Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cyberbeveiliging?

Invoering

Generatieve AI – kunstmatige-intelligentiesystemen die nieuwe content of voorspellingen kunnen creëren – ontpopt zich tot een transformerende kracht in cybersecurity. Tools zoals OpenAI's GPT-4 hebben aangetoond complexe data te kunnen analyseren en mensachtige tekst te genereren, wat nieuwe benaderingen mogelijk maakt voor de verdediging tegen cyberdreigingen. Cybersecurityprofessionals en zakelijke besluitvormers in alle sectoren onderzoeken hoe generatieve AI de verdediging tegen evoluerende aanvallen kan versterken. Van financiën en gezondheidszorg tot detailhandel en overheid, organisaties in elke sector worden geconfronteerd met geavanceerde phishingpogingen, malware en andere bedreigingen die generatieve AI kan helpen bestrijden. In deze whitepaper onderzoeken we hoe generatieve AI kan worden ingezet in cybersecurity , waarbij we praktische toepassingen, toekomstige mogelijkheden en belangrijke overwegingen voor implementatie belichten.

Generatieve AI onderscheidt zich van traditionele analytische AI ​​doordat het niet alleen patronen detecteert, maar ook creëert – of het nu gaat om het simuleren van aanvallen om de verdediging te trainen of het produceren van natuurlijke taaluitleg voor complexe beveiligingsgegevens. Deze dubbele functionaliteit maakt het een tweesnijdend zwaard: het biedt krachtige nieuwe verdedigingstools, maar dreigingsactoren kunnen er ook misbruik van maken. In de volgende paragrafen wordt een breed scala aan use cases voor generatieve AI in cybersecurity besproken, 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) die organisaties moeten beheersen. Tot slot bieden we praktische tips om bedrijven te helpen generatieve AI te evalueren en verantwoord te integreren 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 voor mensen leesbare output produceren (bijvoorbeeld rapporten, waarschuwingen of zelfs schadelijke codevoorbeelden) op basis van de trainingsdata. Deze mogelijkheid wordt benut om bedreigingen dynamischer dan ooit te voorspellen, detecteren en erop te reageren Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto Networks ). Generatieve modellen kunnen bijvoorbeeld enorme logs of databanken met bedreigingsinformatie analyseren en een beknopte samenvatting of aanbevolen actie produceren, waardoor ze bijna als een AI-"assistent" voor beveiligingsteams functioneren.

Vroege implementaties van generatieve AI voor cyberdefensie 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 die Microsoft dagelijks verwerkt te filteren ( Microsoft Security Copilot is een nieuwe GPT-4 AI-assistent voor cyberbeveiliging | The Verge ). Analisten kunnen dit systeem in natuurlijke taal aansturen (bijv. "Vat alle beveiligingsincidenten van de afgelopen 24 uur samen" ), en de copiloot produceert een nuttig verhalend overzicht. Evenzo gebruikt Google's Threat Intelligence AI een generatief model genaamd Gemini om conversatiezoekopdrachten mogelijk te maken door Google's enorme database met bedreigingsinformatie, snel verdachte code te analyseren en bevindingen samen te vatten 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 in een toegankelijke vorm presenteren, waardoor de besluitvorming wordt versneld.

te synthetiseren en te analyseren de basis vormt voor de vele cybersecuritytoepassingen. Hieronder duiken we in belangrijke use cases, variërend van phishingpreventie tot beveiligde softwareontwikkeling, met voorbeelden van hoe elk van deze toepassingen in verschillende sectoren wordt toegepast.

Belangrijkste toepassingen van generatieve AI in cyberbeveiliging

Afbeelding: Belangrijke use cases voor generatieve AI in cybersecurity zijn onder meer AI-copiloten voor beveiligingsteams, analyse van kwetsbaarheden in code, adaptieve dreigingsdetectie, simulatie van zero-day-aanvallen, verbeterde biometrische beveiliging en phishingdetectie ( 6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] ).

Phishingdetectie en -preventie

Phishing blijft een van de meest wijdverbreide cyberdreigingen, waarbij gebruikers worden verleid om op kwaadaardige links te klikken of inloggegevens te verstrekken. Generatieve AI wordt ingezet om phishingpogingen te detecteren en gebruikerstraining te versterken om succesvolle aanvallen te voorkomen. Aan de defensieve kant kunnen AI-modellen e-mailinhoud en afzendergedrag analyseren om subtiele tekenen van phishing te herkennen die regelgebaseerde filters mogelijk missen. Door te leren van grote datasets met legitieme versus frauduleuze e-mails, kan een generatief model afwijkingen in toon, formulering of context signaleren die wijzen op oplichting – zelfs wanneer grammatica en spelling dit niet meer verraden. Onderzoekers van Palo Alto Networks merken zelfs op dat generatieve AI "subtiele tekenen van phishing-e-mails kan identificeren die anders onopgemerkt zouden blijven", waardoor organisaties oplichters een stap voor kunnen blijven ( Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto Networks ).

Beveiligingsteams gebruiken ook generatieve AI om phishingaanvallen te simuleren voor training en analyse. Ironscales introduceerde bijvoorbeeld een GPT-gestuurde phishingsimulatietool die automatisch nep-phishingmails genereert die zijn afgestemd op de medewerkers van een organisatie ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). Deze door AI opgestelde e-mails weerspiegelen de nieuwste tactieken van aanvallers, waardoor medewerkers realistisch kunnen oefenen met het herkennen van phishingcontent. Dergelijke gepersonaliseerde training is cruciaal, aangezien aanvallers zelf AI gebruiken om overtuigender lokmiddelen te creëren. Hoewel generatieve AI zeer gepolijste phishingberichten kan produceren (de dagen van gemakkelijk te herkennen gebrekkig Engels zijn voorbij), hebben verdedigers ontdekt dat AI niet onverslaanbaar is. In 2024 voerden onderzoekers van IBM Security een experiment uit waarbij door mensen geschreven phishingmails werden vergeleken met door AI gegenereerde e-mails, en "verrassend genoeg waren door AI gegenereerde e-mails nog steeds gemakkelijk te detecteren ondanks hun correcte grammatica" ( 6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] ). 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 ondersteunt phishing ook op andere manieren. Modellen kunnen worden gebruikt om geautomatiseerde antwoorden 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 kunnen gebruiken om de links en bijlagen van een e-mail in een sandbox te analyseren en vervolgens eventuele kwaadaardige bedoelingen samen te vatten. NVIDIA's beveiligingsplatform Morpheus demonstreert de kracht van AI op dit gebied: het gebruikt generatieve NLP-modellen om e-mails snel te analyseren en te classificeren, en bleek de detectie van spearphishing-e-mails met 21% in vergelijking met traditionele beveiligingstools ( 6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] ). Morpheus profileert zelfs communicatiepatronen van gebruikers om ongebruikelijk gedrag te detecteren (zoals een gebruiker die plotseling veel externe e-mailadressen verstuurt), wat kan wijzen op een gehackte account die phishing-e-mails verstuurt.

In de praktijk beginnen bedrijven in alle sectoren AI te vertrouwen om e-mail- en webverkeer te filteren op social engineering-aanvallen. Financiële instellingen gebruiken bijvoorbeeld generatieve AI om communicatie te scannen op imitatiepogingen die kunnen leiden tot fraude via internet, terwijl zorgaanbieders AI inzetten om patiëntgegevens te beschermen tegen phishinggerelateerde inbreuken. Door realistische phishingscenario's te genereren en de kenmerken van kwaadaardige berichten te identificeren, voegt generatieve AI een krachtige laag toe aan phishingpreventiestrategieën. De conclusie: AI kan helpen om phishingaanvallen sneller en nauwkeuriger te detecteren en te ontmantelen, zelfs als aanvallers dezelfde technologie gebruiken om hun slagkracht te verbeteren.

Malwaredetectie en bedreigingsanalyse

Moderne malware evolueert voortdurend: aanvallers genereren nieuwe varianten of verdoezelen code om antivirushandtekeningen te omzeilen. Generatieve AI biedt nieuwe technieken om malware te detecteren en het gedrag ervan te begrijpen. Eén aanpak is het gebruik van AI om "evil twins" van malware te genereren : beveiligingsonderzoekers kunnen een bekend malwaremonster in een generatief model invoeren om vele gemuteerde varianten van die malware te creëren. Zo anticiperen ze effectief 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 het wild worden herkend ( 6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] ). Deze proactieve strategie helpt de cyclus te doorbreken waarin hackers hun malware lichtjes aanpassen om detectie te omzeilen en verdedigers zich elke keer moeten haasten om nieuwe handtekeningen te schrijven. Zoals opgemerkt in een podcast uit de sector, gebruiken beveiligingsexperts nu generatieve AI om "netwerkverkeer te simuleren en kwaadaardige payloads te genereren die geavanceerde aanvallen nabootsen", waarbij ze hun verdediging testen tegen een hele reeks bedreigingen in plaats van één enkel exemplaar. deze adaptieve dreigingsdetectie worden beveiligingstools beter bestand 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 belast met het onderzoeken van verdachte code of scripts en het in begrijpelijke taal uitleggen wat de code moet doen. Een praktijkvoorbeeld is VirusTotal Code Insight , een functie van Google's 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-malwareanalist die 24/7 menselijke analisten helpt bedreigingen te begrijpen ( 6 use cases 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 van de AI krijgen – bijvoorbeeld: "Dit script probeert een bestand te downloaden van server XYZ en vervolgens de systeeminstellingen te wijzigen, wat wijst op malwaregedrag." Dit versnelt de reactie op incidenten aanzienlijk, omdat analisten nieuwe malware sneller dan ooit kunnen analyseren en analyseren.

Generatieve AI wordt ook gebruikt om malware in enorme datasets te lokaliseren . Traditionele antivirusprogramma's scannen bestanden op bekende handtekeningen, maar een generatief model kan de kenmerken van een bestand evalueren en zelfs voorspellen of het schadelijk is op basis van aangeleerde patronen. Door de kenmerken van miljarden bestanden (kwaadaardig en goedaardig) te analyseren, kan een AI kwaadaardige bedoelingen detecteren waar geen expliciete handtekening bestaat. Een generatief model zou bijvoorbeeld een uitvoerbaar bestand als verdacht kunnen markeren omdat het gedragsprofiel ervan "lijkt" op een kleine variatie van de ransomware die het tijdens de training zag, 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 schadelijke 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. Beveiligingsexperts waarschuwen zelfs dat generatieve AI cybercriminelen kan helpen malware te ontwikkelen die moeilijker te detecteren is ( What Is Generative AI in Cybersecurity? - Palo Alto Networks ). Een AI-model kan de opdracht krijgen om malware herhaaldelijk te transformeren (door de bestandsstructuur, encryptiemethoden, enz. te wijzigen) 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 later op dergelijke risico's ingaan, maar het onderstreept dat generatieve AI een hulpmiddel is in dit kat-en-muisspel dat zowel door verdedigers als aanvallers wordt gebruikt.

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

Bedreigingsinformatie en geautomatiseerde analyse

Organisaties worden dagelijks overspoeld met data over bedreigingsinformatie – van feeds met nieuw ontdekte indicatoren van inbreuk (IOC's) tot analistenrapporten over opkomende hackerstactieken. De uitdaging voor beveiligingsteams is om deze stortvloed aan informatie te doorzoeken en er bruikbare inzichten uit te halen. Generatieve AI blijkt van onschatbare waarde bij het automatiseren van de analyse en het gebruik van bedreigingsinformatie . In plaats van tientallen rapporten of databasegegevens handmatig te lezen, kunnen analisten AI inzetten om bedreigingsinformatie op machinesnelheid samen te vatten en te contextualiseren.

Een concreet voorbeeld is Google's Threat Intelligence- suite, die generatieve AI (het Gemini-model) integreert met Google's schat aan dreigingsgegevens van Mandiant en VirusTotal. Deze AI biedt "conversatiegerichte zoekopdrachten in Google's enorme database met dreigingsinformatie" , waardoor gebruikers natuurlijke vragen over dreigingen kunnen stellen en gedistilleerde antwoorden krijgen ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). Een analist zou bijvoorbeeld kunnen vragen: "Hebben we malware gezien die gerelateerd is aan dreigingsgroep X en die zich richt op onze branche?" De AI haalt vervolgens relevante informatie op, bijvoorbeeld met de opmerking "Ja, dreigingsgroep X was vorige maand gelinkt aan 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 die anders het raadplegen van meerdere tools of het lezen van lange rapporten zouden vereisen, aanzienlijk.

Generatieve AI kan ook dreigingstrends correleren en samenvatten . Het zou duizenden blogs over beveiliging, nieuws over inbreuken en gesprekken op het dark web kunnen doorspitten en vervolgens een samenvatting genereren van "de grootste cyberdreigingen van deze week" voor de briefing van een CISO. Traditioneel vergde dit niveau van analyse en rapportage aanzienlijke menselijke inspanning; nu kan een goed afgestemd model dit in seconden opstellen, waarbij mensen alleen de output verfijnen. Bedrijven zoals ZeroFox hebben FoxGPT , een generatieve AI-tool die speciaal is ontworpen om "de analyse en samenvatting van inlichtingen over grote datasets te versnellen", inclusief kwaadaardige content en phishinggegevens ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). Door het zware werk van het lezen en kruisverwijzen van gegevens te automatiseren, stelt AI dreigingsinlichtingenteams in staat zich te concentreren op besluitvorming en reactie.

Een ander gebruiksvoorbeeld is conversationele dreigingsjacht . Stel je voor dat een beveiligingsanalist communiceert met een AI-assistent: "Laat me tekenen zien van data-exfiltratie in de afgelopen 48 uur" of "Wat zijn de belangrijkste nieuwe kwetsbaarheden die aanvallers deze week uitbuiten?" De AI kan de query interpreteren, interne logs of externe informatiebronnen 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 natuurlijke taalquery's te integreren. 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 ). In wezen zet generatieve AI bergen technische data om in chat-sized inzichten op aanvraag.

Dit heeft grote gevolgen voor alle sectoren. Een zorgverlener kan AI gebruiken om op de hoogte te blijven van de nieuwste ransomwaregroepen die ziekenhuizen aanvallen, zonder dat er een analist fulltime onderzoek hoeft te doen. Het SOC van een retailbedrijf kan snel nieuwe POS-malwaretactieken samenvatten tijdens het briefen van de IT-afdeling van een winkel. En bij de overheid, waar dreigingsgegevens van verschillende instanties moeten worden samengevoegd, kan AI uniforme rapporten produceren met de belangrijkste waarschuwingen. Door het verzamelen en interpreteren van dreigingsinformatie te automatiseren , helpt generatieve AI organisaties sneller te reageren op opkomende dreigingen en vermindert het het risico dat kritieke waarschuwingen die verborgen zitten in de ruis, over het hoofd worden gezien.

Optimalisatie van het Security Operations Center (SOC)

Security Operations Centers staan ​​bekend om hun alertmoeheid en enorme hoeveelheid data. Een typische SOC-analist worstelt zich dagelijks door duizenden alerts en gebeurtenissen om potentiële incidenten te onderzoeken. Generatieve AI fungeert als een krachtvermenigvuldiger in SOC's door routinewerk te automatiseren, intelligente samenvattingen te bieden en zelfs bepaalde reacties te orkestreren. Het doel is om SOC-workflows te optimaliseren, zodat menselijke analisten zich kunnen concentreren op de meest kritieke problemen, terwijl de AI-copiloot de rest afhandelt.

Een belangrijke toepassing is het gebruik van generatieve AI als "copiloot van een analist" . Microsofts Security Copilot, eerder genoemd, is hiervan een voorbeeld: het "is ontworpen om het werk van een beveiligingsanalist te ondersteunen in plaats van te vervangen", en helpt bij het onderzoeken en rapporteren van incidenten ( 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 – firewalllogs, een gebeurtenistijdlijn of een incidentbeschrijving – en de AI kan vragen deze te analyseren of samen te vatten. De copiloot zou bijvoorbeeld het volgende kunnen weergeven: "Het lijkt erop dat om 2:35 uur 's nachts een verdachte inlogpoging vanaf IP 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 van cruciaal belang is.

AI-copiloten helpen ook de last van triage op niveau 1 te verminderen. Volgens gegevens uit de sector kan een beveiligingsteam 15 uur per week aan het sorteren van zo'n 22.000 meldingen en foutpositieve meldingen ( 6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] ). Met generatieve AI kunnen veel van deze meldingen automatisch worden gesorteerd: de AI kan meldingen die duidelijk onschadelijk zijn (met een reden) negeren en de meldingen markeren die echt aandacht behoeven, soms zelfs met een suggestie voor de prioriteit. Sterker nog, de kracht van generatieve AI in contextbegrip betekent dat het meldingen die op zichzelf onschadelijk lijken, maar samen wijzen op een aanval in meerdere fasen, met elkaar kan correleren. Dit verkleint de kans dat een aanval wordt gemist door "alert fatigue".

SOC-analisten gebruiken ook natuurlijke taal met AI om de jacht en het onderzoek te versnellen. Het Purple AI- platform van SentinelOne combineert bijvoorbeeld een LLM-gebaseerde interface met realtime beveiligingsgegevens, waardoor analisten "complexe vragen over het opsporen van bedreigingen in begrijpelijk Engels kunnen stellen en snel nauwkeurige antwoorden kunnen krijgen" ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 voorbeelden uit de praktijk ). Een analist zou kunnen typen: "Hebben eindpunten de afgelopen maand gecommuniceerd met domein badguy123[.]com?" , en Purple AI doorzoekt logs om te reageren. Dit bespaart de analist het schrijven van databasequery's of scripts – de AI doet dit onder de motorkap. Het betekent ook dat junior analisten taken kunnen uitvoeren waarvoor voorheen een ervaren engineer met kennis van querytalen nodig was, waardoor het team effectief wordt bijgeschoold met AI-assistentie . Analisten melden dat generatieve AI-begeleiding hun vaardigheden en bekwaamheid vergroot , omdat junior medewerkers nu op aanvraag ondersteuning bij het coderen of analysetips van de AI kunnen krijgen. Hierdoor hoeven ze minder vaak senior teamleden om hulp te vragen ( 6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] ).

Een andere SOC-optimalisatie is geautomatiseerde samenvatting en documentatie van incidenten . Nadat een incident is afgehandeld, moet iemand het rapport schrijven – een taak die velen vervelend vinden. Generatieve AI kan de forensische data (systeemlogboeken, malware-analyse, tijdlijn van acties) gebruiken om een ​​eerste concept van een incidentrapport te genereren. IBM bouwt deze functionaliteit in QRadar in, zodat met "één klik" een samenvatting van een incident kan worden gemaakt voor verschillende belanghebbenden (leidinggevenden, IT-teams, enz.) ( Hoe kan generatieve AI worden ingezet 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. Ook voor compliance en auditing kan AI formulieren of bewijstabellen invullen op basis van incidentgegevens.

De resultaten in de praktijk zijn overtuigend. Early adopters van Swimlane's AI-gestuurde SOAR (security orchestration, automation en response) melden enorme productiviteitswinsten – Global Data Systems zag bijvoorbeeld hun SecOps-team een ​​veel grotere caseload beheren; een directeur zei: "Wat ik vandaag doe met 7 analisten zou waarschijnlijk 20 personeelsleden kosten zonder" de AI-gestuurde automatisering ( How Can Generative AI be Used in Cybersecurity ). Met andere woorden, AI in het SOC kan de capaciteit vermenigvuldigen . In alle sectoren, of het nu gaat om een ​​technologiebedrijf dat zich bezighoudt met cloudbeveiligingswaarschuwingen of een fabriek die OT-systemen monitort, kunnen SOC-teams profiteren van snellere detectie en respons, minder gemiste incidenten en efficiëntere operaties door generatieve AI-assistenten te omarmen. Het draait om slimmer 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 bedreigingssimulatie

Het identificeren en beheren van kwetsbaarheden – zwakke plekken in software of systemen die aanvallers kunnen misbruiken – is een kernfunctie van cybersecurity. Generatieve AI verbetert kwetsbaarheidsbeheer door detectie 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 gaten in hun pantser sneller te vinden en te dichten, en om proactief te testen voordat echte aanvallers dat doen.

Een belangrijke toepassing is het gebruik van generatieve AI voor geautomatiseerde codebeoordeling en het ontdekken van kwetsbaarheden . Grote codebases (met name legacy-systemen) herbergen 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 NVIDIA-onderzoekers een generatieve AI-pijplijn die legacy-softwarecontainers kon analyseren en kwetsbaarheden kon identificeren "met hoge nauwkeurigheid – tot wel 4x sneller dan menselijke experts." ( 6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] ). De AI leerde in wezen hoe onveilige code eruitziet en was in staat om decennia-oude software te scannen om risicovolle functies en bibliotheken te markeren, waardoor het normaal gesproken trage proces van handmatige codecontrole aanzienlijk werd versneld. Dit soort tool kan een gamechanger zijn voor sectoren zoals de financiële sector of de overheid die afhankelijk zijn van grote, oudere codebases – de AI helpt de beveiliging te moderniseren door problemen op te sporen waar medewerkers maanden of jaren over zouden doen (of misschien zelfs nooit).

Generatieve AI ondersteunt ook 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 te raadplegen en direct antwoorden te krijgen ( Hoe kan Generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). ExposureAI kan "het volledige aanvalspad samenvatten in een verhaal" voor een bepaalde kritieke kwetsbaarheid, en uitleggen hoe een aanvaller deze kan koppelen aan andere zwakheden om een ​​systeem te compromitteren. Het systeem 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 geen patch uitvoeren?" en een duidelijke beoordeling kan ontvangen op basis van de eigen scangegevens van de organisatie. Door kwetsbaarheden te contextualiseren (bijvoorbeeld: deze is blootgesteld aan internet en staat op een server met een hoge waarde, waardoor deze de hoogste prioriteit heeft), helpt generatieve AI teams om met beperkte middelen op een slimme manier patches uit te voeren.

Naast het vinden en beheren van bekende kwetsbaarheden, draagt ​​generatieve AI bij aan penetratietests en aanvalssimulatie – in wezen het ontdekken van onbekende kwetsbaarheden of het testen van beveiligingsmaatregelen. Generative adversarial networks (GAN's), een type generatieve AI, zijn gebruikt om synthetische data te creëren die echt netwerkverkeer of gebruikersgedrag imiteren, wat verborgen aanvalspatronen kan bevatten. Een onderzoek uit 2023 suggereerde het gebruik van GAN's om realistisch zero-day-aanvalsverkeer te genereren om inbraakdetectiesystemen te trainen ( 6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] ). Door de IDS te voeden met door AI opgestelde aanvalsscenario's (die niet het risico lopen om daadwerkelijke malware op productienetwerken te gebruiken), kunnen organisaties hun verdediging trainen om nieuwe bedreigingen te herkennen zonder te wachten tot ze er in werkelijkheid door worden getroffen. Op dezelfde manier kan AI een aanvaller simuleren die een systeem onderzoekt – bijvoorbeeld door automatisch verschillende exploittechnieken in een veilige omgeving uit te proberen om te zien of er een slaagt. De Amerikaanse Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) ziet hier veelbelovende mogelijkheden: hun 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 wil AI- en autonomietoepassingen ontwikkelen waar oorlogsvechters op kunnen vertrouwen > Ministerie van Defensie > Nieuws van het Ministerie van Defensie ). Dit initiatief onderstreept dat AI niet alleen helpt bij het dichten van bekende gaten; het is ook actief bezig met het ontdekken van nieuwe gaten en het voorstellen van oplossingen, een taak die traditioneel is voorbehouden aan bekwame (en dure) beveiligingsonderzoekers.

Generatieve AI kan zelfs intelligente honeypots en digitale tweelingen voor verdediging. Startups ontwikkelen AI-gestuurde afleidingssystemen die echte servers of apparaten overtuigend nabootsen. Zoals een CEO uitlegde, kan generatieve AI "digitale systemen klonen om echte systemen na te bootsen en hackers te lokken" ( 6 use cases 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 zich op de afleiding richt, 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, aangestuurd door generatieve modellering, biedt een toekomstgerichte manier om aanvallers om te draaien , met behulp van door AI versterkte misleiding.

Sneller en slimmer kwetsbaarheidsbeheer leidt in alle sectoren tot minder inbreuken. In de IT van de gezondheidszorg kan AI bijvoorbeeld snel een kwetsbare, verouderde bibliotheek in een medisch apparaat detecteren en een firmware-update uitvoeren voordat een aanvaller er misbruik van maakt. In de banksector kan AI een insider-aanval op een nieuwe applicatie simuleren om ervoor te zorgen dat klantgegevens onder alle omstandigheden veilig blijven. Generatieve AI fungeert dus als microscoop én stresstester voor de beveiligingshouding van organisaties: het brengt verborgen zwakke plekken aan het licht en zet systemen op creatieve manieren onder druk om de veerkracht te waarborgen.

Veilige codegeneratie en softwareontwikkeling

De talenten van generatieve AI beperken zich niet tot het detecteren van aanvallen – ze strekken zich ook uit tot het vanaf het begin creëren van veiligere systemen . In softwareontwikkeling kunnen AI-codegenerators (zoals GitHub Copilot, OpenAI Codex, enz.) ontwikkelaars helpen sneller code te schrijven door codefragmenten of zelfs complete functies voor te stellen. De cybersecurity-hoek draait om het waarborgen van de veiligheid van deze door AI voorgestelde code en het gebruik van AI om codeerpraktijken te verbeteren.

Enerzijds kan generatieve AI fungeren als een programmeerassistent die best practices voor beveiliging integreert . Ontwikkelaars kunnen een AI-tool aansturen met de opdracht "Genereer een wachtwoordherstelfunctie in Python" en idealiter code terugkrijgen die niet alleen functioneel is, maar ook voldoet aan beveiligingsrichtlijnen (bijv. correcte invoervalidatie, logging, foutafhandeling zonder informatie te lekken, enz.). Zo'n assistent, getraind met uitgebreide voorbeelden van beveiligde code, kan menselijke fouten die tot kwetsbaarheden leiden helpen verminderen. Als een ontwikkelaar bijvoorbeeld vergeet gebruikersinvoer te desinfecteren (wat de deur opent voor SQL-injectie of vergelijkbare problemen), kan een AI die standaard opnemen of een waarschuwing geven. Sommige AI-programmeertools worden nu verfijnd met op beveiliging gerichte data om precies dit doel te dienen – in wezen AI pair-programming met een beveiligingsgeweten .

Er is echter een keerzijde: generatieve AI kan net zo gemakkelijk kwetsbaarheden introduceren als het niet goed wordt beheerd. Zoals Sophos-beveiligingsexpert Ben Verschaeren opmerkte, is het gebruik van generatieve AI voor codering "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 onveilig is op manieren die een niet-expert mogelijk niet opmerkt. Bovendien kunnen kwaadwillenden opzettelijk publieke AI-modellen beïnvloeden door ze te voorzien van kwetsbare codepatronen (een vorm van datavergiftiging), zodat de AI onveilige code suggereert. De meeste ontwikkelaars zijn geen beveiligingsexperts , dus als een AI een handige oplossing suggereert, kunnen ze die blindelings gebruiken, zonder te beseffen dat er een fout in zit ( 6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] ). Deze zorg is reëel – er is nu zelfs een OWASP Top 10-lijst voor LLM's (grote taalmodellen) die veelvoorkomende risico's zoals deze bij het gebruik van AI voor codering schetst.

Om deze problemen aan te pakken, 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's (of mensen) is geschreven. Een AI kan nieuwe codecommits veel sneller scannen dan een menselijke codereviewer en potentiële kwetsbaarheden of logische problemen signaleren. We zien al tools ontstaan ​​die integreren in de levenscyclus van softwareontwikkeling: code wordt geschreven (mogelijk met hulp van AI), waarna een generatief model, getraind op de principes van veilige code, deze beoordeelt en een rapport genereert over eventuele problemen (bijvoorbeeld het gebruik van verouderde functies, ontbrekende authenticatiecontroles, enz.). Het eerder genoemde onderzoek van NVIDIA, dat een 4× snellere detectie van kwetsbaarheden in code opleverde, is een voorbeeld van het inzetten van AI voor veilige codeanalyse ( 6 use cases 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 correcte netwerksegmentatie en IAM-rollen met minimale rechten). De AI, die is getraind met duizenden van dergelijke configuraties, kan een basislijn genereren die de engineer vervolgens kan verfijnen. Dit versnelt de veilige installatie van systemen en vermindert configuratiefouten – een veelvoorkomende bron van beveiligingsincidenten in de cloud.

Sommige organisaties maken ook gebruik van generatieve AI om een ​​kennisbank met veilige coderingspatronen bij te houden. Als een ontwikkelaar niet zeker weet hoe hij een bepaalde functie veilig moet implementeren, kan hij 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 retourneren dat voldoet aan 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 nauwkeurige antwoorden te garanderen (in wezen veilige documentatie genererend) ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). Het concept vertaalt zich naar codering: een AI die "onthoudt" hoe u iets eerder veilig hebt geïmplementeerd en u begeleidt om het op die manier opnieuw te doen.

Kortom, generatieve AI beïnvloedt softwareontwikkeling door veilige programmeerondersteuning toegankelijker te maken . Sectoren die veel software op maat ontwikkelen – technologie, financiën, defensie, enz. – kunnen profiteren van AI-copiloten die niet alleen het programmeerproces versnellen, maar ook fungeren als een altijd waakzame beveiligingscontroleur. Mits goed beheerd, kunnen deze AI-tools de introductie van nieuwe kwetsbaarheden verminderen en ontwikkelteams helpen best practices te volgen, zelfs als het team niet bij elke stap een beveiligingsexpert heeft. Het resultaat is software die vanaf dag één robuuster is tegen aanvallen.

Ondersteuning voor incidentrespons

Wanneer een cyberincident zich voordoet – of het nu gaat om een ​​malware-uitbraak, een datalek of een systeemstoring door een aanval – is tijd cruciaal. Generatieve AI wordt steeds vaker gebruikt om incidentresponsteams (IR) te ondersteunen bij het sneller en met meer informatie binnen handbereik inperken en verhelpen van incidenten. Het idee is dat AI een deel van de onderzoeks- en documentatielast tijdens een incident kan overnemen en zelfs bepaalde responsacties kan voorstellen of automatiseren.

Een belangrijke rol van AI in IR is realtime analyse en samenvatting van incidenten . Tijdens een incident hebben hulpverleners mogelijk antwoorden nodig op vragen als "Hoe is de aanvaller binnengekomen?" , "Welke systemen zijn getroffen?" en "Welke gegevens zijn mogelijk gecompromitteerd?" . Generatieve AI kan logs, waarschuwingen en forensische gegevens van getroffen systemen analyseren en snel inzichten bieden. Microsoft Security Copilot stelt een incidentresponder bijvoorbeeld in staat om verschillende bewijsstukken (bestanden, URL's, gebeurtenislogboeken) in te voeren en om een ​​tijdlijn of samenvatting te vragen ( Microsoft Security Copilot is een nieuwe GPT-4 AI-assistent voor cyberbeveiliging | The Verge ). De AI zou kunnen reageren met: "De inbreuk begon waarschijnlijk met een phishing-e-mail aan gebruiker JohnDoe om 10:53 GMT met malware X. Eenmaal uitgevoerd, creëerde de malware een achterdeur die twee dagen later werd gebruikt om lateraal naar de financiële server te gaan, waar het gegevens verzamelde." Doordat het team binnen enkele minuten, in plaats van uren, een samenhangend beeld heeft, kan het veel sneller weloverwogen beslissingen nemen (bijvoorbeeld welke systemen geïsoleerd moeten worden).

Generatieve AI kan ook containment- en herstelacties voorstellen . Als een eindpunt bijvoorbeeld is geïnfecteerd 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 kwaadaardige IP's op de firewall te blokkeren – in wezen 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 overbelast is (bijvoorbeeld een wijdverbreide aanval op honderden apparaten), kan de AI sommige van deze acties zelfs direct uitvoeren onder vooraf goedgekeurde voorwaarden, en zich gedragen als een junior responder die onvermoeibaar werkt. Een AI-agent kan bijvoorbeeld automatisch inloggegevens resetten waarvan hij meent dat ze zijn gecompromitteerd, of hosts in quarantaine plaatsen die kwaadaardige activiteit vertonen die overeenkomt met het profiel van het incident.

Tijdens de respons op incidenten is communicatie essentieel – zowel binnen het team als met stakeholders. Generatieve AI kan helpen door direct incidentupdaterapporten of -brieven op te stellen . In plaats van dat een engineer zijn probleemoplossing onderbreekt 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 leidinggevenden te informeren." Nadat de AI de incidentgegevens heeft verwerkt, kan deze een beknopte samenvatting produceren: "Vanaf 15.00 uur hebben aanvallers toegang gehad tot 2 gebruikersaccounts en 5 servers. De getroffen gegevens omvatten clientrecords in database X. Inperkingsmaatregelen: VPN-toegang voor gecompromitteerde accounts is ingetrokken en servers zijn geïsoleerd. Volgende stappen: scannen op persistentiemechanismen." De responder kan dit vervolgens snel verifiëren of aanpassen en versturen, zodat stakeholders op de hoogte blijven van accurate, actuele informatie.

Nadat de rust is wedergekeerd, is er doorgaans een gedetailleerd incidentrapport nodig om te worden opgesteld en lessen te verzamelen. Dit is een ander gebied waar AI-ondersteuning uitblinkt. Het kan alle incidentgegevens analyseren en een post-incidentrapport genereren met de hoofdoorzaak, chronologie, impact en aanbevelingen. IBM integreert bijvoorbeeld generatieve AI om met één druk op de knop "eenvoudige samenvattingen van beveiligingscases en incidenten te maken die met stakeholders kunnen worden gedeeld" Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). Door de rapportage na afloop te stroomlijnen, kunnen organisaties sneller verbeteringen doorvoeren en beschikken ze ook over betere documentatie voor compliance-doeleinden.

Een innovatieve, toekomstgerichte toepassing zijn AI-gestuurde incidentsimulaties . Net zoals je een brandoefening kunt uitvoeren, gebruiken sommige bedrijven generatieve AI om 'what-if'-incidentscenario's te doorlopen. De AI zou kunnen simuleren hoe ransomware zich zou kunnen verspreiden, gegeven de netwerkindeling, of hoe een insider data zou kunnen exfiltreren, en vervolgens de effectiviteit van de huidige responsplannen beoordelen. Dit helpt teams bij het voorbereiden en verfijnen van draaiboeken voordat er daadwerkelijk een incident plaatsvindt. Het is alsof je een steeds betere incidentresponsadviseur hebt die constant je paraatheid test.

In sectoren met hoge inzetten zoals de financiële wereld of de gezondheidszorg, waar downtime of dataverlies door incidenten bijzonder kostbaar is, zijn deze AI-gestuurde IR-mogelijkheden 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 het incident kan letterlijk levensreddend zijn. Evenzo kan een financiële instelling AI gebruiken om de eerste triage van een vermoedelijke fraude-inbreuk 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 rekeningen, het blokkeren van transacties, enz.) al is gedaan. Door incidentresponsteams uit te breiden met generatieve AI , kunnen organisaties de responstijden aanzienlijk verkorten en de grondigheid van hun afhandeling verbeteren, waardoor uiteindelijk de schade door cyberincidenten wordt beperkt.

Gedragsanalyse en anomaliedetectie

Veel cyberaanvallen kunnen worden opgemerkt door te signaleren wanneer iets afwijkt van 'normaal' gedrag – 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 detectie van afwijkingen , waarbij de normale patronen van gebruikers en systemen worden geleerd en vervolgens wordt gesignaleerd wanneer er iets vreemds lijkt te zijn.

Traditionele anomaliedetectie maakt vaak gebruik van statistische drempelwaarden of eenvoudige machine learning op basis van specifieke statistieken (CPU-gebruikspieken, inloggen op vreemde tijden, enz.). Generatieve AI kan dit verder doortrekken door genuanceerdere gedragsprofielen te creëren. Een AI-model kan bijvoorbeeld de inloggegevens, bestandstoegangspatronen en e-mailgewoonten van een werknemer in de loop van de tijd verwerken en een multidimensionaal inzicht vormen in het 'normaal' van die gebruiker. Als dat account later iets doet dat drastisch buiten de norm valt (zoals inloggen vanuit een nieuw land en om middernacht een schat aan HR-bestanden openen), detecteert de AI een afwijking, niet alleen op één statistiek, maar als geheel, van een gedragspatroon dat niet past bij het profiel van de gebruiker. Technisch gezien kunnen generatieve modellen (zoals auto-encoders of sequentiemodellen) modelleren hoe 'normaal' eruitziet en vervolgens een verwacht bereik van gedrag genereren. Wanneer de realiteit buiten dat bereik valt, wordt dit gemarkeerd als een anomalie ( Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto Networks ).

Een praktische implementatie is het monitoren van netwerkverkeer . Volgens een onderzoek uit 2024 noemde 54% van de Amerikaanse organisaties het monitoren van netwerkverkeer als een toptoepassing voor 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 datavolumes er tijdens kantooruren versus 's nachts worden verplaatst, enz. Als een aanvaller begint met het exfiltreren van data van een server, zelfs langzaam om detectie te voorkomen, kan een AI-gebaseerd systeem merken dat "Server A nooit 500 MB aan data om 2 uur 's nachts naar een extern IP-adres verstuurt" en een waarschuwing afgeven. Omdat AI niet alleen statische regels gebruikt, maar een evoluerend model van netwerkgedrag, kan het subtiele afwijkingen detecteren die statische regels (zoals "waarschuwing bij data > X MB") mogelijk missen of ten onrechte markeren. Dit adaptieve karakter maakt AI-gestuurde anomaliedetectie zo krachtig in omgevingen zoals banktransactienetwerken, cloudinfrastructuur of IoT-apparaatparken, waar het definiëren van vaste regels voor normaal versus abnormaal uiterst complex is.

Generatieve AI helpt ook bij gebruikersgedragsanalyse (UBA) , wat essentieel is voor het opsporen van insider threats 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 voorheen nooit deed), zal het AI-model voor Bobs gedrag dit als ongebruikelijk markeren. Het is mogelijk geen malware – het kan zijn dat Bobs inloggegevens zijn gestolen en gebruikt door een aanvaller, of dat Bob onderzoek doet waar hij dat niet had moeten doen. Hoe dan ook, het beveiligingsteam krijgt een seintje om onderzoek te doen. Dergelijke AI-gestuurde UBA-systemen bestaan ​​in diverse beveiligingsproducten, en generatieve modelleringstechnieken verhogen hun nauwkeurigheid en verminderen valse alarmen door rekening te houden met de context (misschien is Bob bezig met een speciaal project, enz., wat de AI soms kan afleiden uit andere gegevens).

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

Anomaliedetectie met behulp van generatieve AI is toepasbaar in diverse sectoren: in de gezondheidszorg, bij het monitoren van het gedrag van medische apparaten op tekenen van hacking; in de financiële sector, bij het in de gaten houden van handelssystemen op onregelmatige patronen die kunnen wijzen op fraude of algoritmische manipulatie; in de energie-/nutssector, bij het observeren van signalen van besturingssystemen op tekenen van indringers. 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 hulpmiddel om de speld in de hooiberg te vinden die wijst op een cyberincident. Naarmate bedreigingen sluipender worden en zich verbergen in de normale bedrijfsvoering, wordt dit vermogen om 'normaal' nauwkeurig te karakteriseren en te waarschuwen wanneer iets afwijkt, cruciaal. Generatieve AI fungeert zo als een onvermoeibare schildwacht, die voortdurend leert en de definitie van normaliteit bijwerkt om gelijke tred te houden met veranderingen in de omgeving, en beveiligingsteams waarschuwt voor anomalieën die nader onderzoek verdienen.

Kansen en voordelen van generatieve AI in cyberbeveiliging

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

• Snellere detectie en reactie 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 snellere detectie van aanvallen en een snellere inperking van incidenten. In de praktijk kan AI-gestuurde beveiligingsmonitoring bedreigingen detecteren die veel langer zouden duren om te correleren met menselijke activiteiten. Door snel op incidenten te reageren (of zelfs autonoom eerste reacties uit te voeren), kunnen organisaties de verblijftijd van aanvallers in hun netwerken drastisch verkorten en zo de schade beperken.

• Verbeterde nauwkeurigheid en dreigingsdekking: Omdat generatieve modellen continu leren van nieuwe data, kunnen ze zich aanpassen aan evoluerende dreigingen en subtielere signalen van kwaadaardige activiteit detecteren. Dit leidt tot een verbeterde detectienauwkeurigheid (minder fout-negatieven en fout-positieven) in vergelijking met statische regels. Een AI die de kenmerken van een phishing-e-mail of malwaregedrag heeft geleerd, kan bijvoorbeeld varianten identificeren die nog nooit eerder zijn gezien. Het resultaat is een bredere dekking van dreigingstypen – inclusief nieuwe aanvallen – wat de algehele beveiligingspositie versterkt. Beveiligingsteams verkrijgen ook gedetailleerde inzichten uit AI-analyse (bijvoorbeeld verklaringen van 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 doornemen van logs en het samenstellen van rapporten tot het schrijven van scripts voor incidentrespons. Deze automatisering vermindert de werklast van menselijke analisten , waardoor ze zich kunnen concentreren op strategie op hoog niveau en complexe besluitvorming ( Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto Networks ). Alledaagse maar belangrijke taken zoals kwetsbaarheidsscans, configuratie-audits, analyse van gebruikersactiviteiten en compliance-rapportage kunnen door AI worden uitgevoerd (of in ieder geval in eerste instantie worden opgesteld). Door deze taken op machinesnelheid af te handelen, verbetert AI niet alleen de efficiëntie, maar vermindert het ook menselijke fouten (een belangrijke factor bij inbreuken).

• Proactieve verdediging en simulatie: generatieve AI stelt organisaties in staat om over te schakelen van reactieve naar proactieve beveiliging. Door middel van technieken zoals aanvalssimulatie, synthetische datageneratie en scenariogebaseerde training kunnen verdedigers anticiperen op en zich voorbereiden op bedreigingen voordat ze zich in de praktijk manifesteren. Beveiligingsteams kunnen cyberaanvallen (phishingcampagnes, malware-uitbraken, DDoS, enz.) simuleren in veilige omgevingen om hun reacties te testen en zwakke punten te versterken. Deze continue training, die vaak onmogelijk volledig uit te voeren is met alleen menselijke inspanning, houdt de verdediging scherp en up-to-date. Het is vergelijkbaar met een cyber-"brandoefening" – AI kan talloze hypothetische bedreigingen op uw verdediging afvuren, zodat u kunt oefenen en verbeteren.

• Versterking van menselijke expertise (AI als krachtvermenigvuldiger): Generatieve AI fungeert als een onvermoeibare junior analist, adviseur en assistent in één. Het kan minder ervaren teamleden de begeleiding en aanbevelingen bieden die doorgaans van doorgewinterde experts worden verwacht, waardoor expertise binnen het team wordt gedemocratiseerd ( 6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] ). Dit is vooral waardevol gezien het tekort aan talent in cybersecurity – AI helpt kleinere teams om meer te doen met minder. Ervaren analisten daarentegen profiteren ervan dat AI het zware werk afhandelt en niet-voor-de-hand-liggende inzichten aan het licht brengt, die ze vervolgens kunnen valideren en gebruiken. Het uiteindelijke resultaat is een veel productiever en capabeler beveiligingsteam, waarbij AI de impact van elk menselijk lid versterkt ( Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity ).

• Verbeterde beslissingsondersteuning en rapportage: door technische data te vertalen naar inzichten in natuurlijke taal, verbetert generatieve AI de communicatie en besluitvorming. Beveiligingsmanagers krijgen beter inzicht in problemen dankzij door AI gegenereerde samenvattingen en kunnen weloverwogen strategische beslissingen nemen zonder dat ze ruwe data hoeven te analyseren. Ook de cross-functionele communicatie (met leidinggevenden, compliance officers, enz.) wordt verbeterd wanneer AI gemakkelijk te begrijpen rapporten over de beveiligingssituatie en incidenten opstelt ( Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). Dit bouwt niet alleen vertrouwen en afstemming op op het gebied van beveiliging op managementniveau, maar helpt ook investeringen en veranderingen te rechtvaardigen door risico's en door AI ontdekte hiaten duidelijk te verwoorden.

De combinatie van deze voordelen betekent dat organisaties die generatieve AI inzetten in cybersecurity een sterkere beveiligingspositie kunnen bereiken met mogelijk lagere operationele kosten. Ze kunnen reageren op bedreigingen die voorheen overweldigend waren, gaten dichten die niet werden gemonitord en continu verbeteren via AI-gestuurde feedbackloops. Uiteindelijk biedt generatieve AI een kans om tegenstanders voor te zijn door de snelheid, schaal en verfijning van moderne aanvallen te evenaren met even geavanceerde verdedigingen. Zoals uit een onderzoek bleek, verwacht meer dan de helft van de bedrijfs- en cyberleiders snellere bedreigingsdetectie en verhoogde 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 rond de voordelen van deze technologieën.

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

Hoewel de kansen aanzienlijk zijn, is het cruciaal om generatieve AI in cybersecurity te benaderen met een open blik op de risico's en uitdagingen die ermee gepaard gaan. Blind vertrouwen op AI of het misbruiken ervan kan nieuwe kwetsbaarheden introduceren. Hieronder schetsen we de belangrijkste aandachtspunten en valkuilen, inclusief de context van elk:

• Cybercriminelen gebruiken hun vijandige gebruik: dezelfde generatieve mogelijkheden die verdedigers helpen, kunnen aanvallers meer macht geven. Dreigingsactoren gebruiken generatieve AI al om overtuigender 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 ( What Is Generative AI in Cybersecurity? - Palo Alto Networks ). Bijna de helft (46%) van de cybersecurityleiders maakt zich zorgen dat generatieve AI zal leiden tot geavanceerdere vijandige aanvallen ( Generative AI Security: Trends, Threats & Mitigation Strategies ). Deze "AI-wapenwedloop" betekent dat aanvallers niet ver achter zullen blijven naarmate verdedigers AI omarmen (sterker nog, ze kunnen op sommige gebieden zelfs vooroplopen, door ongereguleerde AI-tools te gebruiken). Organisaties moeten voorbereid zijn op door AI versterkte bedreigingen die frequenter, geavanceerder en moeilijker te traceren zijn.

• AI-hallucinaties en onnauwkeurigheden: Generatieve AI-modellen kunnen uitkomsten produceren die plausibel, maar onjuist of misleidend zijn – een fenomeen dat bekendstaat als hallucinatie. In een beveiligingscontext kan een AI een incident analyseren en ten onrechte concluderen dat een bepaalde kwetsbaarheid de oorzaak is, of een gebrekkig herstelscript genereren dat een aanval niet kan indammen. Deze fouten kunnen gevaarlijk zijn als ze letterlijk worden genomen. Zoals NTT Data waarschuwt: "generatieve AI kan plausibel onjuiste content produceren, en dit fenomeen wordt hallucinaties 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 misplaatste inspanningen of een vals gevoel van veiligheid. Een AI kan bijvoorbeeld een kritiek systeem ten onrechte als veilig markeren terwijl dat niet zo is, of juist paniek veroorzaken door een inbreuk te "detecteren" die nooit heeft plaatsgevonden. Om dit risico te beperken, is het essentieel dat de uitkomsten van AI zorgvuldig worden gevalideerd en dat mensen bij cruciale beslissingen worden betrokken.

• Vals-positieven en -negatieven: Gerelateerd aan hallucinaties, als een AI-model slecht is getraind of geconfigureerd, kan het goedaardige activiteiten overrapporteren als kwaadaardig (vals-positieven) of, erger nog, echte bedreigingen missen (vals-negatieven) ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity ). Overmatige valse meldingen kunnen beveiligingsteams overbelasten en leiden tot waarschuwingsmoeheid (waardoor de efficiëntiewinst die AI beloofde teniet wordt gedaan), terwijl gemiste detecties de organisatie kwetsbaar maken. Het afstemmen van generatieve modellen voor de juiste balans is een uitdaging. Elke omgeving is uniek en een AI presteert mogelijk niet direct optimaal out-of-the-box. Continu leren is ook een tweesnijdend zwaard - als de AI leert van feedback die scheef is of van een omgeving die verandert, kan de nauwkeurigheid fluctueren. Beveiligingsteams moeten de AI-prestaties bewaken en drempels aanpassen of corrigerende feedback aan de modellen geven. In contexten met hoge inzetten (zoals detectie van indringers voor kritieke infrastructuur) kan het verstandig zijn om AI-suggesties gedurende een bepaalde periode parallel aan bestaande systemen uit te voeren. Zo weet u zeker dat ze op elkaar aansluiten en elkaar aanvullen, en niet met elkaar in conflict komen.

• Gegevensprivacy en -lekken: Generatieve AI-systemen vereisen vaak grote hoeveelheden gegevens voor training en gebruik. Als deze modellen cloudgebaseerd zijn of niet goed gescheiden zijn, bestaat het risico dat gevoelige informatie lekt. Gebruikers kunnen onbedoeld bedrijfseigen of persoonlijke gegevens invoeren in een AI-service (denk aan het vragen aan ChatGPT om een ​​vertrouwelijk incidentrapport samen te vatten), en die gegevens kunnen onderdeel worden van de kennis van het model. Uit een recent onderzoek bleek zelfs dat 55% van de invoer in generatieve AI-tools gevoelige of persoonlijk identificeerbare informatie bevatte , wat ernstige zorgen baart over gegevenslekken ( Generative AI Security: Trends, Threats & Mitigation Strategies ). Bovendien, als een AI is getraind met interne gegevens en op bepaalde manieren wordt opgevraagd, kan deze exporteren . Organisaties moeten strikt beleid voor gegevensverwerking implementeren (bijvoorbeeld het gebruik van on-premise of privé AI-instanties voor gevoelig materiaal) en medewerkers trainen om geen geheime informatie in openbare AI-tools te plakken. Ook privacyregels (AVG, etc.) spelen een rol: het gebruik van persoonlijke gegevens 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 doelwitten worden. Tegenstanders kunnen proberen modelvergiftiging te plegen door schadelijke of misleidende gegevens te verstrekken tijdens de trainings- of hertrainingsfase, zodat de AI onjuiste patronen leert ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cyberbeveiliging ). Een aanvaller kan bijvoorbeeld op subtiele wijze gegevens van threat intel vergiftigen, zodat de AI de eigen malware van de aanvaller niet als schadelijk herkent. Een andere tactiek is promptinjectie of outputmanipulatie , waarbij een aanvaller een manier vindt om invoer naar de AI te sturen waardoor deze zich op onbedoelde manieren gedraagt ​​- misschien om de veiligheidsvoorzieningen te negeren of om informatie te onthullen die niet zou moeten (zoals interne prompts of gegevens). Daarnaast bestaat het risico van modelontwijking : aanvallers creëren invoer die specifiek is ontworpen om de AI te misleiden. We zien dit in voorbeelden van tegenstanders - licht verstoorde gegevens die een mens als normaal ziet, maar die de AI verkeerd classificeert. Het waarborgen van de beveiliging van de AI-toeleveringsketen (gegevensintegriteit, modeltoegangscontrole, testen van de robuustheid tegen vijandige factoren) is een nieuw maar noodzakelijk onderdeel van cyberbeveiliging bij de inzet van deze tools ( What Is Generative AI in Cybersecurity? - Palo Alto Networks ).

• Overmatige afhankelijkheid en erosie van vaardigheden: Er bestaat een kleiner risico dat organisaties te afhankelijk worden van AI en menselijke vaardigheden laten atrofiëren. Als junior analisten blindelings op AI-resultaten vertrouwen, ontwikkelen ze mogelijk niet het kritisch denkvermogen en de intuïtie die nodig zijn wanneer AI niet beschikbaar is of niet werkt. Een scenario om te vermijden is een securityteam dat over geweldige tools beschikt, maar geen idee heeft hoe te handelen als die tools uitvallen (vergelijkbaar met piloten die te veel op de automatische piloot vertrouwen). Regelmatige trainingen zonder AI-assistentie en het stimuleren van de mindset dat AI een assistent is, geen onfeilbaar orakel, zijn belangrijk om menselijke analisten scherp te houden. Mensen moeten de uiteindelijke beslissers blijven, 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 werknemer als kwaadwillende insider aanmerkt vanwege een anomalie, kan dit de reputatie of carrière van die persoon onterecht schaden. Beslissingen die door AI worden genomen, 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 door AI gegenereerde content steeds gangbaarder wordt, is het waarborgen van transparantie en het handhaven van verantwoording cruciaal. Toezichthouders beginnen AI onder de loep te nemen – de AI-wet van de EU zal bijvoorbeeld eisen stellen aan AI-systemen met een "hoog risico", en AI voor cybersecurity zou in die categorie kunnen vallen. Bedrijven zullen zich door deze regelgeving moeten bewegen en zich mogelijk moeten houden aan normen zoals het NIST AI Risk Management Framework om generatieve AI verantwoord 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 third-party-modellen kan voorwaarden hebben die bepaalde toepassingen beperken of het delen van verbeteringen vereisen.

Kortom, generatieve AI is geen wondermiddel – als het niet zorgvuldig wordt geïmplementeerd, kan het nieuwe zwakheden introduceren, terwijl het andere juist oplost. Een onderzoek van het World Economic Forum uit 2024 benadrukte dat ~47% van de organisaties de vooruitgang in generatieve AI door aanvallers als een primaire zorg beschouwt, wat het "de meest zorgwekkende impact van generatieve AI" op cybersecurity maakt ( [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 deze risico's rigoureus beheersen door middel van governance, testen en menselijk toezicht. We bespreken vervolgens hoe je dat evenwicht in de praktijk kunt bereiken.

Toekomstperspectief: de veranderende rol van generatieve AI in cyberbeveiliging

Vooruitkijkend staat generatieve AI op het punt een integraal onderdeel te worden van cybersecuritystrategieën – en tegelijkertijd een instrument dat cybercriminelen zullen blijven misbruiken. De kat-en-muisdynamiek zal toenemen, met AI aan beide kanten van het hek. Hier zijn enkele toekomstgerichte inzichten in hoe generatieve AI cybersecurity de komende jaren vorm zou kunnen geven:

• AI-versterkte cyberverdediging wordt standaard: tegen 2025 en daarna kunnen we verwachten dat de meeste middelgrote tot grote organisaties AI-gestuurde tools in hun beveiligingsactiviteiten zullen hebben geïntegreerd. Net zoals antivirusprogramma's en firewalls vandaag de dag standaard zijn, kunnen AI-copiloten en anomaliedetectiesystemen basiscomponenten van beveiligingsarchitecturen worden. Deze tools zullen waarschijnlijk steeds gespecialiseerder worden – bijvoorbeeld aparte AI-modellen die zijn afgestemd op cloudbeveiliging, IoT-apparaatbewaking, beveiliging van applicatiecode, enzovoort, die allemaal samenwerken. Zoals een voorspelling luidt: "in 2025 zal generatieve AI een integraal onderdeel zijn van cyberbeveiliging, waardoor organisaties zich proactief kunnen verdedigen tegen geavanceerde en evoluerende bedreigingen" ( How Can Generative AI be Used in Cybersecurity ). AI zal de realtime detectie van bedreigingen verbeteren, veel responsacties automatiseren en beveiligingsteams helpen veel grotere hoeveelheden data te beheren dan ze handmatig zouden kunnen.

• Continue leer- en aanpassingsprocessen: toekomstige generatieve AI-systemen in cybersecurity zullen steeds beter worden in het direct leren van nieuwe incidenten en bedreigingsinformatie, en hun kennisbank bijna in realtime bijwerken. Dit zou kunnen leiden tot echt adaptieve verdedigingen – stel je een AI voor die 's ochtends op de hoogte is van een nieuwe phishingcampagne die een ander bedrijf treft en tegen de middag al de e-mailfilters van jouw bedrijf heeft aangepast. Cloudgebaseerde AI-beveiligingsservices kunnen dit soort collectief leren mogelijk maken, waarbij geanonimiseerde inzichten van één organisatie ten goede komen aan alle abonnees (vergelijkbaar met het delen van bedreigingsinformatie, maar dan geautomatiseerd). Dit vereist echter zorgvuldige omgang om te voorkomen dat gevoelige informatie wordt gedeeld en dat aanvallers onjuiste gegevens in de gedeelde modellen invoeren.

• Convergentie van AI- en cybersecuritytalent: De vaardigheden van cybersecurityprofessionals zullen evolueren en zich ook richten op AI en data science. Net zoals analisten vandaag de dag querytalen en scripting leren, zullen analisten van morgen wellicht regelmatig AI-modellen verfijnen of 'playbooks' schrijven die AI kan uitvoeren. We zien mogelijk nieuwe rollen zoals 'AI Security Trainer' 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 garanderen van een veilige werking. Aan de andere kant zullen cybersecurityoverwegingen de ontwikkeling van AI steeds meer beïnvloeden. AI-systemen zullen vanaf de basis worden gebouwd met beveiligingsfuncties (beveiligde architectuur, manipulatiedetectie, auditlogs voor AI-beslissingen, enz.), en frameworks voor betrouwbare AI (eerlijk, uitlegbaar, robuust en veilig) zullen de implementatie ervan in beveiligingskritische contexten sturen.

• Geavanceerdere AI-aangedreven aanvallen: Helaas zal het dreigingslandschap ook evolueren met AI. We verwachten een frequenter gebruik van AI om zero-day kwetsbaarheden te ontdekken, om zeer gerichte spearphishing te creëren (bijvoorbeeld door AI die sociale media scrapt om een ​​perfect op maat gemaakt lokaas te creëren) en om overtuigende deepfake-stemmen of -video's te genereren om biometrische authenticatie te omzeilen of fraude te plegen. Geautomatiseerde hackers zouden kunnen ontstaan ​​die zelfstandig aanvallen in meerdere fasen kunnen uitvoeren (verkenning, exploitatie, laterale verplaatsing, enz.) met minimaal menselijk toezicht. Dit zal verdedigers onder druk zetten om ook op AI te vertrouwen – in wezen automatisering versus automatisering . Sommige aanvallen kunnen plaatsvinden op machinesnelheid, zoals AI-bots die duizend phishing-e-mailpermutaties uitproberen om te zien welke filters passeert. Cyberdefensie zal met vergelijkbare snelheid en flexibiliteit moeten opereren om gelijke tred te houden ( Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto Networks ).

• Regelgeving en ethische AI ​​in beveiliging: Naarmate AI steeds meer ingebed raakt in cybersecurityfuncties, zal er meer toezicht en mogelijk ook meer regelgeving komen om ervoor te zorgen dat deze AI-systemen verantwoord worden gebruikt. We kunnen kaders en standaarden verwachten die specifiek zijn voor AI in beveiliging. Overheden zouden richtlijnen voor transparantie kunnen opstellen – bijvoorbeeld door te eisen dat belangrijke beveiligingsbeslissingen (zoals het beëindigen van de toegang van een medewerker vanwege vermoedelijke kwaadaardige activiteiten) niet door AI alleen kunnen worden genomen zonder menselijke controle. Er zouden ook certificeringen kunnen komen voor AI-beveiligingsproducten om kopers ervan te verzekeren dat de AI is beoordeeld op vooringenomenheid, robuustheid en veiligheid. Bovendien zou internationale samenwerking kunnen groeien rond AI-gerelateerde cyberdreigingen; bijvoorbeeld overeenkomsten over de omgang met door AI gecreëerde desinformatie of normen tegen bepaalde door AI aangestuurde cyberwapens.

• Integratie met bredere AI- en IT-ecosystemen: Generatieve AI in cybersecurity zal waarschijnlijk integreren met andere AI-systemen en IT-beheertools. Een AI die netwerkoptimalisatie beheert, zou bijvoorbeeld kunnen samenwerken met de beveiligings-AI om ervoor te zorgen dat wijzigingen geen mazen in de wet creëren. AI-gestuurde bedrijfsanalyses zouden data kunnen delen met beveiligings-AI's om afwijkingen te correleren (zoals een plotselinge omzetdaling met een mogelijk websiteprobleem als gevolg van een aanval). AI zal in essentie niet in een silo leven – het zal deel uitmaken van een groter, intelligent netwerk van de bedrijfsvoering. Dit opent mogelijkheden voor holistisch risicomanagement, waarbij operationele data, dreigingsdata en zelfs fysieke beveiligingsdata door AI kunnen worden gecombineerd om een ​​360-gradenbeeld te geven van de beveiligingspositie 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 cyberspace beter verdedigen. Het is echter een proces, en er zullen groeipijnen zijn naarmate we deze technologieën verfijnen en erop leren vertrouwen. De organisaties die op de hoogte blijven en investeren in verantwoorde AI-implementatie voor beveiliging, zullen waarschijnlijk het best gepositioneerd zijn om de bedreigingen van de toekomst het hoofd te bieden.

Zoals Gartners recente rapport over cybersecuritytrends opmerkte, "zorgt de opkomst van generatieve AI-use cases (en risico's) voor druk om te transformeren" ( Cybersecurity Trends: Resilience Through Transformation - Gartner ). Degenen die zich aanpassen, zullen AI als een krachtige bondgenoot inzetten; degenen die achterblijven, zullen mogelijk worden ingehaald door AI-gestuurde tegenstanders. De komende jaren zullen cruciaal zijn voor de manier waarop AI het cyberstrijdtoneel opnieuw vormgeeft.

Praktische tips voor het implementeren van generatieve AI in cyberbeveiliging

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

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

2. Definieer een duidelijk beleid voor AI-gebruik: behandel generatieve AI als elke andere krachtige technologie – met governance. Ontwikkel beleid dat specificeert wie AI-tools mag gebruiken, welke tools zijn goedgekeurd en voor welke doeleinden. Neem richtlijnen op voor het omgaan met gevoelige gegevens (bijvoorbeeld het niet doorgeven van vertrouwelijke gegevens aan externe AI-services) om lekken te voorkomen. U kunt bijvoorbeeld alleen leden van het beveiligingsteam toestaan ​​een interne AI-assistent te gebruiken voor incidentrespons, en marketing kan een gecontroleerde AI gebruiken voor content – ​​voor alle anderen gelden beperkingen. Veel organisaties nemen generatieve AI nu expliciet op in hun IT-beleid, en toonaangevende normalisatie-instellingen 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 gedachte aan alle medewerkers communiceert.

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

4. Zet AI defensief in – Blijf niet achter: erken dat aanvallers AI zullen gebruiken, dus uw verdediging zou dat ook moeten doen. Identificeer een paar gebieden met een grote impact waar generatieve AI uw beveiligingsactiviteiten direct kan ondersteunen (bijvoorbeeld triage van waarschuwingen of geautomatiseerde loganalyse) en voer pilotprojecten uit. Versterk uw verdediging met de snelheid en schaal van AI om snel bewegende bedreigingen tegen te gaan ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). Zelfs eenvoudige integraties, zoals het gebruik van een 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 zaak versterken voor bredere AI-implementatie. Het doel is om AI te gebruiken als een krachtvermenigvuldiger – bijvoorbeeld, als phishingaanvallen uw helpdesk overweldigen, implementeer dan een AI-e-mailclassificatie om dat volume proactief te verminderen.

5. Investeer in veilige en ethische AI-praktijken: volg veilige ontwikkel- en implementatiepraktijken bij de implementatie van generatieve AI. Gebruik privé- of zelfgehoste modellen voor gevoelige taken om de controle over data te behouden. Bekijk bij gebruik van AI-services van derden hun beveiligings- en privacymaatregelen (encryptie, dataretentiebeleid, enz.). Integreer AI-risicomanagementframeworks (zoals het AI Risk Management Framework van NIST of ISO/IEC-richtlijnen) om zaken als bias, uitlegbaarheid en robuustheid systematisch aan te pakken in uw AI-tools ( Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden ). Plan ook modelupdates/patches als onderdeel van onderhoud – AI-modellen kunnen ook "kwetsbaarheden" hebben (ze moeten bijvoorbeeld mogelijk opnieuw worden getraind als ze beginnen af ​​te wijken of als er een nieuw type vijandige aanval op het model wordt ontdekt). Door beveiliging en ethiek in uw AI-gebruik te integreren, bouwt u vertrouwen op in de resultaten en zorgt u voor naleving van opkomende regelgeving.

6. Houd mensen op de hoogte: Gebruik AI om het menselijk oordeel in cybersecurity te ondersteunen, maar niet volledig te vervangen. Bepaal beslissingspunten waar menselijke validatie vereist is (een AI kan bijvoorbeeld een incidentrapport opstellen, maar een analist beoordeelt het voordat het wordt verspreid; of een AI kan voorstellen 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 collaboratieve workflow: analisten moeten zich op hun gemak voelen bij het in twijfel trekken van AI-resultaten en het uitvoeren van gezondheidscontroles. Na verloop van tijd kan deze dialoog zowel de AI (door middel van feedback) als de vaardigheden van de analisten verbeteren. Ontwerp uw processen in wezen zo dat de sterke punten van AI en mens elkaar aanvullen – AI kan omgaan met volume en snelheid, mensen kunnen omgaan met ambiguïteit en definitieve beslissingen.

7. Meet, monitor en pas aan: behandel tot slot uw generatieve AI-tools als levende componenten van uw beveiligingsecosysteem. Meet continu hun prestaties : verkorten ze de responstijden op incidenten? Worden bedreigingen eerder opgemerkt? Hoe ontwikkelt het percentage foutpositieve resultaten zich? Vraag feedback aan het team: zijn de aanbevelingen van de AI nuttig of veroorzaken ze ruis? Gebruik deze statistieken om modellen te verfijnen, trainingsgegevens bij te werken of de integratie van de AI aan te passen. Cyberdreigingen en bedrijfsbehoeften evolueren, en uw AI-modellen moeten periodiek worden bijgewerkt of opnieuw getraind om effectief te blijven. Zorg voor een plan voor modelbeheer, inclusief wie verantwoordelijk is voor het onderhoud ervan en hoe vaak het wordt beoordeeld. Door de levenscyclus van de AI actief te beheren, zorgt u ervoor dat deze een aanwinst blijft en geen last.

Concluderend kan generatieve AI de cybersecuritymogelijkheden aanzienlijk verbeteren, maar succesvolle implementatie vereist een doordachte planning en continu toezicht. Bedrijven die hun mensen opleiden, duidelijke richtlijnen opstellen en AI op een evenwichtige, veilige manier integreren, zullen de vruchten plukken van sneller en slimmer dreigingsbeheer. Deze inzichten vormen een stappenplan: combineer menselijke expertise met AI-automatisering, behandel de basisprincipes van governance en behoud wendbaarheid, aangezien zowel de AI-technologie als het dreigingslandschap onvermijdelijk evolueren.

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

Whitepapers die u wellicht na deze wilt lezen:

🔗 Banen die AI niet kan vervangen en welke banen AI wél zal 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 rond het vermogen van AI om marktbewegingen te voorspellen.

🔗 Waarop kan generatieve AI vertrouwen zonder menselijke tussenkomst?
Begrijp waar AI onafhankelijk kan opereren en waar menselijk toezicht nog steeds essentieel is.