సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI ని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?

పరిచయం

జనరేటివ్ AI - కొత్త కంటెంట్ లేదా అంచనాలను సృష్టించగల కృత్రిమ మేధస్సు వ్యవస్థలు - సైబర్ భద్రతలో పరివర్తన శక్తిగా అభివృద్ధి చెందుతున్నాయి. OpenAI యొక్క GPT-4 వంటి సాధనాలు సంక్లిష్ట డేటాను విశ్లేషించి, మానవ-వంటి వచనాన్ని రూపొందించే సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శించాయి, సైబర్ బెదిరింపుల నుండి రక్షించడానికి కొత్త విధానాలను ఎనేబుల్ చేశాయి. పరిశ్రమలలో సైబర్ భద్రతా నిపుణులు మరియు వ్యాపార నిర్ణయాధికారులు అభివృద్ధి చెందుతున్న దాడులకు వ్యతిరేకంగా జనరేటివ్ AI రక్షణలను ఎలా బలోపేతం చేయగలదో అన్వేషిస్తున్నారు. ఆర్థిక మరియు ఆరోగ్య సంరక్షణ నుండి రిటైల్ మరియు ప్రభుత్వం వరకు, ప్రతి రంగంలోని సంస్థలు అధునాతన ఫిషింగ్ ప్రయత్నాలు, మాల్వేర్ మరియు ఉత్పాదక AI ఎదుర్కోవడానికి సహాయపడే ఇతర బెదిరింపులను ఎదుర్కొంటాయి. ఈ శ్వేతపత్రంలో, సైబర్ భద్రతలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చో , వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాలు, భవిష్యత్తు అవకాశాలు మరియు స్వీకరణ కోసం ముఖ్యమైన పరిగణనలను హైలైట్ చేస్తాము.

జనరేటివ్ AI సాంప్రదాయ విశ్లేషణాత్మక AI నుండి నమూనాలను గుర్తించడం ద్వారా మాత్రమే కాకుండా సృష్టించడం - శిక్షణ రక్షణలకు దాడులను అనుకరించడం లేదా సంక్లిష్ట భద్రతా డేటా కోసం సహజ-భాషా వివరణలను ఉత్పత్తి చేయడం. ఈ ద్వంద్వ సామర్థ్యం దీనిని రెండు వైపులా పదును ఉన్న కత్తిగా చేస్తుంది: ఇది శక్తివంతమైన కొత్త రక్షణ సాధనాలను అందిస్తుంది, కానీ ముప్పు నటులు కూడా దీనిని ఉపయోగించుకోవచ్చు. కింది విభాగాలు ఫిషింగ్ గుర్తింపును ఆటోమేట్ చేయడం నుండి సంఘటన ప్రతిస్పందనను మెరుగుపరచడం వరకు సైబర్ భద్రతలో జనరేటివ్ AI కోసం విస్తృత శ్రేణి వినియోగ సందర్భాలను అన్వేషిస్తాయి. సంస్థలు నిర్వహించాల్సిన నష్టాలతో పాటు (AI "భ్రాంతులు" లేదా వ్యతిరేక దుర్వినియోగం వంటివి) ఈ AI ఆవిష్కరణలు వాగ్దానం చేసే ప్రయోజనాలను కూడా మేము చర్చిస్తాము. చివరగా, వ్యాపారాలు తమ సైబర్ భద్రతా వ్యూహాలలో జనరేటివ్ AIని అంచనా వేయడానికి మరియు బాధ్యతాయుతంగా సమగ్రపరచడానికి సహాయపడే ఆచరణాత్మక టేకావేలను మేము అందిస్తాము.

సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI: ఒక అవలోకనం

సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI అనేది AI మోడల్‌లను సూచిస్తుంది - తరచుగా పెద్ద భాషా నమూనాలు లేదా ఇతర నాడీ నెట్‌వర్క్‌లు - ఇవి భద్రతా పనులలో సహాయపడటానికి అంతర్దృష్టులు, సిఫార్సులు, కోడ్ లేదా సింథటిక్ డేటాను కూడా ఉత్పత్తి చేయగలవు. పూర్తిగా అంచనా వేసే మోడల్‌ల మాదిరిగా కాకుండా, జనరేటివ్ AI దాని శిక్షణ డేటా ఆధారంగా దృశ్యాలను అనుకరించగలదు మరియు మానవులు చదవగలిగే అవుట్‌పుట్‌లను (ఉదా. నివేదికలు, హెచ్చరికలు లేదా హానికరమైన కోడ్ నమూనాలు కూడా) ఉత్పత్తి చేయగలదు. ఈ సామర్థ్యం మునుపటి కంటే మరింత డైనమిక్ మార్గాల్లో బెదిరింపులను అంచనా వేయడానికి, గుర్తించడానికి మరియు ప్రతిస్పందించడానికి సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి? - పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్‌లు ). ఉదాహరణకు, జనరేటివ్ మోడల్‌లు విస్తారమైన లాగ్‌లు లేదా బెదిరింపు ఇంటెలిజెన్స్ రిపోజిటరీలను విశ్లేషించగలవు మరియు సంక్షిప్త సారాంశం లేదా సిఫార్సు చేయబడిన చర్యను ఉత్పత్తి చేయగలవు, భద్రతా బృందాలకు దాదాపు AI "సహాయకుడు" లాగా పనిచేస్తాయి.

సైబర్ రక్షణ కోసం జనరేటివ్ AI యొక్క ప్రారంభ అమలులు ఆశాజనకంగా ఉన్నాయి. 2023లో, మైక్రోసాఫ్ట్ భద్రతా విశ్లేషకుల కోసం GPT-4-శక్తితో పనిచేసే అసిస్టెంట్ అయిన సెక్యూరిటీ కోపైలట్‌ను మైక్రోసాఫ్ట్ సెక్యూరిటీ కోపైలట్ అనేది సైబర్ భద్రత కోసం ఒక కొత్త GPT-4 AI అసిస్టెంట్ | ది వెర్జ్ ). విశ్లేషకులు ఈ వ్యవస్థను సహజ భాషలో ప్రాంప్ట్ చేయవచ్చు (ఉదా. “గత 24 గంటల్లో అన్ని భద్రతా సంఘటనలను సంగ్రహించండి” ), మరియు కోపైలట్ ఉపయోగకరమైన కథన సారాంశాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది. అదేవిధంగా, గూగుల్ యొక్క థ్రెట్ ఇంటెలిజెన్స్ AI జెమిని అనే జనరేటివ్ మోడల్‌ను ఉపయోగించి గూగుల్ యొక్క విస్తారమైన థ్రెట్ ఇంటెల్ డేటాబేస్ ద్వారా సంభాషణ శోధనను ప్రారంభిస్తుంది, అనుమానాస్పద కోడ్‌ను త్వరగా విశ్లేషిస్తుంది మరియు మాల్వేర్ వేటగాళ్లకు సహాయం చేయడానికి ఫలితాలను సంగ్రహిస్తుంది ( సైబర్ భద్రతలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ). ఈ ఉదాహరణలు సంభావ్యతను వివరిస్తాయి: జనరేటివ్ AI సంక్లిష్టమైన, పెద్ద-స్థాయి సైబర్ భద్రతా డేటాను జీర్ణించుకోగలదు మరియు అంతర్దృష్టులను ప్రాప్యత రూపంలో ప్రదర్శించగలదు, నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని వేగవంతం చేస్తుంది.

అదే సమయంలో, జనరేటివ్ AI అత్యంత వాస్తవిక నకిలీ కంటెంట్‌ను సృష్టించగలదు, ఇది అనుకరణ మరియు శిక్షణకు (మరియు, దురదృష్టవశాత్తు, సోషల్ ఇంజనీరింగ్‌ను రూపొందించే దాడి చేసేవారికి) ఒక వరం. నిర్దిష్ట వినియోగ సందర్భాలకు వెళ్లినప్పుడు, జనరేటివ్ AI యొక్క సంశ్లేషణ మరియు విశ్లేషించే దాని అనేక సైబర్ భద్రతా అనువర్తనాలకు మద్దతు ఇస్తుందని మనం చూస్తాము. క్రింద, ఫిషింగ్ నివారణ నుండి సురక్షితమైన సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి వరకు ప్రతిదానిని పరిశ్రమలలో ఎలా వర్తింపజేస్తున్నారో ఉదాహరణలతో, కీలకమైన వినియోగ సందర్భాలను పరిశీలిస్తాము.

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 బెదిరింపులలో ఒకటిగా ఉంది, ఇది వినియోగదారులను మోసగించి హానికరమైన లింక్‌లను క్లిక్ చేయడానికి లేదా ఆధారాలను బహిర్గతం చేయడానికి మోసగిస్తుంది. ఫిషింగ్ ప్రయత్నాలను గుర్తించడానికి మరియు విజయవంతమైన దాడులను నివారించడానికి వినియోగదారు శిక్షణను బలోపేతం చేయడానికి జనరేటివ్ AI ని ఉపయోగిస్తున్నారు. రక్షణాత్మక వైపు, AI నమూనాలు నియమం-ఆధారిత ఫిల్టర్‌లు తప్పిపోయే ఫిషింగ్ యొక్క సూక్ష్మ సంకేతాలను గుర్తించడానికి ఇమెయిల్ కంటెంట్ మరియు పంపేవారి ప్రవర్తనలను విశ్లేషించగలవు. చట్టబద్ధమైన మరియు మోసపూరిత ఇమెయిల్‌ల యొక్క పెద్ద డేటాసెట్‌ల నుండి నేర్చుకోవడం ద్వారా, ఒక జనరేటివ్ మోడల్ స్కామ్‌ను సూచించే టోన్, పదాలు లేదా సందర్భంలో క్రమరాహిత్యాలను ఫ్లాగ్ చేయగలదు - వ్యాకరణం మరియు స్పెల్లింగ్ ఇకపై దానిని ఇవ్వనప్పుడు కూడా. వాస్తవానికి, పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్స్ పరిశోధకులు జనరేటివ్ AI "ఫిషింగ్ ఇమెయిల్‌ల యొక్క సూక్ష్మ సంకేతాలను గుర్తించగలదని" గమనించారు, ఇది సంస్థలు స్కామర్‌ల కంటే ఒక అడుగు ముందు ఉండటానికి సహాయపడుతుంది ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి? - పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్స్ ).

ఫిషింగ్ దాడులను అనుకరించడానికి భద్రతా బృందాలు జనరేటివ్ AIని కూడా ఉపయోగిస్తున్నాయి . ఉదాహరణకు, ఐరన్‌స్కేల్స్ GPT-ఆధారిత ఫిషింగ్ సిమ్యులేషన్ సాధనాన్ని ప్రవేశపెట్టింది, ఇది సంస్థ యొక్క ఉద్యోగులకు అనుగుణంగా నకిలీ ఫిషింగ్ ఇమెయిల్‌లను స్వయంచాలకంగా ఉత్పత్తి చేస్తుంది ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించుకోవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ). ఈ AI-రూపొందించిన ఇమెయిల్‌లు తాజా దాడి చేసేవారి వ్యూహాలను ప్రతిబింబిస్తాయి, ఫిష్ కంటెంట్‌ను గుర్తించడంలో సిబ్బందికి వాస్తవిక అభ్యాసాన్ని అందిస్తాయి. దాడి చేసేవారు తాము మరింత నమ్మదగిన ఎరలను సృష్టించడానికి AIని స్వీకరించినందున ఇటువంటి వ్యక్తిగతీకరించిన శిక్షణ చాలా కీలకం. ముఖ్యంగా, జనరేటివ్ AI చాలా మెరుగుపెట్టిన ఫిషింగ్ సందేశాలను ఉత్పత్తి చేయగలదు (సులభంగా గుర్తించబడిన విరిగిన ఆంగ్ల భాష యొక్క రోజులు పోయాయి), AI అజేయమైనది కాదని రక్షకులు కనుగొన్నారు. 2024లో, IBM భద్రతా పరిశోధకులు మానవ-వ్రాత ఫిషింగ్ ఇమెయిల్‌లను AI-రూపొందించిన వాటితో పోల్చి ఒక ప్రయోగాన్ని నిర్వహించారు మరియు “ఆశ్చర్యకరంగా, AI-రూపొందించిన ఇమెయిల్‌లు వాటి సరైన వ్యాకరణం ఉన్నప్పటికీ గుర్తించడం ఇప్పటికీ సులభం” ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ సందర్భాలు [+ ఉదాహరణలు] ). AI-సహాయక గుర్తింపుతో కలిపి మానవ అంతర్ దృష్టి ఇప్పటికీ AI-వ్రాతపూర్వక స్కామ్‌లలో సూక్ష్మ అసమానతలను లేదా మెటాడేటా సంకేతాలను గుర్తించగలదని ఇది సూచిస్తుంది.

ఆటోమేటెడ్ ప్రతిస్పందనలు లేదా ఫిల్టర్‌లను రూపొందించడానికి మోడల్‌లను ఉపయోగించవచ్చు . ఉదాహరణకు, AI సిస్టమ్ పంపినవారి చట్టబద్ధతను ధృవీకరించడానికి కొన్ని ప్రశ్నలతో ఇమెయిల్‌కు ప్రత్యుత్తరం ఇవ్వవచ్చు లేదా శాండ్‌బాక్స్‌లో ఇమెయిల్ లింక్‌లు మరియు జోడింపులను విశ్లేషించడానికి LLMని ఉపయోగించవచ్చు, ఆపై ఏదైనా హానికరమైన ఉద్దేశ్యాన్ని సంగ్రహించవచ్చు. NVIDIA యొక్క భద్రతా ప్లాట్‌ఫామ్ మార్ఫియస్ ఈ రంగంలో AI యొక్క శక్తిని ప్రదర్శిస్తుంది - ఇది ఇమెయిల్‌లను వేగంగా విశ్లేషించడానికి మరియు వర్గీకరించడానికి జనరేటివ్ NLP నమూనాలను ఉపయోగిస్తుంది మరియు సాంప్రదాయ భద్రతా సాధనాలతో పోలిస్తే 21% సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ కేసులు [+ ఉదాహరణలు] ). అసాధారణ ప్రవర్తనను గుర్తించడానికి మార్ఫియస్ వినియోగదారు కమ్యూనికేషన్ నమూనాలను కూడా ప్రొఫైల్ చేస్తుంది (ఒక వినియోగదారు అకస్మాత్తుగా అనేక బాహ్య చిరునామాలను ఇమెయిల్ చేసినట్లుగా), ఇది రాజీపడిన ఖాతా ఫిషింగ్ ఇమెయిల్‌లను పంపడాన్ని 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: ఫిషింగ్ దాడులను వేగంగా మరియు మరింత ఖచ్చితంగా గుర్తించి నిరాయుధీకరణ చేయడంలో AI సహాయపడుతుంది .

మాల్వేర్ గుర్తింపు మరియు బెదిరింపు విశ్లేషణ

ఆధునిక మాల్వేర్ నిరంతరం అభివృద్ధి చెందుతోంది - దాడి చేసేవారు యాంటీవైరస్ సంతకాలను దాటవేయడానికి కొత్త వైవిధ్యాలను ఉత్పత్తి చేస్తారు లేదా కోడ్‌ను అస్పష్టం చేస్తారు. జనరేటివ్ AI మాల్వేర్‌ను గుర్తించడం మరియు దాని ప్రవర్తనను అర్థం చేసుకోవడం రెండింటికీ కొత్త పద్ధతులను అందిస్తుంది. మాల్వేర్ యొక్క "దుష్ట కవలలను" ఉత్పత్తి : భద్రతా పరిశోధకులు తెలిసిన మాల్వేర్ నమూనాను ఆ మాల్వేర్ యొక్క అనేక పరివర్తన చెందిన వైవిధ్యాలను సృష్టించడానికి ఒక జనరేటివ్ మోడల్‌లోకి ఫీడ్ చేయవచ్చు. అలా చేయడం ద్వారా, దాడి చేసేవారు చేసే ట్వీక్‌లను వారు సమర్థవంతంగా అంచనా వేస్తారు. ఈ AI-జనరేటెడ్ వేరియంట్‌లను యాంటీవైరస్ మరియు చొరబాటు గుర్తింపు వ్యవస్థలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించవచ్చు, తద్వారా మాల్వేర్ యొక్క సవరించిన సంస్కరణలు కూడా అడవిలో గుర్తించబడతాయి ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ కేసులు [+ ఉదాహరణలు] ). ఈ చురుకైన వ్యూహం హ్యాకర్లు గుర్తింపును తప్పించుకోవడానికి వారి మాల్వేర్‌ను కొద్దిగా మార్చుకునే చక్రాన్ని విచ్ఛిన్నం చేయడంలో సహాయపడుతుంది మరియు డిఫెండర్లు ప్రతిసారీ కొత్త సంతకాలను వ్రాయడానికి పోరాడాలి. ఒక పరిశ్రమ పాడ్‌కాస్ట్‌లో గుర్తించినట్లుగా, భద్రతా నిపుణులు ఇప్పుడు "నెట్‌వర్క్ ట్రాఫిక్‌ను అనుకరించడానికి మరియు అధునాతన దాడులను అనుకరించే హానికరమైన పేలోడ్‌లను ఉత్పత్తి చేయడానికి" జనరేటివ్ AIని ఉపయోగిస్తున్నారు, ఒకే సందర్భం కంటే మొత్తం కుటుంబ బెదిరింపులకు వ్యతిరేకంగా వారి రక్షణను ఒత్తిడి-పరీక్షిస్తున్నారు. ఈ అనుకూల ముప్పు గుర్తింపు అంటే భద్రతా సాధనాలు పాలిమార్ఫిక్ మాల్వేర్‌కు మరింత స్థితిస్థాపకంగా మారతాయి, లేకపోతే అవి జారిపోతాయి.

గుర్తింపుకు మించి, జనరేటివ్ AI మాల్వేర్ విశ్లేషణ మరియు రివర్స్ ఇంజనీరింగ్‌లో , ఇవి సాంప్రదాయకంగా బెదిరింపు విశ్లేషకులకు శ్రమతో కూడుకున్న పనులు. పెద్ద భాషా నమూనాలను అనుమానాస్పద కోడ్ లేదా స్క్రిప్ట్‌లను పరిశీలించడం మరియు కోడ్ ఏమి చేయాలనుకుంటుందో సాధారణ భాషలో వివరించడం వంటి పనిని చేయవచ్చు. వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణ వైరస్‌టోటల్ కోడ్ ఇన్‌సైట్ , ఇది గూగుల్ యొక్క వైరస్‌టోటల్ యొక్క లక్షణం, ఇది సంభావ్య హానికరమైన కోడ్ యొక్క సహజ భాషా సారాంశాలను రూపొందించడానికి జనరేటివ్ AI మోడల్ (గూగుల్ యొక్క సెక్-పాల్ఎమ్)ను ప్రభావితం చేస్తుంది ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 రియల్-వరల్డ్ ఉదాహరణలు ). ఇది తప్పనిసరిగా “భద్రతా కోడింగ్‌కు అంకితమైన ఒక రకమైన చాట్‌జిపిటి”, ఇది మానవ విశ్లేషకులు బెదిరింపులను అర్థం చేసుకోవడానికి 24/7 పనిచేసే AI మాల్వేర్ విశ్లేషకుడిగా పనిచేస్తుంది ( సైబర్‌సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ కేసులు [+ ఉదాహరణలు] ). తెలియని స్క్రిప్ట్ లేదా బైనరీ కోడ్‌పై దృష్టి పెట్టడానికి బదులుగా, భద్రతా బృంద సభ్యుడు AI నుండి తక్షణ వివరణ పొందవచ్చు - ఉదాహరణకు, “ఈ స్క్రిప్ట్ XYZ సర్వర్ నుండి ఫైల్‌ను డౌన్‌లోడ్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తుంది మరియు సిస్టమ్ సెట్టింగ్‌లను సవరించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది, ఇది మాల్వేర్ ప్రవర్తనను సూచిస్తుంది.” ఇది సంఘటన ప్రతిస్పందనను నాటకీయంగా వేగవంతం చేస్తుంది, ఎందుకంటే విశ్లేషకులు కొత్త మాల్వేర్‌ను గతంలో కంటే వేగంగా పరీక్షించి గ్రహించగలరు.

భారీ డేటాసెట్‌లలో మాల్వేర్‌ను గుర్తించడానికి కూడా జనరేటివ్ AI ఉపయోగించబడుతుంది . సాంప్రదాయ యాంటీవైరస్ ఇంజిన్‌లు తెలిసిన సంతకాల కోసం ఫైల్‌లను స్కాన్ చేస్తాయి, కానీ ఒక జనరేటివ్ మోడల్ ఫైల్ యొక్క లక్షణాలను అంచనా వేయగలదు మరియు నేర్చుకున్న నమూనాల ఆధారంగా అది హానికరమైనదా కాదా అని కూడా అంచనా వేయగలదు. బిలియన్ల కొద్దీ ఫైళ్ల లక్షణాలను (హానికరమైన మరియు నిరపాయకరమైన) విశ్లేషించడం ద్వారా, స్పష్టమైన సంతకం లేని చోట AI హానికరమైన ఉద్దేశ్యాన్ని పట్టుకోవచ్చు. ఉదాహరణకు, ఒక జనరేటివ్ మోడల్ ఎక్జిక్యూటబుల్‌ను అనుమానాస్పదంగా ఫ్లాగ్ చేయగలదు ఎందుకంటే దాని ప్రవర్తన ప్రొఫైల్ "కనిపిస్తుంది" . ఈ ప్రవర్తన-ఆధారిత గుర్తింపు నవల లేదా జీరో-డే మాల్వేర్‌ను ఎదుర్కోవడంలో సహాయపడుతుంది. Google యొక్క థ్రెట్ ఇంటెలిజెన్స్ AI (క్రానికల్/మాండియంట్‌లో భాగం) సంభావ్య హానికరమైన కోడ్‌ను విశ్లేషించడానికి మరియు "మాల్వేర్ మరియు ఇతర రకాల బెదిరింపులను ఎదుర్కోవడంలో భద్రతా నిపుణులకు మరింత సమర్థవంతంగా మరియు సమర్థవంతంగా సహాయం చేయడానికి" దాని జనరేటివ్ మోడల్‌ను ఉపయోగిస్తుందని నివేదించబడింది. ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ).

మరోవైపు, దాడి చేసేవారు ఇక్కడ కూడా జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించవచ్చని మనం అంగీకరించాలి - స్వయంచాలకంగా తనను తాను అనుకూలీకరించుకునే మాల్వేర్‌ను సృష్టించడానికి. వాస్తవానికి, గుర్తించడం కష్టతరమైన మాల్వేర్‌ను అభివృద్ధి చేయడంలో సహాయపడుతుందని సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి? - పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్‌లు ). తెలిసిన అన్ని యాంటీవైరస్ తనిఖీలను తప్పించుకునే వరకు మాల్వేర్ భాగాన్ని పదే పదే మార్ఫింగ్ చేయమని (దాని ఫైల్ నిర్మాణం, ఎన్‌క్రిప్షన్ పద్ధతులు మొదలైనవి మార్చడం) AI మోడల్‌కు సూచించవచ్చు. ఈ వ్యతిరేక ఉపయోగం పెరుగుతున్న ఆందోళన (కొన్నిసార్లు దీనిని "AI-ఆధారిత మాల్వేర్" లేదా సేవగా పాలిమార్ఫిక్ మాల్వేర్ అని పిలుస్తారు). అటువంటి ప్రమాదాల గురించి మేము తరువాత చర్చిస్తాము, కానీ డిఫెండర్లు మరియు దాడి చేసేవారు ఇద్దరూ ఉపయోగించే ఈ పిల్లి-మరియు-ఎలుక గేమ్‌లో జనరేటివ్ AI ఒక సాధనం అని ఇది నొక్కి చెబుతుంది.

మొత్తంమీద, జనరేటివ్ AI భద్రతా బృందాలు దాడి చేసేవారిలా ఆలోచించేలా - కొత్త బెదిరింపులు మరియు పరిష్కారాలను ఇంట్లోనే సృష్టిస్తుంది. గుర్తింపు రేట్లను మెరుగుపరచడానికి సింథటిక్ మాల్వేర్‌ను ఉత్పత్తి చేయడం లేదా నెట్‌వర్క్‌లలో కనిపించే నిజమైన మాల్వేర్‌ను వివరించడానికి మరియు కలిగి ఉండటానికి AIని ఉపయోగించడం వంటివి, ఈ పద్ధతులు పరిశ్రమల అంతటా వర్తిస్తాయి. స్ప్రెడ్‌షీట్‌లోని అనుమానాస్పద మాక్రోను త్వరగా విశ్లేషించడానికి ఒక బ్యాంక్ AI-ఆధారిత మాల్వేర్ విశ్లేషణను ఉపయోగించవచ్చు, అయితే ఒక తయారీ సంస్థ పారిశ్రామిక నియంత్రణ వ్యవస్థలను లక్ష్యంగా చేసుకునే మాల్వేర్‌ను గుర్తించడానికి AIపై ఆధారపడవచ్చు. జనరేటివ్ AIతో సాంప్రదాయ మాల్వేర్ విశ్లేషణను పెంచడం ద్వారా, సంస్థలు మాల్వేర్ ప్రచారాలకు మునుపటి కంటే వేగంగా మరియు మరింత చురుగ్గా ప్రతిస్పందించగలవు.

బెదిరింపు నిఘా మరియు ఆటోమేటింగ్ విశ్లేషణ

ప్రతిరోజూ, సంస్థలు బెదిరింపు నిఘా డేటాతో నిండిపోతున్నాయి - కొత్తగా కనుగొనబడిన రాజీ సూచికల (IOCలు) ఫీడ్‌ల నుండి ఉద్భవిస్తున్న హ్యాకర్ వ్యూహాల గురించి విశ్లేషకుల నివేదికల వరకు. భద్రతా బృందాలకు సవాలు ఈ సమాచార వరదను జల్లెడ పట్టడం మరియు చర్య తీసుకోగల అంతర్దృష్టులను సేకరించడం. బెదిరింపు నిఘా విశ్లేషణ మరియు వినియోగాన్ని ఆటోమేట్ చేయడంలో . డజన్ల కొద్దీ నివేదికలు లేదా డేటాబేస్ ఎంట్రీలను మాన్యువల్‌గా చదవడానికి బదులుగా, విశ్లేషకులు యంత్ర వేగంతో ముప్పు ఇంటెల్‌ను సంగ్రహించడానికి మరియు సందర్భోచితంగా చేయడానికి AIని ఉపయోగించవచ్చు.

ఒక నిర్దిష్ట ఉదాహరణ గూగుల్ యొక్క థ్రెట్ ఇంటెలిజెన్స్ సూట్, ఇది జనరేటివ్ AI (జెమిని మోడల్) ను మాండియంట్ మరియు వైరస్ టోటల్ నుండి గూగుల్ యొక్క బెదిరింపు డేటాతో అనుసంధానిస్తుంది. ఈ AI “Google యొక్క విస్తారమైన బెదిరింపు నిఘా రిపోజిటరీ అంతటా సంభాషణ శోధన”ను , వినియోగదారులు బెదిరింపుల గురించి సహజ ప్రశ్నలు అడగడానికి మరియు స్వేదన సమాధానాలను పొందడానికి అనుమతిస్తుంది ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ). ఉదాహరణకు, ఒక విశ్లేషకుడు “మన పరిశ్రమను లక్ష్యంగా చేసుకుని థ్రెట్ గ్రూప్ Xకి సంబంధించిన ఏదైనా మాల్వేర్‌ను మనం చూశామా?” అని మరియు AI సంబంధిత ఇంటెల్‌ను లాగుతుంది, బహుశా “అవును, థ్రెట్ గ్రూప్ X గత నెలలో మాల్వేర్ Yని ఉపయోగించి ఫిషింగ్ ప్రచారానికి లింక్ చేయబడింది” , ఆ మాల్వేర్ ప్రవర్తన యొక్క సారాంశంతో పాటు. ఇది బహుళ సాధనాలను ప్రశ్నించడం లేదా దీర్ఘ నివేదికలను చదవడం అవసరమయ్యే అంతర్దృష్టులను సేకరించే సమయాన్ని నాటకీయంగా తగ్గిస్తుంది.

ముప్పు ధోరణులను పరస్పరం అనుసంధానించగలదు మరియు . ఇది వేలాది భద్రతా బ్లాగ్ పోస్ట్‌లు, ఉల్లంఘన వార్తలు మరియు డార్క్ వెబ్ కబుర్లను కలిపి, ఆపై CISO యొక్క బ్రీఫింగ్ కోసం "ఈ వారం అగ్ర సైబర్ బెదిరింపుల" కార్యనిర్వాహక సారాంశాన్ని రూపొందించవచ్చు. సాంప్రదాయకంగా, ఈ స్థాయి విశ్లేషణ మరియు రిపోర్టింగ్ గణనీయమైన మానవ కృషిని తీసుకుంది; ఇప్పుడు బాగా ట్యూన్ చేయబడిన మోడల్ దానిని సెకన్లలో డ్రాఫ్ట్ చేయగలదు, మానవులు అవుట్‌పుట్‌ను మాత్రమే మెరుగుపరుస్తారు. జీరోఫాక్స్ వంటి కంపెనీలు హానికరమైన కంటెంట్ మరియు ఫిషింగ్ డేటాతో సహా "పెద్ద డేటాసెట్‌లలో మేధస్సు యొక్క విశ్లేషణ మరియు సంగ్రహణను వేగవంతం చేయడానికి" ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడిన జనరేటివ్ AI సాధనం FoxGPTని సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ). పఠనం మరియు క్రాస్-రిఫరెన్సింగ్ డేటా యొక్క భారీ లిఫ్టింగ్‌ను ఆటోమేట్ చేయడం ద్వారా, AI ముప్పు ఇంటెల్ బృందాలు నిర్ణయం తీసుకోవడం మరియు ప్రతిస్పందనపై దృష్టి పెట్టడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

మరొక వినియోగ సందర్భం సంభాషణ బెదిరింపు వేట . ఒక భద్రతా విశ్లేషకుడు AI అసిస్టెంట్‌తో సంభాషించడాన్ని ఊహించుకోండి: “గత 48 గంటల్లో డేటా తొలగింపు సంకేతాలను నాకు చూపించు” లేదా “ఈ వారం దాడి చేసేవారు దోపిడీ చేస్తున్న అగ్ర కొత్త దుర్బలత్వాలు ఏమిటి?” AI ప్రశ్నను అర్థం చేసుకోగలదు, అంతర్గత లాగ్‌లను లేదా బాహ్య ఇంటెల్ మూలాలను శోధించగలదు మరియు స్పష్టమైన సమాధానంతో లేదా సంబంధిత సంఘటనల జాబితాతో కూడా ప్రతిస్పందించగలదు. ఇది చాలా దూరం కాదు - ఆధునిక భద్రతా సమాచారం మరియు ఈవెంట్ నిర్వహణ (SIEM) వ్యవస్థలు సహజ భాషా ప్రశ్నలను చేర్చడం ప్రారంభించాయి. ఉదాహరణకు, IBM యొక్క QRadar భద్రతా సూట్ 2024లో జనరేటివ్ AI లక్షణాలను జోడిస్తోంది, విశ్లేషకులు "సంగ్రహించబడిన దాడి మార్గం గురించి నిర్దిష్ట ప్రశ్నలను అడగడానికి" మరియు వివరణాత్మక సమాధానాలను పొందడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఇది "అత్యంత సంబంధిత ముప్పు మేధస్సును అర్థం చేసుకోగలదు మరియు సంగ్రహించగలదు" ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ). ముఖ్యంగా, జనరేటివ్ AI సాంకేతిక డేటా పర్వతాలను డిమాండ్‌పై చాట్-పరిమాణ అంతర్దృష్టులుగా మారుస్తుంది.

అన్ని పరిశ్రమలలో, ఇది పెద్ద చిక్కులను కలిగి ఉంది. ఒక ఆరోగ్య సంరక్షణ ప్రదాత ఆసుపత్రులను లక్ష్యంగా చేసుకునే తాజా ransomware సమూహాల గురించి ఎప్పటికప్పుడు తెలుసుకోవడానికి AIని ఉపయోగించవచ్చు, పూర్తి సమయం పరిశోధనకు విశ్లేషకుడిని కేటాయించకుండా. స్టోర్ IT సిబ్బందికి బ్రీఫింగ్ చేసేటప్పుడు రిటైల్ కంపెనీ యొక్క SOC కొత్త POS మాల్వేర్ వ్యూహాలను త్వరగా సంగ్రహించగలదు. మరియు వివిధ ఏజెన్సీల నుండి ముప్పు డేటాను సంశ్లేషణ చేయాల్సిన ప్రభుత్వంలో, AI కీలక హెచ్చరికలను హైలైట్ చేసే ఏకీకృత నివేదికలను ఉత్పత్తి చేయగలదు. ముప్పు నిఘా సేకరణ మరియు వివరణను ఆటోమేట్ చేయడం , ఉత్పాదక AI సంస్థలు ఉద్భవిస్తున్న ముప్పులకు వేగంగా స్పందించడానికి సహాయపడుతుంది మరియు శబ్దంలో దాగి ఉన్న క్లిష్టమైన 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.

“విశ్లేషకుల కోపైలట్” గా ఉపయోగించడం . ముందుగా గుర్తించిన మైక్రోసాఫ్ట్ సెక్యూరిటీ కోపైలట్ దీనికి ఉదాహరణగా నిలుస్తుంది: ఇది “భద్రతా విశ్లేషకుడి పనిని భర్తీ చేయడానికి బదులుగా సహాయం చేయడానికి రూపొందించబడింది,” సంఘటన దర్యాప్తు మరియు నివేదికలకు సహాయపడుతుంది ( మైక్రోసాఫ్ట్ సెక్యూరిటీ కోపైలట్ సైబర్ సెక్యూరిటీ కోసం కొత్త GPT-4 AI అసిస్టెంట్ | ది వెర్జ్ ). ఆచరణలో, దీని అర్థం విశ్లేషకుడు ముడి డేటాను ఇన్‌పుట్ చేయవచ్చు - ఫైర్‌వాల్ లాగ్‌లు, ఈవెంట్ టైమ్‌లైన్ లేదా సంఘటన వివరణ - మరియు దానిని విశ్లేషించమని లేదా సంగ్రహించమని AIని అడగవచ్చు. కోపైలట్ "2:35 AMకి, IP X నుండి అనుమానాస్పద లాగిన్ సర్వర్ Yలో విజయవంతమైందని, ఆ తర్వాత అసాధారణ డేటా బదిలీలు జరిగినట్లు కనిపిస్తోంది, ఇది ఆ సర్వర్ యొక్క సంభావ్య ఉల్లంఘనను సూచిస్తుంది" సమయం సారాంశం అయినప్పుడు ఈ రకమైన తక్షణ సందర్భోచితీకరణ అమూల్యమైనది.

AI కోపైలట్‌లు లెవల్-1 ట్రయాజ్ భారాన్ని తగ్గించడంలో కూడా సహాయపడతాయి. పరిశ్రమ డేటా ప్రకారం, ఒక భద్రతా బృందం వారానికి 15 గంటలు దాదాపు 22,000 హెచ్చరికలు మరియు తప్పుడు పాజిటివ్‌లను క్రమబద్ధీకరించడానికి గడపవచ్చు ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ కేసులు [+ ఉదాహరణలు] ). జనరేటివ్ AIతో, ఈ హెచ్చరికలలో చాలా వరకు స్వయంచాలకంగా ట్రయాజ్ చేయబడతాయి - AI స్పష్టంగా నిరపాయకరమైన వాటిని (తార్కికం ఇవ్వబడి) తోసిపుచ్చగలదు మరియు నిజంగా శ్రద్ధ అవసరమైన వాటిని హైలైట్ చేయగలదు, కొన్నిసార్లు ప్రాధాన్యతను కూడా సూచిస్తుంది. వాస్తవానికి, సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవడంలో జనరేటివ్ AI యొక్క బలం అంటే అది ఒంటరిగా హానిచేయనిదిగా అనిపించే హెచ్చరికలను పరస్పరం అనుసంధానించగలదు, కానీ కలిసి బహుళ-దశల దాడిని సూచిస్తుంది. ఇది "హెచ్చరిక అలసట" కారణంగా దాడిని కోల్పోయే అవకాశాన్ని తగ్గిస్తుంది.

SOC విశ్లేషకులు వేట మరియు దర్యాప్తులను వేగవంతం చేయడానికి AI తో సహజ భాషను కూడా ఉపయోగిస్తున్నారు. ఉదాహరణకు, పర్పుల్ AI “సాదా ఆంగ్లంలో సంక్లిష్టమైన బెదిరింపు-వేట ప్రశ్నలను అడగడానికి మరియు వేగవంతమైన, ఖచ్చితమైన సమాధానాలను పొందడానికి” ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 రియల్-వరల్డ్ ఉదాహరణలు “గత నెలలో డొమైన్ badguy123[.]comతో ఏవైనా ఎండ్ పాయింట్‌లు కమ్యూనికేట్ చేయబడ్డాయా?” అని టైప్ చేయవచ్చు మరియు పర్పుల్ AI ప్రతిస్పందించడానికి లాగ్‌ల ద్వారా శోధిస్తుంది. ఇది డేటాబేస్ ప్రశ్నలు లేదా స్క్రిప్ట్‌లను వ్రాయకుండా విశ్లేషకుడిని కాపాడుతుంది - AI దానిని హుడ్ కింద చేస్తుంది. జూనియర్ విశ్లేషకులు గతంలో ప్రశ్న భాషలలో నైపుణ్యం కలిగిన అనుభవజ్ఞుడైన ఇంజనీర్ అవసరమయ్యే పనులను నిర్వహించగలరని, AI సహాయం ద్వారా బృందాన్ని సమర్థవంతంగా మెరుగుపరుస్తారని . నిజానికి, విశ్లేషకులు జనరేటివ్ AI మార్గదర్శకత్వం “వారి నైపుణ్యాలు మరియు నైపుణ్యాన్ని పెంచుతుంది” , ఎందుకంటే జూనియర్ సిబ్బంది ఇప్పుడు AI నుండి ఆన్-డిమాండ్ కోడింగ్ మద్దతు లేదా విశ్లేషణ చిట్కాలను పొందవచ్చు, ఎల్లప్పుడూ సీనియర్ బృంద సభ్యులను సహాయం కోసం అడగడంపై ఆధారపడటాన్ని తగ్గిస్తుంది ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ సందర్భాలు [+ ఉదాహరణలు] ).

మరొక SOC ఆప్టిమైజేషన్ ఆటోమేటెడ్ సంఘటన సారాంశం మరియు డాక్యుమెంటేషన్ . ఒక సంఘటన జరిగిన తర్వాత, ఎవరైనా నివేదికను వ్రాయాలి - చాలా మందికి ఈ పని చాలా శ్రమతో కూడుకున్నది. జనరేటివ్ AI ఫోరెన్సిక్ డేటాను (సిస్టమ్ లాగ్‌లు, మాల్వేర్ విశ్లేషణ, చర్యల కాలక్రమం) తీసుకొని మొదటి-డ్రాఫ్ట్ సంఘటన నివేదికను రూపొందించగలదు. IBM ఈ సామర్థ్యాన్ని QRadarలో నిర్మిస్తోంది, తద్వారా "ఒకే క్లిక్" ఒక సంఘటన యొక్క సారాంశాన్ని వివిధ వాటాదారులకు (కార్యనిర్వాహకులు, IT బృందాలు మొదలైనవి) రూపొందించవచ్చు ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో 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, సమ్మతి మరియు ఆడిటింగ్ కోసం, AI సంఘటన డేటా ఆధారంగా ఫారమ్‌లు లేదా ఆధార పట్టికలను పూరించగలదు.

వాస్తవ ప్రపంచ ఫలితాలు ఆకర్షణీయంగా ఉంటాయి. స్విమ్‌లేన్ యొక్క AI-ఆధారిత SOAR (సెక్యూరిటీ ఆర్కెస్ట్రేషన్, ఆటోమేషన్ మరియు రెస్పాన్స్) యొక్క ప్రారంభ అనుసరణలు భారీ ఉత్పాదకత లాభాలను నివేదిస్తున్నాయి - ఉదాహరణకు, గ్లోబల్ డేటా సిస్టమ్స్ వారి SecOps బృందం చాలా పెద్ద కేస్ లోడ్‌ను నిర్వహించడాన్ని చూసింది; ఒక డైరెక్టర్ మాట్లాడుతూ "నేను ఈ రోజు 7 మంది విశ్లేషకులతో చేసే పనికి AI-ఆధారిత ఆటోమేషన్ లేకుండా 20 మంది సిబ్బందిని తీసుకుంటారు" ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించుకోవచ్చు ). మరో మాటలో చెప్పాలంటే, SOCలోని AI సామర్థ్యాన్ని గుణించగలదు . అన్ని పరిశ్రమలలో, క్లౌడ్ సెక్యూరిటీ హెచ్చరికలతో వ్యవహరించే టెక్ కంపెనీ అయినా లేదా OT వ్యవస్థలను పర్యవేక్షించే తయారీ ప్లాంట్ అయినా, SOC బృందాలు ఉత్పాదక AI సహాయకులను స్వీకరించడం ద్వారా వేగంగా గుర్తింపు మరియు ప్రతిస్పందనను, తక్కువ తప్పిపోయిన సంఘటనలను మరియు మరింత సమర్థవంతమైన కార్యకలాపాలను పొందుతాయి. ఇది తెలివిగా పనిచేయడం గురించి - యంత్రాలు పునరావృతమయ్యే మరియు డేటా-భారీ పనులను నిర్వహించడానికి అనుమతించడం ద్వారా మానవులు తమ అంతర్ దృష్టి మరియు నైపుణ్యాన్ని అత్యంత ముఖ్యమైన చోట అన్వయించవచ్చు.

దుర్బలత్వ నిర్వహణ మరియు ముప్పు అనుకరణ

దుర్బలత్వాలను గుర్తించడం మరియు నిర్వహించడం - సాఫ్ట్‌వేర్ లేదా సిస్టమ్‌లలోని బలహీనతలను దాడి చేసేవారు ఉపయోగించుకోవచ్చు - ఒక ప్రధాన సైబర్ భద్రతా విధి. జనరేటివ్ AI అనేది ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేయడం, ప్యాచ్ ప్రాధాన్యతలో సహాయపడటం మరియు సంసిద్ధతను మెరుగుపరచడానికి ఆ దుర్బలత్వాలపై దాడులను అనుకరించడం ద్వారా దుర్బలత్వ నిర్వహణను మెరుగుపరుస్తుంది. సారాంశంలో, AI సంస్థలు తమ కవచంలోని రంధ్రాలను మరింత త్వరగా కనుగొని పరిష్కరించడానికి సహాయపడుతుంది మరియు ముందుగానే పరీక్షిస్తుంది.

ఆటోమేటెడ్ కోడ్ సమీక్ష మరియు దుర్బలత్వ ఆవిష్కరణ కోసం జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించడం ఒక ముఖ్యమైన అప్లికేషన్ . పెద్ద కోడ్‌బేస్‌లు (ముఖ్యంగా లెగసీ సిస్టమ్‌లు) తరచుగా గుర్తించబడని భద్రతా లోపాలను కలిగి ఉంటాయి. జనరేటివ్ AI మోడల్‌లను సురక్షిత కోడింగ్ పద్ధతులు మరియు సాధారణ బగ్ నమూనాలపై శిక్షణ ఇవ్వవచ్చు, ఆపై సంభావ్య దుర్బలత్వాలను కనుగొనడానికి సోర్స్ కోడ్ లేదా కంపైల్డ్ బైనరీలపై విడుదల చేయవచ్చు. ఉదాహరణకు, NVIDIA పరిశోధకులు లెగసీ సాఫ్ట్‌వేర్ కంటైనర్‌లను విశ్లేషించి, "అధిక ఖచ్చితత్వంతో - మానవ నిపుణుల కంటే 4× వరకు వేగంగా" దుర్బలత్వాలను గుర్తించగల జనరేటివ్ AI పైప్‌లైన్‌ను అభివృద్ధి చేశారు. ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI కోసం 6 యూజ్ కేస్‌లు [+ ఉదాహరణలు] ). AI తప్పనిసరిగా అసురక్షిత కోడ్ ఎలా ఉంటుందో నేర్చుకుంది మరియు ప్రమాదకర విధులు మరియు లైబ్రరీలను ఫ్లాగ్ చేయడానికి దశాబ్దాల నాటి సాఫ్ట్‌వేర్ ద్వారా స్కాన్ చేయగలిగింది, మాన్యువల్ కోడ్ ఆడిటింగ్ యొక్క సాధారణంగా నెమ్మదిగా ఉండే ప్రక్రియను చాలా వేగవంతం చేసింది. ఈ రకమైన సాధనం పెద్ద, పాత కోడ్‌బేస్‌లపై ఆధారపడే ఫైనాన్స్ లేదా ప్రభుత్వం వంటి పరిశ్రమలకు గేమ్-ఛేంజర్ కావచ్చు - సిబ్బంది నెలలు లేదా సంవత్సరాలు కనుగొనడానికి పట్టే సమస్యలను త్రవ్వడం ద్వారా AI భద్రతను ఆధునీకరించడంలో సహాయపడుతుంది (ఎప్పుడైనా ఉంటే).

జనరేటివ్ AI కూడా దుర్బలత్వ నిర్వహణ వర్క్‌ఫ్లోలలో , ఇది దుర్బలత్వ స్కాన్ ఫలితాలను ప్రాసెస్ చేయడం మరియు వాటికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వడం ద్వారా సహాయపడుతుంది. టెనబుల్ యొక్క ఎక్స్‌పోజర్ AI జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించి విశ్లేషకులు సాధారణ భాషలో దుర్బలత్వ డేటాను ప్రశ్నించడానికి మరియు తక్షణ సమాధానాలను పొందేందుకు వీలు కల్పిస్తాయి ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ). ఇచ్చిన క్లిష్టమైన దుర్బలత్వం కోసం ఎక్స్‌పోజర్ AI "కథనంలో పూర్తి దాడి మార్గాన్ని సంగ్రహించగలదు" , దాడి చేసే వ్యక్తి వ్యవస్థను రాజీ చేయడానికి ఇతర బలహీనతలతో దానిని ఎలా బంధించగలడో వివరిస్తుంది. ఇది పరిష్కార చర్యలను కూడా సిఫార్సు చేస్తుంది మరియు ప్రమాదం గురించి తదుపరి ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇస్తుంది. దీని అర్థం కొత్త క్లిష్టమైన CVE (సాధారణ దుర్బలత్వాలు మరియు ఎక్స్‌పోజర్‌లు) ప్రకటించినప్పుడు, ఒక విశ్లేషకుడు AIని ఇలా అడగవచ్చు, "మా సర్వర్‌లలో ఏవైనా ఈ CVE ద్వారా ప్రభావితమయ్యాయా మరియు మనం ప్యాచ్ చేయకపోతే చెత్త దృష్టాంతం ఏమిటి?" మరియు సంస్థ యొక్క స్వంత స్కాన్ డేటా నుండి తీసుకోబడిన స్పష్టమైన అంచనాను పొందవచ్చు. దుర్బలత్వాలను సందర్భోచితంగా మార్చడం ద్వారా (ఉదాహరణకు ఇది ఇంటర్నెట్‌కు మరియు అధిక-విలువ సర్వర్‌కు బహిర్గతమవుతుంది, కాబట్టి ఇది అగ్ర ప్రాధాన్యత), జనరేటివ్ AI పరిమిత వనరులతో జట్లను తెలివిగా ప్యాచ్ చేయడానికి సహాయపడుతుంది.

తెలిసిన దుర్బలత్వాలను కనుగొనడం మరియు నిర్వహించడంతో పాటు, జనరేటివ్ AI చొచ్చుకుపోయే పరీక్ష మరియు దాడి అనుకరణకు - ముఖ్యంగా తెలియని దుర్బలత్వాలను కనుగొనడం లేదా భద్రతా నియంత్రణలను పరీక్షించడం. జనరేటివ్ విరోధి నెట్‌వర్క్‌లు (GANలు), ఒక రకమైన జనరేటివ్ AI, నిజమైన నెట్‌వర్క్ ట్రాఫిక్ లేదా వినియోగదారు ప్రవర్తనను అనుకరించే సింథటిక్ డేటాను సృష్టించడానికి ఉపయోగించబడ్డాయి, ఇందులో దాచిన దాడి నమూనాలు ఉండవచ్చు. చొరబాటు గుర్తింపు వ్యవస్థలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి వాస్తవిక జీరో-డే దాడి ట్రాఫిక్‌ను రూపొందించడానికి GANలను ఉపయోగించాలని 2023 అధ్యయనం సూచించింది ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ కేసులు [+ ఉదాహరణలు] ). IDSకి AI- రూపొందించిన దాడి దృశ్యాలను అందించడం ద్వారా (ఉత్పత్తి నెట్‌వర్క్‌లలో వాస్తవ మాల్వేర్‌ను ఉపయోగించే ప్రమాదం లేదు), సంస్థలు వాస్తవానికి వాటి ద్వారా దెబ్బతినే వరకు వేచి ఉండకుండా కొత్త బెదిరింపులను గుర్తించడానికి వారి రక్షణలకు శిక్షణ ఇవ్వవచ్చు. అదేవిధంగా, AI ఒక వ్యవస్థను పరిశీలిస్తున్న దాడిదారుని అనుకరించగలదు - ఉదాహరణకు, ఏదైనా విజయవంతమవుతుందో లేదో చూడటానికి సురక్షితమైన వాతావరణంలో స్వయంచాలకంగా వివిధ దోపిడీ పద్ధతులను ప్రయత్నించవచ్చు. US డిఫెన్స్ అడ్వాన్స్‌డ్ రీసెర్చ్ ప్రాజెక్ట్స్ ఏజెన్సీ (DARPA) ఇక్కడ వాగ్దానాన్ని చూస్తుంది: దాని 2023 AI సైబర్ ఛాలెంజ్ పోటీలో భాగంగా "ఓపెన్-సోర్స్ సాఫ్ట్‌వేర్‌లో దుర్బలత్వాలను స్వయంచాలకంగా కనుగొని పరిష్కరించడానికి" DARPA AIని అభివృద్ధి చేయడానికి లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది, స్వయంప్రతిపత్తి అప్లికేషన్లు వార్‌ఫైటర్లు విశ్వసించగలరు > US డిపార్ట్‌మెంట్ ఆఫ్ డిఫెన్స్ > డిఫెన్స్ డిపార్ట్‌మెంట్ న్యూస్ ). ఈ చొరవ AI కేవలం తెలిసిన లోపాలను సరిచేయడానికి సహాయం చేయడమే కాదు; ఇది కొత్త వాటిని చురుకుగా వెలికితీస్తుంది మరియు పరిష్కారాలను ప్రతిపాదిస్తోంది, ఇది సాంప్రదాయకంగా నైపుణ్యం కలిగిన (మరియు ఖరీదైన) భద్రతా పరిశోధకులకు మాత్రమే పరిమితం చేయబడిన పని.

తెలివైన హనీపాట్‌లను మరియు డిజిటల్ కవలలను కూడా సృష్టించగలదు . స్టార్టప్‌లు నిజమైన సర్వర్‌లు లేదా పరికరాలను నమ్మకంగా అనుకరించే AI-ఆధారిత డెకోయ్ సిస్టమ్‌లను అభివృద్ధి చేస్తున్నాయి. ఒక CEO వివరించినట్లుగా, జెనరేటివ్ AI “నిజమైన వాటిని అనుకరించడానికి మరియు హ్యాకర్లను ఆకర్షించడానికి డిజిటల్ సిస్టమ్‌లను క్లోన్ చేయగలదు” ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జెనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ సందర్భాలు [+ ఉదాహరణలు] ). ఈ AI-ఉత్పత్తి చేసిన హనీపాట్‌లు నిజమైన వాతావరణంలా ప్రవర్తిస్తాయి (చెప్పండి, సాధారణ టెలిమెట్రీని పంపే నకిలీ IoT పరికరం) కానీ దాడి చేసేవారిని ఆకర్షించడానికి మాత్రమే ఉన్నాయి. దాడి చేసే వ్యక్తి డెకోయ్‌ను లక్ష్యంగా చేసుకున్నప్పుడు, AI తప్పనిసరిగా వారి పద్ధతులను బహిర్గతం చేయడానికి వారిని మోసగించింది, వీటిని రక్షకులు అధ్యయనం చేసి నిజమైన వ్యవస్థలను బలోపేతం చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు. జెనరేటివ్ మోడలింగ్ ద్వారా ఆధారితమైన ఈ భావన, AI ద్వారా మెరుగుపరచబడిన మోసాన్ని ఉపయోగించి, దాడి చేసేవారిపై పట్టికలను తిప్పికొట్టడానికి

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 ప్రతిభ దాడులను గుర్తించడంకే పరిమితం కాదు - అవి ప్రారంభం నుండి మరింత సురక్షితమైన వ్యవస్థలను సృష్టించడం . సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధిలో, AI కోడ్ జనరేటర్లు (GitHub Copilot, OpenAI Codex, మొదలైనవి) డెవలపర్‌లు కోడ్ స్నిప్పెట్‌లను లేదా మొత్తం ఫంక్షన్‌లను సూచించడం ద్వారా కోడ్‌ను వేగంగా వ్రాయడంలో సహాయపడతాయి. సైబర్ భద్రతా కోణం ఏమిటంటే, ఈ AI-సూచించిన కోడ్ ముక్కలు సురక్షితంగా ఉన్నాయని మరియు కోడింగ్ పద్ధతులను మెరుగుపరచడానికి AIని ఉపయోగించడం.

భద్రతా ఉత్తమ పద్ధతులను పొందుపరిచే కోడింగ్ అసిస్టెంట్‌గా పనిచేస్తుంది . డెవలపర్లు "పైథాన్‌లో పాస్‌వర్డ్ రీసెట్ ఫంక్షన్‌ను రూపొందించండి" అనే AI మరియు క్రియాత్మకంగా ఉండటమే కాకుండా సురక్షితమైన మార్గదర్శకాలను అనుసరించే కోడ్‌ను ఆదర్శంగా తిరిగి పొందవచ్చు (ఉదా. సరైన ఇన్‌పుట్ ధ్రువీకరణ, లాగింగ్, సమాచారాన్ని లీక్ చేయకుండా ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ మొదలైనవి). విస్తృతమైన సురక్షిత కోడ్ ఉదాహరణలపై శిక్షణ పొందిన అటువంటి సహాయకుడు, దుర్బలత్వాలకు దారితీసే మానవ లోపాలను తగ్గించడంలో సహాయపడుతుంది. ఉదాహరణకు, డెవలపర్ వినియోగదారు ఇన్‌పుట్‌ను శానిటైజ్ చేయడం మర్చిపోతే (SQL ఇంజెక్షన్ లేదా ఇలాంటి సమస్యలకు తలుపులు తెరవడం), AI దానిని డిఫాల్ట్‌గా చేర్చవచ్చు లేదా వారిని హెచ్చరించవచ్చు. ఈ ఖచ్చితమైన ప్రయోజనాన్ని అందించడానికి కొన్ని AI కోడింగ్ సాధనాలు ఇప్పుడు భద్రతా-కేంద్రీకృత డేటాతో చక్కగా ట్యూన్ చేయబడుతున్నాయి - ముఖ్యంగా, భద్రతా మనస్సాక్షితో AI జత ప్రోగ్రామింగ్ .

అయితే, ఒక వైపు ఉంది: జనరేటివ్ AI సరిగ్గా నిర్వహించబడకపోతే దుర్బలత్వాలను కూడా సులభంగా పరిచయం చేస్తుంది. సోఫోస్ భద్రతా నిపుణుడు బెన్ వెర్స్‌చెరెన్ గుర్తించినట్లుగా, కోడింగ్ కోసం జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించడం "సంక్షిప్తంగా, ధృవీకరించదగిన కోడ్‌కు మంచిది, కానీ తనిఖీ చేయని కోడ్ ఉత్పత్తి వ్యవస్థలలో విలీనం చేయబడినప్పుడు ప్రమాదకరం". ప్రమాదం ఏమిటంటే, AI తార్కికంగా సరైన కోడ్‌ను ఉత్పత్తి చేయవచ్చు, ఇది నిపుణుడు కాని వ్యక్తి గమనించని విధంగా అసురక్షితమైనది. అంతేకాకుండా, హానికరమైన నటులు ఉద్దేశపూర్వకంగా పబ్లిక్ AI మోడళ్లను దుర్బలమైన కోడ్ నమూనాలతో (డేటా విషప్రయోగం యొక్క ఒక రూపం) సీడింగ్ చేయడం ద్వారా ప్రభావితం చేయవచ్చు, తద్వారా AI అసురక్షిత కోడ్‌ను సూచిస్తుంది. చాలా మంది డెవలపర్లు భద్రతా నిపుణులు కాదు , కాబట్టి AI అనుకూలమైన పరిష్కారాన్ని సూచిస్తే, దానికి లోపం ఉందని గ్రహించకుండా వారు దానిని గుడ్డిగా ఉపయోగించవచ్చు ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ కేసులు [+ ఉదాహరణలు] ). ఈ ఆందోళన వాస్తవమే - వాస్తవానికి, కోడింగ్ కోసం AIని ఉపయోగించడంలో ఇలాంటి సాధారణ ప్రమాదాలను వివరించే LLMల (పెద్ద భాషా నమూనాలు) కోసం ఇప్పుడు OWASP టాప్ 10 జాబితా ఉంది.

ఈ సమస్యలను ఎదుర్కోవడానికి, నిపుణులు కోడింగ్ రంగంలో "జనరేటివ్ AI తో జనరేటివ్ AI తో పోరాడటం" కోడ్‌ను సమీక్షించడానికి మరియు పరీక్షించడానికి . ఒక AI కొత్త కోడ్ ద్వారా స్కాన్ చేయగలదు మరియు సంభావ్య దుర్బలత్వాలు లేదా లాజిక్ సమస్యలను ఫ్లాగ్ చేయగలదు. సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ లైఫ్‌సైకిల్‌లో కలిసిపోయే సాధనాలు ఉద్భవిస్తున్నట్లు మనం ఇప్పటికే చూస్తున్నాము: కోడ్ వ్రాయబడింది (బహుశా AI సహాయంతో), ఆపై సురక్షిత కోడ్ సూత్రాలపై శిక్షణ పొందిన జనరేటివ్ మోడల్ దానిని సమీక్షిస్తుంది మరియు ఏవైనా ఆందోళనల నివేదికను రూపొందిస్తుంది (ఉదాహరణకు, నిలిపివేయబడిన ఫంక్షన్‌ల ఉపయోగం, ప్రామాణీకరణ తనిఖీలు లేకపోవడం మొదలైనవి). ముందుగా పేర్కొన్న NVIDIA పరిశోధన, కోడ్‌లో 4× వేగవంతమైన దుర్బలత్వ గుర్తింపును సాధించింది, ఇది సురక్షిత కోడ్ విశ్లేషణ కోసం AI ని ఉపయోగించుకోవడానికి ఒక ఉదాహరణ ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ కేసులు [+ ఉదాహరణలు] ).

సురక్షిత కాన్ఫిగరేషన్‌లు మరియు స్క్రిప్ట్‌లను సృష్టించడంలో సహాయపడుతుంది . ఉదాహరణకు, ఒక కంపెనీ సురక్షిత క్లౌడ్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ను అమలు చేయవలసి వస్తే, ఒక ఇంజనీర్ భద్రతా నియంత్రణలతో (సరైన నెట్‌వర్క్ సెగ్మెంటేషన్, కనీస ప్రివిలేజ్ IAM పాత్రలు వంటివి) కాన్ఫిగరేషన్ స్క్రిప్ట్‌లను (కోడ్‌గా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్) రూపొందించమని AIని అడగవచ్చు. అటువంటి వేలాది కాన్ఫిగరేషన్‌లపై శిక్షణ పొందిన AI, ఇంజనీర్ ఆపై ఫైన్-ట్యూన్ చేసే బేస్‌లైన్‌ను ఉత్పత్తి చేయగలదు. ఇది సిస్టమ్‌ల సురక్షిత సెటప్‌ను వేగవంతం చేస్తుంది మరియు తప్పు కాన్ఫిగరేషన్ లోపాలను తగ్గిస్తుంది - క్లౌడ్ భద్రతా సంఘటనలకు ఇది ఒక సాధారణ మూలం.

కొన్ని సంస్థలు సురక్షిత కోడింగ్ నమూనాల జ్ఞాన స్థావరాన్ని నిర్వహించడానికి జనరేటివ్ AIని కూడా ఉపయోగిస్తున్నాయి. ఒక డెవలపర్‌కు ఒక నిర్దిష్ట ఫీచర్‌ను సురక్షితంగా ఎలా అమలు చేయాలో తెలియకపోతే, వారు కంపెనీ గత ప్రాజెక్ట్‌లు మరియు భద్రతా మార్గదర్శకాల నుండి నేర్చుకున్న అంతర్గత AIని ప్రశ్నించవచ్చు. AI సిఫార్సు చేసిన విధానాన్ని లేదా ఫంక్షనల్ అవసరాలు మరియు కంపెనీ భద్రతా ప్రమాణాలు రెండింటికీ అనుగుణంగా ఉండే కోడ్ స్నిప్పెట్‌ను కూడా తిరిగి ఇవ్వవచ్చు. ఈ విధానాన్ని సెక్యూర్‌ఫ్రేమ్ యొక్క ప్రశ్నాపత్రం ఆటోమేషన్ , ఇది స్థిరమైన మరియు ఖచ్చితమైన ప్రతిస్పందనలను నిర్ధారించడానికి కంపెనీ విధానాలు మరియు గత పరిష్కారాల నుండి సమాధానాలను తీసుకుంటుంది (ముఖ్యంగా సురక్షితమైన డాక్యుమెంటేషన్‌ను రూపొందించడం) ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ). ఈ భావన కోడింగ్‌గా అనువదిస్తుంది: మీరు ఇంతకు ముందు ఏదైనా సురక్షితంగా ఎలా అమలు చేశారో "గుర్తుంచుకునే" మరియు దానిని మళ్ళీ ఆ విధంగా చేయడానికి మిమ్మల్ని మార్గనిర్దేశం చేసే AI.

సారాంశంలో, జనరేటివ్ AI అనేది సురక్షితమైన కోడింగ్ సహాయాన్ని మరింత అందుబాటులోకి తీసుకురావడం . టెక్, ఫైనాన్స్, డిఫెన్స్ మొదలైన అనేక కస్టమ్ సాఫ్ట్‌వేర్‌లను అభివృద్ధి చేసే పరిశ్రమలు కోడింగ్‌ను వేగవంతం చేయడమే కాకుండా ఎల్లప్పుడూ అప్రమత్తంగా ఉండే భద్రతా సమీక్షకుడిగా పనిచేసే AI కోపైలట్‌లను కలిగి ఉండటం వల్ల ప్రయోజనం పొందుతాయి. సరిగ్గా నిర్వహించబడినప్పుడు, ఈ AI సాధనాలు కొత్త దుర్బలత్వాల పరిచయాన్ని తగ్గించగలవు మరియు అభివృద్ధి బృందాలు ఉత్తమ పద్ధతులకు కట్టుబడి ఉండటానికి సహాయపడతాయి, బృందంలో ప్రతి దశలోనూ భద్రతా నిపుణుడు లేకపోయినా. ఫలితంగా మొదటి రోజు నుండే దాడులకు వ్యతిరేకంగా మరింత దృఢంగా ఉండే సాఫ్ట్‌వేర్ వస్తుంది.

సంఘటన ప్రతిస్పందన మద్దతు

సైబర్ భద్రతా సంఘటన జరిగినప్పుడు - అది మాల్వేర్ వ్యాప్తి అయినా, డేటా ఉల్లంఘన అయినా లేదా దాడి నుండి సిస్టమ్ అంతరాయం అయినా - సమయం చాలా కీలకం. సంఘటన ప్రతిస్పందన (IR) బృందాలకు మద్దతు ఇవ్వడానికి మరియు అందుబాటులో ఉన్న మరింత సమాచారంతో జనరేటివ్ AI ఎక్కువగా ఉపయోగించబడుతోంది. ఒక సంఘటన సమయంలో AI కొంత పరిశోధనాత్మక మరియు డాక్యుమెంటేషన్ భారాన్ని భరించగలదు మరియు కొన్ని ప్రతిస్పందన చర్యలను సూచించగలదు లేదా ఆటోమేట్ చేయగలదు అనేది దీని ఉద్దేశ్యం.

IR లో AI యొక్క కీలక పాత్రలలో ఒకటి నిజ-సమయ సంఘటన విశ్లేషణ మరియు సారాంశం . ఒక సంఘటన మధ్యలో, ప్రతిస్పందనదారులకు “దాడి చేసిన వ్యక్తి ఎలా ప్రవేశించాడు?” , “ఏ వ్యవస్థలు ప్రభావితమయ్యాయి?” మరియు “ఏ డేటా రాజీపడవచ్చు?” . జనరేటివ్ AI ప్రభావిత వ్యవస్థల నుండి లాగ్‌లు, హెచ్చరికలు మరియు ఫోరెన్సిక్ డేటాను విశ్లేషించగలదు మరియు త్వరగా అంతర్దృష్టులను అందించగలదు. ఉదాహరణకు, మైక్రోసాఫ్ట్ సెక్యూరిటీ కోపైలట్ ఒక సంఘటన ప్రతిస్పందనదారుని వివిధ ఆధారాలను (ఫైళ్లు, URLలు, ఈవెంట్ లాగ్‌లు) ఫీడ్ చేయడానికి మరియు టైమ్‌లైన్ లేదా సారాంశాన్ని అడగడానికి అనుమతిస్తుంది ( మైక్రోసాఫ్ట్ సెక్యూరిటీ కోపైలట్ సైబర్ భద్రత కోసం కొత్త GPT-4 AI అసిస్టెంట్ | ది వెర్జ్ ). AI ఇలా ప్రతిస్పందించవచ్చు: “బ్రీచ్ బహుశా 10:53 GMTకి మాల్వేర్ X కలిగి ఉన్న యూజర్ జాన్‌డోకు వచ్చిన ఫిషింగ్ ఇమెయిల్‌తో ప్రారంభమైంది. అమలు చేసిన తర్వాత, మాల్వేర్ బ్యాక్‌డోర్‌ను సృష్టించింది, ఇది రెండు రోజుల తర్వాత ఫైనాన్స్ సర్వర్‌కు పార్శ్వంగా తరలించడానికి ఉపయోగించబడింది, అక్కడ అది డేటాను సేకరించింది.” గంటల్లో కాకుండా నిమిషాల్లో ఈ పొందికైన చిత్రాన్ని కలిగి ఉండటం వలన బృందం సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయాలు (ఏ వ్యవస్థలను వేరుచేయాలి వంటివి) చాలా వేగంగా తీసుకోగలుగుతుంది.

నియంత్రణ మరియు నివారణ చర్యలను కూడా . ఉదాహరణకు, ఒక ఎండ్‌పాయింట్ ransomware ద్వారా సోకినట్లయితే, ఒక AI సాధనం ఆ యంత్రాన్ని వేరుచేయడానికి, కొన్ని ఖాతాలను నిలిపివేయడానికి మరియు ఫైర్‌వాల్‌లో తెలిసిన హానికరమైన IPలను బ్లాక్ చేయడానికి స్క్రిప్ట్ లేదా సూచనల సమితిని రూపొందించగలదు - ముఖ్యంగా ప్లేబుక్ అమలు. జనరేటివ్ AI "సంఘటన యొక్క స్వభావం ఆధారంగా తగిన చర్యలు లేదా స్క్రిప్ట్‌లను రూపొందించగల" , ప్రతిస్పందన యొక్క ప్రారంభ దశలను ఆటోమేట్ చేయగలదని పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్‌లు పేర్కొన్నాయి ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి? - పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్‌లు ). భద్రతా బృందం మునిగిపోయిన సందర్భంలో (వందల పరికరాల్లో విస్తృతమైన దాడి అని చెప్పండి), AI ఈ చర్యలలో కొన్నింటిని ముందస్తుగా ఆమోదించబడిన పరిస్థితులలో నేరుగా అమలు చేయవచ్చు, అవిశ్రాంతంగా పనిచేసే జూనియర్ రెస్పాండర్ లాగా వ్యవహరిస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక AI ఏజెంట్ రాజీపడినట్లు భావించే ఆధారాలను స్వయంచాలకంగా రీసెట్ చేయవచ్చు లేదా సంఘటన ప్రొఫైల్‌కు సరిపోయే హానికరమైన కార్యాచరణను ప్రదర్శించే హోస్ట్‌లను నిర్బంధించవచ్చు.

సంఘటన ప్రతిస్పందన సమయంలో, బృందంలో మరియు వాటాదారులకు కమ్యూనికేషన్ చాలా ముఖ్యమైనది. సంఘటన నవీకరణ నివేదికలు లేదా సంక్షిప్త నివేదికలను వెంటనే రూపొందించడం . ఒక ఇంజనీర్ తమ ట్రబుల్షూటింగ్‌ను ఆపి ఇమెయిల్ నవీకరణ రాయడానికి బదులుగా, వారు AIని అడగవచ్చు, “ఈ సంఘటనలో ఇప్పటివరకు ఏమి జరిగిందో సంగ్రహించి కార్యనిర్వాహకులకు తెలియజేయండి.” సంఘటన డేటాను గ్రహించిన AI, సంక్షిప్త సారాంశాన్ని అందించగలదు: “మధ్యాహ్నం 3 గంటల నాటికి, దాడి చేసేవారు 2 వినియోగదారు ఖాతాలు మరియు 5 సర్వర్‌లను యాక్సెస్ చేశారు. ప్రభావితమైన డేటాలో డేటాబేస్ Xలోని క్లయింట్ రికార్డులు ఉన్నాయి. నియంత్రణ చర్యలు: రాజీపడిన ఖాతాల కోసం VPN యాక్సెస్ రద్దు చేయబడింది మరియు సర్వర్లు వేరు చేయబడ్డాయి. తదుపరి దశలు: ఏదైనా నిలకడ విధానాల కోసం స్కానింగ్ చేయండి.” ప్రతిస్పందనదారుడు దీన్ని త్వరగా ధృవీకరించవచ్చు లేదా సర్దుబాటు చేయవచ్చు మరియు దానిని పంపవచ్చు, వాటాదారులు ఖచ్చితమైన, తాజా సమాచారంతో లూప్‌లో ఉంచబడ్డారని నిర్ధారిస్తుంది.

దుమ్ము తగ్గిన తర్వాత, సాధారణంగా వివరణాత్మక సంఘటన నివేదికను సిద్ధం చేయాలి మరియు నేర్చుకున్న పాఠాలను సంకలనం చేయాలి. ఇది AI మద్దతు ప్రకాశించే మరొక ప్రాంతం. ఇది అన్ని సంఘటన డేటాను సమీక్షించగలదు మరియు మూల కారణం, కాలక్రమం, ప్రభావం మరియు సిఫార్సులను కవర్ చేసే సంఘటన తర్వాత నివేదికను రూపొందించగలదు ఒక బటన్ నొక్కినప్పుడు "భద్రతా కేసులు మరియు సంఘటనల యొక్క సాధారణ సారాంశాలను వాటాదారులతో పంచుకోవచ్చు" సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ) సృష్టించడానికి జనరేటివ్ AIని ఏకీకృతం చేస్తోంది. చర్య తర్వాత నివేదికను క్రమబద్ధీకరించడం ద్వారా, సంస్థలు వేగంగా మెరుగుదలలను అమలు చేయగలవు మరియు సమ్మతి ప్రయోజనాల కోసం మెరుగైన డాక్యుమెంటేషన్‌ను కూడా కలిగి ఉంటాయి.

ఒక వినూత్నమైన భవిష్యత్తును దృష్టిలో ఉంచుకునే ఉపయోగం AI-ఆధారిత సంఘటన అనుకరణలు . ఒకరు అగ్నిమాపక డ్రిల్‌ను ఎలా అమలు చేయవచ్చో అదేవిధంగా, కొన్ని కంపెనీలు "ఏమిటి-ఇఫ్" సంఘటన దృశ్యాలను అమలు చేయడానికి జనరేటివ్ AIని ఉపయోగిస్తున్నాయి. నెట్‌వర్క్ లేఅవుట్‌ను బట్టి రాన్సమ్‌వేర్ ఎలా వ్యాప్తి చెందుతుందో లేదా ఒక అంతర్గత వ్యక్తి డేటాను ఎలా బహిష్కరించగలడో అనుకరించవచ్చు మరియు ప్రస్తుత ప్రతిస్పందన ప్రణాళికల ప్రభావాన్ని స్కోర్ చేయవచ్చు. నిజమైన సంఘటన జరగడానికి ముందు జట్లు ప్లేబుక్‌లను సిద్ధం చేయడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి ఇది సహాయపడుతుంది. ఇది మీ సంసిద్ధతను నిరంతరం పరీక్షించే నిరంతరం మెరుగుపడే సంఘటన ప్రతిస్పందన సలహాదారుని కలిగి ఉండటం లాంటిది.

ఫైనాన్స్ లేదా హెల్త్‌కేర్ వంటి అధిక-స్టేక్స్ పరిశ్రమలలో, సంఘటనల నుండి డౌన్‌టైమ్ లేదా డేటా నష్టం చాలా ఖరీదైనది, ఈ AI-ఆధారిత IR సామర్థ్యాలు చాలా ఆకర్షణీయంగా ఉంటాయి. సైబర్ సంఘటనను ఎదుర్కొంటున్న ఆసుపత్రి దీర్ఘకాలిక సిస్టమ్ అంతరాయాలను భరించలేదు - త్వరగా నియంత్రణలో సహాయపడే AI అక్షరాలా ప్రాణాలను కాపాడుతుంది. అదేవిధంగా, ఒక ఆర్థిక సంస్థ ఉదయం 3 గంటలకు అనుమానిత మోసం చొరబాటు యొక్క ప్రారంభ పరీక్షను నిర్వహించడానికి AIని ఉపయోగించవచ్చు, తద్వారా ఆన్-కాల్ మానవులు ఆన్‌లైన్‌లోకి వచ్చే సమయానికి, చాలా గ్రౌండ్‌వర్క్ (ప్రభావిత ఖాతాలను లాగ్ చేయడం, లావాదేవీలను నిరోధించడం మొదలైనవి) ఇప్పటికే పూర్తవుతుంది. జనరేటివ్ AIతో సంఘటన ప్రతిస్పందన బృందాలను పెంచడం , సంస్థలు ప్రతిస్పందన సమయాలను గణనీయంగా తగ్గించవచ్చు మరియు వాటి నిర్వహణ యొక్క సమగ్రతను మెరుగుపరచవచ్చు, చివరికి సైబర్ సంఘటనల నుండి నష్టాన్ని తగ్గించవచ్చు.

ప్రవర్తనా విశ్లేషణలు మరియు క్రమరాహిత్య గుర్తింపు

"సాధారణ" ప్రవర్తన నుండి ఏదైనా వైదొలిగినప్పుడు గమనించడం ద్వారా అనేక సైబర్ దాడులను పట్టుకోవచ్చు - అది వినియోగదారు ఖాతా అసాధారణ మొత్తంలో డేటాను డౌన్‌లోడ్ చేసుకోవడం లేదా తెలియని హోస్ట్‌తో అకస్మాత్తుగా కమ్యూనికేట్ చేసే నెట్‌వర్క్ పరికరం కావచ్చు. జనరేటివ్ AI ప్రవర్తనా విశ్లేషణ మరియు క్రమరాహిత్య గుర్తింపు , వినియోగదారులు మరియు వ్యవస్థల యొక్క సాధారణ నమూనాలను నేర్చుకుంటుంది మరియు ఏదైనా కనిపించనప్పుడు ఫ్లాగ్ చేస్తుంది.

సాంప్రదాయ క్రమరాహిత్య గుర్తింపు తరచుగా నిర్దిష్ట మెట్రిక్‌లపై గణాంక పరిమితులను లేదా సాధారణ యంత్ర అభ్యాసాన్ని ఉపయోగిస్తుంది (CPU వినియోగ స్పైక్‌లు, బేసి గంటలలో లాగిన్, మొదలైనవి). జనరేటివ్ AI ప్రవర్తన యొక్క మరింత సూక్ష్మమైన ప్రొఫైల్‌లను సృష్టించడం ద్వారా దీన్ని మరింత ముందుకు తీసుకెళ్లగలదు. ఉదాహరణకు, ఒక AI మోడల్ కాలక్రమేణా ఉద్యోగి యొక్క లాగిన్‌లు, ఫైల్ యాక్సెస్ నమూనాలు మరియు ఇమెయిల్ అలవాట్లను గ్రహించి, ఆ వినియోగదారు యొక్క "సాధారణ" యొక్క బహుమితీయ అవగాహనను ఏర్పరుస్తుంది. ఆ ఖాతా తరువాత దాని కట్టుబాటుకు వెలుపల ఏదైనా తీవ్రంగా చేస్తే (కొత్త దేశం నుండి లాగిన్ అవ్వడం మరియు అర్ధరాత్రి HR ఫైల్‌ల ట్రోవ్‌ను యాక్సెస్ చేయడం వంటివి), AI ఒక మెట్రిక్‌పై మాత్రమే కాకుండా వినియోగదారు ప్రొఫైల్‌కు సరిపోని మొత్తం ప్రవర్తన నమూనాగా విచలనాన్ని గుర్తిస్తుంది. సాంకేతిక పరంగా, జనరేటివ్ మోడల్‌లు (ఆటోఎన్‌కోడర్‌లు లేదా సీక్వెన్స్ మోడల్‌లు వంటివి) "సాధారణం" ఎలా ఉంటుందో మోడల్ చేయగలవు మరియు తరువాత అంచనా వేసిన ప్రవర్తన పరిధిని ఉత్పత్తి చేయగలవు. వాస్తవికత ఆ పరిధి వెలుపల పడిపోయినప్పుడు, అది అసాధారణంగా ఫ్లాగ్ చేయబడుతుంది ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి? - పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్‌లు ).

నెట్‌వర్క్ ట్రాఫిక్ పర్యవేక్షణలో ఉంది . 2024 సర్వే ప్రకారం, 54% US సంస్థలు నెట్‌వర్క్ ట్రాఫిక్‌ను పర్యవేక్షించడాన్ని సైబర్ సెక్యూరిటీలో AI కోసం అగ్ర వినియోగ కేసుగా పేర్కొన్నాయి ( ఉత్తర అమెరికా: ప్రపంచవ్యాప్తంగా సైబర్ సెక్యూరిటీలో అగ్ర AI వినియోగ కేసులు 2024 ). జనరేటివ్ AI ఒక ఎంటర్‌ప్రైజ్ నెట్‌వర్క్ యొక్క సాధారణ కమ్యూనికేషన్ నమూనాలను నేర్చుకోగలదు - సాధారణంగా ఏ సర్వర్‌లు ఒకదానితో ఒకటి మాట్లాడుకుంటాయి, వ్యాపార సమయాల్లో మరియు రాత్రిపూట ఎంత డేటా కదులుతుంది, మొదలైనవి. దాడి చేసే వ్యక్తి సర్వర్ నుండి డేటాను బయటకు పంపడం ప్రారంభించినట్లయితే, గుర్తింపును నివారించడానికి నెమ్మదిగా కూడా, AI-ఆధారిత వ్యవస్థ "సర్వర్ A ఎప్పుడూ ఉదయం 2 గంటలకు బాహ్య IPకి 500MB డేటాను పంపదు" హెచ్చరికను పెంచుతుంది. AI కేవలం స్టాటిక్ నియమాలను ఉపయోగించడం లేదు, కానీ నెట్‌వర్క్ ప్రవర్తన యొక్క అభివృద్ధి చెందుతున్న నమూనాను ఉపయోగించడం లేదు కాబట్టి, స్టాటిక్ నియమాలు ("డేటా > X MB ఉంటే అప్రమత్తం" వంటివి) తప్పిపోయే లేదా పొరపాటున ఫ్లాగ్ చేసే సూక్ష్మ క్రమరాహిత్యాలను పట్టుకోగలదు. బ్యాంకింగ్ లావాదేవీ నెట్‌వర్క్‌లు, క్లౌడ్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ లేదా IoT పరికర ఫ్లీట్‌ల వంటి వాతావరణాలలో AI-ఆధారిత క్రమరాహిత్య గుర్తింపును శక్తివంతం చేస్తుంది, ఇక్కడ సాధారణ vs అసాధారణ కోసం స్థిర నియమాలను నిర్వచించడం చాలా క్లిష్టంగా ఉంటుంది.

యూజర్ బిహేవియర్ అనలిటిక్స్ (UBA) తో కూడా సహాయం చేస్తోంది , ఇది అంతర్గత బెదిరింపులు లేదా రాజీపడిన ఖాతాలను గుర్తించడంలో కీలకం. ప్రతి యూజర్ లేదా ఎంటిటీ యొక్క బేస్‌లైన్‌ను రూపొందించడం ద్వారా, AI క్రెడెన్షియల్ దుర్వినియోగం వంటి వాటిని గుర్తించగలదు. ఉదాహరణకు, అకౌంటింగ్ నుండి బాబ్ అకస్మాత్తుగా కస్టమర్ డేటాబేస్‌ను ప్రశ్నించడం ప్రారంభిస్తే (అతను ఇంతకు ముందు ఎప్పుడూ చేయనిది), బాబ్ ప్రవర్తనకు సంబంధించిన AI మోడల్ దీనిని అసాధారణంగా గుర్తిస్తుంది. ఇది మాల్వేర్ కాకపోవచ్చు - ఇది బాబ్ యొక్క ఆధారాలను దొంగిలించి దాడి చేసే వ్యక్తి ఉపయోగించడం లేదా అతను చేయకూడని చోట బాబ్ దర్యాప్తు చేయడం కావచ్చు. ఎలాగైనా, భద్రతా బృందం దర్యాప్తు చేయడానికి ముందస్తు హెచ్చరికను పొందుతుంది. ఇటువంటి AI-ఆధారిత UBA ​​వ్యవస్థలు వివిధ భద్రతా ఉత్పత్తులలో ఉన్నాయి మరియు జనరేటివ్ మోడలింగ్ పద్ధతులు వాటి ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచుతున్నాయి మరియు సందర్భాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ద్వారా తప్పుడు అలారాలను తగ్గిస్తున్నాయి (బహుశా బాబ్ ఒక ప్రత్యేక ప్రాజెక్ట్‌లో ఉండవచ్చు, AI కొన్నిసార్లు ఇతర డేటా నుండి ఊహించగలదు).

గుర్తింపు మరియు యాక్సెస్ నిర్వహణ రంగంలో, డీప్‌ఫేక్ గుర్తింపు పెరుగుతున్న అవసరం - జనరేటివ్ AI బయోమెట్రిక్ భద్రతను మోసం చేసే సింథటిక్ వాయిస్‌లు మరియు వీడియోలను సృష్టించగలదు. ఆసక్తికరంగా, జనరేటివ్ AI మానవులు గమనించడానికి కష్టతరమైన ఆడియో లేదా వీడియోలోని సూక్ష్మ కళాఖండాలను విశ్లేషించడం ద్వారా ఈ డీప్‌ఫేక్‌లను గుర్తించడంలో కూడా సహాయపడుతుంది. యాక్సెంచర్‌తో మేము ఒక ఉదాహరణను చూశాము, ఇది జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించి లెక్కలేనన్ని ముఖ కవళికలు మరియు పరిస్థితులను అనుకరించి శిక్షణ ఇచ్చింది . ఐదు సంవత్సరాలలో, ఈ విధానం యాక్సెంచర్ దాని 90% సిస్టమ్‌ల కోసం పాస్‌వర్డ్‌లను తొలగించడానికి (బయోమెట్రిక్స్ మరియు ఇతర కారకాలకు మారడం) మరియు దాడులను 60% తగ్గించడానికి సహాయపడింది ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ కేసులు [+ ఉదాహరణలు] ). ముఖ్యంగా, వారు బయోమెట్రిక్ ప్రామాణీకరణను బలోపేతం చేయడానికి జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించారు, ఇది జనరేటివ్ దాడులకు వ్యతిరేకంగా స్థితిస్థాపకంగా ఉంటుంది (AIతో పోరాడుతున్న AIకి గొప్ప ఉదాహరణ). ఈ రకమైన ప్రవర్తనా మోడలింగ్ - ఈ సందర్భంలో ప్రత్యక్ష మానవ ముఖం మరియు AI-సంశ్లేషణ చేయబడిన దాని మధ్య వ్యత్యాసాన్ని గుర్తించడం - చాలా ముఖ్యమైనది ఎందుకంటే మనం ప్రామాణీకరణలో AIపై ఎక్కువగా ఆధారపడతాము.

జనరేటివ్ AI ద్వారా ఆధారితమైన అనామలీ డిటెక్షన్ అన్ని పరిశ్రమలకు వర్తిస్తుంది: ఆరోగ్య సంరక్షణలో, హ్యాకింగ్ సంకేతాల కోసం వైద్య పరికర ప్రవర్తనను పర్యవేక్షించడం; ఆర్థిక రంగంలో, మోసం లేదా అల్గారిథమిక్ మానిప్యులేషన్‌ను సూచించే క్రమరహిత నమూనాల కోసం ట్రేడింగ్ సిస్టమ్‌లను చూడటం; శక్తి/యుటిలిటీలలో, చొరబాట్ల సంకేతాల కోసం నియంత్రణ వ్యవస్థ సంకేతాలను గమనించడం. జనరేటివ్ AI వెడల్పు (ప్రవర్తన యొక్క అన్ని అంశాలను చూడటం) మరియు లోతు (సంక్లిష్ట నమూనాలను అర్థం చేసుకోవడం) కలయిక సైబర్ సంఘటన యొక్క సూది-ఇన్-ఎ-హేస్టాక్ సూచికలను గుర్తించడానికి దీనిని ఒక శక్తివంతమైన సాధనంగా చేస్తుంది. బెదిరింపులు దొంగతనంగా మారినప్పుడు, సాధారణ కార్యకలాపాల మధ్య దాక్కున్నప్పుడు, "సాధారణం" అని ఖచ్చితంగా వర్ణించే మరియు ఏదైనా విచలనం జరిగినప్పుడు అరుస్తున్న ఈ సామర్థ్యం చాలా ముఖ్యమైనదిగా మారుతుంది. జనరేటివ్ AI కాబట్టి అలసిపోని సెంట్రీగా పనిచేస్తుంది, పర్యావరణంలో మార్పులకు అనుగుణంగా ఉండటానికి దాని సాధారణత యొక్క నిర్వచనాన్ని ఎల్లప్పుడూ నేర్చుకుంటుంది మరియు నవీకరిస్తుంది మరియు దగ్గరి తనిఖీకి అర్హమైన క్రమరాహిత్యాలకు భద్రతా బృందాలను హెచ్చరిస్తుంది.

సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI యొక్క అవకాశాలు మరియు ప్రయోజనాలు

ఈ సాధనాలను స్వీకరించడానికి ఇష్టపడే సంస్థలకు అనేక అవకాశాలు మరియు ప్రయోజనాలను

• 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 ఖచ్చితత్వం మరియు ముప్పు కవరేజ్: కొత్త డేటా నుండి అవి నిరంతరం నేర్చుకుంటాయి కాబట్టి, ఉత్పాదక నమూనాలు అభివృద్ధి చెందుతున్న ముప్పులకు అనుగుణంగా మారతాయి మరియు హానికరమైన కార్యకలాపాల యొక్క సూక్ష్మ సంకేతాలను పట్టుకోగలవు. ఇది స్టాటిక్ నియమాలతో పోలిస్తే మెరుగైన గుర్తింపు ఖచ్చితత్వానికి (తక్కువ తప్పుడు ప్రతికూలతలు మరియు తప్పుడు పాజిటివ్‌లు) దారితీస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఫిషింగ్ ఇమెయిల్ లేదా మాల్వేర్ ప్రవర్తన యొక్క లక్షణాలను నేర్చుకున్న AI ఇంతకు ముందు ఎప్పుడూ చూడని వైవిధ్యాలను గుర్తించగలదు. ఫలితంగా ముప్పు రకాల విస్తృత కవరేజ్ - నవల దాడులతో సహా - మొత్తం భద్రతా భంగిమను బలోపేతం చేస్తుంది. భద్రతా బృందాలు AI విశ్లేషణ నుండి వివరణాత్మక అంతర్దృష్టులను కూడా పొందుతాయి (ఉదా. మాల్వేర్ ప్రవర్తన యొక్క వివరణలు), మరింత ఖచ్చితమైన మరియు లక్ష్య రక్షణలను అనుమతిస్తుంది ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి? - పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్‌లు ).

• పునరావృత పనుల ఆటోమేషన్: జనరేటివ్ AI దినచర్య, శ్రమతో కూడిన భద్రతా పనులను ఆటోమేట్ చేయడంలో రాణిస్తుంది - లాగ్‌లను పరిశీలించడం మరియు నివేదికలను కంపైల్ చేయడం నుండి సంఘటన ప్రతిస్పందన స్క్రిప్ట్‌లను వ్రాయడం వరకు. ఈ ఆటోమేషన్ మానవ విశ్లేషకులపై భారాన్ని తగ్గిస్తుంది , వారు ఉన్నత స్థాయి వ్యూహం మరియు సంక్లిష్ట నిర్ణయం తీసుకోవడంపై దృష్టి పెట్టడానికి వీలు కల్పిస్తుంది ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి? - పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్‌లు ). దుర్బలత్వ స్కానింగ్, కాన్ఫిగరేషన్ ఆడిటింగ్, వినియోగదారు కార్యాచరణ విశ్లేషణ మరియు సమ్మతి రిపోర్టింగ్ వంటి ప్రాపంచిక కానీ ముఖ్యమైన పనులను AI ద్వారా నిర్వహించవచ్చు (లేదా కనీసం ముందుగా రూపొందించవచ్చు). ఈ పనులను యంత్ర వేగంతో నిర్వహించడం ద్వారా, AI సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడమే కాకుండా మానవ తప్పిదాన్ని కూడా తగ్గిస్తుంది (ఉల్లంఘనలలో ముఖ్యమైన అంశం).

• ప్రోయాక్టివ్ డిఫెన్స్ మరియు సిమ్యులేషన్: జనరేటివ్ AI సంస్థలు రియాక్టివ్ నుండి ప్రోయాక్టివ్ సెక్యూరిటీకి మారడానికి అనుమతిస్తుంది. దాడి సిమ్యులేషన్, సింథటిక్ డేటా జనరేషన్ మరియు దృశ్య-ఆధారిత శిక్షణ వంటి పద్ధతుల ద్వారా, రక్షకులు వాస్తవ ప్రపంచంలో ముప్పులు దాల్చకముందే వాటిని ఊహించి సిద్ధం చేయవచ్చు. భద్రతా బృందాలు సైబర్ దాడులను (ఫిషింగ్ ప్రచారాలు, మాల్వేర్ వ్యాప్తి, DDoS, మొదలైనవి) అనుకరించి వారి ప్రతిస్పందనలను పరీక్షించవచ్చు మరియు ఏవైనా బలహీనతలను సరిదిద్దవచ్చు. ఈ నిరంతర శిక్షణ, తరచుగా మానవ ప్రయత్నంతో పూర్తిగా చేయడం అసాధ్యం, రక్షణలను పదునుగా మరియు తాజాగా ఉంచుతుంది. ఇది సైబర్ “ఫైర్ డ్రిల్” లాంటిది - AI మీ రక్షణలపై అనేక ఊహాజనిత ముప్పులను విసిరివేయగలదు, తద్వారా మీరు సాధన చేయవచ్చు మరియు మెరుగుపరచవచ్చు.

• మానవ నైపుణ్యాన్ని పెంచడం (శక్తి గుణకారిగా AI): జనరేటివ్ AI ఒక అలసిపోని జూనియర్ విశ్లేషకుడు, సలహాదారు మరియు సహాయకుడిగా ఒకటిగా పనిచేస్తుంది. ఇది తక్కువ అనుభవం ఉన్న బృంద సభ్యులకు అనుభవజ్ఞులైన నిపుణుల నుండి సాధారణంగా ఆశించే మార్గదర్శకత్వం మరియు సిఫార్సులను అందించగలదు, బృందం అంతటా నైపుణ్యాన్ని సమర్థవంతంగా ప్రజాస్వామ్యం చేస్తుంది సైబర్ భద్రతలో జనరేటివ్ AI కోసం 6 వినియోగ సందర్భాలు [+ ఉదాహరణలు] ). సైబర్ భద్రతలో ప్రతిభ కొరత దృష్ట్యా ఇది చాలా విలువైనది - AI చిన్న జట్లు తక్కువతో ఎక్కువ చేయడానికి సహాయపడుతుంది. మరోవైపు, అనుభవజ్ఞులైన విశ్లేషకులు AI కఠినమైన పనిని నిర్వహించడం మరియు స్పష్టమైన అంతర్దృష్టులను వెలికితీయడం ద్వారా ప్రయోజనం పొందుతారు, వారు దానిని ధృవీకరించవచ్చు మరియు చర్య తీసుకోవచ్చు. మొత్తం ఫలితం చాలా ఉత్పాదకత మరియు సామర్థ్యం కలిగిన భద్రతా బృందం, AI ప్రతి మానవ సభ్యుని ప్రభావాన్ని పెంచుతుంది ( సైబర్ భద్రతలో 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 ప్రయోజనాల కలయికతో, సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించుకునే సంస్థలు తక్కువ నిర్వహణ ఖర్చులతో బలమైన భద్రతా స్థితిని సాధించగలవని అర్థం. గతంలో అధికంగా ఉన్న బెదిరింపులకు వారు ప్రతిస్పందించగలరు, పర్యవేక్షించబడని అంతరాలను కవర్ చేయగలరు మరియు AI-ఆధారిత ఫీడ్‌బ్యాక్ లూప్‌ల ద్వారా నిరంతరం మెరుగుపడగలరు. అంతిమంగా, జనరేటివ్ AI వేగం, స్థాయి మరియు అధునాతనతను [PDF] గ్లోబల్ సైబర్ సెక్యూరిటీ అవుట్‌లుక్ 2025 | వరల్డ్ ఎకనామిక్ ఫోరమ్ ) ( జనరేటివ్ AI ఇన్ సైబర్ సెక్యూరిటీ: ఎ కాంప్రహెన్సివ్ రివ్యూ ఆఫ్ LLM ... ఉపయోగించడం ద్వారా వేగవంతమైన ముప్పు గుర్తింపు మరియు పెరిగిన ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా - ఈ సాంకేతికతల ప్రయోజనాల చుట్టూ ఉన్న ఆశావాదానికి నిదర్శనం.

సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే నష్టాలు మరియు సవాళ్లు

ప్రమాదాలు మరియు సవాళ్లను దృష్టిలో ఉంచుకుని . AIని గుడ్డిగా విశ్వసించడం లేదా దుర్వినియోగం చేయడం వల్ల కొత్త దుర్బలత్వాలు ఏర్పడతాయి. క్రింద, ప్రతిదానికి సందర్భంతో పాటు ప్రధాన ఆందోళనలు మరియు ఆపదలను మేము వివరిస్తాము:

• సైబర్ నేరస్థుల ద్వారా వ్యతిరేక ఉపయోగం: డిఫెండర్లు దాడి చేసేవారికి అధికారం ఇవ్వడానికి సహాయపడే అదే ఉత్పాదక సామర్థ్యాలు. బెదిరింపు నటులు ఇప్పటికే మరింత నమ్మకమైన ఫిషింగ్ ఇమెయిల్‌లను రూపొందించడానికి, నకిలీ వ్యక్తిత్వాలను మరియు సోషల్ ఇంజనీరింగ్ కోసం డీప్‌ఫేక్ వీడియోలను సృష్టించడానికి, గుర్తింపును తప్పించుకోవడానికి నిరంతరం మారుతున్న పాలిమార్ఫిక్ మాల్వేర్‌ను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు హ్యాకింగ్ యొక్క అంశాలను ఆటోమేట్ చేయడానికి జనరేటివ్ AIని ఉపయోగిస్తున్నారు ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి? - పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్‌లు ). సైబర్ సెక్యూరిటీ నాయకులలో దాదాపు సగం (46%) జనరేటివ్ AI మరింత అధునాతన వ్యతిరేక దాడులకు దారితీస్తుందని ఆందోళన చెందుతున్నారు ( జనరేటివ్ AI సెక్యూరిటీ: ట్రెండ్‌లు, బెదిరింపులు & మిటిగేషన్ స్ట్రాటజీస్ ). ఈ “AI ఆయుధ పోటీ” అంటే డిఫెండర్లు AIని స్వీకరించినప్పుడు, దాడి చేసేవారు చాలా వెనుకబడి ఉండరు (వాస్తవానికి, వారు కొన్ని ప్రాంతాలలో, నియంత్రించబడని AI సాధనాలను ఉపయోగించి ముందుండవచ్చు). సంస్థలు తరచుగా, అధునాతనంగా మరియు గుర్తించడం కష్టంగా ఉండే AI-మెరుగైన బెదిరింపులకు సిద్ధంగా ఉండాలి.

• AI భ్రాంతులు మరియు సరికానితనం: జనరేటివ్ AI నమూనాలు ఆమోదయోగ్యమైన కానీ తప్పు లేదా తప్పుదారి పట్టించే - ఈ దృగ్విషయాన్ని భ్రాంతులు అని పిలుస్తారు. భద్రతా సందర్భంలో, ఒక AI ఒక సంఘటనను విశ్లేషించి, ఒక నిర్దిష్ట దుర్బలత్వం కారణమని తప్పుగా నిర్ధారించవచ్చు లేదా దాడిని నియంత్రించడంలో విఫలమైన లోపభూయిష్ట నివారణ స్క్రిప్ట్‌ను రూపొందించవచ్చు. ముఖ విలువతో తీసుకుంటే ఈ తప్పులు ప్రమాదకరం కావచ్చు. NTT డేటా హెచ్చరించినట్లుగా, “జనరేటివ్ AI అవాస్తవ కంటెంట్‌ను అవుట్‌పుట్ చేయవచ్చు మరియు ఈ దృగ్విషయాన్ని భ్రాంతులు అంటారు... ప్రస్తుతం వాటిని పూర్తిగా తొలగించడం కష్టం” ( జనరేటివ్ AI మరియు ప్రతిఘటనల భద్రతా ప్రమాదాలు మరియు సైబర్ భద్రతపై దాని ప్రభావం | NTT డేటా గ్రూప్ ). ధృవీకరణ లేకుండా AIపై అతిగా ఆధారపడటం తప్పుదారి పట్టించే ప్రయత్నాలకు లేదా తప్పుడు భద్రతా భావనకు దారితీస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక AI ఒక క్లిష్టమైన వ్యవస్థను అది లేనప్పుడు సురక్షితంగా తప్పుగా ఫ్లాగ్ చేయవచ్చు లేదా దీనికి విరుద్ధంగా, ఎప్పుడూ జరగని ఉల్లంఘనను "గుర్తించడం" ద్వారా భయాందోళనలను రేకెత్తిస్తుంది. AI అవుట్‌పుట్‌ల యొక్క కఠినమైన ధ్రువీకరణ మరియు క్లిష్టమైన నిర్ణయాల కోసం మానవులను లూప్‌లో ఉంచడం ఈ ప్రమాదాన్ని తగ్గించడానికి చాలా అవసరం.

• తప్పుడు సానుకూలతలు మరియు ప్రతికూలతలు: భ్రాంతులకు సంబంధించి, AI మోడల్ పేలవంగా శిక్షణ పొందినట్లయితే లేదా కాన్ఫిగర్ చేయబడితే, అది నిరపాయకరమైన కార్యాచరణను హానికరమైన (తప్పుడు సానుకూలతలు)గా అతిగా నివేదించవచ్చు లేదా అధ్వాన్నంగా, నిజమైన బెదిరింపులను (తప్పుడు ప్రతికూలతలు) కోల్పోవచ్చు ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు ). అధిక తప్పుడు హెచ్చరికలు భద్రతా బృందాలను ముంచెత్తుతాయి మరియు హెచ్చరిక అలసటకు దారితీయవచ్చు (AI వాగ్దానం చేసిన సామర్థ్య లాభాలను రద్దు చేస్తుంది), అయితే తప్పిపోయిన గుర్తింపులు సంస్థను బహిర్గతం చేస్తాయి. సరైన సమతుల్యత కోసం జనరేటివ్ మోడల్‌లను ట్యూన్ చేయడం సవాలుతో కూడుకున్నది. ప్రతి వాతావరణం ప్రత్యేకమైనది మరియు AI వెంటనే పెట్టె వెలుపల ఉత్తమంగా పని చేయకపోవచ్చు. నిరంతర అభ్యాసం కూడా రెండు వైపులా పదును ఉన్న కత్తి - AI వక్రీకరించబడిన ఫీడ్‌బ్యాక్ నుండి లేదా మారుతున్న వాతావరణం నుండి నేర్చుకుంటే, దాని ఖచ్చితత్వం హెచ్చుతగ్గులకు లోనవుతుంది. భద్రతా బృందాలు AI పనితీరును పర్యవేక్షించాలి మరియు థ్రెషోల్డ్‌లను సర్దుబాటు చేయాలి లేదా మోడల్‌లకు దిద్దుబాటు అభిప్రాయాన్ని అందించాలి. అధిక-స్టేక్స్ సందర్భాలలో (క్లిష్టమైన మౌలిక సదుపాయాల కోసం చొరబాటు గుర్తింపు వంటివి), సంఘర్షణకు బదులుగా అవి సమలేఖనం చేయబడి మరియు పూరకంగా ఉండేలా చూసుకోవడానికి, కొంతకాలం పాటు ఉన్న సిస్టమ్‌లతో సమాంతరంగా AI సూచనలను అమలు చేయడం వివేకం.

• డేటా గోప్యత మరియు లీకేజ్: ఉత్పాదక AI వ్యవస్థలకు శిక్షణ మరియు ఆపరేషన్ కోసం తరచుగా పెద్ద మొత్తంలో డేటా అవసరమవుతుంది. ఈ నమూనాలు క్లౌడ్-ఆధారితంగా ఉంటే లేదా సరిగ్గా సైలోడ్ చేయకపోతే, సున్నితమైన సమాచారం లీక్ అయ్యే ప్రమాదం ఉంది. వినియోగదారులు అనుకోకుండా యాజమాన్య డేటా లేదా వ్యక్తిగత డేటాను AI సేవలోకి ఫీడ్ చేయవచ్చు (రహస్య సంఘటన నివేదికను సంగ్రహించమని ChatGPTని అడగాలని అనుకోండి), మరియు ఆ డేటా మోడల్ జ్ఞానంలో భాగం కావచ్చు. నిజానికి, ఇటీవలి అధ్యయనంలో ఉత్పాదక AI సాధనాలకు 55% ఇన్‌పుట్‌లు సున్నితమైన లేదా వ్యక్తిగతంగా గుర్తించదగిన సమాచారాన్ని కలిగి ఉన్నాయని , ఇది డేటా లీకేజీ గురించి తీవ్రమైన ఆందోళనలను లేవనెత్తుతుంది ( జనరేటివ్ AI భద్రత: ట్రెండ్‌లు, బెదిరింపులు & తగ్గింపు వ్యూహాలు ). అదనంగా, ఒక AI అంతర్గత డేటాపై శిక్షణ పొంది, దానిని కొన్ని మార్గాల్లో ప్రశ్నించినట్లయితే, అది అవుట్‌పుట్ . సంస్థలు కఠినమైన డేటా నిర్వహణ విధానాలను అమలు చేయాలి (ఉదా. సున్నితమైన పదార్థం కోసం ఆన్-ప్రిమైజ్ లేదా ప్రైవేట్ AI సందర్భాలను ఉపయోగించడం) మరియు పబ్లిక్ AI సాధనాలలో రహస్య సమాచారాన్ని అతికించకూడదని ఉద్యోగులకు అవగాహన కల్పించాలి. గోప్యతా నిబంధనలు (GDPR, మొదలైనవి) కూడా అమలులోకి వస్తాయి - సరైన అనుమతి లేదా రక్షణ లేకుండా AIకి శిక్షణ ఇవ్వడానికి వ్యక్తిగత డేటాను ఉపయోగించడం చట్టాలను ఉల్లంఘించవచ్చు.

• మోడల్ భద్రత మరియు మానిప్యులేషన్: మోడల్ పాయిజనింగ్‌కు ప్రయత్నించవచ్చు , శిక్షణ లేదా పునఃశిక్షణ దశలో హానికరమైన లేదా తప్పుదారి పట్టించే డేటాను అందించవచ్చు, తద్వారా AI తప్పు నమూనాలను నేర్చుకుంటుంది ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు ). ఉదాహరణకు, దాడి చేసే వ్యక్తి సూక్ష్మంగా బెదిరింపు ఇంటెల్ డేటాను విషపూరితం చేయవచ్చు, తద్వారా AI దాడి చేసే వ్యక్తి యొక్క స్వంత మాల్వేర్‌ను హానికరమైనదిగా గుర్తించడంలో విఫలమవుతుంది. మరొక వ్యూహం ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్ లేదా అవుట్‌పుట్ మానిప్యులేషన్ , ఇక్కడ దాడి చేసే వ్యక్తి AIకి ఇన్‌పుట్‌లను జారీ చేయడానికి ఒక మార్గాన్ని కనుగొంటాడు, అది అనాలోచిత మార్గాల్లో ప్రవర్తించేలా చేస్తుంది - బహుశా దాని భద్రతా రక్షణలను విస్మరించడానికి లేదా అది చేయకూడని సమాచారాన్ని బహిర్గతం చేయడానికి (అంతర్గత ప్రాంప్ట్‌లు లేదా డేటా వంటివి). అదనంగా, మోడల్ ఎగవేత : దాడి చేసేవారు AIని మోసం చేయడానికి ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన ఇన్‌పుట్‌ను రూపొందించారు. మనం దీనిని వ్యతిరేక ఉదాహరణలలో చూస్తాము - మానవుడు సాధారణంగా చూసే కొంచెం కలవరపెట్టిన డేటా కానీ AI తప్పుగా వర్గీకరిస్తుంది. ఈ సాధనాలను అమలు చేసేటప్పుడు AI సరఫరా గొలుసు సురక్షితంగా ఉందని నిర్ధారించుకోవడం (డేటా సమగ్రత, మోడల్ యాక్సెస్ నియంత్రణ, వ్యతిరేక దృఢత్వ పరీక్ష) సైబర్ భద్రతలో కొత్త కానీ అవసరమైన భాగం ( సైబర్ భద్రతలో జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి? - పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్‌లు ).

• అతిగా ఆధారపడటం మరియు నైపుణ్యం క్షీణించడం: సంస్థలు AI పై ఎక్కువగా ఆధారపడటం మరియు మానవ నైపుణ్యాలు క్షీణించడానికి అవకాశం ఉన్న తక్కువ ప్రమాదం ఉంది. జూనియర్ విశ్లేషకులు AI అవుట్‌పుట్‌లను గుడ్డిగా విశ్వసిస్తే, AI అందుబాటులో లేనప్పుడు లేదా తప్పుగా ఉన్నప్పుడు అవసరమైన విమర్శనాత్మక ఆలోచన మరియు అంతర్ దృష్టిని వారు అభివృద్ధి చేసుకోకపోవచ్చు. నివారించాల్సిన దృశ్యం ఏమిటంటే, గొప్ప సాధనాలను కలిగి ఉన్న భద్రతా బృందం కానీ ఆ సాధనాలు పని చేయకపోతే ఎలా పనిచేయాలో తెలియదు (పైలట్లు ఆటోపైలట్‌పై ఎక్కువగా ఆధారపడటం లాంటిది). AI సహాయం లేకుండా క్రమం తప్పకుండా శిక్షణా వ్యాయామాలు చేయడం మరియు AI అనేది ఒక సహాయకుడు, తప్పు చేయని దైవవాణి కాదు అనే మనస్తత్వాన్ని పెంపొందించడం, మానవ విశ్లేషకులను పదునుగా ఉంచడానికి ముఖ్యమైనవి. ముఖ్యంగా అధిక-ప్రభావ తీర్పుల కోసం మానవులు అంతిమ నిర్ణయాధికారులుగా ఉండాలి.

• నైతిక మరియు సమ్మతి సవాళ్లు: సైబర్ భద్రతలో AI వాడకం నైతిక ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది మరియు నియంత్రణ సమ్మతి సమస్యలను రేకెత్తిస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక AI వ్యవస్థ ఒక ఉద్యోగిని ఒక క్రమరాహిత్యం కారణంగా హానికరమైన అంతర్గత వ్యక్తిగా తప్పుగా ఇరికిస్తే, అది ఆ వ్యక్తి ప్రతిష్టను లేదా కెరీర్‌ను అన్యాయంగా దెబ్బతీస్తుంది. AI తీసుకున్న నిర్ణయాలు అపారదర్శకంగా ఉండవచ్చు (“బ్లాక్ బాక్స్” సమస్య), కొన్ని చర్యలు ఎందుకు తీసుకున్నారో ఆడిటర్లు లేదా నియంత్రకులకు వివరించడం కష్టతరం చేస్తుంది. AI-ఉత్పత్తి చేయబడిన కంటెంట్ మరింత ప్రబలంగా మారుతున్నందున, పారదర్శకతను నిర్ధారించడం మరియు జవాబుదారీతనం నిర్వహించడం చాలా కీలకం. నియంత్రకాలు AIని పరిశీలించడం ప్రారంభించాయి - ఉదాహరణకు, EU యొక్క AI చట్టం “అధిక-రిస్క్” AI వ్యవస్థలపై అవసరాలను విధిస్తుంది మరియు సైబర్ భద్రత AI ఆ వర్గంలోకి రావచ్చు. కంపెనీలు ఈ నిబంధనలను నావిగేట్ చేయాలి మరియు ఉత్పాదక AIని బాధ్యతాయుతంగా ఉపయోగించడానికి NIST AI రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ వంటి ప్రమాణాలకు కట్టుబడి ఉండాలి ( సైబర్ భద్రతలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ). సమ్మతి లైసెన్సింగ్‌కు కూడా విస్తరించింది: ఓపెన్-సోర్స్ లేదా థర్డ్-పార్టీ మోడల్‌లను ఉపయోగించడం వల్ల కొన్ని ఉపయోగాలను పరిమితం చేసే లేదా షేరింగ్ మెరుగుదలలు అవసరమయ్యే నిబంధనలు ఉండవచ్చు.

సారాంశంలో, జనరేటివ్ AI అనేది ఒక అద్భుతమైన విషయం కాదు - జాగ్రత్తగా అమలు చేయకపోతే, అది ఇతరులను పరిష్కరిస్తున్నప్పటికీ కొత్త బలహీనతలను ప్రవేశపెట్టగలదు. 2024 వరల్డ్ ఎకనామిక్ ఫోరమ్ అధ్యయనం ప్రకారం, ~47% సంస్థలు దాడి చేసేవారి జనరేటివ్ AIలో పురోగతిని ప్రాథమిక ఆందోళనగా పేర్కొంటున్నాయి, ఇది సైబర్ సెక్యూరిటీలో "జనరేటివ్ AI యొక్క అత్యంత ఆందోళనకరమైన ప్రభావం" [PDF] గ్లోబల్ సైబర్ సెక్యూరిటీ ఔట్‌లుక్ 2025 | వరల్డ్ ఎకనామిక్ ఫోరమ్ ) ( జనరేటివ్ AI ఇన్ సైబర్ సెక్యూరిటీ: ఎ కాంప్రహెన్సివ్ రివ్యూ ఆఫ్ LLM ... ). కాబట్టి సంస్థలు సమతుల్య విధానాన్ని అవలంబించాలి: పాలన, పరీక్ష మరియు మానవ పర్యవేక్షణ ద్వారా ఈ ప్రమాదాలను కఠినంగా నిర్వహిస్తూనే AI యొక్క ప్రయోజనాలను ఉపయోగించుకోండి. ఆ సమతుల్యతను ఆచరణాత్మకంగా ఎలా సాధించాలో మనం తరువాత చర్చిస్తాము.

భవిష్యత్ అంచనాలు: సైబర్ భద్రతలో ఉత్పాదక AI యొక్క అభివృద్ధి చెందుతున్న పాత్ర

భవిష్యత్తులో, జనరేటివ్ AI సైబర్ భద్రతా వ్యూహంలో అంతర్భాగంగా మారడానికి సిద్ధంగా ఉంది - అదేవిధంగా, సైబర్ ప్రత్యర్థులు నిరంతరం దోపిడీ చేసే సాధనం. పిల్లి-ఎలుక డైనమిక్ వేగవంతం అవుతుంది, AI రెండు వైపులా ఉంటుంది. రాబోయే సంవత్సరాల్లో జనరేటివ్ AI సైబర్ భద్రతను ఎలా రూపొందిస్తుందనే దానిపై కొన్ని భవిష్యత్తు-దృష్టి అంతర్దృష్టులు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

• AI-ఆగ్మెంటెడ్ సైబర్ డిఫెన్స్ ప్రమాణంగా మారుతుంది: 2025 మరియు ఆ తర్వాత, చాలా మధ్యస్థం నుండి పెద్ద సంస్థలు తమ భద్రతా కార్యకలాపాలలో AI-ఆధారిత సాధనాలను చేర్చుకుంటాయని మనం ఆశించవచ్చు. నేడు యాంటీవైరస్ మరియు ఫైర్‌వాల్‌లు ప్రామాణికంగా ఉన్నట్లే, AI కోపైలట్‌లు మరియు అనోమలీ డిటెక్షన్ సిస్టమ్‌లు భద్రతా నిర్మాణాల యొక్క ప్రాథమిక భాగాలుగా మారవచ్చు. ఈ సాధనాలు మరింత ప్రత్యేకమైనవిగా మారే అవకాశం ఉంది - ఉదాహరణకు, క్లౌడ్ భద్రత కోసం, IoT పరికర పర్యవేక్షణ కోసం, అప్లికేషన్ కోడ్ భద్రత కోసం మరియు మొదలైన వాటి కోసం చక్కగా ట్యూన్ చేయబడిన విభిన్న AI నమూనాలు, అన్నీ కలిసి పనిచేస్తాయి. ఒక అంచనా ప్రకారం, "2025లో, జనరేటివ్ AI సైబర్ భద్రతకు సమగ్రంగా ఉంటుంది, సంస్థలు అధునాతనమైన మరియు అభివృద్ధి చెందుతున్న బెదిరింపుల నుండి ముందుగానే రక్షించుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది" ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు ). AI నిజ-సమయ ముప్పు గుర్తింపును మెరుగుపరుస్తుంది, అనేక ప్రతిస్పందన చర్యలను ఆటోమేట్ చేస్తుంది మరియు భద్రతా బృందాలు మానవీయంగా చేయగలిగిన దానికంటే చాలా పెద్ద డేటాను నిర్వహించడానికి సహాయపడుతుంది.

• నిరంతర అభ్యాసం మరియు అనుసరణ: తక్షణమే నేర్చుకోవడంలో మెరుగ్గా ఉంటాయి , వారి జ్ఞాన స్థావరాన్ని దాదాపు నిజ సమయంలో నవీకరిస్తాయి. ఇది నిజంగా అనుకూల రక్షణలకు దారితీయవచ్చు - ఉదయం మరొక కంపెనీని తాకిన కొత్త ఫిషింగ్ ప్రచారం గురించి తెలుసుకునే AIని ఊహించుకోండి మరియు మధ్యాహ్నం నాటికి ప్రతిస్పందనగా మీ కంపెనీ ఇమెయిల్ ఫిల్టర్‌లను ఇప్పటికే సర్దుబాటు చేసింది. క్లౌడ్-ఆధారిత AI భద్రతా సేవలు ఈ రకమైన సామూహిక అభ్యాసాన్ని సులభతరం చేయవచ్చు, ఇక్కడ ఒక సంస్థ నుండి అనామక అంతర్దృష్టులు అన్ని చందాదారులకు ప్రయోజనం చేకూరుస్తాయి (ముప్పు ఇంటెల్ షేరింగ్ లాగా, కానీ ఆటోమేటెడ్). అయితే, సున్నితమైన సమాచారాన్ని పంచుకోకుండా ఉండటానికి మరియు దాడి చేసేవారు షేర్డ్ మోడళ్లలోకి చెడు డేటాను ఫీడ్ చేయకుండా నిరోధించడానికి దీనికి జాగ్రత్తగా నిర్వహించడం అవసరం.

• AI మరియు సైబర్ సెక్యూరిటీ ప్రతిభ యొక్క కన్వర్జెన్స్: సైబర్ సెక్యూరిటీ నిపుణుల నైపుణ్య సమితి AI మరియు డేటా సైన్స్‌లో ప్రావీణ్యాన్ని చేర్చడానికి అభివృద్ధి చెందుతుంది. నేటి విశ్లేషకులు ప్రశ్న భాషలు మరియు స్క్రిప్టింగ్ నేర్చుకున్నట్లే, రేపటి విశ్లేషకులు AI మోడళ్లను క్రమం తప్పకుండా ఫైన్-ట్యూన్ చేయవచ్చు లేదా AI అమలు చేయడానికి “ప్లేబుక్‌లు” వ్రాయవచ్చు. “AI సెక్యూరిటీ ట్రైనర్” లేదా “సైబర్ సెక్యూరిటీ AI ఇంజనీర్” - AI సాధనాలను సంస్థ అవసరాలకు అనుగుణంగా మార్చుకోవడం, వారి పనితీరును ధృవీకరించడం మరియు అవి సురక్షితంగా పనిచేస్తాయని నిర్ధారించడంలో ప్రత్యేకత కలిగిన వ్యక్తులు. మరోవైపు, సైబర్ సెక్యూరిటీ పరిగణనలు AI అభివృద్ధిని ఎక్కువగా ప్రభావితం చేస్తాయి. AI వ్యవస్థలు ప్రాథమిక స్థాయి నుండి భద్రతా లక్షణాలతో నిర్మించబడతాయి (సురక్షితమైన నిర్మాణం, ట్యాంపర్ డిటెక్షన్, AI నిర్ణయాల కోసం ఆడిట్ లాగ్‌లు మొదలైనవి), మరియు విశ్వసనీయ AI (న్యాయమైన, వివరించదగిన, దృఢమైన మరియు సురక్షితమైనవి) భద్రతా-క్లిష్ట సందర్భాలలో వారి విస్తరణకు మార్గనిర్దేశం చేస్తాయి.

• మరింత అధునాతన AI-ఆధారిత దాడులు: దురదృష్టవశాత్తు, ముప్పు ప్రకృతి దృశ్యం AI తో కూడా అభివృద్ధి చెందుతుంది. జీరో-డే దుర్బలత్వాలను కనుగొనడానికి, అధిక లక్ష్య స్పియర్ ఫిషింగ్‌ను రూపొందించడానికి (ఉదా. AI సోషల్ మీడియాను స్క్రాప్ చేయడం ద్వారా పరిపూర్ణంగా రూపొందించిన ఎరను సృష్టించడానికి) మరియు బయోమెట్రిక్ ప్రామాణీకరణను దాటవేయడానికి లేదా మోసానికి పాల్పడటానికి నమ్మకమైన డీప్‌ఫేక్ వాయిస్‌లు లేదా వీడియోలను రూపొందించడానికి AI యొక్క మరింత తరచుగా వాడకాన్ని మేము అంచనా వేస్తున్నాము. స్వయంచాలక హ్యాకింగ్ ఏజెంట్లు ఉద్భవించవచ్చు, ఇవి స్వతంత్రంగా బహుళ-దశల దాడులను (నిఘా, దోపిడీ, పార్శ్వ కదలిక మొదలైనవి) కనీస మానవ పర్యవేక్షణతో నిర్వహించగలవు. ఇది రక్షకులు AIపై కూడా ఆధారపడటానికి ఒత్తిడి చేస్తుంది - ముఖ్యంగా ఆటోమేషన్ vs. ఆటోమేషన్ . కొన్ని దాడులు యంత్ర వేగంతో జరగవచ్చు, AI బాట్‌లు వేల ఫిషింగ్ ఇమెయిల్ ప్రస్తారణలను ప్రయత్నించడం వంటివి, ఏది ఫిల్టర్‌లను దాటి వస్తుందో చూడటానికి. సైబర్ రక్షణలు ఇలాంటి వేగం మరియు వశ్యతతో పనిచేయవలసి ఉంటుంది ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి? - పాలో ఆల్టో నెట్‌వర్క్‌లు ).

• భద్రతలో నియంత్రణ మరియు నైతిక AI: సైబర్ సెక్యూరిటీ ఫంక్షన్లలో AI లోతుగా పొందుపరచబడినందున, ఈ AI వ్యవస్థలు బాధ్యతాయుతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయని నిర్ధారించుకోవడానికి ఎక్కువ పరిశీలన మరియు బహుశా నియంత్రణ ఉంటుంది. భద్రతలో AIకి ప్రత్యేకమైన ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు మరియు ప్రమాణాలను మనం ఆశించవచ్చు. ప్రభుత్వాలు పారదర్శకత కోసం మార్గదర్శకాలను నిర్దేశించవచ్చు - ఉదా., ముఖ్యమైన భద్రతా నిర్ణయాలు (అనుమానిత హానికరమైన కార్యకలాపాల కోసం ఉద్యోగి యాక్సెస్‌ను రద్దు చేయడం వంటివి) మానవ సమీక్ష లేకుండా AI ద్వారా మాత్రమే తీసుకోకూడదు. పక్షపాతం, దృఢత్వం మరియు భద్రత కోసం AI మూల్యాంకనం చేయబడిందని కొనుగోలుదారులకు భరోసా ఇవ్వడానికి AI భద్రతా ఉత్పత్తులకు ధృవపత్రాలు కూడా ఉండవచ్చు. ఇంకా, AI-సంబంధిత సైబర్ బెదిరింపుల చుట్టూ అంతర్జాతీయ సహకారం పెరగవచ్చు; ఉదాహరణకు, AI-సృష్టించిన తప్పుడు సమాచారం లేదా కొన్ని AI-ఆధారిత సైబర్ ఆయుధాలకు వ్యతిరేకంగా నిబంధనలను నిర్వహించడంపై ఒప్పందాలు.

• విస్తృత AI మరియు IT పర్యావరణ వ్యవస్థలతో ఏకీకరణ: సైబర్ భద్రతలో జనరేటివ్ AI ఇతర AI వ్యవస్థలు మరియు IT నిర్వహణ సాధనాలతో అనుసంధానించబడుతుంది. ఉదాహరణకు, నెట్‌వర్క్ ఆప్టిమైజేషన్‌ను నిర్వహించే AI భద్రతా AIతో కలిసి పని చేసి మార్పులు లొసుగులను తెరవకుండా చూసుకోవచ్చు. AI-ఆధారిత వ్యాపార విశ్లేషణలు భద్రతా AIలతో డేటాను పంచుకుని క్రమరాహిత్యాలను (దాడి కారణంగా అమ్మకాలలో ఆకస్మిక తగ్గుదల మరియు వెబ్‌సైట్ సమస్య వంటివి) పరస్పరం అనుసంధానించవచ్చు. సారాంశంలో, AI ఒక సిలోలో నివసించదు - ఇది సంస్థ కార్యకలాపాల యొక్క పెద్ద తెలివైన ఫాబ్రిక్‌లో భాగం అవుతుంది. ఇది సమగ్ర ప్రమాద నిర్వహణకు అవకాశాలను తెరుస్తుంది, ఇక్కడ కార్యాచరణ డేటా, ముప్పు డేటా మరియు భౌతిక భద్రతా డేటాను కూడా AI ద్వారా కలిపి సంస్థాగత భద్రతా భంగిమ యొక్క 360-డిగ్రీల వీక్షణను ఇవ్వవచ్చు.

దీర్ఘకాలంలో, ఉత్పాదక AI రక్షకులకు అనుకూలంగా సమతుల్యతను వంచడంలో సహాయపడుతుందని ఆశిస్తున్నాము. ఆధునిక IT వాతావరణాల స్థాయి మరియు సంక్లిష్టతను నిర్వహించడం ద్వారా, AI సైబర్‌స్పేస్‌ను మరింత రక్షణాత్మకంగా మార్చగలదు. అయితే, ఇది ఒక ప్రయాణం, మరియు మనం ఈ సాంకేతికతలను మెరుగుపరుస్తూ మరియు వాటిని సముచితంగా విశ్వసించడం నేర్చుకునేటప్పుడు పెరుగుతున్న నొప్పులు ఉంటాయి. సమాచారంతో ఉండి, బాధ్యతాయుతమైన AI స్వీకరణలో భవిష్యత్తులో వచ్చే ముప్పులను ఎదుర్కోవడానికి ఉత్తమ స్థానంలో ఉంటాయి.

గార్ట్నర్ యొక్క ఇటీవలి సైబర్ సెక్యూరిటీ ట్రెండ్స్ నివేదిక పేర్కొన్నట్లుగా, “జనరేటివ్ AI వినియోగ కేసులు (మరియు ప్రమాదాలు) ఆవిర్భావం పరివర్తన కోసం ఒత్తిడిని సృష్టిస్తోంది” ( సైబర్ సెక్యూరిటీ ట్రెండ్స్: రెసిలెన్స్ త్రూ ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ - గార్ట్నర్ ). అనుకూలత సాధించేవారు AIని శక్తివంతమైన మిత్రదేశంగా ఉపయోగించుకుంటారు; వెనుకబడిన వారు AI-సాధికారత కలిగిన విరోధుల కంటే ముందంజలో ఉండవచ్చు. AI సైబర్ యుద్ధభూమిని ఎలా పునర్నిర్మించాలో నిర్వచించడంలో రాబోయే కొన్ని సంవత్సరాలు కీలకమైన సమయం.

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 ఆచరణాత్మకమైన నిర్ణయాలు మరియు సిఫార్సులు

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 సాంకేతికతలాగా పరిగణించండి - పాలనతో. AI సాధనాలను ఎవరు ఉపయోగించవచ్చో, ఏ సాధనాలు మంజూరు చేయబడతాయో మరియు ఏ ప్రయోజనాల కోసం అనే దాని గురించి పేర్కొనే విధానాలను అభివృద్ధి చేయండి. లీక్‌లను నివారించడానికి సున్నితమైన డేటాను నిర్వహించడంపై మార్గదర్శకాలను చేర్చండి (ఉదా. గోప్యమైన డేటాను ఫీడ్ చేయకూడదు ). ఉదాహరణకు, సంఘటన ప్రతిస్పందన కోసం భద్రతా బృంద సభ్యులు మాత్రమే అంతర్గత AI సహాయకుడిని ఉపయోగించడానికి మీరు అనుమతించవచ్చు మరియు మార్కెటింగ్ కంటెంట్ కోసం ధృవీకరించబడిన AIని ఉపయోగించవచ్చు - మిగతా వారందరూ పరిమితం చేయబడ్డారు. అనేక సంస్థలు ఇప్పుడు వారి IT విధానాలలో జనరేటివ్ AIని స్పష్టంగా ప్రస్తావిస్తున్నాయి మరియు ప్రముఖ ప్రమాణాల సంస్థలు పూర్తిగా నిషేధాలకు బదులుగా సురక్షితమైన వినియోగ విధానాలను ప్రోత్సహిస్తాయి ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ). ఈ నియమాలను మరియు వాటి వెనుక ఉన్న హేతుబద్ధతను అన్ని ఉద్యోగులకు తెలియజేయాలని నిర్ధారించుకోండి.

3. “షాడో AI” ని తగ్గించి, వాడకాన్ని పర్యవేక్షించండి: షాడో IT లాగానే, ఉద్యోగులు IT కి తెలియకుండానే AI సాధనాలు లేదా సేవలను ఉపయోగించడం ప్రారంభించినప్పుడు (ఉదా. అనధికార AI కోడ్ అసిస్టెంట్‌ని ఉపయోగించే డెవలపర్) “షాడో AI” పుడుతుంది. ఇది కనిపించని ప్రమాదాలను పరిచయం చేస్తుంది. అనుమతి లేని AI వినియోగాన్ని గుర్తించడానికి మరియు నియంత్రించడానికి . నెట్‌వర్క్ పర్యవేక్షణ ప్రసిద్ధ AI APIలకు కనెక్షన్‌లను ఫ్లాగ్ చేయగలదు మరియు సర్వేలు లేదా టూల్ ఆడిట్‌లు సిబ్బంది ఏమి ఉపయోగిస్తున్నారో వెలికితీయగలవు. మంచి ఉద్దేశ్యం ఉన్న ఉద్యోగులు మోసపూరితంగా ప్రవర్తించకుండా ఉండటానికి ఆమోదించబడిన ప్రత్యామ్నాయాలను అందించండి (ఉదాహరణకు, ప్రజలు ఉపయోగకరంగా భావిస్తే అధికారిక ChatGPT ఎంటర్‌ప్రైజ్ ఖాతాను అందించండి). AI వినియోగాన్ని వెలుగులోకి తీసుకురావడం ద్వారా, భద్రతా బృందాలు ప్రమాదాన్ని అంచనా వేయవచ్చు మరియు నిర్వహించవచ్చు. పర్యవేక్షణ కూడా కీలకం - AI సాధన కార్యకలాపాలు మరియు అవుట్‌పుట్‌లను సాధ్యమైనంతవరకు లాగ్ చేయండి, కాబట్టి AI ప్రభావితం చేసిన నిర్ణయాల కోసం ఆడిట్ ట్రైల్ ఉంది ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ).

4. రక్షణాత్మకంగా AIని ఉపయోగించుకోండి - వెనుకబడకండి: దాడి చేసేవారు AIని ఉపయోగిస్తారని గుర్తించండి, కాబట్టి మీ రక్షణ కూడా అలాగే ఉండాలి. జనరేటివ్ AI మీ భద్రతా కార్యకలాపాలకు వెంటనే సహాయపడే కొన్ని అధిక-ప్రభావ ప్రాంతాలను గుర్తించండి (బహుశా ట్రయాజ్ లేదా ఆటోమేటెడ్ లాగ్ విశ్లేషణను అప్రమత్తం చేయవచ్చు) మరియు పైలట్ ప్రాజెక్ట్‌లను అమలు చేయండి. వేగంగా కదిలే ముప్పులను ఎదుర్కోవడానికి AI యొక్క వేగం మరియు స్కేల్‌తో మీ రక్షణలను పెంచుకోండి సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ). మాల్వేర్ నివేదికలను సంగ్రహించడానికి లేదా ముప్పు వేట ప్రశ్నలను రూపొందించడానికి AIని ఉపయోగించడం వంటి సాధారణ అనుసంధానాలు కూడా విశ్లేషకుల గంటలను ఆదా చేయగలవు. చిన్నగా ప్రారంభించండి, ఫలితాలను మూల్యాంకనం చేయండి మరియు పునరావృతం చేయండి. విజయాలు విస్తృత AI స్వీకరణకు కేసును నిర్మిస్తాయి. AIని ఫోర్స్ గుణకంగా ఉపయోగించడం లక్ష్యం - ఉదాహరణకు, ఫిషింగ్ దాడులు మీ హెల్ప్‌డెస్క్‌ను ముంచెత్తుతుంటే, ఆ వాల్యూమ్‌ను ముందస్తుగా తగ్గించడానికి AI ఇమెయిల్ వర్గీకరణను అమలు చేయండి.

5. సురక్షితమైన మరియు నైతిక AI పద్ధతులలో పెట్టుబడి పెట్టండి: జనరేటివ్ AIని అమలు చేస్తున్నప్పుడు, సురక్షితమైన అభివృద్ధి మరియు విస్తరణ పద్ధతులను అనుసరించండి. ప్రైవేట్ లేదా స్వీయ-హోస్ట్ చేసిన నమూనాలను . మూడవ పక్ష AI సేవలను ఉపయోగిస్తుంటే, వారి భద్రత మరియు గోప్యతా చర్యలను (ఎన్‌క్రిప్షన్, డేటా నిలుపుదల విధానాలు మొదలైనవి) సమీక్షించండి. మీ AI సాధనాలలో పక్షపాతం, వివరణాత్మకత మరియు దృఢత్వం వంటి విషయాలను క్రమపద్ధతిలో పరిష్కరించడానికి AI రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను (NIST యొక్క AI రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ లేదా ISO/IEC మార్గదర్శకత్వం వంటివి) చేర్చండి ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు? 10 వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు ). నిర్వహణలో భాగంగా మోడల్ నవీకరణలు/ప్యాచ్‌ల కోసం కూడా ప్లాన్ చేయండి - AI నమూనాలు "దుర్బలత్వాలు" కూడా కలిగి ఉండవచ్చు (ఉదా. అవి డ్రిఫ్ట్ చేయడం ప్రారంభించినట్లయితే లేదా మోడల్‌పై కొత్త రకమైన వ్యతిరేక దాడి కనుగొనబడితే వాటికి తిరిగి శిక్షణ అవసరం కావచ్చు). మీ AI వినియోగంలో భద్రత మరియు నైతికతను బేకింగ్ చేయడం ద్వారా, మీరు ఫలితాలపై నమ్మకాన్ని పెంచుకుంటారు మరియు ఉద్భవిస్తున్న నిబంధనలకు అనుగుణంగా ఉండేలా చూసుకుంటారు.

6. మానవులను లూప్‌లో ఉంచండి: సైబర్ భద్రతలో మానవ తీర్పును పూర్తిగా భర్తీ చేయడానికి కాకుండా, సహాయం చేయడానికి AIని ఉపయోగించండి. మానవ ధ్రువీకరణ అవసరమయ్యే నిర్ణయ పాయింట్లను నిర్ణయించండి (ఉదాహరణకు, ఒక AI ఒక సంఘటన నివేదికను రూపొందించవచ్చు, కానీ ఒక విశ్లేషకుడు పంపిణీకి ముందు దానిని సమీక్షిస్తాడు; లేదా ఒక AI వినియోగదారు ఖాతాను బ్లాక్ చేయమని సూచించవచ్చు, కానీ ఒక మానవుడు ఆ చర్యను ఆమోదిస్తాడు). ఇది AI లోపాలను తనిఖీ చేయకుండా నిరోధించడమే కాకుండా, మీ బృందం AI నుండి నేర్చుకోవడానికి మరియు దీనికి విరుద్ధంగా కూడా సహాయపడుతుంది. సహకార వర్క్‌ఫ్లోను ప్రోత్సహించండి: విశ్లేషకులు AI అవుట్‌పుట్‌లను ప్రశ్నించడం మరియు తెలివి తనిఖీలను చేయడంలో సుఖంగా ఉండాలి. కాలక్రమేణా, ఈ డైలాగ్ AI (అభిప్రాయం ద్వారా) మరియు విశ్లేషకుల నైపుణ్యాలను మెరుగుపరుస్తుంది. ముఖ్యంగా, AI మరియు మానవ బలాలు ఒకదానికొకటి పూరించే విధంగా మీ ప్రక్రియలను రూపొందించండి - AI వాల్యూమ్ మరియు వేగాన్ని నిర్వహిస్తుంది, మానవులు అస్పష్టత మరియు తుది నిర్ణయాలను నిర్వహిస్తారు.

7. కొలవండి, పర్యవేక్షించండి మరియు సర్దుబాటు చేయండి: చివరగా, మీ ఉత్పాదక AI సాధనాలను మీ భద్రతా పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క జీవన భాగాలుగా పరిగణించండి. వాటి పనితీరును నిరంతరం కొలవండి - అవి సంఘటన ప్రతిస్పందన సమయాలను తగ్గిస్తున్నాయా? ముందుగానే బెదిరింపులను పట్టుకుంటున్నాయా? తప్పుడు సానుకూల రేటు ఎలా ట్రెండ్ అవుతోంది? బృందం నుండి అభిప్రాయాన్ని అభ్యర్థించండి: AI సిఫార్సులు ఉపయోగకరంగా ఉన్నాయా లేదా అది శబ్దాన్ని సృష్టిస్తుందా? మోడల్‌లను మెరుగుపరచడానికి, శిక్షణ డేటాను నవీకరించడానికి లేదా AI ఎలా సమగ్రపరచబడిందో సర్దుబాటు చేయడానికి ఈ మెట్రిక్‌లను ఉపయోగించండి. సైబర్ బెదిరింపులు మరియు వ్యాపార అవసరాలు అభివృద్ధి చెందుతాయి మరియు ప్రభావవంతంగా ఉండటానికి మీ AI నమూనాలు కాలానుగుణంగా నవీకరించబడాలి లేదా తిరిగి శిక్షణ పొందాలి. మోడల్ గవర్నెన్స్ కోసం ఒక ప్రణాళికను కలిగి ఉండండి, దాని నిర్వహణకు ఎవరు బాధ్యత వహిస్తారు మరియు దానిని ఎంత తరచుగా సమీక్షిస్తారు అనే దానితో సహా. AI జీవితచక్రాన్ని చురుకుగా నిర్వహించడం ద్వారా, అది బాధ్యతగా కాకుండా ఆస్తిగా మిగిలిపోతుందని మీరు నిర్ధారిస్తారు.

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.

“సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?” అనే ప్రశ్నకు నమ్మకంగా సమాధానం ఇవ్వగలవు - కేవలం సిద్ధాంతపరంగానే కాదు, రోజువారీ ఆచరణలో కూడా - మరియు తద్వారా మన పెరుగుతున్న డిజిటల్ మరియు AI-ఆధారిత ప్రపంచంలో వారి రక్షణలను బలోపేతం చేసుకోవచ్చు. ( సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు )

దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే శ్వేతపత్రాలు:

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

🔗 AI స్టాక్ మార్కెట్‌ను అంచనా వేయగలదా?
మార్కెట్ కదలికలను అంచనా వేయగల AI సామర్థ్యం చుట్టూ ఉన్న పరిమితులు, పురోగతులు మరియు అపోహలను నిశితంగా పరిశీలించండి.

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