Genai en cybersécurité – blogs OpenText

Imaginez qu’une entreprise de technologie de santé de premier plan, réputée pour son logiciel de pointe, est confrontée à une cyberattaque de fin de soirée. Les pirates déploient des logiciels malveillants évasifs, échappant aux défenses antivirus et lancent des ransomwares pour verrouiller les fichiers tout en infiltrant le réseau. L’équipe de sécurité déjà épuisée se précipite pour reprendre le contrôle, passez en revue les journaux et les indices pour évaluer les dégâts au fil du temps. Qu’est-ce qui devrait être prioritaire en premier dans une telle crise?

C’est alors qu’un aide surprenante émerge: un modèle d’IA génératif formé sur de vastes données de cybersécurité. Travaillant tranquillement en arrière-plan, il passe à travers des journaux, liant les détails clés. Rapidement, il identifie la vraie menace – une attaque cachée se faisant passer pour une mise à jour logicielle. En quelques minutes, les indicateurs d’IA inhabituels, classent le malware, identifie les systèmes affectés, suggère des étapes pour arrêter la propagation, explique le chemin de l’attaque et répertorie les correctifs urgents. Ce n’est pas un fantasme futuriste – c’est comment l’IA révolutionne la cybersécurité aujourd’hui.

Les cybermenaces deviennent plus complexes et fréquentes, et les méthodes de cybersécurité traditionnelles ne sont plus suffisantes. Des méthodes telles que la détection basée sur la signature et la réponse à l’incident manuel ne peuvent pas suivre les attaques en évolution. L’IA générative, qui crée de nouveaux contenus et solutions, offre une nouvelle façon de réfléchir à la protection numérique. Dans ce blog, nous expliquerons ce que l’IA et l’IA génératrice sont, explorer leur utilisation en cybersécurité et mettre en évidence leur importance dans la résolution des défis d’aujourd’hui. Nous examinerons également les nouveaux développements dans ce domaine, tout en discutant des préoccupations éthiques et de la confidentialité de ces outils avancés, offrant une vue complète de cette technologie transformatrice.

Qu’est-ce que l’IA?

L’intelligence artificielle (IA), agit comme un assistant très intelligent, permettant aux ordinateurs d’effectuer des tâches généralement associées à l’intelligence humaine. Il apprend des données, identifie les modèles, prend des décisions et résout les problèmes plus efficacement que les humains. Grâce aux progrès de la machine et de l’apprentissage en profondeur, l’IA change la donne dans divers domaines, y compris la cybersécurité, où il détecte des modèles inhabituels dans le trafic réseau pour empêcher les menaces numériques.

Qu’est-ce que l’IA générative (Genai)?

L’IA générative est un type d’intelligence artificielle qui va au-delà de l’analyse ou des prédictions. Il crée de nouveaux contenus tels que du texte, des images ou même du code informatique, plutôt que d’analyser simplement des données ou de faire des prédictions. En apprenant les modèles à partir de données, il génère de nouvelles sorties. En cybersécurité, Genai automatise des tâches comme la rédaction de rapports et simule les cyberattaques pour la formation, améliorant les compétences en réponse à l’équipe. Il simplifie également la communication en créant des résumés concis de données complexes, offrant ainsi aux professionnels de la cybersécurité un outil puissant pour contrer les menaces numériques.

Le rôle de l’IA dans la cybersécurité

La cybersécurité a toujours été un jeu à enjeux élevés de chat et de souris – mais aujourd’hui, les «souris» sont plus rapides, plus intelligentes et multipliées de façon exponentielle. Considérez ceci: 560 000 nouvelles variantes de logiciels malveillants émergent quotidiennement (AV-Test Institute, 2023), tandis que les violations ne sont souvent pas détectées pendant des semaines, permettant aux attaquants de s’approfondir. Entre maintenant AI: non pas en remplacement de l’expertise humaine, mais comme un multiplicateur de force critique que les suraliments suralimentent sur trois fronts clés:

1. Vitesse des menaces: dépasser les attaquants
   Les cybercriminels innovent sans relâche, fabriquant des exploits zéro-jours et des logiciels malmorphes qui échappent aux outils traditionnels. L’IA contrecarre cela en analysant les menaces en temps réel, en apprenant des modèles d’attaque mondiale et en adaptant dynamiquement les défenses. Imaginez une IA qui repère une variante de ransomware jamais vu par son comportementpas seulement son code – passer de la protection réactive à la protection proactive.
2. Déficit du temps: couper le bruit
   La fatigue alerte est paralysant. Selon un rapport du 2023 SANS Institute, 70% du temps des analystes est gaspillé sur les faux positifs—Les chasser les tentatives de connexion inoffensives signalées comme suspectes. L’IA réduit ce bruit, l’automatisation de l’analyse des journaux et la hiérarchisation des risques critiques. Par exemple, il peut dégénérer une tentative de mouvement latérale furtive tout en dépréciant les événements de routine, libérant des équipes pour se concentrer sur de véritables menaces.
3. Pénurie de personnes: combler l’écart de compétences
   La crise des effectifs de la cybersécurité est désastreuse: 3,5 millions de postes resteront non remplis à l’échelle mondiale d’ici 2025 (ISC², 2022). L’IA aborde cet écart en augmentant la capacité humaine – automatisant des tâches répétitives comme la corrélation des journaux, guidant les analystes juniors avec des manuels de réponse étape par étape et même simuler des scénarios d’attaque pour la formation. Considérez-le comme un apprenti numérique 24/7 qui ne dort jamais.

Bref, l’IA transforme les opérations de cybersécurité par accélération de la détection, rationalisation des workflowset autonomiser les équipes en sous-effectif Pour faire plus avec moins. Mais comment cela se déroule-t-il exactement dans la pratique? Explorons l’impact du monde réel de l’IA, en commençant par son rôle dans la détection des menaces de suralimentation.

Boost de détection: renforcement de la première ligne de défense

« La meilleure défense est une bonne attaque, mais d’abord, vous devez voir le champ de bataille. »
L’IA transforme la détection des menaces en analysant les risques avec une vitesse et une précision inégalées. En utilisant l’analyse comportementale, des informations prédictives et des données contextuelles, elle transforme les informations brutes en informations exploitables. Voici comment:

1. Détection de logiciels malveillants: au-delà des signatures
   L’antivirus traditionnel repose sur des signatures de logiciels malveillants connus, laissant des lacunes pour de nouvelles menaces. AI se concentre sur le comportement, détectant des anomalies subtiles – comme un script de lecture PDF exécutant des commandes cachées (utilisées dans l’attaque GhostPDF 2023). Cette approche attrape les menaces zéro-jours Les plus anciens outils manquent.
2. Détection de vulnérabilité: scans plus intelligents
   Les contrôles de vulnérabilité manuels sont lents et incohérents. L’IA croise rapidement le code, les configurations et les données de violation pour identifier les risques. Par exemple, AI a repéré des défauts Log4J quelques heures avant les équipes humaines, permettant des correctifs plus rapides.

Ensemble, ces méthodes construisent un système de détection plus rapide et plus adaptatif que les efforts humains uniquement. Mais identifier les menaces n’est que le début. Comment les équipes réagissent-elles à la vitesse de l’IA? Plongeons ensuite la prise de décision.

Vitesse cognitive AI-Boosted: des heures aux secondes

« La vitesse est la survie dans le cyberespace. »
Dans les cyber-incidents à enjeux élevés, chaque seconde est importante. L’IA agit comme un turbocompresseur cognitifCompression des heures d’analyse en minutes et libérant des analystes pour se concentrer sur les décisions stratégiques:

1. Triage d’alerte intelligent: couper le bruit
   L’IA utilise la PNL pour analyser les e-mails, les journaux et le recouper les données de menace, en hiérarchiser les alertes critiques. Il peut signaler une alerte liée aux ransomwares sur 500, réduisant le temps de triage de 80%.
2. Rapports automatisés: du chaos à la clarté
   Génère des rapports clairs à partir de données diffusées – Fost-MGM brèche. Les outils créent des résumés en quelques minutes, permettant aux équipes de se concentrer sur le confinement.
3. Playbooks de réponse exploitable
   Automatise les réponses pour les menaces courantes (par exemple, bloquer les IP de phishing). Il guide également des scénarios complexes utilisant des tactiques d’attr & ck Mitre, comme l’isolement des appareils piratés lors des attaques de chaîne d’approvisionnement.

Pour les analystes, cela signifie moins de temps sur les travaux d’administration et plus sur les stratégies de défense proactives. Mais comment les organisations évoluent-elles ces avantages? Nous examinerons ensuite la mise à l’échelle opérationnelle.

Équipes SOC / TH alimentées par AI: autonomiser les gardiens

« L’IA ne remplace pas les humains – elle en fait des super-héros. »
Les équipes des opérations de sécurité (SOC) et les équipes de chasse aux menaces (TH) adoptent l’IA pour lutter contre les adversaires de plus en plus sophistiqués. Voici comment AI suralimente leurs flux de travail:

1. Communications améliorées AI: contexte en temps réel
   La génération (RAG) (RAG) de la récupération fusionne avec les bases de données de menaces comme Mitre Att & CK. Cela offre des informations instantanées lors des enquêtes. Par exemple, dans un cas de ransomware, les tactiques de drapeau de chiffon (par exemple, «TA0002: exécution») et recommande les défenses, réduisant les recherches manuelles d’heures à quelques secondes.
2. Assistants AI: votre cyber partenaire 24/7
   Les partenaires de l’IA virtuels gèrent les requêtes et les tâches, augmentant l’efficacité. Les analystes peuvent demander: «Afficher les derniers exploits log4j» via le chat et obtenir des réponses citées instantanément, plus de jonglerie avec des onglets de navigateur sans fin.
3. AI agentique: défense autonome à grande échelle
   Les systèmes d’IA agentiques agissent indépendamment des menaces de chasse ou d’exécution des réponses (par exemple, isoler les appareils infectés, bloquer l’accès) à l’aide de manuels prédéfinis. Cela réduit la charge de travail humaine et plie les pénuries de compétences.

Mais avec une grande puissance vient une grande responsabilité.
Les suraliments sur les suraliments SOC mais déclenchent des débats urgents: pouvons-nous faire confiance à l’IA avec des choix de sécurité critiques? Comment pouvons-nous l’empêcher de devenir une arme? Le Genai responsable nécessite une gouvernance stricte, des données diverses, des processus transparents et des garanties éthiques. Pourtant, même si les risques persistent, les pionniers repoussent les limites de Genai. Découvrez ces innovations audacieuses ensuite.

Nouveaux développements en cybersécurité en utilisant une AI générative

Le paysage de la cybersécurité subit un changement sismique alors que l’IA générative débloque des stratégies de défense innovantes. Voici comment il remodèle le champ de bataille:

1. Simulation avancée des menaces: formation pour l’inévitable
   Genai fabrique des simulations de menaces hyper-réalistes (par exemple, les attaques de ransomware zéro-jour) pour les défenses de test de stress, exposant des faiblesses avant de réelles violations.
2. Test de pénétration automatisée: piratage à la vitesse de la machine
   Les outils AI ont sondé les réseaux de sonde de manière autonome pour les défauts, comme les godets de nuages ​​erronés. Il termine les analyses en heures par rapport aux semaines manuelles.
3. Intelligence de menace alimentée par la PNL: miner les enfers numériques
   Genai mines des forums cachés et des chats cryptés à l’aide de PNL, en signalant tôt les menaces – comme détecter un tracé de ransomware de soins des soins de santé avant l’attaque.
4. Analyse prédictive: arrêter les attaques avant de commencer
   En reliant les données historiques (par exemple, la violation de Solarwinds) aux risques émergents, Genai prévoit des attaques, réduisant les temps de réponse de 92% dans les tests.

Ces innovations ne sont que la pointe de l’iceberg. Au fur et à mesure que Genai évolue, il promet de transformer la cybersécurité d’un échange réactif en un bouclier proactif, mais seulement si nous naviguons sur ses pièges éthiques.

Redéfinir la cybersécurité

L’IA générative ne change pas seulement la cybersécurité – elle la redéfinit. En suralimentant la détection des menaces, en compressant les temps de réponse des heures aux secondes et en permettant aux analystes de se concentrer sur les décisions stratégiques, Genai transforme la façon dont nous luttons sur les menaces modernes. À une époque où de nouvelles variantes de logiciels malveillants émergeant quotidiennement et De nombreux rôles de cybersécurité ne sont pas rempliscette technologie comble les lacunes critiques, agissant comme un partenaire infatigable qui augmente – pas le remplace – l’expertise humaine.

L’outil d’IA peut identifier les modèles d’expiltration des données en quelques minutes, tandis que Genai rédige les livres de jeu de confinement, réduit le temps de réponse par de nombreux plis. Pourtant, ce pouvoir exige la responsabilité. Les garde-corps éthiques – les modèles d’IA transparents, les audits de biais et la surveillance humaine – sont non négociables pour éviter une mauvaise utilisation.

La leçon est claire: Genai transforme la cybersécurité d’un bloc consommateur de coûts à un avantage stratégique. Les organisations qui adoptent cette collaboration humaine-AI – où l’intuition rencontre la vitesse de la machine – survivra non seulement à la course aux armements numériques, mais y prospèrent.

La route à venir? Un avenir où les défenses axées sur l’IA sont aussi dynamiques que les menaces qu’ils combattent, et la cybersécurité devient un catalyseur d’innovation, pas seulement un bouclier contre le chaos.

Rejoignez-nous @ RSA 2025 où mon collègue scientifique des données, Hari Manassery Koduvly, et je parlerai de – «Comment utiliser les LLM pour augmenter les alertes de menace avec le cadre de Mitre».