Generative AI har indtastet cybersikkerhed med fuld kraft, og som enhver kraftfuld teknologi kommer den med sine fordele og ulemper. På den ene side eksperimenterer angribere allerede med AI for at generere malware, håndværk phishing-kampagner og skabe deepfakes, der eroderer tillid. Der er stor vægt på en nylig Zero-day exploits er steget med 46% år for år – et klart signal om, at angriberne accelererer. I 2028 vil 70 % af virksomhederne anvende AI til sikkerhedsoperationer. Anmeldelse af ForeScout Vedere Labs 2025 Gartner forudser Virkeligheden ligger i mellem: AI ændrer allerede penetrationstestning, applikationssikkerhed og overholdelse - men det er ikke en erstatning for menneskelig ekspertise.I stedet er det en styrke multiplikator, der omformer, hvor hurtigt og effektivt sikkerhedsteams kan opdage svagheder, opfylde lovgivningsmæssige forpligtelser og forberede sig på modstandere, der også udnytter AI. Den dobbelte brug af generativ AI Generativ AI i cybersikkerhed forstås bedst som en teknologi med dobbelt anvendelse - det forstærker både angreb og forsvar. Godt for angriberne AI sænker barrierer ved at generere sofistikerede phishing-e-mails, falske personer, ondsindet kode og endda automatiserede udnyttelseskæder. Demonstrere, hvordan autonome agenter kan få til opgave at scanne, udnytte og dreje gennem systemer - blændende linjen mellem bevis-of-koncept forskning og modstander evne. (en AI-genereret polymorphic keylogger) og (markedsført på underjordiske fora som "ChatGPT for cyberkriminalitet") har allerede vist, hvad der er muligt. CAI (Cognitive Autonomous Intelligence) er en BlackMamba WormGPT Godt for forsvarerne AI leverer skala, hastighed og intelligens.Bortset fra SOC-copilotter er AI blevet indlejret direkte i softwareudviklingens livscyklus (SDLC) via AI-sikkerhedskodeanalyseapparater og AI-drevne sårbarhedsscannere. (med sikker kode kontrol) og Fang problemer tidligere, hvilket reducerer omkostningerne ved efterfølgende afhjælpning. hjælper analytikere med at sortere advarsler og fremskynde undersøgelser. GitHub Copilot er Kode Snyk kode AI Sikkerhed Copilot Denne dualitet er grunden til, at mange eksperter advarer om et "AI våbenkapløb" mellem sikkerhedsteams og cyberkriminelle - hvor hastighed, automatisering og tilpasningsevne kan afgøre resultaterne. Offensive sikkerheds- og penetrationstest Penetrationstestning har traditionelt været tidskrævende og er afhængig af dygtige specialister til at undersøge sårbarheder i netværk, applikationer og infrastruktur. Large language models and autonomous agents can now: 
 
 
 
 Generer brugerdefinerede exploits og payloads på efterspørgsel. Mimic phishing og social engineering kampagner i stor skala. Kør fuzzy rutiner for at simulere nul-dag sårbarheder, før angriberne gør. Et overvældende bevispunkt er den autonome AI-pentester, der for nylig har klatret til I kontrollerede benchmarks løste XBOW 88 ud af 104 udfordringer på blot 28 minutter – en opgave, der tog en erfaren menneskelig tester over 40 timer. . af XBOW #1 af Læs mere om Palo Altos GlobalProtect VPN Other examples include: 
 
 
 
 AutoSploit, et tidligt forsøg på AI-støttet udnyttelse, der parrer Shodan med Metasploit. Bug bounty huntere bruger LLM'er som copiloter til efterforskning og payload generation. MITRE ATLAS, en ramme, der kortlægger, hvordan modstandere kan bruge AI i cyberangreb. Men på trods af sin hastighed og præcision kræver værktøjer som XBOW stadig menneskelig overvågning. Automatiske resultater skal valideres, prioriteres og - kritisk - kortlægges til regulerings- og forretningsrisiko. Dette er den form for penetrationstest, der kommer: hurtigere, AI-forstærket opdagelse kombineret med ekspertvurdering for at gøre resultaterne meningsfulde for virksomheder under pres fra regulatorer og partnere. Hvordan kan generativ AI bruges i applikationssikkerhed Application Security (AppSec) er et andet område, der ser en hurtig vedtagelse af AI. Softwares forsyningskæde er vokset for stort og komplekst til rent manuel test, og generativ AI træder ind som en copilot. Key applications include: 
 
 
 
 
 
 Kodeanalyse og sikre SDLC-copiloter: GitHub Copilot og CodiumAI opdager usikre mønstre, før koden når produktion. AI-drevne sikkerhedsscannere: Snyk Code AI og ShiftLeft Scan scraper kontinuerligt apps og API'er og markerer sårbarheder i realtid. Auto-patching-forslag: GitHub genererer nu AI-drevne pull-forespørgsler, der foreslår sikre rettelser. Test af LLM-baserede apps: Fremkomsten af AI-drevne chatbots introducerer nye risici. Prompt injektionsangreb er allerede i naturen. OWASP reagerede med de første Top 10 for LLM Applications i 2023. API fuzzing og zero-day simulationer: Værktøjer som Peach Fuzzer og AI-drevne agenter genererer selvstændigt misdannede input på skala. Løftet er effektivitet – men udfordringen er tillid.En AI-genereret patch kan løse et problem, mens man skaber et andet.Det er derfor, at AI er bedst implementeret som en accelerator i AppSec, hvor mennesker validerer sine resultater og sikrer, at retningslinjerne er i overensstemmelse med overensstemmelsesrammer som , der eller til medicinsk software. af ISO 27001 Hygge FDA MDR og IVDR Hvordan kan generativ AI bruges i Compliance & Governance Ud over pentesting og AppSec finder AI en rolle i den ofte oversete verden af compliance.For virksomheder inden for sundhedsteknologi, bioteknologi eller fintech kan compliance gøre eller bryde vækst - og AI begynder at reducere den tunge løft. Emerging applications include: 
 
 
 
 Automatisk bevisindsamling til ISO 27001, SOC 2, HIPAA og GDPR. Kortlægning af sårbarheder i kontrolelementer: Knytning af pentestresultater direkte til FDA SPDF eller ISO-klausuler. Generering af revisionsklare rapporter: Platforme som Vendict, Scrut og Thoropass bruger AI til at oversætte sikkerhedsposition til regulatorvenlig dokumentation. Dette er især kraftfuldt i genomik eller diagnostik, hvor nystartede virksomheder står over for en tung reguleringsbyrde og har brug for at vise både sikkerhed og compliance modenhed for at vinde partnerskaber eller finansiering. Industrielle eksempler Brugen af AI i cybersikkerhed er ikke hypotetisk - det spiller ud på tværs af industrier i dag: 
 
 
 
 
 
 IBM, NVIDIA, Accenture: AI copilots til SOC-operationer og trusselsdetektion. Vendict, Scrut, Thoropass: Indlejring af AI i GRC-arbejdsprocesser. Regeringer og forsvarssektorer: DARPA's AI Cyber Challenge (AIxCC) bruger AI til red-teaming modstandsdygtighed. Modstandere: Nordkoreanske APT-grupper og organiserede svindelringe bruger allerede AI til smishing, phishing og deepfake-svindel. Casestudie: I 2019 mistede et britisk energiselskab 240.000 dollars, efter at en CEO-stemme deepfake bedragede medarbejdere til at føre penge. Nye risici ved generativ AI i cybersikkerhed AI introducerer nye angrebsvektorer og forstærker de eksisterende: 
 
 
 
 
 
 
 AI-drevet phishing og social engineering: Deepfake lyd svindel vokser i sofistikation. Hurtig injektion og modelmanipulation: OWASP's LLM Top 10 fremhæver hurtig injektion som den #1 risiko. Fordomme og privatliv: Træningsmodeller om følsomme datasæt risikerer overtrædelser af overholdelse i henhold til GDPR. Over-afhængighed: Behandling af AI-udgange som evangeliet risikerer blinde pletter og falske positive. Hallucinationer: Undersøgelser viser, at AI-copiloter fremstiller sårbarheder eller reparerer. Afhængighedsrisiko: SaaS-udbrud eller API-skift i AI-platforme kan forstyrre rørledninger. Bedste praksis strategi for sikker AI vedtagelse For at vedtage AI i pentesting, AppSec eller compliance ansvarligt, bør organisationer: 
 
 
 
 
 
 Hold mennesker i kredsløbet: Valider AI-resultater før handling. Styr “skygge AI”: Forhindre uautoriseret brug af AI-værktøjer (f.eks. Samsung’s data lækage til ChatGPT). Kør kontinuerlige simuleringer: Microsofts AI Red Team tester copiloter for modstridende risici. Integrer i sikre SDLC'er: Indsæt AI-granskere og scannere direkte i udviklingsrørledninger. Anvend styringsrammer: NIST AI Risk Management Framework og ENISA's AI Security Guidelines hjælper med at sikre etisk og sikker brug af AI. Konklusioner & Outlook Så hvordan kan generativ AI bruges i cybersikkerhed? det vil ikke erstatte penetrationstestere, applikationssikkerhedsingeniører eller compliance leads. men det vil fremskynde deres arbejde, udvide deres dækning og omforme, hvordan sårbarheder findes og rapporteres. De vil være de organisationer, der udnytter AI som en pålidelig copilot - kombinerer hastighed med menneskelig dømmekraft, teknisk dybde med regulatorisk tilpasning og automatisering med ansvarlighed. Den afgørende faktor vil ikke være, om virksomheder bruger AI, men hvor ansvarligt, strategisk og sikkert de bruger det - især i regulerede sektorer, hvor compliance og tillid er ikke forhandlingsbar. Yderligere læsning og referencer 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 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

Denne lyd er produceret på historiens originalsprog!

For langt; At læse

Download free Tech Leaders Productivity Report!

Hvordan generativ AI kan bruges i cybersikkerhed

About Author

KOMMENTARER

HÆNG TAGS

DENNE ARTIKEL BLEV PRÆsenterET I

Related Stories

Meet Bright Data: HackerNoon Company of the Week

Meet IONOS: HackerNoon Company of the Week

Avoid These Mistakes to Monetize Internet Products Profitably

Meet inDrive: The HackerNoon Company of the Week

Meet Bright Data: HackerNoon Company of the Week

Meet IONOS: HackerNoon Company of the Week

Avoid These Mistakes to Monetize Internet Products Profitably

Meet inDrive: The HackerNoon Company of the Week

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps