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Wie generative KI das Spiel für Cloud-Sicherheit verändert

王林
王林nach vorne
2023-07-12 21:13:501412Durchsuche

Cloud-Sicherheit und künstliche Intelligenz stehen in einer langfristigen Kooperationsbeziehung. Im letzten Jahrzehnt wurde künstliche Intelligenz dank ihrer Funktionen zur Mustererkennung und Anomalieerkennung in großem Umfang zur Identifizierung von Cloud-Sicherheitsbedrohungen und zur Priorisierung ihrer Risiken eingesetzt.

Wie generative KI das Spiel für Cloud-Sicherheit verändert

Allerdings hat sich in den letzten 10 Jahren viel verändert. Cloud-Anwendungen werden zunehmend von immer mehr Menschen und Organisationen migriert und Bedrohungsakteure beginnen, sie als Hauptziele zu betrachten.

Cloud-Sicherheit ist für die Cybersicherheitsreife eines Unternehmens wichtiger denn je, und die Integration von KI in Cloud-Sicherheitstools ist eine wichtige Verteidigungsebene gegen ständig wachsende cloudbasierte Bedrohungen. Einer der größten Game-Changer für Cloud-Sicherheit ist laut Google die generative künstliche Intelligenz.

Sunil Potti, Vizepräsident und General Manager von Google Cloud Security, sagte in einem Blogbeitrag auf dem Google Cloud Security Summit im Juni: „Generative KI hat das Potenzial, die Sicherheitsprobleme zu reduzieren, die die Sicherheit von Teams plagen.“

Googles eigene Cloud-Sicherheitsbemühungen umfassen eine KI-Workbench, in der KI eingesetzt wird, um aufkommende Bedrohungen anzugehen und zu verhindern Reduzieren Sie Bedrohungsmüdigkeit durch Alarmüberlastung und schließen Sie Talentlücken.

Basierend auf der Rolle künstlicher Intelligenz bei der Cloud-Sicherheit

Traditionell wird künstliche Intelligenz verwendet, um Hunderte von Bedrohungen in Sekundenschnelle zu erkennen und zu beheben.

Generative KI bringt künstliche Intelligenz auf eine ganz neue Ebene, indem sie sich auf die Erstellung neuer Daten konzentriert, anstatt nur bestehende Daten zu analysieren. „[Generative KI] ermöglicht die Entwicklung realistischer synthetischer Daten, die zum Trainieren und Testen von Sicherheitsmodellen verwendet werden können, ohne sensible Informationen preiszugeben“, sagte Bob Janssen, Vizepräsident für Technik und Leiter Innovation bei Delinea, gegenüber TechRepublic sagte, generative künstliche Intelligenz verändert bereits die Art und Weise, wie Unternehmen Cloud-Sicherheitsprobleme angehen. Er fügte hinzu: „Es verbessert die allgemeinen Sicherheitsmaßnahmen, indem es realistische synthetische Daten zum Testen bereitstellt, komplexe Angriffsszenarien simuliert und das Risiko der Offenlegung sensibler Informationen während der Entwicklung minimiert.“ Ein Unterschied zwischen generativer künstlicher Intelligenz und den derzeit in der Cloud-Sicherheit verwendeten Modellen künstlicher Intelligenz besteht darin, dass generative künstliche Intelligenz die Fähigkeit besitzt, Informationen zusammenzufassen, zu klassifizieren und zu generieren. Bei entsprechender Schulung kann es auf der Grundlage spezieller Daten Schlüsse ziehen und Konversationsinteraktionen in natürlicher Sprache ermöglichen, was den Arbeitsablauf schneller erleichtert als die flachen Schnittstellen typischer Sicherheitstools.

„Diese Eigenschaften, angewendet auf die Cloud-Sicherheit, ermöglichen es Kunden, die relevantesten Risiken in ihrer individuellen Umgebung oder regulatorischen Anforderungen zu identifizieren und zu priorisieren, schnell Abfragen zu generieren und die erforderlichen kontinuierlichen Überwachungsbedrohungen zu erkennen“, sagte Potti. Durch natürliche Sprachinteraktion und unterstützte Erfahrungen mit Benutzern kann generative KI Kunden dabei unterstützen, ihre gewünschten Ziele zu erreichen.

Bei Google beispielsweise wird die Cloud-Sicherheit durch generative KI „aufgeladen“, sodass Kunden Petabytes an Ereignisdaten in natürlicher Sprache durchsuchen können, anstatt benutzerdefinierte Abfragen zu schreiben. Eine weitere Funktion bietet eine leicht verständliche Erläuterung möglicher Angriffspfade und Abhilfemaßnahmen.

Potti sagte: „KI befindet sich also noch in einem frühen Stadium, aber wir nutzen diese Superkräfte, um Sicherheitsergebnisse wie die frühzeitige Erkennung von Schwachstellen oder die sofortige Triage potenzieller Malware zu erzielen.“

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