歡迎來到生成式 AI，它徹底改變了網路安全的世界。
生成式 AI 是指使用人工智慧 （AI） 技術來生成或建立新資料，例如影象、文字或聲音。 近年來，它因其能夠產生逼真和多樣化的輸出而引起了人們的關注。
在安全操作方面，生成式人工智慧可以發揮重要作用。 它可用於檢測和預防各種威脅，包括惡意軟體、網路釣魚嘗試和資料洩露。 通過分析大量資料中的模式和行為，它可以識別可疑活動並實時向安全團隊發出警報。
以下是七個真實世界的用例，展示了生成式 AI 的強大功能。 關於如何實現您的目標和加強您的安全運營，還有更多可能性，但這份清單應該讓您的創意源源不斷。
資訊保安要處理的資料量非常大，而且還在不斷增長。 接收新資訊對資訊管理來說是乙個挑戰，但生成式人工智慧可以幫助提煉這些資訊。 例如，聚合資料有許多解決方案，例如新聞的 RSS 提要，但實際確定哪些資訊有用，哪些資訊無效仍然是乙個問題。
生成式 AI 模型已經顯示出生成準確、簡潔的文字摘要的良好能力。 這些模型可以在大型安全相關資訊資料集上進行訓練，學習識別關鍵資訊、提取重要細節並生成簡明摘要。
這些功能的另乙個用途是通過提供現有文件（如策略文件）以業務語言建立新策略。
生成式 AI 解決方案雖然不是全部，但對於安全團隊的惡意軟體分析非常有用。 AI 模型可以"西"檢測和識別不同型別惡意軟體中的模式，這要歸功於它們訓練的大量標記資料。 這些獲得的知識使他們能夠識別以前從未見過的異常，為更有效和高效的威脅檢測鋪平道路。 純文字惡意軟體（例如反編譯可執行檔案或惡意 python 指令碼）通常最適合此方法。
在某些情況下，生成式人工智慧甚至能夠對常用技術（如編碼方案）進行反混淆。 使生成式 AI 解決方案能夠使用外部工具進行反混淆，可以大大增強其功能。 當適當地應用於惡意軟體分析用例時，生成式 AI 可以幫助安全團隊解決缺乏編碼知識的問題，並快速對潛在的惡意軟體進行分類。
使用外部工具對自己進行反混淆會大大增加其潛力。
生成式 AI 還可以快速提高安全團隊生成有用且可操作工具的能力。 生成式人工智慧在解決複雜的編碼任務方面顯示出巨大的潛力。 一般來說，有了良好的提示，開發人員除錯 AI 生成的程式碼比從頭開始構建和重新建立它要容易得多。 如果您有能力推進模型，您甚至可能不需要除錯生成的模型。
生成式 AI 模型擅長模仿各種角色並且具有永續性。 通過應用適當的提示技術，可以引導模型的焦點或行為採用特定的偏差。 通過這種方式，該模型可以通過模擬多個角色來評估各種風險場景，從而從不同角度提供見解。 通過使用多個視角，生成式人工智慧可以提供全面的風險評估，並且比人類更有能力成為中立的評估者（通過角色模擬）。 人們可以與相反的角色和模型爭論，確保被評估的場景是完全紅隊的。
生成式 AI 可以通過各種機制用於桌面遊戲。 例如，從最近發布的解決新威脅方案的新聞文章中提供模型資訊，然後讓它生成適合組織及其風險的方案。
生成式 AI 還可用於桌面場景中的秘書工作，例如獲取各種利益相關者的日曆，並為桌面練習安排適當的會議時間。
聊天模型對於桌面特別有用，它們可以實時處理桌面資料並提供實時輸入和反饋。
生成式 AI 是協助事件響應的絕佳工具。 通過建立結合 AI 見解來分析與事件關聯的有效負載的工作流，您可以顯著縮短事件的平均解決時間 （MTTR）。 在這些方案中使用檢索增強功能至關重要，因為您可能無法訓練模型來考慮所有可能的方案。 當您將檢索增強功能應用於其他外部資料來源（如威脅情報）時，您將獲得乙個準確、自動化的工作流程，消除錯覺。
使用生成式 AI 來協助和增強各種威脅情報任務是乙個明顯的應用。 生成式 AI 可以分析大量結構化和非結構化資料，例如入侵跡象 （IOC）、惡意軟體樣本和惡意 URL，以建立富有洞察力的報告，總結當前威脅態勢、新興趨勢和潛在漏洞。
它還可以將威脅參與者的資料報告與來自各種威脅參與者的 TTPS 資訊相結合，將資料轉化為可操作的情報。 例如，它可以標記潛在的攻擊媒介、易受攻擊的系統或可用於緩解這些威脅的特定檢測機制。
生成式人工智慧為網路安全的未來提供了巨大的潛力。 通過利用其處理和分析大量資料的能力，它可以改變我們檢測、調查和應對網路威脅的方式。