Генеративната вештачка интелигенција влезе во сајбер-безбедноста со целосна сила, и како и секоја моќна технологија, доаѓа со своите предности и недостатоци. Од една страна, напаѓачите веќе експериментираат со вештачка интелигенција за да генерираат малициозен софтвер, вештачки фишинг кампањи и да креираат длабоки фалсификати кои ја ерозираат довербата. Залозите се високи.Неодамна Експлоатациите од нула дена се зголемија за 46% од година во година - јасен сигнал дека напаѓачите се забрзуваат. До 2028 година, 70% од компаниите ќе прифатат вештачка интелигенција за безбедносни операции. Извештајот на ForeScout Vedere Labs 2025 Гартнер предвидува Реалноста лежи меѓу: вештачката интелигенција веќе ги менува тестовите за пенетрација, безбедноста на апликациите и усогласеноста – но тоа не е замена за човечкото знаење. Наместо тоа, тоа е мултипликатор на силата, преобликување на тоа колку брзо и ефикасно тимовите за безбедност можат да откријат слабости, да ги исполнат регулаторните обврски и да се подготват за противници кои исто така ги искористуваат вештачката интелигенција. Природата на двојната употреба на генеративната АИ Генеративната вештачка интелигенција во сајбер-безбедноста најдобро се разбира како технологија со двојна употреба – ја зголемува и можноста за напад и одбрана. ГЕНАИ за напаѓачите АИ ги намалува бариерите со генерирање софистицирани е-пошта за фишинг, лажни личности, малициозен код, па дури и автоматизирани синџири за експлоатација. покажуваат како автономните агенти можат да бидат ангажирани со скенирање, искористување и вртење низ системите – замаглување на границата помеѓу истражувањата за докажување на концептот и способноста на противникот. (а AI-генериран полиморфни keylogger) и (промовирани на подземни форуми како "ChatGPT за сајбер криминал") веќе покажаа што е можно. Когнитивна автономна интелигенција (Cognitive Autonomous Intelligence) Црна Мама WormGPT Генијалност за бранителите ИИ обезбедува скала, брзина и интелигенција.Покрај SOC копиотите, ИИ е вграден директно во животниот циклус на развојот на софтвер (SDLC) преку AI безбедносни кодови за ревизија и AI-помогнати скенери за ранливост. (со сигурни кодирање проверки), и Поставете ги проблемите порано, намалувајќи ги трошоците за понатамошно поправање. им помага на аналитичарите да ги сортираат предупредувањата и да ги забрзаат истрагите. GitHub Копилот Кодирање Кодирање на AI Копилот за безбедност Оваа дуалност е причината зошто многу експерти предупредуваат на „трка за оружје на вештачката интелигенција“ помеѓу тимовите за безбедност и сајбер-криминалците – каде што брзината, автоматизацијата и прилагодливоста можат да одлучат за исходот. Тестирање на безбедноста и пенетрацијата Тестирањето на пенетрацијата традиционално е време-интензивно, потпирајќи се на квалификувани специјалисти за да истражуваат за ранливости во мрежите, апликациите и инфраструктурата. Large language models and autonomous agents can now: 
 
 
 
 Креирај сопствени експлозии и payloads на побарувачка. Мимички фишинг и социјални инженеринг кампањи во големина. Извршете нејасни рутини за да ги симулирате ранливостите на нула ден пред напаѓачите да го направат тоа. Страшна точка на доказ е , автономниот AI пентестер кој неодамна се искачи на Во контролираните бенчмаркови, XBOW реши 88 од 104 предизвици за само 28 минути – задача која за искусен човечки тестер траеше повеќе од 40 часа. . XBOW # 1 GlobalProtect VPN од Пало Алто Other examples include: 
 
 
 
 AutoSploit, рана обид за искористување со помош на АИ, спојување на Shodan со Metasploit. Буг ловци на бонуси кои ги користат LLMs како copilots за извидување и генерирање на корисни оптоварувања. MITRE ATLAS, рамка за мапирање на тоа како противниците може да го користат вештачкиот интелект во сајбер напади. Сепак, и покрај својата брзина и прецизност, алатките како XBOW сè уште бараат човечки надзор. Автоматизираните резултати мора да бидат валидирани, приоритетирани и – критично – мапирани на регулаторниот и деловниот ризик. Ова е обликот на тестирање на пенетрација што ќе дојде: побрзо, AI-активирано откритие во комбинација со експертска пресуда за да се направат резултатите значајни за бизнисите под притисок од регулаторите и партнерите. Како генеративната АИ може да се користи во безбедноста на апликациите Апликациската безбедност (AppSec) е уште една област која гледа брзо усвојување на вештачката интелигенција. синџирот на снабдување со софтвер стана премногу голем и сложен за чисто рачно тестирање, а генеративната вештачка интелигенција влегува како копилот. Key applications include: 
 
 
 
 
 
 Анализа на кодот и обезбедување на копроотите на SDLC: GitHub Copilot и CodiumAI ги забележуваат несигурните модели пред кодот да стигне до производството. Snyk Code AI и ShiftLeft Scan постојано пребаруваат апликации и APIs, означувајќи ранливости во реално време. Автоматски препораки за поправка: GitHub сега генерира барања за повлекување на AI кои сугерираат безбедни поправки. Тестирање на апликации базирани на LLM: Порастот на chatbots наменети за вештачка интелигенција воведува нови ризици. Нападите со брза инјекција веќе се во дивината. OWASP одговори со првите Топ 10 за апликации за LLM во 2023 година. API Fuzzing и нулти ден симулации: алатки како Peach Fuzzer и агенти управувани со вештачка интелигенција автономно генерираат дефектни влезови во скала. Ветувањето е ефикасност – но предизвикот е доверба. Паткот генериран од АИ може да го поправи еден проблем додека создава друг. Тоа е причината зошто АИ најдобро се распоредува како забрзувач во AppSec, со луѓе кои ги валидираат своите наоди и обезбедуваат поправки во согласност со рамки за усогласување како што се , на или за медицински софтвер. ИСО 27001 Хипаја ФДА МДР / ИВДР Како генеративната АИ може да се користи во усогласеноста и управувањето За компаниите во здравствената технологија, биотехнологијата или финтех технологијата, усогласеноста може да направи или да го прекине растот – а вештачката интелигенција почнува да го намалува тешкиот лифт. Emerging applications include: 
 
 
 
 Автоматизирано собирање на докази за ISO 27001, SOC 2, HIPAA и GDPR. Мапирање на ранливостите на контролите: Поврзување на наодите на Pentest директно со FDA SPDF или ISO клаузули. Генерирање на извештаи подготвени за ревизија: Платформи како Vendict, Scrut и Thoropass користат вештачка интелигенција за да ја претворат безбедносната позиција во регулаторна документација. Ова е особено моќно во геномиката или дијагностиката, каде што стартапите се соочуваат со тешка регулаторна тежина и треба да покажат и безбедноста и зрелоста на усогласеноста за да освојат партнерства или финансирање. Примери од индустријата Употребата на вештачката интелигенција во сајбер-безбедноста не е хипотетичка - тоа се одвива во индустриите денес: 
 
 
 
 
 
 IBM, NVIDIA, Accenture: Колопоти на вештачка интелигенција за SOC операции и откривање на закани. Vendict, Scrut, Thoropass: Вградување на АИ во работните процеси на GRC. Владите и секторите за одбрана: AI Cyber Challenge (AIxCC) на DARPA ја користи вештачката интелигенција за отпорност на црвениот тим. Противници: Севернокорејските APT групи и организирани прстени за измама веќе ги користат вештачката интелигенција за шверц, фишинг и длабоко фалсификување. Студија за случај: Во 2019 година, една енергетска компанија во Велика Британија изгубила 240.000 долари откако гласот на извршниот директор ги измамил вработените за да направат пари. Нови ризици на генеративната АИ во сајбер-безбедноста AI воведува нови вектори на напад и ги зајакнува постоечките: 
 
 
 
 
 
 
 Фишинг и социјално инженерство: Deepfake аудио измами се зголемуваат во софистицирање. Брза инјекција и манипулација со модели: OWASP's LLM Топ 10 истакнува брза инјекција како #1 ризик. Пристрасност и приватност: Модели за обука за чувствителни збирки на податоци ризикуваат кршење на усогласеноста според GDPR. Претерана зависност: Третманот на ИИ излези како евангелие ризикува слепи точки и лажни позитиви. Халуцинации: Истражувањата покажуваат дека копроботите на вештачката интелигенција произведуваат ранливости или поправки. Ризик од зависност: Прекините на SaaS или промените на API во платформите за вештачка интелигенција може да ги нарушат цевките. Стратегија за најдобра пракса за безбедно усвојување на АИ За да се прифати АИ во pentesting, AppSec или усогласеност одговорно, организациите треба: 
 
 
 
 
 
 Чувајте ги луѓето во лак: Валидирајте ги наодите на АИ пред да дејствувате. Управувајте со сенка AI: спречете употреба на несанкционирани алатки за вештачка интелигенција (на пример, излегување на податоци од Samsung во ChatGPT). Извршете континуирани симулации: Тимот на Microsoft за вештачка интелигенција (AI Red Team) ги тестира копроотите за ризик од непријатели. Интегрирајте во безбеден SDLC: Депонирајте AI рецензенти и скенери директно во развојните цевки. Примена на рамки за управување: Рамката за управување со ризиците од ИИ на NIST и насоките за безбедност на ИИ на ENISA помагаат да се обезбеди етичка и безбедна употреба на ИИ. Заклучоци и Outlook Значи, како може генеративната АИ да се користи во сајбер-безбедноста?Тоа нема да ги замени тестирачите за пенетрација, инженерите за безбедност на апликациите или лидерите за усогласеност.Но, тоа ќе ја забрза нивната работа, ќе го прошири нивното опфаќање и ќе го реформира начинот на кој се наоѓаат и пријавуваат ранливостите. Победниците нема да бидат оние кои слепо ја прифаќаат вештачката интелигенција, ниту оние кои ја игнорираат.Тие ќе бидат организациите кои ја искористуваат вештачката интелигенција како доверлив копилот – комбинирајќи брзина со човечка пресуда, техничка длабочина со регулаторно усогласување и автоматизација со одговорност. До 2030 година, решението нема да биде дали компаниите ја користат вештачката интелигенција, туку колку одговорно, стратешки и безбедно ја користат – особено во регулирани сектори каде што усогласеноста и довербата не можат да се преговараат. Понатамошно читање и референци 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 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

Ова аудио е произведено на оригиналниот јазик на приказната!

Премногу долго; Да чита

Download free Tech Leaders Productivity Report!

Како генеративната АИ може да се користи во сајбер безбедноста

About Author

КОМЕНТАРИ

ВИСЕТЕ ТАГОВИ

ОВОЈ СТАТИЈА БЕШЕ ПРЕТСТАВЕН ВО

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps