Maskinlæring hjelper sikkerhetsteam å oppdage og reagere raskere på moderne cybertrusler.
Defensive AI kombinerer maskinlæring med menneskelig overvåkning og er en form for kunstlig intelligens (KI). Angrep endrer seg raskt: phishing-meldinger får ny tekst, og skadelig programvare endrer oppførsel for å unngå regelbasert deteksjon. Maskinlæring lærer hvordan systemer normalt oppfører seg og søker etter avvik i stedet for å vente på kjente mønstre. Dette gjør det mulig å oppdage nye eller kamuflerte trusler, redusere blinde soner og analysere datamengder som mennesker ikke kan gjennomgå manuelt. Tidlig oppdagelse begrenser skade, og raskere inngripen beskytter data og drift.
Modellene overvåker løpende trafikk og aktivitet i sanntid, blant annet ved bruk av atferdsbasert baseline, anomalideteksjon og klassifiseringsmodeller. I sky- og komplekse miljøer tilpasses overvåkningen ettersom ressurser endres, og defensive systemer kan identifisere risikable konfigurasjoner før produksjon samt oppdage endringer i bruksmønster (drift) etter utrulling. Denne livssyklus-tilnærmingen gir en mer konsistent sikkerhet framfor reaktiv håndtering.
Temaet er omtalt i AI-nyheter og er relevant for Norge fordi norske virksomheter og offentlige tjenester bruker mer sky, fjernarbeid og tredjepartstjenester, noe som øker behovet for rask oppdagelse og kontinuerlig overvåkning.
Kilde: https://artificialintelligence-news.com/news/defensive-ai-and-how-machine-learning-strengthens-cyber-defense | Sammendraget er KI-generert med OpenAI API og kvalitetssikret av redaksjonen i Ainy.no
