ВПЛИВ NLU І ГЕНЕРАТИВНОГО ШІ НА РОЗВИТОК СИСТЕМ КІБЕРЗАХИСТУ

Abstract

Поєднання систем кібербезпеки та штучного інтелекту є логічним кроком на даному етапі розвитку інформаційних технологій. На сьогоднішній день багато постачальників засобів забезпечення кібербезпеки впроваджують машинне навчання та штучний інтелект у свої продукти або послуги. Разом з тим, ефективність інвестицій у роботи над передовими технологіями машинного навчання та глибокого навчання в контексті створення значних вимірних результатів цих продуктів є предметом дискусій. При розробці таких систем виникають проблеми з досягненням точності та масштабуванням. В статті розглянуто класифікацію систем штучного інтелекту, моделі штучного інтелекту, які використовуються продуктами безпеки, їх можливості, наведено рекомендації, які слід враховувати під час використання генеративних технологій штучного інтелекту щодо систем кіберзахисту. Можливості NLP ChatGPT можна використовувати для спрощення налаштування політик в продуктах безпеки. Доцільним є підхід, який враховує як короткострокові, так і довгострокові показники для вимірювання прогресу, диференціації та надання цінності споживачам за допомогою ШІ. Також розглянуто питання використання генеративного ШІ на базі платформних рішень, що дозволяє агрегувати різноманітні дані користувачів, обмінюватися ідеями та досвідом між великою спільнотою, а також опрацьовувати високоякісні телеметричні дані. Завдяки мережевому ефекту з’являється можливість донавчати моделі ШІ та покращувати результативність кіберзахисту для всіх користувачів. Ці переваги призводять до віртуального циклу підвищення залученості користувачів та покращення результатів кіберзахисту, що робить рішення безпеки на основі платформи привабливим вибором як для бізнесу, так і для приватних осіб. При проведені аудиту кіберзахисту будь-якої ІТ-інфраструктури засобами ШІ встановлюються обмеження та глибина аудиту з урахуванням попереднього досвіду.

Keywords

• штучний інтелект; генеративна модель; кібербезпека; машинне навчання