La IA generativa ha entrat en la ciberseguretat amb tota la força, i com qualsevol tecnologia poderosa, té els seus pros i els seus contres. D'una banda, els atacants ja estan experimentant amb la IA per generar malware, campanyes de phishing artesanal i crear deepfakes que eroden la confiança. La situació és molt complicada.Una de les últimes Els exploits de dia zero han augmentat un 46% any rere any, un senyal clar que els atacants estan accelerant. El 2028 el 70% de les empreses adoptarà la IA per a les seves operacions de seguretat. Informe de ForeScout Vedere Labs 2025 Gartner prediu La realitat es troba a l'interior: la IA ja està canviant les proves de penetració, la seguretat de les aplicacions i la conformitat, però no és un reemplaçament per a l'expertesa humana.Al contrari, és un multiplicador de força, reformulant la rapidesa i l'eficàcia amb què els equips de seguretat poden descobrir debilitats, complir amb les obligacions reguladores i preparar-se per als adversaris que també estan aprofitant la IA. La naturalesa del doble ús de la IA generativa La IA generativa en ciberseguretat s'entén millor com una tecnologia de doble ús: amplifica les capacitats d'atac i defensa. Gènere per als atacants AI disminueix les barreres generant correus electrònics de phishing sofisticats, falses persones, codi maliciós i fins i tot cadenes d'explotació automatitzades. Demostrar com els agents autònoms poden ser encarregats d'escanejar, explotar i girar a través dels sistemes, embolicant la línia entre la investigació de la prova de concepte i la capacitat de l'adversari. (un keylogger polimòrfic generat per IA) i (marcat en fòrums subterranis com “ChatGPT per al cibercrim”) ja han demostrat el que és possible. CAI (Intel·ligència Cognitiva Autònoma) BlackMamba WormGPT Gènere per als defensors Més enllà dels copilots SOC, la IA s'està incorporant directament al cicle de vida del desenvolupament de programari (SDLC) a través de revisors de codi de seguretat d'IA i escàners de vulnerabilitats alimentats per IA. (amb controls de codificació segurs), , i Reduir els costos de reparació en avaluació.Microsoft Ajuda els analistes a triar les alertes i accelerar les investigacions. GitHub Copilot Codificació Descripció del codi AI Copilot de seguretat Aquesta dualitat és la raó per la qual molts experts adverteixen d'una "carrera d'armes de la IA" entre equips de seguretat i ciberdelinqüents, on la velocitat, l'automatització i l'adaptabilitat poden decidir els resultats. Proves de seguretat i penetració Les proves de penetració han estat tradicionalment intensives en el temps, confiant en especialistes qualificats per investigar vulnerabilitats en xarxes, aplicacions i infraestructures. Large language models and autonomous agents can now: 
 
 
 
 Generar exploits personalitzats i càrregues de pagament a la demanda. Mimic phishing i campanyes d'enginyeria social a escala. Executar rutines confuses per simular vulnerabilitats de dia zero abans que els atacants ho facin. Un punt de prova impressionant és l'autònom AI pentester que recentment va pujar a En els punts de referència controlats, XBOW va resoldre 88 de 104 reptes en només 28 minuts, una tasca que va durar a un experimentat test humà més de 40 hores. . XBOW #1 Els GlobalProtect VPN de Palo Alto Other examples include: 
 
 
 
 AutoSploit, un primer intent d'explotació assistida per la IA que combina Shodan amb Metasploit. Els caçadors de bugs utilitzen LLMs com a copilots per a la generació de reconeixement i càrrega útil. MITRE ATLAS, un marc que cartografiï com els adversaris podrien utilitzar la IA en atacs cibernètics. No obstant això, malgrat la seva velocitat i precisió, eines com XBOW encara requereixen supervisió humana. Els resultats automatitzats han de ser validats, prioritzats i, críticament, cartografiats a riscos regulatoris i empresarials. Aquesta és la forma de la prova de penetració que vindrà: descoberta més ràpida, augmentada per la IA juntament amb el judici d'experts per fer que els resultats siguin significatius per a les empreses sota pressió de reguladors i socis. Com es pot utilitzar la IA generativa en la seguretat de les aplicacions La cadena de subministrament de programari ha crescut massa gran i complex per a proves purament manuals, i la IA generativa està entrant com un copilot. Key applications include: 
 
 
 
 
 
 Anàlisi de codi i copilots SDLC segurs: GitHub Copilot i CodiumAI localitzen patrons insegurs abans que el codi arribi a la producció. Escàners de seguretat alimentats per la IA: Snyk Code AI i ShiftLeft Scan rastregen contínuament aplicacions i APIs, marcant vulnerabilitats en temps real. Suggeriments d'autopatxatge: GitHub ara genera sol·licituds de recollida impulsades per la IA que suggereixen correccions segures. Prova d'aplicacions basades en LLM: L'aparició de chatbots alimentats per la IA introdueix nous riscos. Els atacs d'injecció ràpida ja estan en el salvatge. OWASP va respondre amb el primer Top 10 per a aplicacions LLM el 2023. Fuzzing API i simulacions de dia zero: eines com Peach Fuzzer i agents impulsats per la IA generen de forma autònoma entrades malformades a escala. La promesa és l'eficiència, però el repte és la confiança.Un patch generat per la IA pot corregir un problema mentre crea un altre.És per això que la IA es desplega millor com a accelerador a l'AppSec, amb els humans validant les seves troballes i assegurant que les correccions s'alineïn amb els marcs de conformitat com , , o per a programari mèdic. Normativa ISO 27001 Hipòdrom FDA MDR i IVDR Com es pot utilitzar la IA generativa en el compliment i la governança Més enllà de la pentesting i l'AppSec, la IA està trobant un paper en el món sovint oblidat de la conformitat.Per a les empreses de sanitat, biotecnologia o fintech, la conformitat pot fer o trencar el creixement - i la IA està començant a reduir el pes. Emerging applications include: 
 
 
 
 Recollida automatitzada de proves per a ISO 27001, SOC 2, HIPAA i GDPR. Mapeig de les vulnerabilitats als controls: vinculació de les troballes de pentest directament a les clàusules SPDF o ISO de la FDA. Generar informes preparats per a l'auditoria: plataformes com Vendict, Scrut i Thoropass utilitzen la IA per traduir la postura de seguretat en documentació amigable amb els reguladors. Això és particularment poderós en la genòmica o el diagnòstic, on les startups s'enfronten a una pesada càrrega reguladora i han de demostrar tant la seguretat com la conformitat per guanyar aliances o finançament. Exemples de la indústria L'ús de la IA en la ciberseguretat no és hipotètic - està jugant a través de les indústries avui: 
 
 
 
 
 
 IBM, NVIDIA, Accenture: copilots d'IA per a operacions SOC i detecció de amenaces. Vendict, Scrut, Thoropass: Incorporació de la IA als fluxos de treball del GRC. Governs i sectors de defensa: El DARPA AI Cyber Challenge (AIxCC) utilitza la IA per a la resiliència de l'equip vermell. Adversaris: Els grups APT de Corea del Nord i els anells de frau organitzats ja estan utilitzant la intel·ligència artificial per subornar, phishing i estafes de falsedat profunda. Estudis de cas: El 2019, una empresa energètica del Regne Unit va perdre 240.000 dòlars després que un CEO de veu profunda enganyés els empleats a cablejar diners. Riscos emergents de la IA generativa en la ciberseguretat La IA introdueix nous vectors d’atac i amplifica els existents: 
 
 
 
 
 
 
 El phishing i l'enginyeria social alimentats per la IA: les estafes d'àudio Deepfake estan creixent en sofisticació. Injecció ràpida i manipulació de models: OWASP LLM Top 10 destaca la injecció ràpida com el risc número 1. Bias i privacitat: els models de formació sobre conjunts de dades sensibles corren el risc de violacions de la conformitat segons el GDPR. Sobre-dependència: tractar les sortides d'IA com a evangeli corre el risc de taques cegues i falsos positius. Al·lucinacions: Els estudis mostren que els copilots de la IA fabriquen vulnerabilitats o correccions. Risc de dependència: les interrupcions de SaaS o els canvis d'API en les plataformes d'IA poden interrompre les canonades. Estratègies de millor pràctica per a l'adopció segura d'IA Per adoptar la IA en pentesting, AppSec o compliment de manera responsable, les organitzacions han de: 
 
 
 
 
 
 Mantenir els humans al corrent: Validar els resultats de la IA abans d'actuar. Governa l'intel·ligència artificial a l'ombra: impedeix l'ús d'eines d'intel·ligència artificial no autoritzades (per exemple, la fuga de dades de Samsung a ChatGPT). Executeu simulacions contínues: l'AI Red Team de Microsoft prova copilots per detectar riscos adversaris. Integració en SDLC segurs: desplegueu revisors i escàners d'IA directament en pipelines de desenvolupament. Aplicació de marcs de governança: el Marc de Gestió de Riscos de la IA del NIST i les Directrius de Seguretat de la IA de l'ENISA ajuden a garantir l'ús ètic i segur de la IA. Conclusió i Outlook Així doncs, com es pot utilitzar la IA generativa en la ciberseguretat? no substituirà els testers de penetració, els enginyers de seguretat d'aplicacions o els líders de conformitat, però accelerarà el seu treball, ampliarà la seva cobertura i reformularà la forma en què es troben i es reporten les vulnerabilitats. Els guanyadors no seran els que adopten la IA cegament, ni els que l'ignoren.Seran les organitzacions que utilitzen la IA com un copilot de confiança - combinant la velocitat amb el judici humà, la profunditat tècnica amb l'alineació reguladora i l'automatització amb la responsabilitat. El factor decisiu no serà si les empreses utilitzen la IA, sinó com la utilitzen de forma responsable, estratègica i segura, especialment en sectors regulats on la conformitat i la confiança no són negociables. Més lectures i referències 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ForeScout Vedere Labs H1 2025 Threat Review 
 
 Gartner – The Future of AI in Cybersecurity 
 
 CAI – Cognitive Autonomous Intelligence 
 
 BlackMamba AI Keylogger 
 
 WormGPT Underground Tool 
 
 GitHub Copilot 
 
 CodiumAI 
 
 Snyk Code AI 
 
 Microsoft Security Copilot 
 
 XBOW Autonomous Pentester 
 
 Palo Alto GlobalProtect VPN Vulnerability 
 
 AutoSploit 
 
 AI in Bug Bounties – PortSwigger 
 
 MITRE ATLAS 
 
 OWASP Top 10 for LLM Apps 
 
 ISO 27001 Standard 
 
 HIPAA Security Rule 
 
 FDA Medical Device Regulation 
 
 FDA SPDF Guidance 
 
 Vendict 
 
 Scrut 
 
 Thoropass 
 
 IBM Security AI 
 
 NVIDIA AI for Security 
 
 Accenture Security 
 
 DARPA AIxCC 
 
 North Korean APT Attacks – Mandiant 
 
 WSJ – Deepfake CEO Fraud Case 
 
 FT – Deepfake Audio Scams 
 
 GDPR Text 
 
 Samsung ChatGPT Data Leak – The Register 
 
 Microsoft – AI Red Teaming 
 
 NIST AI Risk Management Framework 
 
 ENISA AI Security Guidelines

Visit Sekurno.com

Aquest àudio és produït a l'idioma original de la història!

Massa Llarg; Per llegir

Download free Tech Leaders Productivity Report!

Com es pot utilitzar la IA generativa en la ciberseguretat

About Author

COMENTARIS

Etiquetes penjant

AQUEST ARTICLE VA SER PRESENTAT A

Related Stories

The Fall of OM by Mantra DAO: Accident or Pattern?

TON Game ‘BANANA’ Hits 1M Users In 72 Hours

On Taxes

Startups of The Year: Meet the Education Industry

The Fall of OM by Mantra DAO: Accident or Pattern?

TON Game ‘BANANA’ Hits 1M Users In 72 Hours

On Taxes

Startups of The Year: Meet the Education Industry

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps