Hoe kan generatieve AI worden ingezet in de cyberbeveiliging?

Invoering

Generatieve AI – kunstmatige intelligentiesystemen die in staat zijn nieuwe content of voorspellingen te creëren – ontpopt zich als een transformerende kracht in cybersecurity. Tools zoals OpenAI's GPT-4 hebben aangetoond dat ze complexe data kunnen analyseren en mensachtige tekst kunnen genereren, waardoor nieuwe benaderingen mogelijk worden om zich te verdedigen tegen cyberdreigingen. Cybersecurityprofessionals en zakelijke besluitvormers in diverse sectoren onderzoeken hoe generatieve AI de verdediging tegen steeds veranderende aanvallen kan versterken. Van de financiële sector en de gezondheidszorg tot de detailhandel en de overheid: organisaties in elke sector worden geconfronteerd met geavanceerde phishingpogingen, malware en andere bedreigingen die mogelijk door generatieve AI kunnen worden bestreden. In dit whitepaper onderzoeken we hoe generatieve AI kan worden ingezet in cybersecurity , met aandacht voor praktijkvoorbeelden, toekomstige mogelijkheden en belangrijke overwegingen voor de implementatie ervan.

Generatieve AI verschilt van traditionele analytische AI ​​doordat het niet alleen patronen detecteert, maar ook creëert – of het nu gaat om het simuleren van aanvallen om verdedigingsmechanismen te trainen of het produceren van natuurlijke taalverklaringen voor complexe beveiligingsgegevens. Deze dubbele functionaliteit maakt het een tweesnijdend zwaard: het biedt krachtige nieuwe verdedigingsinstrumenten, maar cybercriminelen kunnen er ook misbruik van maken. De volgende paragrafen verkennen een breed scala aan toepassingen voor generatieve AI in cybersecurity, van het automatiseren van phishingdetectie tot het verbeteren van incidentrespons. We bespreken ook de voordelen die deze AI-innovaties beloven, naast de risico's (zoals AI-hallucinaties of misbruik door tegenstanders) waarmee organisaties rekening moeten houden. Ten slotte geven we praktische tips om bedrijven te helpen bij het evalueren en verantwoord integreren van generatieve AI in hun cybersecuritystrategieën.

Generatieve AI in cyberbeveiliging: een overzicht

Generatieve AI in cybersecurity verwijst naar AI-modellen – vaak grote taalmodellen of andere neurale netwerken – die inzichten, aanbevelingen, code of zelfs synthetische data kunnen genereren ter ondersteuning van beveiligingstaken. In tegenstelling tot puur voorspellende modellen kan generatieve AI scenario's simuleren en op basis van trainingsdata leesbare output produceren (bijvoorbeeld rapporten, waarschuwingen of zelfs voorbeelden van kwaadaardige code). Deze mogelijkheid wordt ingezet om bedreigingen op een dynamischere manier te voorspellen, detecteren en erop te reageren Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto Networks ). Generatieve modellen kunnen bijvoorbeeld enorme logbestanden of databases met dreigingsinformatie analyseren en een beknopte samenvatting of aanbevolen actie produceren, waarmee ze bijna functioneren als een AI-assistent voor beveiligingsteams.

Vroege implementaties van generatieve AI voor cyberverdediging zijn veelbelovend gebleken. In 2023 introduceerde Microsoft Security Copilot , een GPT-4-gestuurde assistent voor beveiligingsanalisten, om inbreuken te identificeren en de 65 biljoen signalen te filteren die Microsoft dagelijks verwerkt ( Microsoft Security Copilot is een nieuwe GPT-4 AI-assistent voor cyberbeveiliging | The Verge ). Analisten kunnen dit systeem in natuurlijke taal aanspreken (bijvoorbeeld "Vat alle beveiligingsincidenten van de afgelopen 24 uur samen" ), waarna de copilot een nuttige samenvatting in verhaalvorm produceert. Google's Threat Intelligence AI gebruikt eveneens een generatief model genaamd Gemini om conversationeel zoeken mogelijk te maken in Google's enorme database met dreigingsinformatie. Het systeem analyseert snel verdachte code en vat de bevindingen samen om malwarejagers te helpen ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cyberbeveiliging? 10 praktijkvoorbeelden ). Deze voorbeelden illustreren het potentieel: generatieve AI kan complexe, grootschalige cyberbeveiligingsgegevens verwerken en inzichten op een toegankelijke manier presenteren, waardoor de besluitvorming wordt versneld.

Tegelijkertijd kan generatieve AI zeer realistische nepcontent creëren, wat een zegen is voor simulatie en training (en helaas ook voor aanvallers die zich bezighouden met social engineering). Naarmate we specifieke toepassingsvoorbeelden bekijken, zullen we zien dat het vermogen van generatieve AI om te synthetiseren én te analyseren de basis vormt voor de vele toepassingen ervan in de cybersecurity. Hieronder duiken we in belangrijke toepassingsvoorbeelden, variërend van phishingpreventie tot veilige softwareontwikkeling, met voorbeelden van hoe deze in verschillende sectoren worden toegepast.

Belangrijke toepassingen van generatieve AI in cyberbeveiliging

Afbeelding: Belangrijke toepassingsvoorbeelden van generatieve AI in cyberbeveiliging zijn onder andere AI-copiloten voor beveiligingsteams, analyse van codekwetsbaarheden, adaptieve dreigingsdetectie, simulatie van zero-day-aanvallen, verbeterde biometrische beveiliging en phishingdetectie ( 6 toepassingsvoorbeelden van generatieve AI in cyberbeveiliging [+ voorbeelden] ).

Detectie en preventie van phishing

Phishing blijft een van de meest voorkomende cyberdreigingen, waarbij gebruikers worden verleid om op schadelijke links te klikken of inloggegevens prijs te geven. Generatieve AI wordt ingezet om phishingpogingen te detecteren en gebruikers beter te trainen om succesvolle aanvallen te voorkomen. Aan de defensieve kant kunnen AI-modellen de inhoud van e-mails en het gedrag van afzenders analyseren om subtiele signalen van phishing te herkennen die op regels gebaseerde filters mogelijk missen. Door te leren van grote datasets met legitieme en frauduleuze e-mails, kan een generatief model afwijkingen in toon, woordkeuze of context signaleren die wijzen op een oplichting – zelfs wanneer grammatica en spelling dit niet meer verraden. Onderzoekers van Palo Alto Networks merken zelfs op dat generatieve AI "subtiele signalen van phishing-e-mails kan identificeren die anders onopgemerkt zouden blijven", waardoor organisaties oplichters een stap voor blijven ( Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto Networks ).

Beveiligingsteams gebruiken generatieve AI ook om phishingaanvallen te simuleren voor training en analyse. Ironscales introduceerde bijvoorbeeld een GPT-gebaseerde phishing-simulatietool die automatisch nep-phishingmails genereert, afgestemd op de medewerkers van een organisatie ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). Deze door AI gegenereerde e-mails weerspiegelen de nieuwste aanvalstactieken en bieden medewerkers realistische oefening in het herkennen van verdachte content. Dergelijke gepersonaliseerde training is cruciaal, aangezien aanvallers zelf AI gebruiken om overtuigendere lokmiddelen te creëren. Hoewel generatieve AI zeer professionele phishingberichten kan produceren (de tijd van gemakkelijk te herkennen gebrekkig Engels is voorbij), hebben verdedigers ontdekt dat AI niet onoverwinnelijk is. In 2024 voerden onderzoekers van IBM Security een experiment uit waarbij ze door mensen geschreven phishingmails vergeleken met door AI gegenereerde e-mails, en "verrassend genoeg waren door AI gegenereerde e-mails nog steeds gemakkelijk te herkennen, ondanks hun correcte grammatica" ( 6 toepassingsvoorbeelden voor generatieve AI in cybersecurity ). Dit suggereert dat menselijke intuïtie in combinatie met AI-ondersteunde detectie nog steeds subtiele inconsistenties of metadatasignalen in door AI geschreven oplichtingspraktijken kan herkennen.

Generatieve AI helpt ook op andere manieren bij de bestrijding van phishing. Modellen kunnen worden gebruikt om geautomatiseerde reacties of filters die verdachte e-mails testen. Een AI-systeem zou bijvoorbeeld een e-mail kunnen beantwoorden met bepaalde vragen om de legitimiteit van de afzender te verifiëren, of een LLM (Language Language Model) kunnen gebruiken om de links en bijlagen van een e-mail in een sandbox te analyseren en vervolgens eventuele kwaadaardige intenties samen te vatten. NVIDIA's beveiligingsplatform Morpheus demonstreert de kracht van AI op dit gebied: het gebruikt generatieve NLP-modellen (Natural Language Processing) om e-mails snel te analyseren en te classificeren, en het bleek de detectie van spear-phishing-e-mails met 21% in vergelijking met traditionele beveiligingstools ( 6 Use Cases for Generative AI in Cybersecurity [+ Examples] ). Morpheus profileert zelfs communicatiepatronen van gebruikers om ongebruikelijk gedrag te detecteren (zoals een gebruiker die plotseling veel externe adressen e-mailt), wat kan duiden op een gecompromitteerd account dat phishing-e-mails verstuurt.

In de praktijk vertrouwen bedrijven in diverse sectoren steeds meer op AI om e-mail- en webverkeer te filteren op social engineering-aanvallen. Financiële instellingen gebruiken bijvoorbeeld generatieve AI om communicatie te scannen op pogingen tot identiteitsfraude die tot bankfraude kunnen leiden, terwijl zorgverleners AI inzetten om patiëntgegevens te beschermen tegen datalekken als gevolg van phishing. Door realistische phishingscenario's te genereren en de kenmerken van kwaadaardige berichten te identificeren, voegt generatieve AI een krachtige laag toe aan strategieën ter preventie van phishing. De conclusie: AI kan helpen om phishingaanvallen sneller en nauwkeuriger te detecteren en te neutraliseren, zelfs nu aanvallers dezelfde technologie gebruiken om hun methoden te verbeteren.

Detectie van malware en analyse van bedreigingen

Moderne malware evolueert constant – aanvallers genereren nieuwe varianten of verbergen code om antivirusdefinities te omzeilen. Generatieve AI biedt nieuwe technieken voor zowel het detecteren van malware als het begrijpen van het gedrag ervan. Een benadering is het gebruik van AI om 'kwaadaardige tweelingen' van malware te genereren : beveiligingsonderzoekers kunnen een bekend malwarevoorbeeld invoeren in een generatief model om vele gemuteerde varianten van die malware te creëren. Op die manier kunnen ze effectief anticiperen op de aanpassingen die een aanvaller zou kunnen maken. Deze door AI gegenereerde varianten kunnen vervolgens worden gebruikt om antivirus- en inbraakdetectiesystemen te trainen, zodat zelfs aangepaste versies van de malware in de praktijk worden herkend ( 6 Gebruiksscenario's voor generatieve AI in cybersecurity [+ Voorbeelden] ). Deze proactieve strategie helpt de cyclus te doorbreken waarbij hackers hun malware lichtjes aanpassen om detectie te ontwijken en verdedigers telkens weer nieuwe signatures moeten schrijven. Zoals in een branchepodcast werd opgemerkt, gebruiken beveiligingsexperts nu generatieve AI om "netwerkverkeer te simuleren en kwaadaardige payloads te genereren die geavanceerde aanvallen nabootsen", waarmee ze hun verdediging testen tegen een hele reeks bedreigingen in plaats van een enkele aanval. Deze adaptieve dreigingsdetectie zorgt ervoor dat beveiligingssystemen beter bestand zijn tegen polymorfe malware die anders onopgemerkt zou blijven.

Naast detectie helpt generatieve AI bij malware-analyse en reverse engineering , taken die traditioneel arbeidsintensief zijn voor dreigingsanalisten. Grote taalmodellen kunnen worden ingezet om verdachte code of scripts te onderzoeken en in begrijpelijke taal uit te leggen wat de code beoogt te doen. Een praktijkvoorbeeld is VirusTotal Code Insight , een functie van Google VirusTotal die gebruikmaakt van een generatief AI-model (Google's Sec-PaLM) om samenvattingen in natuurlijke taal te produceren van potentieel schadelijke code ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). Het is in wezen "een soort ChatGPT speciaal voor beveiligingscodering", die fungeert als een AI-malware-analist die 24/7 werkt om menselijke analisten te helpen bedreigingen te begrijpen ( 6 gebruiksscenario's voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] ). In plaats van zich te verdiepen in onbekende scripts of binaire code, kan een lid van het beveiligingsteam direct een uitleg krijgen van de AI – bijvoorbeeld: "Dit script probeert een bestand te downloaden van server XYZ en vervolgens systeeminstellingen te wijzigen, wat wijst op malwaregedrag." Dit versnelt de incidentrespons aanzienlijk, omdat analisten nieuwe malware sneller dan ooit kunnen beoordelen en begrijpen.

Generatieve AI wordt ook gebruikt om malware in enorme datasets op te sporen . Traditionele antivirusprogramma's scannen bestanden op bekende signaturen, maar een generatief model kan de kenmerken van een bestand evalueren en zelfs voorspellen of het kwaadaardig is op basis van geleerde patronen. Door de attributen van miljarden bestanden (zowel kwaadaardige als goedaardige) te analyseren, kan een AI kwaadaardige intentie detecteren waar geen expliciete signature bestaat. Een generatief model zou bijvoorbeeld een uitvoerbaar bestand als verdacht kunnen markeren omdat het gedragsprofiel "lijkt" op een lichte variant van ransomware die het tijdens de training heeft gezien, ook al is het binaire bestand nieuw. Deze op gedrag gebaseerde detectie helpt bij het bestrijden van nieuwe of zero-day malware. Google's Threat Intelligence AI (onderdeel van Chronicle/Mandiant) gebruikt naar verluidt zijn generatieve model om potentieel kwaadaardige code te analyseren en "beveiligingsprofessionals efficiënter en effectiever te ondersteunen bij de bestrijding van malware en andere soorten bedreigingen." ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ).

Aan de andere kant moeten we erkennen dat aanvallers hier ook generatieve AI kunnen gebruiken – om automatisch malware te creëren die zichzelf aanpast. Sterker nog, beveiligingsexperts waarschuwen dat generatieve AI cybercriminelen kan helpen bij het ontwikkelen van malware die moeilijker te detecteren is ( Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto Networks ). Een AI-model kan worden geïnstrueerd om een ​​stuk malware herhaaldelijk te veranderen (de bestandsstructuur, versleutelingsmethoden, enz. aan te passen) totdat het alle bekende antiviruscontroles omzeilt. Dit vijandige gebruik is een groeiende zorg (soms aangeduid als 'AI-aangedreven malware' of polymorfe malware als een service). We zullen dergelijke risico's later bespreken, maar het onderstreept dat generatieve AI een instrument is in dit kat-en-muisspel dat zowel door verdedigers als aanvallers wordt gebruikt.

Generatieve AI verbetert de bescherming tegen malware door beveiligingsteams in staat te stellen te denken als een aanvaller – door intern nieuwe bedreigingen en oplossingen te genereren. Of het nu gaat om het produceren van synthetische malware om de detectiesnelheid te verbeteren of om het gebruik van AI om echte malware in netwerken te verklaren en in te dammen, deze technieken zijn toepasbaar in diverse sectoren. Een bank kan bijvoorbeeld AI-gestuurde malware-analyse gebruiken om snel een verdachte macro in een spreadsheet te analyseren, terwijl een productiebedrijf AI kan inzetten om malware te detecteren die gericht is op industriële besturingssystemen. Door traditionele malware-analyse aan te vullen met generatieve AI, kunnen organisaties sneller en proactiever reageren op malwarecampagnes dan voorheen.

Dreigingsinformatie en geautomatiseerde analyses

Organisaties worden dagelijks overspoeld met data over dreigingsinformatie – van feeds met nieuw ontdekte indicatoren van compromis (IOC's) tot analistenrapporten over opkomende hackertactieken. De uitdaging voor beveiligingsteams is om deze stortvloed aan informatie te filteren en bruikbare inzichten eruit te halen. Generatieve AI blijkt van onschatbare waarde te zijn bij het automatiseren van de analyse en het gebruik van dreigingsinformatie . In plaats van handmatig tientallen rapporten of databasegegevens te lezen, kunnen analisten AI inzetten om dreigingsinformatie razendsnel samen te vatten en in context te plaatsen.

Een concreet voorbeeld is Google's Threat Intelligence Suite, die generatieve AI (het Gemini-model) integreert met Google's enorme hoeveelheid dreigingsgegevens van Mandiant en VirusTotal. Deze AI biedt "conversatiegericht zoeken in Google's uitgebreide database met dreigingsinformatie" , waardoor gebruikers natuurlijke vragen over dreigingen kunnen stellen en beknopte antwoorden krijgen ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). Een analist zou bijvoorbeeld kunnen vragen: "Zijn er malware gerelateerd aan dreigingsgroep X die zich op onze branche richt?" en de AI zal relevante informatie ophalen, bijvoorbeeld met de opmerking: "Ja, dreigingsgroep X was vorige maand betrokken bij een phishingcampagne met malware Y" , samen met een samenvatting van het gedrag van die malware. Dit verkort de tijd die nodig is om inzichten te verzamelen aanzienlijk, in vergelijking met het raadplegen van meerdere tools of het lezen van lange rapporten.

Generatieve AI kan ook dreigingstrends correleren en samenvatten . Het kan duizenden beveiligingsblogposts, nieuwsberichten over datalekken en berichten op het dark web doorzoeken en vervolgens een samenvatting genereren van de "belangrijkste cyberdreigingen van deze week" voor een briefing van een CISO. Traditioneel vergde dit niveau van analyse en rapportage aanzienlijke menselijke inspanning; nu kan een goed afgesteld model dit in seconden doen, waarbij mensen de output alleen nog maar hoeven te verfijnen. Bedrijven zoals ZeroFox hebben FoxGPT , een generatieve AI-tool die specifiek is ontworpen om "de analyse en samenvatting van inlichtingen over grote datasets te versnellen", waaronder kwaadaardige content en phishinggegevens ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). Door het zware werk van het lezen en vergelijken van gegevens te automatiseren, stelt AI teams die zich bezighouden met dreigingsinformatie in staat zich te concentreren op besluitvorming en respons.

Een ander toepassingsvoorbeeld is conversationele dreigingsdetectie . Stel je voor dat een beveiligingsanalist communiceert met een AI-assistent: "Laat me alle tekenen van datalekken in de afgelopen 48 uur zien" of "Wat zijn de belangrijkste nieuwe kwetsbaarheden die aanvallers deze week misbruiken?" De AI kan de vraag interpreteren, interne logboeken of externe inlichtingenbronnen doorzoeken en reageren met een duidelijk antwoord of zelfs een lijst met relevante incidenten. Dit is niet vergezocht – moderne SIEM-systemen (Security Information and Event Management) beginnen steeds vaker gebruik te maken van natuurlijke taalverwerking. IBM's QRadar-beveiligingssuite voegt bijvoorbeeld in 2024 generatieve AI-functies toe, waarmee analisten "specifieke vragen kunnen stellen over het samengevatte aanvalspad" van een incident en gedetailleerde antwoorden kunnen krijgen. Het kan ook "zeer relevante dreigingsinformatie interpreteren en samenvatten" ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). Kortom, generatieve AI zet bergen technische data om in hapklare inzichten, direct beschikbaar.

Dit heeft grote gevolgen voor diverse sectoren. Een zorgverlener kan AI gebruiken om op de hoogte te blijven van de nieuwste ransomwaregroepen die ziekenhuizen aanvallen, zonder dat daarvoor een analist fulltime onderzoek hoeft te doen. Het SOC van een retailbedrijf kan snel een samenvatting maken van nieuwe malwaretactieken voor kassasystemen tijdens briefings voor IT-personeel in de winkel. En bij de overheid, waar dreigingsgegevens van verschillende instanties moeten worden samengevoegd, kan AI uniforme rapporten genereren met de belangrijkste waarschuwingen. Door het verzamelen en interpreteren van dreigingsinformatie te automatiseren , helpt generatieve AI organisaties sneller te reageren op opkomende dreigingen en verkleint het de kans dat cruciale waarschuwingen in de ruis verloren gaan.

Optimalisatie van het Security Operations Center (SOC)

Security Operations Centers (SOC's) staan ​​bekend om hun overvloed aan meldingen en de enorme hoeveelheid data die ze te verwerken krijgen. Een typische SOC-analist worstelt dagelijks met duizenden meldingen en gebeurtenissen om potentiële incidenten te onderzoeken. Generatieve AI fungeert als een krachtversterker in SOC's door routinewerk te automatiseren, intelligente samenvattingen te leveren en zelfs bepaalde reacties te coördineren. Het doel is om de workflows van SOC's te optimaliseren, zodat menselijke analisten zich kunnen concentreren op de meest kritieke zaken, terwijl de AI-assistent de rest afhandelt.

Een belangrijke toepassing is het gebruik van generatieve AI als "assistent voor analisten" . Microsofts Security Copilot, eerder al genoemd, is hiervan een goed voorbeeld: het is "ontworpen om het werk van een beveiligingsanalist te ondersteunen in plaats van te vervangen", en helpt bij incidentonderzoeken en rapportage ( Microsoft Security Copilot is een nieuwe GPT-4 AI-assistent voor cybersecurity | The Verge ). In de praktijk betekent dit dat een analist ruwe data kan invoeren – firewall-logs, een tijdlijn van gebeurtenissen of een incidentbeschrijving – en de AI kan vragen deze te analyseren of samen te vatten. De assistent zou dan bijvoorbeeld een beschrijving kunnen geven als: "Het lijkt erop dat om 02:35 uur een verdachte aanmelding vanaf IP-adres X is gelukt op server Y, gevolgd door ongebruikelijke gegevensoverdrachten, wat wijst op een mogelijke inbreuk op die server." Dit soort directe contextualisering is van onschatbare waarde wanneer tijd een cruciale factor is.

AI-copiloten helpen ook de belasting van de triage op niveau 1 te verminderen. Volgens branchegegevens kan een beveiligingsteam 15 uur per week aan het sorteren van zo'n 22.000 waarschuwingen en valse positieven ( 6 gebruiksscenario's voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] ). Met generatieve AI kunnen veel van deze waarschuwingen automatisch worden getrieerd – de AI kan waarschuwingen die duidelijk onschadelijk zijn negeren (met toelichting) en waarschuwingen die echt aandacht vereisen markeren, soms zelfs met een suggestie voor de prioriteit. De kracht van generatieve AI in het begrijpen van context betekent dat het waarschuwingen kan correleren die op zichzelf onschadelijk lijken, maar samen wijzen op een aanval in meerdere fasen. Dit verkleint de kans dat een aanval wordt gemist door "waarschuwingsmoeheid".

SOC-analisten gebruiken ook natuurlijke taal in combinatie met AI om het opsporen van bedreigingen en onderzoeken te versnellen. Het Purple AI- platform van SentinelOne combineert bijvoorbeeld een op LLM gebaseerde interface met realtime beveiligingsgegevens, waardoor analisten "complexe vragen over het opsporen van bedreigingen in begrijpelijke taal kunnen stellen en snel accurate antwoorden krijgen" ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). Een analist zou bijvoorbeeld kunnen typen: "Hebben endpoints de afgelopen maand gecommuniceerd met het domein badguy123[.]com?" , waarna Purple AI de logbestanden doorzoekt om een ​​antwoord te geven. Dit bespaart de analist het schrijven van databasequery's of scripts – de AI doet dit automatisch. Het betekent ook dat junior analisten taken kunnen uitvoeren die voorheen een ervaren engineer met expertise in querytalen vereisten, waardoor het team effectief wordt bijgeschoold met behulp van AI . Analisten melden inderdaad dat de begeleiding door generatieve AI "hun vaardigheden en bekwaamheid vergroot" , omdat junior medewerkers nu op aanvraag codeerondersteuning of analysetips van de AI kunnen krijgen, waardoor ze minder afhankelijk zijn van het steeds vragen om hulp aan senior teamleden ( 6 Gebruiksscenario's voor generatieve AI in cybersecurity [+ Voorbeelden] ).

Een andere SOC-optimalisatie is het automatisch samenvatten en documenteren van incidenten . Nadat een incident is afgehandeld, moet iemand het rapport schrijven – een taak die velen als tijdrovend ervaren. Generatieve AI kan de forensische gegevens (systeemlogboeken, malware-analyse, tijdlijn van acties) gebruiken om een ​​eerste conceptrapport van een incident te genereren. IBM integreert deze functionaliteit in QRadar, zodat met één klik een samenvatting van een incident kan worden gegenereerd voor verschillende belanghebbenden (directie, IT-teams, enz.) ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). Dit bespaart niet alleen tijd, maar zorgt er ook voor dat er niets over het hoofd wordt gezien in het rapport, omdat de AI alle relevante details consistent kan opnemen. Voor compliance en audits kan AI bovendien formulieren of bewijstabellen invullen op basis van incidentgegevens.

De resultaten in de praktijk zijn overtuigend. Vroege gebruikers van Swimlane's AI-gestuurde SOAR (security orchestration, automation, and response) melden enorme productiviteitswinsten. Global Data Systems zag bijvoorbeeld dat hun SecOps-team een ​​veel grotere caseload aankon; een directeur zei: de AI-gestuurde automatisering waarschijnlijk 20 medewerkers kosten" Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity ?). Met andere woorden, AI in het SOC kan de capaciteit aanzienlijk vergroten . In alle sectoren, of het nu gaat om een ​​technologiebedrijf dat cloudbeveiligingswaarschuwingen afhandelt of een productiebedrijf dat OT-systemen monitort, kunnen SOC-teams profiteren van snellere detectie en respons, minder gemiste incidenten en efficiëntere bedrijfsvoering door generatieve AI-assistenten te omarmen. Het gaat erom slimmer te werken – machines de repetitieve en data-intensieve taken laten afhandelen, zodat mensen hun intuïtie en expertise kunnen inzetten waar het er het meest toe doet.

Kwetsbaarheidsbeheer en dreigingssimulatie

Het identificeren en beheren van kwetsbaarheden – zwakke punten in software of systemen die aanvallers kunnen misbruiken – is een essentiële functie binnen cybersecurity. Generatieve AI verbetert het beheer van kwetsbaarheden door de ontdekking ervan te versnellen, te helpen bij het prioriteren van patches en zelfs aanvallen op die kwetsbaarheden te simuleren om de paraatheid te verbeteren. In essentie helpt AI organisaties om de zwakke plekken in hun beveiliging sneller te vinden en te dichten, en proactief verdedigingsmechanismen te testen voordat echte aanvallers dat doen.

Een belangrijke toepassing is het gebruik van generatieve AI voor geautomatiseerde codebeoordeling en het opsporen van kwetsbaarheden . Grote codebases (vooral legacy-systemen) bevatten vaak beveiligingslekken die onopgemerkt blijven. Generatieve AI-modellen kunnen worden getraind op veilige codeerpraktijken en veelvoorkomende bugpatronen, en vervolgens worden losgelaten op broncode of gecompileerde binaire bestanden om potentiële kwetsbaarheden te vinden. Zo ontwikkelden onderzoekers van NVIDIA een generatieve AI-pipeline die legacy-softwarecontainers kon analyseren en kwetsbaarheden kon identificeren "met een hoge nauwkeurigheid - tot wel 4 keer sneller dan menselijke experts." ( 6 Gebruiksscenario's voor generatieve AI in cybersecurity [+ Voorbeelden] ). De AI leerde in feite hoe onveilige code eruitziet en was in staat om tientallen jaren oude software te scannen om risicovolle functies en bibliotheken te signaleren, waardoor het normaal gesproken trage proces van handmatige codecontrole aanzienlijk werd versneld. Dit soort tools kan een gamechanger zijn voor sectoren zoals de financiële wereld of de overheid die afhankelijk zijn van grote, oudere codebases - de AI helpt de beveiliging te moderniseren door problemen op te sporen die medewerkers anders maanden of jaren zouden kosten om te vinden (of zelfs nooit).

Generatieve AI helpt ook bij workflows voor kwetsbaarheidsbeheer door de resultaten van kwetsbaarheidsscans te verwerken en te prioriteren. Tools zoals ExposureAI gebruiken generatieve AI om analisten in staat te stellen kwetsbaarheidsgegevens in begrijpelijke taal op te vragen en direct antwoorden te krijgen ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). ExposureAI kan "het volledige aanvalspad in een verhaal samenvatten" voor een bepaalde kritieke kwetsbaarheid, en uitleggen hoe een aanvaller deze kan combineren met andere zwakke punten om een ​​systeem te compromitteren. Het beveelt zelfs herstelmaatregelen aan en beantwoordt vervolgvragen over het risico. Dit betekent dat wanneer een nieuwe kritieke CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) wordt aangekondigd, een analist de AI kan vragen: "Zijn er servers van ons getroffen door deze CVE en wat is het worstcasescenario als we niet patchen?" en een duidelijke beoordeling krijgt op basis van de eigen scangegevens van de organisatie. Door kwetsbaarheden in context te plaatsen (bijvoorbeeld: deze is toegankelijk via internet en bevindt zich op een waardevolle server, dus heeft het de hoogste prioriteit), helpt generatieve AI teams om met beperkte middelen op een slimme manier patches te implementeren.

Naast het vinden en beheren van bekende kwetsbaarheden, draagt ​​generatieve AI bij aan penetratietesten en aanvalssimulaties – in wezen het ontdekken van onbekende kwetsbaarheden of het testen van beveiligingsmaatregelen. Generatieve adversariële netwerken (GAN's), een type generatieve AI, zijn gebruikt om synthetische data te creëren die echt netwerkverkeer of gebruikersgedrag nabootst, inclusief verborgen aanvalspatronen. Een studie uit 2023 suggereerde het gebruik van GAN's om realistisch zero-day-aanvalsverkeer te genereren om inbraakdetectiesystemen te trainen ( 6 Gebruiksscenario's voor generatieve AI in cybersecurity [+ Voorbeelden] ). Door het IDS te voeden met door AI ontworpen aanvalsscenario's (die geen risico's met zich meebrengen van het gebruik van daadwerkelijke malware op productienetwerken), kunnen organisaties hun verdediging trainen om nieuwe bedreigingen te herkennen zonder te hoeven wachten tot ze er in de praktijk door worden getroffen. Op dezelfde manier kan AI een aanvaller simuleren die een systeem onderzoekt – bijvoorbeeld door automatisch verschillende exploitatietechnieken uit te proberen in een veilige omgeving om te zien of er een succesvol is. Het Amerikaanse Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) ziet hier potentie in: de AI Cyber ​​Challenge van 2023 maakt expliciet gebruik van generatieve AI (zoals grote taalmodellen) om "automatisch kwetsbaarheden in open-source software te vinden en te verhelpen" als onderdeel van een wedstrijd ( DARPA streeft ernaar AI- en autonomietoepassingen te ontwikkelen waarop militairen kunnen vertrouwen > Amerikaans Ministerie van Defensie > Nieuws van het Ministerie van Defensie ). Dit initiatief benadrukt dat AI niet alleen helpt bij het dichten van bekende gaten; het ontdekt actief nieuwe gaten en stelt oplossingen voor, een taak die traditioneel was voorbehouden aan bekwame (en dure) beveiligingsonderzoekers.

Generatieve AI kan zelfs intelligente honeypots en digitale tweelingen voor de verdediging. Startups ontwikkelen AI-gestuurde loksystemen die op overtuigende wijze echte servers of apparaten nabootsen. Zoals een CEO uitlegde, kan generatieve AI "digitale systemen klonen om echte systemen na te bootsen en hackers te lokken" ( 6 Gebruiksscenario's voor generatieve AI in cybersecurity [+ Voorbeelden] ). Deze door AI gegenereerde honeypots gedragen zich als de echte omgeving (bijvoorbeeld een nep-IoT-apparaat dat normale telemetrie verzendt), maar bestaan ​​uitsluitend om aanvallers aan te trekken. Wanneer een aanvaller het loksysteem aanvalt, heeft de AI hem in feite misleid om zijn methoden te onthullen, die verdedigers vervolgens kunnen bestuderen en gebruiken om de echte systemen te versterken. Dit concept, mogelijk gemaakt door generatieve modellering, biedt een toekomstgerichte manier om de rollen om te draaien en aanvallers te slim af te zijn , door middel van misleiding die door AI wordt versterkt.

In alle sectoren betekent sneller en slimmer beheer van kwetsbaarheden minder datalekken. In de IT van de gezondheidszorg kan AI bijvoorbeeld snel een kwetsbare, verouderde bibliotheek in een medisch apparaat opsporen en een firmware-update initiëren voordat een aanvaller er misbruik van kan maken. In de banksector kan AI een interne aanval op een nieuwe applicatie simuleren om ervoor te zorgen dat klantgegevens onder alle omstandigheden veilig blijven. Generatieve AI fungeert dus als zowel een microscoop als een stresstest voor de beveiligingspositie van organisaties: het legt verborgen gebreken bloot en zet systemen op creatieve manieren onder druk om de weerbaarheid te garanderen.

Veilige codegeneratie en softwareontwikkeling

De talenten van generatieve AI beperken zich niet tot het detecteren van aanvallen; ze strekken zich ook uit tot het creëren van veiligere systemen vanaf het begin . In softwareontwikkeling kunnen AI-codegeneratoren (zoals GitHub Copilot, OpenAI Codex, enz.) ontwikkelaars helpen sneller code te schrijven door codefragmenten of zelfs complete functies voor te stellen. Vanuit cybersecurity-oogpunt is het belangrijk ervoor te zorgen dat deze door AI voorgestelde codefragmenten veilig zijn en AI te gebruiken om de programmeerpraktijken te verbeteren.

Enerzijds kan generatieve AI fungeren als een codeerassistent die de beste beveiligingspraktijken integreert . Ontwikkelaars kunnen een AI-tool de opdracht geven: "Genereer een wachtwoordherstelfunctie in Python", en idealiter krijgen ze code terug die niet alleen functioneel is, maar ook voldoet aan de beveiligingsrichtlijnen (bijvoorbeeld correcte invoervalidatie, logging, foutafhandeling zonder informatie te lekken, enz.). Zo'n assistent, getraind op uitgebreide voorbeelden van veilige code, kan helpen menselijke fouten te verminderen die tot kwetsbaarheden leiden. Als een ontwikkelaar bijvoorbeeld vergeet gebruikersinvoer te valideren (waardoor de deur opengaat voor SQL-injectie of soortgelijke problemen), zou een AI dit standaard kunnen toevoegen of de ontwikkelaar hiervoor waarschuwen. Sommige AI-codeertools worden nu verfijnd met beveiligingsgerichte data om precies dit doel te dienen – in feite combineert AI programmeren met een beveiligingsbewustzijn .

Er is echter ook een keerzijde: generatieve AI kan net zo makkelijk kwetsbaarheden introduceren als deze niet goed wordt beheerd. Zoals Ben Verschaeren, beveiligingsexpert bij Sophos, opmerkte, is het gebruik van generatieve AI voor programmeren "prima voor korte, verifieerbare code, maar riskant wanneer ongecontroleerde code wordt geïntegreerd" in productiesystemen. Het risico is dat een AI logisch correcte code produceert die op onveilige manieren onopgemerkt blijft voor een niet-expert. Bovendien kunnen kwaadwillende actoren opzettelijk publieke AI-modellen beïnvloeden door ze te voorzien van kwetsbare codefragmenten (een vorm van datavergiftiging), zodat de AI onveilige code suggereert. De meeste ontwikkelaars zijn geen beveiligingsexperts , dus als een AI een handige oplossing suggereert, gebruiken ze die mogelijk blindelings, zonder te beseffen dat er een fout in zit ( 6 Gebruiksscenario's voor generatieve AI in cybersecurity [+ Voorbeelden] ). Deze zorg is reëel – er is zelfs een OWASP Top 10-lijst voor LLM's (grote taalmodellen) die veelvoorkomende risico's zoals deze bij het gebruik van AI voor programmeren beschrijft.

Om deze problemen tegen te gaan, stellen experts voor om "generatieve AI te bestrijden met generatieve AI" in de programmeerwereld. In de praktijk betekent dit dat AI wordt gebruikt om code te beoordelen en te testen die door andere AI (of mensen) is geschreven. Een AI kan nieuwe codecommits veel sneller scannen dan een menselijke codebeoordelaar en potentiële kwetsbaarheden of logische fouten signaleren. We zien nu al tools ontstaan ​​die geïntegreerd zijn in de softwareontwikkelingscyclus: code wordt geschreven (eventueel met behulp van AI), waarna een generatief model, getraind op principes voor veilige code, deze beoordeelt en een rapport genereert met eventuele problemen (bijvoorbeeld het gebruik van verouderde functies, ontbrekende authenticatiecontroles, enz.). Het eerder genoemde onderzoek van NVIDIA, dat een vier keer snellere detectie van kwetsbaarheden in code mogelijk maakte, is een voorbeeld van het inzetten van AI voor veilige codeanalyse ( 6 Gebruiksscenario's voor generatieve AI in cybersecurity [+ Voorbeelden] ).

Bovendien kan generatieve AI helpen bij het creëren van veilige configuraties en scripts . Als een bedrijf bijvoorbeeld een veilige cloudinfrastructuur moet implementeren, kan een engineer een AI vragen om de configuratiescripts (Infrastructure as Code) te genereren met ingebouwde beveiligingsmaatregelen (zoals de juiste netwerksegmentatie en IAM-rollen met minimale privileges). De AI, die is getraind op duizenden van dergelijke configuraties, kan een basisconfiguratie produceren die de engineer vervolgens verder verfijnt. Dit versnelt de veilige installatie van systemen en vermindert configuratiefouten – een veelvoorkomende oorzaak van beveiligingsincidenten in de cloud.

Sommige organisaties zetten generatieve AI ook in om een ​​kennisbank met veilige codeerpatronen te onderhouden. Als een ontwikkelaar niet zeker weet hoe een bepaalde functionaliteit veilig geïmplementeerd moet worden, kan hij of zij een interne AI raadplegen die heeft geleerd van eerdere projecten en beveiligingsrichtlijnen van het bedrijf. De AI kan een aanbevolen aanpak of zelfs een codefragment teruggeven dat aansluit bij zowel de functionele vereisten als de beveiligingsnormen van het bedrijf. Deze aanpak wordt gebruikt door tools zoals Secureframe's Questionnaire Automation , die antwoorden haalt uit het beleid en eerdere oplossingen van een bedrijf om consistente en accurate antwoorden te garanderen (in feite veilige documentatie genereren) ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). Het concept vertaalt zich naar programmeren: een AI die "onthoudt" hoe je iets eerder veilig hebt geïmplementeerd en je begeleidt om het opnieuw op die manier te doen.

Samenvattend beïnvloedt generatieve AI de softwareontwikkeling door veilige codeerondersteuning toegankelijker te maken . Sectoren die veel maatwerksoftware ontwikkelen – zoals technologie, financiën en defensie – kunnen profiteren van AI-copiloten die niet alleen het coderen versnellen, maar ook fungeren als een continue beveiligingscontroleur. Mits goed beheerd, kunnen deze AI-tools de introductie van nieuwe kwetsbaarheden verminderen en ontwikkelteams helpen zich aan best practices te houden, zelfs als er niet bij elke stap een beveiligingsexpert betrokken is. Het resultaat is software die vanaf dag één beter bestand is tegen aanvallen.

Ondersteuning bij incidentafhandeling

Wanneer zich een cyberbeveiligingsincident voordoet – of het nu gaat om een ​​malware-uitbraak, een datalek of een systeemuitval als gevolg van een aanval – is tijd cruciaal. Generatieve AI wordt steeds vaker ingezet om incidentresponsteams te ondersteunen bij het sneller beheersen en oplossen van incidenten, met meer informatie tot hun beschikking. Het idee is dat AI een deel van de onderzoeks- en documentatielast tijdens een incident kan overnemen en zelfs bepaalde reactieacties kan voorstellen of automatiseren.

Een belangrijke rol van AI in incidentrespons is realtime analyse en samenvatting van incidenten . Tijdens een incident hebben responders mogelijk antwoorden nodig op vragen als: "Hoe is de aanvaller binnengekomen?" , "Welke systemen zijn getroffen?" en "Welke gegevens zijn mogelijk gecompromitteerd?" . Generatieve AI kan logboeken, waarschuwingen en forensische gegevens van getroffen systemen analyseren en snel inzichten leveren. Microsoft Security Copilot stelt een incidentresponder bijvoorbeeld in staat om verschillende bewijsstukken (bestanden, URL's, gebeurtenislogboeken) in te voeren en een tijdlijn of samenvatting op te vragen ( Microsoft Security Copilot is een nieuwe GPT-4 AI-assistent voor cybersecurity | The Verge ). De AI zou bijvoorbeeld kunnen antwoorden met: "De inbreuk begon waarschijnlijk met een phishing-e-mail aan gebruiker JohnDoe om 10:53 GMT met malware X. Na uitvoering creëerde de malware een backdoor die twee dagen later werd gebruikt om zich lateraal te verplaatsen naar de financiële server, waar gegevens werden verzameld." Doordat het team binnen enkele minuten in plaats van uren over dit coherente beeld beschikt, kan het veel sneller weloverwogen beslissingen nemen (zoals welke systemen geïsoleerd moeten worden).

Generatieve AI kan ook suggesties doen voor inperkings- en herstelmaatregelen . Als een endpoint bijvoorbeeld geïnfecteerd raakt met ransomware, kan een AI-tool een script of een reeks instructies genereren om die machine te isoleren, bepaalde accounts uit te schakelen en bekende kwaadwillende IP-adressen op de firewall te blokkeren – in feite een playbook-uitvoering. Palo Alto Networks merkt op dat generatieve AI in staat is om "passende acties of scripts te genereren op basis van de aard van het incident" , waardoor de eerste stappen van de respons worden geautomatiseerd ( Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto Networks ). In een scenario waarin het beveiligingsteam overweldigd is (bijvoorbeeld een grootschalige aanval op honderden apparaten), kan de AI zelfs direct een aantal van deze acties uitvoeren onder vooraf goedgekeurde voorwaarden, en zo fungeren als een junior responder die onvermoeibaar werkt. Een AI-agent zou bijvoorbeeld automatisch inloggegevens kunnen resetten die volgens hem gecompromitteerd zijn, of hosts in quarantaine kunnen plaatsen die kwaadwillende activiteit vertonen die overeenkomt met het profiel van het incident.

Tijdens incidentafhandeling is communicatie essentieel, zowel binnen het team als met belanghebbenden. Generatieve AI kan hierbij helpen door direct incidentupdates of korte rapporten op te stellen . In plaats van dat een engineer zijn probleemoplossing moet onderbreken om een ​​e-mailupdate te schrijven, kan hij de AI vragen: "Vat samen wat er tot nu toe in dit incident is gebeurd om de directie te informeren." De AI, die de incidentgegevens heeft verwerkt, kan een beknopte samenvatting produceren: "Om 15:00 uur hebben aanvallers toegang gekregen tot 2 gebruikersaccounts en 5 servers. De getroffen gegevens omvatten klantgegevens in database X. Maatregelen ter beperking van de verspreiding: VPN-toegang voor gecompromitteerde accounts is ingetrokken en servers zijn geïsoleerd. Volgende stappen: scannen op persistentiemechanismen." De medewerker die de incidenten afhandelt, kan dit vervolgens snel controleren of aanpassen en versturen, zodat belanghebbenden op de hoogte blijven van accurate en actuele informatie.

Nadat de gemoederen bedaard zijn, moet er doorgaans een gedetailleerd incidentrapport worden opgesteld en moeten er lessen worden getrokken. Ook hier komt AI-ondersteuning goed van pas. AI kan alle incidentgegevens analyseren en een rapport genereren met daarin de hoofdoorzaak, de chronologie, de impact en aanbevelingen. IBM integreert bijvoorbeeld generatieve AI om met één druk op de knop "eenvoudige samenvattingen van beveiligingsgevallen en incidenten te maken die met belanghebbenden kunnen worden gedeeld" Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). Door de rapportage na incidenten te stroomlijnen, kunnen organisaties sneller verbeteringen doorvoeren en beschikken ze over betere documentatie voor compliance-doeleinden.

Een innovatieve, toekomstgerichte toepassing is AI-gestuurde incidentensimulaties . Net zoals je een brandoefening zou doen, gebruiken sommige bedrijven generatieve AI om 'wat-als'-incidentscenario's te simuleren. De AI kan bijvoorbeeld simuleren hoe ransomware zich zou kunnen verspreiden op basis van de netwerkstructuur, of hoe een medewerker data zou kunnen stelen, en vervolgens de effectiviteit van de huidige responsplannen beoordelen. Dit helpt teams bij het voorbereiden en verfijnen van draaiboeken voordat een echt incident zich voordoet. Het is alsof je een continu verbeterende incidentresponsadviseur hebt die je paraatheid voortdurend test.

In risicovolle sectoren zoals de financiële wereld of de gezondheidszorg, waar downtime of dataverlies door incidenten bijzonder kostbaar is, zijn deze AI-gestuurde incidentresponsmogelijkheden zeer aantrekkelijk. Een ziekenhuis dat te maken krijgt met een cyberincident kan zich geen langdurige systeemuitval veroorloven – een AI die snel helpt bij het indammen van de situatie kan letterlijk levensreddend zijn. Een financiële instelling kan AI bijvoorbeeld gebruiken om de eerste triage van een vermoedelijke fraude-aanval om 3 uur 's nachts af te handelen, zodat tegen de tijd dat de dienstdoende medewerkers online zijn, veel voorbereidend werk (het afmelden van getroffen accounts, het blokkeren van transacties, enz.) al is gedaan. Door incidentresponsteams te versterken met generatieve AI kunnen organisaties de responstijden aanzienlijk verkorten en de grondigheid van hun afhandeling verbeteren, waardoor de schade door cyberincidenten uiteindelijk wordt beperkt.

Gedragsanalyse en anomaliedetectie

Veel cyberaanvallen kunnen worden opgespoord door afwijkingen van het 'normale' gedrag te signaleren – of het nu gaat om een ​​gebruikersaccount dat een ongebruikelijke hoeveelheid data downloadt of een netwerkapparaat dat plotseling communiceert met een onbekende host. Generatieve AI biedt geavanceerde technieken voor gedragsanalyse en anomaliedetectie , waarbij de normale patronen van gebruikers en systemen worden geleerd en vervolgens wordt gesignaleerd wanneer er iets niet klopt.

Traditionele methoden voor anomaliedetectie maken vaak gebruik van statistische drempelwaarden of eenvoudige machine learning op basis van specifieke statistieken (pieken in CPU-gebruik, inloggen op ongebruikelijke tijdstippen, enz.). Generatieve AI kan dit verder uitbreiden door meer genuanceerde gedragsprofielen te creëren. Een AI-model kan bijvoorbeeld de inloggegevens, bestandstoegangspatronen en e-mailgewoonten van een medewerker over een bepaalde periode analyseren en zo een multidimensionaal beeld vormen van wat "normaal" is voor die gebruiker. Als dat account later iets doet dat drastisch afwijkt van de norm (zoals inloggen vanuit een ander land en midden in de nacht toegang krijgen tot een grote hoeveelheid HR-bestanden), detecteert de AI een afwijking, niet alleen op één statistiek, maar als een compleet gedragspatroon dat niet past bij het profiel van de gebruiker. Technisch gezien kunnen generatieve modellen (zoals autoencoders of sequentiemodellen) modelleren hoe "normaal" eruitziet en vervolgens een verwacht gedragsbereik genereren. Wanneer de werkelijkheid buiten dat bereik valt, wordt dit als een anomalie aangemerkt ( Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto Networks ).

Een praktische toepassing is het monitoren van netwerkverkeer . Volgens een onderzoek uit 2024 noemde 54% van de Amerikaanse organisaties het monitoren van netwerkverkeer als een van de belangrijkste toepassingen van AI in cybersecurity ( North America: top AI use cases in cybersecurity worldwide 2024 ). Generatieve AI kan de normale communicatiepatronen van een bedrijfsnetwerk leren – welke servers doorgaans met elkaar communiceren, welke hoeveelheden data er tijdens kantooruren versus 's nachts worden verplaatst, enzovoort. Als een aanvaller data van een server begint te stelen, zelfs langzaam om detectie te voorkomen, kan een AI-systeem opmerken dat "Server A nooit 500 MB aan data om 2 uur 's nachts naar een extern IP-adres stuurt" en een waarschuwing geven. Omdat de AI niet alleen statische regels gebruikt, maar een evoluerend model van netwerkgedrag, kan het subtiele afwijkingen detecteren die statische regels (zoals "waarschuwing als data > X MB") zouden missen of ten onrechte zouden signaleren. Dit adaptieve karakter maakt AI-gestuurde anomaliedetectie zo krachtig in omgevingen zoals banktransactienetwerken, cloudinfrastructuur of IoT-apparatennetwerken, waar het definiëren van vaste regels voor normaal versus abnormaal uiterst complex is.

Generatieve AI helpt ook bij het analyseren van gebruikersgedrag (UBA) , wat essentieel is voor het opsporen van interne dreigingen of gecompromitteerde accounts. Door een basislijn van elke gebruiker of entiteit te genereren, kan AI zaken zoals misbruik van inloggegevens detecteren. Als Bob van de boekhouding bijvoorbeeld plotseling de klantendatabase begint te raadplegen (iets wat hij nooit eerder deed), zal het AI-model voor Bobs gedrag dit als ongebruikelijk markeren. Het hoeft geen malware te zijn – het kan zijn dat Bobs inloggegevens zijn gestolen en door een aanvaller worden gebruikt, of dat Bob onderzoek doet waar hij dat niet zou moeten doen. In beide gevallen krijgt het beveiligingsteam een ​​waarschuwing om onderzoek te doen. Dergelijke AI-gestuurde UBA-systemen bestaan ​​in diverse beveiligingsproducten en generatieve modelleertechnieken verhogen de nauwkeurigheid en verminderen valse alarmen door rekening te houden met de context (misschien werkt Bob aan een speciaal project, enz., wat de AI soms kan afleiden uit andere gegevens).

Op het gebied van identiteits- en toegangsbeheer de detectie van deepfakes een groeiende behoefte. Generatieve AI kan synthetische stemmen en video's creëren die biometrische beveiliging misleiden. Interessant genoeg kan generatieve AI ook helpen bij het detecteren van deze deepfakes door subtiele artefacten in audio of video te analyseren die voor mensen moeilijk te herkennen zijn. We zagen een voorbeeld bij Accenture, dat generatieve AI gebruikte om talloze gezichtsuitdrukkingen en -omstandigheden te simuleren om trainen in het onderscheiden van echte gebruikers van door AI gegenereerde deepfakes. In vijf jaar tijd hielp deze aanpak Accenture om wachtwoorden voor 90% van hun systemen te elimineren (over te stappen op biometrie en andere factoren) en aanvallen met 60% te verminderen ( 6 Gebruiksscenario's voor generatieve AI in cybersecurity [+ Voorbeelden] ). In wezen gebruikten ze generatieve AI om biometrische authenticatie te versterken en deze weerbaar te maken tegen generatieve aanvallen (een geweldig voorbeeld van AI die AI bestrijdt). Dit soort gedragsmodellering – in dit geval het herkennen van het verschil tussen een echt menselijk gezicht en een door AI gegenereerd gezicht – is cruciaal naarmate we meer op AI vertrouwen voor authenticatie.

Anomaliedetectie met behulp van generatieve AI is toepasbaar in diverse sectoren: in de gezondheidszorg, om het gedrag van medische apparaten te monitoren op tekenen van hacking; in de financiële sector, om handelssystemen te observeren op onregelmatige patronen die kunnen wijzen op fraude of manipulatie van algoritmes; in de energie- en nutssector, om signalen van besturingssystemen te controleren op tekenen van inbraak. De combinatie van breedte (het bekijken van alle aspecten van gedrag) en diepte (het begrijpen van complexe patronen) die generatieve AI biedt, maakt het een krachtig instrument om de spreekwoordelijke naald in een hooiberg te vinden die wijst op een cyberincident. Naarmate bedreigingen zich steeds meer verschuilen tussen normale processen, wordt het vermogen om "normaal" nauwkeurig te definiëren en te waarschuwen wanneer er iets afwijkt, cruciaal. Generatieve AI fungeert zo als een onvermoeibare bewaker, die continu leert en zijn definitie van normaliteit bijwerkt om gelijke tred te houden met veranderingen in de omgeving, en beveiligingsteams waarschuwt voor anomalieën die nader onderzoek vereisen.

Mogelijkheden en voordelen van generatieve AI in cyberbeveiliging

De toepassing van generatieve AI in cybersecurity biedt tal van mogelijkheden en voordelen voor organisaties die bereid zijn deze tools te omarmen. Hieronder vatten we de belangrijkste voordelen samen die generatieve AI tot een aantrekkelijke aanvulling op cybersecurityprogramma's maken:

• Snellere detectie en respons op bedreigingen: Generatieve AI-systemen kunnen enorme hoeveelheden data in realtime analyseren en bedreigingen veel sneller herkennen dan handmatige menselijke analyse. Dit snelheidsvoordeel betekent een vroegere detectie van aanvallen en een snellere beheersing van incidenten. In de praktijk kan AI-gestuurde beveiligingsmonitoring bedreigingen opsporen die mensen veel langer nodig zouden hebben om te herkennen. Door snel op incidenten te reageren (of zelfs autonoom initiële reacties uit te voeren), kunnen organisaties de tijd dat aanvallers in hun netwerken aanwezig zijn drastisch verkorten en de schade minimaliseren.

• Verbeterde nauwkeurigheid en dreigingsdekking: Doordat generatieve modellen continu leren van nieuwe data, kunnen ze zich aanpassen aan veranderende dreigingen en subtielere signalen van kwaadaardige activiteiten oppikken. Dit leidt tot een verbeterde detectienauwkeurigheid (minder valse negatieven en valse positieven) in vergelijking met statische regels. Een AI die bijvoorbeeld de kenmerken van een phishing-e-mail of malwaregedrag heeft geleerd, kan varianten identificeren die nog nooit eerder zijn gezien. Het resultaat is een bredere dekking van dreigingstypen – inclusief nieuwe aanvallen – waardoor de algehele beveiliging wordt versterkt. Beveiligingsteams krijgen ook gedetailleerde inzichten uit AI-analyses (bijvoorbeeld verklaringen voor malwaregedrag), waardoor nauwkeurigere en gerichtere verdediging mogelijk is ( Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto Networks ).

• Automatisering van repetitieve taken: Generatieve AI blinkt uit in het automatiseren van routinematige, arbeidsintensieve beveiligingstaken – van het doorspitten van logbestanden en het samenstellen van rapporten tot het schrijven van scripts voor incidentrespons. Deze automatisering vermindert de werkdruk voor menselijke analisten , waardoor zij zich kunnen concentreren op strategische planning en complexe besluitvorming ( Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto Networks ). Alledaagse maar belangrijke taken zoals kwetsbaarheidsscans, configuratieaudits, analyse van gebruikersactiviteit en compliance-rapportage kunnen door AI worden afgehandeld (of in ieder geval in eerste instantie worden opgesteld). Door deze taken met machinesnelheid uit te voeren, verbetert AI niet alleen de efficiëntie, maar vermindert het ook menselijke fouten (een belangrijke factor bij datalekken).

• Proactieve verdediging en simulatie: Generatieve AI stelt organisaties in staat om over te stappen van reactieve naar proactieve beveiliging. Door middel van technieken zoals aanvalssimulatie, het genereren van synthetische data en scenario-gebaseerde training kunnen verdedigers anticiperen op bedreigingen en zich erop voorbereiden voordat ze zich in de praktijk voordoen. Beveiligingsteams kunnen cyberaanvallen (phishingcampagnes, malware-uitbraken, DDoS-aanvallen, enz.) simuleren in veilige omgevingen om hun reacties te testen en eventuele zwakke punten te versterken. Deze continue training, die vaak onmogelijk volledig met alleen menselijke inspanning kan worden uitgevoerd, houdt de verdediging scherp en up-to-date. Het is vergelijkbaar met een cyber-oefening: AI kan talloze hypothetische bedreigingen op uw verdediging afvuren, zodat u kunt oefenen en verbeteren.

• Het versterken van menselijke expertise (AI als krachtversterker): Generatieve AI fungeert als een onvermoeibare junior analist, adviseur en assistent in één. Het kan minder ervaren teamleden begeleiding en aanbevelingen bieden die normaal gesproken van doorgewinterde experts worden verwacht, waardoor expertise binnen het team effectief wordt gedemocratiseerd ( 6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] ). Dit is vooral waardevol gezien het tekort aan talent in de cybersecuritysector – AI helpt kleinere teams meer te bereiken met minder middelen. Ervaren analisten profiteren er op hun beurt van dat AI routinewerk overneemt en minder voor de hand liggende inzichten naar boven haalt, die ze vervolgens kunnen valideren en waarop ze actie kunnen ondernemen. Het eindresultaat is een beveiligingsteam dat veel productiever en capabeler is, waarbij AI de impact van elk menselijk lid versterkt ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity ?).

• Verbeterde besluitvormingsondersteuning en rapportage: Door technische data om te zetten in inzichten in natuurlijke taal, verbetert generatieve AI de communicatie en besluitvorming. Beveiligingsleiders krijgen een duidelijker beeld van problemen dankzij door AI gegenereerde samenvattingen en kunnen weloverwogen strategische beslissingen nemen zonder ruwe data te hoeven analyseren. Ook de communicatie tussen verschillende afdelingen (zoals directieleden, compliance officers, enz.) verbetert wanneer AI gemakkelijk te begrijpen rapporten opstelt over de beveiligingsstatus en incidenten ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). Dit vergroot niet alleen het vertrouwen en de consensus over beveiligingskwesties op managementniveau, maar helpt ook investeringen en veranderingen te rechtvaardigen door risico's en door AI ontdekte tekortkomingen duidelijk te formuleren.

Gecombineerd betekenen deze voordelen dat organisaties die generatieve AI inzetten voor cybersecurity een sterkere beveiligingspositie kunnen bereiken met potentieel lagere operationele kosten. Ze kunnen reageren op bedreigingen die voorheen overweldigend waren, lacunes dichten die onopgemerkt bleven en continu verbeteren door middel van AI-gestuurde feedbackloops. Uiteindelijk biedt generatieve AI de kans om tegenstanders een stap voor te blijven door de snelheid, schaal en verfijning van moderne aanvallen te evenaren met even geavanceerde verdedigingsmechanismen. Zoals uit een onderzoek bleek, verwacht meer dan de helft van de bedrijfs- en cyberleiders snellere detectie van bedreigingen en een grotere nauwkeurigheid door het gebruik van generatieve AI ( [PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | World Economic Forum ) ( Generative AI in Cybersecurity: A Comprehensive Review of LLM ... ) – een bewijs van het optimisme over de voordelen van deze technologieën.

Risico's en uitdagingen van het gebruik van generatieve AI in cyberbeveiliging

Hoewel de mogelijkheden aanzienlijk zijn, is het cruciaal om generatieve AI in de cybersecurity te benaderen met oog voor de risico's en uitdagingen . Blindelings vertrouwen op AI of misbruik ervan kan nieuwe kwetsbaarheden introduceren. Hieronder schetsen we de belangrijkste aandachtspunten en valkuilen, met een toelichting op elk ervan:

• Vijandig gebruik door cybercriminelen: Dezelfde generatieve mogelijkheden die verdedigers helpen, kunnen aanvallers juist in staat stellen om hun werk te doen. Kwaadwillenden gebruiken generatieve AI al om overtuigendere phishing-e-mails te maken, nep-persona's en deepfake-video's te creëren voor social engineering, polymorfe malware te ontwikkelen die constant verandert om detectie te ontwijken, en zelfs aspecten van hacken te automatiseren ( Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto Networks ). Bijna de helft (46%) van de leiders in cybersecurity vreest dat generatieve AI zal leiden tot geavanceerdere aanvallen ( Generative AI Security: Trends, Threats & Mitigation Strategies ). Deze "AI-wapenwedloop" betekent dat naarmate verdedigers AI omarmen, aanvallers niet ver achter zullen blijven (sterker nog, ze kunnen op sommige gebieden zelfs een voorsprong hebben door gebruik te maken van ongereguleerde AI-tools). Organisaties moeten voorbereid zijn op AI-versterkte bedreigingen die frequenter, geavanceerder en moeilijker te traceren zijn.

• AI-hallucinaties en onnauwkeurigheden: Generatieve AI-modellen kunnen resultaten produceren die plausibel lijken, maar onjuist of misleidend zijn – een fenomeen dat bekend staat als hallucinatie. In een beveiligingscontext kan een AI een incident analyseren en ten onrechte concluderen dat een bepaalde kwetsbaarheid de oorzaak was, of een gebrekkig herstelscript genereren dat een aanval niet kan indammen. Deze fouten kunnen gevaarlijk zijn als ze voor waar worden aangenomen. Zoals NTT Data waarschuwt: "de generatieve AI kan plausibel onjuiste inhoud produceren, en dit fenomeen wordt hallucinatie genoemd... het is momenteel moeilijk om ze volledig te elimineren" ( Security Risks of Generative AI and Countermeasures, and Its Impact on Cybersecurity | NTT DATA Group ). Overmatig vertrouwen op AI zonder verificatie kan leiden tot verkeerde inspanningen of een vals gevoel van veiligheid. Een AI kan bijvoorbeeld ten onrechte een kritiek systeem als veilig markeren terwijl dat niet het geval is, of omgekeerd paniek veroorzaken door een inbreuk te "detecteren" die nooit heeft plaatsgevonden. Grondige validatie van AI-uitkomsten en de betrokkenheid van mensen bij cruciale beslissingen zijn essentieel om dit risico te beperken.

• Valse positieven en negatieven: Net als bij hallucinaties kan een slecht getraind of geconfigureerd AI-model onschuldige activiteiten ten onrechte als kwaadaardig rapporteren (valse positieven) of, erger nog, echte bedreigingen missen (valse negatieven) ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity ?). Overmatige valse alarmen kunnen beveiligingsteams overweldigen en leiden tot alarmmoeheid (waardoor de efficiëntiewinst die AI beloofde teniet wordt gedaan), terwijl gemiste detecties de organisatie kwetsbaar maken. Het afstemmen van generatieve modellen op de juiste balans is een uitdaging. Elke omgeving is uniek en een AI presteert mogelijk niet direct optimaal. Continu leren is ook een tweesnijdend zwaard: als de AI leert van vertekende feedback of van een veranderende omgeving, kan de nauwkeurigheid fluctueren. Beveiligingsteams moeten de prestaties van AI monitoren en drempelwaarden aanpassen of corrigerende feedback aan de modellen geven. In situaties met een hoog risico (zoals inbraakdetectie voor kritieke infrastructuur) kan het verstandig zijn om AI-suggesties gedurende een bepaalde periode parallel aan bestaande systemen te laten draaien, om ervoor te zorgen dat ze op elkaar aansluiten en elkaar aanvullen in plaats van met elkaar in conflict te komen.

• Gegevensprivacy en datalekken: Generatieve AI-systemen vereisen vaak grote hoeveelheden data voor training en werking. Als deze modellen in de cloud worden gehost of niet goed zijn afgeschermd, bestaat het risico dat gevoelige informatie uitlekt. Gebruikers kunnen onbedoeld bedrijfseigen data of persoonlijke gegevens invoeren in een AI-service (denk bijvoorbeeld aan het vragen aan ChatGPT om een ​​vertrouwelijk incidentrapport samen te vatten), en die data kan onderdeel worden van de kennis van het model. Een recent onderzoek toonde zelfs aan dat 55% van de input voor generatieve AI-tools gevoelige of persoonlijk identificeerbare informatie bevatte , wat ernstige zorgen baart over datalekken ( Generative AI Security: Trends, Threats & Mitigation Strategies ). Bovendien, als een AI is getraind op interne data en op bepaalde manieren wordt bevraagd, kan deze doorgeven . Organisaties moeten strikte beleidsregels voor gegevensverwerking implementeren (bijvoorbeeld door on-premise of privé AI-instanties te gebruiken voor gevoelige informatie) en medewerkers voorlichten over het niet plakken van geheime informatie in openbare AI-tools. Ook privacyregelgeving (zoals de AVG) speelt een rol: het gebruik van persoonsgegevens om AI te trainen zonder de juiste toestemming of bescherming kan in strijd zijn met de wet.

• Modelbeveiliging en -manipulatie: Generatieve AI-modellen kunnen zelf doelwit worden. Tegenstanders kunnen proberen het model te vergiftigen door tijdens de trainings- of hertrainingsfase kwaadaardige of misleidende data toe te voeren, zodat de AI onjuiste patronen leert ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cyberbeveiliging ?). Een aanvaller kan bijvoorbeeld subtiel dreigingsinformatie vergiftigen, zodat de AI de eigen malware van de aanvaller niet als kwaadaardig herkent. Een andere tactiek is promptinjectie of outputmanipulatie , waarbij een aanvaller een manier vindt om input aan de AI te geven die ervoor zorgt dat deze zich onbedoeld gedraagt ​​– bijvoorbeeld door de veiligheidsmechanismen te negeren of informatie te onthullen die niet openbaar gemaakt zou mogen worden (zoals interne prompts of data). Daarnaast bestaat het risico van modelontwijking : aanvallers creëren input die specifiek is ontworpen om de AI te misleiden. We zien dit in voorbeelden van aanvallende methoden – licht verstoorde data die een mens als normaal beschouwt, maar die de AI verkeerd classificeert. Het waarborgen van de veiligheid van de AI-toeleveringsketen (data-integriteit, toegangscontrole tot modellen, testen op robuustheid tegen aanvallen) is een nieuw, maar noodzakelijk onderdeel van cybersecurity bij de inzet van deze tools ( Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto Networks ).

• Overmatige afhankelijkheid en verlies van vaardigheden: Er bestaat een subtieler risico dat organisaties te afhankelijk worden van AI en dat menselijke vaardigheden achteruitgaan. Als junior analisten blindelings vertrouwen op de output van AI, ontwikkelen ze mogelijk niet het kritisch denkvermogen en de intuïtie die nodig zijn wanneer AI niet beschikbaar is of onjuist reageert. Een scenario dat vermeden moet worden, is een beveiligingsteam met uitstekende tools, maar zonder enig idee hoe te handelen als die tools uitvallen (vergelijkbaar met piloten die te veel vertrouwen op de automatische piloot). Regelmatige trainingsoefeningen zonder AI-ondersteuning en het stimuleren van de mentaliteit dat AI een assistent is, geen onfeilbaar orakel, zijn belangrijk om menselijke analisten scherp te houden. Mensen moeten uiteindelijk de beslissingen nemen, vooral bij beslissingen met grote impact.

• Ethische en compliance-uitdagingen: Het gebruik van AI in cybersecurity roept ethische vragen op en kan leiden tot problemen met de naleving van regelgeving. Als een AI-systeem bijvoorbeeld ten onrechte een medewerker aanwijst als kwaadwillende insider vanwege een anomalie, kan dit de reputatie of carrière van die persoon onterecht schaden. Beslissingen van AI kunnen ondoorzichtig zijn (het 'black box'-probleem), waardoor het moeilijk is om aan auditors of toezichthouders uit te leggen waarom bepaalde acties zijn ondernomen. Naarmate AI-gegenereerde content vaker voorkomt, is het cruciaal om transparantie te waarborgen en verantwoording af te leggen. Toezichthouders beginnen AI onder de loep te nemen – de AI-wet van de EU legt bijvoorbeeld eisen op aan 'hoogrisico'-AI-systemen, en cybersecurity-AI zou in die categorie kunnen vallen. Bedrijven zullen zich door deze regelgeving moeten heen werken en mogelijk moeten voldoen aan standaarden zoals het NIST AI Risk Management Framework om generatieve AI op een verantwoorde manier te gebruiken ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). Compliance strekt zich ook uit tot licenties: het gebruik van open-source of modellen van derden kan voorwaarden bevatten die bepaalde toepassingen beperken of het delen van verbeteringen vereisen.

Samenvattend is generatieve AI geen wondermiddel – als het niet zorgvuldig wordt geïmplementeerd, kan het zelfs nieuwe zwakke punten introduceren terwijl het andere problemen oplost. Een onderzoek van het World Economic Forum uit 2024 wees uit dat ongeveer 47% van de organisaties de vooruitgang in generatieve AI door aanvallers als een primaire zorg beschouwt, waardoor dit "de meest zorgwekkende impact van generatieve AI" op het gebied van cyberbeveiliging is ( [PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | World Economic Forum ) ( Generative AI in Cybersecurity: A Comprehensive Review of LLM ... ). Organisaties moeten daarom een ​​evenwichtige aanpak hanteren: de voordelen van AI benutten en tegelijkertijd de risico's rigoureus beheersen door middel van governance, testen en menselijk toezicht. We zullen hierna bespreken hoe dit evenwicht in de praktijk kan worden bereikt.

Toekomstperspectief: De evoluerende rol van generatieve AI in cyberbeveiliging

Vooruitkijkend zal generatieve AI een integraal onderdeel worden van cybersecuritystrategieën – en tegelijkertijd een instrument dat cybercriminelen zullen blijven misbruiken. De kat-en-muisdynamiek zal versnellen, met AI aan beide kanten van de schutting. Hieronder volgen enkele toekomstgerichte inzichten in hoe generatieve AI de cybersecurity in de komende jaren zou kunnen vormgeven:

• Door AI ondersteunde cyberbeveiliging wordt de standaard: vanaf 2025 kunnen we verwachten dat de meeste middelgrote tot grote organisaties AI-gestuurde tools in hun beveiligingsprocessen hebben geïntegreerd. Net zoals antivirusprogramma's en firewalls tegenwoordig standaard zijn, zullen AI-copilots en systemen voor anomaliedetectie waarschijnlijk basiscomponenten van beveiligingsarchitecturen worden. Deze tools zullen waarschijnlijk steeds gespecialiseerder worden – bijvoorbeeld met aparte AI-modellen die zijn afgestemd op cloudbeveiliging, monitoring van IoT-apparaten, beveiliging van applicatiecode, enzovoort, die allemaal samenwerken. Zoals een voorspelling aangeeft: "in 2025 zal generatieve AI integraal onderdeel uitmaken van cybersecurity, waardoor organisaties zich proactief kunnen verdedigen tegen geavanceerde en steeds veranderende bedreigingen" ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity ?). AI zal realtime dreigingsdetectie verbeteren, veel reactieacties automatiseren en beveiligingsteams helpen bij het beheren van veel grotere hoeveelheden data dan ze handmatig zouden kunnen.

• Continu leren en aanpassen: Toekomstige generatieve AI-systemen in de cyberbeveiliging zullen steeds beter in staat zijn om al doende te leren van nieuwe incidenten en dreigingsinformatie, en hun kennisbasis vrijwel in realtime bij te werken. Dit kan leiden tot werkelijk adaptieve verdedigingsmechanismen – stel je een AI voor die 's ochtends leert over een nieuwe phishingcampagne die een ander bedrijf treft en 's middags de e-mailfilters van jouw bedrijf al heeft aangepast. Cloudgebaseerde AI-beveiligingsdiensten zouden dit soort collectief leren kunnen faciliteren, waarbij geanonimiseerde inzichten van één organisatie alle abonnees ten goede komen (vergelijkbaar met het delen van dreigingsinformatie, maar dan geautomatiseerd). Dit vereist echter zorgvuldige behandeling om te voorkomen dat gevoelige informatie wordt gedeeld en om te voorkomen dat aanvallers onjuiste gegevens in de gedeelde modellen invoeren.

• Convergentie van AI- en cybersecuritytalent: De vaardigheden van cybersecurityprofessionals zullen evolueren en omvatten nu ook expertise in AI en datawetenschap. Net zoals analisten vandaag de dag querytalen en scripting leren, zullen analisten morgen wellicht regelmatig AI-modellen verfijnen of 'playbooks' schrijven die AI moet uitvoeren. We zien mogelijk nieuwe rollen zoals 'AI-beveiligingstrainer' of 'cybersecurity AI-engineer' – mensen die gespecialiseerd zijn in het aanpassen van AI-tools aan de behoeften van een organisatie, het valideren van hun prestaties en het waarborgen van een veilige werking. Aan de andere kant zullen cybersecurityoverwegingen steeds meer invloed hebben op de ontwikkeling van AI. AI-systemen zullen vanaf de basis worden gebouwd met beveiligingsfuncties (veilige architectuur, manipulatiedetectie, auditlogs voor AI-beslissingen, enz.) en frameworks voor betrouwbare AI (eerlijk, verklaarbaar, robuust en veilig) zullen de implementatie ervan in beveiligingskritieke contexten begeleiden.

• Geavanceerdere AI-gestuurde aanvallen: Helaas zal het dreigingslandschap zich ook ontwikkelen met AI. We verwachten dat AI vaker zal worden gebruikt om zero-day kwetsbaarheden te ontdekken, zeer gerichte spear-phishing te ontwikkelen (bijvoorbeeld door AI die sociale media afspeurt om een ​​perfect op maat gemaakt lokmiddel te creëren) en overtuigende deepfake-stemmen of -video's te genereren om biometrische authenticatie te omzeilen of fraude te plegen. Er kunnen geautomatiseerde hackagents ontstaan ​​die zelfstandig meerstapsaanvallen kunnen uitvoeren (verkenning, exploitatie, laterale verplaatsing, enz.) met minimale menselijke tussenkomst. Dit zal verdedigers onder druk zetten om ook op AI te vertrouwen – in feite automatisering tegen automatisering . Sommige aanvallen kunnen met machinesnelheid plaatsvinden, zoals AI-bots die duizend phishing-e-mailvarianten uitproberen om te zien welke de filters passeert. Cyberverdediging zal met een vergelijkbare snelheid en flexibiliteit moeten opereren om bij te blijven ( Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto Networks ).

• Regulering en ethisch AI-gebruik in de beveiliging: Naarmate AI dieper verankerd raakt in cybersecurityfuncties, zal er meer toezicht komen en mogelijk regelgeving om ervoor te zorgen dat deze AI-systemen op verantwoorde wijze worden gebruikt. We kunnen raamwerken en standaarden verwachten die specifiek zijn voor AI in de beveiliging. Overheden zouden richtlijnen voor transparantie kunnen vaststellen – bijvoorbeeld door te eisen dat belangrijke beveiligingsbeslissingen (zoals het beëindigen van de toegang van een medewerker vanwege vermoedelijke kwaadwillige activiteiten) niet uitsluitend door AI mogen worden genomen zonder menselijke toetsing. Er zouden ook certificeringen kunnen komen voor AI-beveiligingsproducten, om kopers te verzekeren dat de AI is geëvalueerd op vooringenomenheid, robuustheid en veiligheid. Bovendien zou de internationale samenwerking rond AI-gerelateerde cyberdreigingen kunnen toenemen; bijvoorbeeld overeenkomsten over de aanpak van door AI gegenereerde desinformatie of normen tegen bepaalde door AI aangedreven cyberwapens.

• Integratie met bredere AI- en IT-ecosystemen: Generatieve AI in cybersecurity zal waarschijnlijk integreren met andere AI-systemen en IT-managementtools. Een AI die bijvoorbeeld netwerkoptimalisatie beheert, zou kunnen samenwerken met de beveiligings-AI om ervoor te zorgen dat wijzigingen geen zwakke plekken creëren. AI-gestuurde bedrijfsanalyses zouden gegevens kunnen delen met beveiligings-AI's om afwijkingen te correleren (zoals een plotselinge daling van de verkoop met een mogelijk websiteprobleem als gevolg van een aanval). In essentie zal AI niet langer op zichzelf staan, maar deel uitmaken van een groter intelligent systeem binnen de bedrijfsvoering van een organisatie. Dit biedt mogelijkheden voor holistisch risicomanagement, waarbij operationele gegevens, dreigingsgegevens en zelfs fysieke beveiligingsgegevens door AI kunnen worden gecombineerd om een ​​compleet beeld te geven van de beveiligingsstatus van de organisatie.

Op de lange termijn is de hoop dat generatieve AI de balans in het voordeel van verdedigers zal doen doorslaan. Door de schaal en complexiteit van moderne IT-omgevingen aan te kunnen, kan AI de cyberruimte beter verdedigbaar maken. Het is echter een proces, en er zullen kinderziektes zijn naarmate we deze technologieën verfijnen en leren ze op de juiste manier te vertrouwen. De organisaties die op de hoogte blijven en verantwoord investeren in de implementatie van AI voor beveiliging, zullen waarschijnlijk het best gepositioneerd zijn om de bedreigingen van de toekomst het hoofd te bieden.

Zoals Gartner in zijn recente rapport over cybersecuritytrends al aangaf: "de opkomst van generatieve AI-toepassingen (en de bijbehorende risico's) zet druk op transformatie" ( Cybersecurity Trends: Resilience Through Transformation - Gartner ). Wie zich aanpast, zal AI als een krachtige bondgenoot inzetten; wie achterblijft, loopt het risico ingehaald te worden door tegenstanders die AI inzetten. De komende jaren zullen cruciaal zijn voor de manier waarop AI het cyberstrijdveld zal hervormen.

Praktische tips voor het toepassen van generatieve AI in cyberbeveiliging

Voor bedrijven die onderzoeken hoe ze generatieve AI kunnen inzetten in hun cybersecuritystrategie, volgen hier enkele praktische tips en aanbevelingen voor een verantwoorde en effectieve implementatie:

1. Begin met educatie en training: zorg ervoor dat uw beveiligingsteam (en de rest van de IT-afdeling) begrijpt wat generatieve AI wel en niet kan. Bied training aan over de basisprincipes van AI-gestuurde beveiligingstools en actualiseer uw programma's voor beveiligingsbewustzijn voor alle medewerkers om AI-gestuurde bedreigingen te behandelen. Leer medewerkers bijvoorbeeld hoe AI zeer overtuigende phishing-aanvallen en deepfake-oproepen kan genereren. Train medewerkers tegelijkertijd in het veilige en goedgekeurde gebruik van AI-tools in hun werk. Goed geïnformeerde gebruikers zullen minder snel AI verkeerd gebruiken of slachtoffer worden van AI-gestuurde aanvallen ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ).

2. Definieer duidelijke beleidsregels voor AI-gebruik: Behandel generatieve AI als elke andere krachtige technologie – met governance. Ontwikkel beleidsregels die specificeren wie AI-tools mag gebruiken, welke tools zijn toegestaan ​​en voor welke doeleinden. Neem richtlijnen op voor de omgang met gevoelige gegevens (bijvoorbeeld geen vertrouwelijke gegevens invoeren in externe AI-diensten) om datalekken te voorkomen. U zou bijvoorbeeld kunnen toestaan ​​dat alleen leden van het beveiligingsteam een ​​interne AI-assistent gebruiken voor incidentrespons, en dat de marketingafdeling een gecontroleerde AI gebruikt voor contentcreatie – alle anderen zijn uitgesloten. Veel organisaties nemen generatieve AI nu expliciet op in hun IT-beleid, en toonaangevende standaardiseringsorganisaties moedigen beleid voor veilig gebruik aan in plaats van een volledig verbod ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). Zorg ervoor dat u deze regels en de achterliggende redenen aan alle medewerkers communiceert.

3. Beperk 'schaduw-AI' en monitor het gebruik: Net als bij schaduw-IT ontstaat 'schaduw-AI' wanneer medewerkers AI-tools of -diensten gaan gebruiken zonder medeweten van de IT-afdeling (bijvoorbeeld een ontwikkelaar die een ongeautoriseerde AI-code-assistent gebruikt). Dit kan onzichtbare risico's met zich meebrengen. Implementeer maatregelen om ongeoorloofd AI-gebruik te detecteren en te controleren . Netwerkmonitoring kan verbindingen met populaire AI-API's signaleren en enquêtes of toolaudits kunnen onthullen wat medewerkers gebruiken. Bied goedgekeurde alternatieven aan, zodat goedbedoelende medewerkers niet in de verleiding komen om de regels te overtreden (bied bijvoorbeeld een officieel ChatGPT Enterprise-account aan als mensen dat nuttig vinden). Door AI-gebruik in kaart te brengen, kunnen beveiligingsteams het risico beoordelen en beheren. Monitoring is ook essentieel: registreer de activiteiten en output van AI-tools zoveel mogelijk, zodat er een auditspoor is voor beslissingen die door AI zijn beïnvloed ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ).

4. Zet AI defensief in – blijf niet achter: besef dat aanvallers AI zullen gebruiken, dus uw verdediging zou dat ook moeten doen. Identificeer een paar belangrijke gebieden waar generatieve AI uw beveiligingsactiviteiten direct kan ondersteunen (bijvoorbeeld het prioriteren van waarschuwingen of geautomatiseerde loganalyse) en voer pilotprojecten uit. Versterk uw verdediging met de snelheid en schaalbaarheid van AI om snel veranderende bedreigingen tegen te gaan ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). Zelfs eenvoudige integraties, zoals het gebruik van AI om malwarerapporten samen te vatten of zoekopdrachten voor bedreigingsdetectie te genereren, kunnen analisten uren besparen. Begin klein, evalueer de resultaten en herhaal. Successen zullen de argumenten voor een bredere toepassing van AI versterken. Het doel is om AI te gebruiken als een krachtversterker – bijvoorbeeld, als phishingaanvallen uw helpdesk overbelasten, zet dan een AI-e-mailclassificatiesysteem in om dat volume proactief te verminderen.

5. Investeer in veilige en ethische AI-praktijken: Volg bij de implementatie van generatieve AI veilige ontwikkelings- en implementatieprocedures. Gebruik privé- of zelfgehoste modellen voor gevoelige taken om de controle over de gegevens te behouden. Als u AI-diensten van derden gebruikt, controleer dan hun beveiligings- en privacymaatregelen (versleuteling, beleid voor gegevensbewaring, enz.). Integreer AI-risicobeheerframeworks (zoals het AI Risk Management Framework van NIST of de ISO/IEC-richtlijnen) om zaken als bias, verklaarbaarheid en robuustheid in uw AI-tools systematisch aan te pakken ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). Plan ook modelupdates/patches als onderdeel van het onderhoud – AI-modellen kunnen ook "kwetsbaarheden" bevatten (ze moeten bijvoorbeeld opnieuw getraind worden als ze beginnen af ​​te wijken of als een nieuw type aanval op het model wordt ontdekt). Door beveiliging en ethiek in uw AI-gebruik te integreren, bouwt u vertrouwen in de resultaten op en zorgt u voor naleving van nieuwe regelgeving.

6. Betrek mensen bij het proces: Gebruik AI om het menselijk oordeel in cybersecurity te ondersteunen, niet om het volledig te vervangen. Bepaal beslissingsmomenten waarop menselijke validatie vereist is (bijvoorbeeld: een AI kan een incidentrapport opstellen, maar een analist controleert het voordat het wordt verspreid; of een AI kan voorstellen om een ​​gebruikersaccount te blokkeren, maar een mens keurt die actie goed). Dit voorkomt niet alleen dat AI-fouten onopgemerkt blijven, maar helpt uw ​​team ook om van de AI te leren en vice versa. Stimuleer een samenwerkingsgerichte workflow: analisten moeten zich op hun gemak voelen om AI-uitkomsten te bevragen en te controleren of ze kloppen. Na verloop van tijd kan deze dialoog zowel de AI (door middel van feedback) als de vaardigheden van de analisten verbeteren. Ontwerp uw processen zo dat de sterke punten van AI en mens elkaar aanvullen – AI verwerkt grote hoeveelheden en snelle processen, mensen nemen onduidelijkheden en definitieve beslissingen.

7. Meten, monitoren en bijsturen: Beschouw uw generatieve AI-tools als levende componenten van uw beveiligingsecosysteem. Meet continu hun prestaties – verkorten ze de responstijd bij incidenten? Detecteren ze bedreigingen eerder? Hoe ontwikkelt het percentage valse positieven zich? Vraag feedback van het team: zijn de aanbevelingen van de AI nuttig, of zorgen ze voor ruis? Gebruik deze statistieken om modellen te verfijnen, trainingsgegevens bij te werken of de integratie van de AI aan te passen. Cyberdreigingen en zakelijke behoeften evolueren, en uw AI-modellen moeten periodiek worden bijgewerkt of opnieuw getraind om effectief te blijven. Stel een plan op voor modelbeheer, inclusief wie verantwoordelijk is voor het onderhoud en hoe vaak het wordt gecontroleerd. Door de levenscyclus van de AI actief te beheren, zorgt u ervoor dat deze een waardevolle aanwinst blijft en geen last.

Kortom, generatieve AI kan de cybersecuritymogelijkheden aanzienlijk verbeteren, maar een succesvolle implementatie vereist een doordachte planning en voortdurend toezicht. Bedrijven die hun medewerkers opleiden, duidelijke richtlijnen opstellen en AI op een evenwichtige en veilige manier integreren, zullen de vruchten plukken van sneller en slimmer dreigingsbeheer. Deze conclusies bieden een routekaart: combineer menselijke expertise met AI-automatisering, zorg voor de basisprincipes van governance en blijf flexibel, aangezien zowel de AI-technologie als het dreigingslandschap zich onvermijdelijk blijven ontwikkelen.

Door deze praktische stappen te nemen, kunnen organisaties vol vertrouwen de vraag "Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity?" – niet alleen in theorie, maar ook in de dagelijkse praktijk – en zo hun verdediging versterken in onze steeds digitalere en door AI gedreven wereld. ( Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity ?)

Whitepapers die u wellicht interessant vindt om na deze te lezen:

🔗 Banen die AI niet kan vervangen en welke banen zal AI wel vervangen?
Ontdek de wereldwijde vooruitzichten voor welke functies veilig zijn voor automatisering en welke niet.

🔗 Kan AI de aandelenmarkt voorspellen?
Een nadere blik op de beperkingen, doorbraken en mythes rondom het vermogen van AI om marktontwikkelingen te voorspellen.

🔗 Wat kan generatieve AI doen zonder menselijke tussenkomst?
Begrijp waar AI zelfstandig kan werken en waar menselijk toezicht nog steeds essentieel is.