WhiteHat Security'ye göre, kuruluşların yarısından fazlası güvenlik çabaları için YZ'yi benimsedi, ancak çoğunluk insanlar tarafından doğrulanan sonuçlardan daha emin.
Güvenlik uzmanları, anlayışlı ve sofistike siber suçlulara ayak uydurmak için çeşitli hilelere ihtiyaç duyarlar. Yapay zeka, bazı görevleri insanlardan daha hızlı ve daha verimli bir şekilde yapabildiği için cephanelikte değerli bir silahtır. Ama AI AI, mükemmel olmaktan çok uzak. WhiteHat Security'nin yaptığı bir araştırmaya göre, bu yüzden birçok güvenlik uzmanı insan unsurunun güvenlik savunmasında önemli bir rol oynamasını istiyor.
GÖRMEK: On yılın en önemli 10 siber saldırısı (ücretsiz PDF) (TechRepublic)
Sektörde yürütülen 102 sektör uzmanının yaptığı bir ankete dayanarak RSA Konferansı 2020, WhiteHat's "Yapay Zeka ve İnsan Eleman Güvenliği Tahmin Çalışması"Ankete katılanların yarısından fazlasının güvenlik çabalarında yapay zeka veya makine öğrenimi (ML) kullandığını tespit etti.% 20'den fazlası AI tabanlı araçların çok sayıda sıradan görevi ortadan kaldırarak siber güvenlik ekiplerini daha verimli hale getirdiğini söyledi.
Ayrıca, katılımcıların yaklaşık% 40'ı, güvenlik süreçlerine AI araçları eklediklerinden beri stres seviyelerinin düştüğünü söyledi. Bunların arasında,% 65'i AI araçlarının siber saldırıları daha önce olduğundan daha fazla taklit etmeye ve önlemeye odaklanmalarına izin verdiğini söyledi.
Ancak yapay zekayı dahil etmek insanları güvenlik denkleminden çıkarmaz; tam tersi. Ankete katılanların çoğunluğu, insan unsurunun AI ve ML'nin eşleşemeyeceği beceriler sunduğunu kabul etti.
Ankete katılanların yaklaşık% 60'ı yapay zeka konusunda insan tarafından doğrulanan siber tehdit bulgularına daha fazla güven duyduklarını söyledi. Neden insan dokunuşunu tercih ettikleri sorulduğunda,% 30 sezgiye en önemli insan unsuru olarak işaret ederken,% 21 yaratıcılığın rolünü belirtmiş ve neredeyse% 20'si daha önceki deneyimleri ve referans çerçevesini insanların yapay zekaya karşı en kritik avantajı olarak belirtmiştir.
Sonunda, WhitePoint kendi AI ve ML öğrenme sistemlerini insan doğrulamasıyla desteklemesinin üç nedenini açıkladı:
- Makine öğrenimi alt sistemi tarafından otomatik olarak doğrulanamayan güvenlik açıklarının insanlar tarafından doğrulanmasını sağlamak.
- Gelecekteki makine öğrenimi çabaları için 150+ terabaytlık saldırı vektörü veri havuzuna yeni insan tarafından iyileştirilmiş güvenlik açıkları eklemek için.
- Otomatik olarak doğrulanan güvenlik açıklarından oluşan bir örnek üzerinde kalite kontrol gerçekleştirmek ve makine öğrenme modellerine gerektiği gibi ince ayar yapmak için geri bildirim sağlamak.