4 Экспертные советы по обеспечению безопасности для предприятий, чтобы ориентироваться

Киберпреступники в настоящее время используют искусственный интеллект (ИИ) для улучшения каждой стадии их атак. Они используют большие языковые модели (LLMS) для создания высоко персонализированных фишинговых электронных писем, собирая личные данные из социальных сетей и профессиональных сетей. Между тем, генеративные состязательные сети (GAN) используются для производства глубокофального звука и видео, которые могут обмануть многофакторные системы аутентификации. Даже сценарии детей участвуют в действии, используя такие автоматизированные инструменты, как WormGPT для развертывания полиморфных вредоносных программ, которые могут изменить и уклоняться от традиционных методов обнаружения.

Это не просто гипотетические угрозы; Они сейчас происходят. Компании, которые не адаптируют свои стратегии безопасности, столкнутся с волной сложных киберугроз не только в 2025 году, но и за ее пределами.

Хотите остаться впереди в эпоху ИИ? У вас есть два варианта: встроить ИИ в свою деятельность или использовать ИИ для улучшения вашего бизнеса.

Чтобы глубже погрузиться в то, как ИИ меняет безопасность предприятия, я поболтал с Брэдоном Роджерсом, главным офицером на Island и опытным экспертом по кибербезопасности. Мы обсудили развивающийся ландшафт цифровой безопасности, обнаружения ранней угрозы и стратегий подготовки вашей команды к атакам, управляемым искусственным интеллектом. Но сначала давайте подготовим почву с некоторым контекстом.

Почему угрозы кибербезопасности ИИ разные

ИИ дает вредоносных актеров передовыми инструментами, которые делают кибератаки более целенаправленными, убедительными и трудными для обнаружения. Например, сегодняшние генеративные системы ИИ могут просеивать массовые наборы данных личной информации, корпоративных коммуникаций и социальных сетей, чтобы адаптировать фишинговые кампании, которые выглядят так, как будто они из надежных источников. В сочетании с вредоносными программами, которые автоматически адаптируются к мерам безопасности, масштаб и эффективность этих атак взлетают.

Технология DeepFake делает еще один шаг, создавая реалистичный видео и аудиоконтент, позволяя всем, от мошенничества с исполнительным иминическим воздействием до крупномасштабных кампаний дезинформации. Мы видели реальные примеры, такие как кража в 25 миллионов долларов от компании Гонконг, посредством видеоконфессиональной видеоконференции, и многочисленные случаи, когда сгенерированные AI голосовые клипы заставили людей передавать деньги мошенникам.

Автоматизированные кибер-атаки, управляемые ИИ, также ввели системы «установки и установки», которые постоянно ищут уязвимости, приспосабливаются к контрмерам и используют слабые стороны без какого-либо человеческого ввода. Примечательным случаем стал нарушение AWS в 2024 году, где вредоносное ПО на основе AI нанесло на карту сеть, определенные уязвимости и выполнила сложную атаку, которая скомпрометировала тысячи учетных записей клиентов.

Эти инциденты показывают, что ИИ не просто улучшает существующие киберугрозы; Это нерест совершенно новые типы рисков безопасности. Вот как Брэдон Роджерс предлагает решить эти проблемы.

1. Реализация архитектуры нулевого достопримечательностей

Старая модель по периметру безопасности больше не преодолевает ее против AR-усиленных угроз. Архитектура с нулевым дозом следует подходу «никогда не доверять, всегда проверять», гарантируя, что каждый пользователь, устройство и приложение должно быть аутентифицировано и авторизовано перед доступом к ресурсам. Этот метод сводит к минимуму риск несанкционированного доступа, даже если злоумышленники смогут попасть в сеть.

«Компании должны проверить каждого пользователя, устройства и приложения, включая ИИ, прежде чем они могут прикоснуться к критическим данным или функциям», - подчеркивает Роджерс, называя это лучшей стратегией защиты. Постоянно проверяя идентичности и обеспечивая жесткий контроль доступа, предприятия могут сократить поверхность атаки и ограничить ущерб от скомпрометированных счетов.

В то время как ИИ создает новые проблемы, он также привносит мощные защитные инструменты в таблицу. Решения безопасности, управляемые ИИ, могут анализировать огромные объемы данных в режиме реального времени, обнаруживая аномалии и потенциальные угрозы, которые могут упустить традиционные методы. Эти системы могут адаптироваться к новым моделям атаки, предлагая динамическую защиту от кибератаков с AI.

Роджерс предупреждает, что с искусственным искусством в кибер -обороне не следует рассматривать как еще одну особенность. «CISO и лидеры безопасности должны построить ИИ в свои системы с нуля», - говорит он. Интегрируя ИИ в свою инфраструктуру безопасности, организации могут повысить свою способность быстро обнаруживать и реагировать на инциденты, сужая окно возможностей для злоумышленников.

2. Обучать и обучать сотрудников на угрозах, основанных на искусственном интеллекте

Создавая культуру осведомленности о безопасности и устанавливая четкие руководящие принципы для использования инструментов ИИ, компании могут снизить риск внутренних уязвимостей. В конце концов, люди сложны, и часто простые решения работают лучше всего.

«Речь идет не только о том, чтобы отказаться от внешних атак. Речь идет о установке границ для сотрудников, использующих ИИ в качестве« чит -код производительности », - объясняет Роджерс.

Человеческая ошибка по -прежнему является основным слабым местом в кибербезопасности. Поскольку AI, сгенерированные AI, атаки фишинга и социальной инженерии становятся более убедительными, очень важно рассказать сотрудникам об этих развивающихся угрозах. Регулярное обучение может помочь им определить подозрительные действия, такие как неожиданные электронные письма или необычные запросы, которые отрываются от обычных процедур.

3. Мониторинг и регулирование использования ИИ работника

Технологии ИИ широко используются в разных предприятиях, но несанкционированное или некнутрированное использование - то, что известно как «теневой ИИ» - может представить серьезные риски безопасности. Сотрудники могут случайно использовать приложения ИИ без надлежащей безопасности, что приводит к утечкам данных или вопросам соответствия.

«Мы не можем свободно позволить корпоративным данным погрузиться в несанкционированные среды ИИ, поэтому нам нужно найти баланс», - отмечает Роджерс. Политики, которые регулируют инструменты искусственного интеллекта, регулярные проверки и обеспечение того, чтобы все заявки на ИИ соответствовали стандартам безопасности компании, являются ключом к управлению этими рисками.

4. Сотрудничество с ИИ и экспертами по кибербезопасности

Сложность угроз, основанных на искусственном интеллекте, означает, что компании должны работать с экспертами в области ИИ и кибербезопасности. Партнерство с внешними фирмами может дать организациям доступ к новейшим интеллекту угроз, передовым защитным технологиям и специализированным навыкам, которые у них могут не быть собственных.

Атаки с AI требуют сложной защиты, которую часто не могут предоставить традиционные инструменты безопасности. Платформы обнаружения угроз, усиленные AI, безопасные браузеры и контроль доступа с нулевым доступом могут анализировать поведение пользователей, обнаружить аномалии и помешать злонамеренным субъектам получить несанкционированный доступ.

Роджерс отмечает, что инновационные решения для предприятий «являются недостающей частью головоломки безопасности нулевого достопримечательностей. Эти инструменты предлагают глубокие, гранулированные управления безопасности, которые защищают любое приложение или ресурс в государственных и частных сетях».

Эти инструменты используют машинное обучение, чтобы следить за сетевой деятельностью, помечать подозрительные закономерности и автоматизировать реагирование на инциденты, снижая риск атак, сгенерированных AI, проскользнуть в корпоративные системы.