Welkom in een wereld waar generatieve AI een revolutie teweegbrengt op het gebied van cyberbeveiliging.
Generatieve AI verwijst naar het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI)-technieken om nieuwe gegevens, zoals afbeeldingen, tekst of geluiden, te genereren of te creëren. Het heeft de afgelopen jaren veel aandacht gekregen vanwege het vermogen om realistische en diverse resultaten te genereren.
Als het om beveiligingsoperaties gaat, kan generatieve AI een belangrijke rol spelen. Het kan worden gebruikt om verschillende bedreigingen te detecteren en te voorkomen, waaronder malware, phishing-pogingen en datalekken. Door patronen en gedrag in grote hoeveelheden gegevens te analyseren, kunnen verdachte activiteiten worden geïdentificeerd en beveiligingsteams in realtime worden gewaarschuwd.
Hier zijn zeven praktische gebruiksscenario’s die de kracht van generatieve AI demonstreren. Er zijn meer mogelijkheden om doelstellingen te bereiken en veiligheidsoperaties te versterken, maar deze lijst zou uw creatieve sappen moeten laten stromen.
1) Informatiebeheer
Informatiebeveiliging heeft te maken met een breed scala aan gegevens dat voortdurend groeit. De inname van nieuwe informatie is een uitdaging bij het beheren van informatie, maar generatieve AI kan helpen die informatie te destilleren. Er zijn bijvoorbeeld een aantal bestaande oplossingen voor het aggregeren van gegevens, zoals RSS-feeds voor nieuws, maar het probleem van het daadwerkelijk bepalen welke informatie nuttig is en welke niet, vormt nog steeds een probleem.
Generatieve AI-modellen hebben veelbelovende mogelijkheden getoond bij het genereren van nauwkeurige en beknopte samenvattingen van tekst. Deze modellen kunnen worden getraind op grote datasets met beveiligingsgerelateerde informatie en leren belangrijke informatie te identificeren, belangrijke details eruit te halen en een verkorte samenvatting te genereren.
Een andere taak waarbij deze mogelijkheden nuttig kunnen zijn, is het creëren van nieuw beleid in de taal van uw organisatie door bestaande documentatie, zoals beleidsdocumenten, aan te bieden.
2) Malwareanalyse
Hoewel ze niet alles kunnen oplossen, zijn generatieve AI-oplossingen uiterst nuttig voor beveiligingsteams bij het uitvoeren van malware-analyses. AI-modellen ‘leren’ patronen binnen verschillende soorten malware te detecteren en herkennen, dankzij de enorme hoeveelheden gelabelde gegevens waarop ze zijn getraind. Met deze verworven kennis kunnen ze afwijkingen in voorheen ongeziene code identificeren, waardoor de weg wordt vrijgemaakt voor effectievere en efficiëntere detectie van bedreigingen. Malware die platte tekst is (zoals een gedecompileerd uitvoerbaar bestand of een kwaadaardig Python-script) is hiervoor over het algemeen het meest geschikt.
In sommige gevallen is generatieve AI zelfs in staat om veelgebruikte technieken, zoals coderingsschema’s, te verduidelijken. Door de generatieve AI-oplossing in staat te stellen externe tools te gebruiken voor het ophelderen van informatie, worden de mogelijkheden ervan aanzienlijk vergroot. Wanneer Generative AI op de juiste manier wordt toegepast op gebruiksscenario’s voor malware-analyse, kan het beveiligingsteams helpen rekening te houden met een gebrek aan codeerkennis en snel potentiële malware te beoordelen.
gebruik maken van externe hulpmiddelen om op zichzelf de verduistering te verhelderen, verbetert het potentieel ervan aanzienlijk.
3) Gereedschapsontwikkeling
Generatieve AI kan ook snel het vermogen van een beveiligingsteam vergroten om nuttige en bruikbare tools te produceren. Generatieve AI heeft veel potentieel laten zien om complexe codeertaken op te lossen. Over het algemeen is het voor een ontwikkelaar, met goede aanwijzingen, veel gemakkelijker om door AI gegenereerde code te debuggen dan voor een architect en een geheel nieuwe code. Met capabele, state-of-the-art modellen is het debuggen van de gegenereerde code misschien niet eens nodig.
4) Risico-evaluatie
Generatieve AI-modellen zijn uitstekend in het emuleren van verschillende persona’s en het vasthouden daaraan. Met de toepassing van de juiste aansporingstechnieken kan de focus of het gedrag van het model zo worden gericht dat er een bepaalde bias ontstaat. Van daaruit kan een model een verscheidenheid aan risicoscenario’s evalueren door meerdere persona’s te emuleren, waardoor inzicht wordt geboden vanuit verschillende perspectieven. Door een aantal perspectieven te gebruiken, kan generatieve AI worden ingezet om grondige risicobeoordelingen te bieden en zijn ze veel beter in staat om neutrale beoordelaars te zijn (via persona-emulatie) dan een mens zou zijn. Je kunt over een model debatteren met een tegengestelde persoonlijkheid en ervoor zorgen dat de scenario’s die worden geëvalueerd, grondig worden samengevoegd.
5) Tafelbladen
Generatieve AI kan op verschillende manieren worden ingezet voor tafelbladen. Bied bijvoorbeeld een model aan met informatie uit een recent verschenen nieuwsartikel over een nieuw dreigingsscenario en laat het vervolgens een scenario genereren dat is aangepast aan uw organisatie en haar risico’s.
Generatieve AI kan ook worden gebruikt voor secretariële taken in een tabletop-scenario, zoals het opnemen van de agenda’s van verschillende belanghebbenden en het plannen van een geschikt vergadertijdstip om de tafel te leiden.
Vooral chatmodellen zijn zeer geschikt voor tabletops, ze kunnen tabletop-data live verwerken en realtime input en feedback geven.
6) Reactie op incidenten
Generatieve AI’s zijn uitstekende hulpmiddelen om te helpen bij incidentrespons. Door workflows te creëren die AI-inzichten bevatten om de payloads in verband met incidenten te analyseren, kan de gemiddelde tijd om incidenten op te lossen aanzienlijk worden verkort. Het is van cruciaal belang om in deze scenario’s ophaalvergroting te gebruiken, omdat het waarschijnlijk onmogelijk is om een model te trainen dat rekening houdt met elk mogelijk scenario. Wanneer u ophaalverbetering toepast op aanvullende externe gegevensbronnen, zoals informatie over bedreigingen, krijgt u een geautomatiseerde workflow die accuraat is en hallucinaties elimineert.
7) Bedreigingsinformatie
Het gebruik van generatieve AI om verschillende taken op het gebied van bedreigingsinformatie te ondersteunen en te verbeteren is een voor de hand liggende toepassing. Door grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde gegevens te analyseren, zoals indicators of compromis (IOC’s), malware-samples en kwaadaardige URL’s, kan generatieve AI inzichtelijke rapporten creëren die het huidige dreigingslandschap, opkomende trends en potentiële kwetsbaarheden samenvatten.
Het kan ook rapporten over gegevens van bedreigingsactoren synthetiseren met informatie over TTP’s van verschillende bedreigingsactoren, waardoor gegevens worden omgezet in bruikbare informatie. Het kan bijvoorbeeld potentiële aanvalsvectoren, kwetsbare systemen of specifieke detectiemechanismen markeren die kunnen worden geïmplementeerd om deze bedreigingen te beperken.
Wat is het volgende
Generatieve AI biedt een enorm potentieel voor de toekomst van cyberbeveiliging. Door gebruik te maken van het vermogen om enorme hoeveelheden gegevens te verwerken en te analyseren, is het in staat de manier waarop we cyberdreigingen detecteren, onderzoeken en erop reageren te transformeren. Lees Generatieve AI in cyberbeveiliging begrijpen en benutten voor meer informatie.
Opmerking: dit artikel is vakkundig geschreven en bijgedragen door Jonathan Echavarria, hoofdonderzoeker bij ReliaQuest.
