కథనాత్మక సారాంశాన్ని అందిస్తుంది. అదేవిధంగా, గూగుల్ యొక్క థ్రెట్ ఇంటెలిజెన్స్ AI, జెమిని అనే జనరేటివ్ మోడల్‌ను ఉపయోగించి , గూగుల్ యొక్క విస్తారమైన థ్రెట్ ఇంటెల్ డేటాబేస్ ద్వారా సంభాషణాత్మక శోధనను సాధ్యం చేస్తుంది. ఇది అనుమానాస్పద కోడ్‌ను వేగంగా విశ్లేషించి, మాల్‌వేర్ వేటగాళ్లకు సహాయపడటానికి కనుగొన్న విషయాలను సంగ్రహిస్తుంది ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ). ఈ ఉదాహరణలు దాని సామర్థ్యాన్ని వివరిస్తాయి: జనరేటివ్ AI సంక్లిష్టమైన, భారీ-స్థాయి సైబర్‌సెక్యూరిటీ డేటాను గ్రహించి, అంతర్దృష్టులను సులభంగా అర్థమయ్యే రూపంలో అందించి, నిర్ణయం తీసుకునే ప్రక్రియను వేగవంతం చేస్తుంది.

అదే సమయంలో, జనరేటివ్ AI అత్యంత వాస్తవికమైన నకిలీ కంటెంట్‌ను సృష్టించగలదు, ఇది సిమ్యులేషన్ మరియు శిక్షణకు (మరియు, దురదృష్టవశాత్తు, సోషల్ ఇంజనీరింగ్‌ను రూపొందించే దాడి చేసేవారికి) ఒక వరం. మనం నిర్దిష్ట వినియోగ సందర్భాలకు వెళ్లేకొద్దీ, సంశ్లేషణ మరియు విశ్లేషించగల దాని అనేక సైబర్‌సెక్యూరిటీ అనువర్తనాలకు ఆధారం అని మనం చూస్తాము. కింద, ఫిషింగ్ నివారణ నుండి సురక్షిత సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి వరకు విస్తరించి ఉన్న కీలక వినియోగ సందర్భాలను, వివిధ పరిశ్రమలలో ప్రతి ఒక్కటి ఎలా వర్తింపజేయబడుతుందో ఉదాహరణలతో సహా లోతుగా పరిశీలిద్దాం.

సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI యొక్క ముఖ్య అనువర్తనాలు

చిత్రం: సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI కోసం కీలకమైన వినియోగ సందర్భాలలో భద్రతా బృందాల కోసం AI కోపైలట్‌లు, కోడ్ వల్నరబిలిటీ విశ్లేషణ, అడాప్టివ్ థ్రెట్ డిటెక్షన్, జీరో-డే అటాక్ సిమ్యులేషన్, మెరుగైన బయోమెట్రిక్ సెక్యూరిటీ మరియు ఫిషింగ్ డిటెక్షన్ (సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ కేసులు [+ ఉదాహరణలు] ) ఉన్నాయి.

ఫిషింగ్ గుర్తింపు మరియు నివారణ

ఫిషింగ్ అనేది అత్యంత విస్తృతమైన సైబర్ ముప్పులలో ఒకటిగా మిగిలిపోయింది. ఇది వినియోగదారులను మోసగించి, హానికరమైన లింక్‌లను క్లిక్ చేసేలా లేదా వారి ఆధారాలను వెల్లడించేలా చేస్తుంది. ఫిషింగ్ ప్రయత్నాలను గుర్తించడానికి మరియు విజయవంతమైన దాడులను నివారించడానికి వినియోగదారులకు శిక్షణను బలోపేతం చేయడానికి జెనరేటివ్ AIని వినియోగిస్తున్నారు. రక్షణ పరంగా, నియమాల ఆధారిత ఫిల్టర్లు గుర్తించలేని ఫిషింగ్ యొక్క సూక్ష్మ సంకేతాలను గుర్తించడానికి AI నమూనాలు ఈమెయిల్ కంటెంట్ మరియు పంపేవారి ప్రవర్తనలను విశ్లేషించగలవు. నిజమైన మరియు మోసపూరిత ఈమెయిల్‌ల యొక్క పెద్ద డేటాసెట్‌ల నుండి నేర్చుకోవడం ద్వారా, వ్యాకరణం మరియు స్పెల్లింగ్ ఇకపై మోసాన్ని బయటపెట్టనప్పటికీ, ఒక జెనరేటివ్ మోడల్ మోసాన్ని సూచించే ధోరణి, పదజాలం లేదా సందర్భంలోని అసాధారణతలను గుర్తించగలదు. వాస్తవానికి, జెనరేటివ్ AI "సాధారణంగా గుర్తించబడని ఫిషింగ్ ఈమెయిల్‌ల సూక్ష్మ సంకేతాలను" గుర్తించగలదని, తద్వారా సంస్థలు మోసగాళ్ల కంటే ఒక అడుగు ముందు ఉండటానికి సహాయపడుతుందని పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్స్ పరిశోధకులు పేర్కొన్నారు (సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జెనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి? - పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్స్).

భద్రతా బృందాలు శిక్షణ మరియు విశ్లేషణ కోసం ఫిషింగ్ దాడులను అనుకరించడానికి జనరేటివ్ AIని కూడా ఉపయోగిస్తున్నాయి . ఉదాహరణకు, ఐరన్‌స్కేల్స్ ఒక GPT-ఆధారిత ఫిషింగ్ సిమ్యులేషన్ టూల్‌ను పరిచయం చేసింది, ఇది ఒక సంస్థ యొక్క ఉద్యోగులకు అనుగుణంగా నకిలీ ఫిషింగ్ ఇమెయిల్‌లను స్వయంచాలకంగా సృష్టిస్తుంది ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ). AI రూపొందించిన ఈ ఇమెయిల్‌లు దాడి చేసేవారి తాజా వ్యూహాలను ప్రతిబింబిస్తాయి, తద్వారా సిబ్బందికి మోసపూరిత కంటెంట్‌ను గుర్తించడంలో వాస్తవిక అభ్యాసాన్ని అందిస్తాయి. దాడి చేసేవారు కూడా మరింత నమ్మకమైన ఎరలను సృష్టించడానికి AIని స్వీకరిస్తున్నందున, ఇటువంటి వ్యక్తిగతీకరించిన శిక్షణ చాలా కీలకం. ముఖ్యంగా, జనరేటివ్ AI చాలా నాణ్యమైన ఫిషింగ్ సందేశాలను ఉత్పత్తి చేయగలిగినప్పటికీ (సులభంగా గుర్తించగలిగే తప్పుల ఇంగ్లీష్ రోజులు పోయాయి), AI అజేయం కాదని రక్షకులు కనుగొన్నారు. 2024లో, IBM సెక్యూరిటీ పరిశోధకులు మానవులు రాసిన ఫిషింగ్ ఇమెయిల్‌లను AI- రూపొందించిన వాటితో పోల్చి ఒక ప్రయోగాన్ని నిర్వహించారు, మరియు "ఆశ్చర్యకరంగా, AI- రూపొందించిన ఇమెయిల్‌లు సరైన వ్యాకరణం ఉన్నప్పటికీ గుర్తించడం సులభం" ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ సందర్భాలు [+ ఉదాహరణలు] ). దీనిని బట్టి, మానవ అంతర్బుద్ధి మరియు ఏఐ-సహాయక గుర్తింపు కలయికతో, ఏఐ రాసిన మోసాలలో ఉండే సూక్ష్మమైన వ్యత్యాసాలను లేదా మెటాడేటా సంకేతాలను ఇప్పటికీ గుర్తించవచ్చని తెలుస్తోంది.

జనరేటివ్ AI ఇతర మార్గాల్లో కూడా ఫిషింగ్ రక్షణకు సహాయపడుతుంది. అనుమానాస్పద ఇమెయిల్‌లను పరీక్షించే ఆటోమేటెడ్ ప్రతిస్పందనలు లేదా ఫిల్టర్‌లను రూపొందించడానికి మోడల్‌లను ఉపయోగించవచ్చు . ఉదాహరణకు, ఒక AI సిస్టమ్ పంపినవారి చట్టబద్ధతను ధృవీకరించడానికి కొన్ని ప్రశ్నలతో ఒక ఇమెయిల్‌కు ప్రత్యుత్తరం ఇవ్వవచ్చు లేదా ఒక శాండ్‌బాక్స్‌లో ఇమెయిల్ యొక్క లింక్‌లు మరియు అటాచ్‌మెంట్‌లను విశ్లేషించడానికి LLMను ఉపయోగించి, ఆపై ఏదైనా హానికరమైన ఉద్దేశాన్ని సంగ్రహించవచ్చు. NVIDIA యొక్క సెక్యూరిటీ ప్లాట్‌ఫామ్ మోర్ఫియస్ ఈ రంగంలో AI యొక్క శక్తిని ప్రదర్శిస్తుంది – ఇది ఇమెయిల్‌లను వేగంగా విశ్లేషించడానికి మరియు వర్గీకరించడానికి జనరేటివ్ NLP మోడల్‌లను ఉపయోగిస్తుంది, మరియు సాంప్రదాయ భద్రతా సాధనాలతో పోలిస్తే ఇది స్పియర్-ఫిషింగ్ ఇమెయిల్ గుర్తింపును 21% మెరుగుపరిచినట్లు కనుగొనబడింది ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ సందర్భాలు [+ ఉదాహరణలు] ). మోర్ఫియస్ అసాధారణ ప్రవర్తనను (ఒక వినియోగదారు అకస్మాత్తుగా అనేక బాహ్య చిరునామాలకు ఇమెయిల్ పంపడం వంటివి) గుర్తించడానికి వినియోగదారు కమ్యూనికేషన్ నమూనాలను కూడా ప్రొఫైల్ చేస్తుంది, ఇది రాజీపడిన ఖాతా ఫిషింగ్ ఇమెయిల్‌లను పంపుతోందని సూచిస్తుంది.

ఆచరణలో, పరిశ్రమలలోని కంపెనీలు సోషల్ ఇంజనీరింగ్ దాడుల కోసం ఇమెయిల్ మరియు వెబ్ ట్రాఫిక్‌ను ఫిల్టర్ చేయడానికి AIని విశ్వసించడం ప్రారంభించాయి. ఉదాహరణకు, ఫైనాన్స్ సంస్థలు వైర్ మోసానికి దారితీసే వంచన ప్రయత్నాల కోసం కమ్యూనికేషన్‌లను స్కాన్ చేయడానికి జనరేటివ్ AIని ఉపయోగిస్తాయి, అయితే ఆరోగ్య సంరక్షణ ప్రదాతలు ఫిషింగ్ సంబంధిత ఉల్లంఘనల నుండి రోగి డేటాను రక్షించడానికి AIని అమలు చేస్తారు. వాస్తవిక ఫిషింగ్ దృశ్యాలను రూపొందించడం ద్వారా మరియు హానికరమైన సందేశాల లక్షణాలను గుర్తించడం ద్వారా, జనరేటివ్ AI ఫిషింగ్ నివారణ వ్యూహాలకు శక్తివంతమైన పొరను జోడిస్తుంది. సారాంశం: దాడి చేసేవారు తమ గేమ్‌ను మెరుగుపరచడానికి అదే సాంకేతికతను ఉపయోగించినప్పటికీ, ఫిషింగ్ దాడులను వేగంగా మరియు మరింత ఖచ్చితంగా గుర్తించి నిరాయుధీకరణ చేయడంలో AI సహాయపడుతుంది

మాల్వేర్ గుర్తింపు మరియు బెదిరింపు విశ్లేషణ

ఆధునిక మాల్వేర్ నిరంతరం అభివృద్ధి చెందుతూ ఉంటుంది – దాడి చేసేవారు యాంటీవైరస్ సిగ్నేచర్‌లను తప్పించుకోవడానికి కొత్త వేరియంట్‌లను సృష్టిస్తారు లేదా కోడ్‌ను అస్పష్టంగా మారుస్తారు. జనరేటివ్ AI, మాల్వేర్‌ను గుర్తించడానికి మరియు దాని ప్రవర్తనను అర్థం చేసుకోవడానికి కొత్త పద్ధతులను అందిస్తుంది. ఒక విధానం ఏమిటంటే, మాల్వేర్ యొక్క "ఈవిల్ ట్విన్స్" (దుష్ట కవలలు)ను రూపొందించడానికి: భద్రతా పరిశోధకులు తెలిసిన మాల్వేర్ నమూనాను ఒక జనరేటివ్ మోడల్‌లోకి ఫీడ్ చేసి, ఆ మాల్వేర్ యొక్క అనేక ఉత్పరివర్తన చెందిన వేరియంట్‌లను సృష్టించగలరు. అలా చేయడం ద్వారా, దాడి చేసేవారు చేయగల మార్పులను వారు సమర్థవంతంగా ముందుగానే ఊహించగలరు. ఈ AI- రూపొందించిన వేరియంట్‌లను యాంటీవైరస్ మరియు చొరబాటు గుర్తింపు వ్యవస్థలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించవచ్చు, తద్వారా మాల్వేర్ యొక్క సవరించిన వెర్షన్‌లు కూడా వాస్తవ ప్రపంచంలో గుర్తించబడతాయి (సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI యొక్క 6 వినియోగ సందర్భాలు [+ ఉదాహరణలు] ). ఈ చురుకైన వ్యూహం, హ్యాకర్లు తమ మాల్వేర్‌ను గుర్తించబడకుండా తప్పించుకోవడానికి కొద్దిగా మార్చడం మరియు రక్షకులు ప్రతిసారీ కొత్త సిగ్నేచర్‌లను వ్రాయడానికి హడావిడి పడవలసిన చక్రాన్ని విచ్ఛిన్నం చేయడానికి సహాయపడుతుంది. ఒక ఇండస్ట్రీ పాడ్‌కాస్ట్‌లో పేర్కొన్నట్లుగా, భద్రతా నిపుణులు ఇప్పుడు "నెట్‌వర్క్ ట్రాఫిక్‌ను అనుకరించడానికి మరియు సంక్లిష్టమైన దాడులను పోలి ఉండే హానికరమైన పేలోడ్‌లను రూపొందించడానికి" . దీనివల్ల, కేవలం ఒకే రకమైన ముప్పుకు బదులుగా, అనేక రకాల ముప్పులకు వ్యతిరేకంగా వారి రక్షణ వ్యవస్థలను ఒత్తిడికి గురిచేసి పరీక్షిస్తున్నారు. ఈ అనుకూల ముప్పు గుర్తింపు విధానం వల్ల, సాధారణంగా తప్పించుకునే పాలిమార్ఫిక్ మాల్వేర్‌కు వ్యతిరేకంగా భద్రతా సాధనాలు మరింత పటిష్టంగా మారతాయి.

గుర్తింపుకు మించి, జనరేటివ్ AI మాల్వేర్ విశ్లేషణ మరియు రివర్స్ ఇంజనీరింగ్‌లో, ఇవి సాంప్రదాయకంగా ముప్పు విశ్లేషకులకు శ్రమతో కూడుకున్న పనులు. అనుమానాస్పద కోడ్ లేదా స్క్రిప్ట్‌లను పరిశీలించి, ఆ కోడ్ ఏమి చేయడానికి ఉద్దేశించబడిందో సరళమైన భాషలో వివరించే పనిని పెద్ద భాషా నమూనాలకు అప్పగించవచ్చు. దీనికి ఒక వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణ వైరస్‌టోటల్ కోడ్ ఇన్‌సైట్.గూగుల్ యొక్క వైరస్‌టోటల్ వారి ఒక ఫీచర్, ఇది హాని కలిగించే అవకాశం ఉన్న కోడ్ యొక్క సహజ భాషా సారాంశాలను రూపొందించడానికి ఒక జనరేటివ్ AI మోడల్ (గూగుల్ యొక్క Sec-PaLM)ను ఉపయోగించుకుంటుంది (సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణలు). ఇది ప్రాథమికంగా "సెక్యూరిటీ కోడింగ్‌కు అంకితమైన ఒక రకమైన ChatGPT," ఇది మానవ విశ్లేషకులకు ముప్పులను అర్థం చేసుకోవడంలో సహాయపడటానికి 24/7 పనిచేసే ఒక AI మాల్వేర్ విశ్లేషకుడిగా పనిచేస్తుంది (సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ సందర్భాలు [+ ఉదాహరణలు] ). భద్రతా బృంద సభ్యుడు పరిచయం లేని స్క్రిప్ట్ లేదా బైనరీ కోడ్‌ను క్షుణ్ణంగా పరిశీలించే బదులు, AI నుండి తక్షణ వివరణను పొందవచ్చు – ఉదాహరణకు, “ఈ స్క్రిప్ట్ XYZ సర్వర్ నుండి ఒక ఫైల్‌ను డౌన్‌లోడ్ చేసి, ఆపై సిస్టమ్ సెట్టింగ్‌లను సవరించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది, ఇది మాల్‌వేర్ ప్రవర్తనను సూచిస్తుంది.” దీనివల్ల సంఘటన ప్రతిస్పందన గణనీయంగా వేగవంతమవుతుంది, ఎందుకంటే విశ్లేషకులు కొత్త మాల్‌వేర్‌ను మునుపెన్నడూ లేనంత వేగంగా వర్గీకరించి, అర్థం చేసుకోగలరు.

భారీ డేటాసెట్‌లలో మాల్‌వేర్‌ను కచ్చితంగా గుర్తించడానికి జనరేటివ్ AIని కూడా ఉపయోగిస్తారు . సాంప్రదాయ యాంటీవైరస్ ఇంజన్లు ఫైళ్ళను తెలిసిన సిగ్నేచర్‌ల కోసం స్కాన్ చేస్తాయి, కానీ ఒక జనరేటివ్ మోడల్ ఫైల్ యొక్క లక్షణాలను అంచనా వేయగలదు మరియు నేర్చుకున్న నమూనాల ఆధారంగా అది హానికరమైనదో కాదో కూడా అంచనా వేయగలదు. బిలియన్ల కొద్దీ ఫైళ్ళ (హానికరమైన మరియు హానిచేయని) లక్షణాలను విశ్లేషించడం ద్వారా, స్పష్టమైన సిగ్నేచర్ లేని చోట కూడా ఒక AI హానికరమైన ఉద్దేశాన్ని పట్టుకోగలదు. ఉదాహరణకు, ఒక జనరేటివ్ మోడల్ ఒక ఎగ్జిక్యూటబుల్‌ను అనుమానాస్పదంగా ఫ్లాగ్ చేయగలదు, ఎందుకంటే దాని బైనరీ కొత్తది అయినప్పటికీ, దాని ప్రవర్తనా తీరు శిక్షణ సమయంలో అది చూసిన రాన్సమ్‌వేర్ యొక్క చిన్న వైవిధ్యంలా "కనిపిస్తుంది" . ఈ ప్రవర్తన-ఆధారిత గుర్తింపు కొత్త లేదా జీరో-డే మాల్‌వేర్‌ను ఎదుర్కోవడానికి సహాయపడుతుంది. గూగుల్ యొక్క థ్రెట్ ఇంటెలిజెన్స్ AI (క్రానికల్/మాండియంట్‌లో భాగం) హానికరమైన కోడ్‌ను విశ్లేషించడానికి మరియు "మాల్‌వేర్ మరియు ఇతర రకాల ముప్పులను ఎదుర్కోవడంలో భద్రతా నిపుణులకు మరింత సమర్థవంతంగా మరియు ప్రభావవంతంగా సహాయం చేయడానికి" దాని జనరేటివ్ మోడల్‌ను ఉపయోగిస్తుందని నివేదించబడింది. ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ).

మరోవైపు, దాడి చేసేవారు ఇక్కడ కూడా జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించగలరని మనం అంగీకరించాలి – అంటే, తమకు తాముగా మార్పులు చేసుకునే మాల్వేర్‌ను స్వయంచాలకంగా సృష్టించడానికి. నిజానికి, గుర్తించడం మరింత కష్టతరమైన మాల్వేర్‌ను అభివృద్ధి చేయడంలో జనరేటివ్ AI సైబర్ నేరగాళ్లకు సహాయపడగలదని భద్రతా నిపుణులు హెచ్చరిస్తున్నారు ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి? - పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్స్ ). తెలిసిన అన్ని యాంటీవైరస్ తనిఖీలను తప్పించుకునే వరకు, ఒక మాల్వేర్‌ను పదేపదే రూపాంతరం చెందించమని (దాని ఫైల్ నిర్మాణం, ఎన్‌క్రిప్షన్ పద్ధతులు మొదలైనవి మార్చడం ద్వారా) ఒక AI మోడల్‌కు సూచనలు ఇవ్వవచ్చు. ఈ ప్రతికూల ఉపయోగం పెరుగుతున్న ఆందోళన కలిగిస్తోంది (దీనిని కొన్నిసార్లు "AI-ఆధారిత మాల్వేర్" లేదా పాలిమార్ఫిక్ మాల్వేర్ యాజ్ ఎ సర్వీస్ అని కూడా అంటారు). అటువంటి ప్రమాదాల గురించి మనం తర్వాత చర్చిస్తాము, కానీ రక్షకులు మరియు దాడి చేసేవారు ఇద్దరూ ఉపయోగించే ఈ పిల్లి-ఎలుక ఆటలో జనరేటివ్ AI ఒక సాధనం అని ఇది నొక్కి చెబుతుంది.

మొత్తం మీద, జనరేటివ్ AI, భద్రతా బృందాలు దాడి చేసేవారిలా ఆలోచించడానికి వీలు కల్పించడం ద్వారా మాల్వేర్ రక్షణను మెరుగుపరుస్తుంది – తద్వారా అంతర్గతంగా కొత్త ముప్పులను మరియు పరిష్కారాలను సృష్టిస్తుంది. గుర్తింపు రేట్లను మెరుగుపరచడానికి సింథటిక్ మాల్వేర్‌ను ఉత్పత్తి చేయడం అయినా, లేదా నెట్‌వర్క్‌లలో కనుగొనబడిన నిజమైన మాల్వేర్‌ను వివరించడానికి మరియు నియంత్రించడానికి AIని ఉపయోగించడం అయినా, ఈ పద్ధతులు అన్ని పరిశ్రమలకు వర్తిస్తాయి. ఒక బ్యాంకు స్ప్రెడ్‌షీట్‌లోని అనుమానాస్పద మాక్రోను త్వరగా విశ్లేషించడానికి AI-ఆధారిత మాల్వేర్ విశ్లేషణను ఉపయోగించవచ్చు, అదే సమయంలో ఒక తయారీ సంస్థ పారిశ్రామిక నియంత్రణ వ్యవస్థలను లక్ష్యంగా చేసుకున్న మాల్వేర్‌ను గుర్తించడానికి AIపై ఆధారపడవచ్చు. సాంప్రదాయ మాల్వేర్ విశ్లేషణకు జనరేటివ్ AIని జోడించడం ద్వారా, సంస్థలు మాల్వేర్ దాడులకు మునుపటి కంటే వేగంగా మరియు మరింత చురుకుగా స్పందించగలవు.

బెదిరింపు నిఘా మరియు ఆటోమేటింగ్ విశ్లేషణ

ప్రతిరోజూ, సంస్థలు కొత్తగా కనుగొనబడిన రాజీ సూచికల (IOCs) ఫీడ్‌ల నుండి, అభివృద్ధి చెందుతున్న హ్యాకర్ వ్యూహాల గురించిన విశ్లేషకుల నివేదికల వరకు, ముప్పు నిఘా డేటాతో మునిగిపోతున్నాయి. ఈ సమాచార వరదను జల్లించి, ఆచరణాత్మకమైన అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించడమే భద్రతా బృందాలకు ఉన్న సవాలు. ముప్పు నిఘా విశ్లేషణ మరియు వినియోగాన్ని స్వయంచాలకం చేయడంలో. డజన్ల కొద్దీ నివేదికలు లేదా డేటాబేస్ ఎంట్రీలను మాన్యువల్‌గా చదవడానికి బదులుగా, విశ్లేషకులు యంత్ర వేగంతో ముప్పు ఇంటెల్‌ను సంగ్రహించడానికి మరియు సందర్భోచితంగా మార్చడానికి AIని ఉపయోగించవచ్చు.

దీనికి ఒక స్పష్టమైన ఉదాహరణ గూగుల్ యొక్క థ్రెట్ ఇంటెలిజెన్స్ సూట్. ఇది జనరేటివ్ AI (జెమిని మోడల్)ని, మాండియంట్ మరియు వైరస్‌టోటల్ నుండి గూగుల్ వద్ద ఉన్న అపారమైన ముప్పు డేటాతో అనుసంధానిస్తుంది. ఈ AI, "గూగుల్ యొక్క విస్తారమైన ముప్పు ఇంటెలిజెన్స్ భాండాగారం అంతటా సంభాషణాత్మక శోధన"ను. ఇది వినియోగదారులను ముప్పుల గురించి సహజమైన ప్రశ్నలు అడగడానికి మరియు సంగ్రహించిన సమాధానాలను పొందడానికి అనుమతిస్తుంది (సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు). ఉదాహరణకు, ఒక విశ్లేషకుడు, "మన పరిశ్రమను లక్ష్యంగా చేసుకుని థ్రెట్ గ్రూప్ Xకి సంబంధించిన ఏదైనా మాల్వేర్‌ను మనం చూశామా?" అప్పుడు AI సంబంధిత సమాచారాన్ని సేకరించి, బహుశా "అవును, గత నెలలో మాల్వేర్ Yని ఉపయోగించి జరిగిన ఫిషింగ్ ప్రచారంతో థ్రెట్ గ్రూప్ Xకి సంబంధం ఉంది". దానితో పాటు ఆ మాల్వేర్ ప్రవర్తన యొక్క సారాంశాన్ని కూడా అందిస్తుంది. లేకపోతే, అనేక సాధనాలను ప్రశ్నించడం లేదా సుదీర్ఘ నివేదికలను చదవడం అవసరమయ్యే అంతర్దృష్టులను సేకరించడానికి పట్టే సమయాన్ని ఇది గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది.

జనరేటివ్ AI ముప్పు ధోరణులను పరస్పరం అనుసంధానించి, సంగ్రహించగలదు . ఇది వేలాది భద్రతా బ్లాగ్ పోస్టులు, ఉల్లంఘన వార్తలు మరియు డార్క్ వెబ్ సంభాషణలను జల్లెడ పట్టి, ఆపై CISO బ్రీఫింగ్ కోసం "ఈ వారం అగ్ర సైబర్ ముప్పుల" కార్యనిర్వాహక సారాంశాన్ని రూపొందించగలదు. సాంప్రదాయకంగా, ఈ స్థాయి విశ్లేషణ మరియు నివేదనకు గణనీయమైన మానవ కృషి అవసరమయ్యేది; ఇప్పుడు చక్కగా తీర్చిదిద్దిన మోడల్ దానిని సెకన్లలో రూపొందించగలదు, మానవులు కేవలం అవుట్‌పుట్‌ను మెరుగుపరచడం మాత్రమే చేస్తారు. జీరోఫాక్స్ వంటి కంపెనీలు ఫాక్స్‌జీపీటీ ( FoxGPT) అనే జనరేటివ్ AI సాధనాన్ని అభివృద్ధి చేశాయి, ఇది హానికరమైన కంటెంట్ మరియు ఫిషింగ్ డేటాతో సహా "పెద్ద డేటాసెట్‌లలో ఇంటెలిజెన్స్ విశ్లేషణ మరియు సంగ్రహణను వేగవంతం చేయడానికి" ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడింది ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ). డేటాను చదవడం మరియు క్రాస్-రిఫరెన్స్ చేయడం వంటి కష్టమైన పనులను ఆటోమేట్ చేయడం ద్వారా, AI ముప్పు ఇంటెల్ బృందాలు నిర్ణయం తీసుకోవడం మరియు ప్రతిస్పందనపై దృష్టి పెట్టడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

సంభాషణాత్మక ముప్పు వేట అనేది దీనికి మరో ఉపయోగం . ఒక భద్రతా విశ్లేషకుడు ఒక AI సహాయకుడితో సంభాషిస్తున్నట్లు ఊహించుకోండి: “గత 48 గంటల్లో డేటా లీకేజీకి సంబంధించిన ఏవైనా సంకేతాలు చూపండి” లేదా “ఈ వారం దాడి చేసేవారు ఉపయోగించుకుంటున్న ప్రధాన కొత్త బలహీనతలు ఏమిటి?” ఆ AI ఆ ప్రశ్నను అర్థం చేసుకుని, అంతర్గత లాగ్‌లను లేదా బాహ్య ఇంటెల్ మూలాలను శోధించి, స్పష్టమైన సమాధానంతో లేదా సంబంధిత సంఘటనల జాబితాతో కూడా స్పందించగలదు. ఇది ఊహకు అందని విషయమేమీ కాదు – ఆధునిక సెక్యూరిటీ ఇన్ఫర్మేషన్ అండ్ ఈవెంట్ మేనేజ్‌మెంట్ (SIEM) వ్యవస్థలు సహజ భాషా ప్రశ్నలను చేర్చడం ప్రారంభిస్తున్నాయి. ఉదాహరణకు, IBM యొక్క QRadar సెక్యూరిటీ సూట్, 2024లో జెనరేటివ్ AI ఫీచర్లను జోడిస్తోంది. దీని ద్వారా విశ్లేషకులు ఒక సంఘటన యొక్క “సారాంశం చేయబడిన దాడి మార్గం గురించి నిర్దిష్ట ప్రశ్నలు అడిగి” వివరణాత్మక సమాధానాలు పొందవచ్చు. ఇది “అత్యంత సంబంధిత ముప్పు ఇంటెలిజెన్స్‌ను అర్థం చేసుకుని, సారాంశం చేయగలదు” కూడా ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జెనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ). ముఖ్యంగా, జెనరేటివ్ AI కొండంత సాంకేతిక డేటాను అవసరమైనప్పుడు చాట్-పరిమాణ అంతర్దృష్టులుగా మారుస్తుంది.

వివిధ పరిశ్రమలలో, దీనికి పెద్ద ప్రభావాలు ఉన్నాయి. ఒక ఆరోగ్య సంరక్షణ సంస్థ, ఆసుపత్రులను లక్ష్యంగా చేసుకుంటున్న తాజా రాన్సమ్‌వేర్ గ్రూపుల గురించి ఎప్పటికప్పుడు తెలుసుకోవడానికి, పూర్తి-సమయ పరిశోధన కోసం ఒక విశ్లేషకుడిని కేటాయించకుండానే ఏఐ (AI)ని ఉపయోగించవచ్చు. ఒక రిటైల్ కంపెనీ యొక్క SOC, స్టోర్ ఐటీ సిబ్బందికి బ్రీఫింగ్ ఇచ్చేటప్పుడు కొత్త POS మాల్వేర్ వ్యూహాలను త్వరగా సంగ్రహించగలదు. ఇక ప్రభుత్వ రంగంలో, వివిధ ఏజెన్సీల నుండి వచ్చే ముప్పు డేటాను క్రోడీకరించాల్సిన చోట, ఏఐ కీలక హెచ్చరికలను హైలైట్ చేస్తూ ఏకీకృత నివేదికలను రూపొందించగలదు. ముప్పు ఇంటెలిజెన్స్ సేకరణ మరియు విశ్లేషణను స్వయంచాలకం చేయడం, జెనరేటివ్ ఏఐ సంస్థలు కొత్తగా పుట్టుకొస్తున్న ముప్పులకు వేగంగా స్పందించడానికి సహాయపడుతుంది మరియు అనవసరమైన సమాచారంలో దాగి ఉన్న కీలక హెచ్చరికలను కోల్పోయే ప్రమాదాన్ని తగ్గిస్తుంది.

భద్రతా కార్యకలాపాల కేంద్రం (SOC) ఆప్టిమైజేషన్

భద్రతా కార్యకలాపాల కేంద్రాలు హెచ్చరిక అలసట మరియు అధిక మొత్తంలో డేటాకు ప్రసిద్ధి చెందాయి. ఒక సాధారణ SOC విశ్లేషకుడు ప్రతిరోజూ వేలాది హెచ్చరికలు మరియు సంఘటనల ద్వారా ప్రయాణించి, సంభావ్య సంఘటనలను పరిశోధిస్తాడు. సాధారణ పనిని ఆటోమేట్ చేయడం, తెలివైన సారాంశాలను అందించడం మరియు కొన్ని ప్రతిస్పందనలను కూడా ఆర్కెస్ట్రేట్ చేయడం ద్వారా జనరేటివ్ AI SOCలలో శక్తి గుణకం వలె పనిచేస్తుంది. SOC వర్క్‌ఫ్లోలను ఆప్టిమైజ్ చేయడం లక్ష్యం, తద్వారా మానవ విశ్లేషకులు అత్యంత క్లిష్టమైన సమస్యలపై దృష్టి పెట్టగలరు, AI కోపైలట్ మిగిలిన వాటిని నిర్వహిస్తారు.

జనరేటివ్ AIని “అనలిస్ట్ కోపైలట్” గా ఉపయోగించడం ఒక ప్రధాన అనువర్తనం . ఇంతకుముందు పేర్కొన్న మైక్రోసాఫ్ట్ సెక్యూరిటీ కోపైలట్ దీనికి ఒక ఉదాహరణ: ఇది సంఘటనల దర్యాప్తు మరియు నివేదనలో సహాయపడటం ద్వారా, “ఒక సెక్యూరిటీ అనలిస్ట్ పనిని భర్తీ చేయడానికి కాకుండా, దానికి సహాయపడటానికి రూపొందించబడింది” ( మైక్రోసాఫ్ట్ సెక్యూరిటీ కోపైలట్ అనేది సైబర్‌సెక్యూరిటీ కోసం ఒక కొత్త GPT-4 AI అసిస్టెంట్ | ది వెర్జ్ ). ఆచరణలో, దీని అర్థం ఏమిటంటే, ఒక అనలిస్ట్ ఫైర్‌వాల్ లాగ్‌లు, ఒక ఈవెంట్ టైమ్‌లైన్ లేదా ఒక సంఘటన వివరణ వంటి ముడి డేటాను ఇన్‌పుట్‌గా ఇచ్చి, దానిని విశ్లేషించమని లేదా సంగ్రహించమని AIని అడగవచ్చు. కోపైలట్ ఇలాంటి కథనాన్ని అవుట్‌పుట్ చేయవచ్చు, “ఉదయం 2:35 గంటలకు, సర్వర్ Yలో IP X నుండి ఒక అనుమానాస్పద లాగిన్ విజయవంతమైంది, దాని తర్వాత అసాధారణ డేటా బదిలీలు జరిగాయి, ఇది ఆ సర్వర్‌లో సంభావ్య ఉల్లంఘనను సూచిస్తుంది.” సమయం చాలా విలువైనదిగా ఉన్నప్పుడు, ఈ రకమైన తక్షణ సందర్భోచిత వివరణ అమూల్యమైనది.

AI కో-పైలట్‌లు లెవెల్-1 ట్రయేజ్ భారాన్ని తగ్గించడంలో కూడా సహాయపడతాయి. పరిశ్రమ డేటా ప్రకారం, ఒక సెక్యూరిటీ బృందం సుమారు 22,000 అలర్ట్‌లు మరియు ఫాల్స్ పాజిటివ్‌లను క్రమబద్ధీకరించడానికే వారానికి 15 గంటలు వెచ్చించగలదు ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ సందర్భాలు [+ ఉదాహరణలు] ). జనరేటివ్ AIతో, ఈ అలర్ట్‌లలో చాలావాటిని ఆటోమేటిక్‌గా ట్రయేజ్ చేయవచ్చు – AI స్పష్టంగా ప్రమాదకరం కాని వాటిని (కారణాలు తెలుపుతూ) తిరస్కరించగలదు మరియు నిజంగా శ్రద్ధ అవసరమైన వాటిని హైలైట్ చేయగలదు, కొన్నిసార్లు ప్రాధాన్యతను కూడా సూచిస్తుంది. వాస్తవానికి, సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవడంలో జనరేటివ్ AIకి ఉన్న బలం వల్ల, విడిగా చూస్తే ప్రమాదకరం కానివిగా కనిపించే అలర్ట్‌లను కూడా ఇది పరస్పరం అనుసంధానించగలదు, ఎందుకంటే అవి కలిసి ఒక బహుళ-దశల దాడిని సూచిస్తాయి. దీనివల్ల "అలర్ట్ ఫెటీగ్" కారణంగా దాడిని గుర్తించడంలో విఫలమయ్యే అవకాశం తగ్గుతుంది.

SOC విశ్లేషకులు కూడా హంటింగ్ మరియు దర్యాప్తులను వేగవంతం చేయడానికి AIతో పాటు సహజ భాషను ఉపయోగిస్తున్నారు. ఉదాహరణకు, సెంటినల్‌వన్ యొక్క పర్పుల్ AI ప్లాట్‌ఫామ్, LLM-ఆధారిత ఇంటర్‌ఫేస్‌ను రియల్-టైమ్ సెక్యూరిటీ డేటాతో మిళితం చేస్తుంది, ఇది విశ్లేషకులను "సంక్లిష్టమైన థ్రెట్-హంటింగ్ ప్రశ్నలను సాధారణ ఆంగ్లంలో అడిగి, వేగవంతమైన, కచ్చితమైన సమాధానాలను పొందడానికి" అనుమతిస్తుంది ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ). ఒక విశ్లేషకుడు, “గత నెలలో ఏవైనా ఎండ్‌పాయింట్‌లు డొమైన్ badguy123[.]comతో కమ్యూనికేట్ చేశాయా?” అని టైప్ చేయవచ్చు , మరియు పర్పుల్ AI ప్రతిస్పందించడానికి లాగ్‌ల ద్వారా శోధిస్తుంది. ఇది విశ్లేషకుడిని డేటాబేస్ క్వెరీలు లేదా స్క్రిప్ట్‌లు వ్రాయకుండా ఆదా చేస్తుంది – AI దానిని అంతర్గతంగా చేస్తుంది. దీని అర్థం, గతంలో క్వెరీ భాషలలో నైపుణ్యం కలిగిన అనుభవజ్ఞుడైన ఇంజనీర్ అవసరమైన పనులను జూనియర్ విశ్లేషకులు నిర్వహించగలరు, తద్వారా AI సహాయంతో బృందం నైపుణ్యాలను సమర్థవంతంగా పెంచుకోవచ్చు . నిజానికి, జనరేటివ్ AI మార్గదర్శకత్వం "వారి నైపుణ్యాలను మరియు ప్రావీణ్యాన్ని పెంచుతుంది" అని విశ్లేషకులు నివేదిస్తున్నారు , ఎందుకంటే జూనియర్ సిబ్బంది ఇప్పుడు AI నుండి అవసరమైనప్పుడు కోడింగ్ మద్దతు లేదా విశ్లేషణ చిట్కాలను పొందవచ్చు, దీనివల్ల సహాయం కోసం ఎల్లప్పుడూ సీనియర్ బృంద సభ్యులను అడగవలసిన అవసరం తగ్గుతుంది ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ సందర్భాలు [+ ఉదాహరణలు] ).

SOC ఆప్టిమైజేషన్‌లో మరొకటి ఆటోమేటెడ్ ఇన్సిడెంట్ సారాంశం మరియు డాక్యుమెంటేషన్. ఒక సంఘటనను పరిష్కరించిన తర్వాత, ఎవరో ఒకరు నివేదికను వ్రాయాలి – ఈ పని చాలా మందికి విసుగు తెప్పిస్తుంది. జనరేటివ్ AI, ఫోరెన్సిక్ డేటాను (సిస్టమ్ లాగ్‌లు, మాల్వేర్ విశ్లేషణ, చర్యల కాలక్రమం) తీసుకొని, ఒక ప్రాథమిక సంఘటన నివేదికను రూపొందించగలదు. IBM ఈ సామర్థ్యాన్ని QRadarలో పొందుపరుస్తోంది, తద్వారా "ఒకే క్లిక్‌తో" వివిధ వాటాదారుల (ఎగ్జిక్యూటివ్‌లు, IT బృందాలు మొదలైనవారు) కోసం సంఘటన సారాంశాన్ని రూపొందించవచ్చు (సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు). ఇది సమయాన్ని ఆదా చేయడమే కాకుండా, నివేదికలో ఏదీ విస్మరించబడకుండా చూస్తుంది, ఎందుకంటే AI అన్ని సంబంధిత వివరాలను స్థిరంగా చేర్చగలదు. అదేవిధంగా, కంప్లయన్స్ మరియు ఆడిటింగ్ కోసం, AI సంఘటన డేటా ఆధారంగా ఫారమ్‌లను లేదా సాక్ష్య పట్టికలను పూరించగలదు.

వాస్తవ ప్రపంచ ఫలితాలు ఆకట్టుకునేలా ఉన్నాయి. స్విమ్‌లేన్ యొక్క AI-ఆధారిత SOAR (సెక్యూరిటీ ఆర్కెస్ట్రేషన్, ఆటోమేషన్, మరియు రెస్పాన్స్)ను ముందుగా స్వీకరించిన వారు ఉత్పాదకతలో భారీ లాభాలను పొందినట్లు నివేదించారు – ఉదాహరణకు, గ్లోబల్ డేటా సిస్టమ్స్ వారి సెక్‌ఆప్స్ బృందం చాలా పెద్ద కేసుల భారాన్ని నిర్వహించడాన్ని చూసింది; ఒక డైరెక్టర్ ఇలా అన్నారు, " AI-ఆధారిత ఆటోమేషన్ లేకుండా, నేను ఈ రోజు 7 మంది విశ్లేషకులతో చేసే పనికి బహుశా 20 మంది సిబ్బంది అవసరం అవుతారు" ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు ). మరో మాటలో చెప్పాలంటే, SOCలో AI సామర్థ్యాన్ని అనేక రెట్లు పెంచగలదు . పరిశ్రమల వ్యాప్తంగా, అది క్లౌడ్ సెక్యూరిటీ హెచ్చరికలతో వ్యవహరించే టెక్ కంపెనీ అయినా లేదా OT సిస్టమ్‌లను పర్యవేక్షించే తయారీ ప్లాంట్ అయినా, జనరేటివ్ AI అసిస్టెంట్‌లను స్వీకరించడం ద్వారా SOC బృందాలు వేగవంతమైన గుర్తింపు మరియు ప్రతిస్పందన, తప్పిపోయిన సంఘటనల సంఖ్య తగ్గడం, మరియు మరింత సమర్థవంతమైన కార్యకలాపాలను పొందగలవు. ఇది తెలివిగా పనిచేయడం గురించే – పునరావృతమయ్యే మరియు డేటా-భారీ పనులను యంత్రాలు నిర్వహించేలా చేయడం, తద్వారా మానవులు తమ అంతర్జ్ఞానాన్ని మరియు నైపుణ్యాన్ని అత్యంత ముఖ్యమైన చోట ఉపయోగించగలరు.

దుర్బలత్వ నిర్వహణ మరియు ముప్పు అనుకరణ

దాడి చేసేవారు ఉపయోగించుకోగల సాఫ్ట్‌వేర్ లేదా సిస్టమ్‌లలోని బలహీనతలైన దుర్బలత్వాలను గుర్తించడం మరియు నిర్వహించడం అనేది ఒక ప్రధాన సైబర్‌సెక్యూరిటీ విధి. జనరేటివ్ AI, దుర్బలత్వాల గుర్తింపును వేగవంతం చేయడం, ప్యాచ్‌ల ప్రాధాన్యతను నిర్ణయించడంలో సహాయపడటం, మరియు సంసిద్ధతను మెరుగుపరచడానికి ఆ దుర్బలత్వాలపై దాడులను అనుకరించడం ద్వారా దుర్బలత్వ నిర్వహణను మెరుగుపరుస్తోంది. సారాంశంలో, నిజమైన దాడిదారులు దాడి చేయడానికి ముందే, సంస్థలు తమ రక్షణ కవచంలోని లోపాలను మరింత త్వరగా కనుగొని సరిచేయడానికి, మరియు ముందుగానే పరీక్షించడానికి AI సహాయపడుతోంది.

ఆటోమేటెడ్ కోడ్ రివ్యూ మరియు వల్నరబిలిటీ డిస్కవరీ కోసం జెనరేటివ్ AIని ఉపయోగించడం ఒక ముఖ్యమైన అప్లికేషన్ . పెద్ద కోడ్‌బేస్‌లు (ముఖ్యంగా లెగసీ సిస్టమ్స్) తరచుగా గుర్తించబడని భద్రతా లోపాలను కలిగి ఉంటాయి. జెనరేటివ్ AI మోడల్స్‌కు సురక్షిత కోడింగ్ పద్ధతులు మరియు సాధారణ బగ్ ప్యాటర్న్‌లపై శిక్షణ ఇవ్వవచ్చు, ఆపై సంభావ్య వల్నరబిలిటీలను కనుగొనడానికి వాటిని సోర్స్ కోడ్ లేదా కంపైల్డ్ బైనరీలపై ప్రయోగించవచ్చు. ఉదాహరణకు, NVIDIA పరిశోధకులు ఒక జెనరేటివ్ AI పైప్‌లైన్‌ను అభివృద్ధి చేశారు, ఇది లెగసీ సాఫ్ట్‌వేర్ కంటైనర్‌లను విశ్లేషించి, "మానవ నిపుణుల కంటే 4 రెట్లు వేగంగా — అధిక కచ్చితత్వంతో" వల్నరబిలిటీలను గుర్తించగలదు. ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జెనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ సందర్భాలు [+ ఉదాహరణలు] ). ఈ AI ప్రాథమికంగా అసురక్షిత కోడ్ ఎలా ఉంటుందో నేర్చుకుంది మరియు దశాబ్దాల నాటి సాఫ్ట్‌వేర్‌ను స్కాన్ చేసి ప్రమాదకరమైన ఫంక్షన్‌లు మరియు లైబ్రరీలను ఫ్లాగ్ చేయగలిగింది, తద్వారా సాధారణంగా నెమ్మదిగా ఉండే మాన్యువల్ కోడ్ ఆడిటింగ్ ప్రక్రియను బాగా వేగవంతం చేసింది. పెద్ద, పాత కోడ్‌బేస్‌లపై ఆధారపడే ఫైనాన్స్ లేదా ప్రభుత్వ రంగం వంటి పరిశ్రమలకు ఈ రకమైన సాధనం ఒక గేమ్-ఛేంజర్ కావచ్చు – సిబ్బంది కనుగొనడానికి నెలలు లేదా సంవత్సరాలు పట్టే (లేదా అసలు కనుగొనలేని) సమస్యలను వెలికితీయడం ద్వారా భద్రతను ఆధునీకరించడంలో ఈ AI సహాయపడుతుంది.

జనరేటివ్ AI , వల్నరబిలిటీ స్కాన్ ఫలితాలను ప్రాసెస్ చేయడం మరియు వాటికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వడం ద్వారా వల్నరబిలిటీ మేనేజ్‌మెంట్ వర్క్‌ఫ్లోలలో కూడా సహాయపడుతుంది . టెనబుల్ వారి ఎక్స్‌పోజర్‌ఏఐ వంటి టూల్స్ , జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించి, విశ్లేషకులు వల్నరబిలిటీ డేటాను సరళమైన భాషలో ప్రశ్నించి, తక్షణ సమాధానాలు పొందేలా చేస్తాయి ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ). ఎక్స్‌పోజర్‌ఏఐ ఒక నిర్దిష్ట క్లిష్టమైన వల్నరబిలిటీ కోసం "సంపూర్ణ దాడి మార్గాన్ని ఒక కథనంలో సంగ్రహించగలదు" , ఒక దాడి చేసేవాడు సిస్టమ్‌ను దెబ్బతీయడానికి దానిని ఇతర బలహీనతలతో ఎలా అనుసంధానించగలడో వివరిస్తుంది. ఇది సరిదిద్దడానికి చర్యలను కూడా సిఫార్సు చేస్తుంది మరియు ప్రమాదం గురించి తదుపరి ప్రశ్నలకు సమాధానమిస్తుంది. అంటే, ఒక కొత్త క్లిష్టమైన CVE (కామన్ వల్నరబిలిటీస్ అండ్ ఎక్స్‌పోజర్స్) ప్రకటించబడినప్పుడు, ఒక విశ్లేషకుడు AIని, "ఈ CVE వల్ల మన సర్వర్‌లలో ఏవైనా ప్రభావితమయ్యాయా మరియు మనం ప్యాచ్ చేయకపోతే అత్యంత తీవ్రమైన పరిస్థితి ఏమిటి?" అని అడగవచ్చు మరియు సంస్థ యొక్క సొంత స్కాన్ డేటా నుండి పొందిన స్పష్టమైన అంచనాను పొందవచ్చు. బలహీనతలను సందర్భోచితంగా వివరించడం ద్వారా (ఉదాహరణకు, ఇది ఇంటర్నెట్‌కు బహిర్గతమైంది మరియు ఒక అత్యంత విలువైన సర్వర్‌లో ఉంది, కాబట్టి దీనికి అత్యధిక ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి), జనరేటివ్ AI పరిమిత వనరులతో తెలివిగా ప్యాచ్ చేయడానికి బృందాలకు సహాయపడుతుంది.

తెలిసిన బలహీనతలను కనుగొని, నిర్వహించడంతో పాటు, జనరేటివ్ AI చొచ్చుబాటు పరీక్ష మరియు దాడి అనుకరణకు దోహదపడుతుంది – ముఖ్యంగా తెలియని బలహీనతలను కనుగొనడం లేదా భద్రతా నియంత్రణలను పరీక్షించడం. జనరేటివ్ AIలో ఒక రకమైన జనరేటివ్ అడ్వర్సేరియల్ నెట్‌వర్క్‌లు (GANలు), నిజమైన నెట్‌వర్క్ ట్రాఫిక్ లేదా వినియోగదారు ప్రవర్తనను అనుకరించే సింథటిక్ డేటాను సృష్టించడానికి ఉపయోగించబడ్డాయి, ఇందులో దాగి ఉన్న దాడి నమూనాలు కూడా ఉండవచ్చు. చొరబాటు గుర్తింపు వ్యవస్థలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి వాస్తవిక జీరో-డే దాడి ట్రాఫిక్‌ను రూపొందించడానికి GANలను ఉపయోగించాలని 2023 నాటి ఒక అధ్యయనం సూచించింది ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ సందర్భాలు [+ ఉదాహరణలు] ). AI రూపొందించిన దాడి దృశ్యాలను (ఉత్పత్తి నెట్‌వర్క్‌లలో అసలు మాల్వేర్‌ను ఉపయోగించే ప్రమాదం లేనివి) IDSకు అందించడం ద్వారా, సంస్థలు వాస్తవంగా వాటి బారిన పడటానికి వేచి ఉండకుండానే కొత్త ముప్పులను గుర్తించడానికి తమ రక్షణ వ్యవస్థలకు శిక్షణ ఇవ్వగలవు. అదేవిధంగా, ఒక దాడి చేసేవాడు ఒక వ్యవస్థను పరిశీలించడాన్ని AI అనుకరించగలదు – ఉదాహరణకు, ఏవైనా విజయవంతమవుతాయో లేదో చూడటానికి సురక్షితమైన వాతావరణంలో వివిధ దోపిడీ పద్ధతులను స్వయంచాలకంగా ప్రయత్నించడం. యుఎస్ డిఫెన్స్ అడ్వాన్స్‌డ్ రీసెర్చ్ ప్రాజెక్ట్స్ ఏజెన్సీ (DARPA) దీనిలో ఒక మంచి అవకాశాన్ని చూస్తోంది: దాని 2023 AI సైబర్ ఛాలెంజ్, ఒక పోటీలో భాగంగా "ఓపెన్-సోర్స్ సాఫ్ట్‌వేర్‌లోని లోపాలను స్వయంచాలకంగా కనుగొని, సరిచేయడానికి" జనరేటివ్ AI (పెద్ద భాషా నమూనాల వంటివి)ని స్పష్టంగా ఉపయోగిస్తుంది ( యుద్ధవీరులు విశ్వసించగల AI, అటానమీ అప్లికేషన్‌లను అభివృద్ధి చేయడమే DARPA లక్ష్యం > యుఎస్ డిపార్ట్‌మెంట్ ఆఫ్ డిఫెన్స్ > డిఫెన్స్ డిపార్ట్‌మెంట్ న్యూస్ ). ఈ చొరవ, AI కేవలం తెలిసిన లోపాలను సరిచేయడానికి మాత్రమే సహాయపడటం లేదని, అది చురుకుగా కొత్త వాటిని కనుగొని, పరిష్కారాలను ప్రతిపాదిస్తోందని నొక్కి చెబుతోంది. సాంప్రదాయకంగా ఈ పని నైపుణ్యం కలిగిన (మరియు ఖరీదైన) భద్రతా పరిశోధకులకు మాత్రమే పరిమితం.

జనరేటివ్ AI రక్షణ కోసం తెలివైన హనీపాట్‌లు మరియు డిజిటల్ ట్విన్‌లను కూడా సృష్టించగలదు . స్టార్టప్‌లు, నిజమైన సర్వర్‌లు లేదా పరికరాలను నమ్మకంగా అనుకరించే AI-ఆధారిత డికాయ్ సిస్టమ్‌లను అభివృద్ధి చేస్తున్నాయి. ఒక CEO వివరించినట్లుగా, జనరేటివ్ AI "నిజమైన వాటిని అనుకరించడానికి డిజిటల్ సిస్టమ్‌లను క్లోన్ చేసి, హ్యాకర్లను ఆకర్షించగలదు" ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI యొక్క 6 వినియోగ సందర్భాలు [+ ఉదాహరణలు] ). ఈ AI-సృష్టించిన హనీపాట్‌లు నిజమైన వాతావరణంలా (ఉదాహరణకు, సాధారణ టెలిమెట్రీని పంపే నకిలీ IoT పరికరం) ప్రవర్తిస్తాయి, కానీ దాడి చేసేవారిని ఆకర్షించడానికి మాత్రమే ఉనికిలో ఉంటాయి. దాడి చేసేవారు డికాయ్‌ను లక్ష్యంగా చేసుకున్నప్పుడు, AI వారిని మోసగించి వారి పద్ధతులను బయటపెట్టేలా చేస్తుంది. ఆ తర్వాత రక్షకులు ఆ పద్ధతులను అధ్యయనం చేసి, నిజమైన సిస్టమ్‌లను బలోపేతం చేయడానికి ఉపయోగించుకోవచ్చు. జనరేటివ్ మోడలింగ్ ద్వారా శక్తివంతమైన ఈ భావన, AIతో మెరుగుపరచబడిన మోసాన్ని ఉపయోగించి, దాడి చేసేవారిపై పైచేయి సాధించడానికి ఒక ముందుచూపుతో కూడిన మార్గాన్ని అందిస్తుంది

పరిశ్రమలలో, వేగవంతమైన మరియు తెలివైన దుర్బలత్వ నిర్వహణ అంటే తక్కువ ఉల్లంఘనలు. ఉదాహరణకు, ఆరోగ్య సంరక్షణ ఐటీలో, AI ఒక వైద్య పరికరంలో దుర్బలమైన పాత లైబ్రరీని త్వరగా గుర్తించి, ఏదైనా దాడి చేసే వ్యక్తి దానిని దోపిడీ చేసే ముందు ఫర్మ్‌వేర్ పరిష్కారాన్ని ప్రాంప్ట్ చేయవచ్చు. బ్యాంకింగ్‌లో, కస్టమర్ డేటా అన్ని పరిస్థితులలోనూ సురక్షితంగా ఉండేలా చూసుకోవడానికి AI కొత్త అప్లికేషన్‌పై అంతర్గత దాడిని అనుకరించగలదు. అందువల్ల జనరేటివ్ AI సంస్థల భద్రతా భంగిమకు సూక్ష్మదర్శినిగా మరియు ఒత్తిడి-పరీక్షకుడిగా పనిచేస్తుంది: ఇది స్థితిస్థాపకతను నిర్ధారించడానికి దాచిన లోపాలు మరియు ఒత్తిడి వ్యవస్థలను ఊహాత్మక మార్గాల్లో ప్రకాశవంతం చేస్తుంది.

సురక్షిత కోడ్ జనరేషన్ మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి

జనరేటివ్ AI యొక్క సామర్థ్యాలు దాడులను గుర్తించడానికి మాత్రమే పరిమితం కావు – అవి ప్రారంభం నుండే మరింత సురక్షితమైన సిస్టమ్‌లను రూపొందించడానికి. సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్‌లో, AI కోడ్ జనరేటర్లు (గిట్‌హబ్ కోపైలట్, ఓపెన్‌ఏఐ కోడెక్స్ మొదలైనవి) కోడ్ స్నిప్పెట్‌లను లేదా పూర్తి ఫంక్షన్‌లను కూడా సూచించడం ద్వారా డెవలపర్‌లు వేగంగా కోడ్ రాయడానికి సహాయపడతాయి. సైబర్‌సెక్యూరిటీ కోణం ఏమిటంటే, AI సూచించిన ఈ కోడ్ భాగాలు సురక్షితంగా ఉన్నాయని నిర్ధారించుకోవడం మరియు కోడింగ్ పద్ధతులను మెరుగుపరచడానికి AIని ఉపయోగించడం.

ఒకవైపు, జనరేటివ్ AI భద్రతా ఉత్తమ పద్ధతులను పొందుపరిచే కోడింగ్ సహాయకుడిగా. డెవలపర్లు ఒక AI టూల్‌ను, "పైథాన్‌లో పాస్‌వర్డ్ రీసెట్ ఫంక్షన్‌ను రూపొందించు" అని మరియు ఆదర్శవంతంగా, కేవలం పనిచేసే కోడ్‌ను మాత్రమే కాకుండా, భద్రతా మార్గదర్శకాలను (ఉదా. సరైన ఇన్‌పుట్ ధ్రువీకరణ, లాగింగ్, సమాచారాన్ని లీక్ చేయకుండా లోపాలను నిర్వహించడం మొదలైనవి) అనుసరించే కోడ్‌ను తిరిగి పొందవచ్చు. విస్తృతమైన సురక్షిత కోడ్ ఉదాహరణలపై శిక్షణ పొందిన అటువంటి సహాయకుడు, దుర్బలత్వాలకు దారితీసే మానవ తప్పిదాలను తగ్గించడంలో సహాయపడగలడు. ఉదాహరణకు, ఒక డెవలపర్ యూజర్ ఇన్‌పుట్‌ను శానిటైజ్ చేయడం మరచిపోతే (ఇది SQL ఇంజెక్షన్ లేదా ఇలాంటి సమస్యలకు దారితీస్తుంది), ఒక AI దానిని డిఫాల్ట్‌గా చేర్చవచ్చు లేదా వారిని హెచ్చరించవచ్చు. కొన్ని AI కోడింగ్ టూల్స్ ఇప్పుడు సరిగ్గా ఈ ప్రయోజనం కోసమే భద్రత-కేంద్రీకృత డేటాతో మెరుగుపరచబడుతున్నాయి – ముఖ్యంగా, ఇది భద్రతా స్పృహతో కూడిన AI పెయిర్ ప్రోగ్రామింగ్.

అయితే, దీనికి మరో కోణం కూడా ఉంది: జనరేటివ్ AIని సరిగ్గా నియంత్రించకపోతే, అది అంతే సులభంగా బలహీనతలను ప్రవేశపెట్టగలదు. సోఫోస్ భద్రతా నిపుణుడు బెన్ వెర్షారెన్ పేర్కొన్నట్లుగా, కోడింగ్ కోసం జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించడం "చిన్న, ధృవీకరించదగిన కోడ్‌కు ఫర్వాలేదు, కానీ తనిఖీ చేయని కోడ్ ప్రొడక్షన్ సిస్టమ్‌లలోకి అనుసంధానించబడినప్పుడు ప్రమాదకరం". ప్రమాదం ఏమిటంటే, ఒక AI తార్కికంగా సరైన కోడ్‌ను ఉత్పత్తి చేయవచ్చు, కానీ నిపుణుడు కాని వారు గమనించలేని విధంగా అది అసురక్షితంగా ఉండవచ్చు. అంతేకాకుండా, హానికరమైన వ్యక్తులు ఉద్దేశపూర్వకంగా పబ్లిక్ AI మోడళ్లను ప్రభావితం చేయవచ్చు, వాటిలో బలహీనమైన కోడ్ నమూనాలను (ఒక రకమైన డేటా పాయిజనింగ్) చొప్పించడం ద్వారా, తద్వారా ఆ AI అసురక్షిత కోడ్‌ను సూచిస్తుంది. చాలా మంది డెవలపర్లు భద్రతా నిపుణులు కాదు, కాబట్టి ఒకవేళ AI ఒక అనుకూలమైన పరిష్కారాన్ని సూచిస్తే, వారు దానిలో లోపం ఉందని గ్రహించకుండా గుడ్డిగా దాన్ని ఉపయోగించవచ్చు (సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ సందర్భాలు [+ ఉదాహరణలు] ). ఈ ఆందోళన నిజమైనది – వాస్తవానికి, కోడింగ్ కోసం AIని ఉపయోగించడంలో ఇలాంటి సాధారణ ప్రమాదాలను వివరించే LLMల (లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్) కోసం ఇప్పుడు OWASP టాప్ 10 జాబితా ఒకటి ఉంది.

ఈ సమస్యలను ఎదుర్కోవడానికి, కోడింగ్ రంగంలో "జనరేటివ్ AIతో జనరేటివ్ AIని ఎదుర్కోవాలని" నిపుణులు సూచిస్తున్నారు. ఆచరణలో, దీని అర్థం ఇతర AI (లేదా మానవులు) రాసిన కోడ్‌ను సమీక్షించడానికి మరియు పరీక్షించడానికి AIని ఉపయోగించడం . ఒక AI, మానవ కోడ్ సమీక్షకుడి కంటే చాలా వేగంగా కొత్త కోడ్ కమిట్‌లను స్కాన్ చేయగలదు మరియు సంభావ్య దుర్బలత్వాలను లేదా లాజిక్ సమస్యలను గుర్తించగలదు. సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ లైఫ్‌సైకిల్‌లో కలిసిపోయే సాధనాలు ఇప్పటికే వస్తున్నాయి: కోడ్ వ్రాయబడుతుంది (బహుశా AI సహాయంతో), ఆ తర్వాత సురక్షిత కోడ్ సూత్రాలపై శిక్షణ పొందిన ఒక జనరేటివ్ మోడల్ దానిని సమీక్షించి, ఏవైనా ఆందోళనల (ఉదాహరణకు, వాడుకలో లేని ఫంక్షన్ల వాడకం, తప్పిపోయిన ప్రామాణీకరణ తనిఖీలు మొదలైనవి) నివేదికను రూపొందిస్తుంది. ఇంతకు ముందు పేర్కొన్న, కోడ్‌లో 4 రెట్లు వేగవంతమైన దుర్బలత్వ గుర్తింపును సాధించిన NVIDIA పరిశోధన, సురక్షిత కోడ్ విశ్లేషణ కోసం AIని ఉపయోగించుకోవడానికి ఒక ఉదాహరణ ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ సందర్భాలు [+ ఉదాహరణలు] ).

అంతేకాకుండా, సురక్షితమైన కాన్ఫిగరేషన్‌లు మరియు స్క్రిప్ట్‌లను రూపొందించడంలో జనరేటివ్ AI సహాయపడగలదు . ఉదాహరణకు, ఒక కంపెనీ సురక్షితమైన క్లౌడ్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ను ఏర్పాటు చేయవలసి వస్తే, ఒక ఇంజనీర్ సరైన నెట్‌వర్క్ సెగ్మెంటేషన్, లీస్ట్ ప్రివిలేజ్ IAM రోల్స్ వంటి భద్రతా నియంత్రణలను పొందుపరిచి, కాన్ఫిగరేషన్ స్క్రిప్ట్‌లను (ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ యాజ్ కోడ్) రూపొందించమని AIని కోరవచ్చు. వేలాది అటువంటి కాన్ఫిగరేషన్‌లపై శిక్షణ పొందిన AI, ఒక బేస్‌లైన్‌ను ఉత్పత్తి చేయగలదు, దానిని ఇంజనీర్ ఆ తర్వాత మెరుగుపరుస్తారు. ఇది సిస్టమ్‌ల సురక్షిత సెటప్‌ను వేగవంతం చేస్తుంది మరియు క్లౌడ్ భద్రతా సంఘటనలకు ఒక సాధారణ కారణమైన తప్పుడు కాన్ఫిగరేషన్ లోపాలను తగ్గిస్తుంది.

కొన్ని సంస్థలు సురక్షిత కోడింగ్ పద్ధతుల నాలెడ్జ్ బేస్‌ను నిర్వహించడానికి జనరేటివ్ AIని కూడా ఉపయోగించుకుంటున్నాయి. ఒక నిర్దిష్ట ఫీచర్‌ను సురక్షితంగా ఎలా అమలు చేయాలో ఒక డెవలపర్‌కు ఖచ్చితంగా తెలియకపోతే, వారు కంపెనీ గత ప్రాజెక్ట్‌లు మరియు భద్రతా మార్గదర్శకాల నుండి నేర్చుకున్న అంతర్గత AIని ప్రశ్నించవచ్చు. ఆ AI, ఫంక్షనల్ అవసరాలు మరియు కంపెనీ భద్రతా ప్రమాణాలు రెండింటికీ సరిపోయే సిఫార్సు చేయబడిన విధానాన్ని లేదా కోడ్ స్నిప్పెట్‌ను కూడా తిరిగి ఇవ్వవచ్చు. ఈ విధానాన్ని సెక్యూర్‌ఫ్రేమ్ యొక్క క్వశ్చనైర్ ఆటోమేషన్, ఇది స్థిరమైన మరియు కచ్చితమైన ప్రతిస్పందనలను నిర్ధారించడానికి (ప్రాథమికంగా సురక్షిత డాక్యుమెంటేషన్‌ను రూపొందించడానికి) కంపెనీ విధానాలు మరియు గత పరిష్కారాల నుండి సమాధానాలను తీసుకుంటుంది (సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు). ఈ భావన కోడింగ్‌కు వర్తిస్తుంది: మీరు గతంలో ఒక విషయాన్ని సురక్షితంగా ఎలా అమలు చేశారో "గుర్తుంచుకుని", దానిని మళ్లీ అదే విధంగా చేయడానికి మీకు మార్గనిర్దేశం చేసే ఒక AI.

సంక్షిప్తంగా చెప్పాలంటే, జనరేటివ్ AI సురక్షిత కోడింగ్ సహాయాన్ని మరింత సులభతరం చేయడం. టెక్, ఫైనాన్స్, రక్షణ మొదలైన కస్టమ్ సాఫ్ట్‌వేర్‌ను ఎక్కువగా అభివృద్ధి చేసే పరిశ్రమలు, కోడింగ్‌ను వేగవంతం చేయడమే కాకుండా నిరంతరం అప్రమత్తంగా ఉండే భద్రతా సమీక్షకుడిగా కూడా పనిచేసే AI కో-పైలట్‌లను కలిగి ఉండటం ద్వారా ప్రయోజనం పొందుతాయి. సరిగ్గా నియంత్రించినప్పుడు, ఈ AI సాధనాలు కొత్త బలహీనతల ప్రవేశాన్ని తగ్గించగలవు మరియు బృందంలో ప్రతి దశలో భద్రతా నిపుణుడు పాలుపంచుకోకపోయినా కూడా, ఉత్తమ పద్ధతులను పాటించడంలో అభివృద్ధి బృందాలకు సహాయపడగలవు. దీని ఫలితంగా, మొదటి రోజు నుండే దాడులకు వ్యతిరేకంగా మరింత పటిష్టమైన సాఫ్ట్‌వేర్ లభిస్తుంది.

సంఘటన ప్రతిస్పందన మద్దతు

సైబర్‌ సెక్యూరిటీ సంఘటన జరిగినప్పుడు – అది మాల్‌వేర్ వ్యాప్తి అయినా, డేటా ఉల్లంఘన అయినా, లేదా దాడి కారణంగా సిస్టమ్ నిలిచిపోవడం అయినా – సమయం చాలా కీలకం. ఇన్సిడెంట్ రెస్పాన్స్ (IR) బృందాలకు మద్దతు ఇవ్వడానికి . ఒక సంఘటన జరిగినప్పుడు, AI కొంత దర్యాప్తు మరియు డాక్యుమెంటేషన్ భారాన్ని పంచుకోగలదని, ఇంకా కొన్ని ప్రతిస్పందన చర్యలను సూచించగలదని లేదా స్వయంచాలకంగా చేయగలదని దీని వెనుక ఉన్న ఆలోచన.

నిర్వహణలో (IR) AI యొక్క ఒక ముఖ్యమైన పాత్ర నిజ-సమయ సంఘటన విశ్లేషణ మరియు సారాంశం అందించడం. ఒక సంఘటన జరుగుతున్నప్పుడు, ప్రతిస్పందించేవారికి "దాడి చేసినవాడు ఎలా ప్రవేశించాడు?", "ఏ సిస్టమ్‌లు ప్రభావితమయ్యాయి?", మరియు "ఏ డేటా రాజీపడి ఉండవచ్చు?". జనరేటివ్ AI, ప్రభావిత సిస్టమ్‌ల నుండి లాగ్‌లు, హెచ్చరికలు మరియు ఫోరెన్సిక్ డేటాను విశ్లేషించి, త్వరగా అంతర్దృష్టులను అందించగలదు. ఉదాహరణకు, మైక్రోసాఫ్ట్ సెక్యూరిటీ కోపైలట్ ఒక సంఘటన ప్రతిస్పందకుడిని వివిధ రకాల సాక్ష్యాలను (ఫైల్‌లు, URLలు, ఈవెంట్ లాగ్‌లు) అందించి, ఒక కాలక్రమం లేదా సారాంశం కోసం అడగడానికి అనుమతిస్తుంది (మైక్రోసాఫ్ట్ సెక్యూరిటీ కోపైలట్ అనేది సైబర్‌సెక్యూరిటీ కోసం ఒక కొత్త GPT-4 AI అసిస్టెంట్ | ది వెర్జ్). ఆ AI ఇలా ప్రతిస్పందించవచ్చు: "ఈ ఉల్లంఘన బహుశా 10:53 GMTకి జాన్‌డో అనే వినియోగదారుకు మాల్‌వేర్ X ఉన్న ఒక ఫిషింగ్ ఇమెయిల్‌తో ప్రారంభమైంది. అమలు చేసిన తర్వాత, ఆ మాల్‌వేర్ ఒక బ్యాక్‌డోర్‌ను సృష్టించింది, దానిని రెండు రోజుల తర్వాత ఫైనాన్స్ సర్వర్‌కు సమాంతరంగా ప్రవేశించడానికి ఉపయోగించి, అక్కడ అది డేటాను సేకరించింది." గంటల సమయం కాకుండా నిమిషాల్లోనే ఈ స్పష్టమైన చిత్రాన్ని పొందడం వలన, బృందం (ఏ సిస్టమ్‌లను వేరుచేయాలి వంటి) సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయాలను చాలా వేగంగా తీసుకోగలుగుతుంది.

జనరేటివ్ AI నివారణ మరియు పరిష్కార చర్యలను కూడా సూచించగలదు. ఉదాహరణకు, ఒక ఎండ్‌పాయింట్ రాన్సమ్‌వేర్ బారిన పడితే, ఆ మెషీన్‌ను వేరుచేయడానికి, కొన్ని ఖాతాలను నిలిపివేయడానికి, మరియు ఫైర్‌వాల్‌పై తెలిసిన హానికరమైన IPలను బ్లాక్ చేయడానికి ఒక AI సాధనం ఒక స్క్రిప్ట్ లేదా సూచనల సమితిని రూపొందించగలదు – ఇది ప్రాథమికంగా ఒక ప్లేబుక్ అమలు లాంటిది. జనరేటివ్ AI "సంఘటన యొక్క స్వభావం ఆధారంగా తగిన చర్యలు లేదా స్క్రిప్ట్‌లను రూపొందించగలదని", ప్రతిస్పందన యొక్క ప్రారంభ దశలను స్వయంచాలకం చేస్తుందని పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్స్ పేర్కొంది (సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి? - పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్స్). భద్రతా బృందం అధిక పనిభారంతో సతమతమవుతున్న సందర్భంలో (ఉదాహరణకు వందలాది పరికరాలపై విస్తృతమైన దాడి జరిగినప్పుడు), AI ముందుగా ఆమోదించబడిన షరతుల కింద ఈ చర్యలలో కొన్నింటిని నేరుగా అమలు చేయవచ్చు, అవిశ్రాంతంగా పనిచేసే ఒక జూనియర్ ప్రతిస్పందకుడిలా వ్యవహరిస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక AI ఏజెంట్ రాజీపడినట్లుగా భావించే ఆధారాలను స్వయంచాలకంగా రీసెట్ చేయగలదు లేదా సంఘటన యొక్క ప్రొఫైల్‌కు సరిపోయే హానికరమైన కార్యాచరణను ప్రదర్శించే హోస్ట్‌లను క్వారంటైన్ చేయగలదు.

సంఘటన ప్రతిస్పందన సమయంలో, బృందంలోపల మరియు వాటాదారులతో సంభాషణ చాలా కీలకం. జనరేటివ్ AI, సంఘటన జరిగిన వెంటనే అప్‌డేట్ నివేదికలు లేదా సంక్షిప్త నివేదికలను రూపొందించడం. ఒక ఇంజనీర్ తమ ట్రబుల్‌షూటింగ్‌ను ఆపి, ఈమెయిల్ అప్‌డేట్ రాయడానికి బదులుగా, వారు AIని ఇలా అడగవచ్చు, "కార్యనిర్వాహకులకు తెలియజేయడానికి, ఈ సంఘటనలో ఇప్పటివరకు ఏమి జరిగిందో సంగ్రహంగా చెప్పండి." సంఘటన డేటాను స్వీకరించిన AI, ఒక సంక్షిప్త సారాంశాన్ని అందించగలదు: "మధ్యాహ్నం 3 గంటల సమయానికి, దాడి చేసినవారు 2 వినియోగదారు ఖాతాలను మరియు 5 సర్వర్‌లను యాక్సెస్ చేశారు. ప్రభావితమైన డేటాలో డేటాబేస్ Xలోని క్లయింట్ రికార్డులు ఉన్నాయి. నివారణ చర్యలు: ప్రభావితమైన ఖాతాల కోసం VPN యాక్సెస్ రద్దు చేయబడింది మరియు సర్వర్‌లు వేరుచేయబడ్డాయి. తదుపరి చర్యలు: ఏదైనా నిలకడ యంత్రాంగాల కోసం స్కాన్ చేయడం." ఆ తర్వాత ప్రతిస్పందించేవారు దీనిని త్వరగా ధృవీకరించవచ్చు లేదా సవరించవచ్చు మరియు పంపవచ్చు, తద్వారా వాటాదారులకు కచ్చితమైన, తాజా సమాచారంతో ఎప్పటికప్పుడు తెలియజేయబడుతుందని నిర్ధారించుకోవచ్చు.

పరిస్థితి సద్దుమణిగిన తర్వాత, సాధారణంగా ఒక వివరణాత్మక సంఘటన నివేదికను సిద్ధం చేయాలి మరియు నేర్చుకున్న పాఠాలను క్రోడీకరించాలి. AI మద్దతు రాణించే మరో రంగం ఇది. ఇది సంఘటనకు సంబంధించిన మొత్తం డేటాను సమీక్షించి, మూల కారణం, కాలక్రమం, ప్రభావం మరియు సిఫార్సులను కవర్ చేస్తూ సంఘటనానంతర నివేదికను రూపొందించగలదు . ఉదాహరణకు, IBM ఒక బటన్ నొక్కడం ద్వారా "వాటాదారులతో పంచుకోగలిగే భద్రతా కేసులు మరియు సంఘటనల యొక్క సరళమైన సారాంశాలను" సృష్టించడానికి జనరేటివ్ AIని అనుసంధానిస్తోంది ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ). కార్యాచరణానంతర నివేదనను క్రమబద్ధీకరించడం ద్వారా, సంస్థలు మెరుగుదలలను వేగంగా అమలు చేయగలవు మరియు నిబంధనల పాటింపు ప్రయోజనాల కోసం మెరుగైన డాక్యుమెంటేషన్‌ను కూడా కలిగి ఉండగలవు.

ఒక వినూత్నమైన, ముందుచూపుతో కూడిన ఉపయోగం ఏఐ-ఆధారిత సంఘటన అనుకరణలు. అగ్నిమాపక మాక్ డ్రిల్ నిర్వహించినట్లే, కొన్ని కంపెనీలు "ఒకవేళ ఇలా జరిగితే?" అనే సంఘటనల దృశ్యాలను పరిశీలించడానికి జనరేటివ్ ఏఐని ఉపయోగిస్తున్నాయి. నెట్‌వర్క్ లేఅవుట్‌ను బట్టి రాన్సమ్‌వేర్ ఎలా వ్యాపించవచ్చో, లేదా ఒక అంతర్గత వ్యక్తి డేటాను ఎలా బయటకు తీయవచ్చో ఏఐ అనుకరించవచ్చు, ఆపై ప్రస్తుత ప్రతిస్పందన ప్రణాళికల ప్రభావాన్ని అంచనా వేయవచ్చు. ఇది నిజమైన సంఘటన జరగడానికి ముందే, బృందాలు తమ కార్యాచరణ ప్రణాళికలను సిద్ధం చేసుకోవడానికి మరియు మెరుగుపరచుకోవడానికి సహాయపడుతుంది. ఇది మీ సంసిద్ధతను నిరంతరం పరీక్షించే, ఎప్పటికప్పుడు మెరుగుపడే సంఘటన ప్రతిస్పందన సలహాదారుని కలిగి ఉండటం లాంటిది.

ఫైనాన్స్ లేదా హెల్త్‌కేర్ వంటి అత్యంత కీలకమైన పరిశ్రమలలో, సంఘటనల వలన కలిగే పని నిలిచిపోవడం లేదా డేటా నష్టం చాలా ఖరీదైనది కాబట్టి, ఈ AI-ఆధారిత సంఘటన ప్రతిస్పందన (IR) సామర్థ్యాలు చాలా ఆకర్షణీయంగా ఉంటాయి. సైబర్ సంఘటనను ఎదుర్కొంటున్న ఒక ఆసుపత్రి, ఎక్కువసేపు సిస్టమ్ పనిచేయకపోవడాన్ని భరించలేదు – అటువంటి సందర్భంలో, సమస్యను త్వరగా అదుపులోకి తీసుకురావడానికి సహాయపడే ఒక AI అక్షరాలా ప్రాణాలను కాపాడగలదు. అదేవిధంగా, ఒక ఆర్థిక సంస్థ తెల్లవారుజామున 3 గంటలకు జరిగినట్లు అనుమానించబడిన మోసపూరిత చొరబాటు యొక్క ప్రాథమిక పరిశీలన (ట్రియాజ్) కోసం AIని ఉపయోగించవచ్చు. తద్వారా, ఆన్-కాల్‌లో ఉన్న సిబ్బంది ఆన్‌లైన్‌లోకి వచ్చేసరికి, చాలా ప్రాథమిక పనులు (ప్రభావిత ఖాతాల నుండి లాగ్ ఆఫ్ చేయడం, లావాదేవీలను నిరోధించడం మొదలైనవి) అప్పటికే పూర్తయి ఉంటాయి. జనరేటివ్ AIతో సంఘటన ప్రతిస్పందన బృందాలను బలోపేతం చేయడం, సంస్థలు ప్రతిస్పందన సమయాలను గణనీయంగా తగ్గించగలవు మరియు తమ నిర్వహణలో సంపూర్ణతను మెరుగుపరచుకోగలవు, తద్వారా అంతిమంగా సైబర్ సంఘటనల వల్ల కలిగే నష్టాన్ని తగ్గించగలవు.

ప్రవర్తనా విశ్లేషణలు మరియు క్రమరాహిత్య గుర్తింపు

సాధారణ ప్రవర్తన నుండి ఏదైనా విచలనం చెందినప్పుడు గమనించడం ద్వారా అనేక సైబర్ దాడులను పట్టుకోవచ్చు – ఉదాహరణకు, ఒక వినియోగదారు ఖాతా అసాధారణ పరిమాణంలో డేటాను డౌన్‌లోడ్ చేసుకోవడం లేదా ఒక నెట్‌వర్క్ పరికరం అకస్మాత్తుగా పరిచయం లేని హోస్ట్‌తో సంభాషించడం వంటివి. జెనరేటివ్ AI, ప్రవర్తనా విశ్లేషణ మరియు అసాధారణతలను గుర్తించడం. ఇది వినియోగదారులు మరియు సిస్టమ్‌ల యొక్క సాధారణ నమూనాలను నేర్చుకుని, ఆపై ఏదైనా తేడాగా అనిపించినప్పుడు దాన్ని సూచిస్తుంది.

సాంప్రదాయ అసాధారణతలను గుర్తించడం తరచుగా నిర్దిష్ట కొలమానాలపై (CPU వినియోగంలో ఆకస్మిక పెరుగుదల, అసాధారణ సమయాల్లో లాగిన్ అవ్వడం మొదలైనవి) గణాంక పరిమితులను లేదా సాధారణ మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. జెనరేటివ్ AI ప్రవర్తన యొక్క మరింత సూక్ష్మమైన ప్రొఫైల్‌లను సృష్టించడం ద్వారా దీనిని మరింత ముందుకు తీసుకెళ్లగలదు. ఉదాహరణకు, ఒక AI మోడల్ ఒక ఉద్యోగి యొక్క లాగిన్‌లు, ఫైల్ యాక్సెస్ పద్ధతులు మరియు ఈమెయిల్ అలవాట్లను కాలక్రమేణా స్వీకరించి, ఆ వినియోగదారుడి "సాధారణ" ప్రవర్తనపై బహుముఖ అవగాహనను ఏర్పరచుకోగలదు. ఒకవేళ ఆ ఖాతా తర్వాత తన సాధారణ ప్రవర్తనకు పూర్తిగా భిన్నంగా ఏదైనా చేస్తే (ఉదాహరణకు, ఒక కొత్త దేశం నుండి లాగిన్ అవ్వడం మరియు అర్ధరాత్రి HR ఫైళ్ల నిధిని యాక్సెస్ చేయడం వంటివి), ఆ AI కేవలం ఒక కొలమానంలోనే కాకుండా, వినియోగదారుడి ప్రొఫైల్‌కు సరిపోని మొత్తం ప్రవర్తనా సరళిలోనే ఒక విచలనాన్ని గుర్తిస్తుంది. సాంకేతిక పరంగా చెప్పాలంటే, జెనరేటివ్ మోడల్స్ (ఆటోఎన్‌కోడర్‌లు లేదా సీక్వెన్స్ మోడల్స్ వంటివి) "సాధారణం" ఎలా ఉంటుందో మోడల్ చేసి, ఆపై ఆశించిన ప్రవర్తనా పరిధిని రూపొందించగలవు. వాస్తవికత ఆ పరిధికి వెలుపల ఉన్నప్పుడు, దానిని ఒక అసాధారణ సంఘటనగా (అనామలీ) గుర్తించి ఫ్లాగ్ చేస్తారు (సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జెనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి? - పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్స్).

దీని ఆచరణాత్మక అమలులలో ఒకటి నెట్‌వర్క్ ట్రాఫిక్ పర్యవేక్షణలో. 2024లో జరిగిన ఒక సర్వే ప్రకారం, 54% అమెరికా సంస్థలు సైబర్‌ సెక్యూరిటీలో ఏఐ (AI) యొక్క ప్రధాన వినియోగ సందర్భాలలో ఒకటిగా నెట్‌వర్క్ ట్రాఫిక్‌ను పర్యవేక్షించడాన్ని పేర్కొన్నాయి (ఉత్తర అమెరికా: ప్రపంచవ్యాప్తంగా సైబర్‌ సెక్యూరిటీలో ప్రధాన ఏఐ వినియోగ సందర్భాలు 2024). జనరేటివ్ ఏఐ ఒక సంస్థ యొక్క నెట్‌వర్క్‌లోని సాధారణ కమ్యూనికేషన్ సరళిని నేర్చుకోగలదు – అంటే, సాధారణంగా ఏ సర్వర్‌లు ఒకదానితో ఒకటి సంభాషించుకుంటాయి, పని వేళల్లో ఎంత డేటా కదులుతుంది, రాత్రిపూట ఎంత డేటా కదులుతుంది మొదలైనవి. ఒకవేళ దాడి చేసేవాడు పట్టుబడకుండా ఉండేందుకు నెమ్మదిగానైనా ఒక సర్వర్ నుండి డేటాను బయటకు తరలించడం ప్రారంభిస్తే, ఏఐ-ఆధారిత వ్యవస్థ "సర్వర్ A ఎప్పుడూ తెల్లవారుజామున 2 గంటలకు 500MB డేటాను ఒక బాహ్య IPకి పంపదు" , ఒక హెచ్చరికను జారీ చేయవచ్చు. ఏఐ కేవలం స్థిరమైన నియమాలను కాకుండా, నిరంతరం మారుతున్న నెట్‌వర్క్ ప్రవర్తన నమూనాను ఉపయోగిస్తున్నందున, ఇది స్థిరమైన నియమాలు ("డేటా X MB కంటే ఎక్కువ ఉంటే హెచ్చరించు" వంటివి) గుర్తించలేని లేదా పొరపాటున తప్పుగా సూచించే సూక్ష్మమైన అసాధారణతలను పట్టుకోగలదు. ఈ అనుకూల స్వభావమే బ్యాంకింగ్ లావాదేవీల నెట్‌వర్క్‌లు, క్లౌడ్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ లేదా ఐఓటీ (IoT) పరికరాల సముదాయాలు వంటి వాతావరణాలలో ఏఐ-ఆధారిత అసాధారణతలను గుర్తించడాన్ని శక్తివంతంగా చేస్తుంది, ఎందుకంటే ఇక్కడ సాధారణం మరియు అసాధారణం కోసం స్థిరమైన నియమాలను నిర్వచించడం చాలా క్లిష్టంగా ఉంటుంది.

జనరేటివ్ AI , యూజర్ బిహేవియర్ అనలిటిక్స్ (UBA) లో కూడా సహాయపడుతోంది . ఇది అంతర్గత ముప్పులను లేదా హ్యాక్ చేయబడిన ఖాతాలను గుర్తించడానికి కీలకం. ప్రతి యూజర్ లేదా ఎంటిటీ యొక్క బేస్‌లైన్‌ను రూపొందించడం ద్వారా, AI క్రెడెన్షియల్స్ దుర్వినియోగం వంటి విషయాలను గుర్తించగలదు. ఉదాహరణకు, అకౌంటింగ్ విభాగంలోని బాబ్ అకస్మాత్తుగా కస్టమర్ డేటాబేస్‌ను క్వెరీ చేయడం ప్రారంభిస్తే (అతను ఇంతకు ముందు ఎప్పుడూ చేయని పని), బాబ్ ప్రవర్తనకు సంబంధించిన AI మోడల్ దీనిని అసాధారణమైనదిగా గుర్తిస్తుంది. అది మాల్‌వేర్ కాకపోవచ్చు – బాబ్ క్రెడెన్షియల్స్ దొంగిలించబడి, ఒక దాడి చేసే వ్యక్తి వాటిని ఉపయోగించడం కావచ్చు, లేదా బాబ్ చూడకూడని చోట చూడటం కావచ్చు. ఏది ఏమైనప్పటికీ, దర్యాప్తు చేయడానికి సెక్యూరిటీ బృందానికి ఒక ముందస్తు హెచ్చరిక అందుతుంది. ఇటువంటి AI-ఆధారిత UBA ​​సిస్టమ్‌లు వివిధ సెక్యూరిటీ ఉత్పత్తులలో ఉన్నాయి, మరియు జనరేటివ్ మోడలింగ్ టెక్నిక్‌లు సందర్భాన్ని (బహుశా బాబ్ ఒక ప్రత్యేక ప్రాజెక్ట్‌లో ఉండవచ్చు, మొదలైనవి, దీనిని AI కొన్నిసార్లు ఇతర డేటా నుండి ఊహించగలదు) పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ద్వారా వాటి కచ్చితత్వాన్ని పెంచుతూ, తప్పుడు హెచ్చరికలను తగ్గిస్తున్నాయి.

గుర్తింపు మరియు యాక్సెస్ నిర్వహణ రంగంలో, డీప్‌ఫేక్‌లను గుర్తించడం అనేది పెరుగుతున్న అవసరం – జెనరేటివ్ AI, బయోమెట్రిక్ భద్రతను మోసగించే కృత్రిమ స్వరాలను మరియు వీడియోలను సృష్టించగలదు. ఆసక్తికరంగా, మానవులు గమనించడం కష్టంగా ఉండే ఆడియో లేదా వీడియోలోని సూక్ష్మమైన అంశాలను విశ్లేషించడం ద్వారా కూడా ఈ డీప్‌ఫేక్‌లను గుర్తించడంలో జెనరేటివ్ AI సహాయపడుతుంది. యాక్సెంచర్ విషయంలో మనం ఒక ఉదాహరణను చూశాము, అది శిక్షణ ఇవ్వడం . ఐదు సంవత్సరాలకు పైగా, ఈ విధానం యాక్సెంచర్‌కు దాని 90% సిస్టమ్‌ల కోసం పాస్‌వర్డ్‌లను తొలగించడానికి (బయోమెట్రిక్స్ మరియు ఇతర అంశాలకు మారడం ద్వారా) మరియు దాడులను 60% తగ్గించడానికి సహాయపడింది (సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జెనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ సందర్భాలు [+ ఉదాహరణలు] ). ముఖ్యంగా, వారు బయోమెట్రిక్ ప్రామాణీకరణను బలోపేతం చేయడానికి జెనరేటివ్ AIని ఉపయోగించారు, తద్వారా దానిని జెనరేటివ్ దాడులకు నిరోధకంగా మార్చారు (AI, AIతో పోరాడటానికి ఇది ఒక గొప్ప ఉదాహరణ). ప్రామాణీకరణలో మనం AIపై ఎక్కువగా ఆధారపడుతున్నందున, ఈ రకమైన ప్రవర్తనా నమూనా – ఈ సందర్భంలో నిజమైన మానవ ముఖానికి మరియు AI- రూపొందించిన ముఖానికి మధ్య ఉన్న వ్యత్యాసాన్ని గుర్తించడం – చాలా కీలకం.

జనరేటివ్ AI ఆధారిత అసాధారణతలను గుర్తించడం అనేది అన్ని పరిశ్రమలలోనూ వర్తిస్తుంది: ఆరోగ్య సంరక్షణలో, హ్యాకింగ్ సంకేతాల కోసం వైద్య పరికరాల ప్రవర్తనను పర్యవేక్షించడానికి; ఆర్థిక రంగంలో, మోసం లేదా అల్గారిథమిక్ తారుమారును సూచించే అసాధారణ నమూనాల కోసం ట్రేడింగ్ వ్యవస్థలను గమనించడానికి; ఇంధనం/యుటిలిటీల రంగంలో, చొరబాట్ల సంకేతాల కోసం నియంత్రణ వ్యవస్థ సంకేతాలను పరిశీలించడానికి ఇది ఉపయోగపడుతుంది. విస్తృతి (ప్రవర్తన యొక్క అన్ని అంశాలను చూడటం) మరియు లోతు (సంక్లిష్ట నమూనాలను అర్థం చేసుకోవడం) , సైబర్ సంఘటనకు సంబంధించిన గడ్డివాములోని సూదిని వెతకడం వంటి సూచికలను గుర్తించడానికి దీనిని ఒక శక్తివంతమైన సాధనంగా చేస్తుంది. ముప్పులు మరింత రహస్యంగా, సాధారణ కార్యకలాపాల మధ్య దాగి ఉంటున్నందున, "సాధారణం" అని కచ్చితంగా నిర్వచించి, ఏదైనా విచలనం చెందినప్పుడు హెచ్చరించే ఈ సామర్థ్యం అత్యంత కీలకం అవుతుంది. అందువల్ల జనరేటివ్ AI ఒక అవిశ్రాంత కాపలాదారుగా పనిచేస్తుంది, పర్యావరణంలోని మార్పులకు అనుగుణంగా తన సాధారణత నిర్వచనాన్ని నిరంతరం నేర్చుకుంటూ, నవీకరిస్తూ, నిశిత పరిశీలనకు అర్హమైన అసాధారణతల గురించి భద్రతా బృందాలను హెచ్చరిస్తుంది.

సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI యొక్క అవకాశాలు మరియు ప్రయోజనాలు

సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI యొక్క అప్లికేషన్ ఈ సాధనాలను స్వీకరించడానికి ఇష్టపడే సంస్థలకు అనేక అవకాశాలు మరియు ప్రయోజనాలను తెస్తుంది. క్రింద, జనరేటివ్ AIని సైబర్ సెక్యూరిటీ ప్రోగ్రామ్‌లకు బలవంతపు అదనంగా చేసే ముఖ్య ప్రయోజనాలను మేము సంగ్రహిస్తాము:

• వేగవంతమైన బెదిరింపు గుర్తింపు మరియు ప్రతిస్పందన: ఉత్పాదక AI వ్యవస్థలు నిజ సమయంలో అధిక మొత్తంలో డేటాను విశ్లేషించగలవు మరియు మాన్యువల్ మానవ విశ్లేషణ కంటే చాలా వేగంగా బెదిరింపులను గుర్తించగలవు. ఈ వేగ ప్రయోజనం అంటే దాడులను ముందుగానే గుర్తించడం మరియు సంఘటనలను త్వరగా నియంత్రించడం. ఆచరణలో, AI-ఆధారిత భద్రతా పర్యవేక్షణ మానవులకు పరస్పర సంబంధం కలిగి ఉండటానికి చాలా ఎక్కువ సమయం పట్టే బెదిరింపులను పట్టుకోగలదు. సంఘటనలకు వెంటనే స్పందించడం ద్వారా (లేదా ప్రారంభ ప్రతిస్పందనలను స్వయంప్రతిపత్తిగా అమలు చేయడం ద్వారా), సంస్థలు తమ నెట్‌వర్క్‌లలో దాడి చేసేవారి నివాస సమయాన్ని నాటకీయంగా తగ్గించగలవు, నష్టాన్ని తగ్గించగలవు.

• మెరుగైన కచ్చితత్వం మరియు ముప్పు కవరేజ్: జనరేటివ్ మోడల్స్ నిరంతరం కొత్త డేటా నుండి నేర్చుకుంటాయి కాబట్టి, అవి అభివృద్ధి చెందుతున్న ముప్పులకు అనుగుణంగా మారగలవు మరియు హానికరమైన కార్యకలాపాల యొక్క సూక్ష్మమైన సంకేతాలను పట్టుకోగలవు. ఇది స్టాటిక్ నియమాలతో పోలిస్తే మెరుగైన గుర్తింపు కచ్చితత్వానికి (తక్కువ ఫాల్స్ నెగటివ్‌లు మరియు ఫాల్స్ పాజిటివ్‌లు) దారితీస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఫిషింగ్ ఇమెయిల్ లేదా మాల్వేర్ ప్రవర్తన యొక్క ముఖ్య లక్షణాలను నేర్చుకున్న ఒక AI, ఇంతకు ముందెన్నడూ చూడని వేరియంట్‌లను గుర్తించగలదు. దీని ఫలితంగా, కొత్త రకాల దాడులతో సహా, వివిధ రకాల ముప్పులను విస్తృతంగా కవర్ చేయడం సాధ్యమవుతుంది, ఇది మొత్తం భద్రతా స్థితిని బలోపేతం చేస్తుంది. భద్రతా బృందాలు కూడా AI విశ్లేషణ నుండి వివరణాత్మక అంతర్దృష్టులను (ఉదా. మాల్వేర్ ప్రవర్తన యొక్క వివరణలు) పొందుతాయి, ఇది మరింత కచ్చితమైన మరియు లక్షిత రక్షణలను సాధ్యం చేస్తుంది (సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి? - పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్స్).

• పునరావృతమయ్యే పనుల ఆటోమేషన్: లాగ్‌లను జల్లెడ పట్టడం, నివేదికలను సంకలనం చేయడం నుండి సంఘటన ప్రతిస్పందన స్క్రిప్ట్‌లను వ్రాయడం వరకు - రొటీన్, శ్రమతో కూడుకున్న భద్రతా పనులను ఆటోమేట్ చేయడంలో జనరేటివ్ AI రాణిస్తుంది. ఈ ఆటోమేషన్ మానవ విశ్లేషకులపై భారాన్ని తగ్గిస్తుంది, తద్వారా వారు ఉన్నత-స్థాయి వ్యూహం మరియు సంక్లిష్ట నిర్ణయాలు తీసుకోవడంపై దృష్టి పెట్టడానికి వీలు కల్పిస్తుంది (సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి? - పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్స్). వల్నరబిలిటీ స్కానింగ్, కాన్ఫిగరేషన్ ఆడిటింగ్, యూజర్ యాక్టివిటీ విశ్లేషణ మరియు కంప్లయన్స్ రిపోర్టింగ్ వంటి సాధారణమైన కానీ ముఖ్యమైన పనులను AI నిర్వహించగలదు (లేదా కనీసం ప్రాథమిక రూపంలోనైనా రూపొందించగలదు). ఈ పనులను యంత్ర వేగంతో నిర్వహించడం ద్వారా, AI సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడమే కాకుండా మానవ తప్పిదాలను (ఉల్లంఘనలలో ఒక ముఖ్యమైన అంశం) కూడా తగ్గిస్తుంది.

• క్రియాశీలక రక్షణ మరియు అనుకరణ: జనరేటివ్ AI సంస్థలను ప్రతిచర్యాత్మక భద్రత నుండి క్రియాశీలక భద్రతకు మారడానికి అనుమతిస్తుంది. దాడి అనుకరణ, సింథటిక్ డేటా జనరేషన్ మరియు దృశ్య-ఆధారిత శిక్షణ వంటి పద్ధతుల ద్వారా, రక్షకులు నిజ ప్రపంచంలో ముప్పులు ముందే వాటిని ఊహించి, వాటికి సిద్ధపడగలరు. భద్రతా బృందాలు తమ ప్రతిస్పందనలను పరీక్షించడానికి మరియు ఏవైనా బలహీనతలను సరిదిద్దడానికి, సురక్షితమైన వాతావరణంలో సైబర్‌దాడులను (ఫిషింగ్ ప్రచారాలు, మాల్వేర్ వ్యాప్తి, DDoS, మొదలైనవి) అనుకరించగలవు. కేవలం మానవ ప్రయత్నంతో పూర్తిగా చేయడం తరచుగా అసాధ్యమైన ఈ నిరంతర శిక్షణ, రక్షణ వ్యవస్థలను పదునుగా మరియు తాజాగా ఉంచుతుంది. ఇది ఒక సైబర్ "ఫైర్ డ్రిల్" లాంటిది – మీరు సాధన చేసి, మెరుగుపరుచుకోవడానికి వీలుగా AI మీ రక్షణ వ్యవస్థలపై అనేక ఊహాజనిత ముప్పులను విసురుతుంది.

• మానవ నైపుణ్యాన్ని పెంపొందించడం (శక్తి గుణకంగా AI): జనరేటివ్ AI ఒకేసారి అవిశ్రాంతంగా పనిచేసే జూనియర్ విశ్లేషకుడు, సలహాదారుడు మరియు సహాయకుడిలా పనిచేస్తుంది. ఇది సాధారణంగా అనుభవజ్ఞులైన నిపుణుల నుండి ఆశించే మార్గదర్శకత్వం మరియు సిఫార్సులను తక్కువ అనుభవం ఉన్న బృంద సభ్యులకు అందించగలదు, తద్వారా బృందం అంతటా నైపుణ్యాన్ని సమర్థవంతంగా పంచుతుంది ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ సందర్భాలు [+ ఉదాహరణలు] ). సైబర్‌సెక్యూరిటీలో ప్రతిభ కొరత ఉన్నందున ఇది ప్రత్యేకంగా విలువైనది – AI చిన్న బృందాలు తక్కువతో ఎక్కువ చేయడానికి సహాయపడుతుంది. మరోవైపు, అనుభవజ్ఞులైన విశ్లేషకులు AI ద్వారా కష్టమైన పనులను చేయించడం మరియు అంత సులభంగా కనిపించని అంతర్దృష్టులను వెలికితీయడం వల్ల ప్రయోజనం పొందుతారు, వాటిని వారు ధృవీకరించి, వాటిపై చర్య తీసుకోవచ్చు. దీని మొత్తం ఫలితం ఏమిటంటే, భద్రతా బృందం మరింత ఉత్పాదకత మరియు సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది, AI ప్రతి మానవ సభ్యుని ప్రభావాన్ని పెంచుతుంది ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు ).

• మెరుగైన నిర్ణయ మద్దతు మరియు నివేదన: సాంకేతిక డేటాను సహజ భాషా అంతర్దృష్టులలోకి అనువదించడం ద్వారా, ఉత్పాదక AI కమ్యూనికేషన్ మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది. AI-సృష్టించిన సారాంశాల ద్వారా భద్రతా నాయకులు సమస్యలపై స్పష్టమైన దృశ్యమానతను పొందుతారు మరియు ముడి డేటాను అన్వయించాల్సిన అవసరం లేకుండా సమాచారంతో కూడిన వ్యూహాత్మక నిర్ణయాలు తీసుకోగలరు. అదేవిధంగా, భద్రతా భంగిమ మరియు సంఘటనల యొక్క సులభంగా అర్థం చేసుకోగల నివేదికలను AI సిద్ధం చేసినప్పుడు క్రాస్-ఫంక్షనల్ కమ్యూనికేషన్ (కార్యనిర్వాహకులు, సమ్మతి అధికారులు మొదలైన వారికి) మెరుగుపడుతుంది (సైబర్ భద్రతలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు). ఇది నాయకత్వ స్థాయిలో భద్రతా విషయాలపై విశ్వాసం మరియు అమరికను నిర్మించడమే కాకుండా, నష్టాలు మరియు AI-కనుగొన్న అంతరాలను స్పష్టంగా వ్యక్తీకరించడం ద్వారా పెట్టుబడులు మరియు మార్పులను సమర్థించడంలో సహాయపడుతుంది.

ఈ ప్రయోజనాలన్నీ కలిపి చూస్తే, సైబర్‌ సెక్యూరిటీలో జెనరేటివ్ ఏఐని ఉపయోగించుకునే సంస్థలు, తక్కువ నిర్వహణ ఖర్చులతో మరింత పటిష్టమైన భద్రతా స్థితిని సాధించగలవని అర్థం. గతంలో ఎదుర్కోలేనంతటి తీవ్రమైన ముప్పులకు అవి ప్రతిస్పందించగలవు, పర్యవేక్షణ లేకుండా పోయిన లోపాలను పూరించగలవు, మరియు ఏఐ-ఆధారిత ఫీడ్‌బ్యాక్ లూప్‌ల ద్వారా నిరంతరం మెరుగుపడగలవు. అంతిమంగా, వేగం, స్థాయి, మరియు క్లిష్టతకు దీటుగా అంతే అధునాతనమైన రక్షణ వ్యవస్థలను అందించడం ద్వారా, శత్రువుల కంటే ముందుకెళ్లే అవకాశాన్ని జెనరేటివ్ ఏఐ కల్పిస్తుంది. ఒక సర్వేలో తేలినట్లుగా, సగానికి పైగా వ్యాపార మరియు సైబర్ నాయకులు జెనరేటివ్ ఏఐ వాడకం ద్వారా ముప్పులను వేగంగా గుర్తించడం మరియు కచ్చితత్వం పెరగడం జరుగుతుందని అంచనా వేస్తున్నారు ([PDF] గ్లోబల్ సైబర్‌ సెక్యూరిటీ అవుట్‌లుక్ 2025 | వరల్డ్ ఎకనామిక్ ఫోరమ్) (సైబర్‌ సెక్యూరిటీలో జెనరేటివ్ ఏఐ: ఎల్‌ఎల్‌ఎమ్‌పై ఒక సమగ్ర సమీక్ష ...) – ఇది ఈ సాంకేతికతల ప్రయోజనాలపై ఉన్న ఆశావాదానికి ఒక నిదర్శనం.

సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే నష్టాలు మరియు సవాళ్లు

అవకాశాలు గణనీయంగా ఉన్నప్పటికీ, సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని సంప్రదించడం చాలా ముఖ్యం, ప్రమాదాలు మరియు సవాళ్లను . AIని గుడ్డిగా విశ్వసించడం లేదా దుర్వినియోగం చేయడం వల్ల కొత్త దుర్బలత్వాలు ఏర్పడతాయి. క్రింద, ప్రతిదానికి సందర్భంతో పాటు ప్రధాన ఆందోళనలు మరియు ఆపదలను మేము వివరిస్తాము:

• సైబర్ నేరగాళ్ల ద్వారా ప్రతికూల ఉపయోగం: రక్షకులకు సహాయపడే అవే జనరేటివ్ సామర్థ్యాలు దాడి చేసేవారికి కూడా శక్తినిస్తాయి. ముప్పు కలిగించేవారు ఇప్పటికే మరింత నమ్మశక్యమైన ఫిషింగ్ ఇమెయిల్‌లను రూపొందించడానికి, సోషల్ ఇంజనీరింగ్ కోసం నకిలీ వ్యక్తిత్వాలను మరియు డీప్‌ఫేక్ వీడియోలను సృష్టించడానికి, గుర్తింపును తప్పించుకోవడానికి నిరంతరం మారే పాలిమార్ఫిక్ మాల్వేర్‌ను అభివృద్ధి చేయడానికి, మరియు హ్యాకింగ్‌లోని కొన్ని అంశాలను ఆటోమేట్ చేయడానికి కూడా జనరేటివ్ AIని ఉపయోగిస్తున్నారు (సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి? - పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్స్). దాదాపు సగం మంది (46%) సైబర్ సెక్యూరిటీ నాయకులు, జనరేటివ్ AI మరింత అధునాతన ప్రతికూల దాడులకు దారితీస్తుందని ఆందోళన చెందుతున్నారు (జనరేటివ్ AI సెక్యూరిటీ: ట్రెండ్స్, థ్రెట్స్ & మిటిగేషన్ స్ట్రాటజీస్). ఈ "AI ఆయుధ పోటీ" అంటే రక్షకులు AIని స్వీకరించిన కొద్దీ, దాడి చేసేవారు కూడా వెనుకబడి ఉండరని (నిజానికి, వారు నియంత్రణ లేని AI సాధనాలను ఉపయోగించి కొన్ని రంగాలలో ముందుండవచ్చు). సంస్థలు మరింత తరచుగా, అధునాతనంగా మరియు గుర్తించడం కష్టంగా ఉండే AI-ఆధారిత ముప్పులకు సిద్ధంగా ఉండాలి.

• AI భ్రాంతులు మరియు అపసత్యాలు: జనరేటివ్ AI నమూనాలు నమ్మశక్యమైనవిగా కనిపించే, కానీ తప్పుగా లేదా తప్పుదారి పట్టించే అవుట్‌పుట్‌లను ఉత్పత్తి చేయగలవు – ఈ దృగ్విషయాన్ని భ్రాంతి అని అంటారు. భద్రతా పరంగా చూస్తే, ఒక AI ఒక సంఘటనను విశ్లేషించి, ఒక నిర్దిష్ట దుర్బలత్వమే దానికి కారణమని తప్పుగా నిర్ధారించవచ్చు, లేదా అది దాడిని అరికట్టడంలో విఫలమయ్యే లోపభూయిష్టమైన నివారణ స్క్రిప్ట్‌ను రూపొందించవచ్చు. ఈ పొరపాట్లను ఉన్నది ఉన్నట్లుగా తీసుకుంటే అవి ప్రమాదకరంగా మారవచ్చు. NTT డేటా హెచ్చరించినట్లుగా, “జనరేటివ్ AI నమ్మశక్యంగా అవాస్తవ కంటెంట్‌ను అవుట్‌పుట్ చేయవచ్చు, మరియు ఈ దృగ్విషయాన్ని భ్రాంతులు అంటారు… వాటిని పూర్తిగా తొలగించడం ప్రస్తుతం కష్టం” ( Security Risks of Generative AI and Countermeasures, and Its Impact on Cybersecurity | NTT DATA Group ). ధృవీకరణ లేకుండా AIపై అతిగా ఆధారపడటం వలన తప్పుడు ప్రయత్నాలకు లేదా తప్పుడు భద్రతా భావనకు దారితీయవచ్చు. ఉదాహరణకు, ఒక AI సురక్షితం కాని ఒక కీలకమైన వ్యవస్థను తప్పుగా సురక్షితమని గుర్తించవచ్చు, లేదా దీనికి విరుద్ధంగా, అసలు జరగని ఉల్లంఘనను “గుర్తించడం” ద్వారా భయాందోళనలను రేకెత్తించవచ్చు. ఈ ప్రమాదాన్ని తగ్గించడానికి, ఏఐ అవుట్‌పుట్‌లను కఠినంగా ధృవీకరించడం మరియు కీలక నిర్ణయాల కోసం మానవ ప్రమేయం ఉండటం అత్యవసరం.

• తప్పుడు పాజిటివ్‌లు మరియు నెగటివ్‌లు: భ్రమలకు సంబంధించినట్లుగా, ఒక AI మోడల్‌కు సరిగ్గా శిక్షణ ఇవ్వకపోయినా లేదా కాన్ఫిగర్ చేయకపోయినా, అది ప్రమాదకరం కాని కార్యకలాపాలను కూడా హానికరమైనవిగా (ఫాల్స్ పాజిటివ్‌లు) నివేదించవచ్చు లేదా, అంతకంటే దారుణంగా, నిజమైన ముప్పులను గుర్తించడంలో విఫలం కావచ్చు (ఫాల్స్ నెగటివ్‌లు) (సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు). అధిక సంఖ్యలో వచ్చే తప్పుడు హెచ్చరికలు భద్రతా బృందాలను ముంచెత్తి, అలర్ట్ ఫెటీగ్‌కు దారితీయవచ్చు (AI వాగ్దానం చేసిన సామర్థ్య ప్రయోజనాలనే ఇవి నాశనం చేస్తాయి), అదే సమయంలో గుర్తించడంలో విఫలమైనవి సంస్థను ప్రమాదంలో పడేస్తాయి. సరైన సమతుల్యత కోసం జనరేటివ్ మోడల్‌లను ట్యూన్ చేయడం సవాలుతో కూడుకున్నది. ప్రతి వాతావరణం ప్రత్యేకమైనది, మరియు ఒక AI బాక్స్ నుండి తీసిన వెంటనే ఉత్తమంగా పనిచేయకపోవచ్చు. నిరంతర అభ్యాసం కూడా ఒక ద్విముఖ కత్తి లాంటిది – AI వక్రీకరించబడిన ఫీడ్‌బ్యాక్ నుండి లేదా మారుతున్న వాతావరణం నుండి నేర్చుకుంటే, దాని కచ్చితత్వం హెచ్చుతగ్గులకు లోనవుతుంది. భద్రతా బృందాలు AI పనితీరును పర్యవేక్షించాలి మరియు థ్రెషోల్డ్‌లను సర్దుబాటు చేయాలి లేదా మోడల్‌లకు సరిదిద్దే ఫీడ్‌బ్యాక్‌ను అందించాలి. అధిక ప్రాధాన్యత గల సందర్భాలలో (ముఖ్యమైన మౌలిక సదుపాయాల కోసం చొరబాటును గుర్తించడం వంటివి), AI సూచనలు ఇప్పటికే ఉన్న వ్యవస్థలతో సంఘర్షణకు బదులుగా సమలేఖనం చెంది, ఒకదానికొకటి పూరకంగా ఉండేలా చూసుకోవడానికి, కొంత కాలం పాటు వాటితో పాటు సమాంతరంగా వాటిని అమలు చేయడం వివేకవంతమైనది కావచ్చు.

• డేటా గోప్యత మరియు లీకేజ్: జనరేటివ్ AI సిస్టమ్‌లకు తరచుగా శిక్షణ మరియు నిర్వహణ కోసం పెద్ద మొత్తంలో డేటా అవసరం అవుతుంది. ఈ మోడల్‌లు క్లౌడ్ ఆధారితమైనవి అయితే లేదా సరిగ్గా విభజించబడకపోతే, సున్నితమైన సమాచారం లీక్ అయ్యే ప్రమాదం ఉంది. వినియోగదారులు అనుకోకుండా యాజమాన్య డేటాను లేదా వ్యక్తిగత డేటాను ఒక AI సేవలోకి ఫీడ్ చేయవచ్చు (ఉదాహరణకు, ఒక రహస్య సంఘటన నివేదికను సంగ్రహించమని ChatGPTని అడగడం), మరియు ఆ డేటా మోడల్ యొక్క జ్ఞానంలో భాగం కావచ్చు. నిజానికి, ఇటీవలి ఒక అధ్యయనంలో జనరేటివ్ AI టూల్స్‌కు అందించే ఇన్‌పుట్‌లలో 55% సున్నితమైన లేదా వ్యక్తిగతంగా గుర్తించదగిన సమాచారాన్ని కలిగి ఉన్నాయని, ఇది డేటా లీకేజ్ గురించి తీవ్రమైన ఆందోళనలను రేకెత్తిస్తోంది (జనరేటివ్ AI సెక్యూరిటీ: ట్రెండ్స్, థ్రెట్స్ & మిటిగేషన్ స్ట్రాటజీస్). అదనంగా, ఒకవేళ AIకి అంతర్గత డేటాపై శిక్షణ ఇచ్చి, దానిని కొన్ని నిర్దిష్ట మార్గాల్లో ప్రశ్నించినట్లయితే, అది అవుట్‌పుట్ . సంస్థలు కఠినమైన డేటా నిర్వహణ విధానాలను (ఉదాహరణకు, సున్నితమైన సమాచారం కోసం ఆన్-ప్రిమైజ్ లేదా ప్రైవేట్ AI ఇన్‌స్టాన్స్‌లను ఉపయోగించడం వంటివి) అమలు చేయాలి మరియు రహస్య సమాచారాన్ని పబ్లిక్ AI టూల్స్‌లో అతికించవద్దని ఉద్యోగులకు అవగాహన కల్పించాలి. గోప్యతా నిబంధనలు (GDPR, మొదలైనవి) కూడా ఇక్కడ వర్తిస్తాయి – సరైన సమ్మతి లేదా రక్షణ లేకుండా AIకి శిక్షణ ఇవ్వడానికి వ్యక్తిగత డేటాను ఉపయోగించడం చట్టాలను ఉల్లంఘించినట్లే కావచ్చు.

• మోడల్ భద్రత మరియు తారుమారు: జనరేటివ్ AI మోడల్స్ స్వయంగా లక్ష్యాలుగా మారవచ్చు. ప్రత్యర్థులు మోడల్ పాయిజనింగ్‌కు ప్రయత్నించవచ్చు , అంటే శిక్షణ లేదా పునఃశిక్షణ దశలో హానికరమైన లేదా తప్పుదారి పట్టించే డేటాను అందించడం ద్వారా AI తప్పుడు నమూనాలను నేర్చుకునేలా చేయవచ్చు ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు ). ఉదాహరణకు, ఒక దాడి చేసేవాడు థ్రెట్ ఇంటెల్ డేటాను సూక్ష్మంగా విషపూరితం చేయవచ్చు, తద్వారా AI, దాడి చేసేవారి సొంత మాల్వేర్‌ను హానికరమైనదిగా గుర్తించడంలో విఫలమవుతుంది. మరొక వ్యూహం ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్ లేదా అవుట్‌పుట్ మానిప్యులేషన్ , దీనిలో దాడి చేసేవాడు AIకి ఇన్‌పుట్‌లను జారీ చేయడానికి ఒక మార్గాన్ని కనుగొంటాడు, అవి దానిని ఉద్దేశించని మార్గాల్లో ప్రవర్తించేలా చేస్తాయి – బహుశా దాని భద్రతా రక్షణలను విస్మరించేలా లేదా అది వెల్లడించకూడని సమాచారాన్ని (అంతర్గత ప్రాంప్ట్‌లు లేదా డేటా వంటివి) బహిర్గతం చేసేలా చేస్తాయి. అదనంగా, మోడల్ ఎవేషన్ ప్రమాదం కూడా ఉంది : దాడి చేసేవారు ప్రత్యేకంగా AIని మోసగించడానికి రూపొందించిన ఇన్‌పుట్‌ను తయారు చేస్తారు. మనం దీనిని ప్రత్యర్థి ఉదాహరణలలో చూస్తాము – కొద్దిగా మార్పు చెందిన డేటాను మనిషి సాధారణంగా చూస్తాడు కానీ AI దానిని తప్పుగా వర్గీకరిస్తుంది. ఈ సాధనాలను అమలు చేస్తున్నప్పుడు, AI సరఫరా గొలుసు సురక్షితంగా ఉందని నిర్ధారించుకోవడం (డేటా సమగ్రత, మోడల్ యాక్సెస్ నియంత్రణ, ప్రతికూల దృఢత్వ పరీక్ష) అనేది సైబర్‌సెక్యూరిటీలో కొత్తదైనప్పటికీ అవసరమైన భాగం ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి? - పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్స్ ).

• అతిగా ఆధారపడటం మరియు నైపుణ్య క్షీణత: సంస్థలు ఏఐపై అతిగా ఆధారపడి, మానవ నైపుణ్యాలను క్షీణించేలా చేసే ఒక సున్నితమైన ప్రమాదం ఉంది. జూనియర్ విశ్లేషకులు ఏఐ అవుట్‌పుట్‌లను గుడ్డిగా నమ్మడం ప్రారంభిస్తే, ఏఐ అందుబాటులో లేనప్పుడు లేదా తప్పుగా ఉన్నప్పుడు అవసరమయ్యే విమర్శనాత్మక ఆలోచన మరియు అంతర్దృష్టిని వారు పెంపొందించుకోలేకపోవచ్చు. నివారించాల్సిన ఒక పరిస్థితి ఏమిటంటే, ఒక భద్రతా బృందం వద్ద అద్భుతమైన సాధనాలు ఉండి, అవి పనిచేయడం ఆగిపోయినప్పుడు వాటిని ఎలా ఉపయోగించాలో తెలియకపోవడం (ఇది పైలట్లు ఆటోపైలట్‌పై అతిగా ఆధారపడటాన్ని పోలి ఉంటుంది). మానవ విశ్లేషకులను చురుకుగా ఉంచడానికి, ఏఐ సహాయం లేకుండా క్రమం తప్పకుండా శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు ఏఐ ఒక సహాయకుడు మాత్రమేనని, అది తప్పులు చేయని దైవజ్ఞుడు కాదనే మనస్తత్వాన్ని పెంపొందించడం చాలా ముఖ్యం. ముఖ్యంగా అధిక ప్రభావం చూపే నిర్ణయాల విషయంలో, అంతిమ నిర్ణయాధికారులు మానవులే అయి ఉండాలి.

• నైతిక మరియు సమ్మతి సవాళ్లు: సైబర్‌ సెక్యూరిటీలో AI వాడకం నైతిక ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది మరియు నియంత్రణ సమ్మతి సమస్యలను ప్రేరేపించవచ్చు. ఉదాహరణకు, ఒక AI వ్యవస్థ ఏదైనా లోపం కారణంగా ఒక ఉద్యోగిని హానికరమైన అంతర్గత వ్యక్తిగా తప్పుగా ఆరోపిస్తే, అది ఆ వ్యక్తి యొక్క ప్రతిష్టను లేదా వృత్తిని అన్యాయంగా దెబ్బతీయవచ్చు. AI తీసుకున్న నిర్ణయాలు అపారదర్శకంగా ఉండవచ్చు (“బ్లాక్ బాక్స్” సమస్య), దీనివల్ల కొన్ని చర్యలు ఎందుకు తీసుకున్నారో ఆడిటర్లకు లేదా నియంత్రకులకు వివరించడం కష్టమవుతుంది. AI- రూపొందించిన కంటెంట్ మరింతగా విస్తరిస్తున్నందున, పారదర్శకతను నిర్ధారించడం మరియు జవాబుదారీతనాన్ని కొనసాగించడం చాలా కీలకం. నియంత్రకులు AIని నిశితంగా పరిశీలించడం ప్రారంభిస్తున్నారు – ఉదాహరణకు, EU యొక్క AI చట్టం “అధిక-ప్రమాదకర” AI వ్యవస్థలపై అవసరాలను విధిస్తుంది, మరియు సైబర్‌ సెక్యూరిటీ AI ఆ వర్గంలోకి రావచ్చు. కంపెనీలు ఈ నిబంధనలను అధిగమించాల్సి ఉంటుంది మరియు జనరేటివ్ AIని బాధ్యతాయుతంగా ఉపయోగించడానికి NIST AI రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ వంటి ప్రమాణాలకు కట్టుబడి ఉండవలసి రావచ్చు (సైబర్‌ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు). సమ్మతి అనేది లైసెన్సింగ్‌కు కూడా విస్తరిస్తుంది: ఓపెన్-సోర్స్ లేదా థర్డ్-పార్టీ మోడల్‌లను ఉపయోగించడంలో కొన్ని ఉపయోగాలను పరిమితం చేసే లేదా మెరుగుదలలను పంచుకోవాల్సిన నిబంధనలు ఉండవచ్చు.

సంక్షిప్తంగా చెప్పాలంటే, జనరేటివ్ AI అనేది అన్ని సమస్యలకూ ఒకే ఒక్క పరిష్కారం కాదు – దీనిని జాగ్రత్తగా అమలు చేయకపోతే, అది కొన్ని బలహీనతలను పరిష్కరిస్తూ కూడా కొత్త వాటిని సృష్టించగలదు. 2024 వరల్డ్ ఎకనామిక్ ఫోరమ్ అధ్యయనం ప్రకారం, దాదాపు 47% సంస్థలు దాడి చేసేవారి ద్వారా జనరేటివ్ AIలో వస్తున్న పురోగతిని ఒక ప్రధాన ఆందోళనగా పేర్కొంటున్నాయని, సైబర్‌సెక్యూరిటీలో ఇది "జనరేటివ్ AI యొక్క అత్యంత ఆందోళనకరమైన ప్రభావం" అని హైలైట్ చేసింది ( [PDF] గ్లోబల్ సైబర్‌సెక్యూరిటీ అవుట్‌లుక్ 2025 | వరల్డ్ ఎకనామిక్ ఫోరమ్ ) ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI: LLM యొక్క సమగ్ర సమీక్ష ... ). అందువల్ల సంస్థలు ఒక సమతుల్య విధానాన్ని అవలంబించాలి: AI యొక్క ప్రయోజనాలను ఉపయోగించుకుంటూనే, పాలన, పరీక్ష మరియు మానవ పర్యవేక్షణ ద్వారా ఈ నష్టాలను కఠినంగా నిర్వహించాలి. ఆ సమతుల్యతను ఆచరణాత్మకంగా ఎలా సాధించాలో మనం తదుపరి చర్చిస్తాము.

భవిష్యత్ అంచనాలు: సైబర్ భద్రతలో ఉత్పాదక AI యొక్క అభివృద్ధి చెందుతున్న పాత్ర

భవిష్యత్తులో, జనరేటివ్ AI సైబర్‌సెక్యూరిటీ వ్యూహంలో ఒక అంతర్భాగంగా మారనుంది – అదే విధంగా, సైబర్ శత్రువులు దుర్వినియోగం చేసే ఒక సాధనంగా కూడా ఇది నిలుస్తుంది. ఇరువైపులా AI ఉండటంతో, ఈ పిల్లి-ఎలుక ఆట మరింత వేగవంతమవుతుంది. రాబోయే సంవత్సరాలలో జనరేటివ్ AI సైబర్‌సెక్యూరిటీని ఎలా తీర్చిదిద్దగలదో తెలియజేసే కొన్ని ముందుచూపు గల అంతర్దృష్టులు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

• AI-ఆధారిత సైబర్ రక్షణ ప్రామాణికం అవుతుంది: 2025 నాటికి మరియు ఆ తర్వాత, చాలా మధ్యస్థ మరియు పెద్ద సంస్థలు తమ భద్రతా కార్యకలాపాలలో AI-ఆధారిత సాధనాలను చేర్చుకుంటాయని మనం ఆశించవచ్చు. ఈ రోజు యాంటీవైరస్ మరియు ఫైర్‌వాల్‌లు ఎలా ప్రామాణికంగా ఉన్నాయో, అలాగే AI కో-పైలట్‌లు మరియు అనామలీ డిటెక్షన్ సిస్టమ్‌లు భద్రతా నిర్మాణాలలో ప్రాథమిక భాగాలుగా మారవచ్చు. ఈ సాధనాలు మరింత ప్రత్యేకతను సంతరించుకునే అవకాశం ఉంది – ఉదాహరణకు, క్లౌడ్ భద్రత కోసం, IoT పరికరాల పర్యవేక్షణ కోసం, అప్లికేషన్ కోడ్ భద్రత కోసం మరియు మొదలైన వాటి కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన విభిన్న AI మోడల్‌లు అన్నీ కలిసి పనిచేస్తాయి. ఒక అంచనా ప్రకారం, "2025లో, జనరేటివ్ AI సైబర్‌సెక్యూరిటీలో అంతర్భాగంగా ఉంటుంది, ఇది సంస్థలు అధునాతన మరియు అభివృద్ధి చెందుతున్న ముప్పుల నుండి ముందుగానే రక్షించుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది" (సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు). AI నిజ-సమయ ముప్పు గుర్తింపును మెరుగుపరుస్తుంది, అనేక ప్రతిస్పందన చర్యలను స్వయంచాలకం చేస్తుంది మరియు భద్రతా బృందాలు మానవీయంగా నిర్వహించగలిగే దానికంటే చాలా ఎక్కువ పరిమాణంలో డేటాను నిర్వహించడంలో సహాయపడుతుంది.

• నిరంతర అభ్యాసం మరియు అనుసరణ: సైబర్‌లోని భవిష్యత్ జనరేటివ్ AI వ్యవస్థలు కొత్త సంఘటనలు మరియు ముప్పు సమాచారం నుండి తక్షణమే నేర్చుకోవడంలో మెరుగవుతాయి , దాదాపు నిజ-సమయంలో తమ విజ్ఞాన భాండాగారాన్ని నవీకరించుకుంటాయి. ఇది నిజంగా అనుకూలమైన రక్షణలకు దారితీయవచ్చు – ఉదాహరణకు, ఉదయం వేరొక కంపెనీపై జరుగుతున్న కొత్త ఫిషింగ్ దాడి గురించి తెలుసుకుని, మధ్యాహ్నానికల్లా దానికి ప్రతిస్పందనగా మీ కంపెనీ ఈమెయిల్ ఫిల్టర్‌లను ఇప్పటికే సర్దుబాటు చేసిన ఒక AIని ఊహించుకోండి. క్లౌడ్-ఆధారిత AI భద్రతా సేవలు ఈ రకమైన సామూహిక అభ్యాసాన్ని సులభతరం చేయవచ్చు, దీనిలో ఒక సంస్థ నుండి అనామకంగా పొందిన అంతర్దృష్టులు చందాదారులందరికీ ప్రయోజనం చేకూరుస్తాయి (ఇది ముప్పు సమాచారాన్ని పంచుకోవడం లాంటిదే, కానీ స్వయంచాలకంగా జరుగుతుంది). అయితే, సున్నితమైన సమాచారాన్ని పంచుకోకుండా ఉండటానికి మరియు దాడి చేసేవారు పంచుకున్న మోడళ్లలోకి తప్పుడు డేటాను చేర్చకుండా నిరోధించడానికి దీనిని జాగ్రత్తగా నిర్వహించాల్సి ఉంటుంది.

• AI మరియు సైబర్‌సెక్యూరిటీ నైపుణ్యాల సమ్మేళనం: సైబర్‌సెక్యూరిటీ నిపుణుల నైపుణ్య సమితి, AI మరియు డేటా సైన్స్‌లో ప్రావీణ్యాన్ని చేర్చుకునేలా అభివృద్ధి చెందుతుంది. నేటి విశ్లేషకులు క్వెరీ భాషలు మరియు స్క్రిప్టింగ్‌ను ఎలాగైతే నేర్చుకుంటున్నారో, అలాగే రేపటి విశ్లేషకులు AI మోడళ్లను క్రమం తప్పకుండా మెరుగుపరచవచ్చు లేదా AI అమలు చేయడానికి "ప్లేబుక్స్" రాయవచ్చు. "AI సెక్యూరిటీ ట్రైనర్" లేదా "సైబర్‌సెక్యూరిటీ AI ఇంజనీర్" చూడవచ్చు. మరోవైపు, సైబర్‌సెక్యూరిటీ అంశాలు AI అభివృద్ధిని ఎక్కువగా ప్రభావితం చేస్తాయి. AI వ్యవస్థలు మొదటి నుంచే భద్రతా ఫీచర్లతో (సురక్షితమైన ఆర్కిటెక్చర్, ట్యాంపర్ డిటెక్షన్, AI నిర్ణయాల కోసం ఆడిట్ లాగ్‌లు మొదలైనవి) నిర్మించబడతాయి మరియు విశ్వసనీయమైన AI (నిష్పక్షపాతమైన, వివరించదగిన, పటిష్టమైన మరియు సురక్షితమైన) భద్రతకు కీలకమైన సందర్భాలలో వాటి విస్తరణకు మార్గనిర్దేశం చేస్తాయి.

• మరింత అధునాతన AI- ఆధారిత దాడులు: దురదృష్టవశాత్తు, AIతో పాటు ముప్పుల స్వరూపం కూడా అభివృద్ధి చెందుతుంది. జీరో-డే బలహీనతలను కనుగొనడానికి, అత్యంత లక్షిత స్పియర్ ఫిషింగ్‌ను రూపొందించడానికి (ఉదాహరణకు, ఖచ్చితంగా సరిపోయే ఎరను సృష్టించడానికి AI సోషల్ మీడియాను స్క్రేప్ చేయడం), మరియు బయోమెట్రిక్ ప్రమాణీకరణను దాటవేయడానికి లేదా మోసానికి పాల్పడటానికి నమ్మశక్యమైన డీప్‌ఫేక్ స్వరాలు లేదా వీడియోలను సృష్టించడానికి AIని మరింత తరచుగా ఉపయోగిస్తారని మేము అంచనా వేస్తున్నాము. కనీస మానవ పర్యవేక్షణతో స్వతంత్రంగా బహుళ-దశల దాడులను (రెకనైసెన్స్, ఎక్స్‌ప్లోయిటేషన్, లాటరల్ మూవ్‌మెంట్, మొదలైనవి) నిర్వహించగల ఆటోమేటెడ్ హ్యాకింగ్ ఏజెంట్లు ఉద్భవించవచ్చు. ఇది రక్షకులు కూడా AIపై ఆధారపడేలా ఒత్తిడి తెస్తుంది – ముఖ్యంగా ఆటోమేషన్‌కు వ్యతిరేకంగా ఆటోమేషన్. ఫిల్టర్‌లను ఏది దాటుతుందో చూడటానికి వెయ్యి ఫిషింగ్ ఇమెయిల్ కలయికలను ప్రయత్నించే AI బాట్‌ల వంటి కొన్ని దాడులు యంత్ర వేగంతో జరగవచ్చు. సైబర్ రక్షణ వ్యవస్థలు కూడా దీనికి దీటుగా నిలబడటానికి అదే వేగంతో మరియు సౌలభ్యంతో పనిచేయవలసి ఉంటుంది (సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి? - పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్స్).

• భద్రతలో నియంత్రణ మరియు నైతిక AI: సైబర్‌సెక్యూరిటీ విధులలో AI లోతుగా అంతర్భాగం అవుతున్న కొద్దీ, ఈ AI వ్యవస్థలను బాధ్యతాయుతంగా ఉపయోగిస్తున్నారని నిర్ధారించుకోవడానికి మరింత నిశిత పరిశీలన మరియు బహుశా నియంత్రణ కూడా ఉంటుంది. భద్రతలో AIకి ప్రత్యేకమైన ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు మరియు ప్రమాణాలను మనం ఆశించవచ్చు. పారదర్శకత కోసం ప్రభుత్వాలు మార్గదర్శకాలను నిర్దేశించవచ్చు – ఉదాహరణకు, మానవ సమీక్ష లేకుండా కేవలం AI మాత్రమే ముఖ్యమైన భద్రతా నిర్ణయాలు (హానికరమైన చర్యగా అనుమానించినప్పుడు ఉద్యోగి యాక్సెస్‌ను నిలిపివేయడం వంటివి) తీసుకోకూడదని నిర్దేశించడం. AI పక్షపాతం, పటిష్టత మరియు భద్రత కోసం మూల్యాంకనం చేయబడిందని కొనుగోలుదారులకు భరోసా ఇవ్వడానికి, AI భద్రతా ఉత్పత్తులకు ధృవీకరణ పత్రాలు కూడా ఉండవచ్చు. అంతేకాకుండా, AI-సంబంధిత సైబర్ ముప్పుల విషయంలో అంతర్జాతీయ సహకారం పెరగవచ్చు; ఉదాహరణకు, AI సృష్టించిన తప్పుడు సమాచారాన్ని ఎదుర్కోవడానికి ఒప్పందాలు లేదా కొన్ని AI-ఆధారిత సైబర్ ఆయుధాలకు వ్యతిరేకంగా నిబంధనలు ఏర్పడవచ్చు.

• విస్తృతమైన AI మరియు IT ఎకోసిస్టమ్‌లతో అనుసంధానం: సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జెనరేటివ్ AI ఇతర AI సిస్టమ్‌లు మరియు IT నిర్వహణ సాధనాలతో అనుసంధానం అయ్యే అవకాశం ఉంది. ఉదాహరణకు, నెట్‌వర్క్ ఆప్టిమైజేషన్‌ను నిర్వహించే ఒక AI, మార్పుల వల్ల లొసుగులు ఏర్పడకుండా చూసుకోవడానికి సెక్యూరిటీ AIతో కలిసి పనిచేయగలదు. AI-ఆధారిత బిజినెస్ అనలిటిక్స్, అసాధారణ సంఘటనలను (ఉదాహరణకు, అమ్మకాలలో ఆకస్మిక తగ్గుదల, ఒక దాడి కారణంగా వెబ్‌సైట్‌లో ఏర్పడిన సమస్యతో ముడిపడి ఉండటం వంటివి) పరస్పరం అనుసంధానించడానికి సెక్యూరిటీ AIలతో డేటాను పంచుకోవచ్చు. సారాంశంలో, AI ఒంటరిగా పనిచేయదు – అది ఒక సంస్థ యొక్క కార్యకలాపాలలోని ఒక పెద్ద తెలివైన వ్యవస్థలో భాగంగా ఉంటుంది. ఇది సమగ్రమైన రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్‌కు అవకాశాలను కల్పిస్తుంది, ఇక్కడ సంస్థాగత భద్రతా స్థితిపై 360-డిగ్రీల వీక్షణను అందించడానికి, కార్యాచరణ డేటా, ముప్పు డేటా మరియు భౌతిక భద్రతా డేటాను కూడా AI ద్వారా కలపవచ్చు.

దీర్ఘకాలంలో, జనరేటివ్ ఏఐ రక్షకులకు అనుకూలంగా పరిస్థితిని మార్చడంలో సహాయపడుతుందని ఆశిస్తున్నారు. ఆధునిక ఐటీ వాతావరణాల పరిమాణాన్ని, సంక్లిష్టతను నిర్వహించడం ద్వారా, ఏఐ సైబర్‌స్పేస్‌ను మరింత రక్షణాత్మకంగా మార్చగలదు. అయితే, ఇది ఒక ప్రయాణం, మరియు మనం ఈ సాంకేతికతలను మెరుగుపరుచుకుంటూ, వాటిని సముచితంగా విశ్వసించడం నేర్చుకునే క్రమంలో కొన్ని ఇబ్బందులు ఎదురవుతాయి. ఎప్పటికప్పుడు సమాచారం తెలుసుకుంటూ, బాధ్యతాయుతమైన ఏఐ వినియోగంలో భవిష్యత్తు ముప్పులను ఎదుర్కోవడానికి ఉత్తమ స్థితిలో ఉండే అవకాశం ఉంది.

గార్ట్‌నర్ యొక్క ఇటీవలి సైబర్‌సెక్యూరిటీ ట్రెండ్స్ నివేదిక పేర్కొన్నట్లుగా, “జనరేటివ్ AI వినియోగ సందర్భాలు (మరియు ప్రమాదాలు) ఆవిర్భవించడం పరివర్తన కోసం ఒత్తిడిని సృష్టిస్తోంది” (సైబర్‌సెక్యూరిటీ ట్రెండ్స్: రెసిలెన్స్ త్రూ ట్రాన్స్‌ఫర్మేషన్ - గార్ట్‌నర్). దీనికి అనుగుణంగా మారేవారు AIని ఒక శక్తివంతమైన మిత్రునిగా ఉపయోగించుకుంటారు; వెనుకబడిన వారు AI-సామర్థ్యం గల శత్రువుల చేతిలో వెనకబడిపోవచ్చు. AI సైబర్ యుద్ధరంగాన్ని ఎలా పునర్నిర్మిస్తుందో నిర్వచించడంలో రాబోయే కొన్ని సంవత్సరాలు ఒక కీలకమైన సమయం కానున్నాయి.

సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI ని స్వీకరించడానికి ఆచరణాత్మకమైన మార్గాలు

తమ సైబర్ భద్రతా వ్యూహంలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించాలో అంచనా వేసే వ్యాపారాల కోసం, బాధ్యతాయుతమైన మరియు ప్రభావవంతమైన స్వీకరణకు మార్గనిర్దేశం చేయడానికి ఇక్కడ కొన్ని ఆచరణాత్మకమైన నిర్ణయాలు మరియు సిఫార్సులు ఉన్నాయి:

1. విద్య మరియు శిక్షణతో ప్రారంభించండి: మీ భద్రతా బృందం (మరియు విస్తృత IT సిబ్బంది) ఉత్పాదక AI ఏమి చేయగలదో మరియు ఏమి చేయలేదో అర్థం చేసుకున్నారని నిర్ధారించుకోండి. AI-ఆధారిత భద్రతా సాధనాల ప్రాథమిక అంశాలపై శిక్షణ అందించండి మరియు AI-ప్రారంభించబడిన బెదిరింపులను కవర్ చేయడానికి అన్ని ఉద్యోగులకు మీ భద్రతా అవగాహన కార్యక్రమాలను . ఉదాహరణకు, AI చాలా నమ్మదగిన ఫిషింగ్ స్కామ్‌లు మరియు డీప్‌ఫేక్ కాల్‌లను ఎలా సృష్టించగలదో సిబ్బందికి నేర్పండి. అదే సమయంలో, వారి పనిలో AI సాధనాల సురక్షితమైన మరియు ఆమోదించబడిన ఉపయోగంపై ఉద్యోగులకు శిక్షణ ఇవ్వండి. బాగా సమాచారం ఉన్న వినియోగదారులు AIని తప్పుగా నిర్వహించే లేదా AI-మెరుగైన దాడులకు గురయ్యే అవకాశం తక్కువ (సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు).

2. స్పష్టమైన AI వినియోగ విధానాలను నిర్వచించండి: జనరేటివ్ AIని ఏదైనా శక్తివంతమైన సాంకేతికతలాగే - పాలనతో పరిగణించండి. AI సాధనాలను ఎవరు ఉపయోగించగలరు, ఏ సాధనాలకు అనుమతి ఉంది మరియు ఏ ప్రయోజనాల కోసం ఉపయోగించాలి అనే విషయాలను నిర్దేశించే విధానాలను అభివృద్ధి చేయండి. లీక్‌లను నివారించడానికి సున్నితమైన డేటాను నిర్వహించడంపై మార్గదర్శకాలను చేర్చండి (ఉదాహరణకు, గోప్యమైన డేటాను బాహ్య AI సేవల్లోకి ఫీడ్ చేయకూడదు ). ఉదాహరణకు, సంఘటనల ప్రతిస్పందన కోసం అంతర్గత AI అసిస్టెంట్‌ను ఉపయోగించడానికి మీరు భద్రతా బృంద సభ్యులను మాత్రమే అనుమతించవచ్చు మరియు మార్కెటింగ్ విభాగం కంటెంట్ కోసం ధృవీకరించబడిన AIని ఉపయోగించవచ్చు - మిగతా అందరూ పరిమితం చేయబడతారు. అనేక సంస్థలు ఇప్పుడు తమ IT విధానాలలో జనరేటివ్ AIని స్పష్టంగా ప్రస్తావిస్తున్నాయి మరియు ప్రముఖ ప్రమాణాల సంస్థలు పూర్తి నిషేధాలకు బదులుగా సురక్షిత వినియోగ విధానాలను ప్రోత్సహిస్తున్నాయి (సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు). ఈ నియమాలను మరియు వాటి వెనుక ఉన్న హేతుబద్ధతను ఉద్యోగులందరికీ తెలియజేసేలా చూసుకోండి.

3. “షాడో AI”ని తగ్గించండి మరియు వినియోగాన్ని పర్యవేక్షించండి: షాడో IT మాదిరిగానే, ఉద్యోగులు IT విభాగానికి తెలియకుండా AI సాధనాలు లేదా సేవలను ఉపయోగించడం ప్రారంభించినప్పుడు “షాడో AI” తలెత్తుతుంది (ఉదాహరణకు, ఒక డెవలపర్ అనధికారిక AI కోడ్ అసిస్టెంట్‌ను ఉపయోగించడం). ఇది కనిపించని ప్రమాదాలకు దారితీయవచ్చు. అనుమతి లేని AI వినియోగాన్ని గుర్తించడానికి మరియు నియంత్రించడానికి. నెట్‌వర్క్ పర్యవేక్షణ ప్రముఖ AI APIలకు కనెక్షన్‌లను ఫ్లాగ్ చేయగలదు, మరియు సర్వేలు లేదా టూల్ ఆడిట్‌లు సిబ్బంది ఏమి ఉపయోగిస్తున్నారో వెలికితీయగలవు. మంచి ఉద్దేశ్యంతో ఉన్న ఉద్యోగులు నియమాలను ఉల్లంఘించకుండా ఉండేందుకు, ఆమోదించబడిన ప్రత్యామ్నాయాలను అందించండి (ఉదాహరణకు, ప్రజలు ఉపయోగకరంగా భావిస్తే అధికారిక ChatGPT ఎంటర్‌ప్రైజ్ ఖాతాను అందించండి). AI వినియోగాన్ని వెలుగులోకి తీసుకురావడం ద్వారా, భద్రతా బృందాలు ప్రమాదాన్ని అంచనా వేసి, నిర్వహించగలవు. పర్యవేక్షణ కూడా కీలకం – AI సాధనాల కార్యకలాపాలు మరియు అవుట్‌పుట్‌లను సాధ్యమైనంత వరకు లాగ్ చేయండి, తద్వారా AI ప్రభావితం చేసిన నిర్ణయాలకు ఆడిట్ ట్రెయిల్ ఉంటుంది (సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు).

4. AIని రక్షణపరంగా ఉపయోగించుకోండి – వెనుకబడకండి: దాడి చేసేవారు AIని ఉపయోగిస్తారని గుర్తించండి, కాబట్టి మీ రక్షణ కూడా దానిని ఉపయోగించాలి. జనరేటివ్ AI మీ భద్రతా కార్యకలాపాలకు తక్షణమే సహాయపడగల కొన్ని అధిక-ప్రభావ రంగాలను (ఉదాహరణకు, అలర్ట్ ట్రయేజ్ లేదా ఆటోమేటెడ్ లాగ్ విశ్లేషణ వంటివి) గుర్తించి, పైలట్ ప్రాజెక్ట్‌లను అమలు చేయండి. వేగంగా వ్యాపించే ముప్పులను ఎదుర్కోవడానికి AI యొక్క వేగం మరియు విస్తరణ సామర్థ్యంతో మీ రక్షణను బలోపేతం చేసుకోండి ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ). మాల్‌వేర్ నివేదికలను సంగ్రహించడానికి లేదా థ్రెట్ హంటింగ్ క్వెరీలను రూపొందించడానికి AIని ఉపయోగించడం వంటి సాధారణ అనుసంధానాలు కూడా విశ్లేషకులకు గంటల సమయాన్ని ఆదా చేస్తాయి. చిన్నగా ప్రారంభించండి, ఫలితాలను మూల్యాంకనం చేయండి మరియు పునరావృతం చేయండి. విజయాలు AIని విస్తృతంగా స్వీకరించడానికి పునాది వేస్తాయి. AIని ఒక శక్తి గుణకంగా ఉపయోగించడమే లక్ష్యం – ఉదాహరణకు, ఫిషింగ్ దాడులు మీ హెల్ప్‌డెస్క్‌ను ముంచెత్తుతుంటే, ఆ సంఖ్యను ముందుగానే తగ్గించడానికి ఒక AI ఇమెయిల్ క్లాసిఫైయర్‌ను అమలు చేయండి.

5. సురక్షితమైన మరియు నైతికమైన AI పద్ధతులలో పెట్టుబడి పెట్టండి: జనరేటివ్ AIని అమలు చేస్తున్నప్పుడు, సురక్షితమైన అభివృద్ధి మరియు విస్తరణ పద్ధతులను అనుసరించండి. ప్రైవేట్ లేదా స్వీయ-హోస్ట్ చేసిన మోడల్‌లను . థర్డ్-పార్టీ AI సేవలను ఉపయోగిస్తుంటే, వాటి భద్రత మరియు గోప్యతా చర్యలను (ఎన్‌క్రిప్షన్, డేటా నిలుపుదల విధానాలు మొదలైనవి) సమీక్షించండి. మీ AI సాధనాలలో పక్షపాతం, వివరణాత్మకత మరియు పటిష్టత వంటి విషయాలను క్రమపద్ధతిలో పరిష్కరించడానికి AI రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను (NIST యొక్క AI రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ లేదా ISO/IEC మార్గదర్శకత్వం వంటివి) చేర్చండి (సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు). నిర్వహణలో భాగంగా మోడల్ అప్‌డేట్‌లు/ప్యాచ్‌ల కోసం కూడా ప్రణాళిక వేసుకోండి – AI మోడల్‌లకు కూడా “బలహీనతలు” ఉండవచ్చు (ఉదాహరణకు, అవి దారి తప్పడం ప్రారంభిస్తే లేదా మోడల్‌పై కొత్త రకమైన ప్రతికూల దాడి కనుగొనబడితే వాటికి పునఃశిక్షణ అవసరం కావచ్చు). మీ AI వినియోగంలో భద్రత మరియు నైతికతను పొందుపరచడం ద్వారా, మీరు ఫలితాలపై నమ్మకాన్ని పెంచుతారు మరియు కొత్తగా వస్తున్న నిబంధనలకు అనుగుణంగా ఉండేలా చూసుకుంటారు.

6. మానవులను ప్రక్రియలో భాగం చేయండి: సైబర్‌ సెక్యూరిటీలో మానవ నిర్ణయాలను పూర్తిగా భర్తీ చేయడానికి కాకుండా, వాటికి సహాయపడటానికి AIని ఉపయోగించండి. మానవ ధృవీకరణ అవసరమయ్యే నిర్ణయ బిందువులను గుర్తించండి (ఉదాహరణకు, ఒక AI సంఘటన నివేదికను రూపొందించవచ్చు, కానీ దానిని పంపిణీ చేయడానికి ముందు ఒక విశ్లేషకుడు సమీక్షిస్తాడు; లేదా ఒక AI వినియోగదారు ఖాతాను నిరోధించమని సూచించవచ్చు, కానీ ఆ చర్యను ఒక మానవుడు ఆమోదిస్తాడు). ఇది AI లోపాలు తనిఖీ చేయకుండా వదిలివేయబడకుండా నిరోధించడమే కాకుండా, మీ బృందం AI నుండి నేర్చుకోవడానికి మరియు AI కూడా మీ నుండి నేర్చుకోవడానికి సహాయపడుతుంది. సహకార పని విధానాన్ని ప్రోత్సహించండి: విశ్లేషకులు AI అవుట్‌పుట్‌లను ప్రశ్నించడానికి మరియు అవి సరైనవో కాదో తనిఖీ చేయడానికి సౌకర్యవంతంగా భావించాలి. కాలక్రమేణా, ఈ సంభాషణ AI (ఫీడ్‌బ్యాక్ ద్వారా) మరియు విశ్లేషకుల నైపుణ్యాలు రెండింటినీ మెరుగుపరుస్తుంది. ముఖ్యంగా, AI మరియు మానవ సామర్థ్యాలు ఒకదానికొకటి పూరకంగా ఉండేలా మీ ప్రక్రియలను రూపొందించండి – AI పనిభారం మరియు వేగాన్ని నిర్వహిస్తుంది, మానవులు అస్పష్టత మరియు తుది నిర్ణయాలను నిర్వహిస్తారు.

7. కొలవండి, పర్యవేక్షించండి మరియు సర్దుబాటు చేయండి: చివరగా, మీ జనరేటివ్ AI సాధనాలను మీ భద్రతా వ్యవస్థలో సజీవ భాగాలుగా పరిగణించండి. వాటి పనితీరును నిరంతరం కొలవండి – అవి సంఘటనలకు స్పందించే సమయాన్ని తగ్గిస్తున్నాయా? ముప్పులను ముందుగానే పట్టుకుంటున్నాయా? ఫాల్స్ పాజిటివ్ రేటు ఎలా ఉంది? బృందం నుండి అభిప్రాయాన్ని సేకరించండి: AI సిఫార్సులు ఉపయోగకరంగా ఉన్నాయా, లేదా అవి అనవసరమైన గందరగోళాన్ని సృష్టిస్తున్నాయా? మోడళ్లను మెరుగుపరచడానికి, శిక్షణా డేటాను నవీకరించడానికి లేదా AI అనుసంధానాన్ని సర్దుబాటు చేయడానికి ఈ కొలమానాలను ఉపయోగించండి. సైబర్ ముప్పులు మరియు వ్యాపార అవసరాలు మారుతూ ఉంటాయి, మరియు మీ AI మోడళ్లు సమర్థవంతంగా ఉండటానికి వాటిని క్రమానుగతంగా నవీకరించాలి లేదా తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వాలి. మోడల్ నిర్వహణకు ఒక ప్రణాళికను కలిగి ఉండండి, దాని నిర్వహణకు ఎవరు బాధ్యత వహిస్తారు మరియు దానిని ఎంత తరచుగా సమీక్షిస్తారు అనే విషయాలతో సహా. AI యొక్క జీవితచక్రాన్ని చురుకుగా నిర్వహించడం ద్వారా, అది ఒక ఆస్తిగా ఉంటుందని, బాధ్యతగా కాదని మీరు నిర్ధారించుకుంటారు.

ముగింపులో, ఉత్పాదక AI సైబర్ భద్రతా సామర్థ్యాలను గణనీయంగా పెంచుతుంది, కానీ విజయవంతంగా స్వీకరించడానికి ఆలోచనాత్మక ప్రణాళిక మరియు నిరంతర పర్యవేక్షణ అవసరం. తమ ప్రజలకు అవగాహన కల్పించే, స్పష్టమైన మార్గదర్శకాలను నిర్దేశించే మరియు సమతుల్యమైన, సురక్షితమైన మార్గంలో AIని ఏకీకృతం చేసే వ్యాపారాలు వేగవంతమైన, తెలివైన ముప్పు నిర్వహణ యొక్క ప్రతిఫలాలను పొందుతాయి. ఆ టేకావేలు ఒక రోడ్‌మ్యాప్‌ను అందిస్తాయి: మానవ నైపుణ్యాన్ని AI ఆటోమేషన్‌తో కలపడం, పాలనా ప్రాథమికాలను కవర్ చేయడం మరియు AI సాంకేతికత మరియు ముప్పు ప్రకృతి దృశ్యం రెండూ అనివార్యంగా అభివృద్ధి చెందుతున్నప్పుడు చురుకుదనాన్ని నిర్వహించడం.

ఈ ఆచరణాత్మక చర్యలను తీసుకోవడం ద్వారా, సంస్థలు "సైబర్‌ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?" అనే ప్రశ్నకు కేవలం సిద్ధాంతపరంగానే కాకుండా, రోజువారీ ఆచరణలో కూడా విశ్వాసంతో సమాధానం ఇవ్వగలవు. తద్వారా, నానాటికీ డిజిటల్ మరియు AI-ఆధారితమైన మన ప్రపంచంలో తమ రక్షణను బలోపేతం చేసుకోగలవు. ( సైబర్‌ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు )

దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే శ్వేతపత్రాలు:

🔗 AI భర్తీ చేయలేని ఉద్యోగాలు మరియు AI ఏ ఉద్యోగాలను భర్తీ చేస్తుంది?
ఆటోమేషన్ నుండి ఏ పాత్రలు సురక్షితంగా ఉన్నాయి మరియు ఏవి లేవు అనే దానిపై ప్రపంచ దృక్పథాన్ని అన్వేషించండి.

🔗 ఏఐ స్టాక్ మార్కెట్‌ను అంచనా వేయగలదా?
మార్కెట్ కదలికలను అంచనా వేయడంలో ఏఐ సామర్థ్యానికి సంబంధించిన పరిమితులు, పురోగతులు మరియు అపోహలపై ఒక నిశిత పరిశీలన.

🔗 మానవ జోక్యం లేకుండా జనరేటివ్ AI ఏ పనులను విశ్వసనీయంగా చేయగలదు?
AI ఎక్కడ స్వతంత్రంగా పనిచేయగలదో మరియు ఎక్కడ మానవ పర్యవేక్షణ ఇప్పటికీ అవసరమో అర్థం చేసుకోండి.