Çawa Dikare AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de Bê Bikaranîna?

Pêşkêş

AI-ya afirîner - pergalên îstîxbarata sûnî yên ku dikarin naverok an pêşbîniyên nû biafirînin - wekî hêzek veguherîner di ewlehiya sîber de derdikeve holê. Amûrên mîna GPT-4 ya OpenAI-yê şiyana analîzkirina daneyên tevlihev û çêkirina nivîsa mîna mirovan nîşan dane, ku rêbazên nû ji bo parastina li dijî gefên sîber gengaz dike. Pisporên ewlehiya sîber û biryarderên karsaziyê li seranserê pîşesaziyan lêkolîn dikin ka AI-ya afirîner çawa dikare parastinê li dijî êrîşên pêşkeftî xurt bike. Ji darayî û lênihêrîna tenduristiyê bigire heya firotanê û hikûmetê, rêxistinên di her sektorê de bi hewldanên phishing ên sofîstîke, malware û gefên din re rû bi rû dimînin ku AI-ya afirîner dikare ji bo rûbirûbûna wan bibe alîkar. Di vê kaxeza spî de, em lêkolîn dikin ka AI-ya afirîner çawa dikare di ewlehiya sîber de were bikar anîn , serîlêdanên cîhana rastîn, îhtîmalên pêşerojê û nirxandinên girîng ji bo pejirandinê ronî dikin.

AI-ya afirîner ji AI-ya analîtîk a kevneşopî ne tenê bi tespîtkirina qaliban, lê di heman demê de bi afirandina naverokê jî cuda ye - çi êrîşan simulasyon bike da ku parastinê perwerde bike an jî ravekirinên bi zimanê xwezayî ji bo daneyên ewlehiyê yên tevlihev çêbike. Ev şiyana dualî wê dike şûrek dudevî: ew amûrên parastinê yên nû yên bihêz pêşkêşî dike, lê aktorên gefê jî dikarin wê bikar bînin. Beşên jêrîn rêzek berfireh ji rewşên karanîna ji bo AI-ya afirîner di ewlehiya sîber de vedikolin, ji otomatîkkirina tespîtkirina phishing bigire heya baştirkirina bersiva bûyeran. Em her weha li ser feydeyên ku ev nûbûnên AI soz didin, ligel xetereyên (wekî "halucînasyonên" AI an jî karanîna nebaş a dijber) ku rêxistin divê birêve bibin, nîqaş dikin. Di dawiyê de, em dersên pratîkî peyda dikin da ku alîkariya karsaziyan bikin ku AI-ya afirîner binirxînin û bi berpirsiyarî di stratejiyên xwe yên ewlehiya sîber de entegre bikin.

AI-ya Afirîner di Ewlekariya Sîber de: Pêşgotinek

AI-ya afirîner di ewlehiya sîber de behsa modelên AI-ê dike - pir caran modelên zimanî yên mezin an torên neural ên din - ku dikarin têgihîştin, pêşniyaran, kod, an tewra daneyên sentetîk çêbikin da ku di karên ewlehiyê de bibin alîkar. Berevajî modelên bi tevahî pêşbînîkirî, AI-ya afirîner dikare senaryoyan simul bike û li gorî daneyên xwe yên perwerdehiyê encamên ku ji hêla mirovan ve têne xwendin (mînak rapor, hişyarî, an tewra nimûneyên koda xerabkar) hilberîne. Ev şiyan ji bo pêşbînîkirin, tespîtkirin û bersivdayîna gefan bi awayên dînamîktir ji berê tê bikar anîn ( AI-ya afirîner di ewlehiya sîber de çi ye? - Palo Alto Networks ). Mînakî, modelên afirîner dikarin tomarên berfireh an depoyên îstîxbarata gefan analîz bikin û kurteyek kurt an çalakiyek pêşniyarkirî hilberînin, ku hema hema mîna "alîkarek" AI-yê ji bo tîmên ewlehiyê dixebite.

Pêkanînên zû yên AI-ya afirîner ji bo parastina sîber sozdar nîşan dane. Di sala 2023-an de, Microsoft-ê Security Copilot , alîkarek GPT-4-hêzdar ji bo analîstên ewlehiyê, danasîn da ku alîkariya destnîşankirina binpêkirinan bike û 65 trîlyon sînyalên ku Microsoft rojane pêvajo dike, bikolîne ( Microsoft Security Copilot alîkarek AI-ya GPT-4-ya nû ye ji bo ewlehiya sîber | The Verge ). Analîst dikarin vê pergalê bi zimanekî xwezayî teşwîq bikin (mînak "Hemî bûyerên ewlehiyê di 24 demjimêrên dawî de kurt bikin" ), û hev-pîlot dê kurteyek vegotinê ya kêrhatî hilberîne. Bi heman rengî, AI-ya Gef Intelligence ê modelek afirîner a bi navê Gemini da ku lêgerîna danûstandinê di nav databasa îstîxbarata gefê ya berfireh a Google-ê de çalak bike, koda gumanbar bi lez analîz bike û dîtinan kurt bike da ku alîkariya nêçîrvanên malware bike ( Çawa Dikare AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de Bê Bikaranîn? 10 Nimûneyên Cîhana Rastîn ). Ev mînak potansiyelê nîşan didin: AI-ya afirîner dikare daneyên ewlehiya sîber ên tevlihev û mezin bihelîne û têgihîştinan bi rengek gihîştî pêşkêş bike, biryardanê bileztir bike.

Di heman demê de, AI-ya afirîner dikare naveroka sexte ya pir rastîn biafirîne, ku ji bo simulasyon û perwerdeyê (û mixabin, ji bo êrîşkarên ku endezyariya civakî diafirînin) feydeyek e. Dema ku em ber bi rewşên karanîna taybetî ve diçin, em ê bibînin ku şiyana AI-ya afirîner a hem sentezkirin û hem jî analîzkirina agahdariyê bingeha gelek sepanên wê yên ewlehiya sîber e. Li jêr, em diçin nav rewşên karanîna sereke, ku her tiştî ji pêşîlêgirtina phishing bigire heya pêşkeftina nermalava ewle vedihewîne, bi mînakên ka her yek çawa li seranserê pîşesaziyan tê sepandin.

Bikaranînên Sereke yên AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de

Wêne: Nimûneyên karanîna sereke ji bo AI-ya afirîner di ewlehiya sîber de ev in: hev-pîlotên AI-ê ji bo tîmên ewlehiyê, analîza lawaziya kodê, tespîtkirina gefên adapteyî, simulasyona êrîşa sifir-roj, ewlehiya biyometrîkî ya pêşkeftî, û tespîtkirina phishing ( 6 Nimûneyên Bikaranîna ji bo AI-ya afirîner di ewlehiya sîber de [+ Nimûne] ).

Tesbîtkirin û Pêşîlêgirtina Phishingê

Phishing yek ji gefên sîber ên herî berbelav dimîne, ku bikarhêneran dixapîne da ku lînkên zirardar bikirtînin an jî nasnameyên wan eşkere bikin. AI-ya afirîner hem ji bo tespîtkirina hewldanên phishingê û hem jî ji bo xurtkirina perwerdehiya bikarhêneran ji bo pêşîgirtina li êrîşên serketî tê bikar anîn. Li aliyê parastinê, modelên AI dikarin naveroka e-nameyê û tevgerên şander analîz bikin da ku nîşanên nazik ên phishingê bibînin ku fîlterên li ser bingeha qaîdeyan dibe ku ji dest bidin. Bi fêrbûna ji daneyên mezin ên e-nameyên rewa li hember sextekar, modelek afirîner dikare anomaliyên di ton, gotin, an çarçoveyê de nîşan bide ku sextekariyek nîşan dide - tewra dema ku rêziman û rastnivîs êdî wê eşkere nakin. Bi rastî, lêkolînerên Palo Alto Networks destnîşan dikin ku AI-ya afirîner dikare "nîşanên nazik ên e-nameyên phishingê yên ku dibe ku neyên tespît kirin" nas bike, û alîkariya rêxistinan bike ku gavek li pêş sextekaran bimînin ( AI-ya afirîner di ewlehiya sîber de çi ye? - Palo Alto Networks ).

simulasyona êrîşên phishingê AI-ya afirîner jî bikar tînin . Mînakî, Ironscales amûrek simulasyona phishingê ya bi hêza GPT-ê destnîşan kir ku bixweber e-nameyên phishingê yên sexte yên ku ji bo karmendên rêxistinê hatine çêkirin çêdike ( AI-ya Afirîner Çawa Dikare Di Ewlehiya Sîber de Bê Bikaranîn? 10 Nimûneyên Cîhana Rastîn ). Ev e-nameyên ku ji hêla AI-yê ve hatine çêkirin taktîkên êrîşkar ên herî dawî nîşan didin, û pratîkek rastîn didin karmendan di tespîtkirina naveroka phishing de. Perwerdehiya kesane ya weha girîng e ji ber ku êrîşkar bi xwe AI-yê bikar tînin da ku xapandinên bêtir bawerbar biafirînin. Bi taybetî, her çend AI-ya afirîner dikare peyamên phishingê yên pir xweşik hilberîne (rojên îngilîziya şikestî ya ku bi hêsanî tê dîtin çûne), parêzvanan dîtin ku AI ne bêhempa ye. Di sala 2024-an de, lêkolînerên Ewlekariya IBM-ê ceribandinek kirin ku e-nameyên phishingê yên ji hêla mirovan ve hatine nivîsandin bi yên ji hêla AI-yê ve hatine çêkirin re berhev kirin, û "bi ecêbmayî, e-nameyên ku ji hêla AI-yê ve hatine çêkirin hîn jî hêsan dihatin tespît kirin tevî rêzimana wan a rast" ( 6 Dozên Bikaranînê ji bo AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de [+ Nimûne] ). Ev pêşniyar dike ku intuîsyona mirovan bi tespîtkirina bi alîkariya AI-yê re hîn jî dikare nelihevhatinên nazik an sînyalên metadata di xapandinên ji hêla AI-yê ve hatine nivîsandin nas bike.

AI-ya afirîner bi awayên din jî alîkariya parastina li dijî phishingê dike. Model dikarin ji bo çêkirina bersivên otomatîk an fîlterên ku e-nameyên gumanbar diceribînin werin bikar anîn. Mînakî, pergalek AI dikare bi pirsên taybetî bersivê bide e-nameyek da ku rewatiya şander piştrast bike an jî LLM-yek bikar bîne da ku girêdan û pêvekên e-nameyek di sandboxek de analîz bike, dûv re her niyeta xerab kurt bike. Platforma ewlehiyê ya NVIDIA Morpheus hêza AI-ê di vê qadê de nîşan dide - ew modelên NLP-ya afirîner bikar tîne da ku e-nameyan bi lez analîz û dabeş bike, û hat dîtin ku tespîtkirina e-nameyên spear-phishing bi rêjeya 21% li gorî amûrên ewlehiyê yên kevneşopî baştir dike ( 6 Dozên Bikaranînê ji bo AI-ya afirîner di ewlehiya sîber de [+ Nimûne] ). Morpheus tewra şêwazên ragihandinê yên bikarhêner profîl dike da ku tevgerên neasayî tespît bike (wek bikarhênerek ku ji nişkê ve gelek navnîşanên derveyî dişîne), ku dikare nîşan bide ku hesabek xeternak e-nameyên phishing dişîne.

Di pratîkê de, şîrketên li seranserê pîşesaziyan dest pê dikin ku baweriya xwe bi AI bînin da ku e-name û trafîka malperê ji bo êrîşên endezyariya civakî fîltre bike. Mînakî, şîrketên darayî AI-ya afirîner bikar tînin da ku danûstandinan ji bo hewldanên sextekariyê yên ku dikarin bibin sedema sextekariya têlan bişopînin, di heman demê de dabînkerên lênihêrîna tenduristiyê AI-yê bikar tînin da ku daneyên nexweşan ji binpêkirinên têkildarî phishing-ê biparêzin. Bi çêkirina senaryoyên phishing-ê yên rastîn û destnîşankirina nîşanên peyamên xerab, AI-ya afirîner tebeqeyek bihêz li stratejiyên pêşîlêgirtina phishing-ê zêde dike. Dersa sereke: AI dikare bibe alîkar ku êrîşên phishing zûtir û rasttir werin tespîtkirin û bêbandorkirin , her çend êrîşkar heman teknolojiyê bikar tînin da ku lîstika xwe baştir bikin.

Tesbîtkirina Malware û Analîza Gefê

Malwareya nûjen bi berdewamî pêş dikeve - êrîşkar guhertoyên nû çêdikin an jî kodê tarî dikin da ku îmzeyên antîvîrusê derbas bikin. AI-ya afirîner teknîkên nû pêşkêşî dike hem ji bo tespîtkirina malware û hem jî ji bo têgihîştina tevgera wê. Yek rêbaz karanîna AI-ê ye ji bo çêkirina "cêwîyên xerab" ên malware : lêkolînerên ewlehiyê dikarin nimûneyek malware ya naskirî têxin modelek hilberîner da ku gelek guhertoyên mutasyonkirî yên wê malware biafirînin. Bi vê yekê, ew bi bandor pêşbînî dikin ka êrîşkar dikare çi guhertinan bike. Ev guhertoyên ku ji hêla AI-ê ve têne çêkirin dikarin dûv re werin bikar anîn da ku pergalên antîvîrus û tespîtkirina destwerdanê perwerde bikin, da ku tewra guhertoyên guhertî yên malware di xwezayê de jî werin nas kirin ( 6 Dozên Bikaranînê ji bo AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de [+ Nimûne] ). Ev stratejiya proaktîf dibe alîkar ku çerxa ku hacker malwareya xwe hinekî diguherînin da ku ji tespîtkirinê dûr bikevin û parêzvan neçar in ku her carê îmzeyên nû binivîsin bişkînin. Wekî ku di podcastek pîşesaziyê de hate destnîşan kirin, pisporên ewlehiyê naha AI-ya afirîner bikar tînin da ku "trafîka torê simul bikin û barên zirardar çêbikin ku êrîşên sofîstîke dişibin", parastinên xwe li dijî tevahiya malbatek gefan biceribînin ne ku yek mînakek. Ev tespîtkirina gefên adapteyî tê vê wateyê ku amûrên ewlehiyê li hember malwareya polîmorfîk ku dê bi rengek din derbas bibin berxwedêrtir dibin.

Ji bilî tespîtkirinê, AI-ya afirîner di analîza malware û endezyariya berevajî , ku bi kevneşopî ji bo analîstên gefan karên ked-zêde ne. Modelên zimanî yên mezin dikarin werin erkdarkirin ku kod an skrîptên gumanbar lêkolîn bikin û bi zimanekî sade rave bikin ka kod ji bo çi armanc dike. Nimûneyek cîhana rastîn VirusTotal Code Insight , taybetmendiyek ji hêla VirusTotal a Google ve ku modelek AI-ya afirîner (Sec-PaLM ya Google) bikar tîne da ku kurteyên zimanê xwezayî yên kodên potansiyel ên zirardar hilberîne ( Çawa Dikare AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de Bikar Bîne? 10 Nimûneyên Cîhana Rast ). Ew di bingeh de "cureyek ChatGPT-yê ye ku ji bo kodkirina ewlehiyê hatiye veqetandin", wekî analîstek malware ya AI-yê tevdigere ku 24/7 dixebite da ku alîkariya analîstên mirovî bike ku gefan fam bikin ( 6 Dozên Bikaranînê ji bo AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de [+ Nimûne] ). Li şûna ku li ser skrîpt an koda dualî ya nenas bikole, endamek tîmê ewlehiyê dikare ji AI-yê ravekirinek tavilê bistîne - mînakî, "Ev skrîpt hewl dide ku pelek ji servera XYZ dakêşin û dûv re mîhengên pergalê biguherîne, ku nîşana tevgera malware ye." Ev yek bersiva bûyeran bi awayekî berbiçav zûtir dike, ji ber ku analîst dikarin malware-yên nû ji her demê zûtir tespît bikin û fam bikin.

destnîşankirina malware di setên daneyên mezin de tê bikar anîn . Motorên antîvîrusê yên kevneşopî pelan ji bo îmzeyên naskirî dişopînin, lê modelek afirîner dikare taybetmendiyên pelek binirxîne û tewra li gorî şablonên fêrbûyî pêşbînî bike ka ew xerabkar e. Bi analîzkirina taybetmendiyên mîlyaran pelan (xerabkar û nebaş), AI-yek dikare niyeta xerabkar bigire li cihê ku îmzeyek eşkere tune be. Mînakî, modelek afirîner dikare pelek bicîhkirî wekî gumanbar nîşan bide ji ber ku profîla wê ya tevgerê "dişibihe" guhertoyek piçûk a ransomware ku wê di dema perwerdehiyê de dîtiye, her çend dunarî nû be jî. Ev tespîtkirina li ser bingeha tevgerê dibe alîkar ku li dijî malwareya nû an sifir-roj were bikar anîn. AI-ya Gef Intelligence ya Google (beşek ji Chronicle/Mandiant) tê ragihandin ku modela xwe ya afirîner bikar tîne da ku koda potansiyel xerabkar analîz bike û "bi bandortir û bi bandortir alîkariya pisporên ewlehiyê bike di şerê malware û celebên din ên gefan de." ( AI-ya afirîner çawa dikare di ewlehiya sîber de were bikar anîn? 10 Mînakên Cîhana Rastîn ).

Ji aliyê din ve, divê em qebûl bikin ku êrîşkar dikarin li vir jî AI-ya afirîner bikar bînin - da ku bixweber malware biafirînin ku xwe diguhezîne. Bi rastî, pisporên ewlehiyê hişyar dikin ku AI-ya afirîner dikare alîkariya sûcdarên sîber bike ku malware pêşve bibin ku tespîtkirina wê dijwartir e ( AI-ya Afirîner di Ewlekariya Sîber de çi ye? - Palo Alto Networks ). Modelek AI dikare were ferman kirin ku perçeyek malware dubare biguhezîne (avahîya pelê, rêbazên şîfrekirinê, hwd. biguhezîne) heya ku ew ji hemî kontrolên antîvîrusê yên naskirî dûr bikeve. Ev karanîna dijber fikarek mezin dibe (carinan wekî "malware-ya bi hêza AI" an malware-ya polîmorfîk wekî karûbar tê binav kirin). Em ê paşê li ser xetereyên weha nîqaş bikin, lê ew destnîşan dike ku AI-ya afirîner amûrek di vê lîstika pisîk û mişk de ye ku ji hêla hem parêzvan û hem jî êrîşkaran ve tê bikar anîn.

Bi tevayî, AI-ya afirîner parastina li dijî malware zêde dike bi rêdana tîmên ewlehiyê ku mîna êrîşkarekî bifikirin - gef û çareseriyên nû di hundurê xwe de çêdikin. Çi ew malwareya sentetîk çêbike da ku rêjeyên tespîtkirinê baştir bike an jî AI-yê bikar bîne da ku malwareya rastîn a di toran de rave bike û bigire nav xwe, ev teknîk li seranserê pîşesaziyan têne sepandin. Bankek dikare analîza malware ya bi AI-ê ve girêdayî bikar bîne da ku bi lez makroyek gumanbar di pelgeyekê de analîz bike, di heman demê de fîrmayek hilberînê dikare ji bo tespîtkirina malware ya ku pergalên kontrola pîşesaziyê hedef digire, xwe bispêre AI-yê. Bi zêdekirina analîza malware ya kevneşopî bi AI-ya afirîner, rêxistin dikarin ji berê zûtir û bi awayekî proaktîftir bersivê bidin kampanyayên malware.

Agahdariya Gefê û Analîza Otomatîk

Her roj, rêxistin bi daneyên îstîxbarata gefan têne bombebaran kirin - ji çavkaniyên nîşaneyên nû yên tawankariyê (IOC) bigire heya raporên analîstan li ser taktîkên hackerên nû. Ji bo tîmên ewlehiyê zehmetî ew e ku di nav vê lehiyê agahdariyê de bigerin û têgihiştinên çalak derxînin. AI-ya hilberîner di analîz û karanîna îstîxbarata gefan de otomasyonkirî . Li şûna xwendina bi destan a bi dehan rapor an tomarên databasa, analîst dikarin AI-yê bikar bînin da ku îstîxbarata gefan bi leza makîneyê kurt bikin û di çarçoveyekê de bi cîh bikin.

Nimûneyek berbiçav Threat Intelligence , ku AI-ya hilberîner (modela Gemini) bi daneyên gefê yên Google-ê yên ji Mandiant û VirusTotal ve entegre dike. Ev AI "lêgerîna axaftinê li seranserê depoya berfireh a îstîxbarata gefê ya Google-ê" , ku dihêle bikarhêner pirsên xwezayî li ser gefan bipirsin û bersivên pakkirî bistînin ( Çawa Dikare AI-ya Hilberîner di Ewlehiya Sîber de Bê Bikaranîn? 10 Nimûneyên Cîhana Rastîn ). Mînakî, analîstek dikare bipirse, "Ma me malwareyek têkildarî Grûpa Threat X dîtiye ku pîşesaziya me hedef digire?" û AI dê agahdariya têkildar derxîne, dibe ku destnîşan bike "Erê, Grûpa Threat X meha borî bi kampanyayek phishing ve girêdayî bû ku malware Y bikar dianî" , digel kurteyek ji tevgera wê malware. Ev bi girîngî dema berhevkirina têgihîştinan kêm dike ku dê hewceyê lêpirsîna gelek amûran an xwendina raporên dirêj bike.

AI-ya afirîner dikare meylên gefan jî bi hev ve girêbide û kurt bike . Ew dikare bi hezaran postên blogên ewlehiyê, nûçeyên binpêkirinê, û sohbetên tora tarî lêkolîn bike û dûv re ji bo brifînga CISO-yê kurteyek rêveberiyê ya "gefên sîber ên herî mezin ên vê hefteyê" çêbike. Bi kevneşopî, ev asta analîz û raporkirinê hewldanek girîng a mirovan digirt; naha modelek baş-mîhengkirî dikare wê di çend saniyan de binivîse, û mirov tenê encamê safî dikin. Şîrketên mîna ZeroFox FoxGPT , amûrek AI-ya afirîner ku bi taybetî ji bo "lezkirina analîz û kurtkirina îstîxbaratê li seranserê daneyên mezin", di nav de naveroka xerabkar û daneyên phishing-ê hatî çêkirin ( Çawa Dikare AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de Bê Bikaranîn? 10 Nimûneyên Cîhana Rastîn ). Bi otomatîkkirina barkirina giran a xwendin û referanskirina daneyan, AI dihêle ku tîmên îstîxbarata gefan li ser biryardan û bersivê bisekinin.

Nimûneyek din a bikaranînê nêçîra gefên danûstandinê . Xeyal bikin ku analîstek ewlehiyê bi alîkarek AI re têkilî datîne: "Di 48 demjimêrên dawî de nîşanên derxistina daneyan nîşanî min bidin" an "Êrîşkar vê hefteyê çi qelsiyên nû yên sereke bikar tînin?" AI dikare lêpirsînê şîrove bike, têketinên navxweyî an çavkaniyên îstîxbaratê yên derveyî bigere, û bi bersivek zelal an jî navnîşek bûyerên têkildar bersiv bide. Ev ne dûrî aqil e - pergalên agahdariya ewlehiyê û rêveberiya bûyeran (SIEM) yên nûjen dest pê dikin ku lêpirsîna bi zimanê xwezayî ve girêbidin. Mînakî, pakêta ewlehiyê ya QRadar a IBM di sala 2024-an de taybetmendiyên AI-ya afirîner zêde dike da ku analîst "pirsên taybetî li ser rêya êrîşa kurtkirî" ya bûyerek bipirsin û bersivên berfireh bistînin. Ew dikare "îstîxbarata gefên pir têkildar şîrove bike û kurt bike" ( Çawa Dikare AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de Bikar Bîne? 10 Nimûneyên Cîhana Rastîn ). Di bingeh de, AI-ya afirîner çiyayên daneyên teknîkî li ser daxwazê ​​​​vediguherîne têgihiştinên bi mezinahiya sohbetê.

Di hemû pîşesaziyan de, ev bandorên mezin hene. Pêşkêşvanê lênihêrîna tenduristiyê dikare AI bikar bîne da ku li ser komên ransomware yên herî dawî yên ku nexweşxaneyan hedef digirin, agahdar bimîne, bêyî ku analîstek ji bo lêkolîna tam-dem veqetîne. SOC-ya pargîdaniyek firotanê dikare taktîkên nû yên malware yên POS-ê bi lez kurt bike dema ku karmendên IT-ya firotgehê agahdar dike. Û di hikûmetê de, ku divê daneyên gefê ji ajansên cûda werin sentez kirin, AI dikare raporên yekgirtî yên ku hişyariyên sereke ronî dikin hilberîne. Bi otomatîkkirina berhevkirin û şîrovekirina îstîxbarata gefê , AI-ya hilberîner alîkariya rêxistinan dike ku zûtir bertek nîşanî gefên derketî bidin û xetera windakirina hişyariyên krîtîk ên ku di nav deng de veşartî ne kêm dike.

Optimîzasyona Navenda Operasyonên Ewlehiyê (SOC)

Navendên Operasyonên Ewlehiyê bi westandina hişyariyê û hejmareke zêde ya daneyan navdar in. Analîstek SOC-ê ya tîpîk dikare her roj bi hezaran hişyarî û bûyeran re derbas bibe û bûyerên potansiyel lêkolîn bike. AI-ya hilberîner di SOC-an de wekî pirzêkerek hêzê tevdigere bi otomatîkkirina karê rûtîn, pêşkêşkirina kurtasiyên jîr, û tewra orkestrasyona hin bersivan. Armanc ew e ku herikînên xebatê yên SOC-ê çêtir bibin da ku analîstên mirovî karibin li ser pirsgirêkên herî krîtîk bisekinin dema ku hev-pîlotê AI-ê yên mayî birêve dibe.

Yek ji sepanên sereke bikaranîna AI-ya afirîner wekî "Hev-Pilotê Analîst" e . Hev-Pilotê Ewlehiyê yê Microsoft-ê, ku berê hate destnîşan kirin, vê yekê nîşan dide: ew "ji bo alîkariya karê analîstê ewlehiyê hatiye sêwirandin ne ku şûna wê bigire," ku di lêkolîn û raporên bûyeran de dibe alîkar ( Microsoft Security Copilot alîkarek AI-ya GPT-4-ya nû ye ji bo ewlehiya sîber | The Verge ). Di pratîkê de, ev tê vê wateyê ku analîstek dikare daneyên xav - têketinên dîwarê agir, rêza bûyerê, an ravekirina bûyerê - têxe û ji AI-yê bixwaze ku wê analîz bike an jî kurt bike. Hev-pilot dikare çîrokek wekî, "Wisa xuya dike ku di saet 2:35 AM de, têketinek gumanbar ji IP X li ser Server Y serketî bû, dûv re veguheztinên daneyên neasayî, ku nîşan dide ku binpêkirinek potansiyel a wî serverî heye." Ev celeb kontekstualîzasyona tavilê pir hêja ye dema ku dem girîng be.

Hevpîlotên AI di heman demê de dibin alîkar ku barê triyaja asta 1-ê kêm bikin. Li gorî daneyên pîşesaziyê, tîmek ewlehiyê dikare heftê 15 demjimêran tenê ji bo rêzkirina nêzîkî 22,000 hişyariyan û pozîtîfên derewîn derbas bike ( 6 Dozên Bikaranînê ji bo AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de [+ Nimûne] ). Bi AI-ya afirîner, gelek ji van hişyariyan dikarin bixweber werin triyajkirin - AI dikare yên ku bi eşkereyî nebaş in (bi sedemên dayîn) red bike û yên ku bi rastî hewceyê baldariyê ne ronî bike, carinan jî pêşîniyê pêşniyar bike. Bi rastî, hêza AI-ya afirîner di têgihîştina çarçoveyê de tê vê wateyê ku ew dikare hişyariyên ku dibe ku bi tena serê xwe bêzerar xuya bikin lê bi hev re êrîşek pir-qonaxî nîşan didin, bi hev re girêbide. Ev şansê windakirina êrîşek ji ber "westandina hişyariyê" kêm dike.

Analîstên SOC jî ji bo lezandina lêgerîn û lêpirsînan zimanê xwezayî bi AI re bikar tînin. Mînakî, platforma Purple AI "pirsên tevlihev ên lêgerîna gefan bi îngilîziya sade bipirsin û bersivên bilez û rast bistînin" ( Çawa Dikare AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de Bikar Bîne? 10 Mînakên Cîhana Rastîn ). Analîstek dikare binivîse, "Ma di meha dawî de ti xalên dawîn bi domaina badguy123[.]com re têkilî danîne?" , û Purple AI dê di nav tomarên lêgerînê de bigere da ku bersiv bide. Ev yek analîst ji nivîsandina lêpirsîn an nivîsarên databasa xilas dike - AI vê yekê di bin kapê de dike. Ev jî tê vê wateyê ku analîstên ciwan dikarin karên ku berê hewceyî endezyarek tecrûbir bû ku di zimanên lêpirsînê de jêhatî bû, bi bandor tîmê bi alîkariya AI-ê bilind bikin . Bi rastî, analîst radigihînin ku rêberiya AI-ya afirîner "jêhatîbûn û jêhatîbûna wan zêde dike" , ji ber ku karmendên ciwan êdî dikarin piştgiriya kodkirinê ya li ser daxwazê ​​​​an serişteyên analîzê ji AI bistînin, û bi vî rengî girêdayîbûna her gav xwestina alîkariyê ji endamên tîmê yên payebilind kêm dikin ( 6 Dozên Bikaranînê ji bo AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de [+ Nimûne] ).

Optimîzasyoneke din a SOCê kurtkirin û belgekirina bûyerê ya otomatîk . Piştî ku bûyerek tê çareserkirin, divê kesek raporê binivîse - karekî ku gelek kes wê bêzar dibînin. AIya afirîner dikare daneyên dadwerî (tomarên pergalê, analîza malware, demjimêra çalakiyan) bigire û raporek bûyerê ya pêşnûmeya yekem çêbike. IBM vê şiyanê di QRadar de ava dike da ku bi "yek klîk" kurteya bûyerê ji bo beşdarên cûda (rêveber, tîmên IT, hwd.) were hilberandin ( AIya afirîner çawa dikare di ewlehiya sîber de were bikar anîn? 10 Nimûneyên Cîhana Rastîn ). Ev ne tenê demê xilas dike lê di heman demê de piştrast dike ku tiştek di raporê de nayê paşguh kirin, ji ber ku AI dikare hemî hûrguliyên têkildar bi domdarî tê de bike. Bi heman awayî, ji bo pabendbûn û vekolînê, AI dikare form an tabloyên delîlan li gorî daneyên bûyerê dagire.

Encamên cîhana rastîn balkêş in. Kesên ku zû SOAR-a Swimlane-ê ya bi AI-ê ve girêdayî (orkestrasyona ewlehiyê, otomasyon û bersiv) bikar tînin, destkeftiyên mezin ên hilberînê radigihînin - mînakî, Global Data Systems, dît ku tîmê wan ê SecOps barekî dozên pir mezintir birêve dibe; rêveberek got otomasyona bi AI-ê dibe ku 20 endamên karmendan bigire" Çawa Dikare AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de Bikar Bîne ). Bi gotineke din, AI di SOC-ê de dikare kapasîteyê zêde bike . Li seranserê pîşesaziyan, çi pargîdaniyek teknolojiyê be ku bi hişyariyên ewlehiya ewr re mijûl dibe an jî kargehek hilberînê be ku pergalên OT-ê dişopîne, tîmên SOC-ê bi hembêzkirina alîkarên AI-ya afirîner dikarin tespît û bersivek zûtir, bûyerên kêmtir winda, û operasyonên bibandortir bi dest bixin. Ew li ser xebata bi aqilmendî ye - rê dide makîneyan ku karên dubare û giran-daneyan birêve bibin da ku mirov bikaribin intuîsyon û pisporiya xwe li cihê ku herî girîng e bicîh bînin.

Rêvebiriya Lawaziyan û Simulasyona Gefê

Nasîn û birêvebirina lawaziyan - lawaziyên di nermalav an pergalan de ku êrîşkar dikarin sûdê jê werbigirin - fonksiyonek bingehîn a ewlehiya sîber e. AI-ya afirîner bi lezkirina vedîtinê, alîkariya pêşîniya patch-an, û tewra simulasyona êrîşên li ser wan lawaziyan ji bo baştirkirina amadekariyê, rêveberiya lawaziyan baştir dike. Di bingeh de, AI alîkariya rêxistinan dike ku qulên di zirxên xwe de zûtir bibînin û rast bikin, û bi awayekî proaktîf parastinê berî ku êrîşkarên rastîn bikin diceribînin.

Serlêdanek girîng bikaranîna AI-ya afirîner ji bo nirxandina koda otomatîk û kifşkirina qelsiyan e. Kodên mezin (bi taybetî pergalên kevn) pir caran kêmasiyên ewlehiyê dihewînin ku nayên dîtin. Modelên AI-ya afirîner dikarin li ser pratîkên kodkirina ewle û şêwazên xeletiyên hevpar werin perwerdekirin, dûv re li ser koda çavkaniyê an jî dunarên berhevkirî werin berdan da ku qelsiyên potansiyel bibînin. Mînakî, lêkolînerên NVIDIA boriyek AI-ya afirîner pêş xistin ku dikare konteynerên nermalava kevn analîz bike û qelsiyên "bi rastbûnek bilind - heya 4 carî ji pisporên mirovan zûtir" nas bike. ( 6 Dozên Bikaranînê ji bo AI-ya afirîner di Ewlekariya Sîber de [+ Nimûne] ). AI bi bingehîn fêr bû ku koda ne ewle çawa xuya dike û karibû bi nermalava dehsalan kevn re bişopîne da ku fonksiyon û pirtûkxaneyên xeternak nîşan bide, pêvajoya ku bi gelemperî hêdî ya vekolîna koda destan e pir bileztir kir. Ev celeb amûr dikare ji bo pîşesaziyên mîna darayî an hikûmetê ku xwe dispêrin kodên mezin û kevntir, guhêrek lîstikê be - AI bi derxistina pirsgirêkên ku karmend dikarin bi mehan an salan bigirin da ku bibînin (eger hebe) alîkariya nûjenkirina ewlehiyê dike.

AI-ya afirîner di heman demê de bi hilberandina encamên skankirina lawaziyan û destnîşankirina pêşîniya wan herikên kar ên rêveberiya lawaziyan ExposureAI AI-ya afirîner bikar tînin da ku analîst daneyên lawaziyan bi zimanekî sade bipirsin û bersivên tavilê bistînin ( AI-ya afirîner Çawa Dikare Di Ewlehiya Sîber de Bê Bikaranîn? 10 Nimûneyên Cîhana Rastîn ). ExposureAI dikare "rêya êrîşê ya tevahî di vegotinekê de kurt bike" ji bo lawaziyek krîtîk a diyarkirî, rave bike ka êrîşkar çawa dikare wê bi lawaziyên din ve girêbide da ku pergalê bixe xeterê. Ew tewra çalakiyan pêşniyar dike da ku were sererastkirin û bersiva pirsên şopandinê yên li ser xetereyê dide. Ev tê vê wateyê ku dema ku CVE-yek krîtîk a nû (Lawazî û Eşkerekirinên Hevpar) tê ragihandin, analîst dikare ji AI bipirse, "Gelo yek ji serverên me ji vê CVE-yê bandor bûye û senaryoya herî xirab çi ye heke em patch nekin?" û nirxandinek zelal bistîne ku ji daneyên skankirina rêxistinê bi xwe hatî kişandin. Bi çarçovekirina lawaziyan (mînak ev yek li ser înternetê û li ser serverek bi nirxek bilind eşkere ye, ji ber vê yekê ew pêşîniya herî bilind e), AI-ya afirîner alîkariya tîman dike ku bi çavkaniyên sînorkirî bi aqilmendî patch bikin.

Ji bilî dîtin û birêvebirina qelsiyên naskirî, AI-ya afirîner beşdarî ceribandina penetrasyonê û simulasyona êrîşê - bi bingehîn kifşkirina nenas an ceribandina kontrolên ewlehiyê. Torên dijber ên afirîner (GAN), cureyek AI-ya afirîner, ji bo afirandina daneyên sentetîk hatine bikar anîn ku trafîka torê ya rastîn an tevgera bikarhêner teqlîd dikin, ku dikare şêwazên êrîşa veşartî jî di nav xwe de bigire. Lêkolînek 2023-an pêşniyar kir ku GAN bikar bînin da ku trafîka êrîşa sifir-rojî ya rastîn çêbikin da ku pergalên tespîtkirina destwerdanê perwerde bikin ( 6 Dozên Bikaranînê ji bo AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de [+ Nimûne] ). Bi xwarina IDS-ê bi senaryoyên êrîşê yên ji hêla AI-ê ve hatine çêkirin (ku xetera karanîna malware-ya rastîn li ser torên hilberînê nagirin), rêxistin dikarin parastinên xwe perwerde bikin da ku gefên nû nas bikin bêyî ku li bendê bin ku di rastiyê de ji hêla wan ve werin xistin. Bi heman rengî, AI dikare êrîşkarek ku pergalek lêkolîn dike simul bike - mînakî, bixweber teknîkên cûrbecûr ên îstîsmarê di hawîrdorek ewle de biceribîne da ku bibîne ka yek ji wan bi ser dikeve. Ajansa Projeyên Lêkolînên Pêşketî yên Parastinê ya Dewletên Yekbûyî (DARPA) li vir sozdariyek dibîne: Pêşbaziya Sîber a AI ya 2023-an bi eşkereyî AI-ya hilberîner (wek modelên zimanê mezin) bikar tîne da ku "otomatîk qelsiyên di nermalava çavkaniya vekirî de bibîne û rast bike" wekî beşek ji pêşbirkekê ( DARPA Armanc dike ku AI-ya Pêşve Biçe, Serlêdanên Xweseriyê yên ku Şervan Dikarin Baweriya Wan Bikin > Wezareta Parastinê ya Dewletên Yekbûyî > Nûçeyên Wezareta Parastinê ). Ev înîsiyatîf tekez dike ku AI ne tenê ji bo tamîrkirina qulên naskirî dibe alîkar; ew bi awayekî çalak yên nû kifş dike û çareseriyan pêşniyar dike, karekî ku bi kevneşopî bi lêkolînerên ewlehiyê yên jêhatî (û biha) ve sînordar e.

AI-ya afirîner dikare heta honeypotên jîr û cêwîyên dîjîtal ji bo parastinê biafirîne. Kargehên nû sîstemên xapandinê yên bi AI-ê têne rêvebirin pêş dixin ku bi awayekî bawerbar server an cîhazên rastîn teqlîd dikin. Wekî ku yek CEO rave kir, AI-ya afirîner dikare "sîstemên dîjîtal klon bike da ku yên rastîn teqlîd bike û hackeran bikişîne" ( 6 Haletên Bikaranînê ji bo AI-ya Generative di Ewlekariya Sîber de [+ Nimûne] ). Ev honeypotên ji hêla AI-yê ve hatine çêkirin mîna hawîrdora rastîn tevdigerin (mînak, cîhazek IoT-ya sexte ku telemetriya normal dişîne) lê tenê ji bo kişandina êrîşkaran hene. Dema ku êrîşkarek hedef digire, AI bi bingehîn wan xapandiye da ku rêbazên wan eşkere bikin, ku parêzvan dikarin dûv re lêkolîn bikin û bikar bînin da ku pergalên rastîn xurt bikin. Ev têgeh, ku ji hêla modela afirîner ve tê hêzdar kirin, rêyek pêşerojê peyda dike da ku maseyan li ser êrîşkaran bizivirîne , bi karanîna xapandina ku ji hêla AI-yê ve tê zêdekirin.

Li seranserê pîşesaziyan, rêveberiya lawaziyan zûtir û zîrektir tê wateya kêmtir binpêkirinan. Mînakî, di warê IT-ya tenduristiyê de, AI dikare zû pirtûkxaneyek kevnar a lawaz di cîhazek bijîşkî de bibîne û berî ku êrîşkar wê bikar bîne, sererastkirina firmware-ê bixwaze. Di warê bankaniyê de, AI dikare êrîşek ji hundir li ser serîlêdanek nû simul bike da ku piştrast bike ku daneyên xerîdar di bin hemî senaryoyan de ewle dimînin. Ji ber vê yekê AI-ya hilberîner hem wekî mîkroskop û hem jî wekî ceribandinek stresê ji bo rewşa ewlehiyê ya rêxistinan tevdigere: ew kêmasiyên veşartî ronî dike û bi awayên xeyalî zextê li pergalan dike da ku berxwedanê misoger bike.

Çêkirina Koda Ewle û Pêşxistina Nermalavê

Qabiliyetên AI-ya afirîner ne tenê bi tesbîtkirina êrîşan ve sînordar in - ew di heman demê de ji destpêkê ve ji bo afirandina pergalên ewletir . Di pêşvebirina nermalavê de, jeneratorên kodê yên AI (wek GitHub Copilot, OpenAI Codex, hwd.) dikarin bi pêşniyarkirina perçeyên kodê an jî tevahî fonksiyonan alîkariya pêşdebiran bikin ku kodê zûtir binivîsin. Goşeya ewlehiya sîber ew e ku piştrast bike ku ev perçeyên kodê yên ji hêla AI-yê ve hatine pêşniyar kirin ewle ne û AI-yê bikar tîne da ku pratîkên kodkirinê baştir bike.

Ji aliyekî ve, AI-ya afirîner dikare wekî alîkarek kodkirinê tevbigere ku pratîkên çêtirîn ên ewlehiyê bicîh tîne . Pêşdebir dikarin amûrek AI-ê, "Fonksiyonek vesazkirina şîfreyê di Pythonê de çêbikin," û bi îdeal kodê vegerînin ku ne tenê fonksiyonel be lê di heman demê de rêbernameyên ewle jî dişopîne (mînak pejirandina têketina rast, tomar kirin, birêvebirina xeletiyan bêyî ku agahî derkeve, hwd.). Alîkarek wusa, ku li ser mînakên koda ewle ya berfireh hatî perwerdekirin, dikare bibe alîkar ku xeletiyên mirovan ên ku dibin sedema qelsiyan kêm bike. Mînakî, heke pêşdebir ji bîr bike ku têketina bikarhêner paqij bike (derî ji bo derzîkirina SQL an pirsgirêkên wekhev veke), AI dikare wê bi xweberî têxe nav xwe an jî wan hişyar bike. Hin amûrên kodkirina AI-ê niha bi daneyên ku li ser ewlehiyê ne têne baş kirin da ku vê armanca rastîn xizmet bikin - di bingeh de, bernamekirina cotek AI bi wijdanek ewlehiyê re .

Lêbelê, aliyekî din jî heye: AI-ya afirîner dikare bi hêsanî qelsiyan derxe holê ger bi rêkûpêk neyê rêvebirin. Wekî ku pisporê ewlehiyê yê Sophos Ben Verschaeren destnîşan kir, karanîna AI-ya afirîner ji bo kodkirinê "ji bo koda kurt û verastkirî baş e, lê dema ku koda nekontrolkirî tê entegrekirin xeternak e" di nav pergalên hilberînê de. Xetere ev e ku AI-yek dikare kodek bi awayekî mantiqî rast hilberîne ku bi awayên ku ne-pispor dibe ku bala xwe nede ne ewle ye. Wekî din, aktorên xerabkar dikarin bi zanebûn bandorê li modelên AI-ya giştî bikin bi çandina wan bi şablonên kodê yên xeternak (formek jehrîkirina daneyan) da ku AI koda ne ewle pêşniyar bike. Piraniya pêşdebiran ne pisporên ewlehiyê ne , ji ber vê yekê heke AI çareseriyek hêsan pêşniyar bike, ew dikarin wê bi korî bikar bînin, bêyî ku hay jê hebin ku kêmasiyek wê heye ( 6 Dozên Bikaranînê ji bo AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de [+ Nimûne] ). Ev fikar rast e - di rastiyê de, niha navnîşek OWASP Top 10 ji bo LLM (modelên zimanê mezin) heye ku xetereyên hevpar ên wekî vê di karanîna AI-ê ji bo kodkirinê de destnîşan dike.

Ji bo çareserkirina van pirsgirêkan, pispor pêşniyar dikin ku di qada kodkirinê de "bi AI-ya afirîner re li dijî AI-ya afirîner şer bikin" koda ku AI-yên din (an mirovan) nivîsandine binirxînin û biceribînin. AI dikare kodên nû ji nirxanderek koda mirovî pir zûtir bişopîne û kêmasiyên potansiyel an pirsgirêkên mantiqî nîşan bide. Em jixwe amûrên ku derdikevin holê dibînin ku di çerxa jiyana pêşkeftina nermalavê de cih digirin: kod tê nivîsandin (belkî bi alîkariya AI), dûv re modelek hilberîner a ku li ser prensîbên koda ewle hatî perwerdekirin wê dinirxîne û raporek li ser her fikaran çêdike (mînak, karanîna fonksiyonên kevnar, kontrolên pejirandinê yên winda, hwd.). Lêkolîna NVIDIA-yê, ku berê hate behs kirin, ku tespîtkirina kêmasiyên 4 caran zûtir di kodê de bi dest xistiye, mînakek ji bo karanîna AI-ê ji bo analîza koda ewle ye ( 6 Dozên Bikaranînê ji bo AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de [+ Nimûne] ).

Herwiha, AI-ya hilberîner dikare di afirandina mîheng û skrîptên ewle . Mînakî, heke pargîdaniyek hewce bike ku binesaziyek ewr a ewle bicîh bike, endezyarek dikare ji AI-yek bixwaze ku skrîptên mîhengkirinê (Binesaziyê wekî Kod) bi kontrolên ewlehiyê (wekî dabeşkirina torê ya rast, rolên IAM-ê yên bi îmtiyaza herî kêm) çêbike. AI, ku li ser bi hezaran mîhengên weha hatiye perwerdekirin, dikare bingehek çêbike ku endezyar dûv re wan rast dike. Ev sazkirina ewle ya pergalan leztir dike û xeletiyên mîhengkirina xelet kêm dike - çavkaniyek hevpar a bûyerên ewlehiya ewr.

Hin rêxistin ji bo parastina bingehek zanînê ya şêwazên kodkirina ewle, AI-ya hilberîner bikar tînin. Ger pêşdebir ne ewle be ka meriv çawa taybetmendiyek diyarkirî bi ewlehî bicîh tîne, ew dikare ji AI-yek navxweyî ku ji projeyên berê û rêbernameyên ewlehiyê yên pargîdaniyê fêr bûye bipirse. AI dikare rêbazek pêşniyarkirî an jî perçeyek kodê vegerîne ku hem bi hewcedariyên fonksiyonel û hem jî bi standardên ewlehiyê yên pargîdaniyê re li hev dike. Ev rêbaz ji hêla amûrên mîna Otomasyona Pirsnameya Secureframe , ku bersivên ji polîtîka û çareseriyên berê yên pargîdaniyek dikişîne da ku bersivên domdar û rast (bi bingehîn belgekirina ewle çêdike) misoger bike ( Çawa Dikare AI-ya Hilberîner di Ewlehiya Sîber de Bê Bikaranîn? 10 Nimûneyên Cîhana Rastîn ). Têgeh vediguhere kodkirinê: AI-yek ku "bi bîr tîne" ka we berê çawa tiştek bi ewlehî bicîh aniye û rêberiya we dike ku hûn dîsa bi vî rengî bikin.

Bi kurtasî, AI-ya hilberîner bi gihîştina arîkariya kodkirina ewle . Pîşesaziyên ku gelek nermalava xwerû pêş dixin - teknolojî, darayî, parastin, û hwd. - dê ji hebûna hev-pîlotên AI-ê sûd werbigirin ku ne tenê kodkirinê bilezînin lê di heman demê de wekî nirxanderek ewlehiyê ya her gav hişyar tevdigerin. Dema ku bi rêkûpêk werin rêvebirin, ev amûrên AI-ê dikarin danasîna qelsiyên nû kêm bikin û alîkariya tîmên pêşkeftinê bikin ku bi pratîkên çêtirîn ve girêdayî bin, her çend tîm di her gavê de pisporek ewlehiyê beşdar nebe jî. Encam nermalava ku ji roja yekem ve li hember êrîşan xurttir e.

Piştgiriya Bersivdayîna Bûyeran

Dema ku bûyerek ewlehiya sîber çêdibe - çi belavbûna malware be, binpêkirina daneyan be, an jî qutbûna pergalê ji ber êrîşekê be - dem pir girîng e. AI-ya afirîner her ku diçe zêdetir tê bikar anîn da ku tîmên bersiva bûyerê (IR) piştgirî bike da ku bûyeran zûtir û bi agahdariya bêtir di dest de kontrol bikin û sererast bikin. Fikir ev e ku AI dikare di dema bûyerekê de hin ji barê lêkolîn û belgekirinê hilgire ser xwe, û heta hin çalakiyên bersivê pêşniyar bike an jî otomatîk bike.

Yek ji rolên sereke yên AI di IR de analîz û kurtebirkirina bûyeran di dema rast de . Di nîvê bûyerekê de, dibe ku bersivkar hewceyê bersivên pirsên wekî "Êrîşkar çawa ketiye hundir?" , "Kîjan pergal bandor bûne?" , û "Kîjan dane dikarin werin xetere kirin?" bin. AI-ya afirîner dikare tomar, hişyarî û daneyên dadwerî ji pergalên bandorbûyî analîz bike û bi lez têgihîştinan peyda bike. Mînakî, Microsoft Security Copilot dihêle ku bersivkarek bûyerê perçeyên cûrbecûr ên delîlan (pel, URL, tomarên bûyeran) têxe û demek an kurtebirr bixwaze ( Microsoft Security Copilot alîkarek AI-ya GPT-4 ya nû ye ji bo ewlehiya sîber | The Verge ). AI dikare bi vî rengî bersiv bide: "Binpêkirin bi îhtîmalek mezin bi e-nameyek phishing ji bikarhêner JohnDoe re di saet 10:53 GMT de dest pê kir ku malware X tê de hebû. Piştî ku hate bicîh kirin, malware deriyek paşîn çêkir ku du roj şûnda hate bikar anîn da ku bi alî ve biçe servera darayî, li wir daneyan berhev kir." Hebûna vê wêneyê hevgirtî di çend deqeyan de ne di demjimêran de dihêle ku tîmê biryarên agahdar bide (wek kîjan pergal werin veqetandin) pir zûtir.

AI-ya afirîner dikare çalakiyên dorpêçkirin û sererastkirinê jî pêşniyar bike . Mînakî, heke xalek dawî ji hêla ransomware ve were vegirtin, amûrek AI dikare skrîptek an komek rêwerzan çêbike da ku wê makîneyê îzole bike, hin hesaban neçalak bike, û IP-yên zirardar ên naskirî li ser dîwarê agir asteng bike - bi eslê xwe pêkanîna pirtûkek lîstikê ye. Palo Alto Networks destnîşan dike ku AI-ya afirîner dikare "çalakiyên an skrîptên guncan li gorî cewhera bûyerê çêbike" , gavên destpêkê yên bersivê otomatîk bike ( AI-ya afirîner di ewlehiya sîber de çi ye? - Palo Alto Networks ). Di senaryoyek de ku tîmê ewlehiyê tê de serdest e (mînakî êrîşek berfireh li ser bi sedan cîhazan), AI dikare hin ji van çalakiyan rasterast di bin şert û mercên pêş-pejirandî de bicîh bîne, mîna bersivkarek ciwan tevbigere ku bêwestan dixebite. Mînakî, ajanek AI dikare bixweber bawernameyên ku ew difikire ku hatine xerakirin ji nû ve saz bike an jî mêvandarên ku çalakiya xerabkar a ku bi profîla bûyerê re li hev dike nîşan didin, karantînayê bike.

Di dema bersiva bûyerê de, ragihandin pir girîng e - hem di nav tîmê de û hem jî bi beşdarên eleqedar re. AI-ya afirîner dikare bi nivîsandina raporên nûvekirina bûyerê an jî kurteyên bilez . Li şûna ku endezyarek çareserkirina pirsgirêkan rawestîne da ku nûvekirinek bi e-nameyê binivîse, ew dikarin ji AI-yê bipirsin, "Ji bo agahdarkirina rêvebiran, kurteyek ji tiştê ku di vê bûyerê de qewimîye re vebêje." AI, piştî ku daneyên bûyerê girtiye, dikare kurteyek kurt çêbike: "Ji saet 3 PM pê ve, êrîşkar gihîştine 2 hesabên bikarhêner û 5 serveran. Daneyên bandorbûyî tomarên xerîdar ên di databasa X de vedihewîne. Tedbîrên dorpêçkirinê: Gihîştina VPN-ê ji bo hesabên xeternak hatiye betalkirin û server hatine îzolekirin. Gavên din: şopandina her mekanîzmayên domdar." Dûv re bersivkar dikare bi lez vê yekê verast bike an jî rast bike û bişîne, piştrast bike ku beşdar bi agahdariya rast û rojane di nav lepê de ne.

Piştî ku toz rûnişt, bi gelemperî raporek bûyerê ya berfireh heye ku were amadekirin û dersên fêrbûyî hene ku werin berhevkirin. Ev qadek din e ku piştgiriya AI tê de geş dibe. Ew dikare hemî daneyên bûyerê binirxîne û raporek piştî bûyerê çêbike ku sedema bingehîn, kronolojî, bandor û pêşniyaran vedihewîne. Mînakî, IBM AI-ya hilberîner entegre dike da ku "kurteyên hêsan ên doz û bûyerên ewlehiyê yên ku dikarin bi beşdaran re werin parve kirin" bi tikandina bişkokekê biafirîne ( Çawa Dikare AI-ya Hilberîner di Ewlehiya Sîber de Bê Bikaranîn? 10 Nimûneyên Cîhana Rastîn ). Bi hêsankirina raporên piştî çalakiyê, rêxistin dikarin çêtirkirinan zûtir bicîh bînin û her weha ji bo armancên pabendbûnê belgekirinek çêtir hebe.

Yek ji karanînên nûjen ên pêşerojê simulasyonên bûyerên bi rêya AI-ê . Mîna ku meriv çawa dikare tetbîqatek agir bimeşîne, hin pargîdanî AI-ya afirîner bikar tînin da ku senaryoyên bûyerên "çi dibe bila bibe" bimeşînin. AI dikare simulasyonê bike ka ransomware çawa dikare li gorî sêwirana torê belav bibe, an jî kesek ji hundir çawa dikare daneyan derxîne, û dûv re bandora planên bersivdayînê yên heyî binirxîne. Ev alîkariya tîman dike ku pirtûkên lîstikê berî ku bûyerek rastîn çêbibe amade bikin û baştir bikin. Ew mîna şêwirmendek bersiva bûyerê ya her ku diçe çêtir dibe ye ku bi berdewamî amadebûna we diceribîne.

Di pîşesaziyên bi metirsiyên bilind de wekî darayî an lênihêrîna tenduristiyê, ku dema rawestandinê an windabûna daneyan ji ber bûyeran bi taybetî biha ye, ev kapasîteyên IR-ê yên bi AI-ê ve têne rêvebirin pir balkêş in. Nexweşxaneyek ku bûyerek sîber dijî nikare qutbûnên dirêj ên pergalê bide - AI-yek ku bi lez di kontrolkirinê de dibe alîkar, bi rastî jî dikare jiyanê xilas bike. Bi heman awayî, saziyek darayî dikare AI-ê bikar bîne da ku triyaja destpêkê ya destwerdana gumanbar a sextekariyê di saet 3-ê sibê de birêve bibe, da ku heya ku mirovên nobedar serhêl bin, gelek xebata bingehîn (derxistina hesabên bandorkirî, astengkirina danûstandinan, hwd.) berê hatiye kirin. Bi zêdekirina tîmên bersiva bûyerê bi AI-ya afirîner , rêxistin dikarin demên bersivdayînê bi girîngî kêm bikin û berfirehiya birêvebirina xwe baştir bikin, di dawiyê de zirara ji bûyerên sîber kêm bikin.

Analîtîkên Reftarî û Tesbîtkirina Anomalîyan

Gelek êrîşên sîber dikarin bi ferqkirina dema ku tiştek ji tevgera "normal" dûr dikeve werin girtin - çi hesabê bikarhênerek be ku mîqdarek neasayî daneyan dakêşîne an jî cîhazek torê ji nişkê ve bi mêvandarek nenas re têkilî dayne. AI-ya afirîner teknîkên pêşkeftî ji bo analîza tevgerî û tespîtkirina anomaliyan , fêrbûna şêwazên normal ên bikarhêner û pergalan û dûv re nîşankirina dema ku tiştek ne li gorî xuya dike.

Tesbîtkirina anomalî ya kevneşopî pir caran sînorên îstatîstîkî an jî fêrbûna makîneyê ya hêsan li ser metrîkên taybetî (zêdebûna karanîna CPU, têketin di demjimêrên xerîb de, hwd.) bikar tîne. AI-ya afirîner dikare vê yekê bi afirandina profîlên nuwazetir ên tevgerê bêtir pêş bixe. Mînakî, modelek AI dikare têketin, şêwazên gihîştina pelan, û adetên e-nameyê yên karmendek bi demê re bigire û têgihîştinek piralî ya "normal" a wî bikarhênerî ava bike. Ger ew hesab paşê tiştek bi tundî ji normê xwe derkeve (wek têketina ji welatekî nû û gihîştina komek pelên HR di nîvê şevê de), AI dê ne tenê li ser yek metrîkê lê wekî şêwazek tevgerê ya tevahî ku li gorî profîla bikarhêner nîne, cûdahiyek tespît bike. Di warê teknîkî de, modelên afirîner (wek otokoder an modelên rêzê) dikarin model bikin ka "normal" çawa xuya dike û dûv re rêzek tevgerê ya bendewar çêbikin. Dema ku rastî ji wê rêzê derdikeve, ew wekî anomalî tê nîşankirin ( AI-ya afirîner di ewlehiya sîber de çi ye? - Tora Palo Alto ).

Yek ji pêkanînên pratîkî di çavdêriya trafîka torê . Li gorî anketek 2024-an, %54-ê rêxistinên Amerîkî çavdêriya trafîka torê wekî rewşek karanîna sereke ji bo AI-ê di ewlehiya sîber de destnîşan kirin ( Amerîkaya Bakur: rewşên karanîna AI-ê yên herî bilind di ewlehiya sîber de li çaraliyê cîhanê 2024 ). AI-ya hilberîner dikare şêwazên ragihandinê yên normal ên tora pargîdaniyek fêr bibe - kîjan server bi gelemperî bi hev re diaxivin, çi qebareya daneyan di demjimêrên kar de li gorî şevê diçin, û hwd. Ger êrîşkar dest bi derxistina daneyan ji serverek bike, hetta hêdî hêdî da ku ji tespîtkirinê dûr bikeve, pergalek li ser bingeha AI-ê dibe ku bala xwe bide ku "Server A qet 500MB daneyan di saet 2-an de ji IP-yek derveyî re naşîne" û hişyariyek bide. Ji ber ku AI ne tenê qaîdeyên statîk bikar tîne lê modelek pêşkeftî ya tevgera torê bikar tîne, ew dikare anomalîyên nazik bigire ku qaîdeyên statîk (wekî "hişyar bike ger dane > X MB") dibe ku ji dest bidin an bi xeletî nîşan bikin. Ev xwezaya adapteyî ew e ku tespîtkirina anomalîyên bi AI-ê ve di hawîrdorên wekî torên danûstandinên bankayê, binesaziya ewr, an filoya cîhazên IoT-ê de bihêz dike, ku diyarkirina qaîdeyên sabît ji bo normal û neasayî pir tevlihev e.

analîzên tevgera bikarhêner (UBA) de jî dibe alîkar , ku ji bo tespîtkirina gefên hundirîn an hesabên xeternak girîng e. Bi çêkirina bingehek ji bo her bikarhêner an saziyek, AI dikare tiştên wekî karanîna xelet a bawernameyan tespît bike. Mînakî, heke Bob ji hesabê ji nişkê ve dest bi lêpirsîna databasa xerîdar bike (tiştek ku wî berê qet nekiriye), modela AI ya ji bo tevgera Bob dê vê yekê wekî neasayî nîşan bide. Dibe ku ne malware be - dibe ku ew rewşek be ku bawernameyên Bob ji hêla êrîşkarek ve têne dizîn û bikar anîn, an jî Bob li cihê ku divê lê nekole. Bi her awayî, tîmê ewlehiyê agahdariyek digire ku lêkolîn bike. Sîstemên UBA yên bi vî rengî yên AI-ê di gelek hilberên ewlehiyê de hene, û teknîkên modelkirina afirîner rastbûna wan bilindtir dikin û alarmên derewîn kêm dikin bi berçavgirtina çarçoveyê (dibe ku Bob li ser projeyek taybetî be, hwd., ku AI carinan dikare ji daneyên din encam bide).

Di warê rêveberiya nasname û gihîştinê de, tespîtkirina derewên kûr hewcedariyek mezin dibe - AI-ya afirîner dikare deng û vîdyoyên sentetîk biafirîne ku ewlehiya biyometrîkî dixapîne. Bi balkêşî, AI-ya afirîner dikare bi analîzkirina artefaktên nazik ên di deng an vîdyoyê de ku ji bo mirovan zehmet e ku ferq bikin, di tespîtkirina van derewên kûr de jî bibe alîkar. Me mînakek bi Accenture re dît, ku AI-ya afirîner bikar anî da ku bêhejmar îfadeyên rû û şert û mercan simul bike da ku perwerde bike da ku bikarhênerên rastîn ji derewên kûr ên ji hêla AI-yê ve hatine çêkirin cuda bikin. Di pênc salan de, vê nêzîkatiyê alîkariya Accenture kir ku şîfreyên ji bo 90% pergalên xwe ji holê rake (ber bi biyometrîk û faktorên din ve diçe) û êrîşan bi% 60 kêm bike ( 6 Dozên Bikaranînê ji bo AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de [+ Nimûne] ). Di bingeh de, wan AI-ya afirîner bikar anîn da ku pejirandina biyometrîkî xurt bikin, wê li hember êrîşên afirîner berxwedêr bikin (nimûneyek mezin a şerê AI-yê li dijî AI-yê). Ev celeb modela tevgerî - di vê rewşê de naskirina cûdahiya di navbera rûyek mirovî ya zindî û rûyek ji hêla AI-yê ve hatî sentezkirin - girîng e ji ber ku em di pejirandinê de bêtir xwe dispêrin AI-yê.

Tesbîtkirina anomalîyan bi hêza AI-ya afirîner li seranserê pîşesaziyan tê sepandin: di lênihêrîna tenduristiyê de, şopandina tevgera cîhazên bijîşkî ji bo nîşanên hackkirinê; di darayî de, temaşekirina pergalên bazirganiyê ji bo qalibên nerêkûpêk ên ku dikarin sextekarî an manîpulasyona algorîtmîk nîşan bidin; di enerjî/karûbaran de, çavdêriya sînyalên pergala kontrolê ji bo nîşanên destwerdanan. Têkeliya firehiyê (nihêrîna hemî aliyên tevgerê) û kûrahiyê (têgihîştina qalibên tevlihev) ku AI-ya afirîner peyda dike, wê dike amûrek bihêz ji bo dîtina nîşaneyên derziyê di nav giyayê de yên bûyerek sîber. Her ku gef dizî dibin, di nav operasyonên normal de vedişêrin, ev şiyana ku bi rastî "normal" were destnîşankirin û dema ku tiştek ji rê derdikeve biqîre girîng dibe. Ji ber vê yekê AI-ya afirîner wekî cerdevanek bêwestan kar dike, her gav pênaseya xwe ya normalbûnê fêr dibe û nûve dike da ku bi guhertinên di hawîrdorê de re gav bi gav bimîne, û tîmên ewlehiyê ji anomaliyên ku hêjayî vekolînek nêzîk in hişyar dike.

Derfet û Feydeyên AI-ya Generator di Ewlekariya Sîber de

Bikaranîna AI-ya afirîner di ewlehiya sîber de ji bo rêxistinên ku dixwazin van amûran bikar bînin gelek derfet û feydeyan . Li jêr, em avantajên sereke yên ku AI-ya afirîner dikin zêdehiyek balkêş ji bo bernameyên ewlehiya sîber kurteber dikin:

• Tesbîtkirin û Bersiva Gefan a Zûtir: Sîstemên AI yên afirîner dikarin di wextê rast de gelek daneyan analîz bikin û gefan ji analîza mirovî ya destî pir zûtir nas bikin. Ev avantaja lezê tê wateya tespîtkirina zûtir a êrîşan û kontrolkirina bûyeran a zûtir. Di pratîkê de, çavdêriya ewlehiyê ya bi AI-ê ve tê rêvebirin dikare gefên ku ji bo têkiliya wan pir dirêjtir digire bigire. Bi bersivdayîna bilez a bûyeran (an jî bi awayekî xweser pêkanîna bersivên destpêkê), rêxistin dikarin dema mayîna êrîşkaran di torên xwe de bi awayekî berbiçav kêm bikin, zirarê kêm bikin.

• Rastbûn û Veşartina Gefan a Baştirkirî: Ji ber ku ew bi berdewamî ji daneyên nû fêr dibin, modelên afirîner dikarin xwe li gorî gefên pêşkeftî biguherînin û nîşanên naziktir ên çalakiyên xerab bigirin. Ev dibe sedema rastbûna tespîtkirinê ya çêtir (kêmtir neyînî û erênîyên derewîn) li gorî qaîdeyên statîk. Mînakî, AI-yek ku nîşanên e-nameyek phishing an tevgera malware fêr bûye dikare guhertoyên ku berê qet nehatine dîtin nas bike. Encam veşartgehek berfirehtir a celebên gefan e - di nav de êrîşên nû - ku helwesta ewlehiyê ya giştî xurt dike. Tîmên ewlehiyê di heman demê de ji analîza AI-ê têgihîştinên berfireh bi dest dixin (mînak ravekirinên tevgera malware), ku parastinên rasttir û hedefgirtîtir gengaz dike ( AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de Çi ye? - Tora Palo Alto ).

• Otomatîkkirina Karên Dubarekirî: AI-ya afirîner di otomatîkkirina karên ewlehiyê yên rûtîn û ked-zêde de - ji lêkolîna qeydan û berhevkirina raporan bigire heya nivîsandina senaryoyên bersiva bûyerê - pir serketî ye. Ev otomatîkkirin barê li ser analîstên mirovî kêm dike , wan azad dike ku li ser stratejiya asta bilind û biryargirtina tevlihev bisekinin ( AI-ya afirîner di ewlehiya sîber de çi ye? - Palo Alto Networks ). Karên rojane lê girîng ên wekî şopandina qelsiyan, vekolîna mîhengê, analîza çalakiya bikarhêner û raporên lihevhatinê dikarin ji hêla AI-yê ve werin rêvebirin (an jî qet nebe pêşîn werin nivîsandin). Bi rêvebirina van karan bi leza makîneyê, AI ne tenê karîgeriyê baştir dike lê di heman demê de xeletiya mirovan jî kêm dike (faktorek girîng di binpêkirinan de).

• Parastin û Simulasyona Proaktîf: AI ya afirîner rê dide rêxistinan ku ji ewlehiya bertekdar ber bi ewlehiya proaktîf ve biçin. Bi rêya teknîkên wekî simulasyona êrîşê, çêkirina daneyên sentetîk û perwerdehiya li ser bingeha senaryoyan, parêzvan dikarin gefan pêşbînî bikin û ji bo wan amade bibin berî ku ew di cîhana rastîn de pêk werin. Tîmên ewlehiyê dikarin êrîşên sîber (kampanyayên phishing, belavbûna malware, DDoS, hwd.) di hawîrdorên ewle de simul bikin da ku bersivên xwe biceribînin û her qelsiyek xurt bikin. Ev perwerdehiya domdar, ku pir caran ne gengaz e ku bi tevahî bi tenê bi hewldana mirovan were kirin, berevaniyê tûj û nûjen dihêle. Ew dişibihe "tetbîqata agir" a sîber - AI dikare gelek gefên hîpotetîk bavêje berevaniyên we da ku hûn bikaribin pratîk bikin û baştir bibin.

• Zêdekirina Pisporiya Mirovan (AI wekî Pirzêkerek Hêzê): AI-ya afirîner wekî analîst, şêwirmend û alîkarek ciwan ê bêwestan tevdigere. Ew dikare rêberî û pêşniyarên ku bi gelemperî ji pisporên tecrûbir têne hêvî kirin ji endamên tîmê yên kêm tecrûbir re peyda bike, bi bandor pisporiyê li seranserê tîmê demokratîk bike ( 6 Dozên Bikaranînê ji bo AI-ya Afirîner di Ewlekariya Sîber de [+ Nimûne] ). Ev bi taybetî hêja ye ji ber kêmbûna jêhatîbûnê di ewlehiya sîber de - AI alîkariya tîmên piçûktir dike ku bi kêmtir tiştan bikin. Ji hêla din ve, analîstên tecrûbir ji birêvebirina karê giran û derxistina holê ya têgihiştinên ne-eşkere ji AI sûd werdigirin, ku ew dikarin dûv re piştrast bikin û li ser wan tevbigerin. Encama giştî tîmek ewlehiyê ye ku pir hilberîner û jêhatîtir e, digel ku AI bandora her endamek mirovî zêde dike ( AI Çawa Dikare Di Ewlekariya Sîber de Bê Bikaranîn ).

• Piştgiriya Biryar û Raporkirina Pêşkeftî: Bi wergerandina daneyên teknîkî bo têgihiştinên zimanê xwezayî, AI-ya afirîner ragihandin û biryardanê baştir dike. Rêberên ewlehiyê bi rêya kurteyên ku ji hêla AI-yê ve têne çêkirin, dîtiniyek zelaltir li ser pirsgirêkan digirin û dikarin biryarên stratejîk ên agahdar bidin bêyî ku hewce bikin ku daneyên xav analîz bikin. Bi heman awayî, ragihandina nav-fonksiyonel (bi rêvebiran, berpirsên pabendbûnê, hwd.) çêtir dibe dema ku AI raporên hêsan-fêmkirinê yên rewşa ewlehiyê û bûyeran amade dike ( Çawa Dikare AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de Bê Bikaranîn? 10 Nimûneyên Cîhana Rastîn ). Ev ne tenê di asta serokatiyê de bawerî û hevahengiyê li ser mijarên ewlehiyê ava dike, lê di heman demê de bi eşkerekirina rîsk û valahiyên ku ji hêla AI-yê ve hatine kifş kirin, dibe alîkar ku veberhênan û guhertinan rewa bike.

Bi hev re, ev feyde tê vê wateyê ku rêxistinên ku AI-ya afirîner di ewlehiya sîber de bikar tînin dikarin bi lêçûnên xebitandinê yên potansiyel kêmtir helwestek ewlehiyê ya bihêztir bi dest bixin. Ew dikarin bersiva gefên ku berê pir zêde bûn bidin, valahiyên ku nehatine çavdêrîkirin veşêrin, û bi rêya çerxên bersivê yên ku ji hêla AI-ê ve têne rêvebirin bi berdewamî baştir bibin. Di dawiyê de, AI-ya afirîner şansek pêşkêşî dike ku bi hevberkirina leza, pîvan û sofîstîkebûna êrîşên nûjen bi parastinên bi heman rengî sofîstîke, ji dijberan pêşde biçin. Wekî ku anketek dît, zêdetirî nîvê rêberên karsazî û sîber bi karanîna AI-ya afirîner tespîtkirina gefên zûtir û rastbûna zêdetir hêvî dikin ( [PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | World Economic Forum ) ( Generative AI in Cybersecurity: A Comprehensive Review of LLM ... ) - şahidiyek ji bo optimîzma li dora feydeyên van teknolojiyan.

Rîsk û Zehmetiyên Bikaranîna AI-ya Afirîner di Ewlekariya Sîber de

Her çend derfet girîng bin jî, girîng e ku meriv bi çavên vekirî li hember xetere û pirsgirêkên têkildar nêzîkî AI-ya afirîner bibe. Baweriya kor bi AI-yê an jî bikaranîna wê ya xelet dikare qelsiyên nû derxe holê. Li jêr, em fikar û xefikên sereke, digel çarçoveya her yekê, destnîşan dikin:

• Bikaranîna Dijberî ji hêla Sîbersûcan ve: Heman şiyanên afirîner ên ku alîkariya parêzvanan dikin dikarin êrîşkaran bihêz bikin. Aktorên gefê ji bo çêkirina e-nameyên phishing ên bawerpêkertir, afirandina personayên sexte û vîdyoyên kûr-sext ji bo endezyariya civakî, pêşxistina malwareya polîmorfîk ku bi berdewamî diguhere da ku ji tespîtkirinê dûr bikeve, û tewra aliyên hackkirinê otomatîk dikin ( AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de çi ye? - Palo Alto Networks ). Nêzîkî nîvê (46%) rêberên ewlehiya sîber fikar in ku AI-ya afirîner dê bibe sedema êrîşên dijberî yên pêşkeftîtir ( Ewlehiya AI-ya Afirîner: Trend, Gef û Stratejiyên Kêmkirinê ). Ev "pêşbirka çekan a AI" tê vê wateyê ku dema parêzvan AI-yê qebûl dikin, êrîşkar dê ne pir li paş bimînin (bi rastî, dibe ku ew di hin deveran de li pêş bin, bi karanîna amûrên AI-ya bê rêkûpêk). Divê rêxistin ji bo gefên bi AI-ya pêşkeftî amade bin ku pir caran, sofîstîketir û dijwar têne şopandin.

• Halucînasyon û Nerastbûna AI: Modelên AI yên afirîner dikarin encamên maqûl lê xelet an jî şaş - diyardeyek ku wekî halucînasyon tê zanîn. Di çarçoveyek ewlehiyê de, AI dikare bûyerek analîz bike û bi xeletî bigihîje wê encamê ku qelsiyek diyarkirî sedema wê ye, an jî dibe ku senaryoyek sererastkirinê ya xelet çêbike ku nikare êrîşek kontrol bike. Ev xeletî dikarin xeternak bin ger bi rastî werin girtin. Wekî ku NTT Data hişyar dike, "AI ya afirîner dikare bi awayekî maqûl naveroka nerast derxe holê, û ev diyarde jê re halucînasyon tê gotin… niha zehmet e ku ew bi tevahî ji holê werin rakirin" ( Rîskên Ewlehiyê yên AI ya Afirîner û Tedbîrên Berevajî, û Bandora Wê li ser Ewlekariya Sîber | Koma NTT DATA ). Zêde-baweriya bi AI bêyî verastkirinê dikare bibe sedema hewildanên xelet an hestek ewlehiyê ya derewîn. Mînakî, AI dikare pergalek krîtîk bi xeletî wekî ewle nîşan bide dema ku ew ne ewle ye, an jî berevajî vê, bi "tesbîtkirina" binpêkirinek ku qet çênebûye panîkê çêbike. Pejirandina hişk a encamên AI û hebûna mirovan di nav lepê de ji bo biryarên krîtîk ji bo kêmkirina vê xetereyê girîng e.

• Erênî û Neyînîyên Derewîn: Girêdayî halûsînasyonan, heke modelek AI-ê bi awayekî nebaş hatibe perwerdekirin an jî baş hatibe mîhengkirin, dibe ku çalakiya xêrxwaz wekî xerabkar zêde rapor bike (erênîyên derewîn) an jî, xerabtir, gefên rastîn ji dest bide (neyînîyên derewîn) ( Çawa Dikare AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de Bikar Bîne ). Hişyariyên derewîn ên zêde dikarin tîmên ewlehiyê bitepisînin û bibin sedema westandina hişyariyê (qezencên karîgeriyê yên ku AI soz dabû betal bike), di heman demê de tespîtên ji dest çûn rêxistinê bêparastin dihêle. Mîhengkirina modelên afirîner ji bo hevsengiya rast dijwar e. Her jîngeh bêhempa ye, û dibe ku AI-yek tavilê bi awayekî çêtirîn ji qutîkê dernekeve. Fêrbûna domdar jî şûrek dudevî ye - heke AI ji bersivên çewt an ji jîngehek ku diguhere fêr bibe, rastbûna wê dikare biguhere. Tîmên ewlehiyê divê performansa AI-ê bişopînin û eşikan rast bikin an jî bersivên rastkirinê bidin modelan. Di çarçoveyên bi xetereyên bilind de (wekî tespîtkirina destwerdanê ji bo binesaziya krîtîk), dibe ku aqilmend be ku pêşniyarên AI-ê bi paralel bi pergalên heyî re ji bo demekê bimeşînin, da ku piştrast bikin ku ew li hev dikin û temam dikin ne ku nakok in.

• Nepenî û Derketina Daneyan: Sîstemên AI yên hilberîner pir caran ji bo perwerde û xebitandinê gelek daneyan hewce dikin. Ger ev model li ser ewr bin an jî bi rêkûpêk neyên veqetandin, xetereyek heye ku agahdariya hesas derkeve. Bikarhêner dikarin bi nezanî daneyên xwedan an daneyên kesane têxin nav karûbarek AI (bifikirin ku ji ChatGPT bipirsin ku raporek bûyerek nepenî kurt bike), û ew dane dikarin bibin beşek ji zanîna modelê. Bi rastî, lêkolînek vê dawiyê dît ku 55% ji têketinên amûrên AI yên hilberîner agahdariya hesas an kesane ya nasnameyî dihewîne , ku fikarên cidî li ser rijandina daneyan derdixe holê ( Ewlehiya AI ya Hilberîner: Trend, Gef û Stratejiyên Kêmkirinê ). Wekî din, heke AIyek li ser daneyên navxweyî hatibe perwerdekirin û bi hin awayan lê hatibe pirsîn, dibe ku derxe . Divê rêxistin polîtîkayên hişk ên birêvebirina daneyan bicîh bînin (mînak karanîna mînakên AI yên li ser cîh an taybet ji bo materyalên hesas) û karmendan perwerde bikin ka agahdariya veşartî nexin nav amûrên AI yên giştî. Rêziknameyên nepenîtiyê (GDPR, hwd.) jî dikevin dewrê - karanîna daneyên kesane ji bo perwerdekirina AI bêyî razîbûn an parastina guncan dikare li dijî qanûnan be.

• Ewlehî û Manîpulasyona Modelê: Modelên AI-ya afirîner bi xwe dikarin bibin hedef. Dijmin dikarin hewl bidin ku modelê jehrî bikin , di qonaxa perwerde an ji nû ve perwerdekirinê de daneyên xerab an şaş bidin da ku AI şêwazên xelet fêr bibe ( Çawa AI-ya afirîner di ewlehiya sîber de tê bikar anîn ). Mînakî, êrîşkar dikare bi nermî daneyên îstîxbarata gefê jehrî bike da ku AI nikaribe malwareya êrîşkar wekî xerabkar nas bike. Taktîkek din derzîkirina bilez an manîpulasyona derketinê , ku êrîşkar rêyek dibîne ku têketinan ji AI-yê re bişîne ku dibe sedema ku ew bi awayên nexwestî tevbigerin - dibe ku ji bo paşguhkirina parêzvanên ewlehiyê an jî eşkerekirina agahdariya ku divê neke (wek fermanên navxweyî an daneyan). Wekî din, xetera xapandina modelê : êrîşkar têketinê bi taybetî ji bo xapandina AI-yê çêdikin. Em vê yekê di mînakên dijber de dibînin - daneyên hinekî tevlihev ku mirovek wekî normal dibîne lê AI xelet dabeş dike. Misogerkirina ewlehiya zincîra dabînkirina AI (yekparçeyiya daneyan, kontrola gihîştina modelê, ceribandina berxwedana dijber) beşek nû lê pêwîst a ewlehiya sîber e dema ku van amûran têne bikar anîn ( AI-ya Afirîner di Ewlekariya Sîber de Çi ye? - Palo Alto Networks ).

• Zêde-Pêbendbûn û Kêmbûna Jêhatîbûnê: Rîskeke nermtir heye ku rêxistin dikarin zêde xwe bispêrin AI û bihêlin ku jêhatîbûnên mirovan têk biçin. Ger analîstên ciwan bi korî baweriya xwe bi encamên AI bînin, dibe ku ew ramana rexnegir û intuîsyona ku ji bo dema ku AI ne berdest e an xelet e, pêş nexin. Senaryoyek ku divê were dûrxistin tîmek ewlehiyê ye ku amûrên mezin hene lê nizanin ka meriv çawa dixebite ger ew amûr xera bibin (mîna pîlotên ku zêde xwe dispêrin oto-pîlotê). Tetbîqatên perwerdehiyê yên birêkûpêk bêyî alîkariya AI û pêşxistina hişmendiyek ku AI alîkarek e, ne orakulek bêqusûr e, girîng in ku analîstên mirovî tûj bimînin. Divê mirov biryarderên dawîn bimînin, nemaze ji bo biryarên bi bandora bilind.

• Pirsgirêkên Exlaqî û Pabendbûnê: Bikaranîna AI di ewlehiya sîber de pirsên etîkî derdixe holê û dikare bibe sedema pirsgirêkên pabendbûna rêziknameyan. Mînakî, heke pergalek AI karmendek bi xeletî wekî kesekî hundirîn ê xerabkar ji ber anomalîyekê nîşan bide, ew dikare bi neheqî zirarê bide navûdeng an kariyera wî kesî. Biryarên ku ji hêla AI ve têne girtin dikarin nezelal bin (pirsgirêka "qutiya reş"), ku dibe sedema dijwarbûna ravekirina ji mufetîş an rêkxerêyan re çima hin çalakî hatine girtin. Her ku naveroka ku ji hêla AI ve hatî çêkirin belavtir dibe, misogerkirina şefafiyetê û parastina berpirsiyariyê girîng e. Rêkxer dest bi lêkolîna AI dikin - mînakî, Qanûna AI ya YE dê şertan li ser pergalên AI yên "xetereya bilind" ferz bike, û AI ya ewlehiya sîber dibe ku di wê kategoriyê de bikeve. Şîrket dê hewce bikin ku van rêziknameyan bigerin û dibe ku ji bo karanîna AI ya hilberîner bi berpirsiyarî li gorî standardên mîna Çarçoveya Rêvebiriya Rîska AI ya NIST tevbigerin ( Çawa Dikare AI ya Hilberîner di Ewlekariya Sîber de Bê Bikaranîn? 10 Mînakên Cîhana Rastîn ). Pabendbûn heya lîsansê jî dirêj dibe: karanîna modelên çavkaniya vekirî an sêyemîn dibe ku şertên ku hin karan sînordar dikin an jî hewceyê başkirinên parvekirinê ne hebin.

Bi kurtasî, AI-ya afirîner ne guleyek zîvîn e - heke bi baldarî neyê bicîhanîn, ew dikare qelsiyên nû derxe holê, her çend yên din çareser bike jî. Lêkolînek Foruma Aborî ya Cîhanê ya 2024-an destnîşan kir ku ~%47 rêxistinan pêşketinên di AI-ya afirîner de ji hêla êrîşkaran ve wekî fikarek sereke destnîşan dikin, ku ew dike "bandora herî xemgîn a AI-ya afirîner" di ewlehiya sîber de ( [PDF] Outlook Global Cybersecurity 2025 | Foruma Aborî ya Cîhanê ) ( AI-ya Generative di Ewlekariya Sîber de: Nirxandinek Berfireh a LLM ... ). Ji ber vê yekê, rêxistin divê nêzîkatiyek hevseng bigirin: sûdên AI-ê bikar bînin dema ku van xetereyan bi hişkî bi rêya rêveberiyê, ceribandinê û çavdêriya mirovan birêve dibin. Em ê paşê nîqaş bikin ka meriv çawa bi pratîkî wê hevsengiyê bi dest dixe.

Perspektîfa Pêşerojê: Rola Pêşketî ya AI ya Afirîner di Ewlekariya Sîber de

Li pêşerojê, AI-ya afirîner amade ye ku bibe beşek yekgirtî ya stratejiya ewlehiya sîber - û bi heman awayî, amûrek ku dijberên sîber dê berdewam bikar bînin. Dînamîka pisîk û mişk dê zûtir bibe, AI li her du aliyên dîwarê. Li vir çend têgihiştinên pêşerojê hene ka AI-ya afirîner çawa dikare ewlehiya sîber di salên pêş de şekil bide:

• Parastina Sîber a Bi Zêdekirina AI Dibe Standard: Heta sala 2025an û piştre, em dikarin hêvî bikin ku piraniya rêxistinên navîn û mezin dê amûrên bi AI-ê ve girêdayî di operasyonên xwe yên ewlehiyê de bicîh bikin. Çawa ku antivirus û dîwarên agir îro standard in, hev-pîlotên AI û pergalên tespîtkirina anomalî dikarin bibin pêkhateyên bingehîn ên mîmariyên ewlehiyê. Ev amûr dê bi îhtîmalek mezin bibin pisportir - mînakî, modelên AI-yê yên cihêreng ên ku ji bo ewlehiya ewr, ji bo çavdêriya cîhaza IoT, ji bo ewlehiya koda serîlêdanê, û hwd. hatine mîheng kirin, hemî bi hev re dixebitin. Wekî ku pêşbîniyek destnîşan dike, "di sala 2025an de, AI-ya hilberîner dê ji bo ewlehiya sîberê yekpare be, ku rê dide rêxistinan ku bi awayekî proaktîf li dijî gefên sofîstîke û pêşkeftî biparêzin" ( Çawa Dikare AI-ya Hilberîner di Ewlehiya Sîberê de were Bikaranîn ). AI dê tespîtkirina gefên di wextê rast de baştir bike, gelek çalakiyên bersivê otomatîk bike, û alîkariya tîmên ewlehiyê bike ku ji ya ku ew dikarin bi destan bikar bînin, gelek daneyên pir mezintir birêve bibin.

• Fêrbûna Berdewam û Adaptasyon: Sîstemên AI yên afirîner ên pêşerojê di warê sîber de dê di fêrbûna bilez de ji bûyerên nû û îstîxbarata gefan çêtir bibin, bingeha zanîna xwe di demek nêzîk de nûve bikin. Ev dikare bibe sedema parastinên bi rastî adapteyî - xeyal bikin ku AI-yek ku di sibehê de li ser kampanyayek nû ya phishing-ê ku li pargîdaniyek din dixe fêr dibe û heta piştî nîvro fîlterên e-nameya pargîdaniya we di bersivê de sererast kiriye. Xizmetên ewlehiyê yên AI-yê yên li ser ewr dikarin vê celeb fêrbûna kolektîf hêsan bikin, ku tê de têgihîştinên anonîm ji rêxistinek sûd werdigirin hemî aboneyan (mîna parvekirina îstîxbarata gefan, lê otomatîk). Lêbelê, ev ê hewceyê destwerdanek baldar be da ku ji parvekirina agahdariya hesas dûr bikevin û pêşî li êrîşkaran bigirin ku daneyên xirab nexin nav modelên hevpar.

• Hevgirtina Jîr û Jêhatîbûna Ewlehiya Sîber: Koma jêhatîbûnên pisporên ewlehiya sîber dê pêş bikeve da ku jêhatîbûna di AI û zanista daneyan de jî di nav xwe de bigire. Çawa ku analîstên îroyîn zimanên lêpirsînê û nivîsandinê fêr dibin, analîstên sibê dikarin bi rêkûpêk modelên AI-ê baştir bikin an "pirtûkên lîstikê" ji bo ku AI bicîh bîne binivîsin. Dibe ku em rolên nû yên wekî "Rahênerê Ewlehiya AI" an "Endezyarê AI-ê yê Ewlehiya Sîber" - mirovên ku pispor in di adaptekirina amûrên AI-ê li gorî hewcedariyên rêxistinekê, pejirandina performansa wan û misogerkirina ku ew bi ewlehî dixebitin. Ji aliyê din ve, fikarên ewlehiya sîber dê bi zêdebûna bandorê li pêşkeftina AI-ê bikin. Sîstemên AI-ê dê bi taybetmendiyên ewlehiyê ji sifirê ve werin çêkirin (mîmariya ewle, tespîtkirina destwerdanê, tomarên denetimê ji bo biryarên AI-ê, hwd.), û çarçoveyên ji bo AI-ya pêbawer (dadperwer, raveker, xurt û ewledar) dê rêberiya bicihkirina wan di çarçoveyên krîtîk ên ewlehiyê de bikin.

• Êrîşên Sofîstîke yên Bi Hêza AI: Mixabin, rewşa tehdîdê jî dê bi AI re pêş bikeve. Em pêşbînî dikin ku AI dê bêtir bikar were ji bo kifşkirina qelsiyên sifir-roj, çêkirina phishing-a spear a pir hedefgirtî (mînak AI medyaya civakî dişopîne da ku xapandinek bêkêmasî biafirîne), û ji bo çêkirina deng an vîdyoyên kûr ên qanihker da ku ji rastkirina biyometrîk derbas bibin an sextekarîyê bikin. Dibe ku ajanên hackkirina otomatîk derkevin holê ku dikarin bi serbixwe êrîşên pir-qonaxî (keşf, îstismar, tevgera alî, hwd.) bi çavdêriya mirovan a herî kêm pêk bînin. Ev ê parêzvanan neçar bike ku ew jî xwe bispêrin AI - di bingeh de otomasyon li hember otomasyonê . Dibe ku hin êrîş bi leza makîneyê çêbibin, mîna botên AI ku hezar permutasyonên e-nameyên phishing diceribînin da ku bibînin ka kîjan ji fîlteran derbas dibe. Parastinên sîber dê hewce bikin ku bi leza û nermbûnek wekhev bixebitin da ku berdewam bikin ( AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de Çi ye? - Tora Palo Alto ).

• Rêzikname û AI-ya Exlaqî di Ewlehiyê de: Her ku AI di fonksiyonên ewlehiya sîber de kûr dibe, dê lêkolînek mezintir û dibe ku rêzikname hebe da ku piştrast bike ku ev pergalên AI-ê bi berpirsiyarî têne bikar anîn. Em dikarin li bendê bin ku çarçove û standardên taybetî yên AI-ê di ewlehiyê de hebin. Dibe ku hikûmet rêbernameyên ji bo şefafiyetê destnîşan bikin - mînakî, daxwaz bikin ku biryarên ewlehiyê yên girîng (wek rawestandina gihîştina karmendek ji ber çalakiya gumanbar a xerab) nikaribin bi tenê ji hêla AI-ê ve bêyî nirxandina mirovan werin girtin. Dibe ku ji bo hilberên ewlehiyê yên AI-ê sertîfîka jî hebin, da ku kirrûbiran piştrast bikin ku AI ji bo alîgirî, xurtbûn û ewlehiyê hatiye nirxandin. Wekî din, hevkariya navneteweyî dikare li dora gefên sîber ên têkildarî AI-ê mezin bibe; mînakî, peymanên li ser birêvebirina dezenformasyonên ku ji hêla AI-ê ve hatine afirandin an normên li dijî hin çekên sîber ên ku ji hêla AI-ê ve têne ajotin.

• Entegrasyon bi Ekosîstemên AI yên Berfirehtir û IT re: AI ya hilberîner di ewlehiya sîber de bi îhtîmalek mezin dê bi pergalên din ên AI û amûrên rêveberiya IT re entegre bibe. Mînakî, AI-yek ku çêtirkirina torê birêve dibe dikare bi AI-ya ewlehiyê re bixebite da ku piştrast bike ku guhertin qulên rê venakin. Analîtîkên karsaziyê yên ku ji hêla AI ve têne rêvebirin dikarin daneyan bi AI-yên ewlehiyê re parve bikin da ku anomalîyan (wek kêmbûna ji nişka ve ya firotanê bi pirsgirêkek malperê ya muhtemel ji ber êrîşekê) ve girêbidin. Di bingeh de, AI dê di sîloyekê de nejî - ew ê bibe beşek ji tevnek aqilmend a mezintir a operasyonên rêxistinekê. Ev derfetan ji bo rêveberiya rîska holîstîk vedike ku tê de daneyên operasyonel, daneyên gefê, û tewra daneyên ewlehiya fîzîkî dikarin ji hêla AI ve werin hev kirin da ku dîtinek 360-pileyî ya rewşa ewlehiya rêxistinî bidin.

Di demeke dirêj de, hêvî ew e ku AI-ya afirîner dê bibe alîkar ku hevsengiyê di berjewendiya parêzvanan de bizivirîne. Bi rêvebirina pîvan û tevliheviya jîngehên IT-ya nûjen, AI dikare qada sîber-cîhê bêtir parastinê bike. Lêbelê, ew rêwîtiyek e, û dê êşên mezin hebin dema ku em van teknolojiyan baştir bikin û fêr bibin ku bi awayekî guncaw baweriya xwe bi wan bînin. Rêxistinên ku agahdar dimînin û di pejirandina AI-ya berpirsiyar ji bo ewlehiyê veberhênanê dikin, dibe ku ew kesên ku di pozîsyona herî baş de ne ku gefên pêşerojê rêve bibin.

Wekî ku rapora dawî ya Gartner a li ser trendên ewlehiya sîber destnîşan kir, "derketina holê ya rewşên karanîna AI-ya afirîner (û xetereyan) zextê ji bo veguherînê diafirîne" ( Trendên Ewlekariya Sîber: Berxwedan Through Transformation - Gartner ). Yên ku xwe biguherînin dê AI-ê wekî hevalbendek bihêz bikar bînin; yên ku paşde dimînin dibe ku xwe ji hêla dijberên bi hêza AI-ê ve paşde bibînin. Çend salên pêş de dê demek girîng be di destnîşankirina ka AI çawa qada şerê sîber ji nû ve şekil dide.

Xalên Pratîkî ji bo Pejirandina AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de

Ji bo karsaziyên ku dinirxînin ka meriv çawa di stratejiya xwe ya ewlehiya sîber de AI-ya hilberîner bikar tîne, li vir çend xal û pêşniyarên pratîkî ku rêberiya pejirandinek berpirsiyar û bibandor dikin:

1. Bi Perwerde û Perwerdehiyê Dest Pê Bikin: Piştrast bikin ku tîma ewlehiya we (û karmendên IT-yê yên berfirehtir) fêm dikin ka AI-ya afirîner dikare çi bike û çi nikare bike. Li ser bingehên amûrên ewlehiyê yên bi AI-yê ve têne rêvebirin perwerdehiyê peyda bikin û bernameyên hişyariya ewlehiyê ji bo hemî karmendan nûve bikin da ku gefên bi AI-yê ve têne çalak kirin vehewînin. Mînakî, fêrî karmendan bikin ka AI çawa dikare xapandinên phishing û bangên kûr-sexte çêbike. Di heman demê de, karmendan li ser karanîna ewle û pejirandî ya amûrên AI-ê di karê xwe de perwerde bikin. Bikarhênerên baş-agahdar kêmtir îhtîmal e ku AI-ê bi xeletî bikar bînin an jî bibin qurbanê êrîşên bi AI-yê ve hatine zêdekirin ( AI-ya afirîner çawa dikare di ewlehiya sîber de were bikar anîn? 10 Mînakên Cîhana Rastîn ).

2. Siyasetên Bikaranîna AI-ya Zelal Diyar Bikin: AI-ya afirîner mîna her teknolojiyek bihêz - bi rêveberiyê re - bihesibînin. Siyasetên ku diyar dikin ka kî dikare amûrên AI-ê bikar bîne, kîjan amûr têne pejirandin, û ji bo çi armancan pêşve bibin. Rêbernameyên li ser birêvebirina daneyên hesas (mînak ne dayîna daneyên nepenî nav karûbarên AI-ya derveyî) têxin nav xwe da ku pêşî li rijandinê bigirin. Wekî mînak, hûn dikarin tenê destûrê bidin endamên tîmê ewlehiyê ku ji bo bersiva bûyeran alîkarek AI-ya navxweyî bikar bînin, û kirrûbirra dikare AI-yek pejirandî ji bo naverokê bikar bîne - her kesê din sînordar e. Gelek rêxistin niha di polîtîkayên xwe yên IT-ê de bi eşkereyî AI-ya afirîner çareser dikin, û saziyên standard ên pêşeng polîtîkayên karanîna ewledar teşwîq dikin ji bilî qedexeyên rasterast ( Çawa AI-ya afirîner dikare di ewlehiya sîber de were bikar anîn? 10 Mînakên Cîhana Rast ). Bawer bikin ku hûn van rêzikan û mantiqa li pişt wan ji hemî karmendan re ragihînin.

3. "Say AI" Kêm Bike û Bikaranînê Çavdêrî Bike: Mîna IT-ya siya, "say AI" dema ku karmend bêyî agahdariya IT-yê dest bi karanîna amûr an karûbarên AI-ê dikin derdikeve holê (mînak pêşdebir alîkarek koda AI-ê ya bêdestûr bikar tîne). Ev dikare xetereyên nedîtî derxe holê. Tedbîran bicîh bîne da ku karanîna AI-ya bêdestûr tespît bike û kontrol bike . Çavdêriya torê dikare girêdanên bi API-yên AI-yê yên populer re nîşan bide, û anket an vekolînên amûran dikarin eşkere bikin ka karmend çi bikar tînin. Alternatîfên pejirandî pêşkêş bikin da ku karmendên bi niyeta baş neyên ceribandin ku nekevin nav sextekariyê (mînakî, heke mirov wê kêrhatî bibînin, hesabê fermî yê ChatGPT Enterprise peyda bikin). Bi anîna karanîna AI-ê ber bi ronîkirinê ve, tîmên ewlehiyê dikarin xetereyê binirxînin û birêve bibin. Çavdêrîkirin jî girîng e - çalakiyên amûra AI-ê û encamên wê bi qasî ku pêkan be tomar bikin, da ku ji bo biryarên ku AI bandor li wan kiriye rêyek vekolînê hebe ( Çawa Dikare AI-ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de Bê Bikaranîn? 10 Mînakên Cîhana Rastîn ).

4. Ji Bo Parastinê AI Bikar Bînin - Li Paş Nemînin: Bizanin ku êrîşkar dê AI bikar bînin, ji ber vê yekê divê parastina we jî bikar bîne. Çend deverên bi bandor ên ku AI-ya hilberîner dikare tavilê alîkariya operasyonên we yên ewlehiyê bike (dibe ku triyaja hişyariyê, an analîza tomarên otomatîk) destnîşan bikin û projeyên pîlot bimeşînin. Berevaniyên xwe bi leza û pîvana AI-ê zêde bikin da ku li dijî gefên bilez bisekinin ( AI-ya hilberîner çawa dikare di ewlehiya siber de were bikar anîn? 10 Nimûneyên Cîhana Rastîn ). Tewra entegrasyonên hêsan, wekî karanîna AI-yek ji bo kurtkirina raporên malware an çêkirina lêpirsînên nêçîra gefan, dikarin demjimêrên analîstan xilas bikin. Bi piçûk dest pê bikin, encaman binirxînin, û dubare bikin. Serkeftin dê dozê ji bo pejirandina AI-ya berfirehtir ava bikin. Armanc ew e ku AI wekî pirjimarkerek hêzê were bikar anîn - mînakî, heke êrîşên phishing-ê li ser maseya weya alîkariyê zêde dibin, dabeşkerek e-nameya AI-ê bicîh bikin da ku wê hejmarê bi awayekî proaktîf kêm bikin.

5. Veberhênanê li Pratîkên AI yên Ewle û Exlaqî Bikin: Dema ku AI-ya afirîner bicîh tînin, pratîkên pêşkeftin û bicihkirinê yên ewle bişopînin. modelên taybet an xwe-mêvandar da ku kontrola li ser daneyan biparêzin. Ger karûbarên AI-ya partiya sêyemîn bikar tînin, tedbîrên wan ên ewlehî û nepenîtiyê (şîfrekirin, polîtîkayên parastina daneyan, hwd.) binirxînin. Çarçoveyên rêveberiya rîska AI-ê (wek Çarçoveya Rêveberiya Rîska AI-ya NIST an rêbernameya ISO/IEC) bicîh bikin da ku bi awayekî sîstematîk tiştên wekî alîgirî, ravekirin û xurtbûnê di amûrên AI-ya xwe de çareser bikin ( AI-ya Afirîner Çawa Dikare Di Ewlehiya Sîber de Bê Bikaranîn? 10 Nimûneyên Cîhana Rastîn ). Her weha ji bo nûvekirin/patchên modelê wekî beşek ji parastinê plan bikin - modelên AI-ê jî dikarin "lawaziyên" wan hebin (mînak, dibe ku ew hewceyê ji nû ve perwerdekirinê bin ger ew dest bi guheztinê bikin an jî ger celebek nû ya êrîşek dijber li ser modelê were kifş kirin). Bi danîna ewlehî û exlaqê di karanîna AI-ya xwe de, hûn baweriyê bi encaman ava dikin û lihevhatina bi rêziknameyên derketî re misoger dikin.

6. Mirovan di Çerxê de Bihêlin: AI bikar bînin da ku alîkariya darizandina mirovan di ewlehiya sîber de bikin, ne ku bi tevahî biguherînin. Xalên biryardanê diyar bikin ku pejirandina mirovan tê de hewce ye (mînakî, AI dikare raporek bûyerê amade bike, lê analîst berî belavkirinê wê dinirxîne; an jî AI dikare pêşniyar bike ku hesabê bikarhêner were astengkirin, lê mirov wê çalakiyê pesend dike). Ev ne tenê rê li ber xeletiyên AI digire ku bê kontrol bimînin, lê di heman demê de alîkariya tîmê we dike ku ji AI û berevajî wê fêr bibe. Herikînek xebatê ya hevkar teşwîq bikin: divê analîst xwe rehet hîs bikin ku encamên AI bipirsin û kontrolên aqil pêk bînin. Bi demê re, ev diyalog dikare hem AI (bi rêya bersivê) û hem jî jêhatîyên analîstan baştir bike. Di bingeh de, pêvajoyên xwe bi vî rengî sêwirînin ku AI û hêzên mirovan hevûdu temam dikin - AI hejmar û leza xwe birêve dibe, mirov nezelalî û biryarên dawîn birêve dibe.

7. Pîvandin, Çavdêrîkirin, û Sererastkirin: Di dawiyê de, amûrên AI-ya xwe yên afirîner wekî pêkhateyên zindî yên ekosîstema ewlehiya xwe bihesibînin. Performansa wan bi berdewamî bipîvin - gelo ew demên bersiva bûyerê kêm dikin? Gefan zûtir digirin? Rêjeya erênî ya derewîn çawa diguhere? Ji tîmê bersivê bixwazin: pêşniyarên AI-ê kêrhatî ne, an deng çêdike? Van pîvanan bikar bînin da ku modelan baştir bikin, daneyên perwerdehiyê nûve bikin, an jî awayê entegrebûna AI-ê sererast bikin. Gefên sîber û hewcedariyên karsaziyê pêşve diçin, û modelên AI-ya we divê bi demkî werin nûve kirin an ji nû ve werin perwerdekirin da ku bibandor bimînin. Ji bo rêveberiya modelê planek hebe, di nav de kî berpirsiyarê parastina wê ye û ew çiqas caran tê nirxandin. Bi rêvebirina çalak a çerxa jiyana AI-yê, hûn piştrast dikin ku ew wekî sermayeyek dimîne, ne wekî berpirsiyariyek.

Di encamê de, AI-ya afirîner dikare şiyanên ewlehiya sîber bi girîngî zêde bike, lê pejirandina serketî plansaziyek bi baldarî û çavdêriya domdar hewce dike. Karsaziyên ku mirovên xwe perwerde dikin, rêbernameyên zelal destnîşan dikin, û AI-ê bi awayekî hevseng û ewledar entegre dikin, dê ji rêveberiya gefên zûtir û aqilmendtir sûd werbigirin. Ew xalên sereke nexşerêyek peyda dikin: pisporiya mirovan bi otomasyona AI-ê re bikin yek, bingehên rêveberiyê veşêrin, û çevikbûnê biparêzin ji ber ku hem teknolojiya AI-ê û hem jî peyzaja gefan bê guman pêşve diçin.

Bi avêtina van gavên pratîkî, rêxistin dikarin bi bawerî bersiva pirsa "Zanîngeha Afirîner çawa dikare di ewlehiya sîber de were bikar anîn?" bidin - ne tenê di teorîyê de, lê di pratîka rojane de - û bi vî rengî di cîhana me ya ku her ku diçe dîjîtal û ji hêla Zanî ve tê rêvebirin de parastinên xwe xurt bikin. ( Zanîngeha Afirîner Çawa Dikare Di Ewlekariya Sîber de Were Bikar anîn )

Kaxezên spî yên ku hûn dikarin piştî vê yekê bixwînin:

🔗 Karên ku AI nikare şûna wan bigire û AI dê kîjan karan bigire?
Li ser nêrîna gerdûnî ya li ser kîjan rol ji otomasyonê ewle ne û kîjan ne ewle ne, bigerin.

🔗 Gelo AI dikare Bazara Borsayê Pêşbînî Bike?
Nirxandinek ji nêz ve li ser sînorkirin, pêşketin û efsaneyên li dora şiyana AI ya pêşbînîkirina tevgerên bazarê.

🔗 Bêyî destwerdana mirovan, AI-ya afirîner dikare çi bike?
Fêm bikin ka AI li ku derê dikare bi serbixwe bixebite û çavdêriya mirovan li ku derê hîn jî girîng e.