בינה מלאכותית לשמירה על ההגנה בסייבר
- אלגו ריתם
- נובמבר 29, 2024
- חדשות בינה מלאכותית
- AI
- 0תגובות
בינה מלאכותית: הכוח להגן על העולם הדיגיטלי
בעידן הדיגיטלי המודרני, איומי הסייבר הולכים ומסתעפים, והופכים חכמים יותר עם כל יום שחולף. בתוך נוף האיומים הזה, בינה מלאכותית (AI) צומחת כגורם מרכזי במאבק להגנת הנכסים הדיגיטליים של ארגונים. Pankit Desai, מייסד שותף ומנכ”ל Sequretek, חברה מובילה בפתרונות אבטחת סייבר וענן, הוביל מהפכה בתחום זה באמצעות יישום בינה מלאכותית מוכוונת-אוטומציה לחזית האבטחה.
פילוסופיית הגישה המפשטת והנגישה
הפילוסופיה המרכזית מאחורי חבילת המוצרים של Sequretek נובעת מהתפיסה שאבטחת סייבר אינה צריכה להיות נחלתם של ארגונים גדולים בלבד, אלא זכות בסיסית לכל עסק, ללא קשר לגודלו. מראשית הדרך, החזון היה לפשט את האבטחה על ידי איחוד טכנולוגיות מורכבות לפלטפורמה אחת, קוהרנטית. החברה זיהתה את האתגר שבו נאבקות חברות רבות – נוף אבטחה מפוצל, הדורש יישום של כלים רבים לניהול היבטים שונים של סייבר, מה שיוצר חוסר יעילות ומגדיל את הסיכון לחורי אבטחה.
בינה מלאכותית כמאיץ חיזוי ותגובה לאיומים
בינה מלאכותית הפכה למשנה משחק בחזית חיזוי האיומים והתגובה אליהם אצל Sequretek. בליבת פלטפורמת הבינה המלאכותית שלהם, Percept, המערכת לא רק מזהה איומים – היא חוזה אותם מראש. באמצעות ניתוח רציף של זרמי נתונים עצומים, אלגוריתמים מתקדמים מזהים סיכונים פוטנציאליים בשלב מוקדם, מאפשרים לעסקים להגיב לפני שמצב מחמיר. גישה פרו-אקטיבית זו מקצרת באופן משמעותי את זמני התגובה, ומבטיחה טיפול באיומים בתוך שניות.
יתרונות ללקוחות וצמצום עומס
היתרונות ללקוחות של Sequretek ברורים – פחות הסחות דעת מאזעקות שווא, פחות עבודה ידנית לצוותי אבטחה, ויותר זמן להתמקד במטרות אסטרטגיות. כאשר Percept, למשל, מזהה ניסיון דיוג, היא יכולה מיד לבודד את האיום, להתריע לצוות ואפילו ליזום תגובה, הכל ללא התערבות אנושית. אוטומציה זו אינה רק עניין של מהירות; מדובר בהנגשת האבטחה לחברות שאינן יכולות להרשות לעצמן צוותי מומחים גדולים. למעשה, אנו משווים את שדה המשחק, ומאפשרים לכל עסק להישאר עמיד בנוף האיומים המשתנה באופן תדיר.
התקדמויות מהפכניות בזירת הבינה המלאכותית
התקדמויות בינה מלאכותית בפלטפורמת Percept של Sequretek ממוקדות בשמירה על יתרון לנוכח נוף האיומים הקיברנטיים המשתנה במהירות. אחת התכונות הבולטות היא היכולת לנצל אנליטיקה חזויה לחיזוי מוקדם של איומים. המעבר מניהול איומים רה-אקטיבי לפרו-אקטיבי הוא קריטי בסביבת האבטחה הנוכחית. התקדמות משמעותית נוספת היא באוטומציה. Percept ממזגת אוטומציה של תהליכי זיהוי ותגובה, כמו בידוד התקנים מופרים או חסימת תעבורת רשת חשודה בזמן אמת. אוטומציה זו מקצרת באופן דרמטי את זמני התגובה, ומאפשרת לעסקים לנטרל איומים באופן מיידי תוך הפחתת העומס על צוותי האבטחה.
יישומי בינה מלאכותית בפעולה
אצל Sequretek, הבינה המלאכותית היא בלב ההאצה של זיהוי איומים ואוטומציית תגובות. למשל, Percept XDR ו-NG SIEM מספקים זיהוי ותגובה מורחבים ממונעי בינה מלאכותית בשילוב עם ניהול מידע וארועי אבטחה מסוג חדש. גישה זו מזהה איומים ונוקטת בפעולות אוטומטיות כמו בידוד מערכות מופרות ודיווח לצוותים בזמן אמת – דבר המפחית התערבות ידנית ומאיץ את הגבלת ההתפשטות.
בדומה, Percept EDR מנצל בינה מלאכותית מונחת-סוכן לזיהוי ותגובה לאיומי קצה בזמן אמת. כאשר היא מזהה איום מתקדם כמו תוכנת כופר, היא מבודדת את ההתקן הנגוע באופן מיידי, מונעת התפשטות צדדית ברחבי הרשת, תוך הבטחת המשך פעילותה הרגילה של העסקים.
מבט מזווית הפושעים הקיברנטיים
בינה מלאכותית משנה גם את טקטיקות הפשיעה הקיברנטית, ומאפשרת לתוקפים לנהל קמפיינים משוכללים ומשכנעים יותר. פושעים קיברנטיים משתמשים בבינה מלאכותית כדי לשפר טכניקות של הונאה והטעיה חברתית, ליצור תכנים מזויפים באופן אישי ומציאותי, כולל הודעות, קול או וידאו, במטרה לרמות יחידים וארגונים. הקנה המידה והמהירות שבהן ניתן לבצע מתקפות אלו הופכת אותן לסיכון משמעותי בנוף האיומים העכשווי.
אצל Sequretek, אנו מנטרלים איומי בינה מלאכותית אלו באמצעות חידושי בינה מלאכותית משולבים בפלטפורמת Percept. אנו מיישמים טכניקות מתקדמות של למידת מכונה לזיהוי חריגויות המצביעות על התקפות מונעות בינה מלאכותית אפשריות, כמו deepfakes או ניסיונות דיוג משוכללים. הפלטפורמה שלנו משתמשת בניתוח התנהגותי כדי לזהות דפוסים חריגים בפעילות משתמש, תורמת לתפיסת איומים שמערכות מבוססות כללים מסורתיות עלולות להחמיץ. המטרה היא להישאר צעד אחד לפנים במרוץ החימוש הזה, להשתמש בבינה מלאכותית כדי להתגבר על פושעים קיברנטיים באמצעות הפיכת ההגנות שלנו לחכמות, מהירות ונתונות להתאמה יותר.
פוטנציאל העתיד והשלכותיו
ככל שהבינה המלאכותית תמשיך להתבגר, אנו רואים את הפוטנציאל שלה לשנות את אופי אבטחת הסייבר באופן מהותי. התקדמות מרכזית אחת תהיה היכולת של מערכות בינה מלאכותית להבדיל באופן אפקטיבי בין איומים אמיתיים לאזעקות שווא. כיום, צוותי אבטחה מתמודדים לעתים קרובות עם נפח עצום של התראות, שרבות מהן אינן סיכונים אמיתיים. עם בינה מלאכותית חכמה יותר, נוכל לזהות איומים אמיתיים בדיוק רב הרבה יותר, מה שיאפשר לצוותים להתמקד מאמציהם במקומות שבהם זה באמת חשוב, במקום להיתפס ברעש מיותר.
תגובה לאירועים תראה גם היא שדרוג מרחיק לכת. כיום, למרות שאיומים מזוהים בזמן אמת, התגובה עדיין יכולה להיות ממושכת עקב תהליכים ידניים. אוטומציה ממונעת בינה מלאכותית תאפשר תגובות הרבה יותר מהירות וחלקות, תוך הפחתת ההסתמכות על התערבות אנושית ואיצור התהליך באופן משמעותי. סוף סוף, אנו גם מצפים להתקדמות בעיבוד שפה טבעית, שתפשט את האופן שבו צוותים מתקשרים עם נתוני אבטחה מורכבים, ותהפוך אותם לנגישים ללא צורך בשאילתות מתוחכמות או חסמים טכניים. שילוב היכולות הללו יהיה הכרחי ככל שאיומי הסייבר יתפתחו, מאפשר לעסקים להישאר עמידים בנוף המשתנה במהירות.
עצות לארגונים השואפים לשפר את מצב האבטחה באמצעות בינה מלאכותית
ארגונים השואפים לחזק את אבטחת הסייבר שלהם באמצעות בינה מלאכותית צריכים לזכור שהבינה המלאכותית היא מאיץ עוצמתי, אך לא פתרון מלא. חשוב לגשת לבינה מלאכותית כחלק ממסגרת אבטחה משולבת הבנויה על היסודות – אנשים, תהליכים וטכנולוגיה. העובדה שבינה מלאכותית מציעה יכולות חדשות אינה אומרת שיש להחליף אסטרטגיות מוכחות או לחשוב שהיא קסם פלאים. במקום זאת, חשבו על בינה מלאכותית ככלי לחיזוק יכולות הצוות שלכם, לא להחלפתן.
תחום קריטי נוסף הוא זיהוי היכן בינה מלאכותית יכולה לטפל בחוסר יעילות בכלים ובתהליכים הנוכחים שלכם. בינה מלאכותית ולמידת מכונה יכולות לסייע לכם להגיב במהירות ובדיוק רב יותר, במיוחד בתחומים המוגבלים באופן מסורתי על ידי התלות בבני אדם. עם זאת, חשוב לזכור שאין כלי בינה מלאכותית יחיד שיבטיח אבטחה מלאה. היא צריכה לעבוד יחד עם צוותים מיומנים היטב ופרוטוקולים מבוססים כדי לבנות מצב אבטחה עמיד המותאם לאיומים חדשים.
