[Förklarat] AI i cybersäkerhet – för- och nackdelar, användningsfall

Explained Ai In Cybersecurity Pros Cons Use Cases

AI inom cybersäkerhet har varit ett hett ämne de senaste åren eftersom många nya tekniker föddes för att bli en del av datoranvändning. Dessutom tävlar olika jättar om att ge ut konkurrenskraftiga AI-produkter, vilket väcker vissa farhågor bland användarna. Nu, denna artikel om MiniTool kommer att ge mer information för att analysera situationen.

AI i cybersäkerhet

Vad är AI inom cybersäkerhet? Nuförtiden har AI använts i stor utsträckning i flera sektorer och blivit människors högra hand när det gäller att hantera vissa grundläggande sysslor.

Med den snabba utvecklingen har fler och fler yrkesverksamma börjat oroa sig för förhållandet mellan AI och cybersäkerhet. De lägger in mer energi i utvecklingen av AI-cybersäkerhet, som t.ex Microsoft Copilot för säkerhet.

Men samtidigt uppstår fler farhågor. Enligt en ny undersökning från IT-säkerhets- och datavetenskapsanalytiker anser de flesta företag att AI-modellen är avgörande för affärsframgång och AI-intrång har skett under de senaste åren. På så sätt föredrar allt fler IT-ledare att allokera fler budgetar till artificiell intelligens inom cybersäkerhet.

De flesta organisationer erkände att det skulle vara en av de största utmaningarna att säkra AI och uttryckte sin oro över AI-integrationer från tredje part. Genom att integrera AI kan utvecklare öka produktiviteten, eliminera repetitiva uppgifter, förkorta utvecklingstiden och minimera fel.

Men möjligheter och utmaningar existerar samtidigt. Stora delar av cybersäkerhetsproffs är överens om att deras företags känsliga data är allt mer sårbara för ny AI-teknik. Vissa offer kommer omedvetet att exponera känslig information för andra via AI.

Sedan AI föddes har antalet incidenter av dataexponering, förlust, läckage och stöld ökat, vilket sporrar fler företag att ha dataskyddslösningar på plats. När fler och fler AI-verktyg kommer in på marknaden bör vi vara mer försiktiga med det möjliga dataförlust riskerna med dessa verktyg.

Om du har drabbats av ett problem med dataförlust kan du hänvisa till det här inlägget: Förhindra dataförlust och återställ från en oväntad dataförlusthändelse .

AI i cybersäkerhet: För- och nackdelar

I den sista delen har vi klargjort några frågor som folk normalt är oroade över. Här kommer vi att ge dig mer information om dess fördelar och utmaningar.

Fördelar med AI i cybersäkerhet

Artificiell intelligens spelar en viktig roll i alla aspekter av våra liv, inklusive skydd mot cyberhot. Vi kan använda AI för cybersäkerhet med god effekt och förbättra skyddet i alla avseenden. Några av fördelarna med AI för säkerhet inkluderar följande:

Snabbare hotdetektion och reaktion

Det är känt att AI kan begära in en stor mängd relaterad data baserat på användarnas krav och ge ett snabbt svar för att analysera data för nästa instruktioner. Att utnyttja denna faktor kan hjälpa proffs att lära sig nätverket och de upptäckta hoten snabbare.

Genom att analysera insamlad data och tidigare framgångsrika metoder kan AI-drivna lösningar identifiera onormalt beteende och upptäcka skadlig aktivitet mycket snabbare än tidigare. Med hjälp av AI, hastigheten och skalan för detektering och respons av cyberattack kommer att utökas, vilket minskar den skada som angripare kan göra.

Automatisering av repetitiva uppgifter

Det finns många repetitiva uppgifter som kommer att förbruka mycket tid och resurser under datainsamling, analys, datahantering , och andra. AI kan dock automatisera många säkerhetsprocesser, vilket sparar mänskliga resurser för att fokusera sina ansträngningar där de behövs som mest.

Förbättrad noggrannhet och effektivitet

Eftersom AI har mycket skickliga funktioner har den potential att gräva fram dolda sårbarheter på en bråkdel av tiden. Jämfört med traditionella säkerhetslösningar kan AI-drivna säkerhetsfunktioner känna igen mönster som är svåra att upptäcka av mänskliga ögon, vilket i hög grad förbättrar noggrannheten och effektiviteten.

Förbättrad situationsmedvetenhet och beslutsfattande

Cybersäkerhet medför ofta mycket dataöverbelastning med mer information som bara säkerhetspersonal är svåra att hantera smidigt. Dessa nyckelögonblick kräver snabb datainsamling och bearbetning och djupa insikter för varje spår av cyberattacker.

På detta sätt är AI på cybersäkerhet född för att göra uppgifter enklare, förbättra säkerhetspersonalens situationsmedvetenhet och förmåga att fatta datadrivna beslut.

Större skalbarhet och kostnadsbesparingar

Som vi nämnde kommer många säkerhetsuppgifter att upprepa sig, och de tråkiga uppgifterna kommer att slösa med resurser och släpa efter upptäcktssvaren. Dessutom har den traditionella säkerhetslösningen en begränsad omfattning av upptäckt och insikt.

Med hjälp av AI-driven säkerhet kan du minska svarstider på säkerhetsincidenter och sänka kostnaderna för att försvara sig mot cyberhot. Genom att korrelera olika datapunkter kan du identifiera skadlig aktivitet och skydda ditt system proaktivt.

AI-drivna verktyg är skalbara och flexibla för att erbjuda ytterligare skydd utan betydande hårdvaru- eller personalkostnader.

AI:s utmaningar inom cybersäkerhet

Även om AI har många fördelar när det tillämpas inom cybersäkerhetssektorn, dyker vissa risker upp i oändlighet när du är mycket förlitad på det. Till exempel:

Bias och rättvisa i beslutsfattande

Vissa användare kan ignorera denna potentiella risk, som är partiskt beslutsfattande i AI-system. Det är svårt att få AI att snabbt och flexibelt hantera varierande situationer, särskilt när AI står inför datamängder, som innehåller partisk information eller algoritmer som saknar den nödvändiga objektiviteten.

Det är därför du ibland kan få falska positiva resultat inom cybersäkerhet eller blockeras av AI-skydd som en illvillig aktör. Det är besvärligt att hantera för användare men genom att hanteras på rätt sätt av proffs kan blockeringen avfärdas. Så AI-drivna säkerhetssystem kan frigöra mer arbetskraftsresurser men uppgradera deras krav till högteknologisk personal.

Brist på tolkningsbarhet och transparens

AI-drivna säkerhetssystem har designat algoritmer och mönster för att utföra en serie observations- och svarsaktiviteter. Under processen är beslutsfattande uppgifter inte alltid transparenta, vilket gör dig sårbar för potentiell fördom eller manipulation.

Bortsett från det är AI svår att tolka. Professionella behöver lägga mycket tid på att förstå och tolka dess aktiviteter och beslut. Det är därför säkerhetspersonal inte lätt kan lära sig av modellen eller korrigera den.

Potentiell för missbruk eller missbruk

Brist på objektivitet, AI-baserade cybersäkerhetslösningar kan inte alltid exakt identifiera alla hot eller potentiella intrång, så användare står fortfarande inför potentiella risker och ytterligare skador från omärkta attacker.

Dessutom kan de kraftfulla funktionerna hos AI användas av illvilliga aktörer för att komma åt känslig information eller attackera infrastruktur. Inför de avancerade AI-stödda säkerhetsverktygen behöver vi fortfarande optimera medvetenheten om AI-ledda cyberattacker.

Användningsfall av AI i cybersäkerhet

I den här delen kommer vi att introducera några användningsfall av AI inom cybersäkerhet. Samtidigt kommer dess användning i cyberbrottslighet att presenteras som en påminnelse.

Användningsfall 1: Hotdetektion och förebyggande

AI minimerar möjligheter för angripare och begränsar den potentiella effekten av ett säkerhetsintrång. De specifika funktionerna är följande:

Detektering av skadlig programvara och nätfiske
Säkerhetslogganalys
Slutpunktssäkerhet
Kryptering
Etc.

Användningsfall 2: Användarbeteendeanalys

AI kan använda maskininlärningstekniker för att analysera användarbeteenden och försiktigt upptäcka avvikelser från normen kontinuerligt. AI-driven beteendeanalys förbättrar hot-jaktprocesser, vilket möjliggör svar på föränderliga hot och sårbarheter.

Användningsfall 3: Sårbarhetsbedömning och hantering

AI-drivna lösningar analyserar enhets-, server- och användaraktiviteter för att upptäcka avvikelser och nolldagsattacker . Dessutom kan den möjliggöra realtidsförsvar mot högriskhot och fixa hålen i själva skölden.

1. Minimera kostnaderna och producenterna för att skapa skadlig programvara som innehåller nya zero-day sårbarheter.

2. Skapa enkelt original, sofistikerat och målinriktat nätfiskeattacker .

3. Underlätta insamling och analys av data för cyberattacker.

4. Skapa nya hackverktyg och gör enkelt intrång med hjälp av AI-stödda verktyg.

5. Gör cyberattacker enklare och vanligare eftersom även outbildade användare kan förstå AI-verktygen.

Hur förbättrar man dataskyddet inom AI och cybersäkerhet?

Efter att ha läst ovanstående innehåll har du kanske förstått varför vi sa att AI-teknik är ett tveeggat svärd. Så, finns det någon metod som bättre kan skydda din data när du använder AI inom cybersäkerhet?

Vi rekommenderar säkerhetskopiering av data som din sista utväg för datasäkerhet. Windows har några inbyggda verktyg för att backup filer men de är begränsade för att tillgodose användarnas krav, så vi introducerar en annan gratis programvara för säkerhetskopiering för dig – MiniTool ShadowMaker.

MiniTool ShadowMaker har ägnat sig åt säkerhetskopiering av data under många år och utvecklar många funktioner mer än säkerhetskopiering, såsom datasynkronisering, diskkloning, universell återställning, etc. Du kan säkerhetskopiera allt du behöver för en snabb återställning och säkerhetskopiering av systemet tillåts via en ettklickslösning.

Prova denna programvara och en 30-dagars gratis testversion är tillgänglig för användare. Det rekommenderas starkt att förbereda en extern hårddisk för att lagra din säkerhetskopia och sätta in den i din enhet innan du startar programvaran.

MiniTool ShadowMaker testversion Klicka för att ladda ner 100 % Rent & Säkert

Steg 1: Starta programmet och klicka Fortsätt rättegången .

Steg 2: I Säkerhetskopiering fliken, klicka på KÄLLA avsnitt där du kan hitta de systemrelaterade partitionerna som har valts som standard, och om du vill säkerhetskopiera andra objekt kan du välja mellan Disk och partitioner och Mappar och filer .

Steg 3: Klicka på DESTINATION för att välja var säkerhetskopian ska lagras. Om du vill konfigurera säkerhetskopieringsinställningarna kan du klicka på alternativ funktion för att hantera dina backupscheman och scheman. Annars kan du konfigurera dess bildskapande läge, filstorlek, komprimering, lösenordsskydd, etc.

Steg 4: När du har gjort allt bra kan du klicka Säkerhetskopiera nu att omedelbart utföra uppgiften eller välja Säkerhetskopiera senare för att starta det senare. De väntande uppgifterna kommer att visas i Hantera flik.

Senaste AI-information inom cybersäkerhet

Det är allmänt känt att en attraktiv AI-mjukvara föddes – ChatGPT och som utlöste en våg av AI runt om i världen. Olika teknikjättar tävlar om att utveckla och ge ut sina nya AI-produkter och tillämpa dem på matchade verktyg och verktyg, som sökmotorer, kontorspaket och PS-programvara.

För att skapa en fristående komplett enhet uppgraderar utvecklarna hela sin produktlinje, utrustad med artificiell intelligens. Dessutom påpekar en färsk Windows-uppdatering att Microsoft kommer att göra Copilot i Windows 11 mer användbar med nya funktioner och plugins.

Speciellt för säkerhetsaspekten är Microsoft Copilot for Security den första säkerhetsprodukten som gör det möjligt för försvarare att röra sig med hastigheten och skalan av AI. Den har många avancerade funktioner och funktioner via fantastiska integrationer för att uppnå en allsidig säkerhetsförbättring.

Säkerhetsrapporter för utredningar, incidenter, sårbarheter eller hot på några minuter och ger vägledda rekommendationer för att förebygga och åtgärda hot.
Olycksreaktion att hantera speciella incidenter och följa den skräddarsydda saneringsvägledningen efter erfarenhet.
Säkerhet Posture Management för att kontrollera om din organisation är sårbar för cyberattacker och ta reda på eventuella tecken på ett intrång genom att integrera resurser.
Säkerhetshjälp för proffs genom inbyggda funktioner.

1. Microsoft Copilot för säkerhet i Microsoft Defender XDR

Det tillåter säkerhetsteam att lära sig attacken omedelbart och ge snabba svar för att bedöma och begränsa attacken.

2. Microsoft Copilot för säkerhet i Intune

Security Copilot kan användas för att visa hanterade enhetsattribut och konfigurationsdata.

3. Microsoft Copilot för säkerhet i Defender EASM

Det kan visa insikter från Defender EASM om en organisations attackyta, vilket gör det lättare att förstå din säkerhetsställning och mildra sårbarheter.

Slutsats:

Nu har den här artikeln gett mycket information om AI inom cybersäkerhet, inklusive dess fördelar och utmaningar. Med utvecklingen av AI finns både utmaningar och fördelar och du måste ta hand om några notiser.

Dessutom, eftersom AI kan användas för att vara ett skarpt vapen av avancerade angripare, måste vi fortfarande behålla vår position när det gäller att skydda PC-säkerheten. På så sätt kan säkerhetskopiering av data vara en garanti när dataförlust sker på grund av cyberattacker.

MiniTool ShadowMaker är en pålitlig programvara för säkerhetskopiering och det är värt att prova. Om du har några problem när du använder denna programvara kan du kontakta vårt supportteam via [e-postskyddad] .