സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം?

ആമുഖം

സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ഒരു പരിവർത്തന ശക്തിയായി ജനറേറ്റീവ് AI - പുതിയ ഉള്ളടക്കമോ പ്രവചനങ്ങളോ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിവുള്ള കൃത്രിമ ഇന്റലിജൻസ് സംവിധാനങ്ങൾ - ഉയർന്നുവരുന്നു. ഓപ്പൺഎഐയുടെ ജിപിടി-4 പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനും മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ള വാചകം സൃഷ്ടിക്കാനുമുള്ള കഴിവ് തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്, ഇത് സൈബർ ഭീഷണികൾക്കെതിരെ പ്രതിരോധിക്കുന്നതിനുള്ള പുതിയ സമീപനങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളമുള്ള സൈബർ സുരക്ഷാ പ്രൊഫഷണലുകളും ബിസിനസ്സ് തീരുമാനമെടുക്കുന്നവരും വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ആക്രമണങ്ങൾക്കെതിരെ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ പ്രതിരോധം ശക്തിപ്പെടുത്തുമെന്ന് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. ധനകാര്യം, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം മുതൽ റീട്ടെയിൽ, ഗവൺമെന്റ് വരെ, എല്ലാ മേഖലയിലെയും ഓർഗനൈസേഷനുകൾ സങ്കീർണ്ണമായ ഫിഷിംഗ് ശ്രമങ്ങൾ, മാൽവെയർ, ജനറേറ്റീവ് AI നേരിടാൻ സഹായിച്ചേക്കാവുന്ന മറ്റ് ഭീഷണികൾ എന്നിവ നേരിടുന്നു. ഈ ധവളപത്രത്തിൽ, സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് , യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, ഭാവി സാധ്യതകൾ, ദത്തെടുക്കലിനുള്ള പ്രധാന പരിഗണനകൾ എന്നിവ എടുത്തുകാണിക്കുന്നു.

പരമ്പരാഗത വിശകലന AI-യിൽ നിന്ന് ജനറേറ്റീവ് AI വ്യത്യസ്തമാകുന്നത് പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുക മാത്രമല്ല, സൃഷ്ടിക്കുന്നതിലൂടെയുമാണ് - പരിശീലന പ്രതിരോധങ്ങൾക്കായി ആക്രമണങ്ങൾ അനുകരിക്കുകയോ സങ്കീർണ്ണമായ സുരക്ഷാ ഡാറ്റയ്ക്കായി സ്വാഭാവിക ഭാഷാ വിശദീകരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയോ ചെയ്യാം. ഈ ഇരട്ട കഴിവ് ഇതിനെ ഇരുതല മൂർച്ചയുള്ള വാളാക്കി മാറ്റുന്നു: ഇത് ശക്തമായ പുതിയ പ്രതിരോധ ഉപകരണങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, പക്ഷേ ഭീഷണി നേരിടുന്നവർക്ക് ഇത് ചൂഷണം ചെയ്യാനും കഴിയും. ഫിഷിംഗ് കണ്ടെത്തൽ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് മുതൽ സംഭവ പ്രതികരണം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നത് വരെ സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI-യുടെ വിശാലമായ ഉപയോഗ കേസുകൾ ഇനിപ്പറയുന്ന വിഭാഗങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. ഓർഗനൈസേഷനുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ട അപകടസാധ്യതകൾ (AI "ഭ്രമാത്മകതകൾ" അല്ലെങ്കിൽ പ്രതികൂല ദുരുപയോഗം പോലുള്ളവ)ക്കൊപ്പം, ഈ AI നവീകരണങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന നേട്ടങ്ങളെക്കുറിച്ചും ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. അവസാനമായി, ബിസിനസുകൾ അവരുടെ സൈബർ സുരക്ഷാ തന്ത്രങ്ങളിൽ ജനറേറ്റീവ് AI വിലയിരുത്താനും ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ സംയോജിപ്പിക്കാനും സഹായിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ പ്രായോഗികമായ വഴികൾ നൽകുന്നു.

സൈബർ സുരക്ഷയിലെ ജനറേറ്റീവ് AI: ഒരു അവലോകനം

സൈബർ സുരക്ഷയിലെ ജനറേറ്റീവ് AI എന്നത് സുരക്ഷാ ജോലികളിൽ സഹായിക്കുന്നതിന് ഉൾക്കാഴ്ചകൾ, ശുപാർശകൾ, കോഡ് അല്ലെങ്കിൽ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ പോലും സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുന്ന AI മോഡലുകളെയാണ് - പലപ്പോഴും വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ - സൂചിപ്പിക്കുന്നത്. പൂർണ്ണമായും പ്രവചനാത്മക മോഡലുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് സാഹചര്യങ്ങൾ അനുകരിക്കാനും അതിന്റെ പരിശീലന ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മനുഷ്യന് വായിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ (ഉദാ: റിപ്പോർട്ടുകൾ, അലേർട്ടുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ക്ഷുദ്ര കോഡ് സാമ്പിളുകൾ പോലും) നിർമ്മിക്കാനും കഴിയും. മുമ്പത്തേക്കാൾ കൂടുതൽ ചലനാത്മകമായ രീതിയിൽ ഭീഷണികൾ പ്രവചിക്കാനും കണ്ടെത്താനും പ്രതികരിക്കാനും സൈബർ സുരക്ഷയിലെ ജനറേറ്റീവ് AI എന്താണ്? - പാലോ ആൾട്ടോ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ). ഉദാഹരണത്തിന്, ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾക്ക് വിശാലമായ ലോഗുകളോ ഭീഷണി ഇന്റലിജൻസ് ശേഖരണങ്ങളോ വിശകലനം ചെയ്യാനും ഒരു സംക്ഷിപ്ത സംഗ്രഹമോ ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന പ്രവർത്തനമോ നിർമ്മിക്കാനും കഴിയും, സുരക്ഷാ ടീമുകൾക്ക് ഒരു AI "സഹായി" പോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

സൈബർ പ്രതിരോധത്തിനായുള്ള ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ ആദ്യകാല നിർവ്വഹണങ്ങൾ വാഗ്ദാനങ്ങൾ നൽകിയിട്ടുണ്ട്. 2023-ൽ, മൈക്രോസോഫ്റ്റ് സുരക്ഷാ വിശകലന വിദഗ്ധർക്കായി ഒരു GPT-4-പവർഡ് അസിസ്റ്റന്റായ സെക്യൂരിറ്റി കോപൈലറ്റ് മൈക്രോസോഫ്റ്റ് സെക്യൂരിറ്റി കോപൈലറ്റ് സൈബർ സുരക്ഷയ്ക്കുള്ള ഒരു പുതിയ GPT-4 AI അസിസ്റ്റന്റാണ് | ദി വെർജ് ). വിശകലന വിദഗ്ധർക്ക് ഈ സിസ്റ്റത്തെ സ്വാഭാവിക ഭാഷയിൽ പ്രോംപ്റ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും (ഉദാ: "കഴിഞ്ഞ 24 മണിക്കൂറിലെ എല്ലാ സുരക്ഷാ സംഭവങ്ങളും സംഗ്രഹിക്കുക" ), കൂടാതെ കോപൈലറ്റ് ഉപയോഗപ്രദമായ ഒരു ആഖ്യാന സംഗ്രഹം നിർമ്മിക്കും. അതുപോലെ, ഗൂഗിളിന്റെ ത്രെറ്റ് ഇന്റലിജൻസ് AI, ഗൂഗിളിന്റെ വിശാലമായ ഭീഷണി ഇന്റൽ ഡാറ്റാബേസിലൂടെ സംഭാഷണ തിരയൽ പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിന് ജെമിനി എന്ന ഒരു ജനറേറ്റീവ് മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം? 10 യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ ). ഈ ഉദാഹരണങ്ങൾ സാധ്യതയെ വ്യക്തമാക്കുന്നു: ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് സങ്കീർണ്ണവും വലുതുമായ സൈബർ സുരക്ഷാ ഡാറ്റ ആഗിരണം ചെയ്യാനും തീരുമാനമെടുക്കൽ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതിന് ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന രൂപത്തിൽ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ അവതരിപ്പിക്കാനും കഴിയും.

അതേസമയം, ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് വളരെ യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ള വ്യാജ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് സിമുലേഷനും പരിശീലനത്തിനും ഒരു അനുഗ്രഹമാണ് (നിർഭാഗ്യവശാൽ, സോഷ്യൽ എഞ്ചിനീയറിംഗ് സൃഷ്ടിക്കുന്ന ആക്രമണകാരികൾക്കും). നിർദ്ദിഷ്ട ഉപയോഗ കേസുകളിലേക്ക് പോകുമ്പോൾ, സമന്വയിപ്പിക്കാനും വിശകലനം ചെയ്യാനുമുള്ള അതിന്റെ നിരവധി സൈബർ സുരക്ഷാ ആപ്ലിക്കേഷനുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നുവെന്ന് നമുക്ക് കാണാൻ കഴിയും. ഫിഷിംഗ് പ്രതിരോധം മുതൽ സുരക്ഷിതമായ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസനം വരെയുള്ള എല്ലാ പ്രധാന ഉപയോഗ കേസുകളിലേക്കും, വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളം ഓരോന്നും എങ്ങനെ പ്രയോഗിക്കുന്നു എന്നതിന്റെ ഉദാഹരണങ്ങളോടെ, താഴെ നമുക്ക് കടക്കാം.

സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ പ്രധാന പ്രയോഗങ്ങൾ

ചിത്രം: സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI-യുടെ പ്രധാന ഉപയോഗ കേസുകളിൽ സുരക്ഷാ ടീമുകൾക്കായുള്ള AI കോപൈലറ്റുകൾ, കോഡ് വൾനറബിലിറ്റി വിശകലനം, അഡാപ്റ്റീവ് ഭീഷണി കണ്ടെത്തൽ, സീറോ-ഡേ ആക്രമണ സിമുലേഷൻ, മെച്ചപ്പെടുത്തിയ ബയോമെട്രിക് സുരക്ഷ, ഫിഷിംഗ് കണ്ടെത്തൽ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI-യുടെ 6 ഉപയോഗ കേസുകൾ [+ ഉദാഹരണങ്ങൾ] ).

ഫിഷിംഗ് കണ്ടെത്തലും പ്രതിരോധവും

ഫിഷിംഗ് ഇപ്പോഴും ഏറ്റവും വ്യാപകമായ സൈബർ ഭീഷണികളിൽ ഒന്നാണ്, ഉപയോക്താക്കളെ ദോഷകരമായ ലിങ്കുകളിൽ ക്ലിക്കുചെയ്യുന്നതിനോ ക്രെഡൻഷ്യലുകൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്നതിനോ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു. ഫിഷിംഗ് ശ്രമങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും വിജയകരമായ ആക്രമണങ്ങൾ തടയുന്നതിന് ഉപയോക്തൃ പരിശീലനം ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നതിനും ജനറേറ്റീവ് AI വിന്യസിച്ചിരിക്കുന്നു. പ്രതിരോധാത്മക വശത്ത്, നിയമാധിഷ്ഠിത ഫിൽട്ടറുകൾക്ക് നഷ്ടമായേക്കാവുന്ന ഫിഷിംഗിന്റെ സൂക്ഷ്മമായ ലക്ഷണങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് AI മോഡലുകൾക്ക് ഇമെയിൽ ഉള്ളടക്കവും അയച്ചയാളുടെ പെരുമാറ്റങ്ങളും വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയും. നിയമാനുസൃതവും വഞ്ചനാപരവുമായ ഇമെയിലുകളുടെ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നതിലൂടെ, ഒരു ജനറേറ്റീവ് മോഡലിന് ഒരു അഴിമതിയെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന സ്വരത്തിലോ പദാവലിയിലോ സന്ദർഭത്തിലോ അപാകതകൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യാൻ കഴിയും - വ്യാകരണവും അക്ഷരവിന്യാസവും ഇനി അത് നൽകാത്തപ്പോൾ പോലും. വാസ്തവത്തിൽ, പാലോ ആൾട്ടോ നെറ്റ്‌വർക്കുകളുടെ ഗവേഷകർ പറയുന്നത്, ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് "ഫിഷിംഗ് ഇമെയിലുകളുടെ സൂക്ഷ്മമായ അടയാളങ്ങൾ" തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുമെന്ന്, അത് സ്ഥാപനങ്ങളെ സ്‌കാമർമാരിൽ നിന്ന് ഒരു പടി മുന്നിൽ നിൽക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എന്താണ്? - പാലോ ആൾട്ടോ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ).

ഫിഷിംഗ് ആക്രമണങ്ങളെ അനുകരിക്കാൻ സുരക്ഷാ ടീമുകളും ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിക്കുന്നു . ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സ്ഥാപനത്തിലെ ജീവനക്കാർക്ക് അനുയോജ്യമായ വ്യാജ ഫിഷിംഗ് ഇമെയിലുകൾ സ്വയമേവ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഒരു GPT-പവർ ഫിഷിംഗ് സിമുലേഷൻ ടൂൾ Ironscales അവതരിപ്പിച്ചു ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം? 10 യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ ). ഈ AI-നിർമ്മിച്ച ഇമെയിലുകൾ ഏറ്റവും പുതിയ ആക്രമണ തന്ത്രങ്ങളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു, ഫിഷി ഉള്ളടക്കം കണ്ടെത്തുന്നതിൽ ജീവനക്കാർക്ക് യാഥാർത്ഥ്യബോധം നൽകുന്നു. കൂടുതൽ ബോധ്യപ്പെടുത്തുന്ന ആകർഷണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ആക്രമണകാരികൾ തന്നെ AI സ്വീകരിക്കുന്നതിനാൽ അത്തരം വ്യക്തിഗത പരിശീലനം നിർണായകമാണ്. പ്രത്യേകിച്ചും, ജനറേറ്റീവ് AI വളരെ മിനുക്കിയ ഫിഷിംഗ് സന്ദേശങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിലും (എളുപ്പത്തിൽ കണ്ടെത്താനാകുന്ന തകർന്ന ഇംഗ്ലീഷിന്റെ കാലം കഴിഞ്ഞു), AI അജയ്യമല്ലെന്ന് പ്രതിരോധക്കാർ കണ്ടെത്തി. 2024-ൽ, IBM സുരക്ഷാ ഗവേഷകർ മനുഷ്യർ എഴുതിയ ഫിഷിംഗ് ഇമെയിലുകളെ AI-നിർമ്മിച്ചവയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്ന ഒരു പരീക്ഷണം നടത്തി, “അതിശയകരമെന്നു പറയട്ടെ, AI-നിർമ്മിച്ച ഇമെയിലുകൾ അവയുടെ ശരിയായ വ്യാകരണം ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും കണ്ടെത്താൻ ഇപ്പോഴും എളുപ്പമായിരുന്നു” ( സൈബർ സുരക്ഷയിലെ ജനറേറ്റീവ് AI-യുടെ 6 ഉപയോഗ കേസുകൾ [+ ഉദാഹരണങ്ങൾ] ). ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്, AI- സഹായത്തോടെയുള്ള കണ്ടെത്തലുമായി സംയോജിപ്പിച്ച മനുഷ്യന്റെ അവബോധത്തിന് ഇപ്പോഴും AI- എഴുതിയ തട്ടിപ്പുകളിലെ സൂക്ഷ്മമായ പൊരുത്തക്കേടുകളോ മെറ്റാഡാറ്റ സിഗ്നലുകളോ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും എന്നാണ്.

ഓട്ടോമേറ്റഡ് പ്രതികരണങ്ങളോ ഫിൽട്ടറുകളോ സൃഷ്ടിക്കാൻ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കാം . ഉദാഹരണത്തിന്, അയച്ചയാളുടെ നിയമസാധുത പരിശോധിക്കുന്നതിനായി ഒരു AI സിസ്റ്റത്തിന് ചില ചോദ്യങ്ങളുള്ള ഒരു ഇമെയിലിന് മറുപടി നൽകാം അല്ലെങ്കിൽ ഒരു സാൻഡ്‌ബോക്‌സിൽ ഒരു ഇമെയിലിന്റെ ലിങ്കുകളും അറ്റാച്ച്‌മെന്റുകളും വിശകലനം ചെയ്യാൻ ഒരു LLM ഉപയോഗിക്കാം, തുടർന്ന് ഏതെങ്കിലും ക്ഷുദ്രകരമായ ഉദ്ദേശ്യം സംഗ്രഹിക്കാം. NVIDIA യുടെ സുരക്ഷാ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമായ മോർഫിയസ് ഈ രംഗത്ത് AI യുടെ ശക്തി പ്രകടമാക്കുന്നു - ഇമെയിലുകൾ വേഗത്തിൽ വിശകലനം ചെയ്യാനും തരംതിരിക്കാനും ഇത് ജനറേറ്റീവ് NLP മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ പരമ്പരാഗത സുരക്ഷാ ഉപകരണങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ 21% സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI-യ്‌ക്കുള്ള 6 ഉപയോഗ കേസുകൾ [+ ഉദാഹരണങ്ങൾ] ). അസാധാരണമായ പെരുമാറ്റം കണ്ടെത്തുന്നതിന് മോർഫിയസ് ഉപയോക്തൃ ആശയവിനിമയ പാറ്റേണുകൾ പോലും പ്രൊഫൈൽ ചെയ്യുന്നു (ഒരു ഉപയോക്താവ് പെട്ടെന്ന് നിരവധി ബാഹ്യ വിലാസങ്ങൾ ഇമെയിൽ ചെയ്യുന്നതുപോലെ), ഇത് ഫിഷിംഗ് ഇമെയിലുകൾ അയയ്‌ക്കുന്ന ഒരു അപഹരിക്കപ്പെട്ട അക്കൗണ്ടിനെ സൂചിപ്പിക്കാം.

പ്രായോഗികമായി, സോഷ്യൽ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ആക്രമണങ്ങൾക്കായി ഇമെയിൽ, വെബ് ട്രാഫിക് എന്നിവ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നതിന് വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളമുള്ള കമ്പനികൾ AI-യെ വിശ്വസിക്കാൻ തുടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, വയർ തട്ടിപ്പിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാവുന്ന ആൾമാറാട്ട ശ്രമങ്ങൾക്കായി ആശയവിനിമയങ്ങൾ സ്കാൻ ചെയ്യാൻ ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങൾ ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതേസമയം ഫിഷിംഗ് സംബന്ധമായ ലംഘനങ്ങളിൽ നിന്ന് രോഗികളുടെ ഡാറ്റ സംരക്ഷിക്കാൻ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ദാതാക്കൾ AI വിന്യസിക്കുന്നു. റിയലിസ്റ്റിക് ഫിഷിംഗ് സാഹചര്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിലൂടെയും ക്ഷുദ്ര സന്ദേശങ്ങളുടെ മുഖമുദ്രകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെയും, ജനറേറ്റീവ് AI ഫിഷിംഗ് പ്രതിരോധ തന്ത്രങ്ങൾക്ക് ശക്തമായ ഒരു പാളി ചേർക്കുന്നു. ഉപസംഹാരം: ആക്രമണകാരികൾ അവരുടെ ഗെയിം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ അതേ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ പോലും, ഫിഷിംഗ് ആക്രമണങ്ങൾ വേഗത്തിലും കൃത്യമായും കണ്ടെത്താനും നിരായുധീകരിക്കാനും AI-ക്ക് കഴിയും

മാൽവെയർ കണ്ടെത്തലും ഭീഷണി വിശകലനവും

ആധുനിക മാൽവെയർ നിരന്തരം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു - ആന്റിവൈറസ് ഒപ്പുകളെ മറികടക്കാൻ ആക്രമണകാരികൾ പുതിയ വകഭേദങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയോ കോഡ് അവ്യക്തമാക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു. മാൽവെയർ കണ്ടെത്തുന്നതിനും അതിന്റെ സ്വഭാവം മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും ജനറേറ്റീവ് AI നൂതന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. മാൽവെയറിന്റെ "ദുഷ്ട ഇരട്ടകളെ" സൃഷ്ടിക്കാൻ : സുരക്ഷാ ഗവേഷകർക്ക് അറിയപ്പെടുന്ന ഒരു മാൽവെയർ സാമ്പിളിനെ ഒരു ജനറേറ്റീവ് മോഡലിലേക്ക് ഫീഡ് ചെയ്ത് ആ മാൽവെയറിന്റെ നിരവധി മ്യൂട്ടേറ്റഡ് വകഭേദങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഒരു ആക്രമണകാരി വരുത്തിയേക്കാവുന്ന മാറ്റങ്ങൾ അവർക്ക് ഫലപ്രദമായി പ്രതീക്ഷിക്കാം. AI- ജനറേറ്റഡ് വകഭേദങ്ങൾ ആന്റിവൈറസ്, നുഴഞ്ഞുകയറ്റം കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനങ്ങളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാം, അതുവഴി മാൽവെയറിന്റെ പരിഷ്കരിച്ച പതിപ്പുകൾ പോലും കാട്ടിൽ തിരിച്ചറിയപ്പെടും ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI-യ്‌ക്കുള്ള 6 ഉപയോഗ കേസുകൾ [+ ഉദാഹരണങ്ങൾ] ). ഹാക്കർമാർ കണ്ടെത്തലിൽ നിന്ന് രക്ഷപ്പെടാൻ അവരുടെ മാൽവെയറിനെ ചെറുതായി മാറ്റുകയും പ്രതിരോധക്കാർ ഓരോ തവണയും പുതിയ ഒപ്പുകൾ എഴുതാൻ പാടുപെടുകയും ചെയ്യുന്ന ചക്രം തകർക്കാൻ ഈ പ്രോആക്ടീവ് തന്ത്രം സഹായിക്കുന്നു. ഒരു വ്യവസായ പോഡ്‌കാസ്റ്റിൽ സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, സുരക്ഷാ വിദഗ്ധർ ഇപ്പോൾ "നെറ്റ്‌വർക്ക് ട്രാഫിക് അനുകരിക്കാനും സങ്കീർണ്ണമായ ആക്രമണങ്ങളെ അനുകരിക്കുന്ന ക്ഷുദ്രകരമായ പേലോഡുകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും" ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഒരൊറ്റ സംഭവത്തേക്കാൾ ഒരു മുഴുവൻ ഭീഷണി കുടുംബത്തിനെതിരെയും അവരുടെ പ്രതിരോധം സമ്മർദ്ദത്തിലാക്കുന്നു. ഈ അഡാപ്റ്റീവ് ഭീഷണി കണ്ടെത്തൽ എന്നതുകൊണ്ട് അർത്ഥമാക്കുന്നത് സുരക്ഷാ ഉപകരണങ്ങൾ പോളിമോർഫിക് മാൽവെയറുകളെ കൂടുതൽ പ്രതിരോധിക്കാൻ പ്രാപ്തമാകുന്നു എന്നാണ്, അല്ലാത്തപക്ഷം അവ കടന്നുപോകും.

കണ്ടെത്തലിനപ്പുറം, ജനറേറ്റീവ് AI മാൽവെയർ വിശകലനത്തിലും റിവേഴ്സ് എഞ്ചിനീയറിംഗിലും , പരമ്പരാഗതമായി ഭീഷണി വിശകലന വിദഗ്ധർക്ക് ഇവ അധ്വാനം ആവശ്യമുള്ള ജോലികളാണ്. വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾക്ക് സംശയാസ്പദമായ കോഡോ സ്ക്രിപ്റ്റുകളോ പരിശോധിക്കുകയും കോഡ് എന്താണ് ചെയ്യാൻ ഉദ്ദേശിക്കുന്നതെന്ന് ലളിതമായ ഭാഷയിൽ വിശദീകരിക്കുകയും ചെയ്യാം. ഒരു യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണമാണ് വൈറസ് ടോട്ടൽ കോഡ് ഇൻസൈറ്റ് , ഗൂഗിളിന്റെ വൈറസ് ടോട്ടലിന്റെ ഒരു സവിശേഷത, ഇത് ക്ഷുദ്രകരമായ കോഡിന്റെ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ സംഗ്രഹങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ഒരു ജനറേറ്റീവ് AI മോഡലിനെ (ഗൂഗിളിന്റെ സെക്-പാൽഎം) ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം? 10 യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ ). ഇത് അടിസ്ഥാനപരമായി "സുരക്ഷാ കോഡിംഗിനായി സമർപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന ഒരു തരം ചാറ്റ്ജിപിടി" ആണ്, ഇത് മനുഷ്യ വിശകലന വിദഗ്ധർക്ക് ഭീഷണികൾ മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് 24/7 പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു AI മാൽവെയർ അനലിസ്റ്റായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI-യ്‌ക്കുള്ള 6 ഉപയോഗ കേസുകൾ [+ ഉദാഹരണങ്ങൾ] ). അപരിചിതമായ സ്ക്രിപ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ബൈനറി കോഡ് പരിശോധിക്കുന്നതിനുപകരം, ഒരു സുരക്ഷാ ടീം അംഗത്തിന് AI-യിൽ നിന്ന് ഉടനടി വിശദീകരണം ലഭിക്കും - ഉദാഹരണത്തിന്, "ഈ സ്ക്രിപ്റ്റ് XYZ സെർവറിൽ നിന്ന് ഒരു ഫയൽ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുകയും തുടർന്ന് സിസ്റ്റം ക്രമീകരണങ്ങൾ പരിഷ്കരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് മാൽവെയർ പെരുമാറ്റത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു." ഇത് സംഭവ പ്രതികരണത്തെ നാടകീയമായി വേഗത്തിലാക്കുന്നു, കാരണം വിശകലന വിദഗ്ധര്‍ക്ക് പുതിയ മാല്‍വെയറുകള്‍ മുമ്പത്തേക്കാള്‍ വേഗത്തില്‍ തരംതിരിക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയും.

വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ മാൽവെയറുകൾ കൃത്യമായി കണ്ടെത്താനും ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിക്കുന്നു . പരമ്പരാഗത ആന്റിവൈറസ് എഞ്ചിനുകൾ അറിയപ്പെടുന്ന ഒപ്പുകൾക്കായി ഫയലുകൾ സ്കാൻ ചെയ്യുന്നു, എന്നാൽ ഒരു ജനറേറ്റീവ് മോഡലിന് ഒരു ഫയലിന്റെ സവിശേഷതകൾ വിലയിരുത്താനും പഠിച്ച പാറ്റേണുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അത് ക്ഷുദ്രകരമാണോ എന്ന് പ്രവചിക്കാനും കഴിയും. കോടിക്കണക്കിന് ഫയലുകളുടെ (ക്ഷുദ്രകരവും ദോഷകരമല്ലാത്തതും) ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, വ്യക്തമായ ഒപ്പുകൾ നിലവിലില്ലാത്തിടത്ത് ഒരു AI ക്ഷുദ്രകരമായ ഉദ്ദേശ്യം കണ്ടെത്തിയേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ജനറേറ്റീവ് മോഡലിന് ഒരു എക്സിക്യൂട്ടബിളിനെ സംശയാസ്പദമായി ഫ്ലാഗ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, കാരണം അതിന്റെ പെരുമാറ്റ പ്രൊഫൈൽ "കാണുന്നു" , ബൈനറി പുതിയതാണെങ്കിലും. ഈ പെരുമാറ്റത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കണ്ടെത്തൽ നോവൽ അല്ലെങ്കിൽ സീറോ-ഡേ മാൽവെയറിനെ പ്രതിരോധിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഗൂഗിളിന്റെ ത്രെറ്റ് ഇന്റലിജൻസ് AI (ക്രോണിക്കിൾ/മാൻഡിയന്റിന്റെ ഭാഗം) ക്ഷുദ്രകരമായ കോഡ് വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും "മാൽവെയറിനെയും മറ്റ് തരത്തിലുള്ള ഭീഷണികളെയും നേരിടുന്നതിൽ സുരക്ഷാ പ്രൊഫഷണലുകളെ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായും ഫലപ്രദമായും സഹായിക്കുന്നതിനും" അതിന്റെ ജനറേറ്റീവ് മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതായി റിപ്പോർട്ടുണ്ട്. ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം? 10 യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ ).

മറുവശത്ത്, ആക്രമണകാരികൾക്ക് ഇവിടെയും ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് നാം സമ്മതിക്കണം - സ്വയം പൊരുത്തപ്പെടുന്ന മാൽവെയർ യാന്ത്രികമായി സൃഷ്ടിക്കാൻ. വാസ്തവത്തിൽ, കണ്ടെത്താൻ പ്രയാസമുള്ള മാൽവെയർ വികസിപ്പിക്കാൻ ജനറേറ്റീവ് AI സഹായിക്കുമെന്ന് സൈബർ സുരക്ഷയിലെ ജനറേറ്റീവ് AI എന്താണ്? - പാലോ ആൾട്ടോ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ). അറിയപ്പെടുന്ന എല്ലാ ആന്റിവൈറസ് പരിശോധനകളിൽ നിന്നും ഒഴിഞ്ഞുമാറുന്നതുവരെ ഒരു മാൽവെയറിന്റെ ഒരു ഭാഗം ആവർത്തിച്ച് മോർഫ് ചെയ്യാൻ (അതിന്റെ ഫയൽ ഘടന, എൻക്രിപ്ഷൻ രീതികൾ മുതലായവ മാറ്റാൻ) ഒരു AI മോഡലിന് നിർദ്ദേശം നൽകാം. ഈ പ്രതികൂല ഉപയോഗം വളർന്നുവരുന്ന ഒരു ആശങ്കയാണ് (ചിലപ്പോൾ "AI- പവർഡ് മാൽവെയർ" അല്ലെങ്കിൽ ഒരു സേവനമായി പോളിമോർഫിക് മാൽവെയർ എന്ന് വിളിക്കുന്നു). അത്തരം അപകടസാധ്യതകളെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ പിന്നീട് ചർച്ച ചെയ്യും, പക്ഷേ പ്രതിരോധക്കാരും ആക്രമണകാരികളും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഈ പൂച്ച-മൗസ് ഗെയിമിലെ ഒരു ഉപകരണമാണ് ജനറേറ്റീവ് AI എന്ന് ഇത് അടിവരയിടുന്നു.

ഒരു ആക്രമണകാരിയെപ്പോലെ ചിന്തിക്കാൻ പ്രാപ്തരാക്കുന്നതിലൂടെ മാൽവെയർ പ്രതിരോധം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു - പുതിയ ഭീഷണികളും പരിഹാരങ്ങളും സ്വന്തമായി സൃഷ്ടിക്കുന്നു. കണ്ടെത്തൽ നിരക്കുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് സിന്തറ്റിക് മാൽവെയർ നിർമ്മിക്കുന്നതോ നെറ്റ്‌വർക്കുകളിൽ കാണപ്പെടുന്ന യഥാർത്ഥ മാൽവെയറുകൾ വിശദീകരിക്കാനും ഉൾക്കൊള്ളാനും AI ഉപയോഗിക്കുന്നതോ ആകട്ടെ, ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ എല്ലാ വ്യവസായങ്ങളിലും ബാധകമാണ്. ഒരു സ്‌പ്രെഡ്‌ഷീറ്റിലെ സംശയാസ്‌പദമായ മാക്രോ വേഗത്തിൽ വിശകലനം ചെയ്യാൻ ഒരു ബാങ്ക് AI-അധിഷ്ഠിത മാൽവെയർ വിശകലനം ഉപയോഗിച്ചേക്കാം, അതേസമയം ഒരു നിർമ്മാണ സ്ഥാപനം വ്യാവസായിക നിയന്ത്രണ സംവിധാനങ്ങളെ ലക്ഷ്യം വച്ചുള്ള മാൽവെയർ കണ്ടെത്തുന്നതിന് AI-യെ ആശ്രയിച്ചേക്കാം. ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിച്ച് പരമ്പരാഗത മാൽവെയർ വിശകലനം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് മുമ്പത്തേക്കാൾ വേഗത്തിലും കൂടുതൽ മുൻകൈയെടുത്തും മാൽവെയർ കാമ്പെയ്‌നുകളോട് പ്രതികരിക്കാൻ കഴിയും.

ഭീഷണി ഇന്റലിജൻസും ഓട്ടോമേറ്റിംഗ് വിശകലനവും

പുതുതായി കണ്ടെത്തിയ ഒത്തുതീർപ്പ് സൂചകങ്ങളുടെ (IOCs) ഫീഡുകൾ മുതൽ ഉയർന്നുവരുന്ന ഹാക്കർ തന്ത്രങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള വിശകലന റിപ്പോർട്ടുകൾ വരെ, എല്ലാ ദിവസവും, സംഘടനകൾക്ക് ഭീഷണി ഇന്റലിജൻസ് ഡാറ്റയുടെ ഒരു വലിയ പ്രവാഹം നേരിടുന്നു. സുരക്ഷാ ടീമുകൾ നേരിടുന്ന വെല്ലുവിളി ഈ വിവരങ്ങളുടെ പ്രളയത്തിലൂടെ അരിച്ചുപെറുക്കുകയും പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്. ഭീഷണി ഇന്റലിജൻസ് വിശകലനവും ഉപഭോഗവും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിൽ . ഡസൻ കണക്കിന് റിപ്പോർട്ടുകളോ ഡാറ്റാബേസ് എൻട്രികളോ സ്വമേധയാ വായിക്കുന്നതിനുപകരം, മെഷീൻ വേഗതയിൽ ഭീഷണി ഇന്റലിനെ സംഗ്രഹിക്കാനും സന്ദർഭോചിതമാക്കാനും വിശകലനക്കാർക്ക് AI ഉപയോഗിക്കാം.

ഒരു വ്യക്തമായ ഉദാഹരണമാണ് ഗൂഗിളിന്റെ ത്രെറ്റ് ഇന്റലിജൻസ് സ്യൂട്ട്, ഇത് മാൻഡിയന്റ്, വൈറസ് ടോട്ടൽ എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള ഗൂഗിളിന്റെ ഭീഷണി ഡാറ്റയുടെ ശേഖരവുമായി ജനറേറ്റീവ് AI (ജെമിനി മോഡൽ) സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. ഈ AI "Google-ന്റെ ഭീഷണി ഇന്റലിജൻസിന്റെ വിശാലമായ ശേഖരത്തിലുടനീളം സംഭാഷണ തിരയൽ" , ഇത് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഭീഷണികളെക്കുറിച്ച് സ്വാഭാവിക ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കാനും വാറ്റിയെടുത്ത ഉത്തരങ്ങൾ നേടാനും അനുവദിക്കുന്നു ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം? 10 യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ ). ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു വിശകലന വിദഗ്ദ്ധന്, "നമ്മുടെ വ്യവസായത്തെ ലക്ഷ്യമിടുന്ന ത്രെറ്റ് ഗ്രൂപ്പ് X-മായി ബന്ധപ്പെട്ട ഏതെങ്കിലും മാൽവെയർ ഞങ്ങൾ കണ്ടിട്ടുണ്ടോ?" എന്ന് , കൂടാതെ AI പ്രസക്തമായ ഇന്റലിനെ ആകർഷിക്കും, ഒരുപക്ഷേ "അതെ, ത്രെറ്റ് ഗ്രൂപ്പ് X കഴിഞ്ഞ മാസം മാൽവെയർ Y ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ഫിഷിംഗ് കാമ്പെയ്‌നുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരുന്നു" എന്ന് ആ മാൽവെയറിന്റെ പെരുമാറ്റത്തിന്റെ സംഗ്രഹം നൽകുകയും ചെയ്യും. ഒന്നിലധികം ഉപകരണങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുകയോ ദീർഘമായ റിപ്പോർട്ടുകൾ വായിക്കുകയോ ചെയ്യേണ്ടിവരുന്ന ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ശേഖരിക്കുന്നതിനുള്ള സമയം ഇത് ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുന്നു.

ഭീഷണി പ്രവണതകളെ പരസ്പരം ബന്ധിപ്പിക്കാനും സംഗ്രഹിക്കാനും കഴിയും . ആയിരക്കണക്കിന് സുരക്ഷാ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റുകൾ, ലംഘന വാർത്തകൾ, ഡാർക്ക് വെബ് ചാറ്ററുകൾ എന്നിവയിലൂടെ ഇത് സംയോജിപ്പിച്ച് CISO-യുടെ ബ്രീഫിംഗിനായി "ഈ ആഴ്ചയിലെ മികച്ച സൈബർ ഭീഷണികളുടെ" എക്സിക്യൂട്ടീവ് സംഗ്രഹം സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം. പരമ്പരാഗതമായി, ഈ തലത്തിലുള്ള വിശകലനത്തിനും റിപ്പോർട്ടിംഗിനും ഗണ്യമായ മനുഷ്യ പരിശ്രമം ആവശ്യമായിരുന്നു; ഇപ്പോൾ നന്നായി ട്യൂൺ ചെയ്ത ഒരു മോഡലിന് അത് നിമിഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, മനുഷ്യർക്ക് ഔട്ട്‌പുട്ട് പരിഷ്കരിക്കുക മാത്രമേ ചെയ്യൂ. സീറോഫോക്സ് പോലുള്ള കമ്പനികൾ ഫോക്സ്ജിപിടി ക്ഷുദ്രകരമായ ഉള്ളടക്കവും ഫിഷിംഗ് ഡാറ്റയും ഉൾപ്പെടെ "വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലുടനീളം ബുദ്ധിശക്തിയുടെ വിശകലനവും സംഗ്രഹവും ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതിന്" പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു ജനറേറ്റീവ് AI ഉപകരണമാണ് സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം? 10 യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ ). വായനയുടെയും ക്രോസ്-റഫറൻസിംഗ് ഡാറ്റയുടെയും ഭാരോദ്വഹനം ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഭീഷണി ഇന്റൽ ടീമുകളെ തീരുമാനമെടുക്കലിലും പ്രതികരണത്തിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ AI പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

മറ്റൊരു ഉപയോഗ സാഹചര്യമാണ് സംഭാഷണ ഭീഷണി വേട്ട . ഒരു സുരക്ഷാ വിശകലന വിദഗ്ദ്ധൻ ഒരു AI സഹായിയുമായി ഇടപഴകുന്നത് സങ്കൽപ്പിക്കുക: “കഴിഞ്ഞ 48 മണിക്കൂറിനുള്ളിൽ ഡാറ്റ ചോർച്ചയുടെ ഏതെങ്കിലും ലക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കൂ” അല്ലെങ്കിൽ “ഈ ആഴ്ച ആക്രമണകാരികൾ ചൂഷണം ചെയ്യുന്ന ഏറ്റവും പുതിയ ദുർബലതകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?” AI-ക്ക് ചോദ്യം വ്യാഖ്യാനിക്കാനും ആന്തരിക ലോഗുകളോ ബാഹ്യ ഇന്റൽ ഉറവിടങ്ങളോ തിരയാനും വ്യക്തമായ ഉത്തരമോ പ്രസക്തമായ സംഭവങ്ങളുടെ പട്ടികയോ ഉപയോഗിച്ച് പ്രതികരിക്കാനും കഴിയും. ഇത് വിദൂരമല്ല - ആധുനിക സുരക്ഷാ വിവരങ്ങളും ഇവന്റ് മാനേജ്‌മെന്റ് (SIEM) സിസ്റ്റങ്ങളും സ്വാഭാവിക ഭാഷാ അന്വേഷണങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്താൻ തുടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, IBM-ന്റെ QRadar സുരക്ഷാ സ്യൂട്ട് 2024-ൽ ജനറേറ്റീവ് AI സവിശേഷതകൾ ചേർക്കുന്നു, ഇത് വിശകലന വിദഗ്ധരെ “സംഗ്രഹിച്ച ആക്രമണ പാതയെക്കുറിച്ച് […] നിർദ്ദിഷ്ട ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കാനും” വിശദമായ ഉത്തരങ്ങൾ നേടാനും അനുവദിക്കുന്നു. ഇതിന് “വളരെ പ്രസക്തമായ ഭീഷണി ഇന്റലിജൻസ് വ്യാഖ്യാനിക്കാനും സംഗ്രഹിക്കാനും” ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം? 10 യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ ). അടിസ്ഥാനപരമായി, ജനറേറ്റീവ് AI സാങ്കേതിക ഡാറ്റയുടെ പർവതങ്ങളെ ആവശ്യാനുസരണം ചാറ്റ്-വലുപ്പത്തിലുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകളാക്കി മാറ്റുന്നു.

വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളം, ഇതിന് വലിയ പ്രത്യാഘാതങ്ങളുണ്ട്. ഒരു ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ദാതാവിന് ആശുപത്രികളെ ലക്ഷ്യമിടുന്ന ഏറ്റവും പുതിയ റാൻസംവെയർ ഗ്രൂപ്പുകളെക്കുറിച്ച് അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യാൻ AI ഉപയോഗിക്കാം, ഒരു വിശകലന വിദഗ്ദ്ധനെ മുഴുവൻ സമയ ഗവേഷണത്തിനായി നീക്കിവയ്ക്കാതെ തന്നെ. സ്റ്റോർ ഐടി ജീവനക്കാരെ അറിയിക്കുമ്പോൾ ഒരു റീട്ടെയിൽ കമ്പനിയുടെ SOC-ക്ക് പുതിയ POS മാൽവെയർ തന്ത്രങ്ങൾ വേഗത്തിൽ സംഗ്രഹിക്കാൻ കഴിയും. വിവിധ ഏജൻസികളിൽ നിന്നുള്ള ഭീഷണി ഡാറ്റ സമന്വയിപ്പിക്കേണ്ട സർക്കാരിൽ, പ്രധാന മുന്നറിയിപ്പുകൾ എടുത്തുകാണിക്കുന്ന ഏകീകൃത റിപ്പോർട്ടുകൾ AI-ക്ക് നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. ഭീഷണി ഇന്റലിജൻസ് ശേഖരണവും വ്യാഖ്യാനവും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ , ഉയർന്നുവരുന്ന ഭീഷണികളോട് വേഗത്തിൽ പ്രതികരിക്കാൻ ജനറേറ്റീവ് AI ഓർഗനൈസേഷനുകളെ സഹായിക്കുകയും ശബ്ദത്തിൽ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന നിർണായക മുന്നറിയിപ്പുകൾ കാണാതെ പോകാനുള്ള സാധ്യത കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

സെക്യൂരിറ്റി ഓപ്പറേഷൻസ് സെന്റർ (എസ്ഒസി) ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ

സുരക്ഷാ പ്രവർത്തന കേന്ദ്രങ്ങൾ ജാഗ്രതാ ക്ഷീണത്തിനും അമിതമായ ഡാറ്റയ്ക്കും കുപ്രസിദ്ധമാണ്. ഒരു സാധാരണ SOC അനലിസ്റ്റ് എല്ലാ ദിവസവും ആയിരക്കണക്കിന് അലേർട്ടുകളിലൂടെയും ഇവന്റുകളിലൂടെയും കടന്നുപോകുകയും സാധ്യതയുള്ള സംഭവങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുകയും ചെയ്തേക്കാം. പതിവ് ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്തും, ബുദ്ധിപരമായ സംഗ്രഹങ്ങൾ നൽകിക്കൊണ്ടും, ചില പ്രതികരണങ്ങൾ സംഘടിപ്പിച്ചും ജനറേറ്റീവ് AI SOC-കളിൽ ഒരു ഫോഴ്‌സ് മൾട്ടിപ്ലയറായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. AI കോപൈലറ്റ് ബാക്കിയുള്ളവ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ മനുഷ്യ വിശകലന വിദഗ്ദ്ധർക്ക് ഏറ്റവും നിർണായകമായ പ്രശ്‌നങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ SOC വർക്ക്ഫ്ലോകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം.

“അനലിസ്റ്റിന്റെ കോപൈലറ്റ്” ആയി ഉപയോഗിക്കുന്നതാണ് . നേരത്തെ സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, മൈക്രോസോഫ്റ്റിന്റെ സെക്യൂരിറ്റി കോപൈലറ്റ് ഇതിന് ഉദാഹരണമാണ്: ഇത് “ഒരു സുരക്ഷാ അനലിസ്റ്റിന്റെ ജോലി മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിനുപകരം സഹായിക്കുന്നതിനാണ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്,” സംഭവ അന്വേഷണങ്ങളിലും റിപ്പോർട്ടിംഗിലും സഹായിക്കുന്നു ( മൈക്രോസോഫ്റ്റ് സെക്യൂരിറ്റി കോപൈലറ്റ് സൈബർ സുരക്ഷയ്‌ക്കുള്ള ഒരു പുതിയ GPT-4 AI അസിസ്റ്റന്റാണ് | ദി വെർജ് ). പ്രായോഗികമായി, ഇതിനർത്ഥം ഒരു വിശകലന വിദഗ്ദ്ധന് അസംസ്‌കൃത ഡാറ്റ - ഫയർവാൾ ലോഗുകൾ, ഒരു ഇവന്റ് ടൈംലൈൻ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു സംഭവ വിവരണം - ഇൻപുട്ട് ചെയ്യാനും അത് വിശകലനം ചെയ്യാനോ സംഗ്രഹിക്കാനോ AI യോട് ആവശ്യപ്പെടാനും കഴിയും എന്നാണ്. കോപൈലറ്റ് "2:35 AM ന്, IP X-ൽ നിന്നുള്ള ഒരു സംശയാസ്പദമായ ലോഗിൻ സെർവർ Y-യിൽ വിജയിച്ചതായി തോന്നുന്നു, തുടർന്ന് അസാധാരണമായ ഡാറ്റ കൈമാറ്റങ്ങൾ, ആ സെർവറിന്റെ സാധ്യതയുള്ള ലംഘനത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു" സമയം സാരാംശമുള്ളപ്പോൾ ഇത്തരത്തിലുള്ള ഉടനടി സന്ദർഭോചിതമാക്കൽ വിലമതിക്കാനാവാത്തതാണ്.

ലെവൽ-1 ട്രയേജ് ഭാരം കുറയ്ക്കുന്നതിനും AI കോപൈലറ്റുകൾ സഹായിക്കുന്നു. വ്യവസായ ഡാറ്റ അനുസരിച്ച്, ഒരു സുരക്ഷാ ടീമിന് ആഴ്ചയിൽ 15 മണിക്കൂർ , ഏകദേശം 22,000 അലേർട്ടുകളും തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകളും ( സൈബർ സുരക്ഷയിലെ ജനറേറ്റീവ് AI-യ്‌ക്കുള്ള 6 ഉപയോഗ കേസുകൾ [+ ഉദാഹരണങ്ങൾ] ) തരംതിരിക്കാൻ കഴിയും. ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിച്ച്, ഈ അലേർട്ടുകളിൽ പലതും സ്വയമേവ ട്രയേജ് ചെയ്യാൻ കഴിയും - AI-ക്ക് വ്യക്തമായി ദോഷകരമല്ലാത്തവയെ (യുക്തിസഹമായി നൽകിയാൽ) നിരസിക്കാനും യഥാർത്ഥത്തിൽ ശ്രദ്ധ ആവശ്യമുള്ളവയെ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യാനും കഴിയും, ചിലപ്പോൾ മുൻഗണന പോലും നിർദ്ദേശിക്കാനും കഴിയും. വാസ്തവത്തിൽ, സന്ദർഭം മനസ്സിലാക്കുന്നതിലെ ജനറേറ്റീവ് AI-യുടെ ശക്തി അർത്ഥമാക്കുന്നത് ഒറ്റപ്പെടലിൽ നിരുപദ്രവകരമെന്ന് തോന്നുമെങ്കിലും ഒരുമിച്ച് ഒരു മൾട്ടി-സ്റ്റേജ് ആക്രമണത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന അലേർട്ടുകളെ പരസ്പരബന്ധിതമാക്കാൻ ഇതിന് കഴിയും എന്നാണ്. ഇത് "അലേർട്ട് ക്ഷീണം" കാരണം ഒരു ആക്രമണം നഷ്ടപ്പെടാനുള്ള സാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നു.

വേട്ടയാടലും അന്വേഷണങ്ങളും വേഗത്തിലാക്കാൻ SOC അനലിസ്റ്റുകൾ AI-യുമായി സ്വാഭാവിക ഭാഷയും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, സെന്റിനൽവണിന്റെ പർപ്പിൾ AI പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ഒരു LLM-അധിഷ്ഠിത ഇന്റർഫേസ് തത്സമയ സുരക്ഷാ ഡാറ്റയുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് വിശകലന വിദഗ്ധരെ "സങ്കീർണ്ണമായ ഭീഷണി-വേട്ട ചോദ്യങ്ങൾ പ്ലെയിൻ ഇംഗ്ലീഷിൽ ചോദിക്കാനും വേഗത്തിലുള്ളതും കൃത്യവുമായ ഉത്തരങ്ങൾ നേടാനും" ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം? 10 യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ ). ഒരു വിശകലന വിദഗ്ദ്ധന് "കഴിഞ്ഞ മാസം badguy123[.]com എന്ന ഡൊമെയ്‌നുമായി ഏതെങ്കിലും എൻഡ്‌പോയിന്റുകൾ ആശയവിനിമയം നടത്തിയിട്ടുണ്ടോ?" AI സഹായത്തോടെ ടീമിനെ ഫലപ്രദമായി മെച്ചപ്പെടുത്താമെന്നും ഇതിനർത്ഥം . തീർച്ചയായും, ജനറേറ്റീവ് AI മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം "അവരുടെ കഴിവുകളും പ്രാവീണ്യവും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു" , കാരണം ജൂനിയർ സ്റ്റാഫിന് ഇപ്പോൾ AI-യിൽ നിന്ന് ആവശ്യാനുസരണം കോഡിംഗ് പിന്തുണയോ വിശകലന നുറുങ്ങുകളോ ലഭിക്കും, ഇത് മുതിർന്ന ടീം അംഗങ്ങളോട് എപ്പോഴും സഹായം ചോദിക്കുന്നതിനെ ആശ്രയിക്കുന്നത് കുറയ്ക്കുന്നു ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI-യ്‌ക്കുള്ള 6 ഉപയോഗ കേസുകൾ [+ ഉദാഹരണങ്ങൾ] ).

മറ്റൊരു SOC ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഓട്ടോമേറ്റഡ് സംഭവ സംഗ്രഹവും ഡോക്യുമെന്റേഷനുമാണ് . ഒരു സംഭവം കൈകാര്യം ചെയ്ത ശേഷം, ആരെങ്കിലും റിപ്പോർട്ട് എഴുതണം - പലരും മടുപ്പിക്കുന്ന ഒരു ജോലിയാണിത്. ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് ഫോറൻസിക് ഡാറ്റ (സിസ്റ്റം ലോഗുകൾ, മാൽവെയർ വിശകലനം, പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ സമയക്രമം) എടുത്ത് ഒരു ഫസ്റ്റ്-ഡ്രാഫ്റ്റ് സംഭവ റിപ്പോർട്ട് സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. "ഒറ്റ ക്ലിക്കിലൂടെ" ഒരു സംഭവത്തിന്റെ സംഗ്രഹം വ്യത്യസ്ത പങ്കാളികൾക്ക് (എക്സിക്യൂട്ടീവുകൾ, ഐടി ടീമുകൾ മുതലായവ) നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ QRadar-ലേക്ക് IBM ഈ കഴിവ് നിർമ്മിക്കുന്നു ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം? 10 യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ ). ഇത് സമയം ലാഭിക്കുക മാത്രമല്ല, റിപ്പോർട്ടിൽ ഒന്നും അവഗണിക്കപ്പെടുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, കാരണം AI-ക്ക് എല്ലാ പ്രസക്തമായ വിശദാംശങ്ങളും സ്ഥിരമായി ഉൾപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. അതുപോലെ, അനുസരണത്തിനും ഓഡിറ്റിംഗിനും, സംഭവ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഫോമുകളോ തെളിവ് പട്ടികകളോ പൂരിപ്പിക്കാൻ AI-ക്ക് കഴിയും.

യഥാർത്ഥ ലോക ഫലങ്ങൾ ആകർഷകമാണ്. സ്വിംലെയ്‌നിന്റെ AI-ഡ്രൈവൺ SOAR (സുരക്ഷാ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ, ഓട്ടോമേഷൻ, പ്രതികരണം) ആദ്യകാലങ്ങളിൽ സ്വീകരിച്ചവർ വലിയ ഉൽപ്പാദനക്ഷമതാ നേട്ടങ്ങൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു - ഉദാഹരണത്തിന്, ഗ്ലോബൽ ഡാറ്റ സിസ്റ്റംസ് അവരുടെ SecOps ടീം വളരെ വലിയ കേസ് ലോഡ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് കണ്ടു; ഒരു ഡയറക്ടർ പറഞ്ഞു, "7 വിശകലന വിദഗ്ധരുമായി ഇന്ന് ഞാൻ ചെയ്യുന്നത് AI-പവർഡ് ഓട്ടോമേഷൻ ഇല്ലാതെ 20 സ്റ്റാഫ് അംഗങ്ങളെ എടുക്കും" ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം ). മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, SOC-യിലെ AI ശേഷി വർദ്ധിപ്പിക്കും . വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളം, ക്ലൗഡ് സുരക്ഷാ അലേർട്ടുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഒരു ടെക് കമ്പനിയായാലും OT സിസ്റ്റങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുന്ന ഒരു നിർമ്മാണ പ്ലാന്റായാലും, SOC ടീമുകൾക്ക് ജനറേറ്റീവ് AI സഹായികളെ സ്വീകരിക്കുന്നതിലൂടെ വേഗത്തിലുള്ള കണ്ടെത്തലും പ്രതികരണവും, കുറഞ്ഞ മിസ്സഡ് സംഭവങ്ങളും, കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ പ്രവർത്തനങ്ങളും നേടാൻ കഴിയും. ഇത് മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ് - ആവർത്തിച്ചുള്ളതും ഡാറ്റാ-ഭാരമുള്ളതുമായ ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ മെഷീനുകളെ അനുവദിക്കുന്നതിലൂടെ മനുഷ്യർക്ക് ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട സ്ഥലങ്ങളിൽ അവരുടെ അവബോധവും വൈദഗ്ധ്യവും പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും.

ദുർബലതാ മാനേജ്മെന്റും ഭീഷണി സിമുലേഷനും

സോഫ്റ്റ്‌വെയറിലോ സിസ്റ്റങ്ങളിലോ ആക്രമണകാരികൾക്ക് ചൂഷണം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ബലഹീനതകൾ - തിരിച്ചറിയുകയും കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക എന്നത് ഒരു പ്രധാന സൈബർ സുരക്ഷാ പ്രവർത്തനമാണ്. കണ്ടെത്തൽ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെയും, പാച്ച് മുൻഗണന നൽകുന്നതിലൂടെയും, തയ്യാറെടുപ്പ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി ആ ദുർബലതകളിൽ ആക്രമണങ്ങൾ അനുകരിക്കുന്നതിലൂടെയും ജനറേറ്റീവ് AI ദുർബലത മാനേജ്മെന്റ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. സാരാംശത്തിൽ, AI സ്ഥാപനങ്ങളെ അവരുടെ കവചത്തിലെ ദ്വാരങ്ങൾ കൂടുതൽ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താനും പരിഹരിക്കാനും സഹായിക്കുന്നു, കൂടാതെ യഥാർത്ഥ ആക്രമണകാരികൾ ചെയ്യുന്നതിനുമുമ്പ് പ്രതിരോധങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി

ഓട്ടോമേറ്റഡ് കോഡ് അവലോകനത്തിനും ദുർബലത കണ്ടെത്തലിനും ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്നതാണ് . വലിയ കോഡ്ബേസുകൾ (പ്രത്യേകിച്ച് ലെഗസി സിസ്റ്റങ്ങൾ) പലപ്പോഴും ശ്രദ്ധിക്കപ്പെടാതെ പോകുന്ന സുരക്ഷാ പിഴവുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ജനറേറ്റീവ് AI മോഡലുകൾക്ക് സുരക്ഷിത കോഡിംഗ് രീതികളിലും സാധാരണ ബഗ് പാറ്റേണുകളിലും പരിശീലനം നൽകാം, തുടർന്ന് സോഴ്‌സ് കോഡിലോ കംപൈൽ ചെയ്ത ബൈനറികളിലോ സാധ്യതയുള്ള ദുർബലതകൾ കണ്ടെത്താൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ലെഗസി സോഫ്റ്റ്‌വെയർ കണ്ടെയ്‌നറുകൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും "ഉയർന്ന കൃത്യതയോടെ - മനുഷ്യ വിദഗ്ധരേക്കാൾ 4× വരെ വേഗത്തിൽ" ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI-യ്‌ക്കുള്ള 6 ഉപയോഗ കേസുകൾ [+ ഉദാഹരണങ്ങൾ] ). സുരക്ഷിതമല്ലാത്ത കോഡ് എങ്ങനെയിരിക്കുമെന്ന് AI അടിസ്ഥാനപരമായി പഠിച്ചു, അപകടകരമായ പ്രവർത്തനങ്ങളും ലൈബ്രറികളും ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുന്നതിന് പതിറ്റാണ്ടുകൾ പഴക്കമുള്ള സോഫ്റ്റ്‌വെയറിലൂടെ സ്കാൻ ചെയ്യാൻ കഴിഞ്ഞു, ഇത് മാനുവൽ കോഡ് ഓഡിറ്റിംഗിന്റെ സാധാരണയായി മന്ദഗതിയിലുള്ള പ്രക്രിയയെ വളരെയധികം വേഗത്തിലാക്കി. വലിയതും പഴയതുമായ കോഡ്ബേസുകളെ ആശ്രയിക്കുന്ന ധനകാര്യം അല്ലെങ്കിൽ സർക്കാർ പോലുള്ള വ്യവസായങ്ങൾക്ക് ഇത്തരത്തിലുള്ള ഉപകരണം ഒരു ഗെയിം-ചേഞ്ചർ ആകാം - ജീവനക്കാർക്ക് കണ്ടെത്താൻ മാസങ്ങളോ വർഷങ്ങളോ എടുത്തേക്കാവുന്ന പ്രശ്നങ്ങൾ (എപ്പോഴെങ്കിലും) കുഴിച്ചെടുത്ത് സുരക്ഷ നവീകരിക്കാൻ AI സഹായിക്കുന്നു.

ദുർബലതാ മാനേജ്മെന്റ് വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ സഹായിക്കുന്നു . ടെനബിളിന്റെ എക്സ്പോഷർഎഐ ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിച്ച് വിശകലന വിദഗ്ധരെ ലളിതമായ ഭാഷയിൽ ദുർബലതാ ഡാറ്റ അന്വേഷിക്കാനും തൽക്ഷണ ഉത്തരങ്ങൾ നേടാനും അനുവദിക്കുന്നു ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം? 10 യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ "ഒരു ആഖ്യാനത്തിലെ പൂർണ്ണ ആക്രമണ പാത സംഗ്രഹിക്കാൻ" കഴിയും . ഇത് പരിഹരിക്കാനുള്ള നടപടികൾ ശുപാർശ ചെയ്യുകയും അപകടസാധ്യതയെക്കുറിച്ചുള്ള തുടർ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇതിനർത്ഥം ഒരു പുതിയ നിർണായക സിവിഇ (പൊതു ദുർബലതകളും എക്സ്പോഷറുകളും) പ്രഖ്യാപിക്കുമ്പോൾ, ഒരു വിശകലന വിദഗ്ദ്ധന് എഐയോട് ചോദിക്കാം, "ഞങ്ങളുടെ ഏതെങ്കിലും സെർവറുകളെ ഈ സിവിഇ ബാധിച്ചിട്ടുണ്ടോ, ഞങ്ങൾ പാച്ച് ചെയ്തില്ലെങ്കിൽ ഏറ്റവും മോശം സാഹചര്യം എന്താണ്?" എന്നാണ്. കൂടാതെ സ്ഥാപനത്തിന്റെ സ്വന്തം സ്കാൻ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് എടുത്ത വ്യക്തമായ വിലയിരുത്തൽ ലഭിക്കും. ദുർബലതകൾ സന്ദർഭോചിതമാക്കുന്നതിലൂടെ (ഉദാ: ഇത് ഇന്റർനെറ്റിലേക്കും ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ള സെർവറിലേക്കും തുറന്നിരിക്കുന്നു, അതിനാൽ ഇത് മുൻ‌ഗണനയാണ്), പരിമിതമായ ഉറവിടങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ടീമുകളെ സമർത്ഥമായി പാച്ച് ചെയ്യാൻ ജനറേറ്റീവ് AI സഹായിക്കുന്നു.

അറിയപ്പെടുന്ന ദുർബലതകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും പുറമേ, ജനറേറ്റീവ് AI നുഴഞ്ഞുകയറ്റ പരിശോധനയിലും ആക്രമണ സിമുലേഷനിലും - അടിസ്ഥാനപരമായി അജ്ഞാത ദുർബലതകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനോ സുരക്ഷാ നിയന്ത്രണങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനോ. ഒരു തരം ജനറേറ്റീവ് AI, യഥാർത്ഥ നെറ്റ്‌വർക്ക് ട്രാഫിക്കിനെയോ ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റത്തെയോ അനുകരിക്കുന്ന സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിച്ചുവരുന്നു, അതിൽ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ആക്രമണ പാറ്റേണുകൾ ഉൾപ്പെടാം. 2023 ലെ ഒരു പഠനം നിർദ്ദേശിച്ചത്, നുഴഞ്ഞുകയറ്റ കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനങ്ങളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് റിയലിസ്റ്റിക് സീറോ-ഡേ ആക്രമണ ട്രാഫിക് സൃഷ്ടിക്കാൻ GAN-കൾ ഉപയോഗിക്കാൻ ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI-യ്‌ക്കുള്ള 6 ഉപയോഗ കേസുകൾ [+ ഉദാഹരണങ്ങൾ] ). AI- തയ്യാറാക്കിയ ആക്രമണ സാഹചര്യങ്ങൾ (പ്രൊഡക്ഷൻ നെറ്റ്‌വർക്കുകളിൽ യഥാർത്ഥ മാൽവെയർ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് അപകടസാധ്യതയില്ലാത്തവ) ഉപയോഗിച്ച് IDS-ന് നൽകുന്നതിലൂടെ, യഥാർത്ഥത്തിൽ അവ ബാധിക്കപ്പെടാൻ കാത്തിരിക്കാതെ, പുതിയ ഭീഷണികൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് അവരുടെ പ്രതിരോധത്തെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. അതുപോലെ, ഒരു സിസ്റ്റത്തെക്കുറിച്ച് അന്വേഷിക്കുന്ന ഒരു ആക്രമണകാരിക്ക് AI-ക്ക് അനുകരിക്കാൻ കഴിയും - ഉദാഹരണത്തിന്, ഏതെങ്കിലും വിജയിക്കുമോ എന്ന് കാണാൻ സുരക്ഷിതമായ അന്തരീക്ഷത്തിൽ വിവിധ ചൂഷണ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ സ്വയമേവ പരീക്ഷിക്കുന്നു. യുഎസ് ഡിഫൻസ് അഡ്വാൻസ്ഡ് റിസർച്ച് പ്രോജക്ട് ഏജൻസി (DARPA) ഇവിടെ വാഗ്ദാനങ്ങൾ കാണുന്നു: അവരുടെ 2023 AI സൈബർ ചലഞ്ച് ഒരു മത്സരത്തിന്റെ ഭാഗമായി "ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് സോഫ്റ്റ്‌വെയറിലെ ദുർബലതകൾ സ്വയമേവ കണ്ടെത്തി പരിഹരിക്കുന്നതിന്" DARPA AI വികസിപ്പിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു, യുദ്ധപ്പോരാളികൾക്ക് വിശ്വസിക്കാൻ കഴിയുന്ന സ്വയംഭരണ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ > യുഎസ് പ്രതിരോധ വകുപ്പ് > പ്രതിരോധ വകുപ്പ് വാർത്തകൾ ). അറിയപ്പെടുന്ന ദ്വാരങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ മാത്രമല്ല AI സഹായിക്കുന്നതെന്ന് ഈ സംരംഭം അടിവരയിടുന്നു; അത് പുതിയവ സജീവമായി കണ്ടെത്തുകയും പരിഹാരങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, പരമ്പരാഗതമായി വൈദഗ്ധ്യമുള്ള (ചെലവേറിയ) സുരക്ഷാ ഗവേഷകർക്ക് മാത്രമായി പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്ന ഒരു ജോലി.

ബുദ്ധിമാനായ ഹണിപോട്ടുകളെയും ഡിജിറ്റൽ ഇരട്ടകളെയും സൃഷ്ടിക്കാൻ പോലും ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് കഴിയും . യഥാർത്ഥ സെർവറുകളെയോ ഉപകരണങ്ങളെയോ ബോധ്യപ്പെടുത്തുന്ന രീതിയിൽ അനുകരിക്കുന്ന AI-അധിഷ്ഠിത ഡെക്കോയ് സിസ്റ്റങ്ങൾ സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾ വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു. ഒരു സിഇഒ വിശദീകരിച്ചതുപോലെ, ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് "യഥാർത്ഥ സിസ്റ്റങ്ങളെ അനുകരിക്കാനും ഹാക്കർമാരെ ആകർഷിക്കാനും ഡിജിറ്റൽ സിസ്റ്റങ്ങളെ ക്ലോൺ ചെയ്യാൻ" ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI-യ്‌ക്കുള്ള 6 ഉപയോഗ കേസുകൾ [+ ഉദാഹരണങ്ങൾ] ). AI-ജനറേറ്റുചെയ്‌ത ഈ ഹണിപോട്ടുകൾ യഥാർത്ഥ പരിസ്ഥിതി പോലെയാണ് പെരുമാറുന്നത് (സാധാരണ ടെലിമെട്രി അയയ്ക്കുന്ന ഒരു വ്യാജ IoT ഉപകരണം എന്ന് പറയുക) എന്നാൽ ആക്രമണകാരികളെ ആകർഷിക്കാൻ മാത്രമാണ് നിലനിൽക്കുന്നത്. ഒരു ആക്രമണകാരി ഡെക്കോയിയെ ലക്ഷ്യം വയ്ക്കുമ്പോൾ, AI അടിസ്ഥാനപരമായി അവരുടെ രീതികൾ വെളിപ്പെടുത്താൻ അവരെ കബളിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു, ഇത് പ്രതിരോധക്കാർക്ക് പഠിക്കാനും യഥാർത്ഥ സിസ്റ്റങ്ങളെ ശക്തിപ്പെടുത്താനും ഉപയോഗിക്കാം. ജനറേറ്റീവ് മോഡലിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഈ ആശയം, AI മെച്ചപ്പെടുത്തിയ വഞ്ചന ഉപയോഗിച്ച് ആക്രമണകാരികൾക്ക് നേരെ കാര്യങ്ങൾ മാറ്റുന്നതിനുള്ള

വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളം, വേഗതയേറിയതും മികച്ചതുമായ ദുർബലതാ മാനേജ്മെന്റ് എന്നാൽ ലംഘനങ്ങൾ കുറയ്ക്കുക എന്നാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഐടിയിൽ, ഒരു മെഡിക്കൽ ഉപകരണത്തിൽ ഒരു ദുർബലമായ കാലഹരണപ്പെട്ട ലൈബ്രറി AI വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്തുകയും ഏതെങ്കിലും ആക്രമണകാരി അത് ചൂഷണം ചെയ്യുന്നതിനുമുമ്പ് ഒരു ഫേംവെയർ പരിഹരിക്കാൻ ആവശ്യപ്പെടുകയും ചെയ്തേക്കാം. ബാങ്കിംഗിൽ, എല്ലാ സാഹചര്യങ്ങളിലും ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ സുരക്ഷിതമായി തുടരുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ AI-ക്ക് ഒരു പുതിയ ആപ്ലിക്കേഷനിൽ ഒരു ഇൻസൈഡർ ആക്രമണം അനുകരിക്കാൻ കഴിയും. അങ്ങനെ, ഓർഗനൈസേഷനുകളുടെ സുരക്ഷാ നിലപാടുകൾക്കുള്ള ഒരു മൈക്രോസ്കോപ്പായും സമ്മർദ്ദ പരിശോധനയായും ജനറേറ്റീവ് AI പ്രവർത്തിക്കുന്നു: പ്രതിരോധശേഷി ഉറപ്പാക്കാൻ ഇത് മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പോരായ്മകളെയും സമ്മർദ്ദ സംവിധാനങ്ങളെയും ഭാവനാത്മകമായ രീതിയിൽ പ്രകാശിപ്പിക്കുന്നു.

സുരക്ഷിത കോഡ് ജനറേഷനും സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസനവും

ആക്രമണങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിൽ മാത്രമല്ല ജനറേറ്റീവ് AI-യുടെ കഴിവുകൾ - തുടക്കം മുതൽ തന്നെ കൂടുതൽ സുരക്ഷിതമായ സിസ്റ്റങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിലും . സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസനത്തിൽ, AI കോഡ് ജനറേറ്ററുകൾ (GitHub Copilot, OpenAI Codex മുതലായവ) കോഡ് സ്‌നിപ്പെറ്റുകളോ മുഴുവൻ ഫംഗ്‌ഷനുകളോ നിർദ്ദേശിച്ചുകൊണ്ട് ഡെവലപ്പർമാരെ കോഡ് വേഗത്തിൽ എഴുതാൻ സഹായിക്കും. AI-നിർദ്ദേശിച്ചിരിക്കുന്ന ഈ കോഡ് പീസുകൾ സുരക്ഷിതമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും കോഡിംഗ് രീതികൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് AI ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് സൈബർ സുരക്ഷാ ആംഗിൾ.

ഒരു വശത്ത്, ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് സുരക്ഷാ മികച്ച രീതികൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു കോഡിംഗ് അസിസ്റ്റന്റായി . ഡെവലപ്പർമാർക്ക് "പൈത്തണിൽ ഒരു പാസ്‌വേഡ് റീസെറ്റ് ഫംഗ്ഷൻ സൃഷ്ടിക്കുക" എന്ന പ്രവർത്തനക്ഷമമായ മാത്രമല്ല സുരക്ഷിത മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുന്നതുമായ കോഡ് തിരികെ നേടാനും കഴിയും (ഉദാ. ശരിയായ ഇൻപുട്ട് മൂല്യനിർണ്ണയം, ലോഗിംഗ്, വിവരങ്ങൾ ചോർത്താതെ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ മുതലായവ). വിപുലമായ സുരക്ഷിത കോഡ് ഉദാഹരണങ്ങളിൽ പരിശീലനം നേടിയ അത്തരമൊരു അസിസ്റ്റന്റിന്, അപകടസാധ്യതകളിലേക്ക് നയിക്കുന്ന മനുഷ്യ പിശകുകൾ കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കാനാകും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഡെവലപ്പർ ഉപയോക്തൃ ഇൻപുട്ട് സാനിറ്റൈസ് ചെയ്യാൻ മറന്നാൽ (SQL ഇഞ്ചക്ഷൻ അല്ലെങ്കിൽ സമാനമായ പ്രശ്നങ്ങൾക്കുള്ള വാതിൽ തുറക്കൽ), ഒരു AI-ക്ക് അത് സ്ഥിരസ്ഥിതിയായി ഉൾപ്പെടുത്താം അല്ലെങ്കിൽ അവർക്ക് മുന്നറിയിപ്പ് നൽകാം. ഈ കൃത്യമായ ഉദ്ദേശ്യം നിറവേറ്റുന്നതിനായി ചില AI കോഡിംഗ് ടൂളുകൾ ഇപ്പോൾ സുരക്ഷാ കേന്ദ്രീകൃത ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്യുന്നു - അടിസ്ഥാനപരമായി, സുരക്ഷാ മനസ്സാക്ഷിയുള്ള AI ജോഡി പ്രോഗ്രാമിംഗ് .

എന്നിരുന്നാലും, ഒരു മറുവശമുണ്ട്: ശരിയായി നിയന്ത്രിക്കപ്പെടുന്നില്ലെങ്കിൽ ജനറേറ്റീവ് AI-ക്കും എളുപ്പത്തിൽ ദുർബലതകൾ കൊണ്ടുവരാൻ കഴിയും. സോഫോസ് സുരക്ഷാ വിദഗ്ദ്ധനായ ബെൻ വെർഷേറൻ സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, കോഡിംഗിനായി ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിക്കുന്നത് "ചുരുക്കത്തിൽ പരിശോധിക്കാവുന്ന കോഡിന് നല്ലതാണ്, പക്ഷേ അൺചെക്ക് ചെയ്ത കോഡ് പ്രൊഡക്ഷൻ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ അപകടകരമാണ്". ഒരു വിദഗ്ദ്ധനല്ലാത്ത ഒരാൾ ശ്രദ്ധിക്കാത്ത വിധത്തിൽ സുരക്ഷിതമല്ലാത്ത ഒരു AI യുക്തിപരമായി ശരിയായ കോഡ് നിർമ്മിച്ചേക്കാം എന്നതാണ് അപകടസാധ്യത. മാത്രമല്ല, AI സുരക്ഷിതമല്ലാത്ത കോഡ് പാറ്റേണുകൾ (ഒരുതരം ഡാറ്റ വിഷബാധ) ഉപയോഗിച്ച് പൊതു AI മോഡലുകളെ മനഃപൂർവ്വം സ്വാധീനിക്കാൻ ക്ഷുദ്രകരമായ അഭിനേതാക്കൾക്ക് കഴിയും, അങ്ങനെ AI സുരക്ഷിതമല്ലാത്ത കോഡ് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. മിക്ക ഡെവലപ്പർമാരും സുരക്ഷാ വിദഗ്ധരല്ല , അതിനാൽ ഒരു AI ഒരു സൗകര്യപ്രദമായ പരിഹാരം നിർദ്ദേശിച്ചാൽ, അതിന് ഒരു പോരായ്മയുണ്ടെന്ന് മനസ്സിലാക്കാതെ അവർ അത് അന്ധമായി ഉപയോഗിച്ചേക്കാം ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI-യ്‌ക്കുള്ള 6 ഉപയോഗ കേസുകൾ [+ ഉദാഹരണങ്ങൾ] ). ഈ ആശങ്ക യഥാർത്ഥമാണ് - വാസ്തവത്തിൽ, കോഡിംഗിനായി AI ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ ഇതുപോലുള്ള സാധാരണ അപകടസാധ്യതകൾ വിവരിക്കുന്ന LLM-കൾക്കായി (വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ) ഇപ്പോൾ ഒരു OWASP ടോപ്പ് 10 ലിസ്റ്റ് ഉണ്ട്.

ഈ പ്രശ്‌നങ്ങളെ നേരിടാൻ, കോഡിംഗ് മേഖലയിൽ "ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിച്ച് ജനറേറ്റീവ് AI-യെ നേരിടുക" കോഡ് അവലോകനം ചെയ്യാനും പരിശോധിക്കാനും . ഒരു AI-ക്ക് ഒരു മനുഷ്യ കോഡ് അവലോകനം ചെയ്യുന്നയാളേക്കാൾ വളരെ വേഗത്തിൽ പുതിയ കോഡ് സ്കാൻ ചെയ്യാനും സാധ്യതയുള്ള ദുർബലതകളോ ലോജിക് പ്രശ്‌നങ്ങളോ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യാനും കഴിയും. സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസന ജീവിതചക്രത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഉപകരണങ്ങൾ ഉയർന്നുവരുന്നത് ഞങ്ങൾ ഇതിനകം കാണുന്നു: കോഡ് എഴുതിയിരിക്കുന്നു (ഒരുപക്ഷേ AI സഹായത്തോടെ), തുടർന്ന് സുരക്ഷിത കോഡ് തത്വങ്ങളിൽ പരിശീലനം ലഭിച്ച ഒരു ജനറേറ്റീവ് മോഡൽ അത് അവലോകനം ചെയ്യുകയും ഏതെങ്കിലും ആശങ്കകളുടെ റിപ്പോർട്ട് സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒഴിവാക്കിയ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഉപയോഗം, നഷ്‌ടമായ പ്രാമാണീകരണ പരിശോധനകൾ മുതലായവ). നേരത്തെ സൂചിപ്പിച്ച NVIDIA യുടെ ഗവേഷണം, കോഡിൽ 4× വേഗതയേറിയ ദുർബലത കണ്ടെത്തൽ നേടിയത് സുരക്ഷിത കോഡ് വിശകലനത്തിനായി AI ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഉദാഹരണമാണ് ( സൈബർ സുരക്ഷയിലെ ജനറേറ്റീവ് AI-യ്‌ക്കുള്ള 6 ഉപയോഗ കേസുകൾ [+ ഉദാഹരണങ്ങൾ] ).

സുരക്ഷിതമായ കോൺഫിഗറേഷനുകളും സ്ക്രിപ്റ്റുകളും സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ ജനറേറ്റീവ് AI സഹായിക്കും . ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു കമ്പനിക്ക് സുരക്ഷിതമായ ഒരു ക്ലൗഡ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ വിന്യസിക്കണമെങ്കിൽ, ഒരു എഞ്ചിനീയർക്ക് സുരക്ഷാ നിയന്ത്രണങ്ങൾ (ശരിയായ നെറ്റ്‌വർക്ക് സെഗ്‌മെന്റേഷൻ, കുറഞ്ഞ പ്രിവിലേജ് IAM റോളുകൾ പോലുള്ളവ) ഉൾച്ചേർത്ത കോൺഫിഗറേഷൻ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ (ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ കോഡ് ആയി) സൃഷ്ടിക്കാൻ ഒരു AI-യോട് ആവശ്യപ്പെടാം. ആയിരക്കണക്കിന് അത്തരം കോൺഫിഗറേഷനുകളിൽ പരിശീലനം നേടിയ AI-ക്ക്, എഞ്ചിനീയർ പിന്നീട് ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്യുന്ന ഒരു അടിസ്ഥാനരേഖ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. ഇത് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ സുരക്ഷിത സജ്ജീകരണം ത്വരിതപ്പെടുത്തുകയും തെറ്റായ കോൺഫിഗറേഷൻ പിശകുകൾ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു - ക്ലൗഡ് സുരക്ഷാ സംഭവങ്ങളുടെ ഒരു സാധാരണ ഉറവിടം.

സുരക്ഷിതമായ കോഡിംഗ് പാറ്റേണുകളുടെ അറിവ് നിലനിർത്താൻ ചില സ്ഥാപനങ്ങൾ ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നുണ്ട്. ഒരു പ്രത്യേക സവിശേഷത എങ്ങനെ സുരക്ഷിതമായി നടപ്പിലാക്കണമെന്ന് ഒരു ഡെവലപ്പർക്ക് ഉറപ്പില്ലെങ്കിൽ, കമ്പനിയുടെ മുൻകാല പ്രോജക്റ്റുകളിൽ നിന്നും സുരക്ഷാ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളിൽ നിന്നും പഠിച്ച ഒരു ആന്തരിക AI-യോട് അവർക്ക് അന്വേഷിക്കാൻ കഴിയും. ഫങ്ഷണൽ ആവശ്യകതകളുമായും കമ്പനിയുടെ സുരക്ഷാ മാനദണ്ഡങ്ങളുമായും യോജിക്കുന്ന ഒരു ശുപാർശിത സമീപനമോ കോഡ് സ്‌നിപ്പെറ്റോ പോലും AI തിരികെ നൽകിയേക്കാം. സ്ഥിരവും കൃത്യവുമായ പ്രതികരണങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കാൻ (അടിസ്ഥാനപരമായി സുരക്ഷിതമായ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ സൃഷ്ടിക്കുന്നു) ഒരു കമ്പനിയുടെ നയങ്ങളിൽ നിന്നും മുൻകാല പരിഹാരങ്ങളിൽ നിന്നുമുള്ള ഉത്തരങ്ങൾ എടുക്കുന്ന സെക്യുർഫ്രെയിമിന്റെ ചോദ്യാവലി ഓട്ടോമേഷൻ സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം? 10 യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ ). ഈ ആശയം കോഡിംഗിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു: നിങ്ങൾ മുമ്പ് എന്തെങ്കിലും സുരക്ഷിതമായി എങ്ങനെ നടപ്പിലാക്കി എന്ന് "ഓർമ്മിക്കുകയും" അത് വീണ്ടും ആ രീതിയിൽ ചെയ്യാൻ നിങ്ങളെ നയിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു AI.

ചുരുക്കത്തിൽ, സുരക്ഷിത കോഡിംഗ് സഹായം കൂടുതൽ ആക്‌സസ് ചെയ്യാവുന്നതാക്കുന്നതിലൂടെ . സാങ്കേതികവിദ്യ, ധനകാര്യം, പ്രതിരോധം തുടങ്ങിയ നിരവധി ഇഷ്ടാനുസൃത സോഫ്റ്റ്‌വെയറുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്ന വ്യവസായങ്ങൾക്ക് കോഡിംഗ് വേഗത്തിലാക്കുക മാത്രമല്ല, എപ്പോഴും ജാഗ്രത പുലർത്തുന്ന സുരക്ഷാ അവലോകകനായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന AI കോപൈലറ്റുകൾ ഉണ്ടായിരിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് പ്രയോജനം ലഭിക്കും. ശരിയായി നിയന്ത്രിക്കപ്പെടുമ്പോൾ, ഈ AI ഉപകരണങ്ങൾക്ക് പുതിയ ദുർബലതകളുടെ ആവിർഭാവം കുറയ്ക്കാനും വികസന ടീമുകളെ മികച്ച രീതികൾ പാലിക്കാൻ സഹായിക്കാനും കഴിയും, ഓരോ ഘട്ടത്തിലും ടീമിന് ഒരു സുരക്ഷാ വിദഗ്ദ്ധൻ ഉൾപ്പെട്ടിട്ടില്ലെങ്കിൽ പോലും. ആദ്യ ദിവസം മുതൽ ആക്രമണങ്ങൾക്കെതിരെ കൂടുതൽ ശക്തമായ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ലഭിക്കുന്നു എന്നതാണ് ഇതിന്റെ ഫലം.

അപകട പ്രതികരണ പിന്തുണ

ഒരു സൈബർ സുരക്ഷാ സംഭവം ഉണ്ടാകുമ്പോൾ - അത് ഒരു മാൽവെയർ പൊട്ടിപ്പുറപ്പെടൽ, ഡാറ്റാ ലംഘനം, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ആക്രമണത്തിൽ നിന്നുള്ള സിസ്റ്റം തടസ്സം എന്നിവ ആകട്ടെ - സമയം നിർണായകമാണ്. സംഭവ പ്രതികരണ (IR) ടീമുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിന് . ഒരു സംഭവ സമയത്ത് അന്വേഷണ, ഡോക്യുമെന്റേഷൻ ഭാരം വഹിക്കാനും ചില പ്രതികരണ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കാനോ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാനോ AI-ക്ക് കഴിയുമെന്നതാണ് ആശയം.

IR-ൽ AI-യുടെ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് തത്സമയ സംഭവ വിശകലനവും സംഗ്രഹവുമാണ് . ഒരു സംഭവത്തിനിടയിൽ, പ്രതികരിക്കുന്നവർക്ക് “ആക്രമണകാരി എങ്ങനെ പ്രവേശിച്ചു?” , “ഏതൊക്കെ സിസ്റ്റങ്ങളെയാണ് ബാധിച്ചത്?”, “ഏതൊക്കെ ഡാറ്റയാണ് അപഹരിക്കപ്പെടാൻ സാധ്യത?” . ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് ബാധിത സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ലോഗുകൾ, അലേർട്ടുകൾ, ഫോറൻസിക് ഡാറ്റ എന്നിവ വിശകലനം ചെയ്യാനും വേഗത്തിൽ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകാനും കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, മൈക്രോസോഫ്റ്റ് സെക്യൂരിറ്റി കോപൈലറ്റ് ഒരു സംഭവ പ്രതികരണക്കാരനെ വിവിധ തെളിവുകൾ (ഫയലുകൾ, URL-കൾ, ഇവന്റ് ലോഗുകൾ) നൽകാനും ഒരു ടൈംലൈൻ അല്ലെങ്കിൽ സംഗ്രഹം ചോദിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു ( സൈബർ സുരക്ഷയ്‌ക്കുള്ള ഒരു പുതിയ GPT-4 AI അസിസ്റ്റന്റാണ് Microsoft സെക്യൂരിറ്റി കോപൈലറ്റ് | ദി വെർജ് ). AI ഇങ്ങനെ പ്രതികരിച്ചേക്കാം: “ക്ഷുദ്രവെയർ X അടങ്ങിയ 10:53 GMT-യിൽ ജോൺഡോ എന്ന ഉപയോക്താവിന് ലഭിച്ച ഒരു ഫിഷിംഗ് ഇമെയിലിൽ നിന്നാണ് ലംഘനം ആരംഭിച്ചത്. ഒരിക്കൽ നടപ്പിലാക്കിയ ശേഷം, മാൽവെയർ രണ്ട് ദിവസത്തിന് ശേഷം ഫിനാൻസ് സെർവറിലേക്ക് ലാറ്ററലായി നീങ്ങാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ബാക്ക്‌ഡോർ സൃഷ്ടിച്ചു, അവിടെ അത് ഡാറ്റ ശേഖരിച്ചു.” മണിക്കൂറുകളേക്കാൾ മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ ഈ യോജിച്ച ചിത്രം ലഭിക്കുന്നത് ടീമിനെ വിവരമുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ (ഏത് സിസ്റ്റങ്ങളെ ഒറ്റപ്പെടുത്തണം പോലുള്ളവ) വളരെ വേഗത്തിൽ എടുക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് നിയന്ത്രണ, പരിഹാര നടപടികൾ നിർദ്ദേശിക്കാനും . ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു എൻഡ്‌പോയിന്റ് ransomware ബാധിച്ചാൽ, ആ മെഷീനെ ഒറ്റപ്പെടുത്താനും ചില അക്കൗണ്ടുകൾ പ്രവർത്തനരഹിതമാക്കാനും ഫയർവാളിൽ അറിയപ്പെടുന്ന ക്ഷുദ്ര ഐപികൾ തടയാനും ഒരു AI ടൂളിന് ഒരു സ്ക്രിപ്റ്റോ നിർദ്ദേശങ്ങളോ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും - അടിസ്ഥാനപരമായി ഒരു പ്ലേബുക്ക് എക്സിക്യൂഷൻ. ജനറേറ്റീവ് AI "സംഭവത്തിന്റെ സ്വഭാവത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉചിതമായ പ്രവർത്തനങ്ങളോ സ്ക്രിപ്റ്റുകളോ സൃഷ്ടിക്കാൻ" , പ്രതികരണത്തിന്റെ പ്രാരംഭ ഘട്ടങ്ങൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എന്താണ്? - പാലോ ആൾട്ടോ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ). സുരക്ഷാ ടീം അമിതഭാരത്തിലാകുന്ന ഒരു സാഹചര്യത്തിൽ (നൂറുകണക്കിന് ഉപകരണങ്ങളിലുടനീളം വ്യാപകമായ ആക്രമണം എന്ന് പറയുക), അക്ഷീണം പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു ജൂനിയർ റെസ്‌പോണ്ടർ പോലെ പ്രവർത്തിച്ചുകൊണ്ട്, മുൻകൂട്ടി അംഗീകരിച്ച സാഹചര്യങ്ങളിൽ AI ഈ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ചിലത് നേരിട്ട് നടപ്പിലാക്കിയേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു AI ഏജന്റിന് വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്തതായി കരുതുന്ന ക്രെഡൻഷ്യലുകൾ സ്വയമേവ പുനഃസജ്ജമാക്കാനോ സംഭവത്തിന്റെ പ്രൊഫൈലുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ക്ഷുദ്രകരമായ പ്രവർത്തനം പ്രകടിപ്പിക്കുന്ന ഹോസ്റ്റുകളെ ക്വാറന്റൈൻ ചെയ്യാനോ കഴിയും.

സംഭവ പ്രതികരണ സമയത്ത്, ടീമിനുള്ളിലും പങ്കാളികളുമായും ആശയവിനിമയം വളരെ പ്രധാനമാണ്. സംഭവ അപ്‌ഡേറ്റ് റിപ്പോർട്ടുകളോ ലഘുലേഖകളോ ഉടനടി തയ്യാറാക്കി . ഒരു എഞ്ചിനീയർ അവരുടെ ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ് നിർത്തി ഒരു ഇമെയിൽ അപ്‌ഡേറ്റ് എഴുതുന്നതിനുപകരം, അവർക്ക് AI-യോട് ചോദിക്കാം, “ഈ സംഭവത്തിൽ ഇതുവരെ എന്താണ് സംഭവിച്ചതെന്ന് സംഗ്രഹിച്ച് എക്സിക്യൂട്ടീവുകളെ അറിയിക്കുക.” സംഭവ ഡാറ്റ സ്വീകരിച്ച ശേഷം, AI-ക്ക് ഒരു സംക്ഷിപ്ത സംഗ്രഹം നൽകാൻ കഴിയും: “ഉച്ചകഴിഞ്ഞ് 3 മണി വരെ, ആക്രമണകാരികൾ 2 ഉപയോക്തൃ അക്കൗണ്ടുകളും 5 സെർവറുകളും ആക്‌സസ് ചെയ്‌തു. ബാധിച്ച ഡാറ്റയിൽ ഡാറ്റാബേസ് X-ലെ ക്ലയന്റ് റെക്കോർഡുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. നിയന്ത്രണ നടപടികൾ: അപഹരിക്കപ്പെട്ട അക്കൗണ്ടുകൾക്കുള്ള VPN ആക്‌സസ് റദ്ദാക്കുകയും സെർവറുകൾ ഒറ്റപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്‌തു. അടുത്ത ഘട്ടങ്ങൾ: ഏതെങ്കിലും സ്ഥിരത സംവിധാനങ്ങൾക്കായി സ്കാൻ ചെയ്യുന്നു.” തുടർന്ന് പ്രതികരിക്കുന്നയാൾക്ക് ഇത് വേഗത്തിൽ പരിശോധിക്കാനോ മാറ്റങ്ങൾ വരുത്താനോ അത് അയയ്‌ക്കാനോ കഴിയും, കൃത്യവും കാലികവുമായ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് പങ്കാളികളെ ലൂപ്പിൽ നിലനിർത്തുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാം.

പൊടിപടലങ്ങൾ ശമിച്ചതിനുശേഷം, വിശദമായ ഒരു സംഭവ റിപ്പോർട്ട് തയ്യാറാക്കുകയും പഠിച്ച പാഠങ്ങൾ സമാഹരിക്കുകയും വേണം. AI പിന്തുണ തിളങ്ങുന്ന മറ്റൊരു മേഖലയാണിത്. എല്ലാ സംഭവ ഡാറ്റയും അവലോകനം ചെയ്യാനും മൂലകാരണം, കാലഗണന, ആഘാതം, ശുപാർശകൾ എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു സംഭവാനന്തര റിപ്പോർട്ട് സൃഷ്ടിക്കാനും ഒരു ബട്ടൺ അമർത്തിയാൽ "സുരക്ഷാ കേസുകളുടെയും സംഭവങ്ങളുടെയും ലളിതമായ സംഗ്രഹങ്ങൾ പങ്കാളികളുമായി പങ്കിടാൻ കഴിയും" സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം? 10 യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ ) സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് IBM ജനറേറ്റീവ് AI സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. ആഫ്റ്റർ-ആക്ഷൻ റിപ്പോർട്ടിംഗ് കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നതിലൂടെ, ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് വേഗത്തിൽ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ നടപ്പിലാക്കാനും അനുസരണ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി മികച്ച ഡോക്യുമെന്റേഷൻ നേടാനും കഴിയും.

ഒരു നൂതനമായ ഭാവിയിലേക്കുള്ള ഉപയോഗമാണ് AI-അധിഷ്ഠിത സംഭവ സിമുലേഷനുകൾ . ഒരാൾക്ക് ഒരു ഫയർ ഡ്രിൽ എങ്ങനെ നടത്താമെന്നതിന് സമാനമായി, ചില കമ്പനികൾ "എന്താണെങ്കിൽ" സംഭവ സാഹചര്യങ്ങളിലൂടെ കടന്നുപോകാൻ ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിക്കുന്നു. നെറ്റ്‌വർക്ക് ലേഔട്ട് അനുസരിച്ച് ഒരു റാൻസംവെയർ എങ്ങനെ പടരുമെന്നോ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ഇൻസൈഡർക്ക് ഡാറ്റ എങ്ങനെ പുറന്തള്ളാൻ കഴിയുമെന്നോ, തുടർന്ന് നിലവിലെ പ്രതികരണ പദ്ധതികളുടെ ഫലപ്രാപ്തി സ്കോർ ചെയ്യാമെന്നോ AI അനുകരിച്ചേക്കാം. ഒരു യഥാർത്ഥ സംഭവം സംഭവിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് പ്ലേബുക്കുകൾ തയ്യാറാക്കാനും പരിഷ്കരിക്കാനും ഇത് ടീമുകളെ സഹായിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ സന്നദ്ധത നിരന്തരം പരിശോധിക്കുന്ന ഒരു നിരന്തരം മെച്ചപ്പെടുന്ന സംഭവ പ്രതികരണ ഉപദേഷ്ടാവിനെ പോലെയാണിത്.

ധനകാര്യം, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം തുടങ്ങിയ ഉയർന്ന ഓഹരി വ്യവസായങ്ങളിൽ, അപകടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള സമയക്കുറവോ ഡാറ്റാ നഷ്ടമോ പ്രത്യേകിച്ച് ചെലവേറിയതാണെങ്കിൽ, ഈ AI-അധിഷ്ഠിത IR കഴിവുകൾ വളരെ ആകർഷകമാണ്. ഒരു സൈബർ സംഭവം നേരിടുന്ന ഒരു ആശുപത്രിക്ക് ദീർഘകാല സിസ്റ്റം തടസ്സങ്ങൾ താങ്ങാൻ കഴിയില്ല - നിയന്ത്രണത്തിൽ വേഗത്തിൽ സഹായിക്കുന്ന ഒരു AI അക്ഷരാർത്ഥത്തിൽ ജീവൻ രക്ഷിക്കാൻ കഴിയും. അതുപോലെ, ഒരു ധനകാര്യ സ്ഥാപനത്തിന് പുലർച്ചെ 3 മണിക്ക് ഒരു സംശയിക്കപ്പെടുന്ന തട്ടിപ്പ് നുഴഞ്ഞുകയറ്റത്തിന്റെ പ്രാരംഭ ട്രയേജ് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ AI ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും, അങ്ങനെ ഓൺ-കോൾ മനുഷ്യർ ഓൺലൈനിൽ ആകുമ്പോഴേക്കും, ധാരാളം അടിസ്ഥാന പ്രവർത്തനങ്ങൾ (ബാധിച്ച അക്കൗണ്ടുകൾ ലോഗ് ഓഫ് ചെയ്യുക, ഇടപാടുകൾ തടയുക മുതലായവ) ഇതിനകം പൂർത്തിയായിരിക്കും. ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിച്ച് സംഭവ പ്രതികരണ ടീമുകളെ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ , ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് പ്രതികരണ സമയം ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കാനും അവയുടെ കൈകാര്യം ചെയ്യലിന്റെ സമഗ്രത മെച്ചപ്പെടുത്താനും, ഒടുവിൽ സൈബർ സംഭവങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള നാശനഷ്ടങ്ങൾ ലഘൂകരിക്കാനും കഴിയും.

ബിഹേവിയറൽ അനലിറ്റിക്സും അനോമലി ഡിറ്റക്ഷനും

"സാധാരണ" സ്വഭാവത്തിൽ നിന്ന് എന്തെങ്കിലും വ്യതിചലിക്കുമ്പോൾ ശ്രദ്ധയിൽപ്പെട്ടാൽ പല സൈബർ ആക്രമണങ്ങളും തടയാനാകും - അത് ഒരു ഉപയോക്തൃ അക്കൗണ്ട് അസാധാരണമായ അളവിൽ ഡാറ്റ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുന്നതോ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു നെറ്റ്‌വർക്ക് ഉപകരണം ഒരു അപരിചിത ഹോസ്റ്റുമായി പെട്ടെന്ന് ആശയവിനിമയം നടത്തുന്നതോ ആകാം. ഉപയോക്താക്കളുടെയും സിസ്റ്റങ്ങളുടെയും സാധാരണ പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കുന്നതിനും തുടർന്ന് എന്തെങ്കിലും തെറ്റായി കാണപ്പെടുമ്പോൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുന്നതിനും, പെരുമാറ്റ വിശകലനത്തിനും അനോമലി ഡിറ്റക്ഷനും

പരമ്പരാഗതമായ അനോമലി ഡിറ്റക്ഷൻ പലപ്പോഴും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ത്രെഷോൾഡുകളോ നിർദ്ദിഷ്ട മെട്രിക്സുകളിൽ ലളിതമായ മെഷീൻ ലേണിംഗോ ഉപയോഗിക്കുന്നു (സിപിയു ഉപയോഗ സ്‌പൈക്കുകൾ, ഒറ്റ മണിക്കൂറുകളിൽ ലോഗിൻ ചെയ്യൽ മുതലായവ). പെരുമാറ്റത്തിന്റെ കൂടുതൽ സൂക്ഷ്മമായ പ്രൊഫൈലുകൾ സൃഷ്ടിച്ചുകൊണ്ട് ജനറേറ്റീവ് എഐക്ക് ഇത് കൂടുതൽ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു AI മോഡലിന് കാലക്രമേണ ഒരു ജീവനക്കാരന്റെ ലോഗിനുകൾ, ഫയൽ ആക്‌സസ് പാറ്റേണുകൾ, ഇമെയിൽ ശീലങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളാനും ആ ഉപയോക്താവിന്റെ "സാധാരണ" എന്നതിനെക്കുറിച്ച് ഒരു ബഹുമുഖ ധാരണ രൂപപ്പെടുത്താനും കഴിയും. ആ അക്കൗണ്ട് പിന്നീട് അതിന്റെ മാനദണ്ഡത്തിന് പുറത്തുള്ള എന്തെങ്കിലും ഗുരുതരമായി ചെയ്താൽ (ഒരു പുതിയ രാജ്യത്ത് നിന്ന് ലോഗിൻ ചെയ്യുന്നതും അർദ്ധരാത്രിയിൽ ഒരു കൂട്ടം എച്ച്ആർ ഫയലുകൾ ആക്‌സസ് ചെയ്യുന്നതും പോലെ), AI ഒരു മെട്രിക്കിൽ മാത്രമല്ല, ഉപയോക്താവിന്റെ പ്രൊഫൈലുമായി പൊരുത്തപ്പെടാത്ത ഒരു മുഴുവൻ പെരുമാറ്റ പാറ്റേണായും ഒരു വ്യതിയാനം കണ്ടെത്തും. സാങ്കേതികമായി പറഞ്ഞാൽ, ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾക്ക് (ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ സീക്വൻസ് മോഡലുകൾ പോലുള്ളവ) "സാധാരണ" എങ്ങനെയിരിക്കുമെന്ന് മാതൃകയാക്കാനും തുടർന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന പെരുമാറ്റ ശ്രേണി സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. യാഥാർത്ഥ്യം ആ പരിധിക്ക് പുറത്ത് വരുമ്പോൾ, അത് ഒരു അനോമലി ആയി ഫ്ലാഗ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് എഐ എന്താണ്? - പാലോ ആൾട്ടോ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ).

ഒരു പ്രായോഗിക നടപ്പാക്കൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ട്രാഫിക് നിരീക്ഷണത്തിലാണ് . 2024-ലെ ഒരു സർവേ പ്രകാരം, സൈബർ സുരക്ഷയിൽ AI-യുടെ ഏറ്റവും മികച്ച ഉപയോഗ കേസായി 54% യുഎസ് ഓർഗനൈസേഷനുകളും നെറ്റ്‌വർക്ക് ട്രാഫിക് നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനെ പരാമർശിച്ചു ( വടക്കേ അമേരിക്ക: ലോകമെമ്പാടുമുള്ള സൈബർ സുരക്ഷയിൽ 2024-ൽ ഏറ്റവും മികച്ച AI ഉപയോഗ കേസുകൾ ). ഒരു എന്റർപ്രൈസസിന്റെ നെറ്റ്‌വർക്കിന്റെ സാധാരണ ആശയവിനിമയ രീതികൾ - സാധാരണയായി ഏതൊക്കെ സെർവറുകൾ പരസ്പരം സംസാരിക്കുന്നു, ബിസിനസ്സ് സമയങ്ങളിൽ എത്ര ഡാറ്റയുടെ അളവാണ് നീങ്ങുന്നത്, രാത്രിയിൽ എത്ര ഡാറ്റ നീങ്ങുന്നു, മുതലായവ - ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് പഠിക്കാൻ കഴിയും. ഒരു ആക്രമണകാരി ഒരു സെർവറിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ പുറന്തള്ളാൻ തുടങ്ങിയാൽ, കണ്ടെത്തൽ ഒഴിവാക്കാൻ സാവധാനത്തിൽ പോലും, ഒരു AI-അധിഷ്ഠിത സിസ്റ്റം "സെർവർ A ഒരിക്കലും പുലർച്ചെ 2 മണിക്ക് ഒരു ബാഹ്യ IP-യിലേക്ക് 500MB ഡാറ്റ അയയ്ക്കുന്നില്ല" ശ്രദ്ധിക്കുകയും ഒരു അലേർട്ട് ഉയർത്തുകയും ചെയ്തേക്കാം. AI സ്റ്റാറ്റിക് നിയമങ്ങൾ മാത്രമല്ല, നെറ്റ്‌വർക്ക് പെരുമാറ്റത്തിന്റെ ഒരു വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന മാതൃക ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാൽ, സ്റ്റാറ്റിക് നിയമങ്ങൾ ("ഡാറ്റ > X MB ആണെങ്കിൽ അലേർട്ട്" പോലുള്ളവ) നഷ്‌ടപ്പെടുകയോ തെറ്റായി ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുകയോ ചെയ്‌തേക്കാവുന്ന സൂക്ഷ്മമായ അപാകതകൾ പിടിച്ചെടുക്കാൻ ഇതിന് കഴിയും. ബാങ്കിംഗ് ഇടപാട് നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ, ക്ലൗഡ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ, അല്ലെങ്കിൽ IoT ഉപകരണ ഫ്ലീറ്റുകൾ പോലുള്ള പരിതസ്ഥിതികളിൽ AI-അധിഷ്ഠിത അനോമലി ഡിറ്റക്ഷനെ ശക്തമാക്കുന്നത് ഈ അഡാപ്റ്റീവ് സ്വഭാവമാണ്, ഇവിടെ സാധാരണ vs അസാധാരണത്വത്തിനായുള്ള സ്ഥിര നിയമങ്ങൾ നിർവചിക്കുന്നത് വളരെ സങ്കീർണ്ണമാണ്.

ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റ വിശകലനങ്ങളെയും (UBA) സഹായിക്കുന്നു , ഇത് ഇൻസൈഡർ ഭീഷണികളോ അപഹരിക്കപ്പെട്ട അക്കൗണ്ടുകളോ കണ്ടെത്തുന്നതിൽ പ്രധാനമാണ്. ഓരോ ഉപയോക്താവിന്റെയുംയോ എന്റിറ്റിയുടെയോ ഒരു അടിസ്ഥാനരേഖ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിലൂടെ, ക്രെഡൻഷ്യൽ ദുരുപയോഗം പോലുള്ള കാര്യങ്ങൾ AI-ക്ക് കണ്ടെത്താൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, അക്കൗണ്ടിംഗിൽ നിന്നുള്ള ബോബ് പെട്ടെന്ന് ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റാബേസിൽ അന്വേഷണം നടത്താൻ തുടങ്ങിയാൽ (അദ്ദേഹം മുമ്പ് ഒരിക്കലും ചെയ്തിട്ടില്ലാത്ത ഒന്ന്), ബോബിന്റെ പെരുമാറ്റത്തിനായുള്ള AI മോഡൽ ഇത് അസാധാരണമായി അടയാളപ്പെടുത്തും. ഇത് മാൽവെയർ ആയിരിക്കില്ലായിരിക്കാം - ബോബിന്റെ ക്രെഡൻഷ്യലുകൾ ഒരു ആക്രമണകാരി മോഷ്ടിച്ച് ഉപയോഗിക്കുന്നതോ അല്ലെങ്കിൽ അവൻ പാടില്ലാത്ത സ്ഥലത്ത് ബോബ് അന്വേഷിക്കുന്നതോ ആകാം. ഏതുവിധേനയും, സുരക്ഷാ സംഘത്തിന് അന്വേഷണത്തിനായി ഒരു മുന്നറിയിപ്പ് ലഭിക്കുന്നു. അത്തരം AI- നയിക്കുന്ന UBA സംവിധാനങ്ങൾ വിവിധ സുരക്ഷാ ഉൽപ്പന്നങ്ങളിൽ നിലവിലുണ്ട്, കൂടാതെ ജനറേറ്റീവ് മോഡലിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ അവയുടെ കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും സന്ദർഭം പരിഗണിച്ച് തെറ്റായ അലാറങ്ങൾ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു (ഒരുപക്ഷേ ബോബ് ഒരു പ്രത്യേക പ്രോജക്റ്റിലായിരിക്കാം, മുതലായവ, AI-ക്ക് ചിലപ്പോൾ മറ്റ് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് അനുമാനിക്കാൻ കഴിയും).

ഐഡന്റിറ്റി, ആക്‌സസ് മാനേജ്‌മെന്റ് മേഖലയിൽ, ഡീപ്‌ഫേക്ക് ഡിറ്റക്ഷൻ വളർന്നുവരുന്ന ഒരു ആവശ്യമാണ് - ബയോമെട്രിക് സുരക്ഷയെ കബളിപ്പിക്കുന്ന സിന്തറ്റിക് വോയ്‌സുകളും വീഡിയോകളും ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. രസകരമെന്നു പറയട്ടെ, മനുഷ്യർക്ക് ശ്രദ്ധിക്കാൻ പ്രയാസമുള്ള ഓഡിയോയിലോ വീഡിയോയിലോ ഉള്ള സൂക്ഷ്മമായ ആർട്ടിഫാക്‌റ്റുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് ഈ ഡീപ്‌ഫേക്കുകൾ കണ്ടെത്താനും സഹായിക്കാനാകും. AI-യിൽ നിന്നുള്ള ഒരു ഉദാഹരണം ഞങ്ങൾ കണ്ടു, അത് ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിച്ച് എണ്ണമറ്റ മുഖഭാവങ്ങളും അവസ്ഥകളും അനുകരിക്കാൻ പരിശീലിപ്പിച്ചു . അഞ്ച് വർഷത്തിനിടെ, ഈ സമീപനം ആക്‌സഞ്ചറിനെ അതിന്റെ 90% സിസ്റ്റങ്ങളുടെയും പാസ്‌വേഡുകൾ ഇല്ലാതാക്കാൻ സഹായിച്ചു (ബയോമെട്രിക്സിലേക്കും മറ്റ് ഘടകങ്ങളിലേക്കും നീങ്ങുന്നു) ആക്രമണങ്ങൾ 60% കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്തു ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI-യ്‌ക്കുള്ള 6 ഉപയോഗ കേസുകൾ [+ ഉദാഹരണങ്ങൾ] ). അടിസ്ഥാനപരമായി, ബയോമെട്രിക് പ്രാമാണീകരണം ശക്തിപ്പെടുത്താൻ അവർ ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിച്ചു, ജനറേറ്റീവ് ആക്രമണങ്ങൾക്കെതിരെ അതിനെ പ്രതിരോധശേഷിയുള്ളതാക്കുന്നു (AI-യെ ചെറുക്കുന്ന AI-യുടെ മികച്ച ഉദാഹരണം). ഇത്തരത്തിലുള്ള പെരുമാറ്റ മോഡലിംഗ് - ഈ സാഹചര്യത്തിൽ ഒരു തത്സമയ മനുഷ്യ മുഖവും AI-സംശ്ലേഷിത മുഖവും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം തിരിച്ചറിയുന്നത് - നിർണായകമാണ്, കാരണം പ്രാമാണീകരണത്തിൽ നമ്മൾ AI-യെ കൂടുതൽ ആശ്രയിക്കുന്നു.

ജനറേറ്റീവ് AI നൽകുന്ന അനോമലി ഡിറ്റക്ഷൻ എല്ലാ വ്യവസായങ്ങളിലും ബാധകമാണ്: ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ, ഹാക്കിംഗിന്റെ ലക്ഷണങ്ങൾക്കായി മെഡിക്കൽ ഉപകരണ സ്വഭാവം നിരീക്ഷിക്കൽ; ധനകാര്യത്തിൽ, വഞ്ചനയോ അൽഗോരിതമിക് കൃത്രിമത്വമോ സൂചിപ്പിക്കുന്ന ക്രമരഹിതമായ പാറ്റേണുകൾക്കായി ട്രേഡിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കൽ; ഊർജ്ജ/യൂട്ടിലിറ്റികളിൽ, നുഴഞ്ഞുകയറ്റത്തിന്റെ ലക്ഷണങ്ങൾക്കായി നിയന്ത്രണ സിസ്റ്റം സിഗ്നലുകൾ നിരീക്ഷിക്കൽ. വീതിയും (പെരുമാറ്റത്തിന്റെ എല്ലാ വശങ്ങളും നോക്കൽ) ആഴവും (സങ്കീർണ്ണമായ പാറ്റേണുകൾ മനസ്സിലാക്കൽ) എന്നിവയുടെ ഒരു സൈബർ സംഭവത്തിന്റെ സൂചി-ഇൻ-എ-ഹെയ്‌സ്റ്റാക്ക് സൂചകങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ ഉപകരണമാക്കി മാറ്റുന്നു. ഭീഷണികൾ കൂടുതൽ രഹസ്യമായി മാറുമ്പോൾ, സാധാരണ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കിടയിൽ ഒളിഞ്ഞിരിക്കുമ്പോൾ, "സാധാരണ" എന്ന് കൃത്യമായി ചിത്രീകരിക്കാനും എന്തെങ്കിലും വ്യതിചലിക്കുമ്പോൾ അലറാനുമുള്ള ഈ കഴിവ് നിർണായകമാകും. അങ്ങനെ, ജനറേറ്റീവ് AI ഒരു അക്ഷീണ കാവൽക്കാരനായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പരിസ്ഥിതിയിലെ മാറ്റങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടാൻ അതിന്റെ സാധാരണത്വത്തെക്കുറിച്ചുള്ള നിർവചനം എപ്പോഴും പഠിക്കുകയും അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു, സൂക്ഷ്മ പരിശോധന അർഹിക്കുന്ന അനോമലികളെക്കുറിച്ച് സുരക്ഷാ ടീമുകളെ അറിയിക്കുന്നു.

സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ അവസരങ്ങളും നേട്ടങ്ങളും

സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ പ്രയോഗം ഈ ഉപകരണങ്ങൾ സ്വീകരിക്കാൻ തയ്യാറുള്ള സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് നിരവധി അവസരങ്ങളും നേട്ടങ്ങളും . സൈബർ സുരക്ഷാ പ്രോഗ്രാമുകളിൽ ജനറേറ്റീവ് AI യെ ശ്രദ്ധേയമായ ഒരു കൂട്ടിച്ചേർക്കലാക്കി മാറ്റുന്ന പ്രധാന ഗുണങ്ങൾ ഞങ്ങൾ ചുവടെ സംഗ്രഹിക്കുന്നു:

• വേഗത്തിലുള്ള ഭീഷണി കണ്ടെത്തലും പ്രതികരണവും: ജനറേറ്റീവ് AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് തത്സമയം വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനും മാനുവൽ മനുഷ്യ വിശകലനത്തേക്കാൾ വളരെ വേഗത്തിൽ ഭീഷണികൾ തിരിച്ചറിയാനും കഴിയും. ഈ വേഗത നേട്ടം ആക്രമണങ്ങൾ നേരത്തെ കണ്ടെത്തുകയും സംഭവങ്ങൾ വേഗത്തിൽ നിയന്ത്രിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു എന്നാണ്. പ്രായോഗികമായി, AI- നിയന്ത്രിത സുരക്ഷാ നിരീക്ഷണത്തിന് മനുഷ്യർക്ക് പരസ്പരം ബന്ധപ്പെടാൻ കൂടുതൽ സമയമെടുക്കുന്ന ഭീഷണികൾ കണ്ടെത്താൻ കഴിയും. സംഭവങ്ങളോട് ഉടനടി പ്രതികരിക്കുന്നതിലൂടെ (അല്ലെങ്കിൽ പ്രാരംഭ പ്രതികരണങ്ങൾ സ്വയംഭരണാധികാരത്തോടെ നടപ്പിലാക്കുന്നതിലൂടെ), ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് അവരുടെ നെറ്റ്‌വർക്കുകളിൽ ആക്രമണകാരികളുടെ താമസ സമയം ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും, അതുവഴി കേടുപാടുകൾ കുറയ്ക്കാനാകും.

• മെച്ചപ്പെട്ട കൃത്യതയും ഭീഷണി കവറേജും: പുതിയ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് അവർ തുടർച്ചയായി പഠിക്കുന്നതിനാൽ, ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾക്ക് വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഭീഷണികളുമായി പൊരുത്തപ്പെടാനും ക്ഷുദ്ര പ്രവർത്തനത്തിന്റെ സൂക്ഷ്മമായ അടയാളങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും കഴിയും. ഇത് സ്റ്റാറ്റിക് നിയമങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ മെച്ചപ്പെട്ട കണ്ടെത്തൽ കൃത്യതയിലേക്ക് (തെറ്റായ നെഗറ്റീവുകളും തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകളും) നയിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഫിഷിംഗ് ഇമെയിലിന്റെയോ മാൽവെയർ പെരുമാറ്റത്തിന്റെയോ മുഖമുദ്രകൾ പഠിച്ച ഒരു AI-ക്ക് മുമ്പ് ഒരിക്കലും കണ്ടിട്ടില്ലാത്ത വകഭേദങ്ങളെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. മൊത്തത്തിലുള്ള സുരക്ഷാ നിലപാട് ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നതിന് - നോവൽ ആക്രമണങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ - ഭീഷണി തരങ്ങളുടെ വിശാലമായ കവറേജാണ് ഫലം. സുരക്ഷാ ടീമുകൾ AI വിശകലനത്തിൽ നിന്ന് വിശദമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടുന്നു (ഉദാ: മാൽവെയർ പെരുമാറ്റത്തിന്റെ വിശദീകരണങ്ങൾ), ഇത് കൂടുതൽ കൃത്യവും ലക്ഷ്യം വച്ചുള്ളതുമായ പ്രതിരോധങ്ങൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എന്താണ്? - പാലോ ആൾട്ടോ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ).

• ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലികളുടെ ഓട്ടോമേഷൻ: ലോഗുകൾ പരിശോധിക്കുന്നതും റിപ്പോർട്ടുകൾ സമാഹരിക്കുന്നതും മുതൽ സംഭവ പ്രതികരണ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ എഴുതുന്നതും വരെ - പതിവ്, അധ്വാനം ആവശ്യമുള്ള സുരക്ഷാ ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിൽ ജനറേറ്റീവ് AI മികച്ചതാണ്. ഈ ഓട്ടോമേഷൻ മനുഷ്യ വിശകലന വിദഗ്ധരുടെ ഭാരം കുറയ്ക്കുകയും ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള തന്ത്രത്തിലും സങ്കീർണ്ണമായ തീരുമാനമെടുക്കലിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ അവരെ സ്വതന്ത്രരാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എന്താണ്? - പാലോ ആൾട്ടോ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ). ദുർബലത സ്കാനിംഗ്, കോൺഫിഗറേഷൻ ഓഡിറ്റിംഗ്, ഉപയോക്തൃ പ്രവർത്തന വിശകലനം, കംപ്ലയൻസ് റിപ്പോർട്ടിംഗ് തുടങ്ങിയ ലൗകികവും എന്നാൽ പ്രധാനപ്പെട്ടതുമായ ജോലികൾ AI കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും (അല്ലെങ്കിൽ കുറഞ്ഞത് ആദ്യം തയ്യാറാക്കിയത്). മെഷീൻ വേഗതയിൽ ഈ ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, AI കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുക മാത്രമല്ല, മനുഷ്യ പിശക് കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു (ലംഘനങ്ങളിൽ ഒരു പ്രധാന ഘടകം).

• പ്രോആക്ടീവ് ഡിഫൻസും സിമുലേഷനും: ജനറേറ്റീവ് AI, സ്ഥാപനങ്ങളെ റിയാക്ടീവ് സെക്യൂരിറ്റിയിൽ നിന്ന് പ്രോആക്ടീവ് സെക്യൂരിറ്റിയിലേക്ക് മാറാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ആക്രമണ സിമുലേഷൻ, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ജനറേഷൻ, സാഹചര്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പരിശീലനം തുടങ്ങിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകളിലൂടെ, പ്രതിരോധക്കാർക്ക് യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് ഭീഷണികൾ ഉണ്ടാകുന്നതിനുമുമ്പ് അവ മുൻകൂട്ടി കാണാനും അവയ്ക്ക് തയ്യാറെടുക്കാനും കഴിയും . സുരക്ഷാ ടീമുകൾക്ക് സുരക്ഷിതമായ അന്തരീക്ഷത്തിൽ സൈബർ ആക്രമണങ്ങൾ (ഫിഷിംഗ് കാമ്പെയ്‌നുകൾ, മാൽവെയർ പൊട്ടിപ്പുറപ്പെടലുകൾ, DDoS മുതലായവ) അനുകരിക്കാൻ കഴിയും, അവരുടെ പ്രതികരണങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കാനും ഏതെങ്കിലും ബലഹീനതകൾ പരിഹരിക്കാനും കഴിയും. മനുഷ്യ പ്രയത്നം കൊണ്ട് പൂർണ്ണമായും ചെയ്യാൻ കഴിയാത്ത ഈ തുടർച്ചയായ പരിശീലനം, പ്രതിരോധങ്ങളെ മൂർച്ചയുള്ളതും കാലികവുമായി നിലനിർത്തുന്നു. ഇത് ഒരു സൈബർ "ഫയർ ഡ്രില്ലിന്" സമാനമാണ് - നിങ്ങൾക്ക് പരിശീലിക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയുന്ന തരത്തിൽ AI-ക്ക് നിങ്ങളുടെ പ്രതിരോധത്തിന് നേരെ നിരവധി സാങ്കൽപ്പിക ഭീഷണികൾ എറിയാൻ കഴിയും.

• മനുഷ്യ വൈദഗ്ധ്യം വർദ്ധിപ്പിക്കൽ (ഒരു ശക്തി ഗുണിതമായി AI): ജനറേറ്റീവ് AI ഒരു അക്ഷീണ ജൂനിയർ അനലിസ്റ്റ്, ഉപദേഷ്ടാവ്, സഹായി എന്നിവയായി ഒന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. പരിചയസമ്പന്നത കുറഞ്ഞ ടീം അംഗങ്ങൾക്ക് സാധാരണയായി പരിചയസമ്പന്നരായ വിദഗ്ധരിൽ നിന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളും ശുപാർശകളും ഇത് നൽകാൻ കഴിയും, ടീമിലുടനീളം വൈദഗ്ദ്ധ്യം ഫലപ്രദമായി ജനാധിപത്യവൽക്കരിക്കുന്നു സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI-യ്‌ക്കുള്ള 6 ഉപയോഗ കേസുകൾ [+ ഉദാഹരണങ്ങൾ] ). സൈബർ സുരക്ഷയിലെ കഴിവുകളുടെ കുറവ് കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും വിലപ്പെട്ടതാണ് - ചെറിയ ടീമുകളെ കുറഞ്ഞ അളവിൽ കൂടുതൽ ചെയ്യാൻ AI സഹായിക്കുന്നു. മറുവശത്ത്, പരിചയസമ്പന്നരായ വിശകലന വിദഗ്ധർ AI മുറുമുറുപ്പ് ജോലി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും വ്യക്തമല്ലാത്ത ഉൾക്കാഴ്ചകൾ പുറത്തുകൊണ്ടുവരുന്നതിലൂടെയും പ്രയോജനം നേടുന്നു, അത് അവർക്ക് സാധൂകരിക്കാനും പ്രവർത്തിക്കാനും കഴിയും. മൊത്തത്തിലുള്ള ഫലം കൂടുതൽ ഉൽപ്പാദനക്ഷമവും കഴിവുള്ളതുമായ ഒരു സുരക്ഷാ ടീമാണ്, AI ഓരോ മനുഷ്യ അംഗത്തിന്റെയും സ്വാധീനം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം ).

• മെച്ചപ്പെടുത്തിയ തീരുമാന പിന്തുണയും റിപ്പോർട്ടിംഗും: സാങ്കേതിക ഡാറ്റയെ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ഉൾക്കാഴ്ചകളിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ജനറേറ്റീവ് AI ആശയവിനിമയവും തീരുമാനമെടുക്കലും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. AI- സൃഷ്ടിച്ച സംഗ്രഹങ്ങൾ വഴി സുരക്ഷാ നേതാക്കൾക്ക് പ്രശ്നങ്ങളിൽ വ്യക്തമായ ദൃശ്യപരത ലഭിക്കുകയും അസംസ്കൃത ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാതെ തന്നെ വിവരമുള്ള തന്ത്രപരമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ കഴിയുകയും ചെയ്യുന്നു. അതുപോലെ, സുരക്ഷാ നിലപാടുകളുടെയും സംഭവങ്ങളുടെയും എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാവുന്ന റിപ്പോർട്ടുകൾ AI തയ്യാറാക്കുമ്പോൾ ക്രോസ്-ഫങ്ഷണൽ ആശയവിനിമയം (എക്സിക്യൂട്ടീവുകൾക്കും കംപ്ലയൻസ് ഓഫീസർമാർക്കും മുതലായവർക്കും) മെച്ചപ്പെടുന്നു ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം? 10 യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ ). ഇത് നേതൃത്വ തലത്തിൽ സുരക്ഷാ കാര്യങ്ങളിൽ ആത്മവിശ്വാസവും വിന്യാസവും വളർത്തുക മാത്രമല്ല, അപകടസാധ്യതകളും AI- കണ്ടെത്തിയ വിടവുകളും വ്യക്തമായി വ്യക്തമാക്കിയുകൊണ്ട് നിക്ഷേപങ്ങളെയും മാറ്റങ്ങളെയും ന്യായീകരിക്കാനും സഹായിക്കുന്നു.

സംയോജിതമായി, ഈ നേട്ടങ്ങൾ അർത്ഥമാക്കുന്നത് സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്ന സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് കുറഞ്ഞ പ്രവർത്തന ചെലവുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ശക്തമായ സുരക്ഷാ നിലപാട് കൈവരിക്കാൻ കഴിയും എന്നാണ്. മുമ്പ് അമിതമായിരുന്ന ഭീഷണികളോട് പ്രതികരിക്കാനും, നിരീക്ഷിക്കപ്പെടാത്ത വിടവുകൾ നികത്താനും, AI- നയിക്കുന്ന ഫീഡ്‌ബാക്ക് ലൂപ്പുകളിലൂടെ തുടർച്ചയായി മെച്ചപ്പെടുത്താനും അവർക്ക് കഴിയും. ആത്യന്തികമായി, വേഗത, സ്കെയിൽ, സങ്കീർണ്ണത എന്നിവ തുല്യമായി സങ്കീർണ്ണമായ പ്രതിരോധങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ എതിരാളികളെ മറികടക്കാൻ ജനറേറ്റീവ് AI അവസരം നൽകുന്നു. ഒരു സർവേ കണ്ടെത്തിയതുപോലെ, പകുതിയിലധികം ബിസിനസ്സിലും സൈബർ നേതാക്കളും ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ വേഗത്തിലുള്ള ഭീഷണി കണ്ടെത്തലും വർദ്ധിച്ച കൃത്യതയും പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു ( [PDF] ഗ്ലോബൽ സൈബർ സുരക്ഷാ ഔട്ട്‌ലുക്ക് 2025 | വേൾഡ് ഇക്കണോമിക് ഫോറം ) ( സൈബർ സുരക്ഷയിലെ ജനറേറ്റീവ് AI: LLM ന്റെ സമഗ്ര അവലോകനം ... ) - ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ നേട്ടങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ശുഭാപ്തിവിശ്വാസത്തിന്റെ ഒരു തെളിവ്.

സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ അപകടസാധ്യതകളും വെല്ലുവിളികളും

അവസരങ്ങൾ പ്രധാനമാണെങ്കിലും, അപകടസാധ്യതകളെയും വെല്ലുവിളികളെയും . AI-യെ അന്ധമായി വിശ്വസിക്കുകയോ ദുരുപയോഗം ചെയ്യുകയോ ചെയ്യുന്നത് പുതിയ അപകടസാധ്യതകൾക്ക് കാരണമാകും. ഓരോന്നിന്റെയും പ്രധാന ആശങ്കകളും അപകടങ്ങളും, സന്ദർഭവും ഞങ്ങൾ താഴെ വിവരിക്കുന്നു:

• സൈബർ കുറ്റവാളികളുടെ എതിരാളി ഉപയോഗം: പ്രതിരോധക്കാരെ സഹായിക്കുന്ന അതേ ജനറേറ്റീവ് കഴിവുകൾ ആക്രമണകാരികളെ ശാക്തീകരിക്കാൻ സഹായിക്കും. കൂടുതൽ ബോധ്യപ്പെടുത്തുന്ന ഫിഷിംഗ് ഇമെയിലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും, സോഷ്യൽ എഞ്ചിനീയറിംഗിനായി വ്യാജ വ്യക്തിത്വങ്ങളും ഡീപ്ഫേക്ക് വീഡിയോകളും സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും, കണ്ടെത്തൽ ഒഴിവാക്കാൻ നിരന്തരം മാറുന്ന പോളിമോർഫിക് മാൽവെയർ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും, ഹാക്കിംഗിന്റെ വശങ്ങൾ പോലും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും ഭീഷണി നേരിടുന്നവർ ഇതിനകം തന്നെ ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിക്കുന്നു ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എന്താണ്? - പാലോ ആൾട്ടോ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ). സൈബർ സുരക്ഷാ നേതാക്കളിൽ പകുതിയോളം (46%) പേർ ജനറേറ്റീവ് AI കൂടുതൽ വിപുലമായ എതിരാളി ആക്രമണങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുമെന്ന് ആശങ്കാകുലരാണ് ( ജനറേറ്റീവ് AI സുരക്ഷ: ട്രെൻഡുകൾ, ഭീഷണികൾ & ലഘൂകരണ തന്ത്രങ്ങൾ ). ഈ "AI ആയുധ മത്സരം" അർത്ഥമാക്കുന്നത് പ്രതിരോധക്കാർ AI സ്വീകരിക്കുമ്പോൾ, ആക്രമണകാരികൾ വളരെ പിന്നിലായിരിക്കില്ല എന്നാണ് (വാസ്തവത്തിൽ, ചില മേഖലകളിൽ അവർ മുന്നിലായിരിക്കാം, അനിയന്ത്രിതമായ AI ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്). കൂടുതൽ പതിവ്, സങ്കീർണ്ണവും കണ്ടെത്താൻ പ്രയാസമുള്ളതുമായ AI- മെച്ചപ്പെടുത്തിയ ഭീഷണികൾക്ക് സംഘടനകൾ തയ്യാറായിരിക്കണം.

• AI ഭ്രമാത്മകതകളും കൃത്യതയില്ലായ്മയും: വിശ്വസനീയവും എന്നാൽ തെറ്റായതോ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതോ ആയ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും - ഈ പ്രതിഭാസത്തെ ഹാലുസിനേഷൻ എന്നറിയപ്പെടുന്നു. ഒരു സുരക്ഷാ സാഹചര്യത്തിൽ, ഒരു AI ഒരു സംഭവം വിശകലനം ചെയ്ത് ഒരു പ്രത്യേക ദുർബലത കാരണമാണെന്ന് തെറ്റായി നിഗമനം ചെയ്‌തേക്കാം, അല്ലെങ്കിൽ അത് ഒരു ആക്രമണത്തെ നിയന്ത്രിക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുന്ന ഒരു പിഴവുള്ള പരിഹാര സ്ക്രിപ്റ്റ് സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം. മുഖവിലയ്‌ക്കെടുത്താൽ ഈ തെറ്റുകൾ അപകടകരമാകും. NTT ഡാറ്റ മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുന്നതുപോലെ, "ജനറേറ്റീവ് AI അസത്യമായ ഉള്ളടക്കം ഔട്ട്‌പുട്ട് ചെയ്‌തേക്കാം, ഈ പ്രതിഭാസത്തെ ഹാലുസിനേഷനുകൾ എന്ന് വിളിക്കുന്നു... നിലവിൽ അവ പൂർണ്ണമായും ഇല്ലാതാക്കാൻ പ്രയാസമാണ്" ( ജനറേറ്റീവ് AI-യുടെയും പ്രതിരോധ നടപടികളുടെയും സുരക്ഷാ അപകടസാധ്യതകളും സൈബർ സുരക്ഷയിൽ അതിന്റെ സ്വാധീനവും | NTT ഡാറ്റ ഗ്രൂപ്പ് ). സ്ഥിരീകരണം കൂടാതെ AI-യെ അമിതമായി ആശ്രയിക്കുന്നത് തെറ്റായ ശ്രമങ്ങളിലേക്കോ തെറ്റായ സുരക്ഷാ ബോധത്തിലേക്കോ നയിച്ചേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു നിർണായക സിസ്റ്റം സുരക്ഷിതമല്ലാത്തപ്പോൾ ഒരു AI സുരക്ഷിതമാണെന്ന് തെറ്റായി ഫ്ലാഗ് ചെയ്‌തേക്കാം, അല്ലെങ്കിൽ, ഒരിക്കലും സംഭവിക്കാത്ത ഒരു ലംഘനം "കണ്ടെത്തി" പരിഭ്രാന്തി സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം. AI ഔട്ട്‌പുട്ടുകളുടെ കർശനമായ സാധൂകരണവും നിർണായക തീരുമാനങ്ങൾക്കായി മനുഷ്യരെ ലൂപ്പിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതും ഈ അപകടസാധ്യത ലഘൂകരിക്കുന്നതിന് അത്യാവശ്യമാണ്.

• തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകളും നെഗറ്റീവുകളും: ഭ്രമാത്മകതയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട്, ഒരു AI മോഡൽ മോശമായി പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെട്ടതോ കോൺഫിഗർ ചെയ്തതോ ആണെങ്കിൽ, അത് ദോഷകരമായ പ്രവർത്തനത്തെ ക്ഷുദ്രകരമായി (തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകൾ) അമിതമായി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തേക്കാം അല്ലെങ്കിൽ, അതിലും മോശമായി, യഥാർത്ഥ ഭീഷണികൾ (തെറ്റായ നെഗറ്റീവുകൾ) നഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാം ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം ). അമിതമായ തെറ്റായ അലേർട്ടുകൾ സുരക്ഷാ ടീമുകളെ കീഴടക്കുകയും ജാഗ്രതാ ക്ഷീണത്തിലേക്ക് നയിക്കുകയും ചെയ്യും (AI വാഗ്ദാനം ചെയ്ത കാര്യക്ഷമത നേട്ടങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കുന്നു), അതേസമയം നഷ്ടപ്പെട്ട കണ്ടെത്തലുകൾ സ്ഥാപനത്തെ തുറന്നുകാട്ടുന്നു. ശരിയായ സന്തുലിതാവസ്ഥയ്ക്കായി ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ ട്യൂൺ ചെയ്യുന്നത് വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതാണ്. ഓരോ പരിസ്ഥിതിയും അദ്വിതീയമാണ്, കൂടാതെ ഒരു AI ഉടനടി ഒപ്റ്റിമൽ ആയി പ്രവർത്തിക്കണമെന്നില്ല. തുടർച്ചയായ പഠനവും ഇരുതല മൂർച്ചയുള്ള വാളാണ് - AI വളഞ്ഞ ഫീഡ്‌ബാക്കിൽ നിന്നോ മാറുന്ന ഒരു പരിതസ്ഥിതിയിൽ നിന്നോ പഠിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അതിന്റെ കൃത്യതയിൽ ഏറ്റക്കുറച്ചിലുകൾ ഉണ്ടായേക്കാം. സുരക്ഷാ ടീമുകൾ AI പ്രകടനം നിരീക്ഷിക്കുകയും പരിധികൾ ക്രമീകരിക്കുകയോ മോഡലുകൾക്ക് തിരുത്തൽ ഫീഡ്‌ബാക്ക് നൽകുകയോ വേണം. ഉയർന്ന-പങ്കാളിത്തമുള്ള സന്ദർഭങ്ങളിൽ (നിർണ്ണായകമായ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിനായുള്ള നുഴഞ്ഞുകയറ്റം കണ്ടെത്തൽ പോലുള്ളവ), നിലവിലുള്ള സിസ്റ്റങ്ങളുമായി സമാന്തരമായി ഒരു കാലയളവിലേക്ക് AI നിർദ്ദേശങ്ങൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നത് വിവേകപൂർണ്ണമായിരിക്കും, അവ സംഘർഷത്തിന് പകരം വിന്യസിക്കുകയും പൂരകമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ.

• ഡാറ്റ സ്വകാര്യതയും ചോർച്ചയും: പരിശീലനത്തിനും പ്രവർത്തനത്തിനുമായി ജനറേറ്റീവ് AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് പലപ്പോഴും വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്. ഈ മോഡലുകൾ ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിതമാണെങ്കിൽ അല്ലെങ്കിൽ ശരിയായി സൈലോട്ട് ചെയ്തിട്ടില്ലെങ്കിൽ, സെൻസിറ്റീവ് വിവരങ്ങൾ ചോർന്നൊലിക്കാനുള്ള സാധ്യതയുണ്ട്. ഉപയോക്താക്കൾ അശ്രദ്ധമായി ഒരു AI സേവനത്തിലേക്ക് പ്രൊപ്രൈറ്ററി ഡാറ്റയോ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയോ നൽകിയേക്കാം (ഒരു രഹസ്യ സംഭവ റിപ്പോർട്ട് സംഗ്രഹിക്കാൻ ChatGPT യോട് ആവശ്യപ്പെടുന്നത് പരിഗണിക്കുക), കൂടാതെ ആ ഡാറ്റ മോഡലിന്റെ അറിവിന്റെ ഭാഗമാകാം. വാസ്തവത്തിൽ, ഒരു സമീപകാല പഠനത്തിൽ, ജനറേറ്റീവ് AI ടൂളുകളിലേക്കുള്ള ഇൻപുട്ടുകളിൽ 55% ത്തിലും സെൻസിറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ വ്യക്തിപരമായി തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന വിവരങ്ങൾ അടങ്ങിയിട്ടുണ്ടെന്ന് , ഇത് ഡാറ്റ ചോർച്ചയെക്കുറിച്ച് ഗുരുതരമായ ആശങ്കകൾ ഉയർത്തുന്നു ( ജനറേറ്റീവ് AI സുരക്ഷ: ട്രെൻഡുകൾ, ഭീഷണികൾ & ലഘൂകരണ തന്ത്രങ്ങൾ ). കൂടാതെ, ഒരു AI ആന്തരിക ഡാറ്റയിൽ പരിശീലനം നേടിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, അത് ചില വഴികളിൽ അന്വേഷിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അത് ഔട്ട്പുട്ട് . ഓർഗനൈസേഷനുകൾ കർശനമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ നയങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കണം (ഉദാഹരണത്തിന് സെൻസിറ്റീവ് മെറ്റീരിയലിനായി ഓൺ-പ്രെമൈസ് അല്ലെങ്കിൽ സ്വകാര്യ AI സംഭവങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക) കൂടാതെ പൊതു AI ടൂളുകളിൽ രഹസ്യ വിവരങ്ങൾ ഒട്ടിക്കരുതെന്ന് ജീവനക്കാരെ ബോധവൽക്കരിക്കണം. സ്വകാര്യതാ നിയന്ത്രണങ്ങളും (GDPR, മുതലായവ) ബാധകമാണ് - ശരിയായ സമ്മതമോ സംരക്ഷണമോ ഇല്ലാതെ AI പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നത് നിയമങ്ങൾക്ക് വിരുദ്ധമാകാം.

• മോഡൽ സുരക്ഷയും കൃത്രിമത്വവും: മോഡൽ വിഷബാധയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചേക്കാം , പരിശീലന ഘട്ടത്തിലോ പുനർപരിശീലന ഘട്ടത്തിലോ AI തെറ്റായ പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കുന്നതിനായി ക്ഷുദ്രകരമായതോ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതോ ആയ ഡാറ്റ നൽകിയേക്കാം ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം ). ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ആക്രമണകാരി ഇന്റൽ ഡാറ്റയെ സൂക്ഷ്മമായി വിഷലിപ്തമാക്കിയേക്കാം, അതുവഴി ആക്രമണകാരിയുടെ സ്വന്തം മാൽവെയറിനെ ക്ഷുദ്രകരമായി തിരിച്ചറിയാൻ AI പരാജയപ്പെടുന്നു. മറ്റൊരു തന്ത്രം പ്രോംപ്റ്റ് ഇഞ്ചക്ഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ഔട്ട്‌പുട്ട് കൃത്രിമത്വം മോഡൽ ഒഴിവാക്കലിന്റെ അപകടസാധ്യതയുണ്ട് : ആക്രമണകാരികൾ AI-യെ കബളിപ്പിക്കാൻ പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഇൻപുട്ട് തയ്യാറാക്കുന്നു. പ്രതികൂല ഉദാഹരണങ്ങളിൽ നമുക്ക് ഇത് കാണാം - ഒരു മനുഷ്യൻ സാധാരണമായി കാണുന്ന, പക്ഷേ AI തെറ്റായി തരംതിരിക്കുന്ന അൽപ്പം അസ്വസ്ഥമായ ഡാറ്റ. ഈ ഉപകരണങ്ങൾ വിന്യസിക്കുമ്പോൾ സൈബർ സുരക്ഷയുടെ പുതിയതും എന്നാൽ ആവശ്യമുള്ളതുമായ ഒരു ഭാഗമാണ് AI വിതരണ ശൃംഖല സുരക്ഷിതമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നത് (ഡാറ്റ സമഗ്രത, മോഡൽ ആക്‌സസ് നിയന്ത്രണം, എതിരാളി ശക്തി പരിശോധന) ( സൈബർ സുരക്ഷയിലെ ജനറേറ്റീവ് AI എന്താണ്? - പാലോ ആൾട്ടോ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ).

• അമിത ആശ്രയത്വവും നൈപുണ്യക്ഷയവും: സ്ഥാപനങ്ങൾ AI-യെ അമിതമായി ആശ്രയിക്കുകയും മനുഷ്യന്റെ കഴിവുകൾ ക്ഷയിക്കാൻ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യാനുള്ള സാധ്യത കുറവാണ്. ജൂനിയർ അനലിസ്റ്റുകൾ AI ഔട്ട്‌പുട്ടുകളെ അന്ധമായി വിശ്വസിക്കാൻ തുടങ്ങിയാൽ, AI ലഭ്യമല്ലാത്തപ്പോഴോ തെറ്റായപ്പോഴോ ആവശ്യമായ വിമർശനാത്മക ചിന്തയും അവബോധവും അവർ വികസിപ്പിച്ചേക്കില്ല. മികച്ച ഉപകരണങ്ങളുള്ളതും എന്നാൽ ആ ഉപകരണങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കാത്തപ്പോൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കണമെന്ന് അറിയാത്തതുമായ ഒരു സുരക്ഷാ സംഘത്തെ ഒഴിവാക്കേണ്ട ഒരു സാഹചര്യമാണിത് (പൈലറ്റുമാർ ഓട്ടോപൈലറ്റിനെ അമിതമായി ആശ്രയിക്കുന്നത് പോലെ). AI സഹായമില്ലാതെ പതിവായി പരിശീലന വ്യായാമങ്ങൾ നടത്തുകയും AI ഒരു സഹായിയാണ്, തെറ്റുപറ്റാത്ത ഒരു പ്രവചനമല്ല എന്ന മനോഭാവം വളർത്തിയെടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് മനുഷ്യ വിശകലന വിദഗ്ധരെ മൂർച്ചയുള്ളവരായി നിലനിർത്തുന്നതിന് പ്രധാനമാണ്. മനുഷ്യർ അന്തിമ തീരുമാനമെടുക്കുന്നവരായി തുടരണം, പ്രത്യേകിച്ച് ഉയർന്ന സ്വാധീനമുള്ള വിധിന്യായങ്ങൾക്ക്.

• ധാർമ്മികവും അനുസരണപരവുമായ വെല്ലുവിളികൾ: സൈബർ സുരക്ഷയിൽ AI ഉപയോഗിക്കുന്നത് ധാർമ്മിക ചോദ്യങ്ങൾ ഉയർത്തുകയും നിയന്ത്രണ അനുസരണ പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് കാരണമാവുകയും ചെയ്യും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു AI സിസ്റ്റം ഒരു ജീവനക്കാരനെ ഒരു അപാകത കാരണം ഒരു ദ്രോഹകരമായ ഇൻസൈഡറായി തെറ്റായി പ്രതിഷ്ഠിച്ചാൽ, അത് ആ വ്യക്തിയുടെ പ്രശസ്തിയെയോ കരിയറിനെയോ അന്യായമായി നശിപ്പിക്കും. AI എടുക്കുന്ന തീരുമാനങ്ങൾ അതാര്യമായിരിക്കാം (“ബ്ലാക്ക് ബോക്സ്” പ്രശ്നം), ചില നടപടികൾ എന്തുകൊണ്ടാണ് എടുത്തതെന്ന് ഓഡിറ്റർമാർക്കോ റെഗുലേറ്റർമാർക്കോ വിശദീകരിക്കാൻ പ്രയാസകരമാക്കുന്നു. AI- സൃഷ്ടിച്ച ഉള്ളടക്കം കൂടുതൽ പ്രചാരത്തിലാകുമ്പോൾ, സുതാര്യത ഉറപ്പാക്കുകയും ഉത്തരവാദിത്തം നിലനിർത്തുകയും ചെയ്യേണ്ടത് നിർണായകമാണ്. റെഗുലേറ്റർമാർ AI സൂക്ഷ്മമായി പരിശോധിക്കാൻ തുടങ്ങിയിരിക്കുന്നു - ഉദാഹരണത്തിന്, EU- യുടെ AI ആക്റ്റ് “ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള” AI സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ആവശ്യകതകൾ ചുമത്തും, സൈബർ സുരക്ഷാ AI ആ വിഭാഗത്തിൽ പെടാം. കമ്പനികൾ ഈ നിയന്ത്രണങ്ങൾ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്, ജനറേറ്റീവ് AI ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് NIST AI റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് ഫ്രെയിംവർക്ക് പോലുള്ള മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കേണ്ടതുണ്ട് ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം? 10 യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ ). അനുസരണം ലൈസൻസിംഗിലേക്കും വ്യാപിക്കുന്നു: ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് അല്ലെങ്കിൽ മൂന്നാം കക്ഷി മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് ചില ഉപയോഗങ്ങളെ നിയന്ത്രിക്കുന്നതോ പങ്കിടൽ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ ആവശ്യമുള്ളതോ ആയ പദങ്ങൾ ഉണ്ടായിരിക്കാം.

ചുരുക്കത്തിൽ, ജനറേറ്റീവ് AI ഒരു മികച്ച പരിഹാരമല്ല - ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം നടപ്പിലാക്കിയില്ലെങ്കിൽ, അത് മറ്റുള്ളവയെ പരിഹരിക്കുമ്പോൾ പോലും പുതിയ ബലഹീനതകൾ കൊണ്ടുവരും. 2024 ലെ വേൾഡ് ഇക്കണോമിക് ഫോറം പഠനം എടുത്തുകാണിച്ചത്, ആക്രമണകാരികൾ ജനറേറ്റീവ് AI-യിലെ പുരോഗതിയെ ഒരു പ്രാഥമിക ആശങ്കയായി ~47% ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ഉദ്ധരിക്കുന്നു, ഇത് സൈബർ സുരക്ഷയിൽ "ജനറേറ്റീവ് AI-യുടെ ഏറ്റവും ആശങ്കാജനകമായ ആഘാതം" [PDF] ഗ്ലോബൽ സൈബർ സെക്യൂരിറ്റി ഔട്ട്‌ലുക്ക് 2025 | വേൾഡ് ഇക്കണോമിക് ഫോറം ) ( സൈബർ സുരക്ഷയിലെ ജനറേറ്റീവ് AI: എൽഎൽഎമ്മിന്റെ സമഗ്ര അവലോകനം ... ). അതിനാൽ ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ഒരു സമതുലിതമായ സമീപനം സ്വീകരിക്കണം: ഭരണം, പരിശോധന, മനുഷ്യ മേൽനോട്ടം എന്നിവയിലൂടെ ഈ അപകടസാധ്യതകൾ കർശനമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ AI-യുടെ നേട്ടങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക. ആ സന്തുലിതാവസ്ഥ എങ്ങനെ പ്രായോഗികമായി കൈവരിക്കാമെന്ന് അടുത്തതായി നമ്മൾ ചർച്ച ചെയ്യും.

ഭാവി കാഴ്ചപ്പാട്: സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന പങ്ക്.

ഭാവിയിലേക്ക് നോക്കുമ്പോൾ, ജനറേറ്റീവ് AI സൈബർ സുരക്ഷാ തന്ത്രത്തിന്റെ അവിഭാജ്യ ഘടകമായി മാറാൻ ഒരുങ്ങുകയാണ് - അതുപോലെ തന്നെ, സൈബർ എതിരാളികൾ തുടർന്നും ചൂഷണം ചെയ്യുന്ന ഒരു ഉപകരണവുമാണ്. വേലിയുടെ ഇരുവശത്തും AI ഉള്ളതിനാൽ പൂച്ച-എലി ചലനാത്മകത

• AI- ഓഗ്മെന്റഡ് സൈബർ പ്രതിരോധം സ്റ്റാൻഡേർഡായി മാറുന്നു: 2025-ഓടെയും അതിനുശേഷവും, മിക്ക ഇടത്തരം മുതൽ വലിയ സ്ഥാപനങ്ങളും അവരുടെ സുരക്ഷാ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ AI- അധിഷ്ഠിത ഉപകരണങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയിരിക്കുമെന്ന് നമുക്ക് പ്രതീക്ഷിക്കാം. ഇന്ന് ആന്റിവൈറസും ഫയർവാളുകളും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ആയതുപോലെ, AI കോപൈലറ്റുകളും അനോമലി ഡിറ്റക്ഷൻ സിസ്റ്റങ്ങളും സുരക്ഷാ ആർക്കിടെക്ചറുകളുടെ അടിസ്ഥാന ഘടകങ്ങളായി മാറിയേക്കാം. ഈ ഉപകരണങ്ങൾ കൂടുതൽ സ്പെഷ്യലൈസ് ചെയ്യപ്പെടാൻ സാധ്യതയുണ്ട് - ഉദാഹരണത്തിന്, ക്ലൗഡ് സുരക്ഷ, IoT ഉപകരണ നിരീക്ഷണം, ആപ്ലിക്കേഷൻ കോഡ് സുരക്ഷ എന്നിവയ്ക്കായി ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്ത വ്യത്യസ്ത AI മോഡലുകൾ, എല്ലാം ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഒരു പ്രവചനം സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പോലെ, "2025-ൽ, ജനറേറ്റീവ് AI സൈബർ സുരക്ഷയുടെ അവിഭാജ്യമാകും, ഇത് സങ്കീർണ്ണവും വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നതുമായ ഭീഷണികളെ മുൻകൂട്ടി പ്രതിരോധിക്കാൻ ഓർഗനൈസേഷനുകളെ പ്രാപ്തമാക്കും" ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം ). AI തത്സമയ ഭീഷണി കണ്ടെത്തൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും നിരവധി പ്രതികരണ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുകയും സുരക്ഷാ ടീമുകൾക്ക് സ്വമേധയാ കഴിയുന്നതിനേക്കാൾ വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യും.

• തുടർച്ചയായ പഠനവും പൊരുത്തപ്പെടുത്തലും: സൈബറിലെ ഭാവിയിലെ ജനറേറ്റീവ് AI സിസ്റ്റങ്ങൾ വേഗത്തിൽ പഠിക്കുന്നതിലും , അവരുടെ അറിവ് അടിസ്ഥാനം തത്സമയം അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലും മികച്ചതായിരിക്കും. ഇത് യഥാർത്ഥ അഡാപ്റ്റീവ് പ്രതിരോധത്തിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം - രാവിലെ മറ്റൊരു കമ്പനിയെ ബാധിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ ഫിഷിംഗ് കാമ്പെയ്‌നിനെക്കുറിച്ച് മനസ്സിലാക്കുന്ന ഒരു AI, ഉച്ചയോടെ നിങ്ങളുടെ കമ്പനിയുടെ ഇമെയിൽ ഫിൽട്ടറുകൾ ഇതിനകം തന്നെ ക്രമീകരിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക. ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിത AI സുരക്ഷാ സേവനങ്ങൾ ഇത്തരത്തിലുള്ള കൂട്ടായ പഠനത്തെ സുഗമമാക്കിയേക്കാം, അവിടെ ഒരു സ്ഥാപനത്തിൽ നിന്നുള്ള അജ്ഞാത ഉൾക്കാഴ്ചകൾ എല്ലാ സബ്‌സ്‌ക്രൈബർമാർക്കും പ്രയോജനപ്പെടും (ഭീഷണി ഇന്റൽ പങ്കിടലിന് സമാനമാണ്, പക്ഷേ യാന്ത്രികമാണ്). എന്നിരുന്നാലും, സെൻസിറ്റീവ് വിവരങ്ങൾ പങ്കിടുന്നത് ഒഴിവാക്കുന്നതിനും ആക്രമണകാരികൾ പങ്കിട്ട മോഡലുകളിലേക്ക് മോശം ഡാറ്റ നൽകുന്നത് തടയുന്നതിനും ഇത് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്.

• AI-യുടെയും സൈബർ സുരക്ഷാ പ്രതിഭയുടെയും സംയോജനം: സൈബർ സുരക്ഷാ പ്രൊഫഷണലുകളുടെ വൈദഗ്ധ്യം AI-യിലും ഡാറ്റാ സയൻസിലും പ്രാവീണ്യം ഉൾക്കൊള്ളുന്ന തരത്തിൽ വികസിക്കും. ഇന്നത്തെ വിശകലന വിദഗ്ധർ അന്വേഷണ ഭാഷകളും സ്ക്രിപ്റ്റിംഗും പഠിക്കുന്നതുപോലെ, നാളത്തെ വിശകലന വിദഗ്ധർ പതിവായി AI മോഡലുകൾ ഫൈൻ ട്യൂൺ ചെയ്യുകയോ AI-യ്‌ക്കായി "പ്ലേബുക്കുകൾ" എഴുതുകയോ ചെയ്‌തേക്കാം. “AI സെക്യൂരിറ്റി ട്രെയിനർ” അല്ലെങ്കിൽ “സൈബർ സുരക്ഷാ AI എഞ്ചിനീയർ” - ഒരു സ്ഥാപനത്തിന്റെ ആവശ്യങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് AI ഉപകരണങ്ങൾ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നതിലും അവയുടെ പ്രകടനം സാധൂകരിക്കുന്നതിലും അവ സുരക്ഷിതമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിലും വൈദഗ്ദ്ധ്യമുള്ള ആളുകൾ. മറുവശത്ത്, സൈബർ സുരക്ഷാ പരിഗണനകൾ AI വികസനത്തെ കൂടുതലായി സ്വാധീനിക്കും. AI സിസ്റ്റങ്ങൾ അടിസ്ഥാന സുരക്ഷാ സവിശേഷതകൾ (സുരക്ഷിത ആർക്കിടെക്ചർ, ടാംപർ ഡിറ്റക്ഷൻ, AI തീരുമാനങ്ങൾക്കായുള്ള ഓഡിറ്റ് ലോഗുകൾ മുതലായവ) ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിക്കപ്പെടും, കൂടാതെ വിശ്വസനീയമായ AI- (ന്യായമായ, വിശദീകരിക്കാവുന്ന, കരുത്തുറ്റ, സുരക്ഷിതം) സുരക്ഷാ-നിർണ്ണായക സന്ദർഭങ്ങളിൽ അവരുടെ വിന്യാസത്തെ നയിക്കും.

• കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ AI-പവർഡ് ആക്രമണങ്ങൾ: നിർഭാഗ്യവശാൽ, AI-യ്‌ക്കൊപ്പം ഭീഷണിയുടെ ഭൂപ്രകൃതിയും വികസിക്കും. സീറോ-ഡേ ദുർബലതകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും, ഉയർന്ന ലക്ഷ്യത്തോടെയുള്ള സ്പിയർ ഫിഷിംഗ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും (ഉദാഹരണത്തിന്, തികച്ചും അനുയോജ്യമായ ഒരു ബൈറ്റ് സൃഷ്ടിക്കാൻ AI സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്യുന്നു), ബയോമെട്രിക് പ്രാമാണീകരണം മറികടക്കുന്നതിനോ വഞ്ചന നടത്തുന്നതിനോ ബോധ്യപ്പെടുത്തുന്ന ആഴത്തിലുള്ള വ്യാജ ശബ്ദങ്ങളോ വീഡിയോകളോ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും AI-യുടെ കൂടുതൽ പതിവ് ഉപയോഗം ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. കുറഞ്ഞ മനുഷ്യ മേൽനോട്ടത്തിൽ സ്വതന്ത്രമായി മൾട്ടി-സ്റ്റേജ് ആക്രമണങ്ങൾ (റക്കണൈസൻസ്, ചൂഷണം, ലാറ്ററൽ മൂവ്‌മെന്റ് മുതലായവ) നടത്താൻ കഴിയുന്ന ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഹാക്കിംഗ് ഏജന്റുമാർ ഉയർന്നുവന്നേക്കാം. ഇത് പ്രതിരോധക്കാരെ AI-യെ ആശ്രയിക്കാൻ സമ്മർദ്ദത്തിലാക്കും - അടിസ്ഥാനപരമായി ഓട്ടോമേഷൻ vs. ഓട്ടോമേഷൻ . ചില ആക്രമണങ്ങൾ മെഷീൻ വേഗതയിൽ സംഭവിക്കാം, ഏതാണ് ഫിൽട്ടറുകൾ മറികടക്കുന്നതെന്ന് കാണാൻ ആയിരം ഫിഷിംഗ് ഇമെയിൽ പെർമ്യൂട്ടേഷനുകൾ പരീക്ഷിക്കുന്ന AI ബോട്ടുകൾ പോലെ. സൈബർ പ്രതിരോധങ്ങൾ നിലനിർത്താൻ സമാനമായ വേഗതയിലും വഴക്കത്തിലും പ്രവർത്തിക്കേണ്ടതുണ്ട് ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എന്താണ്? - പാലോ ആൾട്ടോ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ).

• സുരക്ഷയിൽ നിയന്ത്രണവും നൈതിക AIയും: സൈബർ സുരക്ഷാ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ AI ആഴത്തിൽ ഉൾച്ചേർന്നിരിക്കുന്നതിനാൽ, ഈ AI സംവിധാനങ്ങൾ ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ കൂടുതൽ സൂക്ഷ്മപരിശോധനയും ഒരുപക്ഷേ നിയന്ത്രണവും ഉണ്ടാകും. സുരക്ഷയിൽ AI-ക്ക് പ്രത്യേകമായ ചട്ടക്കൂടുകളും മാനദണ്ഡങ്ങളും നമുക്ക് പ്രതീക്ഷിക്കാം. സുതാര്യതയ്ക്കായി ഗവൺമെന്റുകൾ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ നിശ്ചയിച്ചേക്കാം - ഉദാഹരണത്തിന്, മനുഷ്യ അവലോകനമില്ലാതെ AI-ക്ക് മാത്രം പ്രധാനപ്പെട്ട സുരക്ഷാ തീരുമാനങ്ങൾ (സംശയാസ്പദമായ ക്ഷുദ്ര പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കുള്ള ഒരു ജീവനക്കാരന്റെ ആക്‌സസ് അവസാനിപ്പിക്കുന്നത് പോലുള്ളവ) എടുക്കാൻ കഴിയില്ല. പക്ഷപാതം, കരുത്ത്, സുരക്ഷ എന്നിവയ്ക്കായി AI വിലയിരുത്തപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെന്ന് വാങ്ങുന്നവർക്ക് ഉറപ്പുനൽകുന്നതിനായി AI സുരക്ഷാ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്ക് സർട്ടിഫിക്കേഷനുകളും ഉണ്ടായിരിക്കാം. കൂടാതെ, AI-യുമായി ബന്ധപ്പെട്ട സൈബർ ഭീഷണികൾക്ക് ചുറ്റും അന്താരാഷ്ട്ര സഹകരണം വളർന്നേക്കാം; ഉദാഹരണത്തിന്, AI- സൃഷ്ടിച്ച തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള കരാറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ചില AI- നയിക്കുന്ന സൈബർ ആയുധങ്ങൾക്കെതിരായ മാനദണ്ഡങ്ങൾ.

• വിശാലമായ AI, IT ആവാസവ്യവസ്ഥകളുമായുള്ള സംയോജനം: സൈബർ സുരക്ഷയിലെ ജനറേറ്റീവ് AI, മറ്റ് AI സിസ്റ്റങ്ങളുമായും IT മാനേജ്മെന്റ് ഉപകരണങ്ങളുമായും സംയോജിപ്പിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, നെറ്റ്‌വർക്ക് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഒരു AI, മാറ്റങ്ങൾ പഴുതുകൾ തുറക്കുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ സുരക്ഷാ AI-യുമായി പ്രവർത്തിക്കും. AI-അധിഷ്ഠിത ബിസിനസ്സ് അനലിറ്റിക്സ് സുരക്ഷാ AI-കളുമായി ഡാറ്റ പങ്കിട്ടേക്കാം, ഇത് അപാകതകളെ (ആക്രമണം മൂലമുണ്ടാകുന്ന സാധ്യമായ വെബ്‌സൈറ്റ് പ്രശ്‌നവുമായി വിൽപ്പനയിൽ പെട്ടെന്നുള്ള ഇടിവ് പോലുള്ളവ) പരസ്പരം ബന്ധിപ്പിക്കും. സാരാംശത്തിൽ, AI ഒരു സൈലോയിൽ വസിക്കില്ല - ഇത് ഒരു സ്ഥാപനത്തിന്റെ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഒരു വലിയ ബുദ്ധിപരമായ ഘടനയുടെ ഭാഗമായിരിക്കും. ഇത് സമഗ്രമായ റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റിനുള്ള അവസരങ്ങൾ തുറക്കുന്നു, അവിടെ പ്രവർത്തന ഡാറ്റ, ഭീഷണി ഡാറ്റ, ഭൗതിക സുരക്ഷാ ഡാറ്റ എന്നിവ പോലും AI-ക്ക് സംയോജിപ്പിച്ച് സംഘടനാ സുരക്ഷാ നിലയുടെ 360-ഡിഗ്രി കാഴ്ച നൽകാൻ കഴിയും.

ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ, പ്രതിരോധക്കാർക്ക് അനുകൂലമായി സന്തുലിതാവസ്ഥ മാറ്റാൻ ജനറേറ്റീവ് AI സഹായിക്കുമെന്നാണ് പ്രതീക്ഷ. ആധുനിക ഐടി പരിതസ്ഥിതികളുടെ വ്യാപ്തിയും സങ്കീർണ്ണതയും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, AI-ക്ക് സൈബർസ്‌പെയ്‌സിനെ കൂടുതൽ പ്രതിരോധാത്മകമാക്കാൻ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, ഇത് ഒരു യാത്രയാണ്, ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ പരിഷ്കരിക്കുകയും അവയെ ഉചിതമായി വിശ്വസിക്കാൻ പഠിക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന വേദനകൾ ഉണ്ടാകും. വിവരങ്ങൾ അറിഞ്ഞിരിക്കുകയും ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള AI ദത്തെടുക്കലിൽ ഭാവിയിലെ ഭീഷണികളെ മറികടക്കാൻ ഏറ്റവും മികച്ച സ്ഥാനത്ത് ആയിരിക്കും.

ഗാർട്ട്നറുടെ സമീപകാല സൈബർ സുരക്ഷാ പ്രവണതകളുടെ റിപ്പോർട്ട് സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, “ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗ കേസുകളുടെ (അപകടസാധ്യതകളുടെയും) ആവിർഭാവം പരിവർത്തനത്തിനുള്ള സമ്മർദ്ദം സൃഷ്ടിക്കുന്നു” ( സൈബർ സുരക്ഷ പ്രവണതകൾ: പരിവർത്തനത്തിലൂടെയുള്ള പ്രതിരോധം - ഗാർട്ട്നർ ). പൊരുത്തപ്പെടുന്നവർ AI-യെ ശക്തമായ ഒരു സഖ്യകക്ഷിയായി ഉപയോഗിക്കും; പിന്നാക്കം നിൽക്കുന്നവർ AI- ശാക്തീകരിക്കപ്പെട്ട എതിരാളികളാൽ മറികടക്കപ്പെട്ടേക്കാം. AI സൈബർ യുദ്ധക്കളത്തെ എങ്ങനെ പുനർനിർമ്മിക്കുന്നുവെന്ന് നിർവചിക്കുന്നതിൽ അടുത്ത കുറച്ച് വർഷങ്ങൾ നിർണായക സമയമായിരിക്കും.

സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI സ്വീകരിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രായോഗിക വഴികൾ

സൈബർ സുരക്ഷാ തന്ത്രത്തിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ പ്രയോജനപ്പെടുത്താമെന്ന് വിലയിരുത്തുന്ന ബിസിനസുകൾക്ക്, ഉത്തരവാദിത്തവും ഫലപ്രദവുമായ ഒരു ദത്തെടുക്കലിനെ നയിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രായോഗിക വഴികളും ശുപാർശകളും

1. വിദ്യാഭ്യാസവും പരിശീലനവും ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുക: ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് എന്തുചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്നും ചെയ്യാൻ കഴിയില്ലെന്നും നിങ്ങളുടെ സുരക്ഷാ ടീമിനും (കൂടാതെ വിശാലമായ ഐടി ജീവനക്കാർക്കും) മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. AI-അധിഷ്ഠിത സുരക്ഷാ ഉപകരണങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങളിൽ പരിശീലനം നൽകുകയും AI-പ്രാപ്‌തമാക്കിയ ഭീഷണികൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നതിനായി എല്ലാ ജീവനക്കാർക്കും നിങ്ങളുടെ സുരക്ഷാ അവബോധ പരിപാടികൾ . ഉദാഹരണത്തിന്, AI എങ്ങനെ വളരെ ബോധ്യപ്പെടുത്തുന്ന ഫിഷിംഗ് സ്കാമുകളും ഡീപ്ഫേക്ക് കോളുകളും സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ജീവനക്കാരെ പഠിപ്പിക്കുക. അതോടൊപ്പം, അവരുടെ ജോലിയിൽ AI ഉപകരണങ്ങളുടെ സുരക്ഷിതവും അംഗീകൃതവുമായ ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ച് ജീവനക്കാരെ പരിശീലിപ്പിക്കുക. നന്നായി വിവരമുള്ള ഉപയോക്താക്കൾ AI-യെ തെറ്റായി കൈകാര്യം ചെയ്യാനോ AI- മെച്ചപ്പെടുത്തിയ ആക്രമണങ്ങൾക്ക് ഇരയാകാനോ സാധ്യത കുറവാണ് ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം? 10 യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ ).

2. വ്യക്തമായ AI ഉപയോഗ നയങ്ങൾ നിർവചിക്കുക: ജനറേറ്റീവ് AI-യെ ഏതൊരു ശക്തമായ സാങ്കേതികവിദ്യയെയും പോലെ പരിഗണിക്കുക - ഭരണനിർവ്വഹണത്തോടൊപ്പം. ആർക്കൊക്കെ AI ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം, ഏതൊക്കെ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് അനുമതിയുണ്ട്, എന്തെല്ലാം ആവശ്യങ്ങൾക്കാണ് എന്നിവ വ്യക്തമാക്കുന്ന നയങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുക. ചോർച്ച തടയുന്നതിന് സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, രഹസ്യ ഡാറ്റ നൽകരുത് ) ഉൾപ്പെടുത്തുക. ഉദാഹരണത്തിന്, സംഭവ പ്രതികരണത്തിനായി ഒരു ആന്തരിക AI അസിസ്റ്റന്റ് ഉപയോഗിക്കാൻ സുരക്ഷാ ടീം അംഗങ്ങളെ മാത്രമേ നിങ്ങൾ അനുവദിച്ചിട്ടുള്ളൂ, കൂടാതെ മാർക്കറ്റിംഗിന് ഉള്ളടക്കത്തിനായി പരിശോധിച്ച AI ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും - മറ്റെല്ലാവർക്കും നിയന്ത്രണമുണ്ട്. പല ഓർഗനൈസേഷനുകളും ഇപ്പോൾ അവരുടെ ഐടി നയങ്ങളിൽ ജനറേറ്റീവ് AI-യെ വ്യക്തമായി അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ മുൻനിര സ്റ്റാൻഡേർഡ് ബോഡികൾ പൂർണ്ണമായ നിരോധനങ്ങൾക്ക് പകരം സുരക്ഷിതമായ ഉപയോഗ നയങ്ങളെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം? 10 യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ ). ഈ നിയമങ്ങളും അവയുടെ പിന്നിലെ യുക്തിയും എല്ലാ ജീവനക്കാരുമായും ആശയവിനിമയം നടത്തുന്നത് ഉറപ്പാക്കുക.

3. "ഷാഡോ AI" ലഘൂകരിക്കുകയും ഉപയോഗം നിരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുക: ഷാഡോ ഐടി പോലെ, ഐടിയുടെ അറിവില്ലാതെ ജീവനക്കാർ AI ഉപകരണങ്ങളോ സേവനങ്ങളോ ഉപയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങുമ്പോഴാണ് "ഷാഡോ AI" ഉണ്ടാകുന്നത് (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു അനധികൃത AI കോഡ് അസിസ്റ്റന്റ് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഡെവലപ്പർ). ഇത് കാണാത്ത അപകടസാധ്യതകൾക്ക് കാരണമാകും. അനുമതിയില്ലാത്ത AI ഉപയോഗം കണ്ടെത്തുന്നതിനും നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനുമുള്ള . നെറ്റ്‌വർക്ക് മോണിറ്ററിംഗിന് ജനപ്രിയ AI API-കളിലേക്കുള്ള കണക്ഷനുകൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, കൂടാതെ സർവേകൾക്കോ ​​ടൂൾ ഓഡിറ്റുകൾക്കോ ​​ജീവനക്കാർ എന്താണ് ഉപയോഗിക്കുന്നതെന്ന് കണ്ടെത്താൻ കഴിയും. നല്ല അർത്ഥമുള്ള ജീവനക്കാർക്ക് തെമ്മാടിത്തരം കാണിക്കാതിരിക്കാൻ അംഗീകൃത ബദലുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുക (ഉദാഹരണത്തിന്, ആളുകൾക്ക് ഉപയോഗപ്രദമെന്ന് തോന്നുകയാണെങ്കിൽ ഒരു ഔദ്യോഗിക ChatGPT എന്റർപ്രൈസ് അക്കൗണ്ട് നൽകുക). AI ഉപയോഗം വെളിച്ചത്ത് കൊണ്ടുവരുന്നതിലൂടെ, സുരക്ഷാ ടീമുകൾക്ക് അപകടസാധ്യത വിലയിരുത്താനും കൈകാര്യം ചെയ്യാനും കഴിയും. നിരീക്ഷണവും പ്രധാനമാണ് - AI ഉപകരണ പ്രവർത്തനങ്ങളും ഔട്ട്‌പുട്ടുകളും കഴിയുന്നത്രയും ലോഗ് ചെയ്യുക, അതിനാൽ AI സ്വാധീനിച്ച തീരുമാനങ്ങൾക്കായി ഒരു ഓഡിറ്റ് ട്രയൽ ഉണ്ട് ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം? 10 യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ ).

4. പ്രതിരോധപരമായി AI ഉപയോഗിക്കുക - പിന്നോട്ട് പോകരുത്: ആക്രമണകാരികൾ AI ഉപയോഗിക്കുമെന്ന് തിരിച്ചറിയുക, അതിനാൽ നിങ്ങളുടെ പ്രതിരോധവും അങ്ങനെ തന്നെ ആയിരിക്കണം. ജനറേറ്റീവ് AI നിങ്ങളുടെ സുരക്ഷാ പ്രവർത്തനങ്ങളെ ഉടനടി സഹായിക്കാൻ കഴിയുന്ന ചില ഉയർന്ന സ്വാധീന മേഖലകൾ തിരിച്ചറിയുക (ഒരുപക്ഷേ ട്രയേജ് അല്ലെങ്കിൽ ഓട്ടോമേറ്റഡ് ലോഗ് വിശകലനം അലേർട്ട് ചെയ്യുക) കൂടാതെ പൈലറ്റ് പ്രോജക്ടുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക. വേഗത്തിൽ നീങ്ങുന്ന ഭീഷണികളെ നേരിടാൻ AI യുടെ വേഗതയും സ്കെയിലും ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ പ്രതിരോധം വർദ്ധിപ്പിക്കുക സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം? 10 യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ ). മാൽവെയർ റിപ്പോർട്ടുകൾ സംഗ്രഹിക്കുന്നതിനോ ഭീഷണി വേട്ടയാടൽ ചോദ്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനോ ഒരു AI ഉപയോഗിക്കുന്നത് പോലുള്ള ലളിതമായ സംയോജനങ്ങൾ പോലും വിശകലന വിദഗ്ധരുടെ സമയം ലാഭിക്കും. ചെറുതായി ആരംഭിക്കുക, ഫലങ്ങൾ വിലയിരുത്തുക, ആവർത്തിക്കുക. വിജയങ്ങൾ വിശാലമായ AI ദത്തെടുക്കലിനുള്ള കേസ് നിർമ്മിക്കും. AI ഒരു ഫോഴ്‌സ് ഗുണിതമായി ഉപയോഗിക്കുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം - ഉദാഹരണത്തിന്, ഫിഷിംഗ് ആക്രമണങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ ഹെൽപ്പ്‌ഡെസ്‌കിനെ മറികടക്കുകയാണെങ്കിൽ, ആ വോളിയം മുൻകൂട്ടി കുറയ്ക്കാൻ ഒരു AI ഇമെയിൽ ക്ലാസിഫയർ വിന്യസിക്കുക.

5. സുരക്ഷിതവും നൈതികവുമായ AI രീതികളിൽ നിക്ഷേപിക്കുക: ജനറേറ്റീവ് AI നടപ്പിലാക്കുമ്പോൾ, സുരക്ഷിതമായ വികസന, വിന്യാസ രീതികൾ പിന്തുടരുക. സ്വകാര്യമോ സ്വയം ഹോസ്റ്റുചെയ്‌തതോ ആയ മോഡലുകൾ . മൂന്നാം കക്ഷി AI സേവനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അവരുടെ സുരക്ഷാ, സ്വകാര്യതാ നടപടികൾ (എൻക്രിപ്ഷൻ, ഡാറ്റ നിലനിർത്തൽ നയങ്ങൾ മുതലായവ) അവലോകനം ചെയ്യുക. നിങ്ങളുടെ AI ഉപകരണങ്ങളിൽ പക്ഷപാതം, വിശദീകരണക്ഷമത, കരുത്തുറ്റത തുടങ്ങിയ കാര്യങ്ങൾ വ്യവസ്ഥാപിതമായി അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിന് AI റിസ്ക് മാനേജ്‌മെന്റ് ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ (NIST-യുടെ AI റിസ്ക് മാനേജ്‌മെന്റ് ഫ്രെയിംവർക്ക് അല്ലെങ്കിൽ ISO/IEC മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം പോലുള്ളവ) സംയോജിപ്പിക്കുക ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം? 10 യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ ). അറ്റകുറ്റപ്പണിയുടെ ഭാഗമായി മോഡൽ അപ്‌ഡേറ്റുകൾ/പാച്ചുകൾക്കായി ആസൂത്രണം ചെയ്യുക - AI മോഡലുകൾക്ക് "ദുർബലതകൾ" ഉണ്ടാകാം (ഉദാ: അവ വ്യതിചലിക്കാൻ തുടങ്ങിയാലോ അല്ലെങ്കിൽ മോഡലിൽ ഒരു പുതിയ തരം പ്രതികൂല ആക്രമണം കണ്ടെത്തിയാലോ അവയ്ക്ക് വീണ്ടും പരിശീലനം ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം). നിങ്ങളുടെ AI ഉപയോഗത്തിൽ സുരക്ഷയും നൈതികതയും ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾ ഫലങ്ങളിൽ വിശ്വാസം വളർത്തുകയും ഉയർന്നുവരുന്ന നിയന്ത്രണങ്ങൾ പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

6. മനുഷ്യരെ ലൂപ്പിൽ നിലനിർത്തുക: സൈബർ സുരക്ഷയിൽ മനുഷ്യന്റെ വിധിന്യായത്തെ പൂർണ്ണമായും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിനുപകരം സഹായിക്കാൻ AI ഉപയോഗിക്കുക. മനുഷ്യന്റെ സാധൂകരണം ആവശ്യമുള്ള തീരുമാന പോയിന്റുകൾ നിർണ്ണയിക്കുക (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു AI ഒരു സംഭവ റിപ്പോർട്ട് തയ്യാറാക്കിയേക്കാം, പക്ഷേ വിതരണത്തിന് മുമ്പ് ഒരു വിശകലന വിദഗ്ദ്ധൻ അത് അവലോകനം ചെയ്തേക്കാം; അല്ലെങ്കിൽ ഒരു AI ഒരു ഉപയോക്തൃ അക്കൗണ്ട് തടയാൻ നിർദ്ദേശിച്ചേക്കാം, പക്ഷേ ഒരു മനുഷ്യൻ ആ നടപടി അംഗീകരിക്കുന്നു). ഇത് AI പിശകുകൾ പരിശോധിക്കാതെ പോകുന്നത് തടയുക മാത്രമല്ല, നിങ്ങളുടെ ടീമിനെ AI-യിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും തിരിച്ചും സഹായിക്കുന്നു. ഒരു സഹകരണ വർക്ക്ഫ്ലോ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക: AI ഔട്ട്പുട്ടുകളെ ചോദ്യം ചെയ്യുന്നതിനും സാനിറ്റി പരിശോധനകൾ നടത്തുന്നതിനും വിശകലന വിദഗ്ദ്ധർക്ക് സുഖം തോന്നണം. കാലക്രമേണ, ഈ ഡയലോഗിന് AI (ഫീഡ്‌ബാക്ക് വഴി) വിശകലന വിദഗ്ധരുടെ കഴിവുകളും മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. അടിസ്ഥാനപരമായി, AI-യും മനുഷ്യ ശക്തികളും പരസ്പരം പൂരകമാകുന്ന തരത്തിൽ നിങ്ങളുടെ പ്രക്രിയകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക - AI വോളിയവും വേഗതയും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു, മനുഷ്യർ അവ്യക്തതയും അന്തിമ തീരുമാനങ്ങളും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.

7. അളക്കുക, നിരീക്ഷിക്കുക, ക്രമീകരിക്കുക: അവസാനമായി, നിങ്ങളുടെ ജനറേറ്റീവ് AI ഉപകരണങ്ങളെ നിങ്ങളുടെ സുരക്ഷാ ആവാസവ്യവസ്ഥയുടെ ജീവനുള്ള ഘടകങ്ങളായി കണക്കാക്കുക. തുടർച്ചയായി അവയുടെ പ്രകടനം അളക്കുക - അവ സംഭവ പ്രതികരണ സമയം കുറയ്ക്കുന്നുണ്ടോ? ഭീഷണികൾ നേരത്തെ പിടികൂടുന്നുണ്ടോ? തെറ്റായ പോസിറ്റീവ് നിരക്ക് എങ്ങനെയാണ് ട്രെൻഡ് ചെയ്യുന്നത്? ടീമിൽ നിന്ന് ഫീഡ്‌ബാക്ക് അഭ്യർത്ഥിക്കുക: AI-യുടെ ശുപാർശകൾ ഉപയോഗപ്രദമാണോ, അതോ അത് ശബ്ദം സൃഷ്ടിക്കുന്നുണ്ടോ? മോഡലുകൾ പരിഷ്കരിക്കുന്നതിനും പരിശീലന ഡാറ്റ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും AI എങ്ങനെ സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നുവെന്ന് ക്രമീകരിക്കുന്നതിനും ഈ മെട്രിക്സ് ഉപയോഗിക്കുക. സൈബർ ഭീഷണികളും ബിസിനസ്സ് ആവശ്യങ്ങളും വികസിക്കുന്നു, ഫലപ്രദമായി തുടരുന്നതിന് നിങ്ങളുടെ AI മോഡലുകൾ ഇടയ്ക്കിടെ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുകയോ വീണ്ടും പരിശീലിപ്പിക്കുകയോ വേണം. അതിന്റെ പരിപാലനത്തിന് ആരാണ് ഉത്തരവാദിയെന്നും അത് എത്ര തവണ അവലോകനം ചെയ്യപ്പെടുന്നുവെന്നും ഉൾപ്പെടെ മോഡൽ ഗവേണൻസിനായി ഒരു പദ്ധതി ഉണ്ടായിരിക്കുക. AI-യുടെ ജീവിതചക്രം സജീവമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, അത് ഒരു ബാധ്യതയല്ല, ഒരു ആസ്തിയായി തുടരുന്നുവെന്ന് നിങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു.

ഉപസംഹാരമായി, ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് സൈബർ സുരക്ഷാ കഴിവുകൾ ഗണ്യമായി വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും, എന്നാൽ വിജയകരമായ ദത്തെടുക്കലിന് ചിന്തനീയമായ ആസൂത്രണവും തുടർച്ചയായ മേൽനോട്ടവും ആവശ്യമാണ്. ആളുകളെ ബോധവൽക്കരിക്കുകയും വ്യക്തമായ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ നിശ്ചയിക്കുകയും സന്തുലിതവും സുരക്ഷിതവുമായ രീതിയിൽ AI സംയോജിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ബിസിനസുകൾ വേഗതയേറിയതും മികച്ചതുമായ ഭീഷണി മാനേജ്മെന്റിന്റെ പ്രതിഫലം കൊയ്യും. ആ ലക്ഷ്യങ്ങൾ ഒരു റോഡ്‌മാപ്പ് നൽകുന്നു: AI ഓട്ടോമേഷനുമായി മനുഷ്യ വൈദഗ്ധ്യം സംയോജിപ്പിക്കുക, ഭരണത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുക, AI സാങ്കേതികവിദ്യയും ഭീഷണി ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പും അനിവാര്യമായും വികസിക്കുമ്പോൾ ചടുലത നിലനിർത്തുക.

ഈ പ്രായോഗിക നടപടികൾ സ്വീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, "സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം?" - സിദ്ധാന്തത്തിൽ മാത്രമല്ല, ദൈനംദിന പ്രയോഗത്തിലും - അതുവഴി നമ്മുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ഡിജിറ്റൽ, AI-അധിഷ്ഠിത ലോകത്ത് അവരുടെ പ്രതിരോധം ശക്തിപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. ( സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം )

ഇതിനു ശേഷം വായിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന വൈറ്റ്പേപ്പറുകൾ:

🔗 AI-ക്ക് പകരം വയ്ക്കാൻ കഴിയാത്ത ജോലികളും AI ഏതൊക്കെ ജോലികളും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കും?
ഏതൊക്കെ റോളുകളാണ് ഓട്ടോമേഷനിൽ നിന്ന് സുരക്ഷിതം, ഏതൊക്കെ റോളുകളാണ് സുരക്ഷിതമല്ലാത്തത് എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ആഗോള വീക്ഷണം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക.

🔗 സ്റ്റോക്ക് മാർക്കറ്റ് പ്രവചിക്കാൻ AI-ക്ക് കഴിയുമോ?
വിപണി നീക്കങ്ങൾ പ്രവചിക്കാനുള്ള AI-യുടെ കഴിവിനെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള പരിമിതികൾ, മുന്നേറ്റങ്ങൾ, മിഥ്യാധാരണകൾ എന്നിവയിലേക്ക് ഒരു സൂക്ഷ്മപരിശോധന.

🔗 മനുഷ്യന്റെ ഇടപെടൽ ഇല്ലാതെ ജനറേറ്റീവ് AI-യെ എന്തുചെയ്യാൻ കഴിയും?
എവിടെയാണ് AI-ക്ക് സ്വതന്ത്രമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയുക എന്നും എവിടെയാണ് മനുഷ്യന്റെ മേൽനോട്ടം ഇപ്പോഴും അത്യാവശ്യമായിരിക്കുന്നതെന്നും മനസ്സിലാക്കുക.