Generatívna AI vstúpila do kybernetickej bezpečnosti s plnou silou a ako každá výkonná technológia, prichádza so svojimi výhodami a nevýhodami. Na jednej strane útočníci už experimentujú s umelou inteligenciou, aby vytvorili malware, remeselné phishingové kampane a vytvorili deepfakes, ktoré narúšajú dôveru.Na druhej strane obhajcovia začínajú používať umelú inteligenciu na škálovanie testovania penetrácie, urýchlenie bezpečnosti aplikácií a zníženie bolesti súladu. Výsledky sú vysoké. nedávno Nulový deň sa zvýšil o 46% ročne, čo je jasný signál, že útočníci sa zrýchľujú. Odhaduje sa, že do roku 2028 bude 70% podnikov využívať umelú inteligenciu pre bezpečnostné operácie. Správa ForeScout Vedere Labs 2025 Gartner predpovedá Skutočnosť spočíva v tom, že umelá inteligencia už mení testovanie penetrácie, bezpečnosť aplikácií a dodržiavanie predpisov – ale nie je náhradou za ľudské odborné znalosti.Namiesto toho je to multiplikátor sily, ktorý preformuluje, ako rýchlo a efektívne môžu bezpečnostné tímy odhaliť slabiny, splniť regulačné povinnosti a pripraviť sa na protivníkov, ktorí tiež využívajú umelú inteligenciu. Dvojúčelová povaha generatívnej AI Generatívna AI v kybernetickej bezpečnosti je najlepšie chápaná ako technológia s dvojitým použitím - zosilňuje útočné aj obranné schopnosti. Genie pre útočníkov AI znižuje bariéry generovaním sofistikovaných phishingových e-mailov, falošných osôb, škodlivého kódu a dokonca aj automatizovaných exploitových reťazcov. ukázať, ako môžu byť autonómni agenti poverení skenovaním, využívaním a otáčaním systémov – rozmazaním hranice medzi výskumom dôkazov koncepcie a schopnosťou súpera. (AI generovaný polymorfný keylogger) a (predávané na podzemných fórach ako „ChatGPT pre kybernetickú kriminalitu“) už ukázali, čo je možné. CAI (Kognitívna autonómna inteligencia) čierna červy Genie pre obrancov AI poskytuje rozsah, rýchlosť a inteligenciu.Okrem SOC copilotov je AI vložená priamo do životného cyklu vývoja softvéru (SDLC) prostredníctvom AI bezpečnostných kódov a skenerov zraniteľností poháňaných AI. (s bezpečnými kódovacími kontrolami), , a chytenie problémov skôr, zníženie nákladov na opravu v dolnom prúde. Pomáha analytikom triediť výstrahy a urýchliť vyšetrovania. GitHub kopilot Kódovanie Snyk kód AI bezpečnostný copilot Táto dualita je dôvodom, prečo mnohí odborníci varujú pred „riadou zbraní umelej inteligencie“ medzi bezpečnostnými tímami a kybernetickými zločincami – kde rýchlosť, automatizácia a prispôsobivosť môžu rozhodnúť o výsledkoch. Testovanie bezpečnosti a penetrácie Testovanie prenikania bolo tradične časovo náročné, spoliehať sa na kvalifikovaných špecialistov na skúmanie zraniteľností v sieťach, aplikáciách a infraštruktúre. Large language models and autonomous agents can now: 
 
 
 
 Vytvorte vlastné exploity a payloads na požiadanie. Mimické phishingové a sociálne inžinierske kampane vo veľkom meradle. Spustite rozmazané rutiny na simuláciu zraniteľností nulového dňa predtým, ako to útočníci urobia. Strikajúci dôkazový bod je , autonómne AI pentester, ktorý nedávno vyliezol na V kontrolovaných referenčných hodnoteniach XBOW vyriešil 88 zo 104 výziev za pouhých 28 minút - úloha, ktorá trvala skúsenému ľudskému testerovi viac ako 40 hodín. . XBOW # 1 Služba GlobalProtect VPN od spoločnosti Palo Alto Other examples include: 
 
 
 
 AutoSploit, skorý pokus o AI-podporované vykorisťovanie spárovanie Shodan s Metasploit. Bug bounty lovci používajú LLM ako copiloty pre prieskum a generovanie nákladov. MITRE ATLAS, rámec mapujúci, ako môžu protivníci používať AI v kybernetických útokoch. Avšak napriek svojej rýchlosti a presnosti nástroje ako XBOW stále vyžadujú ľudský dohľad. Automatizované výsledky musia byť validované, prioritizované a – kriticky – mapované na regulačné a obchodné riziko. To je forma penetračného testovania, ktorá príde: rýchlejší, AI-zvýšený objav v spojení s odborným úsudkom, aby výsledky boli zmysluplné pre podniky pod tlakom regulačných orgánov a partnerov. Ako môže byť generatívna AI použitá v aplikácii Bezpečnosť Softvérový dodávateľský reťazec sa stal príliš rozsiahlym a zložitým na čisto manuálne testovanie a generatívna AI vstupuje ako copilot. Key applications include: 
 
 
 
 
 
 Analýza kódu a zabezpečenie copilota SDLC: GitHub Copilot a CodiumAI identifikujú nebezpečné vzory predtým, ako sa kód dostane do výroby. Bezpečnostné skenery poháňané umelou inteligenciou: Snyk Code AI a ShiftLeft Scan nepretržite prehľadávajú aplikácie a rozhrania API a označujú zraniteľnosti v reálnom čase. Auto-patching návrhy: GitHub teraz generuje AI-powered pull žiadosti navrhujúce bezpečné opravy. Testovanie aplikácií založených na LLM: Vzostup chatbotov poháňaných umelou inteligenciou predstavuje nové riziká. útoky s rýchlym vstrekovaním sú už vo voľnej prírode. OWASP reagoval prvými Top 10 pre aplikácie LLM v roku 2023. API fuzzing a simulácie nulového dňa: Nástroje ako Peach Fuzzer a agenti riadené umelou inteligenciou autonómne generujú malformované vstupy v rozsahu. Sľub je efektívnosť – ale výzvou je dôvera. Patch vytvorený AI môže opraviť jeden problém a vytvoriť iný.To je dôvod, prečo je AI najlepšie nasadená ako urýchľovač v AppSec, s ľuďmi, ktorí overujú jeho zistenia a zabezpečujú, že opravy sú v súlade s rámcami zhody, ako sú , , alebo Pre lekársky softvér. Názov ISO 27001 hypať FDA MDR / IVDR Ako možno generatívnu AI použiť v súlade a správe Pre spoločnosti v oblasti zdravotníckych technológií, biotechnológií alebo fintech, môže dodržiavanie pravidiel dosiahnuť alebo prerušiť rast – a AI začína znižovať ťažký zdvih. Emerging applications include: 
 
 
 
 Automatizované zhromažďovanie dôkazov pre ISO 27001, SOC 2, HIPAA a GDPR. Mapovanie zraniteľností ovládacích prvkov: prepojenie zistení pentestu priamo s ustanoveniami FDA SPDF alebo ISO. Generovanie správ pripravených na audit: Platformy ako Vendict, Scrut a Thoropass používajú umelú inteligenciu na prekladanie bezpečnostnej pozície do dokumentácie vhodnej pre regulátory. To je obzvlášť silné v genomike alebo diagnostike, kde začínajúce spoločnosti čelia ťažkej regulačnej záťaži a potrebujú preukázať bezpečnosť a zrelosť súladu, aby získali partnerstvá alebo financovanie. Príklady priemyslu Použitie AI v kybernetickej bezpečnosti nie je hypotetické - dnes sa to odohráva v rôznych odvetviach: 
 
 
 
 
 
 IBM, NVIDIA, Accenture: AI copiloty pre SOC operácie a detekciu hrozieb. Vendict, Scrut, Thoropass: Vkladanie AI do pracovných postupov GRC. Vlády a odvetvia obrany: DARPA AI Cyber Challenge (AIxCC) využíva umelú inteligenciu pre odolnosť voči červenému tímu. Oponenti: Severokórejské APT skupiny a organizované podvodné kruhy už používajú AI na podvádzanie, phishing a hlboké podvody. Prípadová štúdia: V roku 2019 stratila britská energetická spoločnosť 240 000 dolárov po tom, čo hlas CEO hlboko podvádzal zamestnancov do vedenia peňazí. Vznikajúce riziká generatívnej AI v kybernetickej bezpečnosti AI zavádza nové vektory útoku a zosilňuje existujúce: 
 
 
 
 
 
 
 AI-powered phishing a sociálne inžinierstvo: Deepfake audio podvody rastú v sofistikovanosti. Okamžitá injekcia a manipulácia s modelmi: LLM Top 10 spoločnosti OWASP zdôrazňuje okamžitú injekciu ako riziko číslo 1. Predsudky a súkromie: Vzdelávacie modely týkajúce sa citlivých dátových súborov riskujú porušenie súladu podľa GDPR. Nadmerná závislosť: Zaobchádzanie s výstupmi umelej inteligencie ako s evanjeliom riskuje slepé škvrny a falošné pozitívy. Hallucinácie: Štúdie ukazujú, že AI copiloti vytvárajú zraniteľnosti alebo opravy. Riziko závislosti: Prerušenia SaaS alebo zmeny API v platformách AI môžu narušiť potrubia. Stratégia najlepšej praxe pre bezpečné prijatie AI Ak chcete zodpovedne prijať AI v oblasti pentestingu, AppSec alebo dodržiavania predpisov, organizácie by mali: 
 
 
 
 
 
 Udržujte ľudí v kruhu: Validujte zistenia AI pred konaním. Ovládajte „tieňovú AI“: Zabráňte používaniu neschválených nástrojov AI (napríklad úniku údajov od spoločnosti Samsung do ChatGPT). Spustite nepretržité simulácie: Microsoft AI Red Team testuje copiloty pre riziká súperov. Integrujte do zabezpečených SDLC: nasadzujte AI recenzory a skenery priamo do vývojových potrubí. Aplikujte rámce riadenia: Rámec riadenia rizík v oblasti umelej inteligencie NIST a usmernenia agentúry ENISA pre bezpečnosť umelej inteligencie pomáhajú zabezpečiť etické a bezpečné používanie umelej inteligencie. Záver a výhľad Takže, ako môže byť generatívna AI použitá v kybernetickej bezpečnosti?Nebude nahrádzať testovateľov prenikania, inžinierov zabezpečenia aplikácií alebo vedúcich pracovníkov v oblasti súladu.Ale urýchli ich prácu, rozšíri ich pokrytie a preformuluje spôsob, akým sa nachádzajú a hlásia zraniteľnosti. Budú to organizácie, ktoré využívajú AI ako dôveryhodného kopilota – kombinujú rýchlosť s ľudským úsudkom, technickú hĺbku s regulačným zosúladením a automatizáciu s zodpovednosťou. Rozhodujúcim faktorom nebude, či spoločnosti používajú umelú inteligenciu, ale ako zodpovedne, strategicky a bezpečne ju používajú – najmä v regulovaných odvetviach, kde sú dodržiavanie predpisov a dôvera nezáväzné. Ďalšie čítanie a referencie 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 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

Tento zvuk je vyrobený v pôvodnom jazyku príbehu!

Príliš dlho; Čítať

Download free Tech Leaders Productivity Report!

Ako generatívna AI môže byť použitá v kybernetickej bezpečnosti

About Author

KOMENTÁRE

ZAVISTE ŠTÍTKY

TENTO ČLÁNOK BOL PREDSTAVENÝ V

Related Stories

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

Mutmut: a Python mutation testing system

When Blood Told

Behavior of a shapely Spider

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

Mutmut: a Python mutation testing system

When Blood Told

Behavior of a shapely Spider

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps