AI w Cyberbezpieczeństwie: Ryzyka związane z AI
Sztuczna inteligencja (AI) od lat wspiera narzędzia cyberbezpieczeństwa. Na przykład narzędzia uczenia maszynowego zwiększyły skuteczność ochrony sieci, oprogramowania antywirusowego i wykrywania oszustw, szybciej znajdując anomalie niż ludzie. Niemniej jednak, AI stanowi również ryzyko dla cyberbezpieczeństwa. Ataki sił brute force, odmowa usługi (DoS) i manipulacje społeczne to tylko niektóre przykłady zagrożeń wykorzystujących AI.
Zagrożenia sztucznej inteligencji dla cyberbezpieczeństwa mają wzrosnąć gwałtownie, ponieważ narzędzia AI stają się tańsze i bardziej dostępne. Na przykład można oszukać ChatGPT, aby napisał złośliwy kod lub list od Elona Muska proszący o darowizny.
Można nawet użyć kilku narzędzi deepfake, aby stworzyć zaskakująco przekonujące fałszywe ścieżki dźwiękowe lub nagrania wideo, korzystając z minimalnych danych szkoleniowych. Istnieją także rosnące obawy dotyczące prywatności, ponieważ coraz więcej użytkowników czuje się komfortowo, dzieląc się poufnymi informacjami z AI.
Przeczytaj ten szczegółowy przewodnik, aby dowiedzieć się więcej na temat:
- Definicja AI.
- Ryzyko związane ze sztuczną inteligencją.
- Sztuczna inteligencja w cyberbezpieczeństwie.
- Sztuczna inteligencja i zagrożenia dla prywatności.
Czym jest AI: Sztuczna Inteligencja
AI, czyli sztuczna inteligencja, odnosi się do rozwoju systemów komputerowych, które mogą wykonywać zadania i podejmować decyzje zwykle wymagające ludzkiej inteligencji. Polega to na tworzeniu algorytmów i modeli umożliwiających maszynom uczenie się z danych, rozpoznawanie wzorców i dostosowywanie się do nowych informacji lub sytuacji.
Mówiąc prosto, AI to jak nauczanie komputerów myślenia i uczenia się jak ludzie. Pozwala maszynom na przetwarzanie i analizowanie dużych ilości danych, identyfikowanie wzorców czy anomalii i podejmowanie decyzji na podstawie tych informacji. AI może być wykorzystywana w różnych aplikacjach, takich jak rozpoznawanie obrazów i mowy, przetwarzanie języka naturalnego, robotyka i cyberbezpieczeństwo, by wymienić tylko niektóre.
Ogólnie rzecz biorąc, celem AI jest naśladowanie ludzkiej inteligencji, aby rozwiązywać skomplikowane problemy, automatyzować zadania oraz zwiększać efektywność i precyzję w różnych dziedzinach.
Uczenie maszynowe i uczenie głębokie
Uczenie maszynowe (ML) to powszechnie używany podzbiór AI. Algorytmy i techniki ML umożliwiają systemom uczenie się z danych i podejmowanie decyzji bez konieczności wyraźnego ich programowania.
Uczenie głębokie (DL) to podzbiór ML, który wykorzystuje sztuczne modele obliczeniowe inspirowane ludzkim mózgiem, nazywane sieciami neuronowymi, do bardziej zaawansowanych zadań. ChatGPT to przykład AI, która korzysta z ML do rozumienia i reagowania na polecenia generowane przez ludzi.
Wąska sztuczna inteligencja i sztuczna inteligencja ogólna
Wszystkie rodzaje AI są uważane za Wąską AI. Ich zakres jest ograniczony i nie są świadome. Przykłady takiej AI to asystenci głosowi, chatboty, systemy rozpoznawania obrazów, autonomiczne pojazdy i modele utrzymania.
Ogólna sztuczna inteligencja (AGI) to hipotetyczne pojęcie odnoszące się do świadomej AI, która może dorównywać lub nawet przewyższać ludzką inteligencję. Podczas gdy niektórzy eksperci twierdzą, że AGI jest od kilku lat lub nawet dekad, inni uważają, że jest to niemożliwe.
Czym jest generatywna sztuczna inteligencja?
Generatywne AI odnosi się do podzbioru technik sztucznej inteligencji, które polegają na tworzeniu i generowaniu nowej treści, takiej jak obrazy, tekst, dźwięk, a nawet wideo. Polega na trenowaniu modeli w celu zrozumienia wzorców w istniejących danych, a następnie wykorzystaniu tej wiedzy do generowania nowej, oryginalnej treści, która przypomina dane treningowe.
Jednym z popularnych podejść do generatywnej sztucznej inteligencji jest wykorzystanie generatywnych sieci przeciwstawnych (GAN). Sieci GAN składają się z dwóch sieci neuronowych: sieci generatora i sieci dyskryminatora. Sieć generująca tworzy nową zawartość, podczas gdy sieć dyskryminująca ocenia i odróżnia wygenerowaną zawartość od rzeczywistej. Obie sieci działają w sposób konkurencyjny, przy czym generator próbuje tworzyć treści, których dyskryminator nie może odróżnić od rzeczywistych danych.
Generatywna sztuczna inteligencja ma zastosowanie w różnych dziedzinach. Na przykład:
-
Generowanie Obrazów: Generatywne AI może być używane do tworzenia realistycznych obrazów, takich jak tworzenie fotorealistycznych twarzy, krajobrazów czy zupełnie nowych przedmiotów, które nie istnieją w rzeczywistości.
-
Generowanie Tekstu: Modele generatywne mogą być trenowane do generowania spójnego i kontekstowo odpowiedniego tekstu, który może być używany do zadań takich jak chatboty, tworzenie treści czy tłumaczenie językowe.
-
Generowanie muzyki i dźwięku: Generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć nowe kompozycje muzyczne lub generować realistyczne dźwięki i głosy.
Chociaż generatywna AI ma wiele pozytywnych zastosowań, istnieją również obawy dotyczące jej potencjalnego nadużycia, na przykład przez generowanie fałszywej zawartości lub deepfake'ów, które mogą być używane do oszukiwania lub manipulacji. Ważne są względy etyczne i odpowiedzialne użykanie generatywnej AI, aby zająć się tymi ryzykami.
W obszarze cyberbezpieczeństwa generatywna AI może być zarówno narzędziem, jak i wyzwaniem. Może być używana do generowania realistycznych danych syntetycznych w celu trenowania modeli i poprawy środków bezpieczeństwa, ale może też stanowić zagrożenie, kiedy jest używana w niecnych celach, na przykład do tworzenia przekonywających e-maili phishingowych lub ataków z użyciem deepfake'ów. Podkreśla to znaczenie opracowywania solidnych mechanizmów obrony i wykrywania w celu zminimalizowania potencjalnych zagrożeń.
Jakie są zagrożenia związane z AI w cyberbezpieczeństwie?
Jak każda technologia, AI może być używana w dobrych lub złośliwych celach. Złośliwi aktorzy mogą korzystać z niektórych tych samych narzędzi AI zaprojektowanych, aby pomagać ludzkości w popełnianiu oszustw, oszustw i innych cyberprzestępstw.
Przeanalizujmy niektóre zagrożenia związane z AI w cyberbezpieczeństwie:
1: Optymalizacja ataków cybernetycznych
Eksperci twierdzą, że atakujący mogą wykorzystać generatywne AI i duże modele językowe do skalowania ataków na nieosiągalne wcześniej poziomy szybkości i złożoności. Mogą używać generatywnego AI do znajdowania nowych sposobów na podważanie złożoności chmury i wykorzystanie napięć geopolitycznych do zaawansowanych ataków. Mogą też optymalizować techniki ataków ransomware i phishingowych, udoskonalając je dzięki generatywnemu AI.
2: Zautomatyzowane oprogramowanie złośliwe
AI, takie jak ChatGPT, jest świetne w dokładnym przetwarzaniu liczb. Według profesora Columbia Business School, Odeda Netzera, ChatGPT potrafi już „pisać kod całkiem dobrze.”
Eksperci twierdzą, że w niedalekiej przyszłości może to pomagać programistom oprogramowania, komputerowym programistom i koderom lub zastępować więcej ich pracy.
Podczas gdy oprogramowanie takie jak ChatGPT ma pewne zabezpieczenia, aby uniemożliwić użytkownikom tworzenie złośliwego kodu, eksperci mogą użyć pomysłowych technik, aby je obejść i stworzyć malware. Na przykład pewien badacz był w stanie znaleźć lukę i stworzyć niemal niewykrywalny kompleksowy plik wykonywalny do kradzieży danych. Wykonywalny miał wyrafinowanie porównywalne z malware stworzonym przez aktora zagrożenia sponsorowanego przez państwo*.
To może być zaledwie wierzchołek góry lodowej. Przyszłe narzędzia zasilane AI mogą pozwolić programistom z podstawowymi umiejętnościami programowania na tworzenie zautomatyzowanego malware, takiego jak zaawansowany złośliwy bot. Więc, czym są złośliwe boty? Złośliwy bot może kraść dane, infekować sieci i atakować systemy przy minimalnej lub żadnej interwencji człowieka.
* https://www.foxnews.com/tech/ai-created-malware-sends-shockwaves-cyber security-world
3: Bezpieczeństwo fizyczne
W miarę jak coraz więcej systemów, takich jak autonomiczne pojazdy, urządzenia produkcyjne i budowlane oraz systemy medyczne wykorzystuje AI, ryzyko związane ze sztuczną inteligencją dla bezpieczeństwa fizycznego może wzrosnąć. Na przykład prawdziwie autonomiczny samochód napędzany AI, który zostanie naruszony w wyniku cyberataku, może stanowić zagrożenie dla bezpieczeństwa fizycznego jego pasażerów. Podobnie dataset dla narzędzi utrzymania na placu budowy mógłby być zmanipulowany przez atakującego, co prowadziłoby do niebezpiecznych warunków.
Zagrożenia dla prywatności AI
W sytuacji, która okazała się wstydliwa dla CEO OpenAI Sama Altmana, ChatGPT ujawnił fragmenty historii czatu innych użytkowników. Chociaż błąd został naprawiony, istnieją inne możliwe zagrożenia dla prywatności z powodu ogromnej ilości danych, które AI przetwarza. Na przykład haker, który złamie system AI, może uzyskać dostęp do różnych rodzajów poufnych informacji.
System AI zaprojektowany do marketingu, reklamy, profilowania czy nadzoru może również zagrażać prywatności w sposób, którego George Orwell nie mógłby sobie wyobrazić. W niektórych krajach technologia AI-profiling już pomaga państwom naruszać prywatność użytkowników.
Kradzież modeli AI
Istnieją pewne zagrożenia związane z kradzieżą modeli AI poprzez ataki sieciowe, techniki socjotechniczne i wykorzystanie podatności przez aktorów zagrożeń, takich jak agenci sponsorowani przez państwo, zagrożenia wewnętrzne, jak szpiedzy korporacyjni oraz typowych hakerów komputerowych. Skradzione modele mogą być manipulowane lub modyfikowane, aby wspierać atakujących w różnego rodzaju złośliwych działaniach, potęgując ryzyko związane ze sztuczną inteligencją dla społeczeństwa.
Manipulacja danymi i zatruwanie danych
Choć AI jest potężnym narzędziem, może być podatna na manipulacje danymi. W końcu AI jest zależna od swoich danych treningowych. Jeśli dane zostaną zmodyfikowane lub zatrute, narzędzie zasilane AI może dawać nieoczekiwane lub nawet złośliwe wyniki.
Teoretycznie atakujący mógłby zatruć zestaw danych treningowych złośliwymi danymi, aby zmienić wyniki modelu. Atakujący mógłby również rozpocząć bardziej subtelną formę manipulacji nazwaną wprowadzaniem uprzedzeń. Takie ataki mogą być szczególnie szkodliwe w branżach takich jak służba zdrowia, motoryzacja i transport.
Podszywanie się
Nie trzeba szukać dalej niż kino, aby zobaczyć, jak narzędzia zasilane AI pomagają filmowcom oszukiwać widzów. Na przykład w dokumencie Roadrunner głos zmarłego szefa kuchni-celebryty Anthony’ego Bourdaina został kontrowersyjnie stworzony za pomocą AI-generowanego dźwięku i łatwo oszukał widzów. Podobnie, doświadczony aktor Harrison Ford został przekonująco odmłodzony o kilka dekad dzięki sile sztucznej inteligencji w Indiana Jones i tarcza przeznaczenia.
Atakujący nie potrzebuje wielkiego hollywoodzkiego budżetu, aby zrealizować podobne sztuczki. Mając odpowiednie materiały wideo, każdy może stworzyć deepfake przy użyciu darmowych aplikacji. Ludzie mogą również korzystać z darmowych narzędzi AI do tworzenia niezwykle realistycznych fałszywych głosów trenowanych na zaledwie kilku sekundach nagrania.
Nie powinno więc dziwić, że AI jestobecnie wykorzystywana do wirtualnych oszustw związanych z porwaniami. Jennifer DeStefano przeżyła najgorszy koszmar rodzica, gdy jej córka zadzwoniła do niej, krzycząc i szlochając. Jej głos został zastąpiony przez mężczyznę, który zagroził, że ją odurzy i wykorzysta, jeśli nie zapłaci 1 miliona dolarów okupu.
Haczyk? Eksperci spekulują, że głos został wygenerowany przez AI. Organy ścigania uważają, że oprócz wirtualnych porwań, AI może w przyszłości pomóc przestępcom w innych typach oszustw, takich jak "scamy na wnuczka".
Generatywna AI może również tworzyć teksty w stylu liderów myśli. Cyberprzestępcy mogą korzystać z tych tekstów do realizacji różnych oszustw, takich jak fałszywe konkursy, inwestycje czy zbiórki, używając mediów jak email czy platformy społecznościowe takie jak Twitter.
Bardziej zaawansowane ataki
Jak wspomniano, aktorzy zagrożeń mogą używać AI do tworzenia zaawansowanego złośliwego oprogramowania, podszywania się pod innych w celu oszustw oraz zatruwania danych szkoleniowych AI. Mogą także używać AI do automatyzacji phishingu, malware i ataków na hasła. AI może również pomóc w omijaniu systemów zabezpieczeń, takich jak oprogramowanie do rozpoznawania głosu, w atakach zwanych atakami przeciwnymi.
Uszkodzenie reputacji
Organizacja, która wykorzystuje AI, może doznać uszkodzenia reputacji, jeśli technologia zawiedzie lub dojdzie do naruszenia bezpieczeństwa cybernetycznego, co skutkuje utratą danych. Takie organizacje mogą napotkać grzywny, sankcje cywilne oraz pogorszoną relację z klientami.
Jak chronić się przed zagrożeniami związanymi z AI
Choć AI jest potężnym narzędziem, może stanowić pewne zagrożenia cybersecurity. Zarówno jednostki, jak i organizacje muszą przyjąć holistyczne i proaktywne podejście, aby bezpiecznie korzystać z technologii.
Oto kilka wskazówek, które mogą pomóc w ograniczeniu ryzyka związanego z AI:
1: Audytuj wszelkie systemy AI, które używasz
Sprawdź aktualną reputację każdego systemu AI, z którego korzystasz, aby uniknąć problemów z bezpieczeństwem i prywatnością. Organizacje powinny okresowo przeprowadzać audyty swoich systemów, aby załatać luki i zmniejszyć ryzyko związane z AI. Audytowanie można przeprowadzić z pomocą ekspertów w dziedzinie bezpieczeństwa cybernetycznego i sztucznej inteligencji, którzy mogą przeprowadzić testy penetracyjne, ocenę podatności oraz przeglądy systemu.
2: Ogranicz osobiste informacje udostępniane poprzez automatyzację
Coraz więcej osób dzieli się poufnymi informacjami z inteligencją sztuczną, nie zdając sobie sprawy z ryzyk związanych z prywatnością. Na przykład, pracownicy znanych organizacji zostali przyłapani na wpisywaniu poufnych danych firmy w ChatGPT. Nawet lekarz wpisał imię pacjenta i jego stan zdrowia w chatbota, aby napisać list, nie doceniając ryzyka bezpieczeństwa ChatGPT.
Takie działania stanowią zagrożenie bezpieczeństwa i naruszają przepisy dotyczące prywatności, takie jak HIPAA. Chociaż modele językowe AI mogą nie być w stanie ujawniać informacji, rozmowy są nagrywane dla celów kontroli jakości i są dostępne dla zespołów utrzymania systemu. Dlatego najlepszą praktyką jest unikanie udostępniania jakichkolwiek informacji osobistych AI.
3: Bezpieczeństwo danych
Jak wspomniano, AI polega na swoich danych treningowych, aby dostarczać dobre rezultaty. Jeśli dane zostaną zmodyfikowane lub zatrute, AI może dostarczyć niespodziewane i niebezpieczne wyniki. Aby chronić AI przed zatruciem danych, organizacje muszą inwestować w najnowocześniejszą encry性以及访问控制和备份技术。网络应使用防火墙、入侵检测系统和高智能的密码来保护。
4: Optymalizuj oprogramowanie
Przestrzegaj najlepszych praktyk dotyczących konserwacji oprogramowania, aby chronić się przed ryzykiem związanym z AI. Dotyczy to aktualizacji oprogramowania AI i frameworków, systemów operacyjnych, oraz aplikacji za pomocą najnowszych poprawek i aktualizacji w celu zmniejszenia ryzyka eksploitacji i ataków malware. Chroń swoje systemy za pomocą technologii antywirusowej nowej generacji, aby zatrzymać zaawansowane zagrożenia. Dodatkowo inwestuj w zabezpieczenia sieciowe i aplikacyjne w celu wzmocnienia swoich systemów.
5: Trening przeciwny
Trening przeciwny to specyficzne dla AI przedsięwzięcie w zakresie bezpieczeństwa, które pomaga AI reagować na ataki. Metoda uczenia maszynowego zwiększa odporność modeli AI poprzez wystawianie ich na różne scenariusze, dane i techniki.
6: Szkolenie personelu
Ryzyka związane z AI są dość szerokie. Konsultuj się z ekspertami ds. bezpieczeństwa cybernetycznego i AI, aby szkolić swoich pracowników w zakresie zarządzania ryzykiem AI. Na przykład powinni nauczyć się sprawdzania faktów w emailach, które mogą być atakami phishingowymi zaprojektowanymi przez AI. Również powinni unikać otwierania nieproszonych oprogramowań, które mogą być malware stworzonym przez sztuczną inteligencję.
7: Zarządzanie podatnościami
Organizacje mogą inwestować w zarządzanie podatnościami AI, aby zmniejszyć ryzyko wycieków danych i naruszeń bezpieczeństwa. Zarządzanie podatnościami to proces od początku do końca, który obejmuje identyfikację, analizę i triaż podatności oraz zmniejszanie powierzchni ataku związanej z unikalnymi cechami systemów AI.
8: Reakcja na incydenty AI
Pomimo najlepszych środków bezpieczeństwa, twoja organizacja może doznać ataku cybernetycznego związanego z AI, ponieważ ryzyko związane z sztuczną inteligencją wzrasta. Powinieneś mieć jasno określony plan reakcji na incydenty, który obejmuje ograniczanie, dochodzenie i naprawę, aby odzyskać po takim zdarzeniu.
Druga strona medalu: Jak AI może przynieść korzyści dla cyberbezpieczeństwa
Przemysły różnej wielkości i sektorów wykorzystują AI do poprawy bezpieczeństwa cybernetycznego. Na przykład, wszystkie typy organizacji na całym świecie wykorzystują AI do uwierzytelniania tożsamości, od banków po rządy. A przemysł finansowy i nieruchomości używa AI do wykrywania anomalii i zmniejszania ryzyka nadużyć.
Oto więcej na temat korzyści, jakie AI przynosi bezpieczeństwu cybernetycznemu:
1: Wykrywanie cyberzagrożeń
Zaawansowane oprogramowanie złośliwe może omijać standardowe technologie bezpieczeństwa cybernetycznego, stosując różne techniki unikania, takie jak modyfikacja kodu i struktury. Jednak zaawansowane oprogramowanie antywirusowe może wykorzystywać AI i ML do wykrywania anomalii w ogólnej strukturze potencjalnego zagrożenia, logice programowania i danych.
Narzędzia do wykrywania zagrożeń zasilane AI mogą chronić organizacje, polując na te pojawiające się zagrożenia oraz poprawiając możliwości ostrzegania i reagowania. Ponadto, oprogramowanie ochrony końcówek napędzane AI może zabezpieczać laptopy, smartfony i serwery w organizacji.
2: Modele predykcyjne
Profesjonaliści ds. cyberbezpieczeństwa mogą przejść od reaktywnej do proaktywnej postawy, wykorzystując generatywną AI. Na przykład mogą używać generatywnego AI do tworzenia modeli predykcyjnych, które identyfikują nowe zagrożenia i zmniejszają ryzyko.
Takie modele predykcyjne będą skutkować:
- Szybszym wykrywaniem zagrożeń
- Oszczędnością czasu
- Redukcją kosztów
- Poprawioną reakcją na incydenty
- Lepszą ochroną przed ryzykami
3: Wykrywanie phishingu
Emaile phishingowe stanowią znaczące zagrożenie. Z niewielkim ryzykiem aktorzy zagrożeń mogą używać kampanii phishingowych, aby kraść poufne informacje i pieniądze. Dodatkowo, emaile phishingowe coraz trudniej odróżnić od prawdziwych emaili.
AI może przynieść korzyści bezpieczeństwu cybernetycznemu poprzez poprawę ochrony przed phishingiem. Filtry email, które wykorzystują AI, mogą analizować tekst w celu oznaczania emaili z podejrzanymi wzorami i blokowania różnych typów spamu.
4: Identyfikacja botów
Boty mogą uszkodzić lub zablokować sieci i strony internetowe, negatywnie wpływając na bezpieczeństwo, produktywność i dochody organizacji. Boty mogą także przejmować konta z kradzionymi danymi logowania i pomagać cyberprzestępcom w oszustwach i scamach.
Oprogramowanie, które wykorzystuje modele oparte na uczeniu maszynowym, może analizować ruch w sieci i dane, aby identyfikować wzory botów i pomagać ekspertom ds. cyberbezpieczeństwa w ich neutralizowaniu. Specjaliści od sieci mogą również używać AI do rozwijania bardziej bezpiecznych CAPTCHA przeciw botom.
5: Zabezpieczenie sieci
Atakujący mogą wykradać dane lub infekować systemy oprogramowaniem ransomware po włamaniu się do sieci. Wczesna detekcja takich zagrożeń jest kluczowa. AI oparta na wykrywaniu anomalii może skanować ruch sieciowy i logi systemowe w celu wykrycia nieautoryzowanego dostępu, niezwykłego kodu i innych podejrzanych wzorów, aby zapobiegać włamaniom. Ponadto, AI może pomóc w segmentacji sieci poprzez analizowanie wymagań i charakterystyk.
6: Reakcja na incydenty
AI może poprawić polowanie na zagrożenia, zarządzanie zagrożeniami oraz reakcję na incydenty. Może działać przez całą dobę, aby odpowiadać na zagrożenia i podejmować działania awaryjne, nawet gdy twój zespół jest offline. Dodatkowo, może skrócić czas reakcji na incydenty, aby zminimalizować szkody spowodowane atakiem.
7: Zmniejszenie zagrożeń wewnętrznych
Zagrożenia wewnętrzne należy traktować poważnie, ponieważ mogą kosztować organizację utratę dochodów, tajemnice handlowe, dane poufne i więcej. Wyróżnia się dwa typy zagrożeń wewnętrznych: złośliwe i niezamierzone. AI może pomóc w zatrzymaniu obu typów zagrożeń wewnętrznych, identyfikując ryzykowne zachowania użytkowników i blokując poufne informacje przed opuszczeniem sieci organizacji.
8: Wzmocnienie kontroli dostępu
Wiele narzędzi kontroli dostępu korzysta z AI w celu poprawy bezpieczeństwa. Mogą blokować logowania z podejrzanych adresów IP, oznaczać podejrzane zdarzenia i prosić użytkowników o słabych hasłach o zmianę swoich danych logowania oraz aktywowanie uwierzytelniania wieloskładnikowego.
AI również pomaga w autoryzacji użytkowników. Na przykład, może korzystać z biometrii, informacji kontekstowych oraz danych o zachowaniu użytkownika, aby precyzyjnie potwierdzić tożsamość uprawnionych użytkowników i ograniczyć ryzyko nadużyć.
9: Identyfikacja fałszywych alarmów
Fałszywe alarmy mogą być niezwykle wyczerpujące dla zespołów IT. Ich ogromna liczba może prowadzić do problemów zdrowotnych związanych z pracą. Mogą także sprawić, że zespoły przeoczą rzeczywiste zagrożenia. Jednak dzięki narzędziom cyberbezpieczeństwa wykorzystującym AI można zmniejszyć liczbę fałszywych alarmów i poprawić dokładność wykrywania zagrożeń. Takie narzędzia można również zaprogramować tak, aby automatycznie zarządzały zagrożeniami o niskim prawdopodobieństwie, które pochłaniają czas i zasoby zespołu.
10: Efektywność kadrowa IT i koszty
Wiele małych i średnich firm nie stać na dużą wewnętrzną ekipę bezpieczeństwa cybernetycznego do zarządzania coraz bardziej skomplikowanymi zagrożeniami przez całą dobę. Jednak mogą inwestować w technologie cyberbezpieczeństwa z AI, które działają 24/7, oferując ciągłe monitorowanie, poprawę efektywności i redukcję kosztów. Takie technologie mogą również ekonomicznie skalować się wraz z rozwojem firmy.
Dodatkowo, AI zwiększa efektywność personelu, ponieważ się nie męczy. Oferuje tę samą jakość usług o każdej porze dnia, redukując ryzyko błędów ludzkich. AI potrafi również zarządzać znacznie większymi ilościami danych niż ludzki zespół bezpieczeństwa.