सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआयचा वापर कसा करता येईल?

परिचय

जनरेटिव्ह एआय - नवीन सामग्री किंवा भाकिते तयार करण्यास सक्षम कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली - सायबर सुरक्षेमध्ये एक परिवर्तनकारी शक्ती म्हणून उदयास येत आहे. ओपनएआयच्या जीपीटी-४ सारख्या साधनांनी जटिल डेटाचे विश्लेषण करण्याची आणि मानवासारखा मजकूर तयार करण्याची क्षमता प्रदर्शित केली आहे, ज्यामुळे सायबर धोक्यांपासून बचाव करण्यासाठी नवीन दृष्टिकोन सक्षम झाले आहेत. सायबर सुरक्षा व्यावसायिक आणि उद्योगांमधील व्यवसाय निर्णय घेणारे जनरेटिव्ह एआय विकसित होणाऱ्या हल्ल्यांपासून संरक्षण कसे मजबूत करू शकते याचा शोध घेत आहेत. वित्त आणि आरोग्यसेवेपासून ते किरकोळ विक्री आणि सरकारपर्यंत, प्रत्येक क्षेत्रातील संस्थांना अत्याधुनिक फिशिंग प्रयत्न, मालवेअर आणि इतर धोक्यांचा सामना करावा लागतो ज्यांचा सामना जनरेटिव्ह एआय करू शकते. या श्वेतपत्रिकेत, आम्ही सायबर सुरक्षेमध्ये जनरेटिव्ह एआय कसा वापरता येईल याचे , वास्तविक जगातील अनुप्रयोग, भविष्यातील शक्यता आणि दत्तक घेण्यासाठी महत्त्वाच्या बाबींवर प्रकाश टाकतो.

जनरेटिव्ह एआय पारंपारिक विश्लेषणात्मक एआयपेक्षा वेगळे आहे, ते केवळ पॅटर्न शोधण्यातच नाही तर तयार करण्यातही आहे - मग ते संरक्षण प्रशिक्षित करण्यासाठी हल्ल्यांचे अनुकरण करत असो किंवा जटिल सुरक्षा डेटासाठी नैसर्गिक-भाषेतील स्पष्टीकरणे तयार करत असो. ही दुहेरी क्षमता त्याला दुधारी तलवार बनवते: ती शक्तिशाली नवीन संरक्षणात्मक साधने देते, परंतु धमकी देणारे घटक देखील त्याचा फायदा घेऊ शकतात. खालील विभाग सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआयसाठी वापराच्या विस्तृत श्रेणीचा शोध घेतात, फिशिंग डिटेक्शन स्वयंचलित करण्यापासून ते घटना प्रतिसाद वाढवण्यापर्यंत. या एआय नवकल्पनांमुळे मिळणाऱ्या फायद्यांवर देखील आम्ही चर्चा करतो, तसेच संस्थांनी व्यवस्थापित केलेल्या जोखमी (जसे की एआय "भ्रम" किंवा प्रतिकूल गैरवापर) सोबत. शेवटी, आम्ही व्यवसायांना त्यांच्या सायबरसुरक्षा धोरणांमध्ये जनरेटिव्ह एआयचे मूल्यांकन आणि जबाबदारीने समाकलित करण्यास मदत करण्यासाठी व्यावहारिक मार्ग प्रदान करतो.

सायबरसुरक्षेमध्ये जनरेटिव्ह एआय: एक आढावा

सायबरसुरक्षेमध्ये जनरेटिव्ह एआय म्हणजे एआय मॉडेल्स - बहुतेकदा मोठे भाषा मॉडेल्स किंवा इतर न्यूरल नेटवर्क्स - जे सुरक्षा कार्यांमध्ये मदत करण्यासाठी अंतर्दृष्टी, शिफारसी, कोड किंवा अगदी सिंथेटिक डेटा तयार करू शकतात. पूर्णपणे भाकित करणाऱ्या मॉडेल्सच्या विपरीत, जनरेटिव्ह एआय परिस्थितींचे अनुकरण करू शकते आणि त्याच्या प्रशिक्षण डेटावर आधारित मानवी-वाचनीय आउटपुट (उदा. अहवाल, अलर्ट किंवा अगदी दुर्भावनापूर्ण कोड नमुने) तयार करू शकते. ही क्षमता पूर्वीपेक्षा अधिक गतिमान मार्गांनी धोक्यांचा अंदाज लावण्यासाठी, शोधण्यासाठी आणि प्रतिसाद देण्यासाठी सायबरसुरक्षेमध्ये जनरेटिव्ह एआय म्हणजे काय? - पालो अल्टो नेटवर्क्स ). उदाहरणार्थ, जनरेटिव्ह मॉडेल्स विशाल लॉग किंवा धमकी बुद्धिमत्ता भांडारांचे विश्लेषण करू शकतात आणि एक संक्षिप्त सारांश किंवा शिफारस केलेली कृती तयार करू शकतात, जवळजवळ सुरक्षा संघांसाठी एआय "सहाय्यक" प्रमाणे कार्य करतात.

सायबर डिफेन्ससाठी जनरेटिव्ह एआयच्या सुरुवातीच्या अंमलबजावणीने आशादायक कामगिरी दाखवली आहे. २०२३ मध्ये, मायक्रोसॉफ्टने सुरक्षा विश्लेषकांसाठी GPT-4-सक्षम असिस्टंट, सिक्युरिटी कोपायलट सादर केला, जो उल्लंघन ओळखण्यास आणि मायक्रोसॉफ्ट दररोज प्रक्रिया करत असलेल्या ६५ ट्रिलियन सिग्नलमधून बाहेर पडण्यास मदत करण्यासाठी ( मायक्रोसॉफ्ट सिक्युरिटी कोपायलट हा सायबरसुरक्षेसाठी एक नवीन GPT-4 AI असिस्टंट आहे | द व्हर्ज ). विश्लेषक या प्रणालीला नैसर्गिक भाषेत प्रॉम्प्ट करू शकतात (उदा. "गेल्या २४ तासांमधील सर्व सुरक्षा घटनांचा सारांश" ), आणि कोपायलट एक उपयुक्त कथात्मक सारांश तयार करेल. त्याचप्रमाणे, गुगलचे थ्रेट इंटेलिजेंस एआय गुगलच्या विशाल धोक्याच्या इंटेल डेटाबेसद्वारे संभाषणात्मक शोध सक्षम करण्यासाठी जेमिनी नावाच्या जनरेटिव्ह मॉडेलचा वापर करते सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय कसे वापरले जाऊ शकते? १० वास्तविक-जगातील उदाहरणे ). ही उदाहरणे संभाव्यता स्पष्ट करतात: जनरेटिव्ह एआय जटिल, मोठ्या प्रमाणात सायबरसुरक्षा डेटा पचवू शकते आणि प्रवेशयोग्य स्वरूपात अंतर्दृष्टी सादर करू शकते, निर्णय घेण्यास गती देते.

त्याच वेळी, जनरेटिव्ह एआय अत्यंत वास्तववादी बनावट सामग्री तयार करू शकते, जे सिम्युलेशन आणि प्रशिक्षणासाठी (आणि दुर्दैवाने, सोशल इंजिनिअरिंग तयार करणाऱ्या हल्लेखोरांसाठी) वरदान आहे. विशिष्ट वापराच्या प्रकरणांमध्ये, आपल्याला दिसेल की जनरेटिव्ह एआयची संश्लेषित करण्याची आणि विश्लेषण करण्याची त्याच्या अनेक सायबरसुरक्षा अनुप्रयोगांना आधार देते. खाली, आपण मुख्य वापराच्या प्रकरणांमध्ये डुबकी मारतो, ज्यामध्ये फिशिंग प्रतिबंधापासून ते सुरक्षित सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंटपर्यंत सर्वकाही समाविष्ट आहे, प्रत्येक उद्योगांमध्ये कसे लागू केले जात आहे याची उदाहरणे आहेत.

सायबरसुरक्षेमध्ये जनरेटिव्ह एआयचे प्रमुख अनुप्रयोग

आकृती: सायबरसुरक्षेमध्ये जनरेटिव्ह एआयच्या प्रमुख वापराच्या प्रकरणांमध्ये सुरक्षा पथकांसाठी एआय सह-पायलट, कोड भेद्यता विश्लेषण, अनुकूली धोका शोधणे, शून्य-दिवस हल्ला सिम्युलेशन, वर्धित बायोमेट्रिक सुरक्षा आणि फिशिंग शोधणे यांचा समावेश आहे ( सायबरसुरक्षेमध्ये जनरेटिव्ह एआयसाठी 6 वापर प्रकरणे [+ उदाहरणे] ).

फिशिंग शोधणे आणि प्रतिबंध

फिशिंग हा सर्वात व्यापक सायबर धोक्यांपैकी एक आहे, जो वापरकर्त्यांना दुर्भावनापूर्ण लिंक्सवर क्लिक करण्यास किंवा क्रेडेन्शियल्स उघड करण्यास भाग पाडतो. फिशिंग प्रयत्न शोधण्यासाठी आणि यशस्वी हल्ले रोखण्यासाठी वापरकर्त्यांना प्रशिक्षण देण्यासाठी जनरेटिव्ह एआय तैनात केले जात आहे. बचावात्मक बाजूने, एआय मॉडेल्स ईमेल सामग्री आणि प्रेषकांच्या वर्तनांचे विश्लेषण करू शकतात जेणेकरून नियम-आधारित फिल्टर चुकवू शकतील अशा फिशिंगच्या सूक्ष्म चिन्हे ओळखता येतील. कायदेशीर विरुद्ध फसव्या ईमेलच्या मोठ्या डेटासेटमधून शिकून, एक जनरेटिव्ह मॉडेल टोन, शब्दलेखन किंवा संदर्भातील विसंगतींना ध्वजांकित करू शकते जे घोटाळा दर्शवितात - जरी व्याकरण आणि स्पेलिंग आता ते देत नसले तरीही. खरं तर, पालो अल्टो नेटवर्क्सच्या संशोधकांनी नोंदवले आहे की जनरेटिव्ह एआय "फिशिंग ईमेलची सूक्ष्म चिन्हे ओळखू शकते जी अन्यथा शोधली जाऊ शकत नाहीत", ज्यामुळे संस्थांना स्कॅमर्सपासून एक पाऊल पुढे राहण्यास मदत होते ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय म्हणजे काय? - पालो अल्टो नेटवर्क्स ).

फिशिंग हल्ल्यांचे अनुकरण करण्यासाठी सुरक्षा पथके जनरेटिव्ह एआय देखील वापरत आहेत . उदाहरणार्थ, आयर्नस्केल्सने एक जीपीटी-संचालित फिशिंग सिम्युलेशन टूल सादर केले आहे जे संस्थेच्या कर्मचाऱ्यांसाठी तयार केलेले बनावट फिशिंग ईमेल स्वयंचलितपणे तयार करते ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय कसे वापरले जाऊ शकते? १० वास्तविक-जगातील उदाहरणे ). हे एआय-निर्मित ईमेल नवीनतम हल्लेखोर युक्त्या प्रतिबिंबित करतात, ज्यामुळे कर्मचाऱ्यांना फिशी सामग्री शोधण्यात वास्तववादी सराव मिळतो. असे वैयक्तिकृत प्रशिक्षण अत्यंत महत्त्वाचे आहे कारण हल्लेखोर स्वतःच अधिक खात्रीशीर आमिषे तयार करण्यासाठी एआयचा अवलंब करतात. उल्लेखनीय म्हणजे, जनरेटिव्ह एआय खूप पॉलिश केलेले फिशिंग संदेश तयार करू शकते (सहजपणे दिसणारे तुटलेले इंग्रजीचे दिवस गेले आहेत), बचावकर्त्यांना असे आढळून आले आहे की एआय अजिंक्य नाही. २०२४ मध्ये, आयबीएम सुरक्षा संशोधकांनी मानवी-लिखित फिशिंग ईमेलची एआय-जनरेटेड ईमेलशी तुलना करणारा एक प्रयोग चालवला आणि "आश्चर्यकारकपणे, एआय-जनरेटेड ईमेल त्यांचे योग्य व्याकरण असूनही शोधणे सोपे होते" ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआयसाठी ६ वापर प्रकरणे [+ उदाहरणे] ). यावरून असे सूचित होते की मानवी अंतर्ज्ञान आणि एआय-सहाय्यित शोध हे एआय-लिखित घोटाळ्यांमध्ये सूक्ष्म विसंगती किंवा मेटाडेटा सिग्नल ओळखू शकतात.

जनरेटिव्ह एआय इतर मार्गांनी फिशिंग डिफेन्सला मदत करते. मॉडेल्सचा वापर ऑटोमेटेड रिस्पॉन्स किंवा संशयास्पद ईमेलची चाचणी करणारे फिल्टर जनरेट करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. उदाहरणार्थ, एआय सिस्टम प्रेषकाची वैधता पडताळण्यासाठी विशिष्ट प्रश्नांसह ईमेलला उत्तर देऊ शकते किंवा सँडबॉक्समध्ये ईमेलच्या लिंक्स आणि अटॅचमेंटचे विश्लेषण करण्यासाठी एलएलएम वापरू शकते, नंतर कोणत्याही दुर्भावनापूर्ण हेतूचा सारांश देऊ शकते. एनव्हीआयडीआयएचा सुरक्षा प्लॅटफॉर्म मॉर्फियस या क्षेत्रात एआयची शक्ती प्रदर्शित करतो - ते ईमेलचे जलद विश्लेषण आणि वर्गीकरण करण्यासाठी जनरेटिव्ह एनएलपी मॉडेल्स वापरते आणि पारंपारिक सुरक्षा साधनांच्या तुलनेत २१% सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआयसाठी ६ वापर प्रकरणे [+ उदाहरणे] ). मॉर्फियस असामान्य वर्तन शोधण्यासाठी वापरकर्त्याच्या संप्रेषण पॅटर्नची प्रोफाइल देखील करतो (जसे की वापरकर्ता अचानक अनेक बाह्य पत्त्यांवर ईमेल करत आहे), जे फिशिंग ईमेल पाठवणाऱ्या खात्याला तडजोड करत असल्याचे दर्शवू शकते.

प्रत्यक्षात, उद्योगांमधील कंपन्या सोशल इंजिनिअरिंग हल्ल्यांसाठी ईमेल आणि वेब ट्रॅफिक फिल्टर करण्यासाठी एआयवर विश्वास ठेवू लागल्या आहेत. उदाहरणार्थ, वित्त कंपन्या वायर फसवणूक होऊ शकणाऱ्या तोतयागिरीच्या प्रयत्नांसाठी संप्रेषण स्कॅन करण्यासाठी जनरेटिव्ह एआय वापरतात, तर आरोग्य सेवा प्रदाते फिशिंग-संबंधित उल्लंघनांपासून रुग्णांच्या डेटाचे संरक्षण करण्यासाठी एआय वापरतात. वास्तववादी फिशिंग परिस्थिती निर्माण करून आणि दुर्भावनापूर्ण संदेशांची वैशिष्ट्ये ओळखून, जनरेटिव्ह एआय फिशिंग प्रतिबंधक धोरणांमध्ये एक शक्तिशाली थर जोडते. निष्कर्ष: हल्लेखोर त्यांचा खेळ वाढवण्यासाठी समान तंत्रज्ञानाचा वापर करत असले तरीही, एआय फिशिंग हल्ले जलद आणि अधिक अचूकपणे शोधण्यात आणि नि:शस्त्र करण्यात मदत करू शकते

मालवेअर शोधणे आणि धोक्याचे विश्लेषण

आधुनिक मालवेअर सतत विकसित होत आहे - हल्लेखोर अँटीव्हायरस स्वाक्षरी बायपास करण्यासाठी नवीन प्रकार तयार करतात किंवा कोड अस्पष्ट करतात. जनरेटिव्ह एआय मालवेअर शोधण्यासाठी आणि त्याचे वर्तन समजून घेण्यासाठी नवीन तंत्रे प्रदान करते. एक दृष्टिकोन म्हणजे मालवेअरचे "वाईट जुळे" निर्माण : सुरक्षा संशोधक त्या मालवेअरचे अनेक उत्परिवर्तित प्रकार तयार करण्यासाठी ज्ञात मालवेअर नमुना जनरेटिव्ह मॉडेलमध्ये फीड करू शकतात. असे करून, ते आक्रमणकर्त्याने केलेल्या बदलांचा प्रभावीपणे अंदाज लावतात. हे एआय-जनरेटिव्ह व्हेरिएंट नंतर अँटीव्हायरस आणि घुसखोरी शोध प्रणालींना प्रशिक्षित करण्यासाठी वापरले जाऊ शकतात, जेणेकरून मालवेअरच्या सुधारित आवृत्त्या देखील जंगलात ओळखल्या जातील ( सायबरसुरक्षेमध्ये जनरेटिव्ह एआयसाठी 6 वापर प्रकरणे [+ उदाहरणे] ). ही सक्रिय रणनीती चक्र तोडण्यास मदत करते जिथे हॅकर्स शोध टाळण्यासाठी त्यांचे मालवेअर थोडेसे बदलतात आणि बचावकर्त्यांना प्रत्येक वेळी नवीन स्वाक्षरी लिहिण्यासाठी धावपळ करावी लागते. एका उद्योग पॉडकास्टमध्ये नमूद केल्याप्रमाणे, सुरक्षा तज्ञ आता जनरेटिव्ह एआय वापरतात "नेटवर्क ट्रॅफिकचे अनुकरण करण्यासाठी आणि अत्याधुनिक हल्ल्यांची नक्कल करणारे दुर्भावनापूर्ण पेलोड तयार करण्यासाठी", एकाच घटनेऐवजी धोक्यांच्या संपूर्ण कुटुंबाविरुद्ध त्यांच्या संरक्षणाची ताण-चाचणी करण्यासाठी". या अनुकूली धोक्याच्या शोधामुळे सुरक्षा साधने बहुरूपी मालवेअरसाठी अधिक लवचिक बनतात जे अन्यथा त्यातून बाहेर पडतील.

शोधण्यापलीकडे, जनरेटिव्ह एआय मालवेअर विश्लेषण आणि रिव्हर्स इंजिनिअरिंगमध्ये , जे पारंपारिकपणे धोका विश्लेषकांसाठी श्रम-केंद्रित कार्ये असतात. मोठ्या भाषेतील मॉडेल्सना संशयास्पद कोड किंवा स्क्रिप्ट्स तपासण्याचे आणि कोड काय करायचा आहे हे साध्या भाषेत स्पष्ट करण्याचे काम सोपवले जाऊ शकते. वास्तविक जगाचे उदाहरण म्हणजे व्हायरसटोटल कोड इनसाइट , गुगलच्या व्हायरसटोटलचे एक वैशिष्ट्य जे जनरेटिव्ह एआय मॉडेल (गुगलचे सेक-पीएएलएम) वापरते जे संभाव्य दुर्भावनापूर्ण कोडचे नैसर्गिक भाषेतील सारांश तयार करते ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय कसे वापरले जाऊ शकते? १० रिअल-वर्ल्ड उदाहरणे ). हे मूलतः "सुरक्षा कोडिंगसाठी समर्पित एक प्रकारचा चॅटजीपीटी" आहे, जो मानवी विश्लेषकांना धोके समजून घेण्यास मदत करण्यासाठी २४/७ काम करतो ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआयसाठी ६ वापर प्रकरणे [+ उदाहरणे] ). अपरिचित स्क्रिप्ट किंवा बायनरी कोडवर लक्ष ठेवण्याऐवजी, सुरक्षा टीम सदस्य एआयकडून त्वरित स्पष्टीकरण मिळवू शकतो - उदाहरणार्थ, "ही स्क्रिप्ट XYZ सर्व्हरवरून फाइल डाउनलोड करण्याचा प्रयत्न करते आणि नंतर सिस्टम सेटिंग्ज सुधारित करण्याचा प्रयत्न करते, जे मालवेअर वर्तनाचे सूचक आहे." यामुळे घटनांना प्रतिसाद देण्यास नाटकीय गती मिळते, कारण विश्लेषक नवीन मालवेअरचे विश्लेषण आणि आकलन पूर्वीपेक्षा जास्त वेगाने करू शकतात.

मोठ्या डेटासेटमध्ये मालवेअर ओळखण्यासाठी जनरेटिव्ह एआयचा वापर केला जातो . पारंपारिक अँटीव्हायरस इंजिन ज्ञात स्वाक्षरींसाठी फाइल्स स्कॅन करतात, परंतु जनरेटिव्ह मॉडेल फाइलच्या वैशिष्ट्यांचे मूल्यांकन करू शकते आणि शिकलेल्या नमुन्यांवर आधारित ते दुर्भावनापूर्ण आहे की नाही हे देखील अंदाज लावू शकते. अब्जावधी फायलींच्या (दुर्भावनापूर्ण आणि सौम्य) गुणधर्मांचे विश्लेषण करून, एआय दुर्भावनापूर्ण हेतू पकडू शकते जिथे कोणतेही स्पष्ट स्वाक्षरी अस्तित्वात नाही. उदाहरणार्थ, जनरेटिव्ह मॉडेल एक्झिक्युटेबलला संशयास्पद म्हणून ध्वजांकित करू शकते कारण त्याचे वर्तन प्रोफाइल "दिसते" , जरी बायनरी नवीन असले तरी. हे वर्तन-आधारित शोध नवीन किंवा शून्य-दिवस मालवेअरचा प्रतिकार करण्यास मदत करते. Google चे थ्रेट इंटेलिजेंस एआय (क्रोनिकल/मँडियंटचा भाग) संभाव्य दुर्भावनापूर्ण कोडचे विश्लेषण करण्यासाठी आणि "मालवेअर आणि इतर प्रकारच्या धोक्यांशी लढण्यात सुरक्षा व्यावसायिकांना अधिक कार्यक्षमतेने आणि प्रभावीपणे मदत करण्यासाठी त्याचे जनरेटिव्ह मॉडेल वापरते." ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय कसे वापरले जाऊ शकते? 10 वास्तविक-जगातील उदाहरणे ).

दुसरीकडे, आपण हे मान्य केले पाहिजे की हल्लेखोर येथे देखील जनरेटिव्ह एआय वापरू शकतात - स्वतःला अनुकूल करणारे मालवेअर स्वयंचलितपणे तयार करण्यासाठी. खरं तर, सुरक्षा तज्ञ चेतावणी देतात की जनरेटिव्ह एआय सायबर गुन्हेगारांना शोधणे कठीण असलेले मालवेअर विकसित करण्यास मदत करू शकते ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय म्हणजे काय? - पालो अल्टो नेटवर्क्स ). एआय मॉडेलला मालवेअरचा एक भाग वारंवार मॉर्फ करण्याची सूचना दिली जाऊ शकते (त्याची फाइल रचना, एन्क्रिप्शन पद्धती इ. बदलणे) जोपर्यंत ते सर्व ज्ञात अँटीव्हायरस तपासण्या टाळत नाही. हा प्रतिकूल वापर वाढत्या चिंतेचा विषय आहे (कधीकधी "एआय-संचालित मालवेअर" किंवा सेवा म्हणून पॉलीमॉर्फिक मालवेअर म्हणून संबोधले जाते). आपण अशा जोखमींबद्दल नंतर चर्चा करू, परंतु ते अधोरेखित करते की जनरेटिव्ह एआय हे डिफेंडर आणि हल्लेखोर दोघांद्वारे वापरल्या जाणाऱ्या मांजर-उंदीर गेममध्ये एक साधन आहे.

एकंदरीत, जनरेटिव्ह एआय सुरक्षा पथकांना हल्लेखोरासारखे विचार करण्यास - नवीन धोके आणि उपाय घरामध्ये निर्माण करते. शोध दर सुधारण्यासाठी सिंथेटिक मालवेअर तयार करणे असो किंवा नेटवर्कमध्ये आढळणारे खरे मालवेअर स्पष्ट करण्यासाठी आणि समाविष्ट करण्यासाठी एआय वापरणे असो, या तंत्रे सर्व उद्योगांमध्ये लागू होतात. बँक स्प्रेडशीटमधील संशयास्पद मॅक्रोचे त्वरित विश्लेषण करण्यासाठी एआय-चालित मालवेअर विश्लेषण वापरू शकते, तर एक उत्पादन फर्म औद्योगिक नियंत्रण प्रणालींना लक्ष्य करणारे मालवेअर शोधण्यासाठी एआयवर अवलंबून राहू शकते. जनरेटिव्ह एआयसह पारंपारिक मालवेअर विश्लेषण वाढवून, संस्था मालवेअर मोहिमांना पूर्वीपेक्षा जलद आणि अधिक सक्रियपणे प्रतिसाद देऊ शकतात.

धोक्याची बुद्धिमत्ता आणि स्वयंचलित विश्लेषण

दररोज, संघटनांवर धोक्याच्या गुप्तचर माहितीचा भडिमार केला जातो - नव्याने शोधलेल्या तडजोड निर्देशकांच्या (IOCs) फीडपासून ते उदयोन्मुख हॅकर युक्त्यांबद्दल विश्लेषक अहवालांपर्यंत. सुरक्षा पथकांसमोरील आव्हान म्हणजे माहितीच्या या महापूरातून शोध घेणे आणि कृतीयोग्य अंतर्दृष्टी काढणे. धोक्याच्या गुप्तचर विश्लेषण आणि वापराचे स्वयंचलितकरण . डझनभर अहवाल किंवा डेटाबेस नोंदी मॅन्युअली वाचण्याऐवजी, विश्लेषक मशीनच्या वेगाने धोक्याच्या इंटेलचा सारांश आणि संदर्भ देण्यासाठी एआय वापरू शकतात.

एक ठोस उदाहरण म्हणजे गुगलचा थ्रेट इंटेलिजेंस सूट, जो जनरेटिव्ह एआय (जेमिनी मॉडेल) ला मॅन्डियंट आणि व्हायरसटोटल मधील गुगलच्या धोक्याच्या डेटाच्या खजिन्यासह एकत्रित करतो. हे एआय "गुगलच्या धोक्याच्या बुद्धिमत्तेच्या विशाल भांडारात संभाषणात्मक शोध" , ज्यामुळे वापरकर्त्यांना धोक्यांबद्दल नैसर्गिक प्रश्न विचारता येतात आणि त्यांची उत्तरे मिळू शकतात ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय कसा वापरला जाऊ शकतो? १० वास्तविक-जगातील उदाहरणे ). उदाहरणार्थ, एक विश्लेषक विचारू शकतो, "आम्हाला आमच्या उद्योगाला लक्ष्य करणारे थ्रेट ग्रुप एक्सशी संबंधित कोणतेही मालवेअर दिसले आहे का?" आणि एआय संबंधित इंटेल काढेल, कदाचित "होय, थ्रेट ग्रुप एक्स गेल्या महिन्यात मालवेअर वाय वापरून फिशिंग मोहिमेशी जोडले गेले होते" असे घेऊन, त्या मालवेअरच्या वर्तनाचा सारांश देईल. हे अंतर्दृष्टी गोळा करण्यासाठी लागणारा वेळ नाटकीयरित्या कमी करते ज्यासाठी अन्यथा अनेक साधने विचारण्याची किंवा लांब अहवाल वाचण्याची आवश्यकता असेल.

जनरेटिव्ह एआय धोक्याच्या ट्रेंडशी देखील संबंधित आणि सारांशित . ते हजारो सुरक्षा ब्लॉग पोस्ट, उल्लंघन बातम्या आणि डार्क वेब चॅटरमधून एकत्रितपणे एकत्रितपणे CISO च्या ब्रीफिंगसाठी "या आठवड्यात टॉप सायबर धोक्यांचा" कार्यकारी सारांश तयार करू शकते. पारंपारिकपणे, विश्लेषण आणि अहवाल देण्याच्या या पातळीला महत्त्वपूर्ण मानवी प्रयत्न करावे लागले; आता एक सुव्यवस्थित मॉडेल काही सेकंदात ते मसुदा तयार करू शकते, मानव फक्त आउटपुट परिष्कृत करतात. झिरोफॉक्स सारख्या कंपन्यांनी फॉक्सजीपीटी , जे विशेषतः "मोठ्या डेटासेटमध्ये बुद्धिमत्तेचे विश्लेषण आणि सारांशीकरण वेगवान करण्यासाठी" डिझाइन केलेले एक जनरेटिव्ह एआय टूल आहे, ज्यामध्ये दुर्भावनापूर्ण सामग्री आणि फिशिंग डेटा ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय कसे वापरले जाऊ शकते? 10 वास्तविक-जगातील उदाहरणे ) समाविष्ट आहेत. वाचन आणि क्रॉस-रेफरन्सिंग डेटाचे जड उचल स्वयंचलित करून, एआय धोक्याच्या इंटेल टीमना निर्णय घेण्यावर आणि प्रतिसादावर लक्ष केंद्रित करण्यास सक्षम करते.

आणखी एक वापर प्रकरण म्हणजे संभाषणात्मक धोक्याची शिकार . कल्पना करा की एक सुरक्षा विश्लेषक एआय सहाय्यकाशी संवाद साधतो: "गेल्या ४८ तासांत डेटा एक्सफिल्टरेशनची कोणतीही चिन्हे मला दाखवा" किंवा "हल्लेखोर या आठवड्यात कोणत्या नवीन भेद्यता वापरत आहेत?" एआय क्वेरीचा अर्थ लावू शकते, अंतर्गत लॉग किंवा बाह्य इंटेल स्रोत शोधू शकते आणि स्पष्ट उत्तर किंवा संबंधित घटनांची यादी देखील देऊ शकते. हे फार दूरचे नाही - आधुनिक सुरक्षा माहिती आणि कार्यक्रम व्यवस्थापन (SIEM) प्रणाली नैसर्गिक भाषा क्वेरी समाविष्ट करू लागल्या आहेत. उदाहरणार्थ, आयबीएमचा क्यूआरडार सुरक्षा सूट २०२४ मध्ये जनरेटिव्ह एआय वैशिष्ट्ये जोडत आहे जेणेकरून विश्लेषकांना घटनेच्या "[...] सारांशित हल्ल्याच्या मार्गाबद्दल विशिष्ट प्रश्न विचारता येतील" "अत्यंत संबंधित धोक्याच्या बुद्धिमत्तेचा अर्थ लावू आणि सारांशित करू शकते" ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय कसे वापरले जाऊ शकते? १० वास्तविक-जगातील उदाहरणे ). मूलतः, जनरेटिव्ह एआय तांत्रिक डेटाच्या पर्वतांना मागणीनुसार चॅट-आकाराच्या अंतर्दृष्टीमध्ये बदलते.

सर्व उद्योगांमध्ये, याचे मोठे परिणाम आहेत. आरोग्य सेवा प्रदाता रुग्णालयांना लक्ष्य करणाऱ्या नवीनतम रॅन्समवेअर गटांबद्दल अपडेट राहण्यासाठी एआयचा वापर करू शकतो, विश्लेषकाला पूर्णवेळ संशोधनासाठी समर्पित न करता. स्टोअर आयटी कर्मचाऱ्यांना ब्रीफिंग करताना रिटेल कंपनीचा एसओसी नवीन पीओएस मालवेअर युक्त्यांचा त्वरित सारांश देऊ शकतो. आणि सरकारमध्ये, जिथे विविध एजन्सींकडून धोक्याचा डेटा संश्लेषित केला जाणे आवश्यक आहे, एआय प्रमुख इशाऱ्यांवर प्रकाश टाकणारे एकीकृत अहवाल तयार करू शकते. धोक्याची बुद्धिमत्ता गोळा करणे आणि अर्थ लावणे स्वयंचलित , जनरेटिव्ह एआय संस्थांना उदयोन्मुख धोक्यांवर जलद प्रतिक्रिया देण्यास मदत करते आणि आवाजात लपलेल्या गंभीर इशाऱ्या गमावण्याचा धोका कमी करते.

सुरक्षा ऑपरेशन्स सेंटर (SOC) ऑप्टिमायझेशन

सुरक्षा ऑपरेशन्स सेंटर्स अलर्ट थकवा आणि प्रचंड प्रमाणात डेटासाठी कुप्रसिद्ध आहेत. एक सामान्य SOC विश्लेषक दररोज हजारो अलर्ट आणि घटनांमधून मार्ग काढू शकतो, संभाव्य घटनांचा शोध घेऊ शकतो. जनरेटिव्ह AI हे SOCs मध्ये नियमित काम स्वयंचलित करून, बुद्धिमान सारांश प्रदान करून आणि काही प्रतिसादांचे आयोजन करून एक बल गुणक म्हणून काम करत आहे. SOC वर्कफ्लो ऑप्टिमाइझ करणे हे ध्येय आहे जेणेकरून मानवी विश्लेषक सर्वात गंभीर समस्यांवर लक्ष केंद्रित करू शकतील तर AI सह-पायलट उर्वरित समस्या हाताळेल.

एक प्रमुख अनुप्रयोग म्हणजे जनरेटिव्ह एआयचा वापर "अ‍ॅनालिस्ट्स कोपायलट" . मायक्रोसॉफ्टचा सिक्युरिटी कोपायलट, ज्याची आधी नोंद झाली आहे, हे याचे उदाहरण देते: ते "सुरक्षा विश्लेषकाच्या कामात बदल करण्याऐवजी मदत करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे," घटना तपास आणि अहवाल देण्यास मदत करते ( मायक्रोसॉफ्ट सिक्युरिटी कोपायलट हा सायबरसुरक्षेसाठी एक नवीन GPT-4 AI सहाय्यक आहे | द व्हर्ज ). प्रत्यक्षात, याचा अर्थ असा की विश्लेषक कच्चा डेटा - फायरवॉल लॉग, इव्हेंट टाइमलाइन किंवा घटनेचे वर्णन - इनपुट करू शकतो आणि एआयला त्याचे विश्लेषण करण्यास किंवा त्याचा सारांश देण्यास सांगू शकतो. कोपायलट एक कथा आउटपुट करू शकतो जसे की, "असे दिसते की पहाटे 2:35 वाजता, सर्व्हर Y वर IP X वरून एक संशयास्पद लॉगिन यशस्वी झाला, त्यानंतर असामान्य डेटा ट्रान्सफर झाला, जो त्या सर्व्हरच्या संभाव्य उल्लंघनाचे संकेत देतो." जेव्हा वेळ महत्त्वाचा असतो तेव्हा अशा प्रकारचे तात्काळ संदर्भीकरण अमूल्य असते.

एआय सह-पायलट देखील लेव्हल-१ ट्रायज ओझे कमी करण्यास मदत करतात. उद्योगाच्या आकडेवारीनुसार, सुरक्षा पथक आठवड्यातून १५ तास सुमारे २२,००० अलर्ट आणि खोटे पॉझिटिव्ह ( सायबरसुरक्षेमध्ये जनरेटिव्ह एआयसाठी ६ वापर प्रकरणे [+ उदाहरणे] ) वर्गीकरण करण्यात घालवू शकते. जनरेटिव्ह एआय सह, यापैकी बरेच अलर्ट स्वयंचलितपणे ट्रायज केले जाऊ शकतात - एआय स्पष्टपणे सौम्य असलेल्यांना (कारण देऊन) डिसमिस करू शकते आणि ज्यांना खरोखर लक्ष देण्याची आवश्यकता आहे त्यांना हायलाइट करू शकते, कधीकधी प्राधान्य देखील सुचवते. खरं तर, संदर्भ समजून घेण्यात जनरेटिव्ह एआयची ताकद म्हणजे ते अलर्ट क्रॉस-कॉरेलेट करू शकते जे एकाकी निरुपद्रवी वाटू शकतात परंतु एकत्रितपणे बहु-स्तरीय हल्ला दर्शवतात. यामुळे "अलर्ट थकवा" मुळे हल्ला चुकण्याची शक्यता कमी होते.

SOC विश्लेषक शिकार आणि तपासांना गती देण्यासाठी AI सोबत नैसर्गिक भाषा देखील वापरत आहेत. उदाहरणार्थ, पर्पल AI "साध्या इंग्रजीत जटिल धोक्याचे प्रश्न विचारता येतात आणि जलद, अचूक उत्तरे मिळू शकतात" ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह AI कसे वापरले जाऊ शकते? 10 वास्तविक-जगातील उदाहरणे "गेल्या महिन्यात badguy123[.]com डोमेनशी संपर्क साधला आहे का?" असे टाइप करू शकतो आणि पर्पल AI प्रतिसाद देण्यासाठी लॉगमधून शोध घेईल. हे विश्लेषकाला डेटाबेस क्वेरी किंवा स्क्रिप्ट लिहिण्यापासून वाचवते - AI ते हुड अंतर्गत करते. याचा अर्थ असा की कनिष्ठ विश्लेषक अशा कार्ये हाताळू शकतात ज्यांना पूर्वी क्वेरी भाषांमध्ये कुशल अनुभवी अभियंत्याची आवश्यकता असते, AI सहाय्याद्वारे प्रभावीपणे टीमला कौशल्य देते . खरंच, विश्लेषकांचा असा अहवाल आहे की जनरेटिव्ह एआय मार्गदर्शन "त्यांची कौशल्ये आणि प्रवीणता वाढवते" , कारण कनिष्ठ कर्मचारी आता एआयकडून मागणीनुसार कोडिंग समर्थन किंवा विश्लेषण टिप्स मिळवू शकतात, ज्यामुळे वरिष्ठ टीम सदस्यांना मदतीसाठी नेहमी विचारण्यावर अवलंबून राहणे कमी होते ( सायबरसुरक्षेमध्ये जनरेटिव्ह एआयसाठी 6 वापर प्रकरणे [+ उदाहरणे] ).

आणखी एक SOC ऑप्टिमायझेशन म्हणजे ऑटोमेटेड इव्हिडंट सॅमरायझेशन आणि डॉक्युमेंटेशन . एखादी घटना हाताळल्यानंतर, एखाद्याने रिपोर्ट लिहावा लागतो - हे काम अनेकांना कंटाळवाणे वाटते. जनरेटिव्ह एआय फॉरेन्सिक डेटा (सिस्टम लॉग, मालवेअर विश्लेषण, कृतींची टाइमलाइन) घेऊ शकते आणि फर्स्ट-ड्राफ्ट इव्हिडंट रिपोर्ट तयार करू शकते. IBM ही क्षमता QRadar मध्ये तयार करत आहे जेणेकरून "एका क्लिकवर" वेगवेगळ्या भागधारकांसाठी (एक्झिक्युटिव्ह, आयटी टीम इ.) घटनेचा सारांश तयार करता येईल ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआयचा वापर कसा करता येईल? १० वास्तविक-जगातील उदाहरणे ). हे केवळ वेळ वाचवत नाही तर अहवालात काहीही दुर्लक्षित केले जाणार नाही याची खात्री देखील करते, कारण एआय सर्व संबंधित तपशील सातत्याने समाविष्ट करू शकते. त्याचप्रमाणे, अनुपालन आणि ऑडिटिंगसाठी, एआय घटना डेटावर आधारित फॉर्म किंवा पुरावा टेबल भरू शकते.

वास्तविक जगाचे निकाल आकर्षक आहेत. स्विमलेनच्या एआय-चालित एसओएआर (सुरक्षा ऑर्केस्ट्रेशन, ऑटोमेशन आणि प्रतिसाद) च्या सुरुवातीच्या अवलंबकांनी प्रचंड उत्पादकता वाढ नोंदवली - उदाहरणार्थ, ग्लोबल डेटा सिस्टम्सने त्यांच्या सेकऑप्स टीमला खूप मोठे केस लोड व्यवस्थापित करताना पाहिले; एका संचालकाने सांगितले की, "आज मी ७ विश्लेषकांसह जे करतो ते कदाचित २० कर्मचारी सदस्यांना एआय-चालित ऑटोमेशनशिवाय लागेल" ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय कसे वापरले जाऊ शकते ). दुसऱ्या शब्दांत, एसओसीमधील एआय क्षमता वाढवू शकते . सर्व उद्योगांमध्ये, क्लाउड सुरक्षा अलर्टशी व्यवहार करणारी टेक कंपनी असो किंवा ओटी सिस्टमचे निरीक्षण करणारे मॅन्युफॅक्चरिंग प्लांट असो, एसओसी टीम जनरेटिव्ह एआय असिस्टंट स्वीकारून जलद शोध आणि प्रतिसाद, कमी चुकलेल्या घटना आणि अधिक कार्यक्षम ऑपरेशन्स मिळविण्यासाठी उभे आहेत. हे अधिक हुशारीने काम करण्याबद्दल आहे - मशीनना पुनरावृत्ती होणारी आणि डेटा-हेवी कामे हाताळण्याची परवानगी देणे जेणेकरून मानव त्यांचे अंतर्ज्ञान आणि कौशल्य जिथे ते सर्वात महत्त्वाचे असेल तिथे लागू करू शकतील.

भेद्यता व्यवस्थापन आणि धोका अनुकरण

हल्लेखोर ज्या सॉफ्टवेअर किंवा सिस्टीममधील कमकुवतपणाचा फायदा घेऊ शकतात - हे भेद्यता ओळखणे आणि व्यवस्थापित करणे हे सायबरसुरक्षेचे एक मुख्य कार्य आहे. जनरेटिव्ह एआय शोध वाढवून, पॅच प्राधान्यक्रमात मदत करून आणि तयारी सुधारण्यासाठी त्या भेद्यतेवर हल्ल्यांचे अनुकरण करून भेद्यता व्यवस्थापन वाढवत आहे. थोडक्यात, एआय संस्थांना त्यांच्या चिलखतातील छिद्रे अधिक जलद शोधण्यात आणि दुरुस्त करण्यात मदत करत आहे आणि वास्तविक हल्लेखोर करण्यापूर्वी बचावाची सक्रियपणे

ऑटोमेटेड कोड रिव्ह्यू आणि व्हेरनेबिलिटी डिस्कव्हरीसाठी जनरेटिव्ह एआय वापरणे हा एक महत्त्वाचा अनुप्रयोग आहे . मोठ्या कोडबेसमध्ये (विशेषतः लेगसी सिस्टीममध्ये) अनेकदा सुरक्षा त्रुटी असतात ज्याकडे दुर्लक्ष केले जाते. जनरेटिव्ह एआय मॉडेल्सना सुरक्षित कोडिंग पद्धती आणि सामान्य बग पॅटर्नवर प्रशिक्षित केले जाऊ शकते, नंतर संभाव्य भेद्यता शोधण्यासाठी सोर्स कोड किंवा कंपाइल केलेल्या बायनरीजवर सोडले जाऊ शकते. उदाहरणार्थ, NVIDIA संशोधकांनी एक जनरेटिव्ह एआय पाइपलाइन विकसित केली आहे जी लेगसी सॉफ्टवेअर कंटेनरचे विश्लेषण करू शकते आणि "उच्च अचूकतेसह - मानवी तज्ञांपेक्षा 4x पर्यंत जलद" भेद्यता ओळखू शकते. ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआयसाठी 6 वापर प्रकरणे [+ उदाहरणे] ). एआयने मूलतः असुरक्षित कोड कसा दिसतो हे शिकले आणि धोकादायक फंक्शन्स आणि लायब्ररींना ध्वजांकित करण्यासाठी दशकांपूर्वीच्या सॉफ्टवेअरमधून स्कॅन करण्यास सक्षम होते, ज्यामुळे मॅन्युअल कोड ऑडिटिंगची सामान्यतः मंद प्रक्रिया मोठ्या प्रमाणात वेगवान होते. या प्रकारचे साधन मोठ्या, जुन्या कोडबेसवर अवलंबून असलेल्या वित्त किंवा सरकारसारख्या उद्योगांसाठी गेम-चेंजर असू शकते - एआय अशा समस्या शोधून सुरक्षिततेचे आधुनिकीकरण करण्यास मदत करते ज्या शोधण्यासाठी कर्मचाऱ्यांना महिने किंवा वर्षे लागू शकतात (जर कधी असतील तर).

जनरेटिव्ह एआय व्हेरनेबिलिटी व्यवस्थापन वर्कफ्लोमध्ये . टेनेबलचे एक्सपोजरएआय जनरेटिव्ह एआय वापरतात जेणेकरून विश्लेषकांना साध्या भाषेत व्हेरनेबिलिटी डेटाची चौकशी करता येईल आणि त्वरित उत्तरे मिळू शकतील ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय कसे वापरले जाऊ शकते? १० वास्तविक-जगातील उदाहरणे ). एक्सपोजरएआय "कथेत संपूर्ण हल्ल्याचा मार्ग सारांशित करू शकते" , हे स्पष्ट करते की आक्रमणकर्ता सिस्टमशी तडजोड करण्यासाठी इतर कमकुवतपणासह ते कसे साखळू शकतो. ते सुधारण्यासाठी कृतींची शिफारस देखील करते आणि जोखमीबद्दलच्या फॉलो-अप प्रश्नांची उत्तरे देते. याचा अर्थ असा की जेव्हा नवीन क्रिटिकल सीव्हीई (कॉमन व्हेरनेबिलिटीज अँड एक्सपोजर) जाहीर केले जाते, तेव्हा एक विश्लेषक एआयला विचारू शकतो, "आमच्या सर्व्हरपैकी कोणताही या सीव्हीईने प्रभावित झाला आहे का आणि जर आपण पॅच केला नाही तर सर्वात वाईट परिस्थिती काय आहे?" आणि संस्थेच्या स्वतःच्या स्कॅन डेटामधून काढलेले स्पष्ट मूल्यांकन प्राप्त करते. भेद्यतेचे संदर्भ देऊन (उदा. हे इंटरनेट आणि उच्च-मूल्याच्या सर्व्हरवर उघड आहे, म्हणून ते सर्वोच्च प्राधान्य आहे), जनरेटिव्ह एआय मर्यादित संसाधनांसह संघांना हुशारीने पॅच करण्यास मदत करते.

ज्ञात भेद्यता शोधणे आणि व्यवस्थापित करणे या व्यतिरिक्त, जनरेटिव्ह एआय पेनिट्रेशन टेस्टिंग आणि अटॅक सिम्युलेशनमध्ये अज्ञात शोधणे किंवा सुरक्षा नियंत्रणे तपासणे. जनरेटिव्ह अ‍ॅडव्हर्सेरियल नेटवर्क्स (GANs), एक प्रकारचा जनरेटिव्ह एआय, वास्तविक नेटवर्क ट्रॅफिक किंवा वापरकर्त्याच्या वर्तनाचे अनुकरण करणारा सिंथेटिक डेटा तयार करण्यासाठी वापरला गेला आहे, ज्यामध्ये लपलेले हल्ला नमुने समाविष्ट असू शकतात. २०२३ च्या एका अभ्यासात घुसखोरी शोध प्रणालींना प्रशिक्षित करण्यासाठी वास्तववादी शून्य-दिवस हल्ला ट्रॅफिक निर्माण करण्यासाठी GANs वापरण्याचा सल्ला देण्यात आला आहे ( सायबरसुरक्षेमध्ये जनरेटिव्ह एआयसाठी ६ वापर प्रकरणे [+ उदाहरणे] ). आयडीएसला एआय-निर्मित हल्ल्याच्या परिस्थितींसह फीड करून (जे उत्पादन नेटवर्कवर प्रत्यक्ष मालवेअर वापरण्याचा धोका पत्करत नाहीत), संस्था प्रत्यक्षात त्यांचा फटका बसण्याची वाट न पाहता नवीन धोके ओळखण्यासाठी त्यांच्या संरक्षणास प्रशिक्षित करू शकतात. त्याचप्रमाणे, एआय सिस्टमची तपासणी करणाऱ्या आक्रमणकर्त्याचे अनुकरण करू शकते - उदाहरणार्थ, सुरक्षित वातावरणात स्वयंचलितपणे विविध शोषण तंत्रांचा प्रयत्न करून काही यशस्वी होतात की नाही हे पाहण्यासाठी. यूएस डिफेन्स अॅडव्हान्स्ड रिसर्च प्रोजेक्ट्स एजन्सी (DARPA) येथे आशादायक दिसते: त्यांचे २०२३ एआय सायबर चॅलेंज स्पष्टपणे जनरेटिव्ह एआय (मोठ्या भाषा मॉडेल्सप्रमाणे) वापरते जेणेकरून "ओपन-सोर्स सॉफ्टवेअरमधील भेद्यता स्वयंचलितपणे शोधता येतील आणि दुरुस्त करता येतील" स्पर्धेचा भाग म्हणून ( DARPA चे उद्दिष्ट एआय विकसित करणे, स्वायत्तता अनुप्रयोग युद्धकांवर विश्वास ठेवू शकतात > यूएस डिपार्टमेंट ऑफ डिफेन्स > डिफेन्स डिपार्टमेंट न्यूज ). हा उपक्रम अधोरेखित करतो की एआय केवळ ज्ञात छिद्रे दुरुस्त करण्यात मदत करत नाही; ते सक्रियपणे नवीन शोधत आहे आणि निराकरणे प्रस्तावित करत आहे, हे काम पारंपारिकपणे कुशल (आणि महागडे) सुरक्षा संशोधकांसाठी मर्यादित आहे.

जनरेटिव्ह एआय संरक्षणासाठी बुद्धिमान हनीपॉट्स आणि डिजिटल जुळे "खऱ्या सर्व्हरची नक्कल करण्यासाठी आणि हॅकर्सना आकर्षित करण्यासाठी डिजिटल सिस्टम क्लोन करू शकते" ( सायबरसुरक्षेमध्ये जनरेटिव्ह एआयसाठी 6 वापर प्रकरणे [+ उदाहरणे] एआयद्वारे वाढवलेल्या फसवणुकीचा वापर करून हल्लेखोरांवर टेबल फिरवण्याचा एक भविष्यसूचक मार्ग प्रदान करते

सर्व उद्योगांमध्ये, जलद आणि हुशार असुरक्षितता व्यवस्थापन म्हणजे कमी उल्लंघने. उदाहरणार्थ, आरोग्य सेवा आयटीमध्ये, एआय वैद्यकीय उपकरणातील जुनी असुरक्षित लायब्ररी त्वरित शोधू शकते आणि कोणताही हल्लेखोर त्याचा गैरफायदा घेण्यापूर्वी फर्मवेअर दुरुस्त करण्यास सांगू शकते. बँकिंगमध्ये, एआय सर्व परिस्थितीत ग्राहकांचा डेटा सुरक्षित राहतो याची खात्री करण्यासाठी नवीन अनुप्रयोगावर अंतर्गत हल्ल्याचे अनुकरण करू शकते. अशा प्रकारे जनरेटिव्ह एआय संस्थांच्या सुरक्षिततेच्या स्थितीसाठी सूक्ष्मदर्शक आणि ताण-परीक्षक म्हणून काम करते: ते लपलेल्या त्रुटींवर प्रकाश टाकते आणि लवचिकता सुनिश्चित करण्यासाठी काल्पनिक मार्गांनी सिस्टमवर दबाव आणते.

सुरक्षित कोड जनरेशन आणि सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट

जनरेटिव्ह एआयची प्रतिभा केवळ हल्ले शोधण्यापुरती मर्यादित नाही - ती सुरुवातीपासूनच अधिक सुरक्षित प्रणाली तयार करण्यापर्यंत . सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंटमध्ये, एआय कोड जनरेटर (जसे की गिटहब कोपायलट, ओपनएआय कोडेक्स, इ.) डेव्हलपर्सना कोड स्निपेट किंवा संपूर्ण फंक्शन्स सुचवून कोड जलद लिहिण्यास मदत करू शकतात. सायबरसुरक्षा दृष्टिकोन हे सुनिश्चित करत आहे की हे एआय-सुचवलेले कोड तुकडे सुरक्षित आहेत आणि कोडिंग पद्धती सुधारण्यासाठी एआय वापरत आहेत.

एकीकडे, जनरेटिव्ह एआय एक कोडिंग असिस्टंट म्हणून काम करू शकते जे सुरक्षा सर्वोत्तम पद्धती एम्बेड करते . डेव्हलपर्स एआय टूलला "पायथॉनमध्ये पासवर्ड रीसेट फंक्शन जनरेट करा" असे आणि आदर्शपणे असा कोड परत मिळवू शकतात जो केवळ कार्यशील नाही तर सुरक्षित मार्गदर्शक तत्त्वांचे पालन करतो (उदा. योग्य इनपुट व्हॅलिडेशन, लॉगिंग, माहिती लीक न करता त्रुटी हाताळणी इ.). असा असिस्टंट, व्यापक सुरक्षित कोड उदाहरणांवर प्रशिक्षित, मानवी चुका कमी करण्यास मदत करू शकतो ज्यामुळे भेद्यता निर्माण होते. उदाहरणार्थ, जर एखादा डेव्हलपर वापरकर्ता इनपुट सॅनिटाइज करणे विसरला (एसक्यूएल इंजेक्शन किंवा तत्सम समस्यांसाठी दार उघडणे), तर एआय ते डीफॉल्टनुसार समाविष्ट करू शकतो किंवा त्यांना चेतावणी देऊ शकतो. काही एआय कोडिंग टूल्स आता सुरक्षा-केंद्रित डेटासह फाइन-ट्यून केले जात आहेत जेणेकरून हा अचूक उद्देश पूर्ण होईल - मूलतः, एआय पेअर प्रोग्रामिंग सुरक्षा विवेकासह .

तथापि, एक दुसरी बाजू आहे: जनरेटिव्ह एआय योग्यरित्या नियंत्रित न केल्यास ते सहजपणे भेद्यता आणू शकते. सोफोस सुरक्षा तज्ञ बेन वर्शचेरेन यांनी नमूद केल्याप्रमाणे, कोडिंगसाठी जनरेटिव्ह एआय वापरणे "लहान, पडताळणीयोग्य कोडसाठी ठीक आहे, परंतु जेव्हा अनचेक कोड उत्पादन प्रणालींमध्ये एकत्रित केला जातो तेव्हा धोकादायक" आहे. धोका असा आहे की एआय तार्किकदृष्ट्या योग्य कोड तयार करू शकते जो एखाद्या गैर-तज्ञांना लक्षात येणार नाही अशा प्रकारे असुरक्षित असतो. शिवाय, दुर्भावनापूर्ण घटक जाणूनबुजून सार्वजनिक एआय मॉडेल्सना असुरक्षित कोड पॅटर्न (डेटा विषबाधाचा एक प्रकार) सह सीड करून प्रभावित करू शकतात जेणेकरून एआय असुरक्षित कोड सुचवेल. बहुतेक डेव्हलपर्स सुरक्षा तज्ञ नसतात , म्हणून जर एआय सोयीस्कर उपाय सुचवला तर ते त्याचा वापर आंधळेपणाने करू शकतात, त्यांना हे कळत नाही की त्यात दोष आहे ( सायबरसुरक्षेमध्ये जनरेटिव्ह एआयसाठी 6 वापर प्रकरणे [+ उदाहरणे] ). ही चिंता खरी आहे - खरं तर, एलएलएम (मोठ्या भाषेतील मॉडेल्स) साठी आता एक ओडब्ल्यूएएसपी टॉप 10 यादी आहे जी कोडिंगसाठी एआय वापरण्यात अशा सामान्य जोखमींची रूपरेषा देते.

या समस्यांना तोंड देण्यासाठी, तज्ञ कोडिंग क्षेत्रात "जनरेटिव्ह एआयशी जनरेटिव्ह एआयशी लढा" कोडचे पुनरावलोकन आणि चाचणी . एआय नवीन कोड स्कॅन करू शकतो जो मानवी कोड पुनरावलोकनकर्त्यापेक्षा खूप वेगाने कमिट करतो आणि संभाव्य भेद्यता किंवा लॉजिक समस्यांना ध्वजांकित करतो. सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट लाइफसायकलमध्ये एकत्रित होणारी साधने आपण आधीच पाहत आहोत: कोड लिहिला जातो (कदाचित एआयच्या मदतीने), नंतर सुरक्षित कोड तत्त्वांवर प्रशिक्षित जनरेटिव्ह मॉडेल त्याची पुनरावलोकन करतो आणि कोणत्याही चिंतांचा अहवाल तयार करतो (उदाहरणार्थ, कालबाह्य फंक्शन्सचा वापर, गहाळ प्रमाणीकरण तपासणी इ.). कोडमध्ये 4x जलद भेद्यता शोध साध्य करणारे एनव्हीआयडीएचे संशोधन, सुरक्षित कोड विश्लेषणासाठी एआयचा वापर करण्याचे एक उदाहरण आहे ( सायबरसुरक्षेमध्ये जनरेटिव्ह एआयसाठी 6 वापर प्रकरणे [+ उदाहरणे] ).

शिवाय, जनरेटिव्ह एआय सुरक्षित कॉन्फिगरेशन आणि स्क्रिप्ट्स तयार करण्यात . उदाहरणार्थ, जर एखाद्या कंपनीला सुरक्षित क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर तैनात करायचे असेल, तर एक अभियंता एआयला सुरक्षा नियंत्रणे (योग्य नेटवर्क सेगमेंटेशन, कमीत कमी विशेषाधिकार आयएएम भूमिका) वापरून कॉन्फिगरेशन स्क्रिप्ट्स (कोड म्हणून पायाभूत सुविधा) तयार करण्यास सांगू शकतो. अशा हजारो कॉन्फिगरेशनवर प्रशिक्षित केलेले एआय, एक बेसलाइन तयार करू शकते जे अभियंता नंतर फाइन-ट्यून करते. हे सिस्टमच्या सुरक्षित सेटअपला गती देते आणि चुकीच्या कॉन्फिगरेशन त्रुटी कमी करते - क्लाउड सुरक्षा घटनांचा एक सामान्य स्रोत.

काही संस्था सुरक्षित कोडिंग पॅटर्नचा ज्ञान आधार राखण्यासाठी जनरेटिव्ह एआयचा वापर करत आहेत. जर एखाद्या डेव्हलपरला एखादे विशिष्ट वैशिष्ट्य सुरक्षितपणे कसे अंमलात आणायचे याबद्दल खात्री नसेल, तर ते कंपनीच्या मागील प्रकल्पांमधून आणि सुरक्षा मार्गदर्शक तत्त्वांमधून शिकलेल्या अंतर्गत एआयची चौकशी करू शकतात. एआय शिफारस केलेला दृष्टिकोन किंवा अगदी कोड स्निपेट परत करू शकते जो कार्यात्मक आवश्यकता आणि कंपनीच्या सुरक्षा मानकांशी जुळतो. हा दृष्टिकोन सिक्योरफ्रेमच्या प्रश्नावली ऑटोमेशन , जो कंपनीच्या धोरणांमधून आणि मागील उपायांमधून उत्तरे घेतो जेणेकरून सुसंगत आणि अचूक प्रतिसाद मिळतील (मूलतः सुरक्षित दस्तऐवजीकरण तयार करणे) ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय कसे वापरले जाऊ शकते? 10 वास्तविक-जगातील उदाहरणे ). ही संकल्पना कोडिंगमध्ये अनुवादित होते: एक एआय जी तुम्ही आधी काहीतरी सुरक्षितपणे कसे अंमलात आणले हे "लक्षात ठेवते" आणि तुम्हाला ते पुन्हा त्या प्रकारे करण्यासाठी मार्गदर्शन करते.

थोडक्यात, जनरेटिव्ह एआय सुरक्षित कोडिंग सहाय्य अधिक सुलभ बनवून . तंत्रज्ञान, वित्त, संरक्षण इत्यादी - बरेच कस्टम सॉफ्टवेअर विकसित करणारे उद्योग एआय सह-पायलट असल्याने फायदा घेऊ शकतात जे केवळ कोडिंगला गती देत ​​नाहीत तर सतत जागरूक सुरक्षा पुनरावलोकनकर्ता म्हणून काम करतात. योग्यरित्या नियंत्रित केल्यावर, ही एआय साधने नवीन भेद्यतेचा परिचय कमी करू शकतात आणि विकास संघांना सर्वोत्तम पद्धतींचे पालन करण्यास मदत करू शकतात, जरी संघात प्रत्येक टप्प्यावर सुरक्षा तज्ञ नसला तरीही. परिणामी सॉफ्टवेअर पहिल्या दिवसापासून हल्ल्यांविरुद्ध अधिक मजबूत आहे.

घटना प्रतिसाद समर्थन

जेव्हा सायबरसुरक्षा घटना घडते - मग ती मालवेअरचा उद्रेक असो, डेटा उल्लंघन असो किंवा हल्ल्यामुळे सिस्टम आउटेज असो - वेळ अत्यंत महत्त्वाचा असतो. करून देण्यासाठी आहे. घटनेदरम्यान एआय काही तपास आणि दस्तऐवजीकरणाचा भार उचलू शकते आणि काही प्रतिसाद कृती सुचवू शकते किंवा स्वयंचलित देखील करू शकते.

IR मध्ये AI ची एक महत्त्वाची भूमिका म्हणजे रिअल-टाइम घटना विश्लेषण आणि सारांशीकरण . एखाद्या घटनेच्या दरम्यान, प्रतिसादकर्त्यांना "हल्लेखोर कसा आत आला?" , "कोणत्या सिस्टमवर परिणाम झाला?" आणि "कोणता डेटा धोक्यात येऊ शकतो?" . जनरेटिव्ह AI प्रभावित सिस्टममधील लॉग, अलर्ट आणि फॉरेन्सिक डेटाचे विश्लेषण करू शकते आणि त्वरीत अंतर्दृष्टी प्रदान करू शकते. उदाहरणार्थ, मायक्रोसॉफ्ट सिक्युरिटी कोपायलट एखाद्या घटनेच्या प्रतिसादकर्त्याला विविध पुरावे (फाइल्स, URL, इव्हेंट लॉग) फीड करण्यास आणि टाइमलाइन किंवा सारांश विचारण्यास अनुमती देते ( मायक्रोसॉफ्ट सिक्युरिटी कोपायलट हा सायबरसुरक्षेसाठी एक नवीन GPT-4 AI सहाय्यक आहे | द व्हर्ज ). AI असे उत्तर देऊ शकते: "हा उल्लंघन कदाचित वापरकर्त्या जॉनडोला 10:53 GMT वाजता मालवेअर X असलेल्या फिशिंग ईमेलने सुरू झाला. एकदा अंमलात आणल्यानंतर, मालवेअरने एक बॅकडोअर तयार केला जो दोन दिवसांनंतर फायनान्स सर्व्हरवर बाजूने जाण्यासाठी वापरला गेला, जिथे तो डेटा गोळा करत होता." तासांऐवजी मिनिटांत हे सुसंगत चित्र असल्याने टीमला माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यास (जसे की कोणत्या सिस्टम वेगळ्या करायच्या) खूप जलद सक्षम करते.

जनरेटिव्ह एआय कंटेनमेंट आणि रेमेडिएशन अॅक्शन देखील सुचवू . उदाहरणार्थ, जर एंडपॉइंट रॅन्समवेअरने संक्रमित झाला असेल, तर एआय टूल त्या मशीनला वेगळे करण्यासाठी, काही खाती अक्षम करण्यासाठी आणि फायरवॉलवरील ज्ञात दुर्भावनापूर्ण आयपी ब्लॉक करण्यासाठी स्क्रिप्ट किंवा सूचनांचा संच तयार करू शकते - मूलतः प्लेबुक एक्झिक्युशन. पालो अल्टो नेटवर्क्स नोंदवतात की जनरेटिव्ह एआय "घटनेच्या स्वरूपावर आधारित योग्य कृती किंवा स्क्रिप्ट तयार करण्यास" , प्रतिसादाच्या सुरुवातीच्या चरणांना स्वयंचलित करते ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय म्हणजे काय? - पालो अल्टो नेटवर्क्स ). अशा परिस्थितीत जिथे सुरक्षा टीम भारावून जाते (शेकडो डिव्हाइसेसवर व्यापक हल्ला म्हणा), एआय पूर्व-मंजूर परिस्थितीत यापैकी काही कृती थेट अंमलात आणू शकते, अथक परिश्रम करणाऱ्या कनिष्ठ प्रतिसादकर्त्यासारखे वागते. उदाहरणार्थ, एआय एजंट स्वयंचलितपणे क्रेडेन्शियल्स रीसेट करू शकतो ज्या त्याला वाटते की तडजोड केली गेली आहे किंवा घटनेच्या प्रोफाइलशी जुळणारी दुर्भावनापूर्ण क्रियाकलाप प्रदर्शित करणारे होस्ट क्वारंटाइन करू शकतो.

घटनेच्या प्रतिसादादरम्यान, टीममध्ये आणि भागधारकांशी संवाद महत्त्वाचा असतो. जनरेटिव्ह एआय घटना अपडेट रिपोर्ट किंवा ब्रीफ्स तयार करून . एखाद्या अभियंत्याने ईमेल अपडेट लिहिण्यासाठी त्यांचे ट्रबलशूटिंग थांबवण्याऐवजी, ते एआयला विचारू शकतात, "या घटनेत आतापर्यंत काय घडले आहे ते सारांशित करा जेणेकरून अधिकाऱ्यांना माहिती मिळेल." एआयने घटनेचा डेटा घेतल्यानंतर, एक संक्षिप्त सारांश तयार करू शकते: "दुपारी ३ वाजेपर्यंत, हल्लेखोरांनी २ वापरकर्ता खाती आणि ५ सर्व्हरमध्ये प्रवेश केला आहे. प्रभावित डेटामध्ये डेटाबेस X मधील क्लायंट रेकॉर्ड समाविष्ट आहेत. नियंत्रण उपाय: तडजोड केलेल्या खात्यांसाठी VPN प्रवेश रद्द करण्यात आला आहे आणि सर्व्हर वेगळे केले आहेत. पुढील चरण: कोणत्याही स्थिरता यंत्रणेसाठी स्कॅनिंग." त्यानंतर प्रतिसादकर्ता हे त्वरित सत्यापित करू शकतो किंवा बदलू शकतो आणि ते पाठवू शकतो, जेणेकरून भागधारक अचूक, अद्ययावत माहितीसह लूपमध्ये ठेवले जातील याची खात्री होईल.

धूळ शांत झाल्यानंतर, सामान्यतः तपशीलवार घटना अहवाल तयार करावा लागतो आणि शिकलेले धडे संकलित करावे लागतात. हे आणखी एक क्षेत्र आहे जिथे एआय सपोर्ट चमकतो. ते सर्व घटनेच्या डेटाचे पुनरावलोकन करू शकते आणि घटनेनंतरचा अहवाल तयार करू शकते . उदाहरणार्थ, आयबीएम, जनरेटिव्ह एआय एकत्रित करत आहे जेणेकरून "सुरक्षा प्रकरणे आणि घटनांचे साधे सारांश तयार केले जाऊ शकतात जे भागधारकांसह सामायिक केले जाऊ शकतात" ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय कसे वापरले जाऊ शकते? 10 वास्तविक-जगातील उदाहरणे ). कृतीनंतरच्या अहवालाला सुव्यवस्थित करून, संस्था सुधारणा जलद अंमलात आणू शकतात आणि अनुपालन हेतूंसाठी चांगले दस्तऐवजीकरण देखील करू शकतात.

एक नाविन्यपूर्ण भविष्यसूचक वापर म्हणजे एआय-चालित घटना सिम्युलेशन . अग्निशामक कवायती कशी चालवायची याप्रमाणेच, काही कंपन्या "काय-तर" घटना परिस्थितींमधून चालण्यासाठी जनरेटिव्ह एआय वापरत आहेत. नेटवर्क लेआउटनुसार रॅन्समवेअर कसे पसरू शकते किंवा एखादा आतला व्यक्ती डेटा कसा बाहेर काढू शकतो याचे अनुकरण एआय करू शकते आणि नंतर सध्याच्या प्रतिसाद योजनांची प्रभावीता स्कोअर करू शकते. हे वास्तविक घटना घडण्यापूर्वी संघांना प्लेबुक तयार करण्यास आणि परिष्कृत करण्यास मदत करते. हे सतत सुधारत असलेल्या घटना प्रतिसाद सल्लागारासारखे आहे जे तुमच्या तयारीची सतत चाचणी घेते.

वित्त किंवा आरोग्यसेवा यासारख्या उच्च-स्तरीय उद्योगांमध्ये, जिथे डाउनटाइम किंवा घटनांमुळे डेटा गमावणे विशेषतः महाग असते, या एआय-चालित आयआर क्षमता खूप आकर्षक असतात. सायबर घटनेचा अनुभव घेणारे रुग्णालय दीर्घकाळ सिस्टम आउटेज घेऊ शकत नाही - एक एआय जो त्वरित नियंत्रणात मदत करतो तो खरोखरच जीवन वाचवू शकतो. त्याचप्रमाणे, एक वित्तीय संस्था पहाटे ३ वाजता संशयास्पद फसवणूक घुसखोरीच्या सुरुवातीच्या ट्रायज हाताळण्यासाठी एआयचा वापर करू शकते, जेणेकरून कॉलवर असलेले लोक ऑनलाइन असताना, बरेच काम (प्रभावित खाती लॉग ऑफ करणे, व्यवहार ब्लॉक करणे इ.) आधीच पूर्ण झाले आहे. जनरेटिव्ह एआय सह घटना प्रतिसाद पथके वाढवून , संस्था प्रतिसाद वेळ लक्षणीयरीत्या कमी करू शकतात आणि त्यांच्या हाताळणीची परिपूर्णता सुधारू शकतात, शेवटी सायबर घटनांमुळे होणारे नुकसान कमी करू शकतात.

वर्तणुकीय विश्लेषण आणि विसंगती शोधणे

जेव्हा एखादी गोष्ट "सामान्य" वर्तनापासून विचलित होते तेव्हा लक्षात आल्यावर अनेक सायबर हल्ले पकडले जाऊ शकतात - मग ते वापरकर्ता खाते असामान्य प्रमाणात डेटा डाउनलोड करत असेल किंवा नेटवर्क डिव्हाइस अचानक एखाद्या अपरिचित होस्टशी संवाद साधत असेल. जनरेटिव्ह एआय वर्तनात्मक विश्लेषण आणि विसंगती शोधण्यासाठी , वापरकर्ते आणि सिस्टमचे सामान्य नमुने शिकण्यासाठी आणि नंतर काहीतरी चुकीचे दिसल्यास ध्वजांकित करण्यासाठी प्रगत तंत्रे प्रदान करते.

पारंपारिक विसंगती शोधण्यासाठी अनेकदा सांख्यिकीय उंबरठा किंवा विशिष्ट मेट्रिक्सवर साधे मशीन लर्निंग वापरले जाते (CPU वापर वाढणे, विषम तासांवर लॉगिन करणे इ.). जनरेटिव्ह एआय वर्तनाचे अधिक सूक्ष्म प्रोफाइल तयार करून हे पुढे नेऊ शकते. उदाहरणार्थ, एआय मॉडेल कालांतराने कर्मचाऱ्याचे लॉगिन, फाइल अॅक्सेस पॅटर्न आणि ईमेल सवयी आत्मसात करू शकते आणि त्या वापरकर्त्याच्या "सामान्य" ची बहुआयामी समज तयार करू शकते. जर ते खाते नंतर त्याच्या नियमाबाहेर काहीतरी करत असेल (जसे की नवीन देशातून लॉग इन करणे आणि मध्यरात्री एचआर फाइल्सचा खजिना अॅक्सेस करणे), तर एआय केवळ एका मेट्रिकवरच नव्हे तर संपूर्ण वर्तन पॅटर्न म्हणून विचलन शोधेल जे वापरकर्त्याच्या प्रोफाइलमध्ये बसत नाही. तांत्रिक भाषेत, जनरेटिव्ह मॉडेल्स (जसे की ऑटोएन्कोडर किंवा सीक्वेन्स मॉडेल्स) "सामान्य" कसे दिसते याचे मॉडेल बनवू शकतात आणि नंतर वर्तनाची अपेक्षित श्रेणी निर्माण करू शकतात. जेव्हा वास्तव त्या श्रेणीबाहेर येते तेव्हा ते विसंगती म्हणून चिन्हांकित केले जाते ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय म्हणजे काय? - पालो अल्टो नेटवर्क्स ).

एक व्यावहारिक अंमलबजावणी म्हणजे नेटवर्क ट्रॅफिक मॉनिटरिंग . २०२४ च्या सर्वेक्षणानुसार, ५४% अमेरिकन संस्थांनी नेटवर्क ट्रॅफिक मॉनिटरिंगला सायबरसुरक्षेत एआयचा सर्वाधिक वापर असल्याचे म्हटले आहे ( उत्तर अमेरिका: जगभरात २०२४ मध्ये सायबरसुरक्षेत एआय वापराची सर्वाधिक प्रकरणे ). जनरेटिव्ह एआय एखाद्या एंटरप्राइझच्या नेटवर्कचे सामान्य संप्रेषण नमुने शिकू शकते - कोणते सर्व्हर सामान्यतः एकमेकांशी बोलतात, व्यवसायाच्या वेळेत किती डेटा हलतो की रात्रीच्या वेळी, इत्यादी. जर एखादा हल्लेखोर सर्व्हरमधून डेटा बाहेर काढू लागला, अगदी हळूहळू शोध टाळण्यासाठी, तर एआय-आधारित सिस्टमला लक्षात येईल की "सर्व्हर ए कधीही पहाटे २ वाजता बाह्य आयपीवर ५०० एमबी डेटा पाठवत नाही" आणि अलर्ट जारी करू शकते. कारण एआय केवळ स्थिर नियम वापरत नाही तर नेटवर्क वर्तनाचे एक विकसित मॉडेल वापरत आहे, ते सूक्ष्म विसंगती पकडू शकते ज्या स्थिर नियम चुकवू शकतात किंवा चुकून फ्लॅग करू शकतात. बँकिंग व्यवहार नेटवर्क, क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर किंवा आयओटी डिव्हाइस फ्लीट्ससारख्या वातावरणात, जिथे सामान्य विरुद्ध असामान्य यासाठी निश्चित नियम परिभाषित करणे अत्यंत गुंतागुंतीचे असते, तिथे एआय-चालित विसंगती शोधणे हे या अनुकूली स्वभावामुळेच शक्य होते.

जनरेटिव्ह एआय युजर बिहेवियर अॅनालिटिक्स (यूबीए) , जे इनसाइडर थ्रेट्स किंवा तडजोड केलेल्या खात्यांना शोधण्यासाठी महत्त्वाचे आहे. प्रत्येक वापरकर्ता किंवा घटकाची बेसलाइन तयार करून, एआय क्रेडेन्शियल गैरवापर यासारख्या गोष्टी शोधू शकते. उदाहरणार्थ, जर अकाउंटिंगमधील बॉब अचानक ग्राहक डेटाबेसची चौकशी करू लागला (असे काही जे त्याने यापूर्वी कधीही केले नव्हते), तर बॉबच्या वर्तनासाठी एआय मॉडेल हे असामान्य म्हणून चिन्हांकित करेल. ते मालवेअर असू शकत नाही - ते बॉबचे क्रेडेन्शियल्स चोरले गेल्याचे आणि आक्रमणकर्त्याने वापरले गेल्याचे किंवा बॉबने कुठे करू नये याची तपासणी करण्याचे प्रकरण असू शकते. कोणत्याही प्रकारे, सुरक्षा टीमला तपास करण्यासाठी सूचना मिळतात. अशा एआय-चालित यूबीए सिस्टम विविध सुरक्षा उत्पादनांमध्ये अस्तित्वात आहेत आणि जनरेटिव्ह मॉडेलिंग तंत्रे त्यांची अचूकता वाढवत आहेत आणि संदर्भ विचारात घेऊन खोटे अलार्म कमी करत आहेत (कदाचित बॉब एखाद्या विशेष प्रकल्पावर आहे, इ., जे एआय कधीकधी इतर डेटावरून अनुमान काढू शकते).

ओळख आणि प्रवेश व्यवस्थापनाच्या क्षेत्रात, डीपफेक शोध ही वाढती गरज आहे - जनरेटिव्ह एआय बायोमेट्रिक सुरक्षेला फसवणारे कृत्रिम आवाज आणि व्हिडिओ तयार करू शकते. मनोरंजक म्हणजे, जनरेटिव्ह एआय ऑडिओ किंवा व्हिडिओमधील सूक्ष्म कलाकृतींचे विश्लेषण करून हे डीपफेक शोधण्यास देखील मदत करू शकते जे मानवांना लक्षात येणे कठीण आहे. आम्ही एक्सेंचरमध्ये एक उदाहरण पाहिले, ज्याने जनरेटिव्ह एआयचा वापर असंख्य चेहऱ्यावरील हावभाव आणि परिस्थितींचे अनुकरण करण्यासाठी केला जेणेकरून प्रशिक्षित केले जाऊ शकेल. पाच वर्षांमध्ये, या दृष्टिकोनामुळे एक्सेंचरला त्याच्या 90% सिस्टमसाठी पासवर्ड काढून टाकण्यास (बायोमेट्रिक्स आणि इतर घटकांकडे जाणे) आणि 60% हल्ले कमी करण्यास मदत झाली ( सायबरसुरक्षेमध्ये जनरेटिव्ह एआयसाठी 6 वापर प्रकरणे [+ उदाहरणे] ). मूलतः, त्यांनी बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण मजबूत करण्यासाठी जनरेटिव्ह एआयचा वापर केला, ज्यामुळे ते जनरेटिव्ह हल्ल्यांविरुद्ध लवचिक बनले (एआयशी लढणाऱ्या एआयचे एक उत्तम उदाहरण). या प्रकारचे वर्तनात्मक मॉडेलिंग - या प्रकरणात जिवंत मानवी चेहरा विरुद्ध एआय-संश्लेषित चेहरा यांच्यातील फरक ओळखणे - महत्वाचे आहे कारण आपण प्रमाणीकरणात एआयवर अधिक अवलंबून असतो.

जनरेटिव्ह एआय द्वारे समर्थित विसंगती शोधणे सर्व उद्योगांमध्ये लागू आहे: आरोग्यसेवा क्षेत्रात, हॅकिंगच्या लक्षणांसाठी वैद्यकीय उपकरणांच्या वर्तनाचे निरीक्षण करणे; वित्त क्षेत्रात, फसवणूक किंवा अल्गोरिथमिक हाताळणी दर्शविणाऱ्या अनियमित नमुन्यांसाठी ट्रेडिंग सिस्टमवर लक्ष ठेवणे; ऊर्जा/उपयुक्तता क्षेत्रात, घुसखोरीच्या लक्षणांसाठी नियंत्रण प्रणाली सिग्नलचे निरीक्षण करणे. रुंदी (वर्तनाच्या सर्व पैलूंकडे पाहणे) आणि खोली (जटिल नमुने समजून घेणे) सायबर घटनेच्या सुई-इन-ए-गवताच्या गंजीच्या निर्देशकांना ओळखण्यासाठी एक शक्तिशाली साधन बनवते. धोके अधिक गुप्त होत असताना, सामान्य ऑपरेशन्समध्ये लपून राहिल्याने, "सामान्य" चे अचूक वर्णन करण्याची आणि काहीतरी विचलित झाल्यावर ओरडण्याची ही क्षमता महत्त्वाची बनते. अशा प्रकारे जनरेटिव्ह एआय एक अथक संत्री म्हणून काम करते, वातावरणातील बदलांशी जुळवून घेण्यासाठी नेहमीच सामान्यतेची व्याख्या शिकते आणि अद्यतनित करते आणि सुरक्षा पथकांना जवळून तपासणीस पात्र असलेल्या विसंगतींबद्दल सतर्क करते.

सायबरसुरक्षेमध्ये जनरेटिव्ह एआयच्या संधी आणि फायदे

सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआयचा वापर ही साधने स्वीकारण्यास इच्छुक असलेल्या संस्थांसाठी अनेक संधी आणि फायदे . खाली, आम्ही जनरेटिव्ह एआयला सायबरसुरक्षा कार्यक्रमांमध्ये एक आकर्षक भर घालणारे प्रमुख फायदे सारांशित करतो:

• जलद धोका शोधणे आणि प्रतिसाद: जनरेटिव्ह एआय सिस्टीम रिअल टाइममध्ये मोठ्या प्रमाणात डेटाचे विश्लेषण करू शकतात आणि मॅन्युअल मानवी विश्लेषणापेक्षा खूप जलद धोके ओळखू शकतात. या गतीच्या फायद्याचा अर्थ हल्ल्यांचे लवकर शोधणे आणि घटनांवर जलद नियंत्रण ठेवणे असा होतो. प्रत्यक्षात, एआय-चालित सुरक्षा देखरेख अशा धोक्यांना पकडू शकते जे मानवांना सहसंबंधित होण्यास खूप जास्त वेळ घेतील. घटनांना त्वरित प्रतिसाद देऊन (किंवा अगदी स्वायत्तपणे प्रारंभिक प्रतिसाद अंमलात आणून), संस्था त्यांच्या नेटवर्कमध्ये हल्लेखोरांचा राहण्याचा वेळ नाटकीयरित्या कमी करू शकतात, ज्यामुळे नुकसान कमी होते.

• सुधारित अचूकता आणि धोक्याचे कव्हरेज: कारण ते सतत नवीन डेटामधून शिकतात, जनरेटिव्ह मॉडेल्स विकसित होणाऱ्या धोक्यांशी जुळवून घेऊ शकतात आणि दुर्भावनापूर्ण क्रियाकलापांच्या सूक्ष्म चिन्हे पकडू शकतात. यामुळे स्थिर नियमांच्या तुलनेत सुधारित शोध अचूकता (कमी खोटे नकारात्मक आणि खोटे सकारात्मक) होते. उदाहरणार्थ, फिशिंग ईमेल किंवा मालवेअर वर्तनाचे वैशिष्ट्य जाणून घेतलेला एआय पूर्वी कधीही न पाहिलेले प्रकार ओळखू शकतो. परिणामी धोक्याच्या प्रकारांचे विस्तृत कव्हरेज आहे - नवीन हल्ल्यांसह - एकूण सुरक्षा स्थिती मजबूत करते. सुरक्षा पथकांना एआय विश्लेषणातून तपशीलवार अंतर्दृष्टी देखील मिळते (उदा. मालवेअर वर्तनाचे स्पष्टीकरण), अधिक अचूक आणि लक्ष्यित संरक्षण सक्षम करते ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय म्हणजे काय? - पालो अल्टो नेटवर्क्स ).

• पुनरावृत्ती होणाऱ्या कामांचे ऑटोमेशन: जनरेटिव्ह एआय नियमित, श्रम-केंद्रित सुरक्षा कार्ये स्वयंचलित करण्यात उत्कृष्ट आहे - लॉगमधून कोम्बिंग करणे आणि अहवाल संकलित करणे ते घटना प्रतिसाद स्क्रिप्ट लिहिण्यापर्यंत. हे ऑटोमेशन मानवी विश्लेषकांवरचा भार कमी करते , त्यांना उच्च-स्तरीय रणनीती आणि जटिल निर्णय घेण्यावर लक्ष केंद्रित करण्यास मोकळे करते ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय म्हणजे काय? - पालो अल्टो नेटवर्क्स ). भेद्यता स्कॅनिंग, कॉन्फिगरेशन ऑडिटिंग, वापरकर्ता क्रियाकलाप विश्लेषण आणि अनुपालन अहवाल यासारखी सांसारिक परंतु महत्त्वाची कामे एआयद्वारे हाताळली जाऊ शकतात (किंवा किमान प्रथम-मसुदा तयार केली जातात). मशीन वेगाने ही कामे हाताळल्याने, एआय केवळ कार्यक्षमता सुधारत नाही तर मानवी त्रुटी देखील कमी करते (उल्लंघनांमध्ये एक महत्त्वाचा घटक).

• प्रोअ‍ॅक्टिव्ह डिफेन्स आणि सिम्युलेशन: जनरेटिव्ह एआय संस्थांना रिअ‍ॅक्टिव्ह सिक्युरिटीकडून प्रोअ‍ॅक्टिव्ह सिक्युरिटीकडे वळण्यास अनुमती देते. अटॅक सिम्युलेशन, सिंथेटिक डेटा जनरेशन आणि परिस्थिती-आधारित प्रशिक्षण यासारख्या तंत्रांद्वारे, डिफेंडर वास्तविक जगात धोके येण्यापूर्वीच त्यांचा अंदाज घेऊ शकतात आणि त्यांची तयारी करू शकतात. सुरक्षा पथके त्यांच्या प्रतिसादांची चाचणी घेण्यासाठी आणि कोणत्याही कमकुवतपणा दूर करण्यासाठी सुरक्षित वातावरणात सायबर हल्ल्यांचे (फिशिंग मोहिमा, मालवेअर उद्रेक, डीडीओएस, इ.) अनुकरण करू शकतात. हे सतत प्रशिक्षण, जे केवळ मानवी प्रयत्नांनी पूर्णपणे करणे अशक्य आहे, ते संरक्षणांना तीक्ष्ण आणि अद्ययावत ठेवते. हे सायबर "फायर ड्रिल" सारखे आहे - एआय तुमच्या बचावांवर अनेक काल्पनिक धोके टाकू शकते जेणेकरून तुम्ही सराव करू शकता आणि सुधारणा करू शकता.

• मानवी कौशल्य वाढवणे (एआय अ फोर्स मल्टीप्लायर): जनरेटिव्ह एआय एक अथक कनिष्ठ विश्लेषक, सल्लागार आणि सहाय्यक म्हणून काम करते जे एकाच ठिकाणी एकत्रित केले जाते. ते कमी अनुभवी टीम सदस्यांना अनुभवी तज्ञांकडून अपेक्षित मार्गदर्शन आणि शिफारसी प्रदान करू शकते, संपूर्ण टीममध्ये तज्ञांचे प्रभावीपणे लोकशाहीकरण करते सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआयसाठी 6 वापर प्रकरणे [+ उदाहरणे] ). सायबरसुरक्षेत प्रतिभेची कमतरता पाहता हे विशेषतः मौल्यवान आहे - एआय लहान संघांना कमीत कमी काम करण्यास मदत करते. दुसरीकडे, अनुभवी विश्लेषकांना एआय ग्रंट वर्क हाताळण्याचा आणि स्पष्ट नसलेल्या अंतर्दृष्टी समोर येण्याचा फायदा होतो, ज्याची ते नंतर पडताळणी करू शकतात आणि त्यावर कार्य करू शकतात. एकूण परिणाम म्हणजे एक सुरक्षा टीम जी खूपच उत्पादक आणि सक्षम आहे, एआय प्रत्येक मानवी सदस्याचा प्रभाव वाढवत आहे ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय कसा वापरला जाऊ शकतो ).

• वाढीव निर्णय समर्थन आणि अहवाल देणे: तांत्रिक डेटाचे नैसर्गिक भाषेतील अंतर्दृष्टीमध्ये रूपांतर करून, जनरेटिव्ह एआय संप्रेषण आणि निर्णय घेण्याची क्षमता सुधारते. एआय-व्युत्पन्न सारांशांद्वारे सुरक्षा नेत्यांना समस्यांमध्ये स्पष्ट दृश्यमानता मिळते आणि कच्चा डेटा पार्स न करता माहितीपूर्ण धोरणात्मक निर्णय घेऊ शकतात. त्याचप्रमाणे, जेव्हा एआय सुरक्षा स्थिती आणि घटनांचे समजण्यास सोपे अहवाल तयार करते तेव्हा क्रॉस-फंक्शनल कम्युनिकेशन (एक्झिक्युटिव्ह्ज, अनुपालन अधिकारी इत्यादींशी) सुधारते ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय कसे वापरले जाऊ शकते? 10 वास्तविक-जगातील उदाहरणे ). हे केवळ नेतृत्व स्तरावर सुरक्षा बाबींवर विश्वास आणि संरेखन निर्माण करत नाही तर जोखीम आणि एआय-शोधलेल्या अंतरांना स्पष्टपणे स्पष्ट करून गुंतवणूक आणि बदलांना न्याय्य ठरविण्यास मदत करते.

एकत्रितपणे, या फायद्यांचा अर्थ असा आहे की सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआयचा वापर करणाऱ्या संस्था संभाव्यतः कमी ऑपरेटिंग खर्चासह एक मजबूत सुरक्षा स्थिती प्राप्त करू शकतात. ते पूर्वीच्या जबरदस्त धोक्यांना प्रतिसाद देऊ शकतात, ज्या अंतरांवर लक्ष ठेवले गेले नाही ते भरून काढू शकतात आणि एआय-चालित फीडबॅक लूपद्वारे सतत सुधारणा करू शकतात. शेवटी, जनरेटिव्ह एआय वेग, स्केल आणि परिष्कृतता तितक्याच अत्याधुनिक संरक्षणासह जुळवून शत्रूंपेक्षा पुढे जाण्याची संधी देते. एका सर्वेक्षणात आढळून आल्याप्रमाणे, अर्ध्याहून अधिक व्यवसाय आणि सायबर नेते जनरेटिव्ह एआय ( [पीडीएफ] ग्लोबल सायबरसुरक्षा आउटलुक २०२५ | वर्ल्ड इकॉनॉमिक फोरम ) ( जनरेटिव्ह एआय इन सायबरसुरक्षा: ए कॉम्प्रिहेन्सिव्ह रिव्ह्यू ऑफ एलएलएम ... ) च्या वापराद्वारे जलद धोका शोधण्याची आणि वाढीव अचूकतेची अपेक्षा करतात - या तंत्रज्ञानाच्या फायद्यांभोवती आशावादाचा पुरावा.

सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय वापरण्याचे धोके आणि आव्हाने

संधी महत्त्वपूर्ण असल्या तरी, सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआयकडे डोळे उघडे ठेवून संपर्क साधणे अत्यंत महत्त्वाचे आहे, जोखीम आणि आव्हानांकडे उघडे ठेवून. एआयवर आंधळेपणाने विश्वास ठेवणे किंवा त्याचा गैरवापर करणे नवीन असुरक्षा आणू शकते. खाली, आम्ही प्रत्येकाच्या संदर्भासह प्रमुख चिंता आणि तोटे रेखाटतो:

• सायबर गुन्हेगारांकडून विरोधी वापर: बचावकर्त्यांना मदत करणाऱ्या जनरेटिव्ह क्षमता हल्लेखोरांना सक्षम बनवू शकतात. धमकी देणारे आधीच अधिक खात्रीशीर फिशिंग ईमेल तयार करण्यासाठी, सोशल इंजिनिअरिंगसाठी बनावट व्यक्तिरेखा आणि डीपफेक व्हिडिओ तयार करण्यासाठी, शोध टाळण्यासाठी सतत बदलणारे पॉलीमॉर्फिक मालवेअर विकसित करण्यासाठी आणि हॅकिंगचे पैलू स्वयंचलित करण्यासाठी जनरेटिव्ह एआय वापरत आहेत ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय म्हणजे काय? - पालो अल्टो नेटवर्क्स ). जवळजवळ अर्धे (४६%) सायबरसुरक्षा नेते चिंतित आहेत की जनरेटिव्ह एआय अधिक प्रगत विरोधी हल्ल्यांना कारणीभूत ठरेल ( जनरेटिव्ह एआय सुरक्षा: ट्रेंड, थ्रेट्स आणि मिटिगेशन स्ट्रॅटेजीज ). या "एआय शस्त्रास्त्र शर्यती" चा अर्थ असा आहे की बचावकर्ते एआयचा अवलंब करतात म्हणून, हल्लेखोर फार मागे राहणार नाहीत (खरं तर, ते काही क्षेत्रांमध्ये पुढे असू शकतात, अनियमित एआय टूल्स वापरून). संघटनांनी एआय-वर्धित धोक्यांसाठी तयार असले पाहिजे जे अधिक वारंवार, अत्याधुनिक आणि शोधणे कठीण असतात.

• एआय भ्रम आणि अयोग्यता: जनरेटिव्ह एआय मॉडेल्स असे आउटपुट तयार करू शकतात जे शक्य आहेत परंतु चुकीचे किंवा दिशाभूल करणारे आहेत - ही घटना भ्रम म्हणून ओळखली जाते. सुरक्षेच्या संदर्भात, एआय एखाद्या घटनेचे विश्लेषण करू शकते आणि चुकून असा निष्कर्ष काढू शकते की एक विशिष्ट भेद्यता कारण होती, किंवा ती एक सदोष उपचार स्क्रिप्ट तयार करू शकते जी हल्ला रोखण्यात अयशस्वी होते. या चुका समोरच्या मूल्यावर घेतल्यास धोकादायक ठरू शकतात. एनटीटी डेटाने इशारा दिल्याप्रमाणे, "जनरेटिव्ह एआय कदाचित असत्य सामग्री आउटपुट करू शकते आणि या घटनेला भ्रम म्हणतात... सध्या त्यांना पूर्णपणे काढून टाकणे कठीण आहे" ( जनरेटिव्ह एआय आणि काउंटरमेझर्सचे सुरक्षा धोके आणि सायबरसुरक्षेवर त्याचा प्रभाव | एनटीटी डेटा ग्रुप ). पडताळणीशिवाय एआयवर जास्त अवलंबून राहिल्याने चुकीचे प्रयत्न किंवा सुरक्षिततेची खोटी भावना निर्माण होऊ शकते. उदाहरणार्थ, एआय एखाद्या गंभीर प्रणालीला सुरक्षित म्हणून खोटे ध्वजांकित करू शकते जेव्हा ती कधीही न घडलेल्या उल्लंघनाचा "शोध" करून घाबरून जाऊ शकते. एआय आउटपुटचे कठोर प्रमाणीकरण आणि मानवांना गंभीर निर्णयांसाठी लूपमध्ये ठेवणे हे धोका कमी करण्यासाठी आवश्यक आहे.

• खोटे सकारात्मक आणि नकारात्मक: भ्रमांशी संबंधित, जर एआय मॉडेल खराब प्रशिक्षित किंवा कॉन्फिगर केलेले असेल, तर ते सौम्य क्रियाकलापांना दुर्भावनापूर्ण (खोटे सकारात्मक) म्हणून जास्त रिपोर्ट करू किंवा त्याहूनही वाईट, वास्तविक धोके चुकवू शकते (खोटे नकारात्मक) ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय कसे वापरले जाऊ शकते ). जास्त खोटे अलर्ट सुरक्षा पथकांना भारावून टाकू शकतात आणि अलर्ट थकवा आणू शकतात (एआयने वचन दिलेले कार्यक्षमतेचे फायदे रद्द करणे), तर चुकलेले शोध संस्थेला उघड करतात. योग्य संतुलनासाठी जनरेटिव्ह मॉडेल्स ट्यून करणे आव्हानात्मक आहे. प्रत्येक वातावरण अद्वितीय असते आणि एआय कदाचित बॉक्सच्या बाहेर त्वरित चांगल्या प्रकारे कामगिरी करू शकत नाही. सतत शिकणे ही दुधारी तलवार देखील आहे - जर एआय विकृत अभिप्रायातून किंवा बदलणाऱ्या वातावरणातून शिकत असेल, तर त्याची अचूकता चढ-उतार होऊ शकते. सुरक्षा पथकांनी एआय कामगिरीचे निरीक्षण केले पाहिजे आणि थ्रेशोल्ड समायोजित केले पाहिजेत किंवा मॉडेल्सना सुधारात्मक अभिप्राय प्रदान केला पाहिजे. उच्च-स्तरीय संदर्भांमध्ये (जसे की गंभीर पायाभूत सुविधांसाठी घुसखोरी शोधणे), विद्यमान प्रणालींसह समांतरपणे एआय सूचना काही काळासाठी चालवणे शहाणपणाचे असू शकते, जेणेकरून ते संघर्षाऐवजी संरेखित आणि पूरक असतील.

• डेटा गोपनीयता आणि गळती: जनरेटिव्ह एआय सिस्टीमना प्रशिक्षण आणि ऑपरेशनसाठी अनेकदा मोठ्या प्रमाणात डेटाची आवश्यकता असते. जर हे मॉडेल क्लाउड-बेस्ड असतील किंवा योग्यरित्या सायल केलेले नसतील, तर संवेदनशील माहिती लीक होण्याचा धोका असतो. वापरकर्ते अनवधानाने मालकीचा डेटा किंवा वैयक्तिक डेटा एआय सेवेमध्ये फीड करू शकतात (चॅटजीपीटीला गोपनीय घटनेचा अहवाल सारांशित करण्यास सांगण्याचा विचार करा), आणि तो डेटा मॉडेलच्या ज्ञानाचा भाग बनू शकतो. खरंच, अलीकडील अभ्यासात असे आढळून आले आहे की जनरेटिव्ह एआय टूल्समधील ५५% इनपुटमध्ये संवेदनशील किंवा वैयक्तिकरित्या ओळखण्यायोग्य माहिती असते , ज्यामुळे डेटा लीकेजबद्दल गंभीर चिंता निर्माण होते ( जनरेटिव्ह एआय सुरक्षा: ट्रेंड्स, थ्रेट्स आणि मिटिगेशन स्ट्रॅटेजीज ). याव्यतिरिक्त, जर एखाद्या एआयला अंतर्गत डेटावर प्रशिक्षित केले गेले असेल आणि त्याला काही विशिष्ट प्रकारे चौकशी केली गेली असेल, तर ते आउटपुट . संस्थांनी कठोर डेटा हाताळणी धोरणे लागू केली पाहिजेत (उदा. संवेदनशील सामग्रीसाठी ऑन-प्रिमाइस किंवा खाजगी एआय उदाहरणे वापरणे) आणि कर्मचाऱ्यांना सार्वजनिक एआय टूल्समध्ये गुप्त माहिती पेस्ट न करण्याबद्दल शिक्षित केले पाहिजे. गोपनीयता नियम (जीडीपीआर, इ.) देखील लागू होतात - योग्य संमती किंवा संरक्षणाशिवाय एआय प्रशिक्षित करण्यासाठी वैयक्तिक डेटा वापरणे कायद्यांचे उल्लंघन करू शकते.

• मॉडेल सुरक्षा आणि हाताळणी: जनरेटिव्ह एआय मॉडेल स्वतःच लक्ष्य बनू शकतात. प्रशिक्षण किंवा पुनर्प्रशिक्षण टप्प्यात मॉडेल विषबाधा करण्याचा सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय कसे वापरले जाऊ शकते ). उदाहरणार्थ, एखादा हल्लेखोर सूक्ष्मपणे धोक्याच्या इंटेल डेटामध्ये विष टाकू शकतो जेणेकरून एआय हल्लेखोराच्या स्वतःच्या मालवेअरला दुर्भावनापूर्ण म्हणून ओळखू शकत नाही. आणखी एक युक्ती म्हणजे प्रॉम्प्ट इंजेक्शन किंवा आउटपुट मॅनिपुलेशन , जिथे हल्लेखोर एआयला इनपुट जारी करण्याचा मार्ग शोधतो ज्यामुळे तो अनपेक्षितपणे वागतो - कदाचित त्याच्या सुरक्षा रेलिंगकडे दुर्लक्ष करण्यासाठी किंवा त्याने करू नये अशी माहिती उघड करण्यासाठी (अंतर्गत प्रॉम्प्ट किंवा डेटा सारख्या). याव्यतिरिक्त, मॉडेल चुकवण्याचा : हल्लेखोर विशेषतः एआयला मूर्ख बनवण्यासाठी डिझाइन केलेले इनपुट तयार करतात. आपण हे विरोधी उदाहरणांमध्ये पाहतो - थोडासा त्रासदायक डेटा जो मानव सामान्य मानतो परंतु एआय चुकीचे वर्गीकरण करतो. सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय म्हणजे काय? - पालो अल्टो नेटवर्क्स ) सायबरसुरक्षेचा एक नवीन पण आवश्यक भाग म्हणजे एआय पुरवठा साखळी सुरक्षित आहे याची खात्री करणे (डेटा इंटिग्रिटी, मॉडेल अॅक्सेस कंट्रोल, अॅडव्हर्सेरियल रोबस्टनेस टेस्टिंग)

• अति-विश्वास आणि कौशल्य क्षीण होणे: संस्था एआयवर जास्त अवलंबून राहून मानवी कौशल्ये कमी होऊ शकतात असा एक सौम्य धोका आहे. जर कनिष्ठ विश्लेषक एआय आउटपुटवर आंधळेपणाने विश्वास ठेवू लागले, तर एआय उपलब्ध नसताना किंवा चुकीच्या वेळी आवश्यक असलेली गंभीर विचारसरणी आणि अंतर्ज्ञान विकसित करू शकणार नाहीत. टाळण्याची एक परिस्थिती म्हणजे एक सुरक्षा पथक ज्यांच्याकडे उत्तम साधने आहेत परंतु ती साधने बंद पडल्यास ते कसे चालवायचे याची त्यांना कल्पना नाही (ऑटोपायलटवर जास्त अवलंबून असलेल्या वैमानिकांसारखे). एआयच्या मदतीशिवाय नियमित प्रशिक्षण व्यायाम आणि एआय हा एक सहाय्यक आहे, एक अचूक दैवज्ञ नाही अशी मानसिकता वाढवणे, मानवी विश्लेषकांना तीक्ष्ण ठेवण्यासाठी महत्वाचे आहे. मानवांनी अंतिम निर्णय घेणारे राहिले पाहिजे, विशेषतः उच्च-प्रभाव निर्णयांसाठी.

• नैतिक आणि अनुपालन आव्हाने: सायबरसुरक्षेत एआयचा वापर नैतिक प्रश्न निर्माण करतो आणि नियामक अनुपालन समस्या निर्माण करू शकतो. उदाहरणार्थ, जर एआय सिस्टम एखाद्या विसंगतीमुळे एखाद्या कर्मचाऱ्याला चुकीच्या पद्धतीने दुर्भावनापूर्ण आतील व्यक्ती म्हणून गुंतवते, तर ते त्या व्यक्तीच्या प्रतिष्ठेला किंवा करिअरला अन्याय्यपणे हानी पोहोचवू शकते. एआयने घेतलेले निर्णय अपारदर्शक असू शकतात ("ब्लॅक बॉक्स" समस्या), ज्यामुळे ऑडिटर्स किंवा नियामकांना काही कृती का केल्या गेल्या हे स्पष्ट करणे कठीण होते. एआय-व्युत्पन्न सामग्री अधिक प्रचलित होत असताना, पारदर्शकता सुनिश्चित करणे आणि जबाबदारी राखणे अत्यंत महत्त्वाचे आहे. नियामक एआयची छाननी करू लागले आहेत - उदाहरणार्थ, ईयूचा एआय कायदा "उच्च-जोखीम" एआय सिस्टमवर आवश्यकता लादेल आणि सायबरसुरक्षा एआय त्या श्रेणीत येऊ शकते. कंपन्यांना जनरेटिव्ह एआय जबाबदारीने वापरण्यासाठी हे नियम नेव्हिगेट करावे लागतील आणि शक्यतो एनआयएसटी एआय रिस्क मॅनेजमेंट फ्रेमवर्क सारख्या मानकांचे पालन करावे लागेल ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय कसे वापरले जाऊ शकते? 10 वास्तविक-जगातील उदाहरणे ). अनुपालन परवाना देण्यापर्यंत देखील विस्तारित आहे: ओपन-सोर्स किंवा तृतीय-पक्ष मॉडेल्स वापरताना अशा अटी असू शकतात ज्या विशिष्ट वापरांना प्रतिबंधित करतात किंवा शेअरिंग सुधारणांची आवश्यकता असू शकते.

थोडक्यात, जनरेटिव्ह एआय ही एक चांगली संधी नाही - जर काळजीपूर्वक अंमलात आणली नाही तर ती इतरांना सोडवतानाही नवीन कमकुवतपणा आणू शकते. २०२४ च्या वर्ल्ड इकॉनॉमिक फोरमच्या अभ्यासात असे दिसून आले आहे की सुमारे ४७% संस्था हल्लेखोरांकडून जनरेटिव्ह एआयमधील प्रगतीला प्राथमिक चिंता म्हणून उद्धृत करतात, ज्यामुळे सायबरसुरक्षेत "जनरेटिव्ह एआयचा सर्वात चिंताजनक परिणाम" [पीडीएफ] ग्लोबल सायबरसुरक्षा आउटलुक २०२५ | वर्ल्ड इकॉनॉमिक फोरम ) ( जनरेटिव्ह एआय इन सायबरसुरक्षा: ए कॉम्प्रिहेन्सिव्ह रिव्ह्यू ऑफ एलएलएम ... ). म्हणून संस्थांनी संतुलित दृष्टिकोन स्वीकारला पाहिजे: प्रशासन, चाचणी आणि मानवी देखरेखीद्वारे या जोखमींचे कठोरपणे व्यवस्थापन करताना एआयच्या फायद्यांचा फायदा घ्या. पुढे आपण ते संतुलन व्यावहारिकरित्या कसे साध्य करायचे यावर चर्चा करू.

भविष्यातील दृष्टीकोन: सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआयची विकसित होत असलेली भूमिका

भविष्याकडे पाहता, जनरेटिव्ह एआय सायबरसुरक्षा धोरणाचा एक अविभाज्य भाग बनण्यास सज्ज आहे - आणि त्याचप्रमाणे, एक साधन जे सायबर विरोधक वापरत राहतील. मांजर-उंदीर गतिमानता वाढेल, कुंपणाच्या दोन्ही बाजूंना एआय असेल. येत्या काही वर्षांत जनरेटिव्ह एआय सायबरसुरक्षेला कसे आकार देऊ शकते याबद्दल काही भविष्यसूचक अंतर्दृष्टी येथे आहेत:

• एआय-ऑगमेंटेड सायबर डिफेन्स मानक बनते: २०२५ पर्यंत आणि त्यानंतर, आपण अपेक्षा करू शकतो की बहुतेक मध्यम ते मोठ्या संस्था त्यांच्या सुरक्षा ऑपरेशन्समध्ये एआय-चालित साधने समाविष्ट करतील. ज्याप्रमाणे आज अँटीव्हायरस आणि फायरवॉल मानक आहेत, त्याचप्रमाणे एआय कोपायलट आणि विसंगती शोध प्रणाली सुरक्षा आर्किटेक्चरचे मूलभूत घटक बनू शकतात. ही साधने अधिक विशेष बनण्याची शक्यता आहे - उदाहरणार्थ, क्लाउड सुरक्षेसाठी, आयओटी डिव्हाइस मॉनिटरिंगसाठी, अॅप्लिकेशन कोड सुरक्षेसाठी आणि अशाच प्रकारे वेगळे एआय मॉडेल्स एकत्रितपणे काम करतील. एका भाकितानुसार, "२०२५ मध्ये, जनरेटिव्ह एआय सायबर सुरक्षेचा अविभाज्य भाग असेल, ज्यामुळे संस्थांना अत्याधुनिक आणि विकसित होणाऱ्या धोक्यांपासून सक्रियपणे बचाव करण्यास सक्षम केले जाईल" ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआयचा वापर कसा करता येईल ). एआय रिअल-टाइम धमकी शोध वाढवेल, अनेक प्रतिसाद क्रिया स्वयंचलित करेल आणि सुरक्षा संघांना मॅन्युअली करण्यापेक्षा मोठ्या प्रमाणात डेटा व्यवस्थापित करण्यास मदत करेल.

• सतत शिक्षण आणि अनुकूलन: सायबरमधील भविष्यातील जनरेटिव्ह एआय सिस्टीम त्वरित शिकण्यात , जवळजवळ रिअल-टाइममध्ये त्यांचे ज्ञान बेस अपडेट करतील. यामुळे खरोखर अनुकूल संरक्षण मिळू शकते - कल्पना करा की एक एआय जो सकाळी दुसऱ्या कंपनीला होणाऱ्या नवीन फिशिंग मोहिमेबद्दल शिकतो आणि दुपारपर्यंत त्याने तुमच्या कंपनीचे ईमेल फिल्टर आधीच समायोजित केले आहेत. क्लाउड-आधारित एआय सुरक्षा सेवा या प्रकारच्या सामूहिक शिक्षणाची सुविधा देऊ शकतात, जिथे एका संस्थेकडून अनामित अंतर्दृष्टी सर्व सदस्यांना लाभ देतात (धोक्याच्या इंटेल शेअरिंगसारखे, परंतु स्वयंचलित). तथापि, संवेदनशील माहिती सामायिक करणे टाळण्यासाठी आणि हल्लेखोरांना सामायिक मॉडेलमध्ये वाईट डेटा फीड करण्यापासून रोखण्यासाठी यासाठी काळजीपूर्वक हाताळणी आवश्यक असेल.

• एआय आणि सायबरसुरक्षा प्रतिभेचे एकत्रीकरण: सायबरसुरक्षा व्यावसायिकांच्या कौशल्यांमध्ये एआय आणि डेटा सायन्समधील प्रवीणता समाविष्ट होईल. ज्याप्रमाणे आजचे विश्लेषक क्वेरी भाषा आणि स्क्रिप्टिंग शिकतात, त्याचप्रमाणे उद्याचे विश्लेषक नियमितपणे एआय मॉडेल्सचे फाइन-ट्यूनिंग करू शकतात किंवा एआय अंमलात आणण्यासाठी "प्लेबुक्स" लिहू शकतात. आपल्याला "एआय सिक्युरिटी ट्रेनर" किंवा "सायबरसुरक्षा एआय इंजिनिअर" - जे लोक संस्थेच्या गरजांनुसार एआय टूल्सचे रुपांतर करण्यात, त्यांच्या कामगिरीचे प्रमाणीकरण करण्यात आणि ते सुरक्षितपणे कार्य करतात याची खात्री करण्यात विशेषज्ञ आहेत. दुसरीकडे, सायबरसुरक्षा विचारांचा एआय विकासावर वाढत्या प्रमाणात परिणाम होईल. एआय सिस्टम्स सुरुवातीपासून सुरक्षा वैशिष्ट्यांसह तयार केल्या जातील (सुरक्षित आर्किटेक्चर, छेडछाड शोधणे, एआय निर्णयांसाठी ऑडिट लॉग इ.), आणि विश्वासार्ह एआय (निष्पक्ष, स्पष्टीकरणात्मक, मजबूत आणि सुरक्षित) साठी फ्रेमवर्क सुरक्षा-गंभीर संदर्भात त्यांच्या तैनातीचे मार्गदर्शन करतील.

• अधिक अत्याधुनिक एआय-संचालित हल्ले: दुर्दैवाने, एआयसह धोक्याचे स्वरूप देखील विकसित होईल. शून्य-दिवस भेद्यता शोधण्यासाठी, अत्यंत लक्ष्यित भाला फिशिंग तयार करण्यासाठी (उदा. एआय सोशल मीडिया स्क्रॅप करून एक उत्तम प्रकारे तयार केलेले आमिष तयार करणे) आणि बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण बायपास करण्यासाठी किंवा फसवणूक करण्यासाठी खात्रीशीर डीपफेक व्हॉइस किंवा व्हिडिओ तयार करण्यासाठी एआयचा अधिक वारंवार वापर होण्याची आम्हाला अपेक्षा आहे. स्वयंचलित हॅकिंग एजंट उदयास येऊ शकतात जे कमीतकमी मानवी देखरेखीसह स्वतंत्रपणे बहु-स्तरीय हल्ले (टोही, शोषण, बाजूकडील हालचाल इ.) करू शकतात. यामुळे बचावकर्त्यांना एआयवर अवलंबून राहण्यास दबाव येईल - मूलतः ऑटोमेशन विरुद्ध ऑटोमेशन . काही हल्ले मशीनच्या वेगाने होऊ शकतात, जसे की एआय बॉट्स हजारो फिशिंग ईमेल परम्युटेशन वापरून पाहत आहेत की कोणते फिल्टर ओलांडते. सायबर डिफेन्सना चालू ठेवण्यासाठी समान गती आणि लवचिकतेने कार्य करावे लागेल ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय म्हणजे काय? - पालो अल्टो नेटवर्क्स ).

• सुरक्षेमध्ये नियमन आणि नैतिक एआय: सायबरसुरक्षा कार्यांमध्ये एआय खोलवर अंतर्भूत होत असताना, या एआय प्रणालींचा जबाबदारीने वापर केला जाईल याची खात्री करण्यासाठी अधिक छाननी आणि शक्यतो नियमन केले जाईल. सुरक्षेमध्ये एआयसाठी विशिष्ट फ्रेमवर्क आणि मानके आपण अपेक्षा करू शकतो. सरकार पारदर्शकतेसाठी मार्गदर्शक तत्त्वे निश्चित करू शकते - उदा., महत्त्वपूर्ण सुरक्षा निर्णय (जसे की संशयास्पद दुर्भावनापूर्ण क्रियाकलापांसाठी कर्मचाऱ्याचा प्रवेश बंद करणे) मानवी पुनरावलोकनाशिवाय एआयद्वारे एकट्याने घेतले जाऊ शकत नाहीत. एआय सुरक्षा उत्पादनांसाठी प्रमाणपत्रे देखील असू शकतात, ज्यामुळे खरेदीदारांना खात्री मिळेल की एआयचे पूर्वाग्रह, मजबूती आणि सुरक्षिततेसाठी मूल्यांकन केले गेले आहे. शिवाय, एआय-संबंधित सायबर धोक्यांभोवती आंतरराष्ट्रीय सहकार्य वाढू शकते; उदाहरणार्थ, एआय-निर्मित चुकीची माहिती हाताळण्यावरील करार किंवा काही एआय-चालित सायबर शस्त्रांविरुद्धचे नियम.

• विस्तृत एआय आणि आयटी इकोसिस्टमसह एकत्रीकरण: सायबरसुरक्षेतील जनरेटिव्ह एआय कदाचित इतर एआय सिस्टम आणि आयटी व्यवस्थापन साधनांसह एकत्रित होईल. उदाहरणार्थ, नेटवर्क ऑप्टिमायझेशन व्यवस्थापित करणारा एआय सुरक्षा एआयसह कार्य करू शकतो जेणेकरून बदलांमुळे त्रुटी उघडणार नाहीत याची खात्री होईल. एआय-चालित व्यवसाय विश्लेषणे विसंगतींशी संबंध जोडण्यासाठी सुरक्षा एआयसह डेटा सामायिक करू शकतात (जसे की हल्ल्यामुळे वेबसाइटच्या संभाव्य समस्येसह विक्रीत अचानक घट). थोडक्यात, एआय सायलोमध्ये राहणार नाही - ते संस्थेच्या ऑपरेशन्सच्या मोठ्या बुद्धिमान फॅब्रिकचा भाग असेल. हे समग्र जोखीम व्यवस्थापनासाठी संधी उघडते जिथे ऑपरेशनल डेटा, धमकी डेटा आणि अगदी भौतिक सुरक्षा डेटा एआयद्वारे एकत्रित केला जाऊ शकतो जेणेकरून संघटनात्मक सुरक्षा स्थितीचा 360-अंश दृश्य मिळेल.

दीर्घकाळात, आशा आहे की जनरेटिव्ह एआय संतुलन बचावकर्त्यांच्या बाजूने झुकवण्यास मदत करेल. आधुनिक आयटी वातावरणाचे प्रमाण आणि गुंतागुंत हाताळून, एआय सायबरस्पेसला अधिक संरक्षणक्षम बनवू शकते. तथापि, हा एक प्रवास आहे आणि आपण या तंत्रज्ञानांना सुधारित करू आणि त्यांच्यावर योग्यरित्या विश्वास ठेवण्यास शिकू तेव्हा वाढती वेदना होतील. ज्या संस्था माहितीपूर्ण राहतात आणि जबाबदार एआय स्वीकारण्यात त्या भविष्यातील धोक्यांना तोंड देण्यासाठी सर्वोत्तम स्थितीत असतील.

गार्टनरच्या अलिकडच्या सायबरसुरक्षा ट्रेंड्स अहवालात नमूद केल्याप्रमाणे, "जनरेटिव्ह एआय वापर प्रकरणे (आणि जोखीम) उदय परिवर्तनासाठी दबाव निर्माण करत आहेत" ( सायबरसुरक्षा ट्रेंड्स: परिवर्तनाद्वारे लवचिकता - गार्टनर ). जे अनुकूलन करतात ते एआयला एक शक्तिशाली सहयोगी म्हणून वापरतील; जे मागे पडतात ते एआय-सशक्त विरोधकांकडून स्वतःला मागे टाकू शकतात. सायबर युद्धभूमीला एआय कसे आकार देते हे परिभाषित करण्यासाठी पुढील काही वर्षे एक महत्त्वाचा काळ असेल.

सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआयचा अवलंब करण्यासाठी व्यावहारिक टेकवेज

त्यांच्या सायबरसुरक्षा धोरणात जनरेटिव्ह एआयचा वापर कसा करायचा याचे मूल्यांकन करणाऱ्या व्यवसायांसाठी, जबाबदार आणि प्रभावी अवलंबनाचे मार्गदर्शन करण्यासाठी व्यावहारिक टिप्स आणि शिफारसी

1. शिक्षण आणि प्रशिक्षणापासून सुरुवात करा: तुमच्या सुरक्षा टीमला (आणि व्यापक आयटी कर्मचाऱ्यांना) जनरेटिव्ह एआय काय करू शकते आणि काय करू शकत नाही हे समजले आहे याची खात्री करा. एआय-चालित सुरक्षा साधनांच्या मूलभूत गोष्टींवर प्रशिक्षण द्या आणि एआय-सक्षम धोके कव्हर करण्यासाठी सर्व कर्मचाऱ्यांना तुमचे सुरक्षा जागरूकता कार्यक्रम . उदाहरणार्थ, एआय खूप खात्रीशीर फिशिंग स्कॅम आणि डीपफेक कॉल कसे निर्माण करू शकते हे कर्मचाऱ्यांना शिकवा. त्याच वेळी, कर्मचाऱ्यांना त्यांच्या कामात एआय टूल्सच्या सुरक्षित आणि मंजूर वापराबद्दल प्रशिक्षण द्या. सुज्ञ वापरकर्ते एआय चुकीच्या पद्धतीने हाताळण्याची किंवा एआय-वर्धित हल्ल्यांना बळी पडण्याची शक्यता कमी असते ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय कसे वापरले जाऊ शकते? 10 वास्तविक-जगातील उदाहरणे ).

2. स्पष्ट एआय वापर धोरणे परिभाषित करा: जनरेटिव्ह एआयला कोणत्याही शक्तिशाली तंत्रज्ञानाप्रमाणे वागवा - प्रशासनासह. एआय टूल्स कोण वापरू शकते, कोणती टूल्स मंजूर आहेत आणि कोणत्या उद्देशांसाठी आहेत हे निर्दिष्ट करणारी धोरणे विकसित करा. लीक टाळण्यासाठी संवेदनशील डेटा हाताळण्यासाठी मार्गदर्शक तत्त्वे समाविष्ट करा (उदा. गोपनीय डेटा फीड न करणे ). उदाहरणार्थ, तुम्ही केवळ सुरक्षा टीम सदस्यांना घटनेच्या प्रतिसादासाठी अंतर्गत एआय सहाय्यक वापरण्याची परवानगी देऊ शकता आणि मार्केटिंग सामग्रीसाठी पडताळलेला एआय वापरू शकते - इतर सर्वांना प्रतिबंधित आहे. अनेक संस्था आता त्यांच्या आयटी धोरणांमध्ये जनरेटिव्ह एआयला स्पष्टपणे संबोधित करत आहेत आणि आघाडीच्या मानक संस्था थेट बंदीऐवजी सुरक्षित वापर धोरणांना प्रोत्साहन देतात ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय कसे वापरले जाऊ शकते? 10 वास्तविक-जगातील उदाहरणे ). हे नियम आणि त्यामागील तर्क सर्व कर्मचाऱ्यांना कळवा.

3. "शॅडो एआय" आणि मॉनिटर वापर कमी करा: शॅडो आयटी प्रमाणेच, जेव्हा कर्मचारी आयटीच्या माहितीशिवाय एआय टूल्स किंवा सेवा वापरण्यास सुरुवात करतात (उदा. अनधिकृत एआय कोड असिस्टंट वापरणारा डेव्हलपर) तेव्हा "शॅडो एआय" उद्भवू शकते. हे अदृश्य धोके आणू शकते. अनधिकृत एआय वापर शोधण्यासाठी आणि नियंत्रित करण्यासाठी . नेटवर्क मॉनिटरिंग लोकप्रिय एआय एपीआयशी कनेक्शन फ्लॅग करू शकते आणि सर्वेक्षण किंवा टूल ऑडिट कर्मचारी काय वापरत आहेत ते उघड करू शकतात. मंजूर पर्याय ऑफर करा जेणेकरून चांगल्या हेतूने कर्मचारी बदमाश बनण्याचा मोहात पडणार नाहीत (उदाहरणार्थ, लोकांना ते उपयुक्त वाटल्यास अधिकृत चॅटजीपीटी एंटरप्राइझ खाते प्रदान करा). एआय वापर प्रकाशात आणून, सुरक्षा पथके जोखीम मूल्यांकन आणि व्यवस्थापित करू शकतात. देखरेख देखील महत्त्वाची आहे - एआय टूल क्रियाकलाप आणि आउटपुट शक्य तितके लॉग करा, म्हणून एआयने प्रभावित केलेल्या निर्णयांसाठी ऑडिट ट्रेल आहे ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय कसे वापरले जाऊ शकते? 10 वास्तविक-जगातील उदाहरणे ).

4. एआयचा बचावात्मक वापर करा - मागे पडू नका: हे ओळखा की हल्लेखोर एआय वापरतील, म्हणून तुमच्या बचावानेही ते केले पाहिजे. काही उच्च-प्रभाव क्षेत्रे ओळखा जिथे जनरेटिव्ह एआय तुमच्या सुरक्षा ऑपरेशन्सना त्वरित मदत करू शकते (कदाचित अलर्ट ट्रायज, किंवा ऑटोमेटेड लॉग विश्लेषण) आणि पायलट प्रोजेक्ट चालवू शकते. जलद गतीने येणाऱ्या धोक्यांना तोंड देण्यासाठी एआयच्या गती आणि स्केलसह तुमचे संरक्षण वाढवा सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय कसे वापरले जाऊ शकते? १० वास्तविक-जगातील उदाहरणे ). मालवेअर अहवालांचा सारांश देण्यासाठी किंवा धोक्याच्या शोध प्रश्नांची निर्मिती करण्यासाठी एआय वापरणे यासारखे साधे एकत्रीकरण देखील विश्लेषकांचे तास वाचवू शकते. लहान सुरुवात करा, निकालांचे मूल्यांकन करा आणि पुनरावृत्ती करा. यश व्यापक एआय अवलंबनासाठी केस तयार करेल. एआयचा वापर फोर्स मल्टीप्लायर म्हणून करणे हे ध्येय आहे - उदाहरणार्थ, जर फिशिंग हल्ले तुमच्या हेल्पडेस्कवर जास्त असतील, तर ते व्हॉल्यूम सक्रियपणे कमी करण्यासाठी एआय ईमेल क्लासिफायर तैनात करा.

5. सुरक्षित आणि नैतिक एआय पद्धतींमध्ये गुंतवणूक करा: जनरेटिव्ह एआय अंमलात आणताना, सुरक्षित विकास आणि तैनाती पद्धतींचे अनुसरण करा. खाजगी किंवा स्व-होस्टेड मॉडेल्स . ​​जर तुम्ही तृतीय-पक्ष एआय सेवा वापरत असाल, तर त्यांच्या सुरक्षा आणि गोपनीयता उपायांचे (एनक्रिप्शन, डेटा रिटेन्शन पॉलिसीज इ.) पुनरावलोकन करा. तुमच्या एआय टूल्समध्ये पूर्वाग्रह, स्पष्टीकरण आणि मजबूती यासारख्या गोष्टी पद्धतशीरपणे संबोधित करण्यासाठी एआय जोखीम व्यवस्थापन फ्रेमवर्क (जसे की एनआयएसटीचे एआय जोखीम व्यवस्थापन फ्रेमवर्क किंवा आयएसओ/आयईसी मार्गदर्शन) समाविष्ट करा ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय कसे वापरले जाऊ शकते? १० वास्तविक-जगातील उदाहरणे ). देखभालीचा भाग म्हणून मॉडेल अपडेट्स/पॅचेसची योजना देखील करा - एआय मॉडेल्समध्ये "असुरक्षा" देखील असू शकतात (उदा. जर ते वाहून जाऊ लागले किंवा मॉडेलवर नवीन प्रकारचा विरोधी हल्ला आढळला तर त्यांना पुन्हा प्रशिक्षणाची आवश्यकता असू शकते). तुमच्या एआय वापरात सुरक्षा आणि नैतिकता समाविष्ट करून, तुम्ही परिणामांवर विश्वास निर्माण करता आणि उदयोन्मुख नियमांचे पालन सुनिश्चित करता.

6. मानवांना माहितीत ठेवा: सायबरसुरक्षेत मानवी निर्णय पूर्णपणे बदलण्यासाठी नव्हे तर त्यांना मदत करण्यासाठी AI वापरा. ​​मानवी प्रमाणीकरण आवश्यक असलेल्या निर्णय बिंदू निश्चित करा (उदाहरणार्थ, AI एखाद्या घटनेचा अहवाल तयार करू शकतो, परंतु वितरणापूर्वी एक विश्लेषक त्याची पुनरावलोकन करतो; किंवा AI वापरकर्त्याचे खाते ब्लॉक करण्याचा सल्ला देऊ शकतो, परंतु एक मानव त्या कृतीला मान्यता देतो). हे केवळ AI त्रुटींना अनचेक होण्यापासून रोखत नाही तर तुमच्या टीमला AI कडून शिकण्यास मदत करते आणि उलट देखील. सहयोगी कार्यप्रवाहाला प्रोत्साहन द्या: विश्लेषकांना AI आउटपुटवर प्रश्न विचारण्यास आणि विवेक तपासणी करण्यास सोयीस्कर वाटले पाहिजे. कालांतराने, हा संवाद AI (प्रतिक्रियेद्वारे) आणि विश्लेषकांचे कौशल्य दोन्ही सुधारू शकतो. मूलतः, तुमच्या प्रक्रिया अशा प्रकारे डिझाइन करा की AI आणि मानवी शक्ती एकमेकांना पूरक असतील - AI व्हॉल्यूम आणि वेग हाताळते, मानव अस्पष्टता आणि अंतिम निर्णय हाताळतात.

7. मोजमाप, निरीक्षण आणि समायोजित करा: शेवटी, तुमच्या जनरेटिव्ह एआय टूल्सना तुमच्या सुरक्षा परिसंस्थेचे जिवंत घटक म्हणून समजा. त्यांच्या कामगिरीचे सतत मोजमाप करा - ते घटना प्रतिसाद वेळा कमी करत आहेत का? धोके लवकर पकडत आहेत का? खोट्या सकारात्मक दराचा ट्रेंड कसा आहे? टीमकडून अभिप्राय मागवा: एआयच्या शिफारसी उपयुक्त आहेत की त्या आवाज निर्माण करत आहेत? मॉडेल्स सुधारण्यासाठी, प्रशिक्षण डेटा अपडेट करण्यासाठी किंवा एआय कसे एकत्रित केले जाते ते समायोजित करण्यासाठी या मेट्रिक्सचा वापर करा. सायबर धोके आणि व्यवसायाच्या गरजा विकसित होतात आणि प्रभावी राहण्यासाठी तुमचे एआय मॉडेल्स वेळोवेळी अपडेट किंवा पुन्हा प्रशिक्षित केले पाहिजेत. मॉडेल गव्हर्नन्ससाठी एक योजना तयार करा, ज्यामध्ये त्याच्या देखभालीसाठी कोण जबाबदार आहे आणि ते किती वेळा पुनरावलोकन केले जाते यासह समाविष्ट आहे. एआयच्या जीवनचक्राचे सक्रियपणे व्यवस्थापन करून, तुम्ही खात्री करता की ते एक मालमत्ता राहील, दायित्व नाही.

शेवटी, जनरेटिव्ह एआय सायबरसुरक्षा क्षमतांमध्ये लक्षणीय वाढ करू शकते, परंतु यशस्वी अवलंबनासाठी विचारशील नियोजन आणि सतत देखरेखीची आवश्यकता असते. जे व्यवसाय त्यांच्या लोकांना शिक्षित करतात, स्पष्ट मार्गदर्शक तत्त्वे सेट करतात आणि संतुलित, सुरक्षित मार्गाने एआय एकत्रित करतात त्यांना जलद, हुशार धोक्याच्या व्यवस्थापनाचे बक्षीस मिळेल. हे टेकवे एक रोडमॅप प्रदान करतात: एआय ऑटोमेशनसह मानवी कौशल्य एकत्र करणे, प्रशासनाच्या मूलभूत गोष्टींचा समावेश करणे आणि एआय तंत्रज्ञान आणि धोक्याच्या लँडस्केप दोन्ही अपरिहार्यपणे विकसित होत असताना चपळता राखणे.

ही व्यावहारिक पावले उचलून, संस्था "सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय कसे वापरले जाऊ शकते?" - केवळ सिद्धांतातच नाही तर दैनंदिन व्यवहारातही - आणि त्याद्वारे आपल्या वाढत्या डिजिटल आणि एआय-चालित जगात त्यांचे संरक्षण मजबूत करू शकतात. ( सायबरसुरक्षेत जनरेटिव्ह एआय कसे वापरले जाऊ शकते )

या नंतर तुम्हाला वाचायला आवडतील असे श्वेतपत्रके:

🔗 अशा नोकऱ्या ज्या एआय बदलू शकत नाहीत आणि कोणत्या नोकऱ्या एआय बदलेल?
कोणत्या भूमिका ऑटोमेशनपासून सुरक्षित आहेत आणि कोणत्या नाहीत याबद्दल जागतिक दृष्टिकोन एक्सप्लोर करा.

🔗 एआय शेअर बाजाराचा अंदाज लावू शकते का?
एआयच्या बाजारातील हालचालींचा अंदाज लावण्याच्या क्षमतेभोवती असलेल्या मर्यादा, प्रगती आणि मिथकांवर बारकाईने नजर टाकूया.

🔗 मानवी हस्तक्षेपाशिवाय जनरेटिव्ह एआय कशावर अवलंबून राहू शकते?
एआय कुठे स्वतंत्रपणे काम करू शकते आणि कुठे मानवी देखरेख अजूनही आवश्यक आहे हे समजून घ्या.