Generatywna sztuczna inteligencja (Gen AI), czyli technologia umożliwiająca tworzenie nowych treści na podstawie dostarczonych danych, szybko zyskała popularność i zastosowanie w różnych dziedzinach, od sztuki i literatury po medycynę i przemysł. Jednakże, jak każda potężna technologia, generatywna AI jest mieczem obosiecznym, szczególnie w kontekście cyberbezpieczeństwa. Choć oferuje ogromny potencjał do poprawy ochrony przed cyberatakami, niesie również ze sobą nowe, niebezpieczne zagrożenia. Niektóre z nich mogą być trudne do zwalczania, stanowiąc nowe wyzwania dla cyberbezpieczeństwa
Bo niestety cyberprzestępcy także korzystają z Gen AI i stają się coraz bardziej biegli w wykorzystywaniu jej potencjału do przeprowadzania coraz bardziej wyrafinowanych ataków. 85% specjalistów ds. bezpieczeństwa zauważyło ich wzrost ich występowania, a wielu z nich przypisuje go właśnie narzędziom generatywnej AI. Co gorsza te oszustwa w stylu maili phishingowych i deepfake’ów są coraz bardziej realistyczne i przekonywujące, a generowanie złośliwego oprogramowania, wykorzystującego słabe punkty bezpieczeństwa, może być zastosowane do opracowywania samouczącego się polimorficznego złośliwego oprogramowania, które dostosowuje się w oparciu o każdy system będący celem ataku, czyniąc oprogramowanie antywirusowe przestarzałym.
Jak widać Gen AI może tworzyć nowe zagrożenia w cyberprzestrzeni, ale daje też nowe szanse na zapobieganie im. Wiodący dostawcy cyberbezpieczeństwa opracowują narzędzia oparte na AI, które wspomagają „ludzkich” analityków, automatyzują zadania związane z bezpieczeństwem i ulepszają istniejące mechanizmy wykrywania – oferując potencjalną przewagę nad atakującymi.
Jednym z nich są asystenci oprogramowania, jedno z najbardziej innowacyjnych zastosowań Gen AI w cyberbezpieczeństwie, które, dzięki analizie biblioteki oprogramowania, wykrywa luki w zabezpieczeniach i ustala priorytet poprawek. LLM wykorzystują to podejście do skanowania otwartego kodu źródłowego w poszukiwaniu luk w zabezpieczeniach i odpowiedniego priorytetyzowania poprawek, przyspieszając ręczną analizę nawet czterokrotnie.
Zastosowanie Gen AI w cyberbezpieczeństwie to też szybsza odpowiedź na incydenty. Generowanie rekomendacji w czasie rzeczywistym, w momencie wykrycia ataku, dzięki natychmiastowej analizie sytuacji, daje możliwość zaproponowania najlepszych działań obronnych, od izolacji zainfekowanych systemów i automatyczne wprowadzanie reguł zaporowych, po generowanie raportów dla zespołów IT. Gen AI może też automatycznie przetwarzać dane z systemów SIEM (Security Information and Event Management), generując dokładniejsze raporty incydentów oraz sugerując kroki naprawcze. Dzięki temu zespół ds. cyberbezpieczeństwa może szybciej i skuteczniej reagować na zagrożenia.
Gen AI znajduje również skuteczne zastosowanie w przeprowadzaniu zautomatyzowanych testów infrastruktury cyberbezpieczeństwa dla firm. Poprzez tworzenie realistycznych symulacji cyberataków, pozwalających na wykrycie wszelkich słabości cyberochrony, które hakerzy mogliby skutecznie wykorzystać, zespoły ds. cyberbezpieczeństwa dostają możliwość i czas na ponowną ocenę ich strategii obronnych i podjęcie kroków przeciwko przyszłym atakom poprzez wzmocnienie obrony za pomocą odpowiednich procedur i narzędzi.
Bezpośrednie walka z oszustwami generowanym dziki Gen AI to także stosowanie narzędzi do wykrywania deepfake’ów i fałszywych treści, na przykład zaawansowanych algorytmów, które są w stanie identyfikować fałszywe obrazy, wideo i dźwięki… wygenerowane przez AI. Techniki te mogą obejmować analizę metadanych, sprawdzanie niespójności w treści, a także korzystanie z modeli uczenia maszynowego, które potrafią rozpoznawać charakterystyczne ślady manipulacji. Metoda ta może być uzupełniona także przez wprowadzenie systemów, które automatycznie oznaczają treści generowane przez AI (np. w mediach społecznościowych), tak aby odbiorcy byli świadomi, że mają do czynienia z materiałami syntetycznymi.
Prywatność naszych danych, tak zawsze podatnych na ataki cyberprzestępców, jeszcze przed nastaniem ery sztucznej inteligencji, też może być wspierana przez generatywną AI. Aby trenować modele AI bez narażania prywatnych danych użytkowników, generatywna AI może tworzyć syntetyczne dane, które zachowują statystyczne właściwości rzeczywistych danych, ale nie zawierają informacji umożliwiających identyfikację osób. Możliwe jest też automatyczne maskowanie lub anonimizacja danych osobowych w systemach, które są narażone na ataki, co dodatkowo chroni prywatność użytkowników.
Generatywna sztuczna inteligencja może być niezwykle przydatnym narzędziem dla specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa, ale z jej wdrażaniem należy obchodzić się ostrożnie i holistycznie. Takie podejście obejmuje zasadę Zero-trust, praktyki adaptacyjne i kulturę świadomego bezpieczeństwa
Należy też pamiętać, że automatyzacja Gen AI nigdy nie zastąpi ludzkiej wiedzy specjalistycznej w miejscu pracy. Bardziej zaawansowane narzędzia Gen AI uzupełnią istniejące protokoły cyberbezpieczeństwa, dodając dając większe szanse wykrywania, dostosowane do konkretnych zagrożeń. Będą one również pomagać ekspertom ds. cyberbezpieczeństwa w tworzeniu solidnych strategii, zarządzaniu ryzykiem i wspierać w pojawiających się nowych cyberzagrożeniach. Ale specjaliści ds. cyberbezpieczeństwa muszą kształcić się w zakresie zagrożeń związanych z Gen AI i inwestować w dodatkową edukację i profesjonalne certyfikaty.
Bo choć narzędzia Gen AI będą nadal się rozwijać i zyskiwać na popularności, specjaliści ds. cyberbezpieczeństwa muszą pamiętać o związanych z nimi nowymi zagrożeniami. Modele generatywnej sztucznej inteligencji są szkolone na danych zebranych z różnego rodzaju źródeł – potencjalnie dając cyberprzestępcom dostęp do danych szkoleniowych, które mogą wykorzystać je do samodzielnego przeprowadzania cyberataków. Bardzo ważne jest więc, by firmy tworzyły jasne protokoły reagowania na incydenty, aby pracownicy mogli natychmiast zgłaszać podejrzane działania odnośnie Gen AI, jednocześnie tworząc kulturę odpowiedzialności wśród pracowników.
Podsumowując, generatywna AI to niesamowita technologia i niezwykle potężne narzędzie, które może zarówno znacząco poprawić, jak i zagrozić cyberbezpieczeństwu. W miarę jak zagrożenia ewoluują w bardziej wyrafinowane formy, obecne protokoły cyberbezpieczeństwa muszą zostać ponownie ocenione podczas tworzenia nowych strategii obejmujących generatywną AI w celu dalszej ochrony istniejących systemów, przy jednoczesnym wzmocnieniu ich przed nowymi formami ataków. Niezbędne będzie też rozwijanie nie tylko technologii defensywnych, ale i regulacji prawnych, które będą w stanie nadążyć za tempem rozwoju AI. Kluczem do sukcesu będzie zrównoważenie innowacyjnych rozwiązań AI z odpowiednimi środkami kontroli, regulacjami prawnymi i edukacją, aby maksymalizować korzyści przy jednoczesnym minimalizowaniu ryzyka. Generatywna AI może znacząco wzmocnić cyberbezpieczeństwo, oferując zaawansowane narzędzia do wykrywania, zapobiegania i reagowania na zagrożenia. Jednocześnie jednak, jej potencjał nadużycia wymaga ciągłego monitorowania i opracowywania strategii obronnych. Kluczowe dla zapewnienia bezpiecznego stosowania generatywnej AI jest współdziałanie ekspertów ds. cyberbezpieczeństwa z firm technologicznych, instytucji akademickich i rządowych. Priorytetem powinno być wspólne opracowywanie zaawansowanych narzędzi do wykrywania zagrożeń, które nie tylko będą skuteczne ale jednocześnie zgodne z zasadami etyki.
