העיקרון הזה בעמוד התווך של האבטחה ב-Google Cloud Well-Architected Framework מספק המלצות לשימוש ב-AI כדי לשפר את האבטחה של עומסי העבודה בענן.
בגלל המספר ההולך וגדל של מתקפות סייבר והתחכום שלהן, חשוב לנצל את הפוטנציאל של AI כדי לשפר את האבטחה. ה-AI יכול לעזור לצמצם את מספר האיומים, להפחית את המאמץ הידני שנדרש ממומחי אבטחה ולפצות על המחסור במומחים בתחום אבטחת הסייבר.
סקירה כללית של העקרונות
להשתמש ביכולות של AI כדי לשפר את מערכות האבטחה והתהליכים הקיימים. אתם יכולים להשתמש ב-Gemini in Security וגם ביכולות ה-AI המובנות בשירותי Google Cloud .
יכולות ה-AI האלה יכולות לשנות את האבטחה על ידי מתן סיוע בכל שלב במחזור החיים של האבטחה. לדוגמה, אתם יכולים להשתמש ב-AI כדי:
- לנתח ולהסביר קוד שעלול להיות זדוני בלי הנדסה הפוכה.
- צמצום העבודה שחוזרת על עצמה למומחי אבטחת סייבר.
- שימוש בשפה טבעית כדי ליצור שאילתות ולקיים אינטראקציה עם נתונים של אירועי אבטחה.
- להציג מידע לפי הקשר.
- להציע המלצות לתשובות מהירות.
- עזרה בתיקון אירועים.
- לסכם התראות בעדיפות גבוהה לגבי הגדרות שגויות ונקודות חולשה, להדגיש השפעות פוטנציאליות ולהמליץ על דרכים לצמצום הסיכון.
רמות של אוטונומיית אבטחה
כשמתמודדים עם איומי אבטחת סייבר שמתפתחים כל הזמן, AI ואוטומציה יכולים לעזור לכם להשיג תוצאות אבטחה טובות יותר. שימוש ב-AI לאבטחה מאפשר לכם להגיע לרמות גבוהות יותר של אוטונומיה בזיהוי איומים ובמניעה שלהם, ולשפר את מצב האבטחה הכולל. Google מגדירה ארבע רמות של אוטונומיה כשמשתמשים ב-AI לאבטחה, והן מתארות את התפקיד ההולך וגדל של AI בסיוע למשימות אבטחה, ובסופו של דבר בניהול שלהן:
- ידני: בני אדם מפעילים את כל משימות האבטחה (מניעה, זיהוי, תעדוף ותגובה) לאורך כל מחזור החיים של האבטחה.
- סיוע: כלי AI, כמו Gemini, משפרים את הפרודוקטיביות של בני האדם על ידי סיכום מידע, יצירת תובנות שנוצרו על ידי AI ומתן המלצות.
- חצי אוטונומי: ה-AI אחראי על רוב משימות האבטחה, ומעביר אותן לבני אדם רק כשצריך.
- אוטונומי: ה-AI פועל כעוזר אישי מהימן שמנהל את מחזור החיים של האבטחה על סמך היעדים וההעדפות של הארגון, עם התערבות אנושית מינימלית.
המלצות
בקטעים הבאים מפורטות ההמלצות לשימוש ב-AI לצורכי אבטחה. בנוסף, בכל חלק מצוין איך ההמלצות תואמות ל-Secure AI Framework (SAIF) של Google ואיך הן רלוונטיות לרמות האוטונומיה של האבטחה.
- שיפור הזיהוי של איומים והתגובה אליהם באמצעות AI
- אבטחה פשוטה למומחים ולמי שאינם מומחים
- אוטומציה של משימות אבטחה שגוזלות זמן באמצעות AI
- שילוב AI בתהליכי ניהול סיכונים ופיקוח
- הטמעת שיטות פיתוח מאובטחות למערכות AI
שיפור הזיהוי של איומים והתגובה אליהם באמצעות AI
ההמלצה הזו רלוונטית לתחומי המיקוד הבאים:
- תפעול אבטחה (SecOps)
- רישום ביומן, ביקורת ומעקב
ה-AI יכול לנתח כמויות גדולות של נתוני אבטחה, להציע תובנות לגבי ההתנהגות של גורמי איום ולנתח באופן אוטומטי קוד שעלול להיות זדוני. ההמלצה הזו תואמת לרכיבים הבאים של SAIF:
- שילוב AI בתהליכי הטיפול באיומים בארגון, משלב הזיהוי ועד שלב התגובה.
- אוטומציה של אמצעי הגנה במטרה לעמוד בקצב של איומים קיימים וחדשים.
בהתאם להטמעה, ההמלצה הזו יכולה להיות רלוונטית לרמות האוטונומיה הבאות:
- סיוע: ה-AI עוזר לנתח ולזהות איומים.
- אוטונומי למחצה: ה-AI לוקח על עצמו יותר אחריות על משימת האבטחה.
כדי ליישם את ההמלצה הזו, אתם יכולים להשתמש ב-Google Threat Intelligence, שמשתמש ב-AI כדי לנתח את ההתנהגות של גורמי האיום ואת הקוד הזדוני.
אבטחה פשוטה למומחים ולמשתמשים רגילים
ההמלצה הזו רלוונטית לתחומי המיקוד הבאים:
- תפעול אבטחה (SecOps)
- משילות, סיכונים ותאימות בענן
כלים מבוססי-AI יכולים לסכם התראות ולהמליץ על דרכים לצמצום הסיכונים, והיכולות האלה יכולות להפוך את האבטחה לנגישה יותר למגוון רחב יותר של אנשי צוות. ההמלצה הזו תואמת לרכיבים הבאים של SAIF:
- אוטומציה של אמצעי הגנה במטרה לעמוד בקצב של איומים קיימים וחדשים.
- יצירת איזון והרמוניה בין אמצעי הבקרה ברמת הפלטפורמה כדי לשמור על אבטחה עקבית בכל חלקי הארגון.
בהתאם להטמעה, ההמלצה הזו יכולה להיות רלוונטית לרמות האוטונומיה הבאות:
- סיוע: ה-AI עוזר לשפר את הנגישות של מידע האבטחה.
- חצי אוטונומי: ה-AI עוזר לשפר את היעילות של שיטות האבטחה לכל המשתמשים.
Gemini ב-Security Command Center יכול לספק סיכומים של התראות על הגדרות שגויות ונקודות חולשה.
אוטומציה של משימות אבטחה שדורשות זמן באמצעות AI
ההמלצה הזו רלוונטית לתחומי המיקוד הבאים:
- אבטחת התשתית
- תפעול אבטחה (SecOps)
- אבטחת אפליקציות
ה-AI יכול להפוך משימות לאוטומטיות, כמו ניתוח תוכנות זדוניות, יצירת כללי אבטחה וזיהוי הגדרות שגויות. היכולות האלה יכולות לעזור להפחית את עומס העבודה של צוותי האבטחה ולקצר את זמני התגובה. ההמלצה הזו תואמת לרכיב של SAIF בנושא אוטומציה של אמצעי הגנה במטרה לעמוד בקצב של איומים קיימים וחדשים.
בהתאם להטמעה, ההמלצה הזו יכולה להיות רלוונטית לרמות האוטונומיה הבאות:
- סיוע: ה-AI עוזר לכם להפוך משימות לאוטומטיות.
- חצי אוטונומי: ה-AI אחראי בעיקר על משימות האבטחה, ומבקש עזרה אנושית רק כשצריך.
Gemini ב-Google Security Operations יכול לעזור לאוטומציה של משימות שדורשות מאמץ רב, על ידי סיוע לאנליסטים, אחזור הקשר רלוונטי והמלצות לשלבים הבאים.
שילוב AI בתהליכי ניהול סיכונים ומשילות
ההמלצה הזו רלוונטית לתחום המיקוד הבא: פיקוח, סיכונים ותאימות בענן.
אתם יכולים להשתמש ב-AI כדי ליצור מלאי של מודלים ופרופילי סיכון. אתם יכולים גם להשתמש ב-AI כדי להטמיע מדיניות בנושא פרטיות נתונים, סיכוני סייבר וסיכונים מצד שלישי. ההמלצה הזו תואמת לרכיב של SAIF בנושא הצגת הסיכונים למערכות AI בהקשר של התהליכים העסקיים שסובבים אותן.
בהתאם להטמעה, ההמלצה הזו יכולה להיות רלוונטית לרמת האוטונומיה החצי-אוטונומית. ברמה הזו, ה-AI יכול לתזמר סוכני אבטחה שמריצים תהליכים כדי להשיג את יעדי האבטחה המותאמים אישית שלכם.
הטמעת שיטות פיתוח מאובטחות למערכות AI
ההמלצה הזו רלוונטית לתחומי המיקוד הבאים:
- אבטחת אפליקציות
- אבטחה של AI ו-ML
אתם יכולים להשתמש ב-AI כדי לכתוב קוד מאובטח, לנקות נתוני אימון ולאמת כלים ופריטי מידע שנוצרו בתהליך הפיתוח. ההמלצה הזו תואמת לרכיב של SAIF בנושא הרחבה של תשתיות אבטחה יעילות לסביבה העסקית של AI.
ההמלצה הזו יכולה להיות רלוונטית לכל רמות האוטונומיה של האבטחה, כי צריך מערכת AI מאובטחת כדי להשתמש ב-AI ביעילות לצורכי אבטחה. ההמלצה רלוונטית במיוחד לרמת הסיוע, שבה נוהלי האבטחה משופרים באמצעות AI.
כדי ליישם את ההמלצה הזו, צריך לפעול לפי ההנחיות של Supply-chain Levels for Software Artifacts (SLSA) לגבי פריטי AI ולהשתמש בקובצי אימג' מאומתים של קונטיינרים.