Hoe AI anomaliedetectie verbetert en waarschuwingsmoeheid aanpakt in cyberbeveiliging

Deze ruis kan ervoor zorgen dat security-specialisten kritieke bedreigingen over het hoofd zien, waardoor de beveiliging wordt verzwakt. Generatieve AI (GenAI) is naar voren gekomen als een veelbelovende oplossing voor dit probleem. Het biedt namelijk zogeheten ‘contextuele mogelijkheden’ om ruis te filteren, prioriteit te geven aan belangrijke bedreigingen en bruikbare reacties voor te stellen.

Hoe moe bent u?

Het monitoren van anomalieën - ofwel onverwachte of ongebruikelijke patronen binnen systemen of netwerken – kan uitputtend zijn. Het enorme aantal waarschuwingen is in belangrijke mate te wijten aan de complexiteit van moderne IT-omgevingen en de hoeveelheid contextuele gegevens waarmee security-specialisten rekening moeten houden om risico's effectief in te schatten. Traditionele systemen voor het detecteren van anomalieën zijn weliswaar essentieel, maar hebben vaak moeite om onderscheid te maken tussen echte bedreigingen en - zeg maar - goedaardige anomalieën, wat leidt tot een stortvloed aan waarschuwingen.

Historisch gezien werken anomaliedetectie-engines het best op nauw gedefinieerde datasets. Effectieve anomaliedetectie moet twee cruciale vragen beantwoorden: of er iets abnormaals is gedetecteerd binnen de omgeving en waar de anomalie waarschijnlijk verband mee houdt. Systemen die de tweede vraag niet kunnen beantwoorden, lopen het risico op hoge false positive-percentages, waardoor security-specialisten een groot aantal waarschuwingen moeten doornemen die mogelijk helmaal geen echte bedreiging vormen. Hier zou AI kunnen helpen. Maar wil AI-gebaseerde daadwerkelijk voor anomaliedetectie blijvende waarde hebben, dan moet het zich ontwikkelen om bredere datasets met grotere nauwkeurigheid te begrijpen.

De rol van GenAI bij het opsporen van afwijkingen

Van oudsher vertrouwde cyberbeveiliging op detectiesystemen die gebruik maken maken van handtekeningen. Denk aan inbraakdetectie en anti-malware software. Via deze handtekeningen kunnen zij reeds bekende bedreigingen opsporen. In de loop van de tijd hebben machine learning (ML) en gedragsanalyse meer verfijning toegevoegd, waardoor nog niet eerder geïdentificeerde aanvalspatronen kunnen worden gedetecteerd. Met de komst van GenAI verwachten cyberbeveiligingsexperts verbeteringen ten opzichte van de traditionele AI/ML-mogelijkheden. De geavanceerde patroonherkenning en gegevensgeneratie van GenAI maken het mogelijk om nauwkeurige gedragsmodellen te bouwen, subtiele afwijkingen te herkennen, mogelijke aanvalsscenario's te simuleren en in realtime aan te passen aan opkomende bedreigingen.

Traditionele AI-modellen blinken uit in het samenstellen van verdachte patronen, maar GenAI gaat een stap verder door taken te automatiseren die analisten voorheen handmatig uitvoerden. GenAI verbetert deze traditionele detectiemodellen door gegevens over een breder spectrum te correleren en voegt een ‘redeneer’-component toe die analisten helpt om van detectie tot bruikbaar inzicht te komen. Met deze nieuwe mogelijkheid verschuift GenAI van het louter identificeren van anomalieën naar het begrijpen ervan binnen hun context.

Een nieuwe aanpak, dankzij ‘multi-agent’ GenAI-systemen

Multi-agent GenAI-systemen bieden een innovatieve benadering van anomaliedetectie door verschillende componenten te laten samenwerken in plaats van slechts te vertrouwen op gecentraliseerde detectie. In dergelijke systemen monitoren verschillende agents specifieke delen van de IT-omgeving, waaronder netwerkverkeer, system logs, gebruikersgedrag, configuraties en kwetsbaarheden. Door deze autonome agents op goed gecoördineerde wijze te laten samenwerken, kan een GenAI-systeem een genuanceerd beeld van potentiële risico's creëren, een grondige beoordeling van bedreigingen bieden en helpen bij het prioriteren van waarschuwingen die onmiddellijke aandacht vereisen.

Deze aanpak biedt ook een grote verlichting voor teams die bedreigingen analyseren. Omdat het GenAI-systeem de meldingen van iedere individuele agent autonoom evalueert, kunnen beveiligingsteams zich richten op bedreigingen met een hoge prioriteit - zonder te verdrinken in een eindeloze golf van false positives. Is deze manier van werken eenmaal goed op gang gekomen, dan stellen multi-agent GenAI-systemen beveiligingsteams in staat om bedreigingen proactief aan te pakken in plaats van te reageren op elk potentieel risico.

GenAI's bredere contextuele begrip

In tegenstelling tot traditionele detectiesystemen kan GenAI externe factoren interpreteren, die van invloed kunnen zijn op het beveiligingslandschap van een organisatie. Denk aan geopolitieke gebeurtenissen of sectorspecifieke bedreigingen. In plaats van alleen een waarschuwing af te geven wanneer een patroon wordt herkend, beoordeelt GenAI zowel interne als externe omstandigheden, waardoor een verfijnde en holistische analyse van potentiële bedreigingen wordt geboden.

Met deze geavanceerde mogelijkheden kan GenAI veel achtergrondonderzoek afhandelen dat analisten anders handmatig zouden moeten uitvoeren. GenAI kan context verzamelen voor analisten door belangrijke inzichten op het scherm te zetten en gegevens te correleren om analisten te helpen begrijpen wat er gebeurt en wat de mogelijke impact is.

Hoe betrouwbaar is GenAI?

Hoe veelbelovend GenAI ook is, het is en blijft voorlopig een nieuwe technologie. Experts adviseren voorzichtig te zijn met de toepassing ervan. In de toekomst kunnen AI-systemen menselijke analisten aanvullen doordat ze na verloop van tijd inzicht krijgen in de sterke punten, vaardigheden en werkpatronen van elk teamlid. Door de expertise en vooroordelen van individuele specialisten te herkennen, zou GenAI de taakopdrachten kunnen optimaliseren en effectieve teamkoppelingen voor complexe bedreigingen kunnen voorstellen.

Niet iedereen is echter overtuigd van de huidige levensvatbaarheid van GenAI in iedere cyberbeveiligingsomgeving. Op GenAI gebaseerde anomaliedetectiesystemen zijn momenteel effectiever in ecosystemen met slechts één leverancier. Er zijn echter maar weinig grote organisaties die voor zo’n aanpak hebben gekozen.

Hoewel er zeker nog de nodige uitdagingen zijn, heeft GenAI wel degelijk een aanzienlijk potentieel om de ‘alert fatigue’ te verminderen en de detectie van bedreigingen te stroomlijnen. Voor beveiligingsprofessionals die ontelbare uren besteden aan het beheren van false positive-meldingen, is een systeem dat deze werklast vermindert een waardevolle aanwinst. Naarmate de GenAI-technologie zich verder ontwikkelt, kan het een onmisbaar hulpmiddel worden dat security-specialisten helpt zich te concentreren op de meest kritieke bedreigingen. Daarmee maakt GenAI een effectievere verdediging tegen cyberaanvallen in tal van sectoren mogelijk.