ພະນັກງານການເງິນຢູ່ບໍລິສັດວິສະວະກຳ Arup ໄດ້ເຂົ້າຮ່ວມການໂທວິດີໂອ ກັບເພື່ອນຮ່ວມງານຫຼາຍຄົນ, ລວມທັງ CFO ຂອງບໍລິສັດ. ທຸກໆຄົນໃນນັ້ນແມ່ນ deepfake ທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI. ການໂທສິ້ນສຸດລົງດ້ວຍການໂອນເງິນ 25 ລ້ານໂດລາໄປໃຫ້ຜູ້ໂຈມຕີ. ບໍ່ມີມັລແວ, ບໍ່ມີລິ້ງ phishing, ບໍ່ມີຊ່ອງໂຫວ່ທີ່ຖືກຂູດຮີດ: ມີແຕ່ AI, ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງໜ້າເຊື່ອຖືພຽງພໍທີ່ຄວາມໄວ້ວາງໃຈເຮັດສ່ວນທີ່ເຫຼືອ. ເຫດການດຽວນັ້ນສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເປັນຫຍັງ AI ໃນຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີຈຶ່ງກາຍເປັນຫົວຂໍ້ທີ່ກໍານົດໃນຂົງເຂດນີ້. ເທັກໂນໂລຢີດຽວກັນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນ deepfake ນັ້ນ, ຢູ່ບ່ອນອື່ນໃນອຸດສາຫະກໍາ, ແມ່ນຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິທີ່ຈະຢຸດມັນໄດ້. ຄູ່ມືຄວາມປອດໄພຂອງ AI ນີ້ກວມເອົາທັງສອງດ້ານ: ວິທີການໂຈມຕີຂອງ AI, ວິທີການປົກປ້ອງຂອງ AI, ແລະສິ່ງທີ່ນັ້ນຫມາຍຄວາມວ່າທີມງານຄວາມປອດໄພຄວນສຸມໃສ່ບ່ອນທີ່ຕໍ່ໄປ.
AI ໃນຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ, ໃນໜຶ່ງວັກ
AI ໃນຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີໝາຍເຖິງການນຳໃຊ້ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ, ແລະ ຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ທັງສອງຝ່າຍຂອງການຕໍ່ສູ້ດຽວກັນຄື: ເພື່ອເປີດການໂຈມຕີ ແລະ ເພື່ອກວດພົບ ແລະ ຢຸດພວກມັນ. ຜູ້ໂຈມຕີໃຊ້ AI ເພື່ອສ້າງເນື້ອຫາການຫຼອກລວງທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື, ສຳເນົາສຽງ ແລະ ໃບໜ້າ, ແລະ ກວດສອບລະບົບໄດ້ໄວກວ່າທີມງານມະນຸດສາມາດເຮັດໄດ້. ຜູ້ປ້ອງກັນໃຊ້ເຕັກນິກພື້ນຖານດຽວກັນ (ການຮັບຮູ້ຮູບແບບໃນຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ, ຄວາມເຂົ້າໃຈພາສາທຳມະຊາດ, ການສ້າງແບບຈຳລອງພຶດຕິກຳ) ເພື່ອຊອກຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິ, ຕັດຜ່ານສຽງເຕືອນ, ແລະ ຕອບສະໜອງກ່ອນທີ່ຈະເກີດຄວາມເສຍຫາຍ. ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນເທັກໂນໂລຢີທີ່ໃຊ້ໄດ້ສອງຢ່າງຢ່າງແທ້ຈິງພາຍໃນອຸດສາຫະກຳດຽວ, ຊຶ່ງເປັນເຫດຜົນທີ່ AI ໃນຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີບໍ່ແມ່ນໝວດໝູ່ທີ່ມີດ້ານ "ດີ" ແລະ "ບໍ່ດີ" ທີ່ຊັດເຈນ. ມັນເປັນຄວາມສາມາດ, ແລະ ຜູ້ໃດກໍຕາມທີ່ໃຊ້ມັນໄດ້ໄວ ແລະ ມີຄວາມພ້ອມຫຼາຍກວ່າ.cisely ປະຈຸບັນມີປະໂຫຍດ.
AI ເປັນເວັກເຕີການໂຈມຕີ
- ການຫຼອກລວງທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ໃນລະດັບອຸດສາຫະກຳ. ການຫຼອກລວງທາງອິນເຕີເນັດເຄີຍສາມາດຈັບໄດ້ໂດຍການບອກເລົ່າຂອງມັນ: ການໃຊ້ຄຳເວົ້າທີ່ງຸ່ມງ່າມ, ຄຳທັກທາຍທົ່ວໄປ, ໂດເມນປອມແປງທີ່ຊັດເຈນ. AI ໄດ້ລຶບການບອກເລົ່າເຫຼົ່ານັ້ນສ່ວນໃຫຍ່. ອີງຕາມ ຮອກຮັນ ບົດລາຍງານແນວໂນ້ມການຫຼອກລວງປີ 2026, ການຫຼອກລວງແບບອັດຕະໂນມັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນຈາກ 4% ຂອງຄວາມພະຍາຍາມຫຼອກລວງທັງໝົດທີ່ລາຍງານໃນເດືອນພະຈິກ 2025 ເປັນ 56% ໃນເດືອນທັນວາ 2025, ເພີ່ມຂຶ້ນ 14 ເທົ່າໃນເດືອນດຽວ, ແລະ ໄດ້ຄວບຄຸມປະມານ 40% ຂອງຄວາມພະຍາຍາມຫຼອກລວງທັງໝົດທີ່ລາຍງານຈົນຮອດກາງປີ 2026. ຊ່ອງຫວ່າງດ້ານປະສິດທິພາບແມ່ນເຫັນໄດ້ຊັດເຈນເຊັ່ນກັນ: ກ ການສຶກສາກ່ຽວກັບມະນຸດຈາກນັກຄົ້ນຄວ້າຂອງໂຮງຮຽນ Harvard Kennedy ພົບວ່າອີເມວຫຼອກລວງແບບອັດຕະໂນມັດດ້ວຍ AI ເຕັມຮູບແບບບັນລຸອັດຕາການຄລິກຜ່ານ 54%, ເຊິ່ງກົງກັບຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ມີຄວາມຊຳນານ ແລະ ມີປະສິດທິພາບສູງກວ່າອັດຕາການຄລິກຜ່ານ 12% ຂອງອີເມວຫຼອກລວງທົ່ວໄປຂອງກຸ່ມຄວບຄຸມ. AI ບໍ່ພຽງແຕ່ຂຽນອີເມວຫຼອກລວງເພີ່ມເຕີມເທົ່ານັ້ນ. ມັນຂຽນອີເມວທີ່ໃຊ້ໄດ້ຜົນ.
- Deepfakes ທີ່ແນໃສ່ຄວາມໄວ້ວາງໃຈ, ບໍ່ແມ່ນພື້ນຖານໂຄງລ່າງ. ໄດ້ ກໍລະນີ Arup ຂ້າງເທິງນີ້ບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ຜິດປົກກະຕິອີກຕໍ່ໄປ; ມັນເປັນແມ່ແບບ. ສຽງ ແລະ ວິດີໂອທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ແມ່ນໜ້າເຊື່ອຖືພຽງພໍທີ່ຈະຜ່ານຜ່າໄປໄດ້ຄືກັບຜູ້ບໍລິຫານຕົວຈິງໃນການໂທສົດ, ປ່ຽນວິສະວະກຳສັງຄົມຈາກ "ຫຼອກລວງຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງໃຫ້ຄລິກ" ໄປເປັນ "ຫຼອກລວງຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງໃຫ້ເຊື່ອວ່າເຂົາເຈົ້າກຳລັງເບິ່ງ CFO ຂອງເຂົາເຈົ້າ." ນັ້ນແມ່ນບັນຫາທີ່ຍາກກວ່າພື້ນຖານສຳລັບການຝຶກອົບຮົມການຮັບຮູ້ດ້ານຄວາມປອດໄພທີ່ຈະແກ້ໄຂ, ເພາະວ່າການຫຼອກລວງເກີດຂຶ້ນໃນລະດັບການຮັບຮູ້, ບໍ່ແມ່ນລະດັບດ້ານວິຊາການ.
- ການສອດແນມໄວຂຶ້ນ ແລະ ມັລແວຣ໌ທີ່ສາມາດປັບຕົວໄດ້. ນອກເໜືອໄປຈາກວິສະວະກຳສັງຄົມ, AI ຍັງຫຼຸດໄລຍະຫ່າງລະຫວ່າງ “ຜູ້ໂຈມຕີມີແນວຄວາມຄິດ” ແລະ “ຜູ້ໂຈມຕີມີຊ່ອງໂຫວ່ທີ່ໃຊ້ງານໄດ້.” ຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ສາມາດເລັ່ງການຄົ້ນຄວ້າຄວາມສ່ຽງຕໍ່ກັບລະຫັດ ແລະ ໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ເປີດເຜີຍຕໍ່ສາທາລະນະຂອງເປົ້າໝາຍ, ແລະ ມັນແວທີ່ສາມາດປັບຕົວໄດ້ສາມາດປ່ຽນແປງພຶດຕິກຳຂອງມັນເອງໃນລະຫວ່າງການປະຕິບັດຖ້າມັນກວດພົບວ່າມັນກຳລັງຖືກວິເຄາະຢູ່ໃນ sandbox, ເຊິ່ງເປັນຄວາມສາມາດທີ່ເຄີຍຕ້ອງການໃຫ້ຜູ້ປະຕິບັດງານທີ່ມີທັກສະເບິ່ງໃນເວລາຈິງ.
- ການໂຈມຕີຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວດ້ວຍຄວາມໄວຂອງເຄື່ອງຈັກ. ການປ້ອນຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວທີ່ຮົ່ວໄຫຼຈະສ້າງຮູບແບບເພື່ອຮຽນຮູ້ຮູບແບບທີ່ຄົນໃຊ້ແທ້ໆເມື່ອພວກເຂົາຄິດວ່າພວກເຂົາ "ສະຫຼາດ" ດ້ວຍລະຫັດຜ່ານຈະປ່ຽນການຄາດເດົາແລະກວດສອບໃຫ້ເປັນສິ່ງທີ່ໃກ້ຄຽງກັບການຄາດຄະເນ. ເມື່ອລວມເຂົ້າກັບການຕື່ມຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວແບບອັດຕະໂນມັດ, ສິ່ງນີ້ບີບອັດສິ່ງທີ່ເຄີຍເປັນການໂຈມຕີທີ່ຊ້າ, ມີສຽງດັງໃຫ້ກາຍເປັນສິ່ງທີ່ໄວແລະງຽບ.
AI ເປັນເຄື່ອງມືປ້ອງກັນຕົວ
- ການກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິໃນລະດັບທີ່ມະນຸດບໍ່ສາມາດທຽບເທົ່າໄດ້. ຄຸນຄ່າປ້ອງກັນຫຼັກຂອງ AI ແມ່ນການປະມວນຜົນປະລິມານການຈະລາຈອນເຄືອຂ່າຍ, login ກິດຈະກຳ, ແລະບັນທຶກລະບົບທີ່ບໍ່ມີທີມນັກວິເຄາະສາມາດກວດສອບດ້ວຍຕົນເອງໄດ້ ແລະ ໝາຍສິ່ງທີ່ແຕກຕ່າງຈາກເສັ້ນຖານທີ່ໄດ້ກຳນົດໄວ້. ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ຈັບການໂຈມຕີທີ່ຍັງບໍ່ມີລາຍເຊັນທີ່ຮູ້ຈັກເທື່ອ, ລວມທັງ zero-days ແລະການໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດພາຍໃນທີ່ຈະບໍ່ເຮັດໃຫ້ການແຈ້ງເຕືອນທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບຜິດປົກກະຕິ.
- ຕັດຜ່ານຄິວການແຈ້ງເຕືອນ, ບໍ່ແມ່ນເພີ່ມໃສ່ມັນ. ນີ້ຍັງເປັນບ່ອນທີ່ AI ໃນດ້ານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີມີຜົນຕອບແທນຈາກການດຳເນີນງານທີ່ທັນທີທີ່ສຸດ, ແລະບ່ອນທີ່ອຸດສາຫະກຳຍັງມີວຽກທີ່ແທ້ຈິງທີ່ຕ້ອງເຮັດ. ການຄົ້ນຄວ້າ AI ປີ 2026 ຂອງ Vectra ພົບວ່າອົງກອນຕ່າງໆໄດ້ຮັບການແຈ້ງເຕືອນຄວາມປອດໄພໂດຍສະເລ່ຍ 2,992 ຄັ້ງຕໍ່ມື້, ໂດຍ 63% ບໍ່ໄດ້ຮັບການສືບສວນ, ແລະ Microsoft ແລະ Omdia ສະພາບຂອງ SOC: ລວມເຂົ້າກັນດຽວນີ້ ຫຼື ຈ່າຍພາຍຫຼັງ ບົດລາຍງານ ພົບວ່າ 46% ຂອງການແຈ້ງເຕືອນທັງໝົດພິສູດວ່າເປັນຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ 42% ບໍ່ໄດ້ຖືກສືບສວນທັງໝົດ. ການຄັດເລືອກທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ບໍ່ພຽງແຕ່ເພີ່ມເຄື່ອງກວດຈັບອີກອັນໜຶ່ງເຂົ້າໃນກອງນັ້ນເທົ່ານັ້ນ. ຖ້າເຮັດໄດ້ດີ, ມັນເຊື່ອມໂຍງການແຈ້ງເຕືອນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງເຂົ້າກັບເຫດການດຽວ, ໃຫ້ຄະແນນສິ່ງທີ່ຄຸ້ມຄ່າກັບຄວາມສົນໃຈຂອງມະນຸດ, ແລະຊ່ວຍໃຫ້ນັກວິເຄາະໃຊ້ເວລາຂອງເຂົາເຈົ້າໃນສ່ວນໜຶ່ງຂອງການແຈ້ງເຕືອນທີ່ເປັນຕົວແທນຄວາມສ່ຽງທີ່ແທ້ຈິງແທນທີ່ຈະປິດສ່ວນທີ່ເຫຼືອດ້ວຍຕົນເອງ.
- ມັລແວຣ໌ ແລະ ການຈັດປະເພດພຶດຕິກຳນອກເໜືອຈາກລາຍເຊັນທີ່ຮູ້ຈັກ. ວິທີການວິເຄາະພຶດຕິກຳດຽວກັນທີ່ໝາຍເຖິງກິດຈະກຳເຄືອຂ່າຍທີ່ຜິດປົກກະຕິກໍ່ເຮັດວຽກຢູ່ໃນໄຟລ໌ ແລະ ແພັກເກດເຊັ່ນກັນ: ແທນທີ່ຈະຈັບຄູ່ກັບລາຍຊື່ຂອງລາຍເຊັນທີ່ຮູ້ຈັກບໍ່ດີ, AI ສາມາດໃຫ້ຄະແນນພຶດຕິກຳໃນເວລາຕິດຕັ້ງ, ການເອີ້ນລະບົບທີ່ຜິດປົກກະຕິ, ແລະ ຮູບແບບການປິດບັງເພື່ອຈັບມັນແວທີ່ບໍ່ເຄີຍເຫັນມາກ່ອນ, ໃນເວລານີ້ມັນປາກົດຂຶ້ນແທນທີ່ຈະຫຼັງຈາກທີ່ມັນຖືກກວດສອບລາຍນິ້ວມື.
- ການຕອບສະໜອງໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ມີການຕອບສະໜອງທີ່ຄົບຖ້ວນ. ການກວດຈັບໂດຍບໍ່ມີການກະທຳພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ເວລາປ່ຽນໄປ. ການຕອບສະໜອງທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ສາມາດແຍກອຸປະກອນທີ່ໄດ້ຮັບຜົນກະທົບ, ສະກັດກັ້ນການຈະລາຈອນທີ່ໜ້າສົງໄສ, ແລະເລີ່ມການກັກກັນໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ປິດຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງ "ພວກເຮົາເຫັນມັນ" ແລະ "ພວກເຮົາໄດ້ຢຸດມັນ" ຈາກຊົ່ວໂມງເປັນວິນາທີໃນກໍລະນີທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດ.
ເປັນຫຍັງເຕັກນິກດຽວກັນຈຶ່ງຕັດທັງສອງທາງ?
ຄວາມຈິງທີ່ບໍ່ສະບາຍໃຈໃນຄູ່ມືຄວາມປອດໄພ AI ນີ້ແມ່ນວ່າຜູ້ໂຈມຕີ ແລະ ຜູ້ປ້ອງກັນມັກຈະໃຊ້ຄວາມສາມາດພື້ນຖານດຽວກັນໄປສູ່ຈຸດໝາຍປາຍທາງທີ່ກົງກັນຂ້າມ. ການສ້າງແບບຈຳລອງພາສາທຳມະຊາດທີ່ຂຽນອີເມວຫຼອກລວງທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືແມ່ນເທັກໂນໂລຢີດຽວກັນທີ່ອ່ານອີເມວທີ່ໜ້າສົງໄສ ແລະ ຈັດປະເພດມັນຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ການຮັບຮູ້ຮູບແບບທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ມັນແວປັບຕົວເພື່ອຫຼີກລ່ຽງ sandbox ແມ່ນຄ້າຍຄືກັນກັບສະຖາປັດຕະຍະກຳການຮັບຮູ້ຮູບແບບທີ່ໝາຍເຖິງພຶດຕິກຳຂອງມັນແວວ່າຜິດປົກກະຕິໃນຕອນທຳອິດ. ທັງສອງຝ່າຍບໍ່ມີການຜູກຂາດເທັກໂນໂລຢີ, ຊຶ່ງໝາຍຄວາມວ່າຂໍ້ໄດ້ປຽບຈະຕົກຢູ່ກັບຜູ້ທີ່ລວມມັນເຂົ້າໃນຂະບວນການເຮັດວຽກຕົວຈິງຂອງເຂົາເຈົ້າຢ່າງສົມບູນກວ່າ, ບໍ່ແມ່ນຜູ້ທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງຮູບແບບທີ່ກ້າວໜ້າກວ່າ.
ຄວາມສົມມາດນັ້ນຍັງເປັນເຫດຜົນທີ່ AI ໃນດ້ານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີນຳສະເໜີຄວາມສ່ຽງຂອງຕົນເອງໃນດ້ານການປ້ອງກັນ. ລະບົບ AI ສາມາດສ້າງຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງທີ່ຝັງສັນຍານທີ່ແທ້ຈິງໄວ້ໃນສຽງລົບກວນຖ້າຖືກປັບແຕ່ງບໍ່ດີ, ສືບທອດອະຄະຕິຈາກຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ບໍ່ຄົບຖ້ວນ ແລະ ພາດໄພຂົ່ມຂູ່ທັງໝົດເປັນຜົນມາຈາກມັນ, ແລະ ຕົວມັນເອງສາມາດຖືກເປົ້າໝາຍຜ່ານເຕັກນິກການຕໍ່ຕ້ານ, ບ່ອນທີ່ຜູ້ໂຈມຕີຈົງໃຈປ້ອນຮູບແບບການກວດຈັບຂໍ້ມູນທີ່ຫຼອກລວງເພື່ອຫຼອກລວງສິ່ງທີ່ມັນໝາຍ. ບໍ່ມີສິ່ງໃດໃນນັ້ນເປັນເຫດຜົນທີ່ຈະຫຼີກລ່ຽງ AI ໃນການປ້ອງກັນ. ມັນເປັນເຫດຜົນທີ່ຈະຮັກສາມະນຸດໄວ້ໃນວົງຈອນສຳລັບການຮຽກຮ້ອງການຕັດສິນ, ແລະ ປະຕິບັດຕໍ່ລະບົບ AI ເອງເປັນສິ່ງທີ່ຕ້ອງການການຕິດຕາມກວດກາ, ບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ເຈົ້ານຳໃຊ້ຄັ້ງດຽວ ແລະ ໄວ້ວາງໃຈຢ່າງບໍ່ມີກຳນົດ.
ຄູ່ມືຄວາມປອດໄພ AI ນີ້ໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດຕໍ່ທີມງານຂອງທ່ານ
ມີຫ້າການເຄື່ອນໄຫວທີ່ແຍກທີມງານທີ່ໄດ້ຮັບມູນຄ່າທີ່ແທ້ຈິງຈາກ AI ໃນດ້ານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີອອກຈາກທີມງານທີ່ຫາກໍ່ເພີ່ມເຄື່ອງມືອື່ນຄື:
- ຢ່າລໍຖ້າໃຫ້ການໂຈມຕີ "ດ້ວຍ AI" ກາຍເປັນສ່ວນໃຫຍ່ກ່ອນທີ່ທ່ານຈະລົງທຶນໃນການປ້ອງກັນຕົວ. ຂໍ້ມູນການຫຼອກລວງຂ້າງເທິງສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຍຸດທະວິທີຂອງຊົນເຜົ່າສ່ວນນ້ອຍສາມາດກາຍເປັນຍຸດທະວິທີທີ່ໂດດເດັ່ນໄດ້ໄວເທົ່າໃດ. ສ້າງຄວາມສາມາດໃນການກວດຈັບກ່ອນການເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງໄວວາ, ບໍ່ແມ່ນໃນລະຫວ່າງມັນ.
- ຊີ້ AI ໄປທີ່ຄິວການຄັດເລືອກຂອງທ່ານກ່ອນ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຂອບເຂດຂອງທ່ານເທົ່ານັ້ນ. ໄຊຊະນະທີ່ໄວທີ່ສຸດ ແລະ ວັດແທກໄດ້ຫຼາຍທີ່ສຸດສຳລັບທີມສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນການຫຼຸດຜ່ອນປະລິມານຂອງຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງທີ່ນັກວິເຄາະຕ້ອງລຶບລ້າງດ້ວຍຕົນເອງ, ບໍ່ແມ່ນການເພີ່ມຊັ້ນການກວດສອບໃໝ່.
- ໃຫ້ປະຕິບັດຕໍ່ຄວາມສ່ຽງຂອງ deepfake ແລະ voice-clone ເປັນບັນຫາຂອງຂະບວນການ, ບໍ່ແມ່ນບັນຫາເຕັກໂນໂລຢີ. ບໍ່ມີເຄື່ອງມືກວດສອບໃດສາມາດປິດຊ່ອງຫວ່າງແບບ Arup ໄດ້ຢ່າງສົມບູນ. ການຢັ້ງຢືນນອກແຖບສຳລັບການຮ້ອງຂໍໃດໆທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເຄື່ອນຍ້າຍເງິນ ຫຼື ການປ່ຽນແປງຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວ.
- ຂະຫຍາຍແນວຄິດພຶດຕິກຳທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ໄປສູ່ການຂຽນລະຫັດ ແລະ pipelines, ບໍ່ພຽງແຕ່ການຈະລາຈອນເຄືອຂ່າຍເທົ່ານັ້ນ. ຜູ້ໂຈມຕີມັກຈະແນໃສ່ລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງຊອບແວໂດຍກົງຫຼາຍຂຶ້ນ (ແພັກເກດທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ, ການເພິ່ງພາອາໄສທີ່ຫຼອນ, ຄຳແນະນຳຂອງຕົວແທນທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການທົບທວນຄືນ), ເຊິ່ງເປັນໝວດໝູ່ຄວາມສ່ຽງທີ່ມີການປ່ຽນແປງຂອງມັນເອງ, ເຊິ່ງໄດ້ກວມເອົາຢ່າງເລິກເຊິ່ງໃນຄູ່ມືຄວາມປອດໄພລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ AI ຂອງພວກເຮົາ.
- ໃຫ້ມະນຸດຮັບຜິດຊອບຕໍ່ສິ່ງທີ່ AI ຕັດສິນໃຈ. ການຕອບສະໜອງອັດຕະໂນມັດແມ່ນມີຄຸນຄ່າເພາະວ່າມັນໄວ, ຊຶ່ງເປັນເຫດຜົນທີ່ມັນຕ້ອງການເສັ້ນທາງການຍົກລະດັບທີ່ຊັດເຈນເມື່ອມັນມີຂໍ້ຜິດພາດ.
ປັນຍາປະດິດ (AI) ໃນດ້ານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີກຳລັງມຸ່ງໜ້າໄປໃສ
ສອງການປ່ຽນແປງຈະກຳນົດທິດທາງໃນອີກສອງສາມປີຂ້າງໜ້າ. ທຳອິດ, ຝ່າຍໂຈມຕີກຳລັງລວມຕົວກັນດ້ວຍກົນລະຍຸດທີ່ໜ້ອຍລົງ ແລະ ໜ້າເຊື່ອຖືຫຼາຍກວ່າກົນລະຍຸດທີ່ຫຍາບຄາຍຫຼາຍກວ່າເກົ່າ: ການຫຼອກລວງທາງອິນເຕີເນັດ ແລະ ການປອມແປງທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ບໍ່ແມ່ນເຄືອຂ່າຍທີ່ກວ້າງຂວາງ; ພວກມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຄົມຊັດກວ່າ. ອັນທີສອງ, ຝ່າຍປ້ອງກັນກຳລັງປ່ຽນຈາກ "ກວດຈັບ ແລະ ແຈ້ງເຕືອນມະນຸດ" ໄປສູ່ "ກວດຈັບ, ຄະແນນ, ແລະ ປະຕິບັດກ່ອນທີ່ຈະມີປີ້," ເຊິ່ງເປັນການປ່ຽນແປງທີ່ປິດຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງການແຈ້ງເຕືອນປະຈຳວັນ 2,992 ຄັ້ງທີ່ SOCs ສ່ວນໃຫຍ່ປະເຊີນ ແລະ ສ່ວນໜ້ອຍຂອງການແຈ້ງເຕືອນຕົວຈິງ. ອົງກອນທີ່ກ້າວໄປຂ້າງໜ້າແມ່ນຜູ້ທີ່ນຳໃຊ້ການປ່ຽນແປງນັ້ນທຸກບ່ອນທີ່ AI ໄດ້ສຳຜັດກັບສະພາບແວດລ້ອມຂອງພວກເຂົາແລ້ວ, ລວມທັງລະຫັດທີ່ນັກພັດທະນາຂອງພວກເຂົາສົ່ງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ການຈະລາຈອນທີ່ຂ້າມຂອບເຂດເຄືອຂ່າຍຂອງພວກເຂົາ.
ທັດສະນະຂອງ Xygeni: ຄວາມປອດໄພຂອງ AI ຕ້ອງຄອບຄຸມລະຫັດ, ບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ອງຈົດໝາຍເທົ່ານັ້ນ
ການຄຸ້ມຄອງ AI ສ່ວນໃຫຍ່ໃນດ້ານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີຢຸດຢູ່ທີ່ SOC: ການຫຼອກລວງທາງອິນເຕີເນັດ, ມັລແວ, ຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງເຄືອຂ່າຍ. ນັ້ນແມ່ນສິ່ງຈຳເປັນ, ແລະມັນຍັງບໍ່ຄົບຖ້ວນ, ເພາະວ່າສ່ວນແບ່ງທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຄວາມສ່ຽງທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ໃນປັດຈຸບັນອາໄສຢູ່ພາຍໃນວົງຈອນການພັດທະນາຊອບແວເອງ, ບ່ອນທີ່ເຄື່ອງມື SOC ບໍ່ໄດ້ເບິ່ງຄື.
ຊີເຈນີ CoreAI ນຳໃຊ້ແນວຄິດທີ່ອີງໃສ່ພຶດຕິກຳ ແລະ ຄວາມຜິດປົກກະຕິດຽວກັນທີ່ໄດ້ອະທິບາຍໄວ້ໃນຄູ່ມືນີ້ກັບຄວາມປອດໄພຂອງແອັບພລິເຄຊັນໂດຍສະເພາະ: ການພົວພັນການຄົ້ນພົບໃນທົ່ວເຄື່ອງສະແກນທີ່ມີຢູ່ຂອງທ່ານ (ບໍ່ພຽງແຕ່ ຊີເຈນີ ຂອງຕົນເອງ), ການໃຫ້ຄະແນນສິ່ງທີ່ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ແທ້ໆແທນທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ທີມງານມີປະລິມານການແຈ້ງເຕືອນດິບຫຼາຍ, ອະທິບາຍວ່າເປັນຫຍັງຄວາມສ່ຽງທີ່ກຳນົດໃຫ້ຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນ, ແລະ ສ້າງວິທີແກ້ໄຂ pull request ແທນທີ່ຈະເປັນປີ້ backlog ອື່ນ. DevAI ຂະຫຍາຍທ່າທາງປ້ອງກັນດຽວກັນນັ້ນໄປສູ່ສ່ວນໃໝ່ທີ່ສຸດຂອງໜ້າດິນການໂຈມຕີ: ຕົວແທນ ແລະ ຜູ້ຊ່ວຍທີ່ເຂົ້າລະຫັດ AI, ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງໄຟລ໌ທັກສະ ແລະ ຄຳແນະນຳຂອງຕົວແທນ, ແລະ ການບລັອກການຕິດຕັ້ງທີ່ເປັນອັນຕະລາຍກ່ອນທີ່ຕົວແທນຈະປະຕິບັດຕໍ່ມັນ. ເປົ້າໝາຍແມ່ນອັນດຽວກັນກັບທີ່ຄູ່ມືນີ້ໂຕ້ຖຽງໃນລະດັບ SOC, ນຳໃຊ້ກັບ pipelineປ່ຽນຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງ AI ທີ່ມີຕໍ່ປະລິມານ ແລະ ຄວາມໄວ ໃຫ້ເປັນປະໂຫຍດຂອງຜູ້ປ້ອງກັນແທນທີ່ຈະເປັນຜູ້ໂຈມຕີ.
ເລີ່ມຕົ້ນໂດຍບໍ່ເສຍຄ່າ. Sign up with GitHub, GitLab, ຫຼື Google ແລະ ເບິ່ງເຫັນບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນໄດ້ສູງສຸດ 25 ບ່ອນ ແລະ ການສະແກນ AI 50 ຄັ້ງຕໍ່ເດືອນໂດຍບໍ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ບັດເຄຣດິດ.
FAQ
AI ໃນຄວາມປອດໄພທາງອິນເຕີເນັດແມ່ນຫຍັງ?
ປັນຍາປະດິດ (AI) ໃນຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີແມ່ນການນຳໃຊ້ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ, ແລະ ຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ທັງໃນດ້ານການໂຈມຕີ ແລະ ການປ້ອງກັນຄວາມປອດໄພ. ຜູ້ໂຈມຕີໃຊ້ມັນເພື່ອສ້າງເນື້ອຫາການຫຼອກລວງທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື, deepfakes, ແລະ ມັລແວຣ໌ທີ່ປັບຕົວໄດ້; ຜູ້ປ້ອງກັນໃຊ້ເຕັກນິກພື້ນຖານດຽວກັນສຳລັບການກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິ, ການຈັດປະເພດການແຈ້ງເຕືອນ, ແລະ ການຕອບສະໜອງອັດຕະໂນມັດ.
AI ເປັນອັນຕະລາຍຫຼາຍກວ່າໃນຖານະເປັນເຄື່ອງມືໂຈມຕີ ຫຼື ມີປະໂຫຍດຫຼາຍກວ່າໃນຖານະເປັນເຄື່ອງມືປ້ອງກັນຕົວ?
ບໍ່ມີຝ່າຍໃດມີຄວາມໄດ້ປຽບທີ່ຍືນຍົງເພາະວ່າທັງສອງຝ່າຍລ້ວນແຕ່ສ້າງຂຶ້ນບົນພື້ນຖານຄວາມສາມາດພື້ນຖານດຽວກັນ. ອົງກອນທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງແມ່ນອົງກອນທີ່ຍັງບໍ່ທັນໄດ້ນຳໃຊ້ AI ໃນການປ້ອງກັນໃນຈັງຫວະດຽວກັນກັບທີ່ຜູ້ໂຈມຕີໄດ້ນຳໃຊ້ມັນໃນການບຸກໂຈມຕີ, ບໍ່ແມ່ນອົງກອນທີ່ປະເຊີນກັບຊ່ອງຫວ່າງດ້ານເຕັກໂນໂລຊີທີ່ພວກເຂົາບໍ່ສາມາດປິດໄດ້.
AI ສາມາດທົດແທນນັກວິເຄາະມະນຸດໄດ້ຢ່າງຄົບຖ້ວນໃນ SOC ບໍ?
ບໍ່, ແລະຄວາມສ່ຽງຂອງການພະຍາຍາມ (ຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຈາກຮູບແບບທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການປັບແຕ່ງ, ອະຄະຕິຈາກຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ບໍ່ຄົບຖ້ວນ, ແລະ ການຫມູນໃຊ້ແບບຕ້ານໆຂອງລະບົບການກວດຈັບເອງ) ແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວ່າເປັນຫຍັງການກວດກາຂອງມະນຸດຈຶ່ງມີຄວາມຈຳເປັນ. ຄຸນຄ່າທີ່ແທ້ຈິງຂອງ AI ແມ່ນການລ້າງຄິວເພື່ອໃຫ້ນັກວິເຄາະສາມາດສຸມໃສ່ການຕັດສິນໃຈທີ່ຍັງຕ້ອງການບຸກຄົນ.
ຄວາມສ່ຽງໃນການໂຈມຕີທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ແຕກຕ່າງກັນແນວໃດສຳລັບທີມງານພັດທະນາຊອບແວໂດຍສະເພາະ?
ນອກເໜືອໄປຈາກການຫຼອກລວງແບບ Phishing ແລະ Deepfakes, ທີມງານພັດທະນາປະເຊີນກັບຄວາມສ່ຽງສະເພາະ AI ພາຍໃນ... SDLC ຕົວມັນເອງ: ຕົວແທນລະຫັດ AI ຕິດຕັ້ງການເພິ່ງພາອາໄສທີ່ຫຼອນຫຼືເປັນອັນຕະລາຍ, ຄຳແນະນຳຂອງຕົວແທນທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການທົບທວນຄືນໃນໄຟລ໌ທັກສະ, ແລະລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ທີ່ສ້າງຄວາມລັບທີ່ຖືກລະຫັດໄວ້ຄືນໃໝ່. ດ້ານນັ້ນຂອງ AI ໃນຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີໄດ້ຖືກກວມເອົາຢ່າງເລິກເຊິ່ງກວ່າໃນ ຄູ່ມືຄວາມປອດໄພຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ AI.
