послеинформационная безопасностьУгроза растет, и предприятия все больше интересуютсяРазведка угрозСпрос на нее также растет. Однако, согласно последнему исследованию ESG, 98% организаций планируют увеличить свои расходы на разведку угроз к 2024 году, но при этом сталкиваются с рядом проблем. Среди этих проблем - слишком "академический" подход к анализу угроз, который невозможно понять и применить на практике, огромный объем данных по анализу угроз, который затрудняет отбор ценной информации, и отсутствие достаточного количества специалистов для работы с данными по анализу угроз. Однако сгенеративный искусственный интеллект(Generative AI), эти болевые точки могут быть облегчены.

Пять болевых точек в анализе угроз

Согласно исследованию ESG, пять основных болевых точек, с которыми сталкиваются организации, когда речь идет об анализе угроз, включают:

Отчеты об угрозах слишком техничны:Специалисты по кибербезопасности из 33% говорят, что отчеты об угрозах содержат слишком много технических деталей, что затрудняет их понимание неспециалистами.
Объем данных разведки угроз слишком велик:Специалисты по кибербезопасности из 28% утверждают, что данные, полученные в результате анализа угроз, очень велики и сложны, что затрудняет выявление действительно ценной информации.
Обработка разведданных об угрозах требует больших ресурсов:Специалисты по кибербезопасности из 27% утверждают, что выявление и обработка данных об угрозах отнимает много ресурсов и сил, препятствуя реализации стратегий безопасности.
Отсутствие опыта:251 специалист по кибербезопасности из TP3T говорит, что у них мало профессионалов с навыками анализа угроз.
Неадекватный анализ атакующих:22% Специалисты по кибербезопасности говорят, что недостаточно анализируют атакующих.

Решения для генеративного ИИ

Генеративный ИИ может стать эффективным инструментом для решения вышеперечисленных проблем:

Упростите процесс подготовки отчетов об угрозах:Генеративный ИИ может помочь командам разведки угроз создавать отчеты, подходящие для пользователей с разным техническим и деловым опытом, делая информацию об угрозах понятной для неспециалистов.
Фильтрация ценной информацииГенеративный искусственный интеллект может помочь группам разведки угроз выявить наиболее актуальные данные об угрозах для своей компании, отрасли и региона, уменьшив количество шума, создаваемого разведкой угроз.
Оптимизация распределения ресурсов:Генеративный ИИ ускоряет обнаружение и устранение угроз, высвобождая ресурсы для реализации более важных стратегий безопасности.
Обучение специалистов:Хотя генеративный ИИ не может заменить профессионалов, его можно использовать в качестве эффективного инструмента обучения, чтобы помочь младшему персоналу улучшить свои навыки в обработке данных об угрозах.
Улучшенный анализ атакующих:Генеративный ИИ может помочь командам разведки угроз более глубоко проанализировать стратегию и тактику злоумышленников и улучшить защиту.

Несмотря на потенциал генеративного ИИ для обработки данных об угрозах, организациям следует помнить о ряде проблем. Во-первых, генеративный ИИ не заменяет аналитиков угроз, а лишь помогает им. Во-вторых, организациям, использующим генеративный ИИ, необходимо обеспечить высокое качество обучающих данных для своих моделей, иначе это может привести к ложным срабатываниям или пропуску. Наконец, неправильное использование генеративного ИИ может привести к появлению новых угроз безопасности, таких как генерация фальшивых новостей или технологии глубокой подделки.

в заключение

Генеративный ИИ открывает новые возможности для обработки корпоративной информации об угрозах. Несмотря на некоторые потенциальные проблемы, при правильном использовании генеративный ИИ может помочь организациям более эффективно понимать, обрабатывать и реагировать на угрозы безопасности, что в конечном итоге повысит их защиту от кибербезопасности.