Generativ AI har gått in i cybersäkerhet med full kraft, och som varje kraftfull teknik kommer den med sina fördelar och nackdelar. Å ena sidan experimenterar angriparna redan med AI för att generera skadlig kod, hantverksphishingkampanjer och skapa deepfakes som undergräver förtroendet. Å andra sidan börjar försvarare använda AI för att skala penetrationstestning, påskynda applikationssäkerhet och minska smärtan av efterlevnad. Spelarna är höga. en nyligen Nolldagsutnyttjanden har ökat med 46% från år till år – ett tydligt tecken på att angriparna accelererar. År 2028 kommer 70% av företagen att använda AI för säkerhetsoperationer. Rapport från ForeScout Vedere Labs 2025 Gartner förutser Verkligheten ligger mitt emellan: AI förändrar redan penetrationstestning, applikationssäkerhet och efterlevnad - men det är inte en ersättning för mänsklig expertis.I stället är det en kraftmultiplikator, omformar hur snabbt och effektivt säkerhetsteam kan upptäcka svagheter, uppfylla regleringsskyldigheter och förbereda sig för motståndare som också utnyttjar AI. Den dubbla användningen av generativ AI Generativ AI i cybersäkerhet förstås bäst som en teknik med dubbla användningsområden - det förstärker både attack- och försvarskapacitet. Genai för angriparna AI sänker hinder genom att generera sofistikerade phishing-e-postmeddelanden, falska personer, skadlig kod och till och med automatiserade exploitkedjor. Demonstrera hur autonoma agenter kan åläggas att skanna, utnyttja och rotera genom system – vilket döljer gränsen mellan bevis-of-konceptforskning och motståndares förmåga. (en AI-genererad polymorfik keylogger) och (marknadsförs på underjordiska forum som "ChatGPT för cyberbrott") har redan visat vad som är möjligt. CAI (Cognitive Autonomous Intelligence) är en Svartmamba WormGPT Genai för försvarare AI ger skala, hastighet och intelligens.Bortsett från SOC-copilots, är AI inbäddat direkt i mjukvaruutvecklingens livscykel (SDLC) via AI-säkerhetskoder och AI-drivna sårbarhetsskannrar. (med säkra kodning kontroller) och fånga problem tidigare, vilket minskar efterföljande reparationskostnader. hjälper analytiker att sortera varningar och påskynda utredningar. GitHub kopilot Kodifierad Snyckelkod AI Säkerhetspilot Denna dualitet är anledningen till att många experter varnar för ett ”AI-vapenkapplöpning” mellan säkerhetsteam och cyberbrottslingar – där hastighet, automatisering och anpassningsförmåga kan avgöra resultatet. Offensiv säkerhet och penetrationstest Penetrationstestning har traditionellt varit tidskrävande, beroende på skickliga specialister för att undersöka sårbarheter i nätverk, applikationer och infrastruktur. Large language models and autonomous agents can now: 
 
 
 
 Generera anpassade exploits och payloads på begäran. Mimic phishing och social engineering kampanjer i stor skala. Kör förvirrande rutiner för att simulera nolldags sårbarheter innan angripare gör det. En slående bevispunkt är den autonoma AI-pentester som nyligen klättrade till I kontrollerade benchmarks löste XBOW 88 av 104 utmaningar på bara 28 minuter – en uppgift som tog en erfaren mänsklig testare över 40 timmar. . xbow # 1 Palo Altos GlobalProtect VPN-tjänster Other examples include: 
 
 
 
 AutoSploit, ett tidigt försök till AI-assisterad exploatering som parade Shodan med Metasploit. Bug bounty hunters använder LLMs som copiloter för upptäckt och laddningsgenerering. MITRE ATLAS, ett ramverk som kartlägger hur motståndare kan använda AI i cyberattacker. Men trots sin hastighet och precision kräver verktyg som XBOW fortfarande mänsklig övervakning. Automatiserade resultat måste valideras, prioriteras och – kritiskt – kartläggas till reglerings- och affärsrisk. Detta är den form av penetrationstestning som kommer: snabbare, AI-förstärkt upptäckt i kombination med expertbedömning för att göra resultat meningsfulla för företag under tryck från tillsynsmyndigheter och partners. Hur generativ AI kan användas i applikationssäkerhet Application security (AppSec) är ett annat område som ser snabb AI-antagning. mjukvaruförsörjningskedjan har blivit för stor och komplex för rent manuell testning, och generativ AI går in som en copiloot. Key applications include: 
 
 
 
 
 
 Kodanalys och säkra SDLC-kopiloter: GitHub Copilot och CodiumAI upptäcker osäkra mönster innan koden når produktion. AI-drivna säkerhetsskannrar: Snyk Code AI och ShiftLeft Scan genomsöker kontinuerligt appar och API:er och markerar sårbarheter i realtid. Auto-patching förslag: GitHub genererar nu AI-driven pull-förfrågningar som föreslår säkra korrigeringar. Testning av LLM-baserade appar: Ökningen av AI-drivna chatbots introducerar nya risker. Snabbinjektionsattacker är redan i vildmarken. OWASP svarade med den första Top 10 för LLM-applikationer 2023. API-fuzzing och nolldagssimuleringar: Verktyg som Peach Fuzzer och AI-driven agenter genererar självständigt malformade ingångar i stor skala. Löftet är effektivitet – men utmaningen är förtroende.En AI-genererad patch kan fixa ett problem medan man skapar ett annat.Därför är AI bäst utplacerad som en accelerator i AppSec, med människor som validerar sina resultat och säkerställer att åtgärderna anpassas till efterlevnadsramar som och eller för medicinsk mjukvara. För ISO 27001 Hippa FDA MDR och IVDR Hur generativ AI kan användas i efterlevnad och styrning För företag inom hälsovårdsteknik, bioteknik eller fintech kan efterlevnad göra eller bryta tillväxten - och AI börjar minska den tunga hissen. Emerging applications include: 
 
 
 
 Automatisk bevisinsamling för ISO 27001, SOC 2, HIPAA och GDPR. Kartläggning av sårbarheter till kontroller: Länka pentestresultat direkt till FDA SPDF eller ISO-klausuler. Generera redo-rapporter: Plattformar som Vendict, Scrut och Thoropass använder AI för att översätta säkerhetsposition till regleringsvänlig dokumentation. Detta är särskilt kraftfullt i genomik eller diagnostik, där nystartade företag står inför en tung regleringsbörda och behöver visa både säkerhet och efterlevnad mognad för att vinna partnerskap eller finansiering. Exempel från industrin Användningen av AI i cybersäkerhet är inte hypotetisk - det spelar ut över branscher idag: 
 
 
 
 
 
 IBM, NVIDIA, Accenture: AI-copilots för SOC-operationer och hotdetektering. Vendict, Scrut, Thoropass: Integrera AI i GRC-arbetsflöden. Regeringar och försvarssektorer: DARPA:s AI Cyber Challenge (AIxCC) använder AI för red-teaming motståndskraft. Motståndare: Nordkoreanska APT-grupper och organiserade bedrägeriringar använder redan AI för smycken, phishing och deepfake-bedrägerier. Fallstudie: Under 2019 förlorade ett brittiskt energibolag 240 000 dollar efter att en verkställande direktörs röst djupt fuskade anställda i att leda pengar. Nya risker med generativ AI i cybersäkerhet AI introducerar nya attackvektorer och förstärker befintliga: 
 
 
 
 
 
 
 AI-driven phishing och social engineering: Deepfake ljudbedrägerier växer i sofistikering. Omedelbar injektion och modellmanipulation: OWASP: s LLM Top 10 belyser omedelbar injektion som # 1 risk. Fördomar och integritet: Träningsmodeller om känsliga datamängder riskerar överträdelser av överensstämmelse enligt GDPR. Överberoende: Att behandla AI-utgångar som evangelium riskerar blinda fläckar och falska positiva. Hallucinationer: Studier visar att AI-copilots tillverkar sårbarheter eller fixar. Risk för beroende: SaaS-avbrott eller API-byten i AI-plattformar kan störa rörledningar. Bästa praxisstrategi för säker AI-adoption För att anta AI i pentesting, AppSec eller efterlevnad ansvarsfullt, bör organisationer: 
 
 
 
 
 
 Håll människor i slingan: Validera AI-resultat före åtgärder. Styr ”skugga AI”: Förhindra obehörig användning av AI-verktyg (t.ex. att Samsung läcker data till ChatGPT). Kör kontinuerliga simuleringar: Microsofts AI Red Team testar copiloter för motståndarrisker. Integrera i säkra SDLC: Utplacera AI-granskare och skannrar direkt i utvecklingsrörledningar. Applicera styrningsramar: NIST AI Risk Management Framework och ENISA:s AI Security Guidelines hjälper till att säkerställa etisk och säker användning av AI. Sammanfattning & Outlook Så hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet? Det kommer inte att ersätta penetrationstestare, applikationssäkerhetsingenjörer eller compliance leads. De kommer att vara de organisationer som utnyttjar AI som en pålitlig co-pilot - som kombinerar hastighet med mänskligt omdöme, tekniskt djup med regleringsjustering och automation med ansvarsskyldighet. Den avgörande faktorn kommer inte att vara huruvida företag använder AI, utan hur ansvarsfullt, strategiskt och säkert de använder det – särskilt i reglerade sektorer där efterlevnad och förtroende inte är förhandlingsbara. Fler läsningar & referenser 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 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

Det här ljudet är producerat på berättelsens originalspråk!

För länge; Att läsa

Download free Tech Leaders Productivity Report!

Hur generativ AI kan användas i cybersäkerhet

About Author

KOMMENTARER

HÄNG TAGGAR

DENNA ARTIKEL PRESENTERAS I

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps