בינה מלאכותית באבטחת סייבר

עליית הבינה המלאכותית (AI) יצרה פרדוקס עבור אנשי מקצוע בתחום אבטחת הסייבר. מצד אחד, – ובמיוחד בינה מלאכותית גנרטיבית – מאפשרת לתוקפים לבצע טכניקות תקיפה שמעולם לא שקלנו קודם לכן, ובקצב מהיר. מצד שני, היא משפרת אסטרטגיות הגנה על ידי אוטומציה של זיהוי איומים, ואף מתקפות נגד פושעים.

כל הארגונים צריכים לשאוף להקדים את הגורמים הזדוניים, והאתגר מעולם לא היה כה גדול. זוהי אמת בלתי נמנעת שבינה מלאכותית היא גם הפתרון וגם הבעיה לאתגרי אבטחת הסייבר כשאנו נכנסים לשנה כספית חדשה.

בעוד שהוויכוח בשאלה "האם בינה מלאכותית יוצרת יותר בעיות מאשר פותרת" נמשך, דבר אחד בטוח – שילובה במסגרות הוא קריטי להתאמת כלי הבינה המלאכותית החדשים הזמינים לשחקן האיום המודרני.

בינה מלאכותית כשודדת – צעצוע חדש של האקר

למרבה הצער, טכנולוגיית בינה מלאכותית נגישה וזמינה יותר למאגר רחב יותר של גורמי איום, והשימוש לרעה בה הולך וגובר. גל הזיופים שנוצרים על ידי בינה מלאכותית, מתמונות ועד הטעיות מבוססות שמע משכנעות, מאפשר אפילו להאקרים חובבים לבצע מתקפות סייבר ראויות. כלים כמו ChatGPT יכולים לשמש ליצירת פישינג, הודעות מזויפות וחומרים הונאה אחרים בדיוק מרשים.

מתקפות הנדסה חברתית ממשיכות להיות נקודת חשיפה מרכזית עבור ארגונים. פושעי סייבר משתמשים בפרטים אישיים – שלעתים קרובות מגיעים באמצעות בינה מלאכותית – כדי ליצור תוכן מותאם אישית במטרה מפורשת לתמרן אנשים למסור מידע רגיש.

איכותה של טכנולוגיה זו כה גבוהה, עד שסרטוני דיפ-פייק של מנכ"לים של חברות משודרים בחדרי ישיבות במטרה לגשת לנתונים סודיים או לדוחות כספיים של החברה.

סיכונים אלה מוגברים על ידי המהירות והסתגלות של הבינה המלאכותית – ארגונים ניצבים בפני מאבק קשה כדי להישאר צעד אחד קדימה. לדוגמה, תוכנות זדוניות המונעות על ידי בינה מלאכותית מתפתחות במהירות, ולומדות אוטומטית ממפגשים קודמים כדי לחמוק מגילוי בהתקפות עתידיות.

בעולם כה מורכב ומהיר, ארגונים חייבים להישאר גם עמידים וגם בלתי פוסקים במאמצי ההגנה שלהם.

בינה מלאכותית כשומרת – החזית החדשה באבטחה

בעוד שבינה מלאכותית יכולה להוות איומים משמעותיים על ארגונים, היא נותרה חלק בלתי נפרד מההגנה מפני איומי סייבר.

בינה מלאכותית יכולה לנתח מערכים עצומים, באופן משמעותי מהר יותר ובדיוק רב יותר מבני אדם, כדי לזהות דפוסים ואנומליות, ולעתים קרובות לזהות מראש התקפות לפני שהן מתרחשות. על ידי אוטומציה חלקית של תגובות לאיומים, בינה מלאכותית יכולה למזער טעויות אנוש ולהגדיל את זמני התגובה, ובכך להעצים צוותי אבטחת סייבר להתמקד בסדרי עדיפויות אסטרטגיים יותר.

בעידן של טכניקות תקיפה מתוחכמות יותר ויותר המונעות על ידי בינה מלאכותית, ניתן לפרוס בינה מלאכותית גם כדי להתמודד עם הטכנולוגיה עצמה שבה משתמשים התוקפים. במילים אחרות, היא פועלת כהאקר שנלחם בחזרה.

לדוגמה, מודלים של בינה מלאכותית יכולים לנתח זנים חדשים של תוכנות זדוניות – שעשויים להיות נוצרו על ידי הבינה המלאכותית עצמה – ולאתר במהירות אזורי פגיעות, מה שמאפשר לארגונים להגיב במהירות ולמנוע נזק משמעותי לפני שהוא קורה.

לא רק תוקפים מנצלים את ההזדמנויות חסרות התקדים שמציעה הבינה המלאכותית. במבט קדימה, מומחי סייבר חייבים לשקול שילוב בינה מלאכותית בטקטיקות של מודיעין נחיליים.

בדומה ללהקות ציפורים או נחילי חרקים, יש לפרוס צמתי בינה מלאכותית כדי להתמקד באתגרי הסייבר הדחופים ביותר של הארגון, ולספק תגובות ממוקדות וסתגלות היכן שהן נחוצות ביותר.

ניצול הפוטנציאל של בינה מלאכותית בהגנה ובאסטרטגיות סייבר רחבות יותר יהיה חיוני לשמירה על יתרון במאבק המורכב נגד פושעי סייבר.

דילמת הנתונים

אבן הפינה של אבטחת סייבר המונעת על ידי בינה מלאכותית היא נתונים איכותיים ועדכניים, ועל המנהיגים להתמודד עם אתגר זה חזיתית. ללא נתונים טובים, בינה מלאכותית מאבדת את יכולתה לזהות אנומליות, להגיב לאיומים ולקבל החלטות חכמות. בקיצור, לבינה מלאכותית אין את הבסיס הדרוש לה כדי להיות יעילה, מה שנותן לפושעי סייבר יתרון.

ארגונים יכולים להפיק את המרב מבינה מלאכותית בתחום אבטחת הסייבר על ידי יישום מדיניות ניהול נתונים לניהול, סיווג, תיוג והגנה על נתונים, תוך מינוף כלי איכות נתונים לסימון ותיקון נתונים באיכות נמוכה. היגיינת נתונים נותרה הגורם החשוב ביותר למימוש ההבטחה של בינה מלאכותית.

כדי לשמור על יעילותה של בינה מלאכותית בתחום אבטחת הסייבר, ניטור מתמיד של מדדי איכות נתונים כדי להבטיח את הדיוק והרלוונטיות של הנתונים הוא חיוני. זוהי הדרך היעילה ביותר להבטיח שבינה מלאכותית תפעל עם נתונים באיכות הגבוהה ביותר, ותספק תוצאות אופטימליות.

במשחק של התקפה מול הגנה, בינה מלאכותית ממלאת תפקיד קריטי בשני הצדדים – היא גם השומרת וגם הפורצת. ככל שהטכנולוגיה הופכת נגישה יותר ויותר, והתוקפים הופכים לחדשניים יותר בשימוש בה, ארגונים מתמודדים עם איום מתמיד ומתפתח מצד טכניקות תקיפה חסרות תקדים ויצירתיות.

עם זאת, בינה מלאכותית יכולה גם להגן על ארגונים מפני האיומים שהיא מאפשרת, מה שמקשה עליהם להשאיר בצד. מימוש מלוא הפוטנציאל של בינה מלאכותית בתחום אבטחת הסייבר תלוי באיכות הנתונים עליהם היא פועלת.

רק על ידי יישום אסטרטגיית איכות נתונים חזקה, הנתמכת על ידי פיקוח ערני ופעילות מסביב לשעון, יכולים ארגונים להטות את הכף לטובתם ולעמוד בקצב פושעי הסייבר המודרניים.