ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) สามารถนำมาประยุกต์ใช้ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร?

การแนะนำ

ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) – ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถสร้างเนื้อหาหรือการคาดการณ์ใหม่ๆ – กำลังกลายเป็นพลังขับเคลื่อนที่เปลี่ยนแปลงวงการความปลอดภัยทางไซเบอร์ เครื่องมืออย่าง GPT-4 ของ OpenAI ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ ทำให้เกิดแนวทางใหม่ๆ ในการป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์ ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์และผู้บริหารระดับสูงในอุตสาหกรรมต่างๆ กำลังสำรวจว่าปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์สามารถเสริมสร้างการป้องกันการโจมตีที่เปลี่ยนแปลงไปได้อย่างไร ตั้งแต่ภาคการเงินและสาธารณสุขไปจนถึงค้าปลีกและภาครัฐ องค์กรในทุกภาคส่วนเผชิญกับความพยายามในการฟิชชิงที่ซับซ้อน มัลแวร์ และภัยคุกคามอื่นๆ ที่ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์อาจช่วยต่อต้านได้ ในเอกสารฉบับนี้ เราจะตรวจสอบ วิธีการใช้ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ โดยเน้นการใช้งานจริง ความเป็นไปได้ในอนาคต และข้อควรพิจารณาที่สำคัญสำหรับการนำไปใช้

ประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) แตกต่างจากปัญญาประดิษฐ์เชิงวิเคราะห์แบบดั้งเดิมตรงที่มันไม่เพียงแต่ตรวจจับรูปแบบเท่านั้น แต่ยัง สร้าง เนื้อหาได้ด้วย ไม่ว่าจะเป็นการจำลองการโจมตีเพื่อฝึกฝนระบบป้องกัน หรือการสร้างคำอธิบายด้วยภาษาธรรมชาติสำหรับข้อมูลด้านความปลอดภัยที่ซับซ้อน ความสามารถสองด้านนี้ทำให้มันเป็นดาบสองคม: มันมอบเครื่องมือป้องกันใหม่ที่มีประสิทธิภาพ แต่ผู้โจมตีก็สามารถใช้ประโยชน์จากมันได้เช่นกัน ส่วนต่อไปนี้จะสำรวจกรณีการใช้งานที่หลากหลายของปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ ตั้งแต่การตรวจจับฟิชชิงโดยอัตโนมัติไปจนถึงการเพิ่มประสิทธิภาพการตอบสนองต่อเหตุการณ์ เรายังจะกล่าวถึงประโยชน์ที่นวัตกรรม AI เหล่านี้สัญญาไว้ พร้อมกับความเสี่ยง (เช่น "ภาพหลอน" ของ AI หรือการใช้ในทางที่ผิดโดยผู้ไม่ประสงค์ดี) ที่องค์กรต้องจัดการ สุดท้ายนี้ เราจะให้ข้อคิดที่เป็นประโยชน์เพื่อช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ประเมินและบูรณาการปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์เข้ากับกลยุทธ์ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์อย่างมีความรับผิดชอบ

ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์: ภาพรวม

ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ หมายถึงแบบจำลอง AI – มักเป็นแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่หรือเครือข่ายประสาทเทียมอื่นๆ – ที่สามารถสร้างข้อมูลเชิงลึก คำแนะนำ โค้ด หรือแม้แต่ข้อมูลสังเคราะห์เพื่อช่วยในงานด้านความปลอดภัย แตกต่างจากแบบจำลองการคาดการณ์อย่างเดียว ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์สามารถจำลองสถานการณ์และสร้างผลลัพธ์ที่มนุษย์อ่านได้ (เช่น รายงาน การแจ้งเตือน หรือแม้แต่ตัวอย่างโค้ดที่เป็นอันตราย) โดยอิงจากข้อมูลการฝึกฝน ความสามารถนี้กำลังถูกนำมาใช้เพื่อ คาดการณ์ ตรวจจับ และตอบสนอง ต่อภัยคุกคามในรูปแบบที่ไดนามิกมากขึ้นกว่าเดิม ( ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์คืออะไร? - Palo Alto Networks ) ตัวอย่างเช่น แบบจำลองเชิงสร้างสรรค์สามารถวิเคราะห์บันทึกขนาดใหญ่หรือคลังข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคามและสร้างบทสรุปที่กระชับหรือการดำเนินการที่แนะนำ โดยทำหน้าที่เกือบเหมือน "ผู้ช่วย" AI สำหรับทีมรักษาความปลอดภัย

การนำ AI แบบสร้างข้อมูลมาใช้ในด้านการป้องกันภัยไซเบอร์ในระยะเริ่มต้นแสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่ดี ในปี 2023 ไมโครซอฟต์ได้เปิดตัว Security Copilot ซึ่งเป็นผู้ช่วยที่ใช้ GPT-4 สำหรับนักวิเคราะห์ด้านความปลอดภัย เพื่อช่วยระบุการละเมิดและคัดกรองสัญญาณกว่า 65 ล้านล้านสัญญาณที่ไมโครซอฟต์ประมวลผลในแต่ละวัน ( Microsoft Security Copilot เป็นผู้ช่วย AI GPT-4 ตัวใหม่สำหรับความปลอดภัยทางไซเบอร์ | The Verge ) นักวิเคราะห์สามารถสั่งการระบบนี้ด้วยภาษาธรรมชาติ (เช่น “สรุปเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยทั้งหมดในช่วง 24 ชั่วโมงที่ผ่านมา” ) และ Copilot จะสร้างบทสรุปที่เป็นประโยชน์ ในทำนองเดียวกัน AI ด้านข่าวกรองภัยคุกคาม ใช้โมเดลสร้างข้อมูลที่เรียกว่า Gemini เพื่อเปิดใช้งานการค้นหาแบบสนทนาผ่านฐานข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคามขนาดใหญ่ของ Google วิเคราะห์โค้ดที่น่าสงสัยอย่างรวดเร็วและสรุปผลการค้นหาเพื่อช่วยเหลือนักล่ามัลแวร์ ( AI แบบสร้างข้อมูลสามารถนำมาใช้ในความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร? 10 ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง ) ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพ: ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์สามารถประมวลผลข้อมูลด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ซับซ้อนและมีขนาดใหญ่ และนำเสนอข้อมูลเชิงลึกในรูปแบบที่เข้าถึงได้ง่าย ซึ่งจะช่วยเร่งการตัดสินใจ

ในขณะเดียวกัน AI แบบสร้างข้อมูล (Generative AI) สามารถสร้างเนื้อหาปลอมที่มีความสมจริงสูง ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับการจำลองและการฝึกอบรม (และน่าเสียดายที่เป็นประโยชน์สำหรับผู้โจมตีที่ใช้เทคนิควิศวกรรมสังคม) เมื่อเราพิจารณาถึงกรณีการใช้งานเฉพาะ เราจะเห็นว่าความสามารถของ AI แบบสร้างข้อมูลใน การสังเคราะห์ และ วิเคราะห์ ข้อมูลนั้นเป็นพื้นฐานสำคัญของการใช้งานด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์มากมาย ด้านล่างนี้ เราจะเจาะลึกถึงกรณีการใช้งานที่สำคัญ ครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่การป้องกันฟิชชิงไปจนถึงการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ปลอดภัย พร้อมตัวอย่างการนำไปประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ

การประยุกต์ใช้งานที่สำคัญของปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์

ภาพประกอบ: กรณีการใช้งานหลักของ AI แบบสร้างสรรค์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ ได้แก่ AI ผู้ช่วยสำหรับทีมรักษาความปลอดภัย การวิเคราะห์ช่องโหว่ของโค้ด การตรวจจับภัยคุกคามแบบปรับตัวได้ การจำลองการโจมตีแบบ Zero-day การรักษาความปลอดภัยทางชีวเมตริกที่ได้รับการปรับปรุง และการตรวจจับฟิชชิง ( 6 กรณีการใช้งานของ AI แบบสร้างสรรค์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ [+ ตัวอย่าง] )

การตรวจจับและป้องกันฟิชชิ่ง

การฟิชชิงยังคงเป็นหนึ่งในภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่แพร่หลายที่สุด โดยหลอกลวงผู้ใช้ให้คลิกลิงก์ที่เป็นอันตรายหรือเปิดเผยข้อมูลส่วนตัว ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) กำลังถูกนำมาใช้ทั้งใน การตรวจจับความพยายามในการฟิชชิง และเสริมสร้างการฝึกอบรมผู้ใช้เพื่อป้องกันการโจมตีที่ประสบความสำเร็จ ในด้านการป้องกัน โมเดล AI สามารถวิเคราะห์เนื้อหาอีเมลและพฤติกรรมของผู้ส่งเพื่อตรวจจับสัญญาณการฟิชชิงที่แฝงอยู่ ซึ่งตัวกรองแบบใช้กฎอาจมองข้ามไปได้ ด้วยการเรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของอีเมลที่ถูกต้องและอีเมลหลอกลวง โมเดลเชิงสร้างสรรค์สามารถระบุความผิดปกติในน้ำเสียง คำพูด หรือบริบทที่บ่งชี้ถึงการหลอกลวงได้ แม้ว่าไวยากรณ์และการสะกดคำจะไม่บ่งบอกอะไรแล้วก็ตาม อันที่จริง นักวิจัยของ Palo Alto Networks ตั้งข้อสังเกตว่า ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์สามารถระบุ "สัญญาณที่แฝงอยู่ของอีเมลฟิชชิงที่อาจตรวจไม่พบ" ซึ่ง ช่วยให้องค์กรต่างๆ ก้าวล้ำหน้าผู้หลอกลวงไปหนึ่งก้าว ( ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์คืออะไร? - Palo Alto Networks )

ทีมรักษาความปลอดภัยยังใช้ AI แบบสร้างข้อมูล (Generative AI) เพื่อ จำลองการโจมตีแบบฟิชชิง สำหรับการฝึกอบรมและการวิเคราะห์ ตัวอย่างเช่น Ironscales ได้แนะนำเครื่องมือจำลองฟิชชิงที่ขับเคลื่อนด้วย GPT ซึ่งสร้างอีเมลฟิชชิงปลอมโดยอัตโนมัติที่ปรับแต่งให้เหมาะกับพนักงานขององค์กร ( วิธีการใช้ Generative AI ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์? 10 ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง ) อีเมลที่สร้างโดย AI เหล่านี้สะท้อนถึงกลยุทธ์ล่าสุดของผู้โจมตี ทำให้พนักงานได้ฝึกฝนอย่างสมจริงในการตรวจจับเนื้อหาที่น่าสงสัย การฝึกอบรมแบบเฉพาะบุคคลเช่นนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากผู้โจมตีเองก็ใช้ AI เพื่อสร้างเหยื่อล่อที่น่าเชื่อถือมากขึ้น ที่น่าสังเกตคือ แม้ว่า Generative AI จะสามารถสร้างข้อความฟิชชิงที่ดูดีมาก (ยุคของภาษาอังกฤษที่ผิดเพี้ยนซึ่งตรวจจับได้ง่ายนั้นหมดไปแล้ว) แต่ผู้ป้องกันก็พบว่า AI ไม่ได้ไร้เทียมทาน ในปี 2024 นักวิจัยด้านความปลอดภัยของ IBM ได้ทำการทดลองเปรียบเทียบอีเมลฟิชชิงที่เขียนโดยมนุษย์กับอีเมลที่สร้างโดย AI และ “น่าประหลาดใจที่อีเมลที่สร้างโดย AI ยังคงตรวจจับได้ง่ายแม้ว่าจะมีไวยากรณ์ที่ถูกต้องก็ตาม” ( 6 กรณีการใช้งาน Generative AI ในความปลอดภัยทางไซเบอร์ [+ ตัวอย่าง] ) สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าสัญชาตญาณของมนุษย์ที่ผสานกับการตรวจจับด้วย AI ยังคงสามารถรับรู้ถึงความไม่สอดคล้องกันเล็กน้อยหรือสัญญาณเมตาเดต้าในกลโกงที่เขียนโดย AI ได้

AI แบบ Generative ยังช่วยป้องกันการโจมตีแบบฟิชชิงได้ด้วยวิธีอื่นๆ อีกด้วย สามารถใช้โมเดลในการสร้าง การตอบกลับอัตโนมัติหรือตัวกรอง เพื่อทดสอบอีเมลที่น่าสงสัย ตัวอย่างเช่น ระบบ AI อาจตอบกลับอีเมลด้วยคำถามบางอย่างเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของผู้ส่ง หรือใช้ LLM เพื่อวิเคราะห์ลิงก์และไฟล์แนบของอีเมลในสภาพแวดล้อมจำลอง จากนั้นสรุปเจตนาที่เป็นอันตราย แพลตฟอร์มความปลอดภัย Morpheus แสดงให้เห็นถึงพลังของ AI ในด้านนี้ โดยใช้โมเดล NLP แบบ Generative เพื่อวิเคราะห์และจำแนกอีเมลอย่างรวดเร็ว และพบว่าสามารถปรับปรุงการตรวจจับอีเมลแบบ Spear-phishing ได้ถึง 21% เมื่อเทียบกับเครื่องมือรักษาความปลอดภัยแบบดั้งเดิม ( 6 กรณีการใช้งาน AI แบบ Generative ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ [+ ตัวอย่าง] ) Morpheus ยังสร้างโปรไฟล์รูปแบบการสื่อสารของผู้ใช้เพื่อตรวจจับพฤติกรรมที่ผิดปกติ (เช่น ผู้ใช้ส่งอีเมลไปยังที่อยู่ภายนอกจำนวนมากอย่างกะทันหัน) ซึ่งอาจบ่งชี้ว่าบัญชีนั้นถูกบุกรุกและส่งอีเมลฟิชชิง

ในทางปฏิบัติ บริษัทต่างๆ ในหลากหลายอุตสาหกรรมเริ่มไว้วางใจ AI ในการกรองอีเมลและข้อมูลบนเว็บเพื่อป้องกันการโจมตีแบบวิศวกรรมสังคม ตัวอย่างเช่น บริษัทด้านการเงินใช้ AI แบบสร้างสถานการณ์จำลองเพื่อสแกนการสื่อสารเพื่อตรวจจับการปลอมแปลงตัวตนที่อาจนำไปสู่การฉ้อโกงทางการเงิน ในขณะที่ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพใช้ AI เพื่อปกป้องข้อมูลผู้ป่วยจากการรั่วไหลที่เกี่ยวข้องกับการฟิชชิง ด้วยการสร้างสถานการณ์ฟิชชิงที่สมจริงและระบุลักษณะเด่นของข้อความที่เป็นอันตราย AI แบบสร้างสถานการณ์จำลองจึงเพิ่มประสิทธิภาพให้กับกลยุทธ์การป้องกันฟิชชิงอย่างมาก ข้อสรุปคือ AI สามารถช่วยตรวจจับและหยุดยั้งการโจมตีฟิชชิง ได้เร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น แม้ว่าผู้โจมตีจะใช้เทคโนโลยีเดียวกันนี้เพื่อพัฒนาวิธีการโจมตีของตนให้ดียิ่งขึ้นก็ตาม

การตรวจจับมัลแวร์และการวิเคราะห์ภัยคุกคาม

มัลแวร์สมัยใหม่มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง – ผู้โจมตีสร้างเวอร์ชันใหม่หรือเข้ารหัสโค้ดเพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจจับของโปรแกรมป้องกันไวรัส ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) นำเสนอเทคนิคใหม่ ๆ ทั้งในการตรวจจับมัลแวร์และทำความเข้าใจพฤติกรรมของมัน แนวทางหนึ่งคือการใช้ AI เพื่อ สร้าง "แฝดชั่วร้าย" ของมัลแวร์ : นักวิจัยด้านความปลอดภัยสามารถป้อนตัวอย่างมัลแวร์ที่รู้จักลงในแบบจำลองเชิงสร้างสรรค์เพื่อสร้างเวอร์ชันที่กลายพันธุ์จำนวนมากของมัลแวร์นั้น การทำเช่นนี้ทำให้พวกเขาสามารถคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงที่ผู้โจมตีอาจทำได้อย่างมีประสิทธิภาพ เวอร์ชันที่สร้างโดย AI เหล่านี้สามารถนำไปใช้ในการฝึกระบบป้องกันไวรัสและระบบตรวจจับการบุกรุก เพื่อให้แม้แต่เวอร์ชันที่แก้ไขแล้วของมัลแวร์ก็ยังสามารถตรวจจับได้ในโลกแห่งความเป็นจริง ( 6 กรณีการใช้งานสำหรับ Generative AI ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ [+ ตัวอย่าง] ) กลยุทธ์เชิงรุกนี้ช่วยทำลายวงจรที่แฮกเกอร์เปลี่ยนแปลงมัลแวร์เล็กน้อยเพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจจับ และผู้ป้องกันต้องเร่งสร้างลายเซ็นใหม่ทุกครั้ง ดังที่กล่าวไว้ในพอดแคสต์ด้านอุตสาหกรรมรายการหนึ่ง ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยในปัจจุบันใช้ AI แบบสร้างสรรค์เพื่อ “จำลองการรับส่งข้อมูลเครือข่ายและสร้างเพย์โหลดที่เป็นอันตรายซึ่งเลียนแบบการโจมตีที่ซับซ้อน” การตรวจจับภัยคุกคามแบบปรับตัวได้ นี้ หมายความว่าเครื่องมือรักษาความปลอดภัยจะมีความยืดหยุ่นมากขึ้นต่อมัลแวร์แบบโพลีมอร์ฟิกที่อาจหลุดรอดไปได้หากไม่มี

นอกเหนือจากการตรวจจับแล้ว AI แบบสร้างข้อมูลยังช่วยใน การวิเคราะห์มัลแวร์และการวิศวกรรมย้อนกลับ ซึ่งโดยปกติแล้วเป็นงานที่ต้องใช้แรงงานมากสำหรับนักวิเคราะห์ภัยคุกคาม โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถได้รับมอบหมายให้ตรวจสอบโค้ดหรือสคริปต์ที่น่าสงสัยและอธิบายด้วยภาษาที่เข้าใจง่ายว่าโค้ดนั้นมีจุดประสงค์เพื่อทำอะไร ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริงคือ VirusTotal Code Insight ซึ่งเป็นฟีเจอร์ของ VirusTotal ของ Google ที่ใช้โมเดล AI แบบสร้างข้อมูล (Sec-PaLM ของ Google) เพื่อสร้างบทสรุปภาษาธรรมชาติของโค้ดที่อาจเป็นอันตราย ( AI แบบสร้างข้อมูลสามารถนำมาใช้ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร? 10 ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง ) โดยพื้นฐานแล้วมันคือ “ChatGPT ประเภทหนึ่งที่ทุ่มเทให้กับการเขียนโค้ดเพื่อความปลอดภัย” ทำหน้าที่เป็นนักวิเคราะห์มัลแวร์ AI ที่ทำงานตลอด 24 ชั่วโมงเพื่อช่วยให้นักวิเคราะห์เข้าใจภัยคุกคาม ( 6 กรณีการใช้งาน AI แบบสร้างข้อมูลในความปลอดภัยทางไซเบอร์ [+ ตัวอย่าง] ) แทนที่จะต้องมานั่งวิเคราะห์สคริปต์หรือโค้ดไบนารีที่ไม่คุ้นเคย ทีมรักษาความปลอดภัยสามารถรับคำอธิบายจาก AI ได้ทันที เช่น “สคริปต์นี้พยายามดาวน์โหลดไฟล์จากเซิร์ฟเวอร์ XYZ แล้วแก้ไขการตั้งค่าระบบ ซึ่งบ่งชี้ถึงพฤติกรรมของมัลแวร์” สิ่งนี้ช่วยเร่งการตอบสนองต่อเหตุการณ์ได้อย่างมาก เพราะนักวิเคราะห์สามารถวิเคราะห์และทำความเข้าใจมัลแวร์ใหม่ๆ ได้เร็วกว่าที่เคย

ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) ยังถูกนำมาใช้เพื่อ ระบุตำแหน่งมัลแวร์ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เครื่องมือป้องกันไวรัสแบบดั้งเดิมจะสแกนไฟล์เพื่อหาลายเซ็นที่รู้จัก แต่แบบจำลองเชิงสร้างสรรค์สามารถประเมินลักษณะของไฟล์และแม้กระทั่งทำนายได้ว่าไฟล์นั้นเป็นอันตรายหรือไม่ โดยอาศัยรูปแบบที่เรียนรู้มา ด้วยการวิเคราะห์คุณลักษณะของไฟล์หลายพันล้านไฟล์ (ทั้งที่เป็นอันตรายและไม่เป็นอันตราย) AI อาจตรวจจับเจตนาร้ายได้แม้ว่าจะไม่มีลายเซ็นที่ชัดเจนก็ตาม ตัวอย่างเช่น แบบจำลองเชิงสร้างสรรค์อาจระบุไฟล์ปฏิบัติการว่าน่าสงสัย เนื่องจากลักษณะพฤติกรรมของมัน "ดู" เหมือนกับแรนซัมแวร์ที่มันเคยเห็นระหว่างการฝึกฝน แม้ว่าไฟล์ไบนารีนั้นจะเป็นไฟล์ใหม่ก็ตาม การตรวจจับตามพฤติกรรมนี้ช่วยต่อต้านมัลแวร์ชนิดใหม่หรือ Zero-day มีรายงานว่า Google Threat Intelligence AI (ส่วนหนึ่งของ Chronicle/Mandiant) ใช้แบบจำลองเชิงสร้างสรรค์เพื่อวิเคราะห์โค้ดที่อาจเป็นอันตรายและ "ช่วยผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยในการต่อสู้กับมัลแวร์และภัยคุกคามประเภทอื่นๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น" ( วิธีการใช้ Generative AI ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์? 10 ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง )

ในทางกลับกัน เราต้องยอมรับว่าผู้โจมตีสามารถใช้ AI แบบสร้างสรรค์ (Generative AI) ในส่วนนี้ได้เช่นกัน เพื่อสร้างมัลแวร์ที่ปรับตัวได้โดยอัตโนมัติ อันที่จริง ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยเตือนว่า AI แบบสร้างสรรค์สามารถช่วยให้อาชญากรไซเบอร์พัฒนามัลแวร์ ที่ตรวจจับได้ยากขึ้น ( AI แบบสร้างสรรค์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์คืออะไร? - Palo Alto Networks ) โมเดล AI สามารถถูกสั่งให้เปลี่ยนแปลงมัลแวร์ซ้ำๆ (เปลี่ยนโครงสร้างไฟล์ วิธีการเข้ารหัส ฯลฯ) จนกว่าจะหลบเลี่ยงการตรวจสอบของโปรแกรมป้องกันไวรัสที่รู้จักทั้งหมดได้ การใช้งานในทางที่ผิดเช่นนี้เป็นเรื่องที่น่ากังวลมากขึ้น (บางครั้งเรียกว่า "มัลแวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI" หรือมัลแวร์แบบโพลีมอร์ฟิกในรูปแบบบริการ) เราจะพูดถึงความเสี่ยงดังกล่าวในภายหลัง แต่สิ่งนี้เน้นย้ำว่า AI แบบสร้างสรรค์เป็นเครื่องมือในเกมไล่จับระหว่างผู้ป้องกันและผู้โจมตี

โดยรวมแล้ว AI แบบสร้างสรรค์ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการป้องกันมัลแวร์โดยการทำให้ทีมรักษาความปลอดภัยสามารถ คิดเหมือนผู้โจมตีได้ – สร้างภัยคุกคามและวิธีแก้ปัญหาใหม่ๆ ภายในองค์กร ไม่ว่าจะเป็นการสร้างมัลแวร์สังเคราะห์เพื่อปรับปรุงอัตราการตรวจจับ หรือการใช้ AI เพื่ออธิบายและควบคุมมัลแวร์จริงที่พบในเครือข่าย เทคนิคเหล่านี้สามารถนำไปใช้ได้ในอุตสาหกรรมต่างๆ ธนาคารอาจใช้การวิเคราะห์มัลแวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อวิเคราะห์มาโครที่น่าสงสัยในสเปรดชีตได้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่บริษัทผู้ผลิตอาจพึ่งพา AI เพื่อตรวจจับมัลแวร์ที่มุ่งเป้าไปที่ระบบควบคุมอุตสาหกรรม การเสริมการวิเคราะห์มัลแวร์แบบดั้งเดิมด้วย AI แบบสร้างสรรค์ ทำให้องค์กรต่างๆ สามารถตอบสนองต่อแคมเปญมัลแวร์ได้รวดเร็วและเชิงรุกมากขึ้นกว่าเดิม

ระบบข่าวกรองภัยคุกคามและการวิเคราะห์อัตโนมัติ

ในแต่ละวัน องค์กรต่างๆ ถูกโจมตีด้วยข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคามมากมาย ตั้งแต่ข้อมูลเกี่ยวกับตัวบ่งชี้การโจมตี (IOCs) ที่เพิ่งค้นพบใหม่ ไปจนถึงรายงานของนักวิเคราะห์เกี่ยวกับกลยุทธ์ของแฮกเกอร์ที่เกิดขึ้นใหม่ ความท้าทายสำหรับทีมรักษาความปลอดภัยคือการคัดกรองข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้และดึงเอาข้อมูลเชิงลึกที่นำไป ใช้ได้จริงออกมา ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) กำลังพิสูจน์ให้เห็นถึงคุณค่าอย่างยิ่งในการวิเคราะห์และนำข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคามไปใช้ โดยอัตโนมัติ แทนที่จะอ่านรายงานหรือข้อมูลในฐานข้อมูลหลายสิบรายการด้วยตนเอง นักวิเคราะห์สามารถใช้ AI เพื่อสรุปและให้บริบทของข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคามด้วยความเร็วของเครื่องจักร

เครื่องมือ Threat Intelligence ของ Google ซึ่งผสานรวม AI แบบสร้างข้อมูล (โมเดล Gemini) เข้ากับคลังข้อมูลภัยคุกคามขนาดใหญ่ของ Google จาก Mandiant และ VirusTotal AI นี้ให้ "การค้นหาแบบสนทนาในคลังข้อมูลภัยคุกคามขนาดใหญ่ของ Google" ทำให้ผู้ใช้สามารถถามคำถามเกี่ยวกับภัยคุกคามได้อย่างเป็นธรรมชาติและรับคำตอบที่กระชับ ( วิธีการใช้ AI แบบสร้างข้อมูลในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์: 10 ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง ) ตัวอย่างเช่น นักวิเคราะห์อาจถามว่า "เราเคยพบมัลแวร์ที่เกี่ยวข้องกับกลุ่มภัยคุกคาม X ที่มุ่งเป้าไปที่อุตสาหกรรมของเราหรือไม่" และ AI จะดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องออกมา อาจระบุว่า "ใช่ กลุ่มภัยคุกคาม X เชื่อมโยงกับแคมเปญฟิชชิงเมื่อเดือนที่แล้วโดยใช้มัลแวร์ Y" พร้อมกับสรุปพฤติกรรมของมัลแวร์นั้น สิ่งนี้ช่วยลดเวลาในการรวบรวมข้อมูลเชิงลึกได้อย่างมาก ซึ่งหากไม่ใช้วิธีนี้จะต้องใช้เครื่องมือหลายตัวหรืออ่านรายงานยาวๆ

AI แบบ Generative ยังสามารถเชื่อมโยงและ สรุปแนวโน้มภัยคุกคามได้ มันอาจจะคัดกรองบทความในบล็อกด้านความปลอดภัย ข่าวการละเมิดข้อมูล และการพูดคุยใน Dark Web นับพันรายการ แล้วสร้างบทสรุปสำหรับผู้บริหารเกี่ยวกับ “ภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่สำคัญที่สุดในสัปดาห์นี้” สำหรับการบรรยายสรุปของ CISO โดยปกติแล้ว การวิเคราะห์และการรายงานในระดับนี้ต้องใช้ความพยายามของมนุษย์อย่างมาก แต่ปัจจุบันโมเดลที่ปรับแต่งมาอย่างดีสามารถร่างรายงานได้ในไม่กี่วินาที โดยมนุษย์มีหน้าที่เพียงแค่ปรับแต่งผลลัพธ์เท่านั้น บริษัทอย่าง ZeroFox ได้พัฒนา FoxGPT ซึ่งเป็นเครื่องมือ AI แบบ Generative ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อ “เร่งการวิเคราะห์และสรุปข้อมูลข่าวกรองในชุดข้อมูลขนาดใหญ่” รวมถึงเนื้อหาที่เป็นอันตรายและข้อมูลฟิชชิ่ง ( AI แบบ Generative สามารถนำมาใช้ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร? 10 ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง ) ด้วยการทำให้การอ่านและการเปรียบเทียบข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ AI ช่วยให้ทีมข่าวกรองภัยคุกคามสามารถมุ่งเน้นไปที่การตัดสินใจและการตอบสนองได้

อีกกรณีการใช้งานหนึ่งคือ การล่าภัยคุกคามผ่านการสนทนา ลองนึกภาพนักวิเคราะห์ความปลอดภัยโต้ตอบกับผู้ช่วย AI: “แสดงสัญญาณการรั่วไหลของข้อมูลในช่วง 48 ชั่วโมงที่ผ่านมาให้ฉันดูหน่อย” หรือ “ช่องโหว่ใหม่ๆ ที่ผู้โจมตีใช้ประโยชน์ในสัปดาห์นี้มีอะไรบ้าง” AI สามารถตีความคำถาม ค้นหาบันทึกภายในหรือแหล่งข้อมูลข่าวกรองภายนอก และตอบกลับด้วยคำตอบที่ชัดเจนหรือแม้แต่รายการเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้อง นี่ไม่ใช่เรื่องไกลตัว – ระบบการจัดการข้อมูลและเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย (SIEM) สมัยใหม่เริ่มรวมการสอบถามด้วยภาษาธรรมชาติแล้ว ตัวอย่างเช่น ชุดซอฟต์แวร์รักษาความปลอดภัย QRadar ของ IBM กำลังเพิ่มคุณสมบัติ AI แบบสร้างสรรค์ในปี 2024 เพื่อให้นักวิเคราะห์ “ถาม […] คำถามเฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับเส้นทางการโจมตีโดยสรุป” ของเหตุการณ์และรับคำตอบโดยละเอียด นอกจากนี้ยังสามารถ “ตีความและสรุปข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคามที่เกี่ยวข้องอย่างมาก” โดยอัตโนมัติ ( AI แบบสร้างสรรค์สามารถนำมาใช้ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร? 10 ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง ) โดยพื้นฐานแล้ว AI แบบสร้างสรรค์จะเปลี่ยนข้อมูลทางเทคนิคจำนวนมหาศาลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกขนาดแชทได้ตามต้องการ

สิ่งนี้มีผลกระทบอย่างมากในหลากหลายอุตสาหกรรม ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพสามารถใช้ AI เพื่อติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับกลุ่มแรนซัมแวร์ที่มุ่งเป้าไปที่โรงพยาบาล โดยไม่ต้องจ้างนักวิเคราะห์มาทำการวิจัยแบบเต็มเวลา ศูนย์ปฏิบัติการด้านความปลอดภัยของบริษัทค้าปลีกสามารถสรุปกลยุทธ์มัลแวร์ POS ใหม่ได้อย่างรวดเร็วเมื่อบรรยายสรุปให้เจ้าหน้าที่ไอทีของร้าน และในภาครัฐ ซึ่งต้องสังเคราะห์ข้อมูลภัยคุกคามจากหน่วยงานต่างๆ AI สามารถสร้างรายงานที่เป็นหนึ่งเดียวซึ่งเน้นย้ำถึงคำเตือนที่สำคัญได้ ด้วยการ ทำให้การรวบรวมและการตีความข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคามเป็นไปโดยอัตโนมัติ AI แบบสร้างสรรค์ช่วยให้องค์กรตอบสนองต่อภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่ได้เร็วขึ้นและลดความเสี่ยงในการพลาดคำเตือนที่สำคัญซึ่งซ่อนอยู่ท่ามกลางข้อมูลจำนวนมาก

การเพิ่มประสิทธิภาพศูนย์ปฏิบัติการด้านความปลอดภัย (SOC)

ศูนย์ปฏิบัติการด้านความปลอดภัย (SOC) ขึ้นชื่อเรื่องความเหนื่อยล้าจากการแจ้งเตือนและปริมาณข้อมูลมหาศาล นักวิเคราะห์ SOC ทั่วไปอาจต้องตรวจสอบการแจ้งเตือนและเหตุการณ์นับพันรายการในแต่ละวัน เพื่อสืบสวนเหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้น ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) กำลังทำหน้าที่เป็นตัวคูณกำลังใน SOC โดยการทำงานอัตโนมัติในงานประจำ ให้บทสรุปอัจฉริยะ และแม้กระทั่งจัดการการตอบสนองบางส่วน เป้าหมายคือการเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ของ SOC เพื่อให้นักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์สามารถมุ่งเน้นไปที่ประเด็นที่สำคัญที่สุด ในขณะที่ AI ผู้ช่วยจัดการส่วนที่เหลือ.

หนึ่งในแอปพลิเคชันที่สำคัญคือการใช้ AI แบบสร้างภาพ (Generative AI) เป็น “ผู้ช่วยนักวิเคราะห์” Microsoft Security Copilot ที่กล่าวถึงไปก่อนหน้านี้เป็นตัวอย่างที่ดีในเรื่องนี้ โดย “ออกแบบมาเพื่อช่วยเหลืองานของนักวิเคราะห์ด้านความปลอดภัยมากกว่าที่จะมาแทนที่” ช่วยในการสืบสวนและรายงานเหตุการณ์ ( Microsoft Security Copilot เป็นผู้ช่วย AI GPT-4 ตัวใหม่สำหรับความปลอดภัยทางไซเบอร์ | The Verge ) ในทางปฏิบัติ หมายความว่านักวิเคราะห์สามารถป้อนข้อมูลดิบ เช่น บันทึกไฟร์วอลล์ ไทม์ไลน์เหตุการณ์ หรือคำอธิบายเหตุการณ์ และขอให้ AI วิเคราะห์หรือสรุปข้อมูลนั้น ผู้ช่วยอาจแสดงผลเป็นเรื่องราว เช่น “ดูเหมือนว่าเวลา 2:35 น. การเข้าสู่ระบบที่น่าสงสัยจาก IP X สำเร็จบนเซิร์ฟเวอร์ Y ตามด้วยการถ่ายโอนข้อมูลที่ผิดปกติ ซึ่งบ่งชี้ถึงการละเมิดที่อาจเกิดขึ้นกับเซิร์ฟเวอร์นั้น” การให้บริบทแบบทันทีทันใดเช่นนี้มีค่าอย่างยิ่งเมื่อเวลาเป็นสิ่งสำคัญ

ผู้ช่วย AI ยังช่วยลดภาระการคัดกรองเบื้องต้น (Level-1 Triage) ได้อีกด้วย จากข้อมูลในอุตสาหกรรม ทีมรักษาความปลอดภัยอาจใช้เวลาถึง 15 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ ในการคัดกรองการแจ้งเตือนและผลลัพธ์ที่ผิดพลาด (false positives) ประมาณ 22,000 รายการ ( 6 กรณีการใช้งาน AI แบบ Generative ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ [+ ตัวอย่าง] ) ด้วย AI แบบ Generative การแจ้งเตือนเหล่านี้จำนวนมากสามารถคัดกรองได้โดยอัตโนมัติ – AI สามารถยกเลิกการแจ้งเตือนที่ไม่เป็นอันตรายอย่างชัดเจน (พร้อมเหตุผลประกอบ) และเน้นการแจ้งเตือนที่จำเป็นต้องได้รับการตรวจสอบอย่างแท้จริง บางครั้งอาจแนะนำลำดับความสำคัญด้วยซ้ำ ที่จริงแล้ว จุดแข็งของ AI แบบ Generative ในการทำความเข้าใจบริบทหมายความว่ามันสามารถเชื่อมโยงการแจ้งเตือนที่อาจดูเหมือนไม่เป็นอันตรายเมื่อพิจารณาแยกกัน แต่เมื่อรวมกันแล้วบ่งชี้ถึงการโจมตีหลายขั้นตอน ซึ่งจะช่วยลดโอกาสในการพลาดการโจมตีเนื่องจาก “ความเหนื่อยล้าจากการแจ้งเตือน”

นักวิเคราะห์ SOC ยังใช้ภาษาธรรมชาติร่วมกับ AI เพื่อเร่งความเร็วในการค้นหาและสืบสวนภัย Purple AI ผสานรวมอินเทอร์เฟซแบบ LLM เข้ากับข้อมูลความปลอดภัยแบบเรียลไทม์ ช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถ “ถามคำถามที่ซับซ้อนเกี่ยวกับการค้นหาภัยคุกคามด้วยภาษาอังกฤษธรรมดา และได้รับคำตอบที่รวดเร็วและแม่นยำ” ( วิธีการใช้ Generative AI ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์? 10 ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง ) นักวิเคราะห์สามารถพิมพ์ว่า “มีอุปกรณ์ปลายทางใดบ้างที่ติดต่อกับโดเมน badguy123[.]com ในเดือนที่ผ่านมา?” และ Purple AI จะค้นหาข้อมูลในบันทึกเพื่อตอบกลับ วิธีนี้ช่วยให้นักวิเคราะห์ไม่ต้องเขียนคำสั่งค้นหาฐานข้อมูลหรือสคริปต์ – AI จะดำเนินการให้โดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ยังหมายความว่านักวิเคราะห์รุ่นใหม่สามารถจัดการงานที่ก่อนหน้านี้ต้องใช้ช่างเทคนิคที่มีประสบการณ์และเชี่ยวชาญด้านภาษาการค้นหาข้อมูล ซึ่งเป็นการ ยกระดับทักษะของทีมผ่านความช่วยเหลือจาก AI อย่าง อันที่จริง นักวิเคราะห์รายงานว่าคำแนะนำจาก AI แบบสร้างสรรค์ “ช่วยเพิ่มทักษะและความเชี่ยวชาญ” ของ พนักงานระดับจูเนียร์ เนื่องจากพนักงานระดับจูเนียร์สามารถรับการสนับสนุนด้านการเขียนโค้ดหรือเคล็ดลับการวิเคราะห์จาก AI ได้ตามต้องการ ลดการพึ่งพาการขอความช่วยเหลือจากสมาชิกทีมอาวุโสอยู่เสมอ ( 6 กรณีการใช้งาน AI แบบสร้างสรรค์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ [+ ตัวอย่าง] )

อีกหนึ่งการปรับปรุงประสิทธิภาพของ SOC คือ การสรุปและจัดทำเอกสารเหตุการณ์โดยอัตโนมัติ หลังจากจัดการเหตุการณ์แล้ว จะต้องมีคนเขียนรายงาน ซึ่งเป็นงานที่หลายคนมองว่าน่าเบื่อ AI แบบสร้างสรรค์สามารถนำข้อมูลทางนิติวิทยาศาสตร์ (บันทึกระบบ การวิเคราะห์มัลแวร์ ลำดับเหตุการณ์) มาสร้างรายงานเหตุการณ์ฉบับร่างได้ IBM กำลังพัฒนาความสามารถนี้ลงใน QRadar เพื่อให้ สามารถสร้างสรุปเหตุการณ์สำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียต่างๆ (ผู้บริหาร ทีมไอที ฯลฯ) ได้ "การคลิกเพียงครั้งเดียว" AI แบบสร้างสรรค์สามารถนำมาใช้ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร? 10 ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง ) สิ่งนี้ไม่เพียงแต่ช่วยประหยัดเวลา แต่ยังช่วยให้มั่นใจได้ว่าไม่มีอะไรถูกมองข้ามในรายงาน เนื่องจาก AI สามารถรวมรายละเอียดที่เกี่ยวข้องทั้งหมดได้อย่างสม่ำเสมอ ในทำนองเดียวกัน สำหรับการปฏิบัติตามข้อกำหนดและการตรวจสอบ AI สามารถกรอกแบบฟอร์มหรือตารางหลักฐานตามข้อมูลเหตุการณ์ได้

ผลลัพธ์ในโลกแห่งความเป็นจริงนั้นน่าทึ่งมาก ผู้ใช้งานกลุ่มแรกๆ ของ SWILane AI-driven SOAR (การจัดการ การทำงานอัตโนมัติ และการตอบสนองด้านความปลอดภัย) รายงานว่าได้เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานอย่างมหาศาล ตัวอย่างเช่น Global Data Systems พบว่าทีม SecOps ของพวกเขาสามารถจัดการเคสได้มากขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ผู้อำนวยการคนหนึ่งกล่าวว่า “สิ่งที่ผมทำในวันนี้ด้วยนักวิเคราะห์ 7 คน อาจต้องใช้พนักงาน 20 คนหากไม่มี ระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI” ( วิธีการใช้ AI แบบสร้างสรรค์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ ) กล่าวอีกนัยหนึ่ง AI ใน SOC สามารถเพิ่มขีดความสามารถได้หลายเท่า ไม่ว่าจะเป็นบริษัทเทคโนโลยีที่จัดการกับการแจ้งเตือนด้านความปลอดภัยบนคลาวด์ หรือโรงงานผลิตที่ตรวจสอบระบบ OT ทีม SOC จะได้รับประโยชน์จากการตรวจจับและการตอบสนองที่เร็วขึ้น การพลาดเหตุการณ์น้อยลง และการดำเนินงานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยการใช้ผู้ช่วย AI แบบสร้างสรรค์ มันเกี่ยวกับการทำงานอย่างชาญฉลาดขึ้น – การให้เครื่องจักรจัดการงานที่ซ้ำซากและต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก เพื่อให้มนุษย์สามารถใช้สัญชาตญาณและความเชี่ยวชาญของตนในส่วนที่สำคัญที่สุดได้

การจัดการช่องโหว่และการจำลองภัยคุกคาม

การระบุและจัดการช่องโหว่ – จุดอ่อนในซอฟต์แวร์หรือระบบที่ผู้โจมตีสามารถใช้ประโยชน์ได้ – เป็นหน้าที่หลักของความปลอดภัยทางไซเบอร์ ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) กำลังยกระดับการจัดการช่องโหว่โดยการเร่งการค้นพบ ช่วยในการจัดลำดับความสำคัญของการแก้ไข และแม้กระทั่งจำลองการโจมตีช่องโหว่เหล่านั้นเพื่อปรับปรุงความพร้อม ในสาระสำคัญ AI กำลังช่วยให้องค์กรค้นหาและแก้ไขช่องโหว่ในระบบป้องกันของตนได้รวดเร็วยิ่งขึ้น และ เชิงรุก ก่อนที่ผู้โจมตีตัวจริงจะลงมือทำ

หนึ่งในแอปพลิเคชันที่สำคัญคือการใช้ AI แบบสร้างสรรค์ (Generative AI) สำหรับ การตรวจสอบโค้ดอัตโนมัติและการค้นหาช่องโหว่ โค้ดเบสขนาดใหญ่ (โดยเฉพาะระบบเก่า) มักมีข้อบกพร่องด้านความปลอดภัยที่ตรวจไม่พบ โมเดล AI แบบสร้างสรรค์สามารถฝึกฝนเกี่ยวกับแนวทางการเขียนโค้ดที่ปลอดภัยและรูปแบบข้อบกพร่องทั่วไป จากนั้นจึงนำไปใช้กับซอร์สโค้ดหรือไบนารีที่คอมไพล์แล้วเพื่อค้นหาช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น นักวิจัยของ NVIDIA ได้พัฒนาไปป์ไลน์ AI แบบสร้างสรรค์ที่สามารถวิเคราะห์คอนเทนเนอร์ซอฟต์แวร์เก่าและระบุช่องโหว่ได้ “ด้วยความแม่นยำสูง — เร็วกว่าผู้เชี่ยวชาญถึง 4 เท่า” ( 6 กรณีการใช้งาน AI แบบสร้างสรรค์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ [+ ตัวอย่าง] ) AI เรียนรู้ว่าโค้ดที่ไม่ปลอดภัยมีลักษณะอย่างไร และสามารถสแกนซอฟต์แวร์ที่มีอายุหลายสิบปีเพื่อระบุฟังก์ชันและไลบรารีที่มีความเสี่ยง ซึ่งช่วยเร่งกระบวนการตรวจสอบโค้ดด้วยตนเองที่ปกติแล้วช้าให้เร็วขึ้นอย่างมาก เครื่องมือประเภทนี้สามารถเปลี่ยนแปลงเกมได้สำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การเงินหรือภาครัฐที่ต้องพึ่งพาโค้ดเบสขนาดใหญ่และเก่า — AI ช่วยปรับปรุงความปลอดภัยให้ทันสมัยโดยการค้นหาปัญหาที่เจ้าหน้าที่อาจต้องใช้เวลาหลายเดือนหรือหลายปีในการค้นหา (หรืออาจจะไม่พบเลย)

AI แบบ Generative ยังช่วยใน กระบวนการจัดการช่องโหว่ โดยการประมวลผลผลลัพธ์การสแกนช่องโหว่และจัดลำดับความสำคัญ เครื่องมืออย่าง ExposureAI ใช้ AI แบบ Generative เพื่อให้นักวิเคราะห์สามารถสอบถามข้อมูลช่องโหว่ด้วยภาษาที่เข้าใจง่ายและได้รับคำตอบทันที ( AI แบบ Generative สามารถนำมาใช้ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร? 10 ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง ) ExposureAI สามารถ “สรุปเส้นทางการโจมตีทั้งหมดในรูปแบบเรื่องเล่า” สำหรับช่องโหว่ที่สำคัญ โดยอธิบายว่าผู้โจมตีสามารถเชื่อมโยงช่องโหว่นี้กับจุดอ่อนอื่นๆ เพื่อบุกรุกระบบได้อย่างไร นอกจากนี้ยังแนะนำการดำเนินการเพื่อแก้ไขและตอบคำถามเพิ่มเติมเกี่ยวกับความเสี่ยง ซึ่งหมายความว่าเมื่อมีการประกาศ CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) ที่สำคัญใหม่ นักวิเคราะห์สามารถถาม AI ว่า “เซิร์ฟเวอร์ของเราได้รับผลกระทบจาก CVE นี้หรือไม่ และสถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุดคืออะไรหากเราไม่แก้ไข?” และได้รับการประเมินที่ชัดเจนซึ่งดึงมาจากข้อมูลการสแกนขององค์กรเอง ด้วยการกำหนดบริบทของช่องโหว่ (เช่น ช่องโหว่นี้เปิดเผยสู่สาธารณะทางอินเทอร์เน็ตและอยู่บนเซิร์ฟเวอร์ที่มีมูลค่าสูง ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญสูงสุด) AI แบบสร้างสรรค์ช่วยให้ทีมแก้ไขช่องโหว่ได้อย่างชาญฉลาดด้วยทรัพยากรที่มีจำกัด

นอกจากการค้นหาและจัดการช่องโหว่ที่รู้จักแล้ว AI แบบสร้างข้อมูลยังช่วยใน การทดสอบการเจาะระบบและการจำลองการโจมตี ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วคือการค้นพบ ที่ไม่รู้จัก หรือการทดสอบการควบคุมความปลอดภัย เครือข่ายปฏิปักษ์แบบสร้างข้อมูล (GANs) ซึ่งเป็น AI แบบสร้างข้อมูลประเภทหนึ่ง ถูกนำมาใช้เพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่เลียนแบบการรับส่งข้อมูลเครือข่ายจริงหรือพฤติกรรมของผู้ใช้ ซึ่งอาจรวมถึงรูปแบบการโจมตีที่ซ่อนอยู่ การศึกษาในปี 2023 แนะนำให้ใช้ GANs เพื่อสร้างการรับส่งข้อมูลการโจมตีแบบ zero-day ที่สมจริงเพื่อฝึกระบบตรวจจับการบุกรุก ( 6 กรณีการใช้งาน AI แบบสร้างข้อมูลในความปลอดภัยทางไซเบอร์ [+ ตัวอย่าง] ) โดยการป้อนสถานการณ์การโจมตีที่สร้างขึ้นโดย AI (ซึ่งไม่เสี่ยงต่อการใช้มัลแวร์จริงในเครือข่ายการผลิต) ให้กับ IDS องค์กรต่างๆ สามารถฝึกการป้องกันของตนให้รู้จักภัยคุกคามใหม่ๆ โดยไม่ต้องรอให้ถูกโจมตีในความเป็นจริง ในทำนองเดียวกัน AI สามารถจำลองผู้โจมตีที่กำลังตรวจสอบระบบได้ เช่น การลองใช้เทคนิคการโจมตีต่างๆ โดยอัตโนมัติในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยเพื่อดูว่าเทคนิคใดประสบความสำเร็จ หน่วยงานวิจัยโครงการขั้นสูงด้านการป้องกันประเทศของสหรัฐฯ (DARPA) มองเห็นศักยภาพในด้านนี้ โดยโครงการ AI Cyber ​​Challenge ปี 2023 ของ DARPA ใช้ AI แบบสร้างข้อมูล (เช่น โมเดลภาษาขนาดใหญ่) เพื่อ “ค้นหาและแก้ไขช่องโหว่ในซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สโดยอัตโนมัติ” ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการแข่งขัน ( DARPA มุ่งมั่นพัฒนา AI และแอปพลิเคชันอัตโนมัติที่นักรบสามารถไว้วางใจได้ > กระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ > ข่าวกระทรวงกลาโหม ) โครงการริเริ่มนี้เน้นย้ำว่า AI ไม่ได้ช่วยแค่แก้ไขช่องโหว่ที่ทราบอยู่แล้วเท่านั้น แต่ยังช่วยค้นหาช่องโหว่ใหม่ๆ และเสนอแนวทางแก้ไข ซึ่งเป็นงานที่โดยทั่วไปแล้วจำกัดอยู่เฉพาะนักวิจัยด้านความปลอดภัยที่มีทักษะ (และค่าใช้จ่ายสูง) เท่านั้น

AI แบบ Generative AI สามารถสร้าง honeypot อัจฉริยะและ digital twin เพื่อการป้องกันได้ บริษัทสตาร์ทอัพกำลังพัฒนา AI-driven decoy systems ที่เลียนแบบเซิร์ฟเวอร์หรืออุปกรณ์จริงได้อย่างแนบเนียน ดังที่ CEO คนหนึ่งอธิบายไว้ว่า AI แบบ Generative AI สามารถ “โคลนระบบดิจิทัลเพื่อเลียนแบบระบบจริงและล่อแฮกเกอร์” ( 6 Use Cases for Generative AI in Cybersecurity [+ Examples] ) honeypot ที่สร้างโดย AI เหล่านี้ทำงานเหมือนสภาพแวดล้อมจริง (เช่น อุปกรณ์ IoT ปลอมที่ส่งข้อมูล telemetry ตามปกติ) แต่มีอยู่เพื่อดึงดูดผู้โจมตีเท่านั้น เมื่อผู้โจมตีเล็งเป้าหมายไปที่ล่อ AI ก็จะหลอกล่อให้พวกเขาเปิดเผยวิธีการของตน ซึ่งฝ่ายป้องกันสามารถศึกษาและนำไปใช้เพื่อเสริมความแข็งแกร่งให้กับระบบจริงได้ แนวคิดนี้ซึ่งขับเคลื่อนด้วยการสร้างแบบจำลองแบบ Generative AI มอบวิธีการมองไปข้างหน้าเพื่อ พลิกสถานการณ์กลับมาเล่นงานผู้โจมตี โดยใช้การหลอกลวงที่ได้รับการปรับปรุงด้วย AI

ในอุตสาหกรรมต่างๆ การจัดการช่องโหว่ที่รวดเร็วและชาญฉลาดขึ้นหมายถึงการละเมิดข้อมูลที่น้อยลง ตัวอย่างเช่น ในด้านไอทีทางการแพทย์ AI อาจตรวจพบไลบรารีที่ล้าสมัยและมีช่องโหว่ในอุปกรณ์ทางการแพทย์ได้อย่างรวดเร็ว และแจ้งเตือนให้แก้ไขเฟิร์มแวร์ก่อนที่ผู้โจมตีจะใช้ประโยชน์จากช่องโหว่นั้น ในด้านการธนาคาร AI สามารถจำลองการโจมตีจากภายในองค์กรในแอปพลิเคชันใหม่ เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลลูกค้าจะปลอดภัยในทุกสถานการณ์ ดังนั้น AI แบบสร้างสรรค์จึงทำหน้าที่ทั้งเป็นกล้องจุลทรรศน์และเครื่องทดสอบความเครียดสำหรับสถานะความปลอดภัยขององค์กร: มันเปิดเผยข้อบกพร่องที่ซ่อนอยู่และกดดันระบบในรูปแบบที่สร้างสรรค์เพื่อให้มั่นใจถึงความยืดหยุ่น.

การสร้างโค้ดและการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ปลอดภัย

ความสามารถของ AI แบบสร้างสรรค์ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การตรวจจับการโจมตีเท่านั้น แต่ยังขยายไปถึง การสร้างระบบที่ปลอดภัยยิ่งขึ้นตั้งแต่เริ่มต้น ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ เครื่องมือสร้างโค้ด AI (เช่น GitHub Copilot, OpenAI Codex เป็นต้น) สามารถช่วยให้นักพัฒนาเขียนโค้ดได้เร็วขึ้นโดยการแนะนำส่วนของโค้ดหรือแม้แต่ฟังก์ชันทั้งหมด มุมมองด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์คือการตรวจสอบให้แน่ใจว่าส่วนของโค้ดที่ AI แนะนำนั้นปลอดภัย และใช้ AI เพื่อปรับปรุงแนวทางการเขียนโค้ด

ในอีกด้านหนึ่ง AI แบบสร้างสรรค์สามารถทำหน้าที่เป็น ผู้ช่วยในการเขียนโค้ดที่ฝังแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านความปลอดภัย ไว้ด้วย นักพัฒนาสามารถสั่งการเครื่องมือ AI ว่า “สร้างฟังก์ชันรีเซ็ต mật khẩu ใน Python” และโดยอุดมคติแล้วจะได้โค้ดที่ใช้งานได้จริงและปฏิบัติตามแนวทางด้านความปลอดภัย (เช่น การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลขาเข้า การบันทึก การจัดการข้อผิดพลาดโดยไม่เปิดเผยข้อมูล ฯลฯ) ผู้ช่วยดังกล่าวซึ่งได้รับการฝึกฝนจากตัวอย่างโค้ดที่ปลอดภัยมากมาย สามารถช่วยลดข้อผิดพลาดของมนุษย์ที่นำไปสู่ช่องโหว่ได้ ตัวอย่างเช่น หากนักพัฒนาลืมตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลขาเข้าของผู้ใช้ (ซึ่งเปิดช่องให้เกิดการโจมตีแบบ SQL injection หรือปัญหาที่คล้ายกัน) AI อาจรวมการตรวจสอบนั้นไว้เป็นค่าเริ่มต้นหรือแจ้งเตือนพวกเขา เครื่องมือเขียนโค้ด AI บางตัวกำลังได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดด้วยข้อมูลที่เน้นด้านความปลอดภัยเพื่อตอบสนองวัตถุประสงค์นี้โดยเฉพาะ ซึ่งก็คือ การเขียนโปรแกรมร่วมกันระหว่าง AI กับระบบโดยคำนึงถึงความปลอดภัย นั่นเอง

อย่างไรก็ตาม ก็มีอีกด้านหนึ่งเช่นกัน: AI แบบสร้างข้อมูลเองก็สามารถสร้างช่องโหว่ได้ง่ายเช่นกัน หากไม่ได้รับการควบคุมอย่างเหมาะสม ดังที่ Ben Verschaeren ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยของ Sophos ตั้งข้อสังเกตว่า การใช้ AI แบบสร้างข้อมูลสำหรับการเขียนโค้ดนั้น “เหมาะสมสำหรับโค้ดสั้นๆ ที่ตรวจสอบได้ แต่มีความเสี่ยงเมื่อโค้ดที่ไม่ได้ตรวจสอบถูกรวม เข้ากับระบบที่ใช้งานจริง” ความเสี่ยงคือ AI อาจสร้างโค้ดที่ถูกต้องตามหลักตรรกะ แต่ไม่ปลอดภัยในลักษณะที่ผู้ไม่เชี่ยวชาญอาจไม่สังเกตเห็น นอกจากนี้ ผู้ไม่หวังดีอาจจงใจมีอิทธิพลต่อโมเดล AI สาธารณะโดยการใส่รูปแบบโค้ดที่มีช่องโหว่ (รูปแบบหนึ่งของการวางยาพิษข้อมูล) เพื่อให้ AI แนะนำโค้ดที่ไม่ปลอดภัย นักพัฒนาส่วนใหญ่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย ดังนั้นหาก AI แนะนำวิธีแก้ปัญหาที่สะดวก พวกเขาอาจใช้มันโดยไม่รู้ตัวว่ามีข้อบกพร่อง ( 6 กรณีการใช้งาน AI แบบสร้างข้อมูลในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ [+ ตัวอย่าง] ) ข้อกังวลนี้เป็นเรื่องจริง – ที่จริงแล้ว ปัจจุบันมีรายการ OWASP Top 10 สำหรับ LLM (โมเดลภาษาขนาดใหญ่) ที่ระบุถึงความเสี่ยงทั่วไปเช่นนี้ในการใช้ AI สำหรับการเขียนโค้ด

เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ ผู้เชี่ยวชาญแนะนำให้ “ต่อสู้กับ AI ที่สร้างขึ้นเองด้วย AI ที่สร้างขึ้นเอง” ในด้านการเขียนโค้ด ในทางปฏิบัติ นั่นหมายถึงการใช้ AI ใน การตรวจสอบและทดสอบโค้ด ที่ AI ตัวอื่น (หรือมนุษย์) เขียนขึ้น AI สามารถสแกนโค้ดที่เขียนใหม่ได้เร็วกว่าผู้ตรวจสอบโค้ดที่เป็นมนุษย์มาก และสามารถระบุช่องโหว่หรือปัญหาด้านตรรกะที่อาจเกิดขึ้นได้ เราได้เห็นเครื่องมือต่างๆ เกิดขึ้นแล้วที่ผสานรวมเข้ากับวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์: โค้ดถูกเขียนขึ้น (อาจด้วยความช่วยเหลือจาก AI) จากนั้นโมเดลที่สร้างขึ้นเองซึ่งได้รับการฝึกฝนตามหลักการเขียนโค้ดที่ปลอดภัยจะตรวจสอบและสร้างรายงานเกี่ยวกับข้อกังวลใดๆ (เช่น การใช้ฟังก์ชันที่ล้าสมัย การตรวจสอบการรับรองความถูกต้องที่ขาดหายไป เป็นต้น) งานวิจัยของ NVIDIA ที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ ซึ่งประสบความสำเร็จในการตรวจจับช่องโหว่ในโค้ดได้เร็วขึ้นถึง 4 เท่า เป็นตัวอย่างของการใช้ AI เพื่อการวิเคราะห์โค้ดที่ปลอดภัย ( 6 กรณีการใช้งานสำหรับ AI ที่สร้างขึ้นเองในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ [+ ตัวอย่าง] )

นอกจากนี้ AI แบบสร้างสรรค์ยังสามารถช่วย สร้างการกำหนดค่าและสคริปต์ที่ปลอดภัย ได้ ตัวอย่างเช่น หากบริษัทต้องการใช้งานโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่ปลอดภัย วิศวกรสามารถขอให้ AI สร้างสคริปต์การกำหนดค่า (Infrastructure as Code) โดยมีมาตรการควบคุมความปลอดภัย (เช่น การแบ่งส่วนเครือข่ายที่เหมาะสม บทบาท IAM ที่มีสิทธิ์น้อยที่สุด) รวมอยู่ด้วย AI ซึ่งได้รับการฝึกฝนจากโครงสร้างการกำหนดค่าดังกล่าวหลายพันรายการ สามารถสร้างพื้นฐานที่วิศวกรจะปรับแต่งเพิ่มเติมได้ ซึ่งจะช่วยเร่งการตั้งค่าระบบที่ปลอดภัยและลดข้อผิดพลาดในการกำหนดค่าที่ไม่ถูกต้อง ซึ่งเป็นสาเหตุทั่วไปของเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยบนคลาวด์

บางองค์กรยังใช้ประโยชน์จาก AI แบบสร้างองค์ความรู้ (Generative AI) เพื่อรักษาฐานความรู้เกี่ยวกับรูปแบบการเขียนโค้ดที่ปลอดภัย หากนักพัฒนาไม่แน่ใจว่าจะใช้งานฟีเจอร์บางอย่างอย่างปลอดภัยได้อย่างไร พวกเขาสามารถสอบถาม AI ภายในองค์กรที่เรียนรู้จากโครงการในอดีตและแนวทางด้านความปลอดภัยของบริษัท AI อาจส่งคืนแนวทางที่แนะนำหรือแม้แต่โค้ดตัวอย่างที่สอดคล้องกับทั้งข้อกำหนดด้านฟังก์ชันการทำงานและมาตรฐานความปลอดภัยของบริษัท แนวทางนี้ถูกใช้โดยเครื่องมือต่างๆ เช่น แบบสอบถามอัตโนมัติของ Secureframe ซึ่งดึงคำตอบจากนโยบายและโซลูชันในอดีตของบริษัทเพื่อให้แน่ใจว่าคำตอบมีความสอดคล้องและถูกต้อง (โดยพื้นฐานแล้วคือการสร้างเอกสารที่ปลอดภัย) ( AI แบบสร้างองค์ความรู้สามารถนำมาใช้ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร? 10 ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง ) แนวคิดนี้สามารถนำไปใช้กับการเขียนโค้ดได้: AI ที่ "จดจำ" วิธีที่คุณใช้งานบางอย่างอย่างปลอดภัยมาก่อนและแนะนำให้คุณทำเช่นนั้นอีกครั้ง

โดยสรุปแล้ว AI แบบสร้างสรรค์กำลังส่งผลต่อการพัฒนาซอฟต์แวร์โดย ทำให้การช่วยเหลือด้านการเขียนโค้ดที่ปลอดภัยเข้าถึงได้ง่ายขึ้น อุตสาหกรรมที่พัฒนาซอฟต์แวร์แบบกำหนดเองจำนวนมาก เช่น เทคโนโลยี การเงิน การป้องกันประเทศ ฯลฯ จะได้รับประโยชน์จากการมีผู้ช่วย AI ที่ไม่เพียงแต่เร่งความเร็วในการเขียนโค้ด แต่ยังทำหน้าที่เป็นผู้ตรวจสอบความปลอดภัยที่คอยเฝ้าระวังอยู่เสมอ เมื่อมีการกำกับดูแลอย่างเหมาะสม เครื่องมือ AI เหล่านี้สามารถลดการเกิดช่องโหว่ใหม่ๆ และช่วยให้ทีมพัฒนาปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดได้ แม้ว่าทีมจะไม่มีผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยเข้ามาเกี่ยวข้องในทุกขั้นตอนก็ตาม ผลลัพธ์ที่ได้คือซอฟต์แวร์ที่มีความแข็งแกร่งต่อการโจมตีมากขึ้นตั้งแต่วันแรก

การสนับสนุนการตอบสนองต่อเหตุการณ์

เมื่อเกิดเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ ไม่ว่าจะเป็นการระบาดของมัลแวร์ การรั่วไหลของข้อมูล หรือระบบล่มจากการโจมตี เวลาเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) กำลังถูกนำมาใช้มากขึ้นเพื่อ สนับสนุนทีมรับมือเหตุการณ์ (IR) ในการควบคุมและแก้ไขเหตุการณ์ได้เร็วขึ้นและมีข้อมูลมากขึ้น แนวคิดก็คือ AI สามารถช่วยแบ่งเบาภาระในการสืบสวนและจัดทำเอกสารระหว่างเกิดเหตุการณ์ และยังสามารถแนะนำหรือดำเนินการตอบสนองบางอย่างโดยอัตโนมัติได้อีกด้วย

บทบาทสำคัญอย่างหนึ่งของ AI ในการรับมือกับเหตุการณ์ฉุกเฉินคือ การวิเคราะห์และสรุปเหตุการณ์แบบเรียลไทม์ ในระหว่างเกิดเหตุการณ์ ผู้รับมือกับเหตุการณ์อาจต้องการคำตอบสำหรับคำถามต่างๆ เช่น “ผู้โจมตีเข้ามาได้อย่างไร?” “ ระบบใดบ้างที่ได้รับผลกระทบ?” และ “ข้อมูลใดบ้างที่อาจถูกบุกรุก?” AI แบบสร้างข้อมูลเองได้สามารถวิเคราะห์บันทึก การแจ้งเตือน และข้อมูลทางนิติวิทยาศาสตร์จากระบบที่ได้รับผลกระทบ และให้ข้อมูลเชิงลึกได้อย่างรวดเร็ว ตัวอย่างเช่น Microsoft Security Copilot อนุญาตให้ผู้รับมือกับเหตุการณ์ป้อนหลักฐานต่างๆ (ไฟล์ URL บันทึกเหตุการณ์) และขอไทม์ไลน์หรือสรุป ( Microsoft Security Copilot เป็นผู้ช่วย AI GPT-4 ใหม่สำหรับความปลอดภัยทางไซเบอร์ | The Verge ) AI อาจตอบว่า: “การละเมิดน่าจะเริ่มต้นด้วยอีเมลฟิชชิงไปยังผู้ใช้ JohnDoe เวลา 10:53 GMT ซึ่งมีมัลแวร์ X เมื่อถูกเรียกใช้ มัลแวร์ได้สร้างแบ็กดอร์ซึ่งถูกใช้ในอีกสองวันต่อมาเพื่อแพร่กระจายไปยังเซิร์ฟเวอร์ทางการเงิน ซึ่งมันได้รวบรวมข้อมูล” การได้ภาพรวมที่ชัดเจนภายในเวลาไม่กี่นาที แทนที่จะเป็นหลายชั่วโมง ช่วยให้ทีมสามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล (เช่น ควรแยกวิเคราะห์ระบบใด) ได้เร็วขึ้นมาก

AI แบบ Generative ยังสามารถ แนะนำมาตรการควบคุมและแก้ไขปัญหาได้ ด้วย ตัวอย่างเช่น หากอุปกรณ์ปลายทางติดมัลแวร์เรียกค่าไถ่ เครื่องมือ AI สามารถสร้างสคริปต์หรือชุดคำสั่งเพื่อแยกเครื่องนั้น ปิดใช้งานบัญชีบางบัญชี และบล็อก IP ที่เป็นอันตรายที่รู้จักบนไฟร์วอลล์ ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วคือการดำเนินการตามแผนปฏิบัติการ Palo Alto Networks ระบุว่า AI แบบ Generative สามารถ “สร้างการกระทำหรือสคริปต์ที่เหมาะสมตามลักษณะของเหตุการณ์” และทำให้ขั้นตอนการตอบสนองเบื้องต้นเป็นไปโดยอัตโนมัติ ( AI แบบ Generative ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์คืออะไร? - Palo Alto Networks ) ในสถานการณ์ที่ทีมรักษาความปลอดภัยรับมือไม่ไหว (เช่น การโจมตีที่แพร่กระจายไปทั่วอุปกรณ์หลายร้อยเครื่อง) AI อาจดำเนินการบางอย่างเหล่านี้โดยตรงภายใต้เงื่อนไขที่ได้รับอนุมัติล่วงหน้า ทำหน้าที่เหมือนผู้ตอบสนองรุ่นเยาว์ที่ทำงานอย่างไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อย ตัวอย่างเช่น ตัวแทน AI สามารถรีเซ็ตข้อมูลประจำตัวที่คิดว่าถูกบุกรุกโดยอัตโนมัติ หรือกักกันโฮสต์ที่แสดงกิจกรรมที่เป็นอันตรายที่ตรงกับโปรไฟล์ของเหตุการณ์ได้

ระหว่างการรับมือกับเหตุการณ์ การสื่อสารมีความสำคัญอย่างยิ่ง ทั้งภายในทีมและกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย AI แบบสร้างสรรค์สามารถช่วยได้โดย การร่างรายงานหรือสรุปเหตุการณ์แบบเรียลไทม์ แทนที่วิศวกรจะต้องหยุดการแก้ไขปัญหาเพื่อเขียนอีเมลอัปเดต พวกเขาสามารถขอให้ AI สรุปสิ่งที่เกิดขึ้นในเหตุการณ์นี้เพื่อแจ้งให้ผู้บริหารทราบได้” AI ที่ได้รับข้อมูลเหตุการณ์แล้ว สามารถสร้างสรุปที่กระชับได้ เช่น “ณ เวลา 15.00 น. ผู้โจมตีได้เข้าถึงบัญชีผู้ใช้ 2 บัญชีและเซิร์ฟเวอร์ 5 เครื่อง ข้อมูลที่ได้รับผลกระทบ ได้แก่ บันทึกข้อมูลลูกค้าในฐานข้อมูล X มาตรการควบคุม: การเข้าถึง VPN สำหรับบัญชีที่ถูกบุกรุกถูกยกเลิกและเซิร์ฟเวอร์ถูกแยกออก ขั้นตอนต่อไป: สแกนหากลไกการคงอยู่ของการโจมตี” จากนั้นผู้ตอบสนองสามารถตรวจสอบหรือปรับแต่งข้อมูลนี้ได้อย่างรวดเร็วและส่งออกไปให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย เพื่อให้มั่นใจว่าผู้มีส่วนได้ส่วนเสียได้รับทราบข้อมูลที่ถูกต้องและทันสมัยอยู่เสมอ

หลังจากเหตุการณ์สงบลงแล้ว โดยทั่วไปจะต้องมีการจัดทำรายงานเหตุการณ์โดยละเอียดและรวบรวมบทเรียนที่ได้รับ นี่เป็นอีกหนึ่งด้านที่การสนับสนุนจาก AI โดดเด่น AI สามารถตรวจสอบข้อมูลเหตุการณ์ทั้งหมดและ สร้างรายงานหลังเหตุการณ์ ซึ่งครอบคลุมสาเหตุหลัก ลำดับเหตุการณ์ ผลกระทบ และข้อเสนอแนะ ตัวอย่างเช่น IBM กำลังผสานรวม AI แบบสร้างสรรค์เพื่อสร้าง “บทสรุปง่ายๆ ของกรณีและเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยที่สามารถแบ่งปันกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียได้” เพียงแค่กดปุ่ม ( AI แบบสร้างสรรค์สามารถนำมาใช้ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร? 10 ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง ) ด้วยการปรับปรุงการรายงานหลังการดำเนินการ องค์กรต่างๆ สามารถดำเนินการปรับปรุงได้เร็วขึ้นและยังมีเอกสารที่ดีขึ้นสำหรับการปฏิบัติตามข้อกำหนดอีกด้วย

หนึ่งในนวัตกรรมและการใช้งานที่ล้ำสมัยคือ การจำลองเหตุการณ์โดยใช้ AI คล้ายกับการฝึกซ้อมหนีไฟ บริษัทบางแห่งใช้ AI แบบสร้างสรรค์เพื่อจำลองสถานการณ์ "ถ้าหาก" ต่างๆ AI อาจจำลองว่ามัลแวร์เรียกค่าไถ่จะแพร่กระจายได้อย่างไรเมื่อพิจารณาจากโครงสร้างเครือข่าย หรือบุคคลภายในจะขโมยข้อมูลได้อย่างไร จากนั้นจึงประเมินประสิทธิภาพของแผนการรับมือในปัจจุบัน สิ่งนี้ช่วยให้ทีมเตรียมพร้อมและปรับปรุงแผนปฏิบัติการก่อนที่จะเกิดเหตุการณ์จริง เปรียบเสมือนการมีที่ปรึกษาด้านการรับมือเหตุการณ์ที่พัฒนาอย่างต่อเนื่องและคอยตรวจสอบความพร้อมของคุณอยู่เสมอ

ในอุตสาหกรรมที่มีความเสี่ยงสูง เช่น การเงินหรือการดูแลสุขภาพ ซึ่งการหยุดชะงักหรือการสูญเสียข้อมูลจากเหตุการณ์ต่างๆ นั้นมีค่าใช้จ่ายสูงมาก ความสามารถในการรับมือเหตุการณ์ฉุกเฉินที่ขับเคลื่อนด้วย AI เหล่านี้จึงน่าสนใจอย่างยิ่ง โรงพยาบาลที่ประสบเหตุการณ์ทางไซเบอร์ไม่สามารถยอมให้ระบบหยุดทำงานเป็นเวลานานได้ AI ที่ช่วยในการควบคุมสถานการณ์อย่างรวดเร็วอาจช่วยชีวิตผู้ป่วยได้ ในทำนองเดียวกัน สถาบันการเงินสามารถใช้ AI ในการจัดการการคัดกรองเบื้องต้นของการบุกรุกที่ต้องสงสัยว่าเป็นการฉ้อโกงในเวลาตี 3 เพื่อให้เมื่อเจ้าหน้าที่ที่รับผิดชอบออนไลน์ การเตรียมการต่างๆ (เช่น การออกจากระบบบัญชีที่ได้รับผลกระทบ การบล็อกธุรกรรม ฯลฯ) เสร็จสิ้นไปแล้ว การเสริมศักยภาพทีมรับมือเหตุการณ์ฉุกเฉินด้วย AI ที่สร้างข้อมูลได้ องค์กรต่างๆ สามารถลดเวลาในการตอบสนองและปรับปรุงความละเอียดรอบคอบในการจัดการได้อย่างมาก ซึ่งจะช่วยลดความเสียหายจากเหตุการณ์ทางไซเบอร์ได้ในที่สุด

การวิเคราะห์พฤติกรรมและการตรวจจับความผิดปกติ

การโจมตีทางไซเบอร์จำนวนมากสามารถตรวจจับได้โดยการสังเกตเมื่อมีสิ่งใดเบี่ยงเบนไปจากพฤติกรรม "ปกติ" ไม่ว่าจะเป็นบัญชีผู้ใช้ที่ดาวน์โหลดข้อมูลในปริมาณที่ผิดปกติ หรืออุปกรณ์เครือข่ายที่สื่อสารกับโฮสต์ที่ไม่คุ้นเคยอย่างกะทันหัน ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) นำเสนอเทคนิคขั้นสูงสำหรับ การวิเคราะห์พฤติกรรมและการตรวจจับความผิดปกติ โดยเรียนรู้รูปแบบปกติของผู้ใช้และระบบ แล้วจึงแจ้งเตือนเมื่อมีสิ่งใดดูผิดปกติ

การตรวจจับความผิดปกติแบบดั้งเดิมมักใช้เกณฑ์ทางสถิติหรือการเรียนรู้ของเครื่องอย่างง่ายบนตัวชี้วัดเฉพาะ (เช่น การใช้งาน CPU ที่พุ่งสูงขึ้น การเข้าสู่ระบบในเวลาที่ไม่ปกติ เป็นต้น) AI แบบสร้างข้อมูล (Generative AI) สามารถทำได้มากกว่านั้นโดยการสร้างโปรไฟล์พฤติกรรมที่ละเอียดอ่อนยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น โมเดล AI สามารถรวบรวมข้อมูลการเข้าสู่ระบบ รูปแบบการเข้าถึงไฟล์ และพฤติกรรมการใช้อีเมลของพนักงานในช่วงเวลาหนึ่ง และสร้างความเข้าใจแบบหลายมิติเกี่ยวกับ "พฤติกรรมปกติ" ของผู้ใช้นั้น หากบัญชีนั้นทำอะไรที่แตกต่างไปจากปกติอย่างมากในภายหลัง (เช่น การเข้าสู่ระบบจากประเทศใหม่และการเข้าถึงไฟล์ HR จำนวนมากในเวลาเที่ยงคืน) AI จะตรวจจับความเบี่ยงเบนไม่เพียงแค่ในตัวชี้วัดเดียว แต่เป็นรูปแบบพฤติกรรมโดยรวมที่ไม่ตรงกับโปรไฟล์ของผู้ใช้ ในทางเทคนิคแล้ว โมเดลแบบสร้างข้อมูล (เช่น autoencoders หรือ sequence models) สามารถจำลองสิ่งที่ "ปกติ" เป็นอย่างไร จากนั้นสร้างช่วงพฤติกรรมที่คาดหวัง เมื่อความเป็นจริงอยู่นอกช่วงนั้น จะถูกระบุว่าเป็นความผิดปกติ ( AI แบบสร้างข้อมูลในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์คืออะไร? - Palo Alto Networks )

ตัวอย่างการนำไปใช้งานจริงอย่างหนึ่งคือ การตรวจสอบปริมาณการรับส่งข้อมูลเครือข่าย จากผลสำรวจในปี 2024 พบว่า 54% ขององค์กรในสหรัฐอเมริกา ระบุว่าการตรวจสอบปริมาณการรับส่งข้อมูลเครือข่ายเป็นกรณีการใช้งาน AI อันดับต้นๆ ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ ( อเมริกาเหนือ: กรณีการใช้งาน AI อันดับต้นๆ ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ทั่วโลก ปี 2024 ) AI แบบสร้างสรรค์สามารถเรียนรู้รูปแบบการสื่อสารปกติของเครือข่ายขององค์กรได้ เช่น เซิร์ฟเวอร์ใดมักจะสื่อสารกัน ปริมาณข้อมูลที่เคลื่อนย้ายในช่วงเวลาทำการเทียบกับช่วงกลางคืน เป็นต้น หากผู้โจมตีเริ่มขโมยข้อมูลออกจากเซิร์ฟเวอร์ แม้จะค่อยๆ ทำเพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจจับ ระบบที่ใช้ AI อาจสังเกตเห็นว่า “เซิร์ฟเวอร์ A ไม่เคยส่งข้อมูล 500MB ในเวลา 2 นาฬิกาไปยัง IP ภายนอก” และแจ้งเตือน เนื่องจาก AI ไม่ได้ใช้เพียงกฎคงที่ แต่ใช้แบบจำลองพฤติกรรมเครือข่ายที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง จึงสามารถตรวจจับความผิดปกติเล็กๆ น้อยๆ ที่กฎคงที่ (เช่น “แจ้งเตือนหากข้อมูล > X MB”) อาจพลาดหรือระบุผิดพลาดได้ ลักษณะการปรับตัวนี้เองที่ทำให้การตรวจจับความผิดปกติที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีประสิทธิภาพสูงในสภาพแวดล้อมต่างๆ เช่น เครือข่ายธุรกรรมทางการธนาคาร โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ หรือกลุ่มอุปกรณ์ IoT ซึ่งการกำหนดกฎเกณฑ์ตายตัวสำหรับภาวะปกติและภาวะผิดปกติเป็นเรื่องที่ซับซ้อนอย่างยิ่ง

เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) ยังช่วยในการ วิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้ (UBA) ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญในการตรวจจับภัยคุกคามจากภายในหรือบัญชีที่ถูกบุกรุก โดยการสร้างฐานข้อมูลพื้นฐานของผู้ใช้หรือหน่วยงานแต่ละราย AI สามารถตรวจจับสิ่งต่างๆ เช่น การใช้ข้อมูลประจำตัวในทางที่ผิด ตัวอย่างเช่น หากบ็อบจากแผนกบัญชีเริ่มสอบถามฐานข้อมูลลูกค้าอย่างกะทันหัน (ซึ่งเขาไม่เคยทำมาก่อน) โมเดล AI สำหรับพฤติกรรมของบ็อบจะระบุว่านี่เป็นสิ่งผิดปกติ อาจไม่ใช่ว่ามันเป็นมัลแวร์ – อาจเป็นกรณีที่ข้อมูลประจำตัวของบ็อบถูกขโมยและนำไปใช้โดยผู้โจมตี หรือบ็อบกำลังตรวจสอบในที่ที่ไม่ควรตรวจสอบ ไม่ว่ากรณีใด ทีมรักษาความปลอดภัยจะได้รับการแจ้งเตือนล่วงหน้าเพื่อตรวจสอบ ระบบ UBA ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ดังกล่าวมีอยู่ในผลิตภัณฑ์รักษาความปลอดภัยต่างๆ และเทคนิคการสร้างแบบจำลองเชิงสร้างสรรค์กำลังผลักดันความแม่นยำให้สูงขึ้นและลดการแจ้งเตือนที่ผิดพลาดโดยการพิจารณาบริบท (เช่น บ็อบอาจกำลังทำงานในโครงการพิเศษ เป็นต้น ซึ่ง AI สามารถอนุมานได้จากข้อมูลอื่นๆ)

ในด้านการจัดการตัวตนและการเข้าถึง การตรวจจับ deepfake เป็นสิ่งที่จำเป็นมากขึ้นเรื่อยๆ – AI แบบสร้างภาพสามารถสร้างเสียงและวิดีโอสังเคราะห์ที่หลอกลวงระบบรักษาความปลอดภัยไบโอเมตริกได้ ที่น่าสนใจคือ AI แบบสร้างภาพยังสามารถช่วยตรวจจับ deepfake เหล่านี้ได้ด้วยการวิเคราะห์สิ่งผิดปกติเล็กๆ น้อยๆ ในเสียงหรือวิดีโอที่มนุษย์สังเกตได้ยาก เราเห็นตัวอย่างจาก Accenture ซึ่งใช้ AI แบบสร้างภาพเพื่อจำลองการแสดงออกทางสีหน้าและสภาวะต่างๆ มากมาย เพื่อ ฝึก ระบบไบโอเมตริกให้สามารถแยกแยะผู้ใช้จริงออกจาก deepfake ที่สร้างโดย AI ตลอดระยะเวลากว่าห้าปี วิธีการนี้ช่วยให้ Accenture กำจัดรหัสผ่านสำหรับระบบของตนได้ถึง 90% (เปลี่ยนไปใช้ไบโอเมตริกและปัจจัยอื่นๆ) และลดการโจมตีลงได้ 60% ( 6 กรณีการใช้งาน AI แบบสร้างภาพในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ [+ ตัวอย่าง] ) โดยพื้นฐานแล้ว พวกเขาใช้ AI แบบสร้างภาพเพื่อเสริมความแข็งแกร่งให้กับการตรวจสอบสิทธิ์ไบโอเมตริก ทำให้ระบบมีความยืดหยุ่นต่อการโจมตีแบบสร้างภาพ (ตัวอย่างที่ดีของการต่อสู้ระหว่าง AI กับ AI) การสร้างแบบจำลองพฤติกรรมประเภทนี้ ซึ่งในกรณีนี้คือการแยกแยะความแตกต่างระหว่างใบหน้าของมนุษย์จริงกับใบหน้าที่สร้างขึ้นโดย AI นั้นมีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากเราพึ่งพา AI ในการตรวจสอบตัวตนมากขึ้นเรื่อยๆ

การตรวจจับความผิดปกติโดยใช้ AI แบบสร้างสรรค์นั้นสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้ในหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น ในด้านการดูแลสุขภาพ การตรวจสอบพฤติกรรมของอุปกรณ์ทางการแพทย์เพื่อหาสัญญาณการแฮ็ก ในด้านการเงิน การตรวจสอบระบบการซื้อขายเพื่อหารูปแบบที่ผิดปกติซึ่งอาจบ่งชี้ถึงการฉ้อโกงหรือการบิดเบือนอัลกอริทึม ในด้านพลังงาน/สาธารณูปโภค การสังเกตสัญญาณของระบบควบคุมเพื่อหาสัญญาณการบุกรุก การผสมผสานระหว่าง ความกว้าง (การพิจารณาพฤติกรรมทุกด้าน) และ ความลึก (การทำความเข้าใจรูปแบบที่ซับซ้อน) ที่ AI แบบสร้างสรรค์มอบให้ ทำให้มันเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการค้นหาตัวบ่งชี้ที่หายากของเหตุการณ์ทางไซเบอร์ เมื่อภัยคุกคามมีความซับซ้อนมากขึ้น ซ่อนตัวอยู่ท่ามกลางการดำเนินงานปกติ ความสามารถในการระบุ "ความปกติ" อย่างแม่นยำและส่งสัญญาณเตือนเมื่อมีสิ่งผิดปกติเกิดขึ้นจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง AI แบบสร้างสรรค์จึงทำหน้าที่เป็นยามเฝ้าที่ไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อย คอยเรียนรู้และอัปเดตคำจำกัดความของความปกติอยู่เสมอเพื่อให้ทันกับการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อม และแจ้งเตือนทีมรักษาความปลอดภัยถึงความผิดปกติที่ควรได้รับการตรวจสอบอย่างละเอียด

โอกาสและประโยชน์ของปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์

โอกาสและประโยชน์ มากมาย สำหรับองค์กรที่ยินดีนำเครื่องมือเหล่านี้มาใช้ ด้านล่างนี้ เราได้สรุปข้อดีที่สำคัญซึ่งทำให้ AI แบบสร้างสรรค์เป็นส่วนเสริมที่น่าสนใจสำหรับโปรแกรมความปลอดภัยทางไซเบอร์:

• การตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามที่รวดเร็วยิ่งขึ้น: ระบบ AI ที่สร้างขึ้นเองสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลแบบเรียลไทม์และตรวจจับภัยคุกคามได้เร็วกว่าการวิเคราะห์โดยมนุษย์มาก ข้อได้เปรียบด้านความเร็วนี้หมายถึงการตรวจจับการโจมตีได้เร็วขึ้นและการควบคุมเหตุการณ์ที่รวดเร็วยิ่งขึ้น ในทางปฏิบัติ การตรวจสอบความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถตรวจจับภัยคุกคามที่มนุษย์ต้องใช้เวลานานกว่าในการวิเคราะห์ได้ ด้วยการตอบสนองต่อเหตุการณ์อย่างทันท่วงที (หรือแม้กระทั่งดำเนินการตอบสนองเบื้องต้นโดยอัตโนมัติ) องค์กรต่างๆ สามารถลดระยะเวลาที่ผู้โจมตีอยู่ในเครือข่ายได้อย่างมาก ลดความเสียหายให้น้อยที่สุด

• ความแม่นยำและการครอบคลุมภัยคุกคามที่ดียิ่งขึ้น: เนื่องจากโมเดลแบบสร้างข้อมูลเรียนรู้จากข้อมูลใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง จึงสามารถปรับตัวให้เข้ากับภัยคุกคามที่เปลี่ยนแปลงไปและตรวจจับสัญญาณที่ละเอียดอ่อนยิ่งขึ้นของกิจกรรมที่เป็นอันตรายได้ ซึ่งนำไปสู่ความแม่นยำในการตรวจจับที่ดีขึ้น (ลดจำนวนข้อผิดพลาดเชิงลบและเชิงบวก) เมื่อเทียบกับกฎคงที่ ตัวอย่างเช่น AI ที่เรียนรู้ลักษณะเด่นของอีเมลฟิชชิงหรือพฤติกรรมของมัลแวร์สามารถระบุรูปแบบต่างๆ ที่ไม่เคยพบเห็นมาก่อนได้ ผลลัพธ์คือการครอบคลุมประเภทภัยคุกคามที่กว้างขึ้น รวมถึงการโจมตีรูปแบบใหม่ๆ ซึ่งช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้กับสถานะความปลอดภัยโดยรวม ทีมรักษาความปลอดภัยยังได้รับข้อมูลเชิงลึกโดยละเอียดจากการวิเคราะห์ของ AI (เช่น คำอธิบายพฤติกรรมของมัลแวร์) ทำให้สามารถป้องกันได้อย่างแม่นยำและตรงเป้าหมายมากขึ้น ( AI แบบสร้างข้อมูลในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์คืออะไร? - Palo Alto Networks )

• การทำงานอัตโนมัติของงานที่ซ้ำซากจำเจ: AI แบบ Generative มีความโดดเด่นในการทำงานอัตโนมัติของงานด้านความปลอดภัยที่ซ้ำซากและใช้แรงงานมาก ตั้งแต่การตรวจสอบบันทึกและรวบรวมรายงาน ไปจนถึงการเขียนสคริปต์การตอบสนองต่อเหตุการณ์ การทำงานอัตโนมัตินี้ ช่วยลดภาระงานของนักวิเคราะห์ ทำให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่กลยุทธ์ระดับสูงและการตัดสินใจที่ซับซ้อนได้ ( AI แบบ Generative ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์คืออะไร? - Palo Alto Networks ) งานที่น่าเบื่อแต่สำคัญ เช่น การสแกนช่องโหว่ การตรวจสอบการกำหนดค่า การวิเคราะห์กิจกรรมของผู้ใช้ และการรายงานการปฏิบัติตามข้อกำหนด สามารถจัดการได้ (หรืออย่างน้อยก็ร่างเบื้องต้น) โดย AI การจัดการงานเหล่านี้ด้วยความเร็วของเครื่องจักร AI ไม่เพียงแต่ปรับปรุงประสิทธิภาพ แต่ยังลดข้อผิดพลาดของมนุษย์ (ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการละเมิดข้อมูล)

• การป้องกันเชิงรุกและการจำลองสถานการณ์: AI แบบสร้างสรรค์ช่วยให้องค์กรเปลี่ยนจากการรักษาความปลอดภัยแบบตอบสนองไปเป็นการรักษาความปลอดภัยเชิงรุก ด้วยเทคนิคต่างๆ เช่น การจำลองการโจมตี การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ และการฝึกอบรมตามสถานการณ์ ผู้ป้องกันสามารถคาดการณ์และเตรียมพร้อมสำหรับภัยคุกคาม ก่อนที่ จะเกิดขึ้นจริงในโลกแห่งความเป็นจริง ทีมรักษาความปลอดภัยสามารถจำลองการโจมตีทางไซเบอร์ (เช่น แคมเปญฟิชชิง การแพร่ระบาดของมัลแวร์ การโจมตี DDoS เป็นต้น) ในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยเพื่อทดสอบการตอบสนองและเสริมความแข็งแกร่งให้กับจุดอ่อน การฝึกอบรมอย่างต่อเนื่องนี้ ซึ่งมักเป็นไปไม่ได้ที่จะทำได้อย่างทั่วถึงด้วยความพยายามของมนุษย์เพียงอย่างเดียว ช่วยให้การป้องกันมีความเฉียบคมและทันสมัยอยู่เสมอ มันคล้ายกับการ “ฝึกซ้อมดับเพลิง” ทางไซเบอร์ – AI สามารถโยนภัยคุกคามสมมติมากมายให้กับการป้องกันของคุณ เพื่อให้คุณสามารถฝึกฝนและปรับปรุงได้

• การเสริมความเชี่ยวชาญของมนุษย์ (AI ในฐานะตัวคูณกำลัง): AI แบบสร้างสรรค์ทำหน้าที่เสมือนนักวิเคราะห์รุ่นเยาว์ที่ทำงานอย่างไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อย ที่ปรึกษา และผู้ช่วยในคนเดียวกัน มันสามารถให้คำแนะนำและข้อเสนอแนะแก่สมาชิกในทีมที่มีประสบการณ์น้อยกว่า ซึ่งโดยปกติแล้วมักคาดหวังได้จากผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ เป็นการ กระจายความเชี่ยวชาญ ไปทั่วทั้งทีมอย่างมีประสิทธิภาพ ( 6 กรณีการใช้งาน AI แบบสร้างสรรค์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ [+ ตัวอย่าง] ) สิ่งนี้มีคุณค่าอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาถึงการขาดแคลนบุคลากรที่มีความสามารถในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ – AI ช่วยให้ทีมขนาดเล็กทำงานได้มากขึ้นด้วยทรัพยากรที่น้อยลง ในทางกลับกัน นักวิเคราะห์ที่มีประสบการณ์จะได้รับประโยชน์จาก AI ในการจัดการงานหนักและค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ชัดเจน ซึ่งพวกเขาสามารถตรวจสอบและดำเนินการต่อได้ ผลลัพธ์โดยรวมคือทีมรักษาความปลอดภัยที่มีประสิทธิภาพและมีความสามารถมากขึ้น โดย AI ช่วยขยายผลกระทบของสมาชิกแต่ละคน ( วิธีการใช้ AI แบบสร้างสรรค์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ )

• การสนับสนุนการตัดสินใจและการรายงานที่ดียิ่งขึ้น: ด้วยการแปลงข้อมูลทางเทคนิคให้เป็นข้อมูลเชิงลึกในภาษาธรรมชาติ AI แบบสร้างสรรค์ช่วยปรับปรุงการสื่อสารและการตัดสินใจ ผู้นำด้านความปลอดภัยจะมองเห็นปัญหาได้ชัดเจนยิ่งขึ้นผ่านบทสรุปที่สร้างโดย AI และสามารถตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้อย่างรอบรู้โดยไม่จำเป็นต้องวิเคราะห์ข้อมูลดิบ ในทำนองเดียวกัน การสื่อสารข้ามสายงาน (กับผู้บริหาร เจ้าหน้าที่ฝ่ายปฏิบัติตามกฎระเบียบ ฯลฯ) จะดีขึ้นเมื่อ AI จัดทำรายงานที่เข้าใจง่ายเกี่ยวกับสถานะความปลอดภัยและเหตุการณ์ต่างๆ ( AI แบบสร้างสรรค์สามารถนำมาใช้ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร? 10 ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง ) สิ่งนี้ไม่เพียงแต่สร้างความมั่นใจและความสอดคล้องในเรื่องความปลอดภัยในระดับผู้นำเท่านั้น แต่ยังช่วยให้การลงทุนและการเปลี่ยนแปลงมีความชอบธรรมมากขึ้นด้วยการระบุความเสี่ยงและช่องโหว่ที่ AI ค้นพบได้อย่างชัดเจน

โดยรวมแล้ว ประโยชน์เหล่านี้หมายความว่าองค์กรที่ใช้ AI แบบสร้างสรรค์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์สามารถสร้างความมั่นคงปลอดภัยที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นด้วยต้นทุนการดำเนินงานที่อาจต่ำลง พวกเขาสามารถตอบสนองต่อภัยคุกคามที่ก่อนหน้านี้รับมือได้ยาก อุดช่องโหว่ที่ไม่ได้ตรวจสอบ และปรับปรุงอย่างต่อเนื่องผ่านวงจรป้อนกลับที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในที่สุด AI แบบสร้างสรรค์ก็มอบโอกาสในการก้าวล้ำหน้าศัตรูโดยการเทียบ ความเร็ว ขนาด และความซับซ้อน ของการโจมตีสมัยใหม่ด้วยระบบป้องกันที่ซับซ้อนไม่แพ้กัน จากการสำรวจพบว่า ผู้นำทางธุรกิจและผู้นำด้านไซเบอร์กว่าครึ่งคาดหวังว่าจะตรวจจับภัยคุกคามได้เร็วขึ้นและมีความแม่นยำมากขึ้นผ่านการใช้ AI แบบสร้างสรรค์ ( [PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | World Economic Forum ) ( Generative AI in Cybersecurity: A Comprehensive Review of LLM ... ) ซึ่งเป็นเครื่องยืนยันถึงความเชื่อมั่นในประโยชน์ของเทคโนโลยีเหล่านี้

ความเสี่ยงและความท้าทายของการใช้ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์

แม้ว่าโอกาสจะมีมากมาย แต่สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาถึง ความเสี่ยงและความท้าทาย ที่เกี่ยวข้องในการนำ AI มาใช้ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ การไว้วางใจ AI อย่างไม่ลืมหูลืมตาหรือการใช้ AI ในทางที่ผิดอาจก่อให้เกิดช่องโหว่ใหม่ๆ ด้านล่างนี้ เราได้สรุปข้อกังวลและข้อผิดพลาดที่สำคัญ พร้อมทั้งบริบทสำหรับแต่ละประเด็น:

• การใช้งานโดยอาชญากรไซเบอร์เพื่อโจมตี: ความสามารถในการสร้างข้อมูลแบบเดียวกันที่ช่วยฝ่ายป้องกัน อาจเสริมศักยภาพให้ฝ่ายโจมตีได้ ผู้ก่อภัยคุกคามกำลังใช้ AI แบบสร้างข้อมูลเพื่อสร้างอีเมลฟิชชิงที่น่าเชื่อถือยิ่งขึ้น สร้างตัวตนปลอมและวิดีโอ deepfake สำหรับวิศวกรรมสังคม พัฒนามัลแวร์แบบ polymorphic ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาเพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจจับ และแม้กระทั่งทำให้กระบวนการแฮ็กบางส่วนเป็นไปโดยอัตโนมัติ ( AI แบบสร้างข้อมูลในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์คืออะไร? - Palo Alto Networks ) เกือบครึ่งหนึ่ง (46%) ของผู้นำด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์กังวลว่า AI แบบสร้างข้อมูลจะนำไปสู่การโจมตีที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น ( ความปลอดภัยของ AI แบบสร้างข้อมูล: แนวโน้ม ภัยคุกคาม และกลยุทธ์การลดผลกระทบ ) “การแข่งขันด้านอาวุธ AI” นี้หมายความว่าเมื่อฝ่ายป้องกันนำ AI มาใช้ ฝ่ายโจมตีก็จะไม่ตามหลังมากนัก (อันที่จริง พวกเขาอาจจะนำหน้าในบางด้าน โดยใช้เครื่องมือ AI ที่ไม่ได้รับการควบคุม) องค์กรต่างๆ ต้องเตรียมพร้อมสำหรับภัยคุกคามที่ได้รับการพัฒนาด้วย AI ซึ่งเกิดขึ้นบ่อยขึ้น ซับซ้อนขึ้น และยากต่อการติดตาม

• ภาพหลอนและความไม่แม่นยำของ AI: โมเดล AI แบบสร้างข้อมูลสามารถสร้างผลลัพธ์ที่ ดูสมเหตุสมผลแต่ไม่ถูกต้องหรือทำให้เข้าใจผิด ซึ่งเป็นปรากฏการณ์ที่เรียกว่าภาพหลอน ในบริบทด้านความปลอดภัย AI อาจวิเคราะห์เหตุการณ์และสรุปอย่างผิดพลาดว่าช่องโหว่บางอย่างเป็นสาเหตุ หรืออาจสร้างสคริปต์การแก้ไขที่บกพร่องซึ่งไม่สามารถยับยั้งการโจมตีได้ ความผิดพลาดเหล่านี้อาจเป็นอันตรายหากนำไปใช้โดยไม่ตรวจสอบ NTT Data เตือนว่า “AI แบบสร้างข้อมูลอาจสร้างเนื้อหาที่ไม่เป็นความจริงได้อย่างสมเหตุสมผล และปรากฏการณ์นี้เรียกว่าภาพหลอน… ปัจจุบันเป็นเรื่องยากที่จะกำจัดมันได้อย่างสมบูรณ์” ( ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของ AI แบบสร้างข้อมูลและมาตรการรับมือ และผลกระทบต่อความปลอดภัยทางไซเบอร์ | NTT DATA Group ) การพึ่งพา AI มากเกินไปโดยปราศจากการตรวจสอบอาจนำไปสู่ความพยายามที่ผิดทิศทางหรือความรู้สึกปลอดภัยที่ผิดพลาด ตัวอย่างเช่น AI อาจระบุระบบที่สำคัญว่าปลอดภัยอย่างผิดพลาดทั้งที่ไม่เป็นเช่นนั้น หรือในทางกลับกัน อาจทำให้เกิดความตื่นตระหนกโดย “ตรวจพบ” การละเมิดที่ไม่ได้เกิดขึ้นจริง การตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์จาก AI อย่างเข้มงวดและการมีมนุษย์เข้ามามีส่วนร่วมในการตัดสินใจที่สำคัญเป็นสิ่งจำเป็นในการลดความเสี่ยงนี้

• การแจ้งเตือนผิดพลาดทั้งแบบบวกและลบ: คล้ายกับภาพหลอน หากโมเดล AI ได้รับการฝึกฝนหรือกำหนดค่าไม่ดี อาจ รายงานกิจกรรมที่ไม่เป็นอันตรายว่าเป็นอันตราย (การแจ้งเตือนผิดพลาดแบบบวก) หรือที่แย่กว่านั้นคือ พลาดภัยคุกคามที่แท้จริง (การแจ้งเตือนผิดพลาดแบบลบ) ( วิธีการใช้ AI แบบสร้างข้อมูลในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ ) การแจ้งเตือนผิดพลาดที่มากเกินไปอาจทำให้ทีมรักษาความปลอดภัยทำงานหนักเกินไปและนำไปสู่ความเหนื่อยล้าจากการแจ้งเตือน (ซึ่งทำให้ประสิทธิภาพที่ AI สัญญาไว้สูญเปล่า) ในขณะที่การตรวจจับที่พลาดไปทำให้องค์กรตกอยู่ในความเสี่ยง การปรับแต่งโมเดลแบบสร้างข้อมูลให้สมดุลที่เหมาะสมนั้นเป็นเรื่องท้าทาย แต่ละสภาพแวดล้อมมีเอกลักษณ์เฉพาะตัว และ AI อาจไม่ได้ทำงานได้อย่างเหมาะสมที่สุดในทันที การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องก็เป็นดาบสองคมเช่นกัน หาก AI เรียนรู้จากข้อเสนอแนะที่บิดเบือนหรือจากสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงไป ความแม่นยำของมันก็อาจผันผวนได้ ทีมรักษาความปลอดภัยต้องตรวจสอบประสิทธิภาพของ AI และปรับเกณฑ์หรือให้ข้อเสนอแนะที่ถูกต้องแก่โมเดล ในบริบทที่มีความเสี่ยงสูง (เช่น การตรวจจับการบุกรุกสำหรับโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ) อาจเป็นการเหมาะสมที่จะทดลองใช้คำแนะนำจาก AI ควบคู่ไปกับระบบที่มีอยู่เดิมในช่วงระยะเวลาหนึ่ง เพื่อให้แน่ใจว่าระบบเหล่านั้นสอดคล้องกันและส่งเสริมซึ่งกันและกัน แทนที่จะขัดแย้งกัน

• ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการรั่วไหล: ระบบ AI แบบสร้างข้อมูลมักต้องการข้อมูลจำนวนมากสำหรับการฝึกฝนและการใช้งาน หากโมเดลเหล่านี้อยู่บนคลาวด์หรือไม่ได้แยกส่วนอย่างเหมาะสม ก็มีความเสี่ยงที่ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนอาจรั่วไหล ผู้ใช้อาจป้อนข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์หรือข้อมูลส่วนบุคคลลงในบริการ AI โดยไม่ได้ตั้งใจ (เช่น การขอให้ ChatGPT สรุปรายงานเหตุการณ์ที่เป็นความลับ) และข้อมูลนั้นอาจกลายเป็นส่วนหนึ่งของความรู้ของโมเดล อันที่จริง การศึกษาล่าสุดพบว่า 55% ของข้อมูลที่ป้อนเข้าสู่เครื่องมือ AI แบบสร้างข้อมูลมีข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือข้อมูลส่วนบุคคล ซึ่งก่อให้ เกิดความกังวลอย่างมากเกี่ยวกับการรั่วไหลของข้อมูล ( ความปลอดภัยของ AI แบบสร้างข้อมูล: แนวโน้ม ภัยคุกคาม และกลยุทธ์การลดผลกระทบ ) นอกจากนี้ หาก AI ได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลภายในและถูกสอบถามในบางวิธี อาจ ส่ง ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนบางส่วนไปยังบุคคลอื่นได้ องค์กรต้องใช้มาตรการจัดการข้อมูลที่เข้มงวด (เช่น การใช้ AI ภายในองค์กรหรือ AI ส่วนตัวสำหรับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน) และให้ความรู้แก่พนักงานเกี่ยวกับการไม่คัดลอกข้อมูลลับลงในเครื่องมือ AI สาธารณะ กฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัว (GDPR เป็นต้น) ก็มีส่วนเกี่ยวข้องด้วยเช่นกัน การใช้ข้อมูลส่วนบุคคลเพื่อฝึกฝน AI โดยไม่ได้รับความยินยอมหรือการคุ้มครองที่เหมาะสมอาจขัดต่อกฎหมาย

• ความปลอดภัยและการบิดเบือนโมเดล: โมเดล AI แบบสร้างข้อมูลเองก็อาจตกเป็นเป้าหมายได้ ผู้โจมตีอาจพยายาม ทำลายโมเดล โดยป้อนข้อมูลที่เป็นอันตรายหรือทำให้เข้าใจผิดในระหว่างขั้นตอนการฝึกอบรมหรือการฝึกอบรมซ้ำ เพื่อให้ AI เรียนรู้รูปแบบที่ไม่ถูกต้อง ( วิธีการใช้ AI แบบสร้างข้อมูลในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ ) ตัวอย่างเช่น ผู้โจมตีอาจแทรกแซงข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคามอย่างแนบเนียน เพื่อให้ AI ไม่สามารถจดจำมัลแวร์ของผู้โจมตีว่าเป็นอันตรายได้ กลยุทธ์อีกอย่างหนึ่งคือ การแทรกข้อความแจ้งเตือนหรือการบิดเบือนเอาต์พุต ซึ่งผู้โจมตีหาวิธีป้อนข้อมูลไปยัง AI ที่ทำให้มันทำงานในลักษณะที่ไม่ตั้งใจ – อาจทำให้ละเลยระบบป้องกันความปลอดภัยหรือเปิดเผยข้อมูลที่ไม่ควรเปิดเผย (เช่น ข้อความแจ้งเตือนภายในหรือข้อมูล) นอกจากนี้ ยังมีความเสี่ยงของ การหลีกเลี่ยงโมเดล : ผู้โจมตีสร้างข้อมูลป้อนเข้าที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อหลอกลวง AI เราเห็นสิ่งนี้ในตัวอย่างของการโจมตีแบบผู้โจมตี – ข้อมูลที่ถูกรบกวนเล็กน้อยที่มนุษย์เห็นว่าปกติ แต่ AI จัดประเภทผิด การรับรองความปลอดภัยของห่วงโซ่อุปทาน AI (ความสมบูรณ์ของข้อมูล การควบคุมการเข้าถึงโมเดล การทดสอบความทนทานต่อการโจมตี) เป็นส่วนใหม่แต่จำเป็นของความปลอดภัยทางไซเบอร์เมื่อใช้งานเครื่องมือเหล่านี้ ( AI แบบ Generative ในความปลอดภัยทางไซเบอร์คืออะไร? - Palo Alto Networks )

• การพึ่งพามากเกินไปและการสูญเสียทักษะ: มีความเสี่ยงที่องค์กรอาจพึ่งพา AI มากเกินไปและปล่อยให้ทักษะของมนุษย์เสื่อมถอยลง หากนักวิเคราะห์รุ่นใหม่เชื่อมั่นในผลลัพธ์ของ AI อย่างไม่มีเงื่อนไข พวกเขาอาจไม่พัฒนาความคิดเชิงวิพากษ์และสัญชาตญาณที่จำเป็นเมื่อ AI ไม่สามารถใช้งานได้หรือทำงานผิดพลาด สถานการณ์ที่ควรหลีกเลี่ยงคือทีมรักษาความปลอดภัยที่มีเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมแต่ไม่รู้ว่าจะใช้งานอย่างไรหากเครื่องมือเหล่านั้นล้มเหลว (คล้ายกับนักบินที่พึ่งพาการบินอัตโนมัติมากเกินไป) การฝึกอบรมอย่างสม่ำเสมอโดยปราศจากความช่วยเหลือจาก AI และการปลูกฝังความคิดที่ว่า AI เป็นเพียงผู้ช่วย ไม่ใช่ผู้พยากรณ์ที่ไม่มีวันผิดพลาด เป็นสิ่งสำคัญในการรักษาความเฉียบคมของนักวิเคราะห์มนุษย์ มนุษย์ต้องยังคงเป็นผู้ตัดสินใจขั้นสุดท้าย โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการตัดสินใจที่มีผลกระทบสูง

• ความท้าทายด้านจริยธรรมและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ: การใช้ AI ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ก่อให้เกิดคำถามด้านจริยธรรมและอาจก่อให้เกิดปัญหาด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ตัวอย่างเช่น หากระบบ AI ระบุตัวพนักงานว่าเป็นผู้กระทำความผิดโดยไม่ถูกต้องเนื่องจากความผิดปกติ อาจทำให้ชื่อเสียงหรืออาชีพของบุคคลนั้นเสียหายอย่างไม่เป็นธรรม การตัดสินใจของ AI อาจไม่โปร่งใส (ปัญหา "กล่องดำ") ทำให้ยากที่จะอธิบายให้ผู้ตรวจสอบหรือหน่วยงานกำกับดูแลทราบว่าเหตุใดจึงมีการดำเนินการบางอย่าง เมื่อเนื้อหาที่สร้างโดย AI แพร่หลายมากขึ้น การสร้างความโปร่งใสและการรักษาความรับผิดชอบจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง หน่วยงานกำกับดูแลเริ่มตรวจสอบ AI อย่างเข้มงวดมากขึ้น ตัวอย่างเช่น กฎหมาย AI ของสหภาพยุโรปจะกำหนดข้อกำหนดสำหรับระบบ AI ที่ "มีความเสี่ยงสูง" และ AI ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์อาจอยู่ในหมวดหมู่นั้น บริษัทต่างๆ จะต้องปฏิบัติตามกฎระเบียบเหล่านี้และอาจต้องปฏิบัติตามมาตรฐานต่างๆ เช่น กรอบการบริหารความเสี่ยง AI ของ NIST เพื่อใช้ AI แบบสร้างข้อมูลอย่างมีความรับผิดชอบ ( วิธีการใช้ AI แบบสร้างข้อมูลในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์? 10 ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง ) การปฏิบัติตามกฎระเบียบครอบคลุมถึงเรื่องการอนุญาตใช้งานด้วยเช่นกัน: การใช้โมเดลโอเพนซอร์สหรือโมเดลจากบุคคลที่สามอาจมีข้อกำหนดที่จำกัดการใช้งานบางอย่าง หรือกำหนดให้ต้องแบ่งปันการปรับปรุงแก้ไข

โดยสรุปแล้ว AI แบบสร้างสรรค์ไม่ใช่ยาวิเศษ – หากนำไปใช้ไม่ระมัดระวัง มันอาจก่อให้เกิดจุดอ่อนใหม่ๆ แม้ว่าจะช่วยแก้ปัญหาอื่นๆ ก็ตาม รายงานการศึกษาของ World Economic Forum ในปี 2024 ชี้ให้เห็นว่าประมาณ 47% ขององค์กรระบุว่าความก้าวหน้าของ AI แบบสร้างสรรค์โดยผู้โจมตีเป็นข้อกังวลหลัก ทำให้มันเป็น “ผลกระทบที่น่ากังวลที่สุดของ AI แบบสร้างสรรค์” ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ ( [PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | World Economic Forum ) ( Generative AI in Cybersecurity: A Comprehensive Review of LLM ... ) ดังนั้น องค์กรต่างๆ จึงต้องใช้แนวทางที่สมดุล: ใช้ประโยชน์จากข้อดีของ AI ในขณะเดียวกันก็จัดการความเสี่ยงเหล่านี้อย่างเข้มงวดผ่านการกำกับดูแล การทดสอบ และการตรวจสอบโดยมนุษย์ ต่อไปเราจะมาพูดถึงวิธีการสร้างสมดุลนั้นในทางปฏิบัติ

แนวโน้มในอนาคต: บทบาทที่เปลี่ยนแปลงไปของ AI เชิงสร้างสรรค์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์

ในอนาคต ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) จะกลายเป็นส่วนสำคัญของกลยุทธ์ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ และในทำนองเดียวกัน ก็จะเป็นเครื่องมือที่ผู้โจมตีทางไซเบอร์จะใช้ประโยชน์ต่อไป สถานการณ์ การไล่ล่าระหว่างแมวกับหนู จะทวีความรุนแรงขึ้น โดยมี AI อยู่ทั้งสองฝ่าย ต่อไปนี้คือข้อมูลเชิงลึกที่มองไปข้างหน้าเกี่ยวกับวิธีที่ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์อาจเปลี่ยนแปลงความปลอดภัยทางไซเบอร์ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า:

• การป้องกันภัยไซเบอร์ที่เสริมด้วย AI จะกลายเป็นมาตรฐาน: ภายในปี 2025 และหลังจากนั้น เราคาดว่าองค์กรขนาดกลางถึงขนาดใหญ่ส่วนใหญ่จะรวมเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI เข้ากับการดำเนินงานด้านความปลอดภัยของตน เช่นเดียวกับที่โปรแกรมป้องกันไวรัสและไฟร์วอลล์เป็นมาตรฐานในปัจจุบัน ระบบ AI ผู้ช่วยและระบบตรวจจับความผิดปกติอาจกลายเป็นส่วนประกอบพื้นฐานของสถาปัตยกรรมความปลอดภัย เครื่องมือเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะมีความเชี่ยวชาญมากขึ้น เช่น โมเดล AI ที่แตกต่างกันซึ่งได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดสำหรับความปลอดภัยบนคลาวด์ สำหรับการตรวจสอบอุปกรณ์ IoT สำหรับความปลอดภัยของโค้ดแอปพลิเคชัน และอื่นๆ ซึ่งทั้งหมดทำงานร่วมกัน ดังที่การคาดการณ์หนึ่งระบุไว้ว่า “ในปี 2025 AI แบบสร้างสรรค์จะเป็นส่วนสำคัญของความปลอดภัยทางไซเบอร์ ช่วยให้องค์กรสามารถป้องกันภัยคุกคามที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงไปได้อย่างเชิงรุก” ( วิธีการใช้ AI แบบสร้างสรรค์ในความปลอดภัยทางไซเบอร์ ) AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจจับภัยคุกคามแบบเรียลไทม์ ทำให้การดำเนินการตอบสนองหลายอย่างเป็นไปโดยอัตโนมัติ และช่วยให้ทีมรักษาความปลอดภัยจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลได้มากกว่าที่พวกเขาสามารถทำได้ด้วยตนเอง

• การเรียนรู้และการปรับตัวอย่างต่อเนื่อง: ระบบ AI สร้างสรรค์ในอนาคตด้านไซเบอร์จะเรียนรู้ได้ดีขึ้น เรื่อยๆ จากเหตุการณ์ใหม่ๆ และข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคาม โดยอัปเดตฐานความรู้ในเวลาเกือบเรียลไทม์ ซึ่งอาจนำไปสู่การป้องกันที่ปรับตัวได้จริง – ลองนึกภาพ AI ที่เรียนรู้เกี่ยวกับแคมเปญฟิชชิงใหม่ที่โจมตีบริษัทอื่นในตอนเช้า และภายในบ่ายวันเดียวกันก็ได้ปรับตัวกรองอีเมลของบริษัทของคุณให้ตอบสนองแล้ว บริการรักษาความปลอดภัย AI บนคลาวด์อาจช่วยอำนวยความสะดวกในการเรียนรู้ร่วมกันแบบนี้ โดยข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ระบุตัวตนจากองค์กรหนึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อผู้สมัครรับข้อมูลทั้งหมด (คล้ายกับการแบ่งปันข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคาม แต่เป็นแบบอัตโนมัติ) อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องมีการจัดการอย่างระมัดระวังเพื่อหลีกเลี่ยงการแบ่งปันข้อมูลที่ละเอียดอ่อน และป้องกันไม่ให้ผู้โจมตีป้อนข้อมูลที่ไม่ถูกต้องเข้าไปในโมเดลที่ใช้ร่วมกัน

• การผสานรวมของ AI และบุคลากรด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์: ชุดทักษะของบุคลากรด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์จะพัฒนาไปสู่การมีความเชี่ยวชาญด้าน AI และวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่นเดียวกับที่นักวิเคราะห์ในปัจจุบันเรียนรู้ภาษาการสอบถามและการเขียนสคริปต์ นักวิเคราะห์ในอนาคตอาจปรับแต่งโมเดล AI หรือเขียน "คู่มือ" สำหรับ AI เพื่อดำเนินการเป็นประจำ เราอาจเห็นบทบาทใหม่ๆ เช่น "ผู้ฝึกสอนด้านความปลอดภัย AI" หรือ "วิศวกร AI ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์" – ผู้ที่เชี่ยวชาญในการปรับใช้เครื่องมือ AI ให้เข้ากับความต้องการขององค์กร ตรวจสอบประสิทธิภาพ และทำให้มั่นใจว่าเครื่องมือเหล่านั้นทำงานได้อย่างปลอดภัย ในทางกลับกัน ข้อพิจารณาด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์จะมีอิทธิพลต่อการพัฒนา AI มากขึ้นเรื่อยๆ ระบบ AI จะถูกสร้างขึ้นโดยมีคุณสมบัติด้านความปลอดภัยตั้งแต่เริ่มต้น (สถาปัตยกรรมที่ปลอดภัย การตรวจจับการดัดแปลง บันทึกการตรวจสอบสำหรับการตัดสินใจของ AI เป็นต้น) และกรอบการทำงานสำหรับ AI ที่น่าเชื่อถือ (ยุติธรรม อธิบายได้ แข็งแกร่ง และปลอดภัย) จะเป็นแนวทางในการใช้งานในบริบทที่สำคัญด้านความปลอดภัย

• การโจมตีที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นด้วย AI: น่าเสียดายที่ภัยคุกคามจะพัฒนาไปพร้อมกับ AI ด้วยเช่นกัน เราคาดการณ์ว่าจะมีการใช้ AI บ่อยขึ้นในการค้นหาช่องโหว่ Zero-day เพื่อสร้างการโจมตีแบบ Spear Phishing ที่ตรงเป้าหมายสูง (เช่น AI รวบรวมข้อมูลจากโซเชียลมีเดียเพื่อสร้างเหยื่อล่อที่ปรับแต่งได้อย่างสมบูรณ์แบบ) และเพื่อสร้างเสียงหรือวิดีโอ Deepfake ที่น่าเชื่อถือเพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจสอบไบโอเมตริกหรือทำการฉ้อโกง ตัวแทนแฮ็กอัตโนมัติอาจเกิดขึ้นซึ่งสามารถดำเนินการโจมตีหลายขั้นตอนได้อย่างอิสระ (การสอดแนม การใช้ประโยชน์ การเคลื่อนที่ในแนวนอน ฯลฯ) โดยมีการกำกับดูแลจากมนุษย์น้อยที่สุด สิ่งนี้จะกดดันให้ผู้ป้องกันต้องพึ่งพา AI ด้วยเช่นกัน – โดยพื้นฐานแล้วคือการต่อสู้ระหว่าง ระบบอัตโนมัติกับระบบอัตโนมัติ การโจมตีบางอย่างอาจเกิดขึ้นด้วยความเร็วของเครื่องจักร เช่น บอท AI พยายามสร้างอีเมลฟิชชิงหลายพันแบบเพื่อดูว่าแบบใดผ่านตัวกรองไปได้ ระบบป้องกันทางไซเบอร์จะต้องทำงานด้วยความเร็วและความยืดหยุ่นที่คล้ายคลึงกันเพื่อให้ทัน ( AI เชิงสร้างสรรค์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์คืออะไร? - Palo Alto Networks )

• การกำกับดูแลและจริยธรรมของ AI ในด้านความปลอดภัย: เมื่อ AI เข้ามามีบทบาทมากขึ้นในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ จะมีการตรวจสอบและอาจมีการออกกฎระเบียบที่เข้มงวดมากขึ้นเพื่อให้มั่นใจว่าระบบ AI เหล่านี้ถูกใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบ เราอาจคาดหวังได้ว่าจะมีกรอบการทำงานและมาตรฐานเฉพาะสำหรับ AI ในด้านความปลอดภัย รัฐบาลอาจกำหนดแนวทางเพื่อความโปร่งใส เช่น กำหนดให้การตัดสินใจด้านความปลอดภัยที่สำคัญ (เช่น การยุติการเข้าถึงของพนักงานที่ต้องสงสัยว่ามีกิจกรรมที่เป็นอันตราย) ไม่สามารถทำได้โดย AI เพียงอย่างเดียวโดยปราศจากการตรวจสอบจากมนุษย์ นอกจากนี้ อาจมีการรับรองสำหรับผลิตภัณฑ์ด้านความปลอดภัยของ AI เพื่อให้ผู้ซื้อมั่นใจว่า AI ได้รับการประเมินแล้วในด้านอคติ ความแข็งแกร่ง และความปลอดภัย ยิ่งไปกว่านั้น ความร่วมมือระหว่างประเทศอาจเติบโตขึ้นเกี่ยวกับภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่เกี่ยวข้องกับ AI ตัวอย่างเช่น ข้อตกลงเกี่ยวกับการจัดการข้อมูลเท็จที่สร้างโดย AI หรือบรรทัดฐานต่อต้านอาวุธไซเบอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI บางประเภท

• การบูรณาการกับระบบนิเวศ AI และ IT ที่กว้างขึ้น: AI เชิงสร้างสรรค์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์มีแนวโน้มที่จะบูรณาการกับระบบ AI อื่นๆ และเครื่องมือการจัดการ IT ตัวอย่างเช่น AI ที่จัดการการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายอาจทำงานร่วมกับ AI ด้านความปลอดภัยเพื่อให้แน่ใจว่าการเปลี่ยนแปลงจะไม่เปิดช่องโหว่ การวิเคราะห์ธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วย AI อาจแบ่งปันข้อมูลกับ AI ด้านความปลอดภัยเพื่อเชื่อมโยงความผิดปกติ (เช่น ยอดขายลดลงอย่างกะทันหันกับปัญหาเว็บไซต์ที่อาจเกิดจากการโจมตี) โดยพื้นฐานแล้ว AI จะไม่ทำงานแบบแยกส่วน แต่จะเป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างอัจฉริยะขนาดใหญ่ของการดำเนินงานขององค์กร ซึ่งเปิดโอกาสสำหรับการจัดการความเสี่ยงแบบองค์รวม โดยที่ข้อมูลการดำเนินงาน ข้อมูลภัยคุกคาม และแม้แต่ข้อมูลความปลอดภัยทางกายภาพสามารถนำมารวมกันโดย AI เพื่อให้ได้มุมมอง 360 องศาเกี่ยวกับสถานะความปลอดภัยขององค์กร

ในระยะยาว ความหวังคือปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) จะช่วยปรับสมดุลให้เป็นประโยชน์ต่อฝ่ายป้องกันมากขึ้น ด้วยการจัดการกับขนาดและความซับซ้อนของสภาพแวดล้อมไอทีสมัยใหม่ AI สามารถทำให้ไซเบอร์สเปซมีความปลอดภัยมากขึ้น อย่างไรก็ตาม นี่เป็นกระบวนการที่ต้องใช้เวลา และจะมีความยากลำบากเกิดขึ้นในขณะที่เราปรับปรุงเทคโนโลยีเหล่านี้และเรียนรู้ที่จะไว้วางใจพวกมันอย่างเหมาะสม องค์กรที่ติดตามข่าวสารและลงทุนใน การนำ AI มาใช้ เพื่อความปลอดภัยอย่างมีความรับผิดชอบ จะเป็นองค์กรที่อยู่ในตำแหน่งที่ดีที่สุดในการรับมือกับภัยคุกคามในอนาคต

ดังที่รายงานแนวโน้มด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ล่าสุดของ Gartner ระบุไว้ว่า “การเกิดขึ้นของกรณีการใช้งาน (และความเสี่ยง) ของ AI แบบสร้างสรรค์กำลังสร้างแรงกดดันให้เกิดการเปลี่ยนแปลง” ( แนวโน้มด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์: ความยืดหยุ่นผ่านการเปลี่ยนแปลง - Gartner ) ผู้ที่ปรับตัวได้จะใช้ประโยชน์จาก AI ในฐานะพันธมิตรที่ทรงพลัง ในขณะที่ผู้ที่ล้าหลังอาจพบว่าตนเองถูกแซงหน้าโดยศัตรูที่เสริมพลังด้วย AI อีกไม่กี่ปีข้างหน้าจะเป็นช่วงเวลาสำคัญในการกำหนดว่า AI จะเปลี่ยนแปลงสนามรบทางไซเบอร์อย่างไร

ข้อควรปฏิบัติสำหรับการนำ AI เชิงสร้างสรรค์มาใช้ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์

สำหรับธุรกิจที่กำลังประเมินวิธีการนำ AI แบบสร้างสรรค์มาใช้ในกลยุทธ์ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ นี่คือ ข้อคิดและคำแนะนำที่เป็นประโยชน์ เพื่อเป็นแนวทางในการนำไปใช้อย่างมีความรับผิดชอบและมีประสิทธิภาพ:

1. เริ่มต้นด้วยการให้ความรู้และการฝึกอบรม: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าทีมรักษาความปลอดภัยของคุณ (และเจ้าหน้าที่ไอทีโดยรวม) เข้าใจว่า AI แบบสร้างข้อมูลอัตโนมัติสามารถทำอะไรได้บ้างและทำอะไรไม่ได้บ้าง จัดให้มีการฝึกอบรมเกี่ยวกับพื้นฐานของเครื่องมือรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI และอัปเดต โปรแกรมสร้างความตระหนักด้านความปลอดภัย สำหรับพนักงานทุกคนเพื่อให้ครอบคลุมภัยคุกคามที่เปิดใช้งาน AI ตัวอย่างเช่น สอนพนักงานว่า AI สามารถสร้างการหลอกลวงแบบฟิชชิงและการโทรปลอมแปลงได้อย่างแนบเนียนเพียงใด ในขณะเดียวกัน ฝึกอบรมพนักงานเกี่ยวกับการใช้งานเครื่องมือ AI อย่างปลอดภัยและได้รับการอนุมัติในงานของพวกเขา ผู้ใช้ที่ได้รับข้อมูลอย่างดีมีโอกาสน้อยที่จะใช้ AI ผิดวิธีหรือตกเป็นเหยื่อของการโจมตีที่ได้รับการปรับปรุงด้วย AI ( AI แบบสร้างข้อมูลอัตโนมัติสามารถนำมาใช้ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร? 10 ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง )

2. กำหนดนโยบายการใช้งาน AI ที่ชัดเจน: ปฏิบัติต่อ AI แบบสร้างสรรค์เหมือนกับเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพสูงอื่นๆ – ด้วยการกำกับดูแล พัฒนานโยบายที่ระบุว่าใครสามารถใช้เครื่องมือ AI ได้บ้าง เครื่องมือใดที่ได้รับอนุญาต และเพื่อวัตถุประสงค์ใด รวมถึงแนวทางในการจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน (เช่น ห้ามป้อนข้อมูลที่เป็นความลับ เข้าไปในบริการ AI ภายนอก) เพื่อป้องกันการรั่วไหล ตัวอย่างเช่น คุณอาจอนุญาตให้เฉพาะสมาชิกทีมรักษาความปลอดภัยใช้ผู้ช่วย AI ภายในสำหรับการตอบสนองต่อเหตุการณ์ และฝ่ายการตลาดสามารถใช้ AI ที่ได้รับการตรวจสอบแล้วสำหรับเนื้อหา – ส่วนคนอื่นๆ จะถูกจำกัด หลายองค์กรกำลังกล่าวถึง AI แบบสร้างสรรค์อย่างชัดเจนในนโยบายด้านไอทีของตน และหน่วยงานมาตรฐานชั้นนำต่างๆ สนับสนุนนโยบายการใช้งานที่ปลอดภัยมากกว่าการห้ามโดยเด็ดขาด ( AI แบบสร้างสรรค์สามารถนำไปใช้ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร? 10 ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง ) ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้สื่อสารกฎเหล่านี้และเหตุผลเบื้องหลังไปยังพนักงานทุกคนแล้ว

3. ลดผลกระทบจาก “AI เงา” และตรวจสอบการใช้งาน: เช่นเดียวกับไอทีเงา “AI เงา” เกิดขึ้นเมื่อพนักงานเริ่มใช้เครื่องมือหรือบริการ AI โดยที่ฝ่ายไอทีไม่รู้ (เช่น นักพัฒนาใช้ผู้ช่วยเขียนโค้ด AI ที่ไม่ได้รับอนุญาต) ซึ่งอาจนำมาซึ่งความเสี่ยงที่มองไม่เห็น จึงควรใช้มาตรการในการ ตรวจจับและควบคุมการใช้งาน AI ที่ไม่ได้รับอนุญาต การตรวจสอบเครือข่ายสามารถระบุการเชื่อมต่อกับ API AI ยอดนิยม และแบบสำรวจหรือการตรวจสอบเครื่องมือสามารถเปิดเผยสิ่งที่พนักงานกำลังใช้งานได้ เสนอทางเลือกที่ได้รับการอนุมัติเพื่อให้พนักงานที่มีเจตนาดีไม่ถูกล่อลวงให้ทำในสิ่งที่ไม่ถูกต้อง (ตัวอย่างเช่น ให้บัญชี ChatGPT Enterprise อย่างเป็นทางการหากผู้คนพบว่ามีประโยชน์) การเปิดเผยการใช้งาน AI ช่วยให้ทีมรักษาความปลอดภัยสามารถประเมินและจัดการความเสี่ยงได้ การตรวจสอบก็เป็นสิ่งสำคัญเช่นกัน – บันทึกกิจกรรมและผลลัพธ์ของเครื่องมือ AI ให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ เพื่อให้มีบันทึกการตรวจสอบสำหรับการตัดสินใจที่ได้รับอิทธิพลจาก AI ( AI เชิงสร้างสรรค์สามารถนำมาใช้ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร? 10 ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง )

4. ใช้ AI ในเชิงป้องกัน – อย่าล้าหลัง: ตระหนักว่าผู้โจมตีจะใช้ AI ดังนั้นการป้องกันของคุณก็ควรใช้เช่นกัน ระบุพื้นที่สำคัญๆ สองสามแห่งที่ AI แบบสร้างสรรค์สามารถช่วยการดำเนินงานด้านความปลอดภัยของคุณได้ทันที (เช่น การคัดกรองการแจ้งเตือน หรือการวิเคราะห์บันทึกอัตโนมัติ) และดำเนินโครงการนำร่อง เสริมการป้องกันของคุณด้วยความเร็วและขนาดของ AI เพื่อรับมือกับภัยคุกคามที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ( AI แบบสร้างสรรค์สามารถนำมาใช้ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร? 10 ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง ) แม้แต่การบูรณาการง่ายๆ เช่น การใช้ AI เพื่อสรุปรายงานมัลแวร์หรือสร้างคำค้นหาการล่าภัยคุกคาม ก็สามารถช่วยประหยัดเวลาให้กับนักวิเคราะห์ได้หลายชั่วโมง เริ่มจากเล็กๆ ประเมินผลลัพธ์ และปรับปรุง ความสำเร็จจะสร้างกรณีสำหรับการนำ AI มาใช้ในวงกว้างมากขึ้น เป้าหมายคือการใช้ AI เป็นตัวคูณกำลัง – ตัวอย่างเช่น หากการโจมตีแบบฟิชชิงกำลังทำให้ฝ่ายช่วยเหลือของคุณรับมือไม่ไหว ให้ใช้ AI จำแนกอีเมลเพื่อลดปริมาณลงอย่างเชิงรุก

5. ลงทุนในแนวทางปฏิบัติ AI ที่ปลอดภัยและมีจริยธรรม: เมื่อนำ AI แบบสร้างข้อมูลมาใช้ ให้ปฏิบัติตามแนวทางการพัฒนาและการใช้งานที่ปลอดภัย ใช้ โมเดลส่วนตัวหรือที่โฮสต์เอง สำหรับงานที่ละเอียดอ่อนเพื่อรักษาการควบคุมข้อมูล หากใช้บริการ AI จากภายนอก ให้ตรวจสอบมาตรการรักษาความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของพวกเขา (การเข้ารหัส นโยบายการเก็บรักษาข้อมูล ฯลฯ) ผสานรวมกรอบการบริหารความเสี่ยง AI (เช่น กรอบการบริหารความเสี่ยง AI ของ NIST หรือแนวทาง ISO/IEC) เพื่อจัดการกับสิ่งต่างๆ เช่น อคติ ความสามารถในการอธิบาย และความแข็งแกร่งในเครื่องมือ AI ของคุณอย่างเป็นระบบ ( AI แบบสร้างข้อมูลสามารถนำไปใช้ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร? 10 ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง ) นอกจากนี้ ให้วางแผนสำหรับการอัปเดต/แก้ไขโมเดลเป็นส่วนหนึ่งของการบำรุงรักษา – โมเดล AI ก็อาจมี “ช่องโหว่” ได้เช่นกัน (เช่น อาจต้องฝึกอบรมใหม่หากเริ่มเบี่ยงเบนหรือหากมีการค้นพบการโจมตีแบบใหม่ต่อโมเดล) การผสานความปลอดภัยและจริยธรรมเข้ากับการใช้งาน AI ของคุณจะสร้างความไว้วางใจในผลลัพธ์และรับประกันการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เกิดขึ้นใหม่

6. ให้มนุษย์มีส่วนร่วมในการตัดสินใจ: ใช้ AI เพื่อช่วยเหลือ ไม่ใช่แทนที่การตัดสินใจของมนุษย์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ทั้งหมด กำหนดจุดตัดสินใจที่ต้องมีการตรวจสอบจากมนุษย์ (ตัวอย่างเช่น AI อาจร่างรายงานเหตุการณ์ แต่ผู้เชี่ยวชาญจะตรวจสอบก่อนเผยแพร่ หรือ AI อาจแนะนำให้บล็อกบัญชีผู้ใช้ แต่ผู้เชี่ยวชาญจะอนุมัติการดำเนินการนั้น) วิธีนี้ไม่เพียงแต่ป้องกันข้อผิดพลาดของ AI ที่อาจเกิดขึ้นโดยไม่ได้รับการตรวจสอบ แต่ยังช่วยให้ทีมของคุณเรียนรู้จาก AI และในทางกลับกัน ส่งเสริมกระบวนการทำงานร่วมกัน: ผู้เชี่ยวชาญควรมีความรู้สึกสบายใจที่จะตั้งคำถามเกี่ยวกับผลลัพธ์ของ AI และทำการตรวจสอบความถูกต้อง เมื่อเวลาผ่านไป การสนทนานี้สามารถพัฒนาทั้ง AI (ผ่านการให้ข้อเสนอแนะ) และทักษะของผู้เชี่ยวชาญได้ โดยพื้นฐานแล้ว ออกแบบกระบวนการของคุณเพื่อให้จุดแข็งของ AI และมนุษย์ส่งเสริมซึ่งกันและกัน – AI จัดการปริมาณและความเร็ว ในขณะที่มนุษย์จัดการความคลุมเครือและการตัดสินใจขั้นสุดท้าย

7. วัดผล ตรวจสอบ และปรับปรุง: สุดท้ายนี้ จงปฏิบัติต่อเครื่องมือ AI ที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติของคุณเสมือนเป็นส่วนประกอบที่มีชีวิตในระบบนิเวศด้านความปลอดภัยของคุณ วัดประสิทธิภาพของมัน – มันช่วยลดเวลาในการตอบสนองต่อเหตุการณ์หรือไม่? ตรวจจับภัยคุกคามได้เร็วขึ้นหรือไม่? อัตราการแจ้งเตือนผิดพลาดมีแนวโน้มอย่างไร? ขอความคิดเห็นจากทีม: คำแนะนำของ AI มีประโยชน์หรือไม่ หรือมันสร้างแต่สิ่งรบกวน? ใช้ตัวชี้วัดเหล่านี้เพื่อปรับปรุงโมเดล อัปเดตข้อมูลการฝึกอบรม หรือปรับวิธีการบูรณาการ AI ภัยคุกคามทางไซเบอร์และความต้องการทางธุรกิจมีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ และโมเดล AI ของคุณควรได้รับการอัปเดตหรือฝึกอบรมใหม่เป็นระยะเพื่อให้ยังคงมีประสิทธิภาพ วางแผนสำหรับการกำกับดูแลโมเดล รวมถึงผู้รับผิดชอบในการบำรุงรักษาและความถี่ในการตรวจสอบ การจัดการวงจรชีวิตของ AI อย่างแข็งขันจะช่วยให้มั่นใจได้ว่ามันยังคงเป็นสินทรัพย์ ไม่ใช่ภาระ

โดยสรุปแล้ว AI แบบสร้างสรรค์สามารถเพิ่มขีดความสามารถด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างมาก แต่การนำไปใช้ให้ประสบความสำเร็จนั้นต้องอาศัยการวางแผนอย่างรอบคอบและการกำกับดูแลอย่างต่อเนื่อง ธุรกิจที่ให้ความรู้แก่บุคลากร กำหนดแนวทางที่ชัดเจน และบูรณาการ AI อย่างสมดุลและปลอดภัย จะได้รับผลตอบแทนจากการจัดการภัยคุกคามที่รวดเร็วและชาญฉลาดขึ้น ข้อสรุปเหล่านี้เป็นแผนที่นำทาง: ผสานความเชี่ยวชาญของมนุษย์เข้ากับการทำงานอัตโนมัติของ AI ครอบคลุมพื้นฐานด้านการกำกับดูแล และรักษาความคล่องตัวเนื่องจากทั้งเทคโนโลยี AI และภูมิทัศน์ของภัยคุกคามจะมีการเปลี่ยนแปลงอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้.

ด้วยการดำเนินการตามขั้นตอนที่เป็นรูปธรรมเหล่านี้ องค์กรต่างๆ จะสามารถตอบคำถามได้อย่างมั่นใจว่า “ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) สามารถนำมาใช้ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร” – ไม่ใช่แค่ในทางทฤษฎี แต่ในทางปฏิบัติในชีวิตประจำวัน – และเสริมสร้างการป้องกันของตนในโลกดิจิทัลและโลกที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่นับวันยิ่งทวีความรุนแรงขึ้น ( ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์สามารถนำมาใช้ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร )

เอกสารไวท์เปเปอร์อื่นๆ ที่คุณอาจสนใจอ่านหลังจากเอกสารนี้:

🔗 งานที่ AI ไม่สามารถแทนที่ได้ และงานใดบ้างที่ AI จะเข้ามาแทนที่?
สำรวจมุมมองทั่วโลกเกี่ยวกับบทบาทใดบ้างที่ปลอดภัยจากการทำงานอัตโนมัติ และบทบาทใดบ้างที่ไม่ปลอดภัย

🔗 ปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถทำนายตลาดหุ้นได้หรือไม่?
เจาะลึกถึงข้อจำกัด ความก้าวหน้า และความเชื่อผิดๆ เกี่ยวกับความสามารถของ AI ในการพยากรณ์ความเคลื่อนไหวของตลาด

🔗 ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) สามารถทำอะไรได้บ้างโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์?
ทำความเข้าใจว่า AI สามารถทำงานได้อย่างอิสระในกรณีใดบ้าง และในกรณีใดที่การกำกับดูแลจากมนุษย์ยังคงมีความจำเป็น