בינה מלאכותית מול האקרים: כיצד הבינה המלאכותית משנה את הקרב על עליונות אבטחת הסייבר

• המעמד הנוכחי של שוק אבטחת הסייבר בעידן הבינה המלאכותית
• טכנולוגיות מתקדמות מעצבות את ההגנה על סייבר המנוהלת על ידי בינה מלאכותית
• שחקנים מרכזיים ומהלכים אסטרטגיים באבטחת סייבר המונעת על ידי בינה מלאכותית
• תחזיות צמיחה בשוק ומגמות השקעה בהגנה על סייבר המנוהלת על ידי בינה מלאכותית
• מוקדים גיאוגרפיים ודינמיקות אזוריות לאימוץ אבטחת סייבר המנוהלת על ידי בינה מלאכותית
• הגבול הבא: ציפייה להתפתחות של בינה מלאכותית באבטחת סייבר
• מכשולים, סיכונים והזדמנויות חדשות במהפכת אבטחת הסייבר המנוהלת על ידי בינה מלאכותית
• מקורות והפניות

“בינה מלאכותית (AI) מתייחסת למערכות מחשוב המבצעות משימות שדורשות בדרך כלל אינטליגנציה אנושית, כגון קבלת החלטות והכרה בדפוסים coursera.org.” (מקור)

המעמד הנוכחי של שוק אבטחת הסייבר בעידן הבינה המלאכותית

נוף אבטחת הסייבר עובר שינוי עמוק כשבינה מלאכותית (AI) הופכת להיות גם כלי עבור מגנים וגם נשק עבור האקרים. השוק הגלובלי לאבטחת סייבר צפוי להגיע לכח מעל 273 מיליארד דולר עד 2028, ונגרם במידה רבה על ידי מירוץ חימוש ההולך ומתרקם בין פתרונות אבטחה המנוהלים על ידי בינה מלאכותית לבין איומים סייבר פיתוליים המונו לאמצעים אפשריים.

בצד ההגנה, ארגונים מאמצים במהירות בינה מלאכותית ולמידת מכונה כדי להפוך את זיהוי האיומים לאוטומטיים, לנתח מערכי נתונים רחבים, ולתפוס אירועים בזמן אמת. לפי דוח עלות פריצת נתונים של IBM לשנת 2023, חברות המשתמשות בבינה מלאכותית ואוטומציה חוו מחCycle של פריצות קצר יותר ב-108 ימים וחסכו בממוצע 1.76 מיליון דולר לכל פריצה בהשוואה לאלו שאינן משתמשות בטכנולוגיות כאלה. כלי אבטחה המנוהלים על ידי בינה מלאכותית יכולים לזהות אנומליות, לסמן פגיעויות חדשות, ואף לצפות בדרכי התקפה פוטנציאליות לפני שהן מנוצלות.

עם זאת, האקרים גם מנצלים את הבינה המלאכותית כדי לפתח תוכנות זדוניות המסתתרות יותר, לאוטומט קמפיינים של פישינג ולעקוף אמצעי אבטחה קונבנציונליים. עליית הבינה המלאכותית המוגנת יצרה אפשרות ליצירת וידאו והתקפות הנדסה חברתית מסוכנות, מה שהופך קשה יותר עבור אנשים ומערכות אוטומטיות להבדיל בין פעילות לגיטימית לפעילות זדונית. דוח עדכני של Dark Reading מדגיש שהתקפות סייבר המנוהלות על ידי בינה מלאכותית כבר נצפות בשטח, כאשר תוקפים משתמשים בלמידת מכונה כדי להתאים את הטקטיקות שלהם בזמן אמת.

• בינה מלאכותית להגנה: אינטליגנציה על האיומים, ניתוח התנהגותי, ותהליך תגובה מהיר לאירועים.
• בינה מלאכותית להתקפה: תוכנות זדוניות אדפטיביות, גילוי אוטומטי של פגיעויות והנדסה חברתית מתקדמת.

דינמיקה זו הובילה למה שכמה מומחים מכנים "מהפכת אבטחת הסייבר", שבה קצב וסקלה של התקפות והגנות עולים. הצורך במקצועני אבטחת סייבר מיומנים המובנים בבינה מלאכותית הולך ועולה, עם (ISC)² מעריך פער בכוח העבודה הגלובלי של 4 מיליון בשנת 2023. ככל שהבינה המלאכותית ממשיכה לשנות את ההגנה הדיגיטלית, השוק צפוי לראות יותר חדשות, השקעות ופיקוח רגולטרי כדי לשמור את הקצב עם נוף האיומים המתקדם.

טכנולוגיות מתקדמות מעצבות את ההגנה על סייבר המנוהלת על ידי בינה מלאכותית

מירוץ החימוש ההולך ומתרקם בין בינה מלאכותית (AI) והאקרים משנה באופן יסודי את נוף אבטחת הסייבר. כאשר האקרים מנצלים כלים מתקדמים יותר – לעיתים קרובות המונעים על ידי בינה מלאכותית בעצמם – מגנים פונים לפתרונות מתקדמים המנוהלים על ידי בינה מלאכותית כדי לחזות, לזהות ולנטרל איומים בזמן אמת. דינמיקה זו מניעה מהפכה באבטחת הסייבר, עם הוצאות גלובליות על פתרונות אבטחה המנוהלים על ידי בינה מלאכותית צפויות להגיע למעל 38 מיליארד דולר עד 2026.

היתרון העיקרי של הבינה המלאכותית בהגנה על סייבר טמון ביכולתה לעבד כמויות עצומות של נתונים, לזהות דפוסים ולפעול על אנומליות הרבה יותר מהר מאשר אנליסטים אנושיים. אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים לזהות ניצול איומים חדשים, ניסי פישינג, וזני תוכנות זדוניות על ידי ניתוח נתוני רשת, התנהגות משתמש ופעילות קצה. לדוגמה, Darktrace משתמשת בבינה מלאכותית לומדת על מנת להגיב באופן עצמאי לאיומים, מצמצמת את זמני התגובה לאירועים שנעים משעות לשניות.

עם זאת, האקרים גם מנצלים את הבינה המלאכותית כדי לאוטומט תקיפות, ליצור פייקים משכנעים, ולעקוף אמצעי אבטחה מסורתיים. עליית התקפות זדוניות המנוהלות על ידי בינה מלאכותית וקמפיינים אוטומטיים לפישינג הפכה את האסטרטגיות ההגנתיות הידניות למיושנות. לפי דוח עלות פריצת נתונים של IBM לשנת 2023, ארגונים שמשתמשים בבינה מלאכותית ואוטומציה חוו מחCycle של פריצות קצר יותר ב-108 ימים וחסכו בממוצע 1.76 מיליון דולר לכל פריצה בהשוואה לאלו שאינן משתמשות בטכנולוגיות כאלה.

• אינטליגנציה על איומים: פלטפורמות המנוהלות על ידי בינה מלאכותית מאגדות ומנתחות נתוני איומים ממקורות שונים, מספקות תובנות ניתנות לפעולה וניתוח תחזיתי כדי למנוע התקפות (CrowdStrike).
• תגובה לאירועים האוטומטית: בינה מלאכותית מאפשרת למערכות לתיאום, אוטומציה ותגובה (SOAR) להכיל איומים באופן עצמאי, ממזערות את ההתערבות האנושית ומצמצמות את זמני התגובה.
• אנליזת ההתנהגות: על ידי הקמת בסיסי התנהגותן נורמליים של משתמשים ומערכות, בינה מלאכותית יכולה להדגיש סטיות עדינות המעידות על איומי פנימיים או חשבונות שהופרו (Varonis).

כאשר מגנים ותוקפים משתמשים בבינה מלאכותית, המהפכה באבטחת הסייבר מתאפיינת במחזור מתמשך של חדשנות והתאמה. העתיד של ההגנה הדיגיטלית יסתמך על היכולת של ארגונים להטמיע את הבינה המלאכותית לא רק כעל כלי, אלא כעל שותף אדפטיבי אינטגרלי במאבק נגד איומים של סייבר המשתנים כל הזמן (Gartner).

שחקנים מרכזיים ומהלכים אסטרטגיים באבטחת סייבר המונעת על ידי בינה מלאכותית

מירוץ החימוש ההולך ומתרקם בין בינה מלאכותית (AI) והאקרים משנה באופן יסודי את נוף אבטחת הסייבר. כשהאקרים משתמשים בבינה מלאכותית כדי לאוטומט התקפות, לעקוף זיהוי ולנצל פגיעויות בקנה מידה, חברות אבטחת סייבר וארגונים מגיבים עם מערכות הגנה מתקדמות המנוהלות על ידי בינה מלאכותית. דינמיקה זו מניעה מהפכה בהגנה דיגיטלית, עם שחקנים מרכזיים בביצוע מהלכים אסטרטגיים כדי להישאר לפני איומים מתפתחים.

• זיהוי איומים ותגובה על בסיס בינה מלאכותית: חברות אבטחת סייבר מובילות כגון Palo Alto Networks, CrowdStrike, וSentinelOne משלבות אלגוריתמים של למידת מכונה ולמידה עמוקה בפלטפורמות שלהן. טכנולוגיות אלו מאפשרות ניתוח בזמן אמת של זרמי נתונים כה רחבים, זיהוי מהיר של אנומליות ותגובה אוטומטית על אירועים. לדוגמה, פלטפורמת Falcon של CrowdStrike משתמשת בבינה מלאכותית כדי לזהות ולמנוע פריצות על ידי ניתוח יותר מ-1 טריליון אירועי אבטחה ביומיום (תוצאות CrowdStrike Q1 2024).
• בינה מלאכותית עוינת ותקיפות אוטומטיות: ההאקרים מיישמים בינה מלאכותית כדי ליצור קמפיינים פישינג מורכבים, לפתח תוכנות זדוניות פולימורפיות ולעקוף אמצעי אבטחה קונבנציונליים. לפי דוח עלות פריצת נתונים של IBM לשנת 2023, העלות הממוצעת של פריצה הגיעה ל-4.45 מיליון דולר, עם התקפות המנוהלות על ידי בינה מלאכותית שתרמו למחזורי פריצה מהירים יותר והגברת הנזק.
• רכישות שstrategיות ושיתופי פעולה: שחקנים מרכזיים רוכשים חברות סטארט-אפ בתחום הבינה המלאכותית ומקימים בריתות כדי לשפר את יכולותיהם. בשנת 2023, Microsoft השיקה את Security Copilot, עוזר בינה מלאכותית לצוותי אבטחה, ורכשה את Miburo, חברת ניתוח איומי סייבר, כדי לשפר את אינטליגנציה על איומים המנוהלת על בינה מלאכותית (Microsoft Security Copilot).
• יוזמות ממשלתיות ורגולטוריות: ממשלות משקיעות באבטחת סייבר מונעת על ידי בינה מלאכותית כדי להגן על תשתיות קריטיות. הבטיחות ואבטחת תשתיות הסייבר של ארצות הברית (CISA) משתפת פעולה עם מנהיגי תעשייה לפיתוח מסגרות זיהוי איומים המנוהלות על ידי בינה מלאכותית (CISA AI Roadmap).

ככל שהבינה המלאכותית ממשיכה להתפתח, הקרב בין מגנים לתוקפים מתהדק. שילוב הבינה המלאכותית באבטחת סייבר לא רק משפר את זיהוי האיומים ותגובה, אלא גם מאלץ ארגונים להרהר מחדש באסטרטגיות ההגנה הדיגיטלית שלהם אל מול אויבים אינטליגנטיים יותר ויותר.

תחזיות צמיחה בשוק ומגמות השקעה בהגנה על סייבר המנוהלת על ידי בינה מלאכותית

מירוץ החימוש ההולך ומתרקם בין בינה מלאכותית (AI) והאקרים משנה באופן יסודי את נוף אבטחת הסייבר. כאשר האקרים משתמשים בבינה מלאכותית כדי לאוטומט תקיפות, לעקוף זיהוי ולנצל פגיעויות בקנה מידה, הארגונים משקיעים הרבה בפתרונות הגנה על סייבר המנוהלים על ידי בינה מלאכותית. דינמיקה זו מניעה צמיחה מהירה בשוק ומשנה את מגמות ההשקעה ברחבי מגזר האבטחה.

לפי MarketsandMarkets, שוק הבינה המלאכותית באבטחת סייבר צפוי לגדול מ-22.4 מיליארד דולר בשנת 2023 ל-60.6 מיליארד דולר עד 2028, בקצב צמיחה שנתי מצטבר (CAGR) של 21.9%. עלייה זו נגרמת על ידי הצורך בזיהוי איומים מתקדם, בתגובה בזמן אמת, וביכולת לנתח כמויות עצומות של נתונים כדי לזהות התקפות מתוחכמות שרוב הכלים המסורתיים מפספסים.

ההשקעות של הון סיכון וההשקעות התאגידיות גם מתגברות. בשנת 2023, חברות סטארט-אפ באבטחת סייבר המנוהלות על ידי בינה מלאכותית משכו מעל 4.7 מיליארד דולר במימון, לפי CB Insights. שחקנים מרכזיים כמו CrowdStrike, Darktrace ו-SentinelOne מרחיבים את יכולות הבינה המלאכותית שלהם, בעוד שענקי טכנולוגיה כגון Microsoft ו-Google משלבים תכונות אבטחה המנוהלות על ידי בינה מלאכותית במערכות הענן ובמוצרים ארגוניים שלהן (Forbes).

• זיהוי איומים אוטומטי: מערכות בינה מלאכותית יכולות לזהות אנומליות ופריצות פוטנציאליות בזמן אמת, מצמצמות את זמני התגובה משעות לשניות.
• הגנה אדפטיבית: דגמי למידת מכונה לומדים באופן מתמשך מאיומם חדשים, מה שמאפשר הגנה פרואקטיבית נגד טקטיקות ההתקפה המשתנות של ההאקרים.
• השקעה בכישרון: הביקוש למומחיות בבינה מלאכותית ואבטחת סייבר ממלא תפקיד משמעותי, כאשר ארגונים מעניקים עדיפות לגיוס עובדים והכשרה כדי להישאר קדימה על פני אויבים (ISC2).

בהסתכלות קדימה, החיבור בין בינה מלאכותית ואבטחת סייבר צפוי להתגבר, עם פעולות אבטחה אוטונומיות, ניתוח תחזיתי ותגובה לאירועים המנוהלים על ידי בינה מלאכותית שיהפכו להיות סטנדרטיים. ככל שמגנים ותוקפים משתמשים בבינה מלאכותית, השוק ימשיך לראות צמיחה וחדשנות חזקה, מה שהופך את הבינה המלאכותית לעמוד מרכזי במאבק המתמשך על אבטחת הסייבר הדיגיטלית.

מוקדים גיאוגרפיים ודינמיקות אזוריות לאימוץ אבטחת סייבר המנוהלת על ידי בינה מלאכותית

נוף אבטחת הסייבר הגלובלית עובר שינוי עצום כאשר הבינה המלאכותית (AI) הופכת להיות גם מגנה וגם מטרה במאבק המתרחש נגד האקרים מתוחכמים יותר ויותר. מוקדים גיאוגרפיים – כמו צפון אמריקה, אירופה ואסיה-פסיפיק – מובילים את הצעד לאימוץ אבטחת הסייבר המנוהלת על ידי בינה מלאכותית, כאשר כל אזור מעוצב על ידי דינמיקות ייחודיות של רגולציה, כלכלה ואיומים.

צפון אמריקה נשארת בחזית, כאשר ארצות הברית אחראית לחלק הגדול ביותר של שוק אבטחת הסייבר הגלובלית. לפי MarketsandMarkets, צפון אמריקה החזיקה ביותר מ-40% משוק הבינה המלאכותית באבטחת סייבר בשנת 2023, בהנחיית השקעה מוצקה, תשתית דיגיטלית מפותחת ושיעור גבוה של התקפות סייבר. הסביבה הרגולטורית באזור, כולל מסגרות כגון המסגרת לאבטחת סייבר של NIST, מאיצה עוד יותר את אימוץ הבינה המלאכותית במגזר הציבורי והפרטי.

אירופה מהירה להשיג, מונעת על ידי חוקים מחמירים להגנת נתונים כמו תקנות הגנת המידע הכללית (GDPR) ועלייה בהתקפות של רנסומוור. האסטרטגיה הדיגיטלית של האיחוד האירופי מדגישה זיהוי איומים ותגובה המנוהלים על בינה מלאכותית, עם מדינות כמו בריטניה, גרמניה וצרפת שמשקיעות רבות במחקר בינה מלאכותית ובחברות אבטחת סייבר. השוק האירופי של אבטחת הסייבר המנוהלת על ידי בינה מלאכותית צפוי לגדול בקצב צמיחה שנתי מצטבר (CAGR) של 24.3% עד 2028 (Research and Markets).

• אסיה-פסיפיק מתפתחת כמנוע צמיחה דינמי, כאשר סין, יפן, קוריאה הדרומית והודו משקיעות ביוזמות אבטחת סייבר המנוהלות על ידי בינה מלאכותית. ההשקעות המנחות של הממשלות בסין וההתרבות של שירותים דיגיטליים הפכו מנתוני מטרה ל"סייבר הקדימה" שידחוף אימוץ בינה מלאכותית. יפן וקוריאה הדרומית מנצלות את הבינה המלאכותית כדי לאבטח תשתית קריטית לקראת אירועים גדולים כמו תערוכת אוסקה 2025 (Statista).

למרות התקדמות אלו, האקרים גם משנים את הבינה המלאכותית לנשק אוטומטי, מתחמקים מהזיהוי ומנצלות פגיעויות בקנה מידה. זה יצר "מירוץ חימוש של בינה מלאכותית", עם ארגונים בכל רחבי העולם שמשקיעים במערכות הגנה אדפטיביות ולומדות את עצמן. השוק הגלובלי של בינה מלאכותית באבטחת סייבר צפוי להגיע ל-46.3 מיליארד דולר עד 2027 (GlobeNewswire), מדגיש את התפקיד הקריטי של חדשנות אזורית ושיתוף פעולה בעיצוב העתיד של ההגנה הדיגיטלית.

הגבול הבא: ציפייה להתפתחות של בינה מלאכותית באבטחת סייבר

מירוץ החימוש ההולך ומתרקם בין בינה מלאכותית (AI) והאקרים משנה באופן יסודי את נוף אבטחת הסייבר. ככל שרוב הארגונים מתחילים להסתמך על תשתיות דיגיטליות, גם המגנים וגם התוקפים מנצלים את הבינה המלאכותית כדי לנסות לעקוף אלה את אלה, מביאים לכניסתה של תקופה חדשה של מלחמות סייבר אוטומטיות, אדפטיביות.

מנגנוני הגנה המנוהלים על ידי בינה מלאכותית

• זיהוי איומים ותגובה: מערכות המנוהלות על ידי בינה מלאכותית יכולות לנתח כמויות מרובות של נתוני רשת בזמן אמת, לזהות אנומליות ואיומים פוטנציאליים הרבה יותר מהר מאשר שיטות מסורתיות. לפי דוח עלות פריצת נתונים של IBM לשנת 2023, ארגונים המשתמשים בבינה מלאכותית ואוטומציה חוו חיי פריצה קצרים יותר ב-108 ימים וחסכו בממוצע 1.76 מיליון דולר לכל פריצה בהשוואה להם שלא השתמשו בטכנולוגיות כאלה.
• אנליזת תחזית: דגמי למידת מכונה נעשה בהם שימוש הולך וגדל כדי לחזות דרכי התקפה ולחזק פגיעויות בצורה פרואקטיבית. גורמים של Gartner צופים שכספי ההשקעה על ניהול סיכון ואבטחה יגיעו ל-215 מיליארד דולר בשנת 2024, עם חלק ניכר שיוקצה לפתרונות משופרי בינה מלאכותית.
• תגובה אוטומטית לאירועים: אשון בינה מלאכותית מאפשרות לצוותי אבטחה לאוטומט משימות חוזרות, כמו תייקור התראות ותיאום תגובות, מה שמאפשר לאנליסטים האנושיים להתמקד באיומים מורכבים. CrowdStrike מציינת שהאוטומטיזציה המנוהלת על ידי בינה מלאכותית יכולה לצמצם את זמני התגובה משעות לדקות, מה שקטן בצורה משמעותית את הנזק האפשרי.

בינה מלאכותית בידי האקרים

• התקפות אוטומטיות: פושעי סייבר משתמשים בבינה מלאכותית כדי לאוטומט פישינג, יצירת תוכנות זדוניות, וסריקות פגיעויות, מה שהופך את ההתקפות ליותר תכופות ומתקדמות. Europol מזהירה כי כלים של בינה מלאכותית המייצרת כמו ChatGPT כבר מנוצלים כדי ליצור התקפות הנדסה חברתית משכנעות בקנה מידה.
• בינה מלאכותית עוינת: האקרים מפתחים טכניקות כדי להונות או לעקוף אמצעי הגנה מבוססי בינה מלאכותית, כגון זיהום נתוני הכשרה או יצירת קלטים עויינים. מסגרת ניהול סיכוני AI של NIST מדגימה את הצורך הגובר במודלים של AI resilient וכאלה שיכולים לסבול מניפולציות כאלה.

הדרכים קדימה

המהפכה באבטחת הסייבר מתפתחת במהירות, כשבמרכזה נמצאת הבינה המלאכותית. ככל שמגנים ותוקפים מעדנים את יכולות הבינה המלאכותית שלהם, העתיד צפוי לראות מחזור מתמשך של חדשנות ותגובה. ארגונים חייבים להשקיע באבטחת סייבר מתקדמת, המנוהלת על ידי בינה מלאכותית, ועדיין להישאר ערניים נגד האיומים החדשים והמתקדמים שבקצה המבט.

מכשולים, סיכונים והזדמנויות חדשות במהפכת אבטחת הסייבר המנוהלת על ידי בינה מלאכותית

האינטגרציה המהירה של הבינה המלאכותית (AI) לאבטחת הסייבר משנה באופן יסודי כיצד ארגונים מגינים מפני איומים סייבר הולכים ומתרקמים. כשאקרים מנצלים את הבינה המלאכותית כדי לאוטומט התקפות, להתחמק מהזיהוי ולנצל פגיעויות בקנה מידה, צוותי האבטחה מגיבים עם כלים מתקדמים מנוהלים על ידי בינה מלאכותית כדי לזהות, לחזות ולנטרל איומים בזמן אמת. מירוץ הטכנולוגיה ההולך ומתרקם מהווה את אופי נוף ההגנה הדיגיטלי, מה שמייצר מכשולים משמעותיים והזדמנויות חסרות תקדים.

• מכשולים וסיכונים:
  • בינה מלאכותית עוינת: ההאקרים כבר משתמשים בבינה מלאכותית כדי ליצור קמפיינים פישינג משכנעים יותר, לאוטומט יצירת תוכנות זדוניות ולעקוף אמצעי אבטחה קונבנציונליים. לפי דוח עלות פריצת נתונים של IBM לשנת 2023, העלות הממוצעת של פריצת נתונים הגיעה ל-4.45 מיליון דולר, עם התקפות המנוהלות על ידי בינה מלאכותית שתרמו למחזורי פריצה מהירים יותר ולעלויות תיקון גבוהות יותר.
  • פרטיות נתונים והטיה: מערכות בינה מלאכותית זקוקות לסטים גדולים של נתונים כדי לתפקד בצורה יעילה, מה שמעורר חששות לגבי פרטיות הנתונים והאפשרות להטיה אלגוריתמית. מודלים לא מדויקים או מוטים של בינה מלאכותית עלולים להוביל לנפילות פוטנציאליות או איומים לא מופעים, מה ש undermines את האמון בהגנות אוטומטיות (World Economic Forum).
  • פער הכישורים: הביקוש למקצוענים בעלי מומחיות בבינה מלאכותית ואבטחת סייבר עולה הרבה מעל ההיצע, מה שמייצר צוואר בקבוק טלנט. דוח (ISC)² לשנת 2023 מציין פער הגלובלי בכוח העבודה באבטחת הסייבר של 4 מיליון, המוגבר על ידי הצורך במומחיות בינה מלאכותית.
• הזדמנויות חדשות:
  • זיהוי איומים פרואקטיבי: הבינה המלאכותית מאפשרת ניתוח בזמן אמת של זרמי נתונים רבים, מזהה אנומליות ואיומים פוטנציאליים לפני שהם מתפתחים. פתרונות כמו Security Copilot של Microsoft משתמשים בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי לזרז את התגובה לאירועים ולצוד איומים (Microsoft).
  • תגובה אוטומטית: תיאום אבטחה המנוהל על ידי בינה מלאכותית מאוטומט משימות שגרתיות, מה שמאפשר לאנליסטים האנושיים להתמקד באיומי אקטיביים מורכבים. זה מקטין את זמני התגובה ומגביל את השפעת הפריצות.
  • למידה מתמשכת: דגמי למידת מכונה מתאימים את עצמם לטכניקות התקפה המשתנות, משתפרים לאורך זמן ומספקים הגנה דינמית נגד איומים חדשים (Gartner).

ככל שהבינה המלאכותית והאקרים ממשיכים להתעלות על ההגנות המסורתיות, המהפכה באבטחת הסייבר מתאפיינת במירוץ לחידוש. ארגונים שמאמצים את הבינה המלאכותית תוך ההתמודדות עם הסיכונים המובנים שלה יהיו הממוקמים ביותר להגן על נכסיהם הדיגיטליים בעידן הזה החדש.

מקורות והפניות

• בינה מלאכותית מול האקרים: המהפכה באבטחת סייבר משחררת את ההגנה הדיגיטלית
• Statista
• דוח עלות פריצת נתונים של IBM לשנת 2023
• דוח (ISC)² לשנת 2023
• MarketsandMarkets
• Darktrace
• CrowdStrike
• Varonis
• Palo Alto Networks
• SentinelOne
• Microsoft
• Forbes
• אסטרטגיה דיגיטלית
• Research and Markets
• GlobeNewswire
• Europol
• מסגרת ניהול סיכוני AI של NIST