Comment l’IA générative peut-elle protéger contre les menaces de sécurité ?

Pour ce faire, il faut d’abord identifier les actifs de l’organisation, puis cartographier la surface d’attaque.
surface d’attaque. Une fois la surface d’attaque connue, les modèles d’IA peuvent être utilisés pour générer une grande variété de scénarios d’attaque possibles. Ces scénarios peuvent ensuite être utilisés dans le cadre d’exercices sur table pour tester la réponse d’une organisation à diverses attaques.

L’IA générative a de nombreux avantages à offrir.
<L’IA générative présente un potentiel considérable en matière de cybersécurité. Les cas d’utilisation ci-dessus ne sont que quelques exemples de la façon dont elle peut être exploitée pour améliorer les opérations de sécurité. À mesure que l’IA générative continue d’évoluer, nous verrons probablement émerger des cas d’utilisation encore plus innovants et percutants.

Bienvenue dans un monde où l’IA générative révolutionne le domaine de la cybersécurité.
L’IA générative fait référence à l’utilisation de techniques d’intelligence artificielle (IA) pour générer ou créer de nouvelles données, telles que des images, du texte ou des sons. Ces dernières années, elle a suscité un vif intérêt en raison de sa capacité à générer des résultats réalistes et diversifiés.
Dans le cadre des opérations de sécurité, l’IA générative peut jouer un rôle important. Elle peut être utilisée pour détecter et prévenir diverses menaces, notamment les logiciels malveillants, les tentatives d’hameçonnage et les violations de données. L’analyse des modèles et des comportements dans de grandes quantités de données lui permet d’identifier les activités suspectes et d’alerter les équipes de sécurité en temps réel.
Voici sept cas d’utilisation pratiques qui démontrent la puissance de l’IA générative :
La sécurité de l’information est confrontée à une masse de données qui ne cesse de croître. L’ingestion de nouvelles informations est l’un des défis de la gestion de l’information, mais l’IA générative peut aider à distiller ces informations. Par exemple, il existe un certain nombre de solutions pour agréger les données, comme les flux RSS pour les nouvelles, mais le problème de déterminer quelles informations sont utiles et lesquelles ne le sont pas reste entier.
Les modèles d’IA générative ont montré des capacités prometteuses à générer des résumés précis et concis de textes. Ces modèles peuvent être entraînés sur de grands ensembles de données d’informations relatives à la sécurité et apprendre à identifier les informations clés, à extraire les détails importants et à générer un résumé condensé.
Une autre tâche pour laquelle ces capacités peuvent être utiles est la création de nouvelles politiques dans la langue de votre organisation en fournissant la documentation existante, telle que les documents de politique.
Les solutions d’IA générative, bien qu’elles ne puissent pas tout résoudre, sont extrêmement utiles aux équipes de sécurité pour l’analyse des logiciels malveillants. Les modèles d’IA « apprennent » à détecter et à reconnaître des schémas dans différents types de logiciels malveillants, grâce aux quantités massives de données étiquetées sur lesquelles ils sont entraînés. Ces connaissances acquises leur permettent d’identifier des anomalies dans des codes jamais vus auparavant, ouvrant ainsi la voie à une détection plus efficace des menaces. Les logiciels malveillants en clair (tels que les exécutables décompilés, les scripts python malveillants) sont généralement les mieux adaptés.

Dans certains cas, l’IA générative est même capable de désobfusquer des techniques courantes telles que les schémas d’encodage. Permettre à la solution Generative AI d’utiliser des outils externes de désobfuscation améliore grandement ses capacités. Lorsqu’elle est correctement appliquée aux cas d’utilisation de l’analyse des logiciels malveillants, l’IA générative aide les équipes de sécurité qui manquent de connaissances en matière de codage à trier rapidement les logiciels malveillants potentiels.

L’IA générative augmente rapidement la capacité des équipes de sécurité à produire des outils utiles et exploitables. L’IA générative a montré beaucoup de potentiel en étant capable de résoudre des tâches de codage complexes. En général, avec une bonne assistance, il est beaucoup plus facile pour le développeur de déboguer le code généré que pour l’architecte de recréer le code à partir de zéro. Avec des modèles de pointe performants, le débogage du code généré peut même ne pas être nécessaire.

Les modèles permettent d’émuler une grande variété de personas qui les collent. Avec l’application de techniques d’incitation appropriées, le modèle de comportement ciblé prend un parti pris particulier A partir de là, le modèle évalue les scénarios de risque en émulant plusieurs personas fournissant des perspectives différentes En utilisant plusieurs perspectives, les modèles génératifs fournissent des évaluations de risque approfondies beaucoup plus capables d’être des évaluateurs neutres (via l’émulation de persona) qu’un humain ne le ferait Un modèle de débat opposant le persona assure que les scénarios sont évalués de manière approfondie en équipe rouge

Exploitation de divers mécanismes d’exercices sur table Par exemple, génération de scénarios d’attaque pour une organisation donnée Identification des actifs de l’organisation Cartographie de la surface d’attaque Une fois la surface d’attaque connue, les modèles A1 sont utilisés pour générer une grande variété de scénarios d’attaque possibles Ces scénarios sont ensuite utilisés pour tester la réponse de l’organisation à diverses attaques.

Potentiel en matière de cybersécurité Ci-dessus, il ne s’agit que d’exemples de la manière dont on peut améliorer les opérations Au fur et à mesure de l’évolution, il est probable qu’un impact encore plus innovant émerge

L’IA générative peut être utilisée pour une variété de tâches dans un scénario de simulation, comme l’ingestion des calendriers des différentes parties prenantes et la programmation d’une heure de réunion appropriée pour mener à bien la simulation. Les modèles de chat, en particulier, sont bien adaptés aux tables rondes, car ils peuvent traiter les données en direct et fournir des informations et des commentaires en temps réel.

Les modèles de chat, en particulier, sont bien adaptés aux tables rondes.

L’IA générative peut également synthétiser des informations sur les menaces et les vulnérabilités potentielles.