In de wereld van cybersecurity speelt kunstmatige intelligentie (AI) een groeiende rol, maar het blijkt niet altijd voldoende te zijn voor het begrijpen van cyberdreigingen. Zo is Malware bijvoorbeeld een krachtig wapen, wat ook tegen de aanvaller gebruikt kan worden. Het affluiten van het eigen land van een aanvaller kan een aanwijzing zijn voor een “eerste aanval”. Het is echter moeilijk om de intenties achter cyberacties te achterhalen. Om deze reden is voortdurende monitoring van cyberontwikkelingen van cruciaal belang.
De 3 essentiële elementen voor een effectief threat intelligence-programma:
1: Zichtbaarheid van dreigingen
2: Verwerkingsvermogen
3: Interpretatievermogen
Grote taalmodellen (LLM’s) kunnen hierbij van dienst zijn door extra gegevens te analyseren, zoals logboekgegevens, die anders over het hoofd worden gezien. Toch moet LLM-technologie momenteel worden gericht op minder kritische, data gestuurde taken, terwijl menselijke experts zich richten op taken die diepgaand denkwerk vereisen.
De rol van AI in cyberdreigingen en informatiebeveiliging is complex en heeft 2 kanten. Een positieve en een negatieve kant. Laten we beginnen met de positieve kant van AI in informatiebeveiliging:
De 4 positieve aspecten van AI in cyberdreigingen en informatiebeveiliging:
1. Detectie van dreigingen:
AI-systemen kunnen grote hoeveelheden gegevens in realtime analyseren en patronen ontdekken die wijzen op mogelijke cyberdreigingen. Dit omvat het identificeren van afwijkend gedrag op netwerken, zoals: ongebruikelijke inlogpogingen, verdachte dataverplaatsingen of malwareactiviteit.
2. Snelle reactie:
AI kan automatische responsmechanismen activeren zodra een dreiging wordt gedetecteerd, zoals: het isoleren van geïnfecteerde systemen, het blokkeren van verkeer van verdachte bronnen of het genereren van waarschuwingen voor beveiligingsprofessionals.
3. Voorspellende Analyse:
Door historische gegevens te gebruiken, kan AI helpen bij het voorspellen van mogelijk toekomstige dreigingen. Het kan beveiligingsteams helpen om proactieve maatregelen te nemen voordat een aanval plaatsvindt.
4. Automatisering van routinetaken:
AI kan routinetaken, zoals het scannen van logboeken en het bijwerken van beveiligingspatches automatiseren, waardoor beveiligingsteams zich kunnen concentreren op meer complexe en strategische taken.
De 4 negatieve aspecten van AI in cyberdreigingen en informatiebeveiliging:
1. Aanvalsvector:
Aanvallers kunnen AI gebruiken om hun aanvallen te verbeteren. Hierbij worden AI-algoritmen gebruikt om kwetsbaarheden te identificeren, aanvalspatronen aan te passen en zelfs geautomatiseerde aanvallen uit te voeren, wat de dreiging voor organisaties vergroot.
2. Misleiding:
AI kan worden gebruikt om authentieke phishing-e-mails, malware en andere kwaadaardige inhoud te genereren. Dit maakt het voor gebruikers moeilijker om dreigingen te herkennen.
3. Doelgerichte aanvallen:
Aanvallers kunnen AI gebruiken om zeer doelgerichte aanvallen uit te voeren, waarbij ze persoonlijke gegevens en gedragspatronen van slachtoffers analyseren om aangepaste aanvallen te lanceren.
4. Aanval op beveiligingssystemen:
Aanvallers kunnen AI inzetten om beveiligingssystemen te omzeilen, zoals het vermijden van detectie door machine learning-gebaseerde beveiligingsoplossingen.
De rol van AI in cyberdreigingen en informatiebeveiliging evolueert voortdurend. Beveiligingsexperts en organisaties moeten zowel defensieve als proactieve strategieën ontwikkelen om AI effectief in te zetten voor het opsporen en bestrijden van dreigingen. Dit terwijl ze tegelijkertijd alert blijven op nieuwe methoden die door kwaadwillende actoren worden gebruikt om AI in aanvallen te gebruiken. Het is een voortdurende strijd om de balans te vinden tussen het gebruik van AI voor bescherming en het bewust zijn van de gevaren die AI-aangedreven aanvallen met zich meebrengen.
