เวลา 2:17 น. สัญญาณเตือนความปลอดภัยสว่างขึ้นในแชทของคุณ จากนั้นก็มีอีก; จนถึงเช้า มีหลายร้อยข้อความ ขณะที่บางเรื่องสำคัญ ส่วนมากไม่ใช่
นั่นคือความเป็นจริงสำหรับสตาร์ทอัพด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ส่วนใหญ่ คุณถูกคาดหวังให้ปกป้องจากภัยคุกคามระดับองค์กรด้วยทีมงานขนาดเล็ก เวลาที่จำกัด และเครื่องมือที่ไม่ได้ถูกสร้างมาเพื่อรับมือกับการโจมตีที่เกิดขึ้นในปัจจุบัน
คู่มือนี้จะแนะนำคุณในการเลือกชุดเครื่องมือด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ด้วย AI ที่เหมาะสมกับรูปแบบภัยคุกคาม ขนาดทีม และเส้นทางการเติบโตของสตาร์ทอัพของคุณ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับองค์ประกอบหลัก เช่น ท่อข้อมูลและเฟรมเวิร์ก ML วิธีการประเมินแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สเทียบกับแพลตฟอร์มเชิงพาณิชย์ และวิธีหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่พบบ่อย
เราจะมาดูกันว่าทำไมClickUp ซึ่งเป็นConverged AI Workspace แห่งแรกของโลก จึงเป็นเครื่องมือที่คุณต้องมีไว้ในชุดเครื่องมือของคุณ! 🌟
อะไรคือ AI Cybersecurity Stack?
ชุดเครื่องมือด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์สำหรับปัญญาประดิษฐ์ (AI cybersecurity stack) คือการรวมกันเป็นชั้น ๆ ของเครื่องมือ, กรอบการทำงาน, และโครงสร้างพื้นฐานที่ช่วยให้การตรวจจับ, การตอบสนอง, และการป้องกันภัยคุกคามได้รับการขับเคลื่อนโดยการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning)
คิดถึงมันเหมือนระบบที่สมบูรณ์ ตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลไปจนถึงการดำเนินการ ที่ช่วยให้เครื่องมือด้านความปลอดภัยของคุณสามารถเรียนรู้และปรับตัวได้ โดยทั่วไปจะประกอบด้วยระบบท่อส่งข้อมูลสำหรับข้อมูลทางไกลด้านความปลอดภัย (security telemetry) แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning หรือ ML) ที่ได้รับการฝึกอบรมบนรูปแบบของภัยคุกคาม โครงสร้างพื้นฐานสำหรับการPLOY และการระบบติดตามตรวจสอบ
การเข้าใจความแตกต่างระหว่างการนำ AI มาใช้ร่วมกับเครื่องมือความปลอดภัยแบบดั้งเดิมกับการสร้างระบบใหม่โดยใช้โซลูชันที่มี AI เป็นพื้นฐานตั้งแต่ต้นนั้นมีความสำคัญอย่างยิ่ง เครื่องมือที่มี AI เป็นพื้นฐานจะใช้การเรียนรู้ของเครื่องเป็นแกนกลาง ในขณะที่ระบบดั้งเดิมที่ได้รับการเสริมด้วย AI จะเพียงแค่เพิ่มคุณสมบัติการเรียนรู้ของเครื่องเข้าไปในสถาปัตยกรรมที่ใช้กฎเกณฑ์แบบเก่า
สแต็กที่เหมาะสมสำหรับสตาร์ทอัพของคุณจะขึ้นอยู่กับโมเดลภัยคุกคามเฉพาะของคุณ ความเชี่ยวชาญของทีมคุณ และแผนการเติบโตของคุณเป็นอย่างมาก
🧠 เกร็ดความรู้: โปรแกรม 'Creeper' ถูกสร้างขึ้นในปี 1971 โดยBob Thomasที่ BNN Technologies โดยถือเป็นไวรัสคอมพิวเตอร์หรือเวิร์มตัวแรกที่ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อทดลองโปรแกรมที่สามารถทำสำเนาตัวเองได้ มันเคลื่อนย้ายระหว่างคอมพิวเตอร์ DEC PDP-10 โดยแสดงข้อความว่า "ฉันคือ Creeper จับฉันได้ถ้าทำได้!"
ทำไมสตาร์ทอัพด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์จึงต้องการ AI ในชุดเทคโนโลยีของพวกเขา
ในฐานะสตาร์ทอัพด้านความปลอดภัย คุณกำลังเผชิญกับภัยคุกคามระดับองค์กรด้วยทรัพยากรเพียงเล็กน้อย และทีมของคุณอาจจมอยู่กับคำเตือนจากเครื่องมือแบบดั้งเดิม เครื่องมือความปลอดภัยที่อิงตามกฎไม่สามารถตามทันการโจมตีสมัยใหม่ได้ และต้องการการปรับแต่งด้วยมืออย่างต่อเนื่องซึ่งทีมที่มีทรัพยากรจำกัดไม่สามารถรักษาได้
ระบบที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้ทีมขนาดเล็กสามารถจัดการความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ในระดับองค์กรได้โดยการอัตโนมัติงานประจำ
นี่คือเหตุผลที่คุณต้องมี AI ในชุดเทคโนโลยีของคุณ:
การตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามที่รวดเร็วขึ้น
โมเดล AI ช่วยลดระยะเวลาอย่างมีนัยสำคัญระหว่างเหตุการณ์การบุกรุกกับการตอบสนองของคุณ โดยมอบ:
- การจดจำรูปแบบในระดับใหญ่: AI ประมวลผลเหตุการณ์นับล้านจากเครือข่ายและจุดปลายทางของคุณเพื่อเปิดเผยภัยคุกคามที่แท้จริงซึ่งถูกซ่อนอยู่ในเสียงรบกวนของกิจกรรมประจำวัน
- การคัดแยกผู้ป่วยอัตโนมัติ: แทนที่จะจัดการกับทุกการแจ้งเตือนอย่างเท่าเทียมกัน โมเดล AI จะจัดลำดับความสำคัญตามความรุนแรง เพื่อให้ทีมวิเคราะห์ของคุณสามารถมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สำคัญที่สุดได้ทันที
- การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง: ระบบที่ดีที่สุดจะปรับปรุงความแม่นยำในการตรวจจับของตนตลอดเวลาเมื่อเผชิญกับรูปแบบการโจมตีใหม่ ๆ ที่เกิดขึ้นและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ทำให้การป้องกันของคุณฉลาดขึ้นทุกวัน
ลดภาระงานที่ต้องทำด้วยมือสำหรับทีมที่มีประสิทธิภาพสูง
สตาร์ทอัพส่วนใหญ่ไม่สามารถรับภาระค่าใช้จ่ายในการจัดตั้งศูนย์ปฏิบัติการด้านความปลอดภัย (SOC) ได้อย่างเต็มรูปแบบ AI ช่วยลดช่องว่างนี้โดยจัดการงานที่ซ้ำซากและใช้เวลามากซึ่งทำให้ผู้วิเคราะห์หมดแรง ซึ่งรวมถึงการวิเคราะห์บันทึกประจำวัน การตรวจสอบการแจ้งเตือนเบื้องต้น และการล่าภัยคุกคามเชิงรุก
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ช่วยต่อสู้กับความเหนื่อยล้าด้านความปลอดภัยที่เกิดขึ้นเมื่อทีมของคุณถูกท่วมท้นด้วยคำเตือนต่างๆ โดยใช้ AI เพื่อกรองคำเตือนที่ผิดพลาดก่อนที่จะถึงมือมนุษย์ คุณจึงมั่นใจได้ว่าความสนใจอันมีค่าของทีมจะถูกใช้ไปกับภัยคุกคามที่แท้จริงเท่านั้น
การปกป้องที่ปรับขนาดได้เมื่อคุณเติบโต
ความต้องการด้านความปลอดภัยของคุณต้องเติบโตไปพร้อมกับธุรกิจของคุณ โดยไม่จำเป็นต้องจ้างนักวิเคราะห์ใหม่สำหรับลูกค้าหรือสายผลิตภัณฑ์ใหม่ทุกครั้ง ระบบที่ใช้ AI ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับพื้นผิวการโจมตีที่ขยายตัว เนื่องจากผู้ใช้และข้อมูลที่มากขึ้นหมายถึงบริการคลาวด์มากขึ้น สิ่งนี้กลับรูปแบบโมเดลความปลอดภัยแบบดั้งเดิม ทำให้คุณสามารถขยายการป้องกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ
📮 ClickUp Insight: ในขณะที่34% ของผู้ใช้มีความมั่นใจอย่างเต็มที่ในระบบ AI แต่กลุ่มที่ใหญ่กว่าเล็กน้อย (38%) ยังคงใช้แนวทาง "เชื่อแต่ต้องตรวจสอบ" เครื่องมือที่ทำงานแบบแยกเดี่ยวและไม่คุ้นเคยกับบริบทการทำงานของคุณ มักมีความเสี่ยงสูงที่จะให้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องหรือไม่เป็นที่น่าพอใจ
นี่คือเหตุผลที่เราสร้างClickUp Brain, AI ที่เชื่อมต่อการจัดการโครงการ การจัดการความรู้ และการทำงานร่วมกันของคุณทั่วทั้งพื้นที่ทำงานของคุณ และผสานรวมเครื่องมือของบุคคลที่สาม รับคำตอบตามบริบทโดยไม่ต้องสลับไปมา และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของคุณได้ 2–3 เท่า เช่นเดียวกับลูกค้าของเราที่ Seequent
องค์ประกอบหลักของระบบความปลอดภัยไซเบอร์ด้วยปัญญาประดิษฐ์
หากไม่มีภาพที่ชัดเจนขององค์ประกอบหลักของ AI stack คุณเสี่ยงที่จะซื้อเครื่องมือที่ทรงพลังแต่ไร้ประโยชน์ เพราะคุณขาดส่วนสำคัญ เช่น ข้อมูลที่สะอาดหรือวิธีการนำไปใช้งาน
นี่คือสี่ชั้นที่สำคัญซึ่งทำงานร่วมกันเพื่อสร้างสแต็กที่สมบูรณ์ 🛠️
1. ชั้นการจัดการข้อมูลและการนำเข้าข้อมูล
นี่คือรากฐานของการดำเนินงานด้านความปลอดภัยของ AI ทั้งหมดของคุณ นี่คือวิธีที่คุณรวบรวม ทำความสะอาด และจัดระเบียบข้อมูลความปลอดภัยทั้งหมด หรือข้อมูลการวัดผล (telemetry) จากทั่วทั้งองค์กรของคุณ เพื่อให้สามารถนำไปใช้กับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้ หาก ข้อมูลของคุณไม่เป็นระเบียบหรือไม่สมบูรณ์ การคาดการณ์ของ AI ของคุณจะไม่เชื่อถือได้:
- แหล่งข้อมูล: รวบรวมข้อมูลทั้งหมดจากบันทึกการตรวจจับและตอบสนองที่ปลายทาง (EDR) และข้อมูลการไหลของเครือข่าย ไปจนถึงบันทึกการกำหนดค่าคลาวด์และเหตุการณ์จากผู้ให้บริการระบุตัวตน
- การทำให้เป็นมาตรฐาน: ทำให้ข้อมูลจากเครื่องมือต่าง ๆ ของคุณเป็นรูปแบบเดียวที่สอดคล้องกันเพื่อให้ AI สามารถเข้าใจได้
- สถาปัตยกรรมการจัดเก็บข้อมูล: เลือกระบบ การจัดการข้อมูลซึ่งมักจะเป็นดาต้าเลค ที่สามารถจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมทั้งรองรับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์และการสืบค้นข้อมูลย้อนหลัง
- นโยบายการเก็บรักษาข้อมูล: ตัดสินใจว่าจะเก็บข้อมูลไว้นานเท่าใด โดยคำนึงถึงความจำเป็นในการใช้ข้อมูลย้อนหลังสำหรับการฝึกอบรมโมเดลควบคู่ไปกับค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บข้อมูลที่เพิ่มขึ้น
🚀 ข้อได้เปรียบของ ClickUp: ควบคุมวิธีการรวบรวม, ปรับให้เป็นมาตรฐาน, และเก็บรักษาข้อมูลของคุณทั่วทั้งระบบของคุณด้วยเอกสารใน ClickUp Docs.
ตัวอย่างเช่น สตาร์ทอัพของคุณดึงข้อมูลเทเลเมทริกซ์จากเครื่องมือ EDR, บันทึกในคลาวด์ และผู้ให้บริการข้อมูลประจำตัว เอกสารใน ClickUp Doc ที่อยู่ศูนย์กลางจะกำหนด อย่างชัดเจน ว่าแหล่งข้อมูลใดถูกนำเข้ามา, ฟิลด์ถูกทำให้เป็นมาตรฐานอย่างไร, โมเดลสคีมาคาดหวังอะไร, และแต่ละประเภทข้อมูลจะถูกเก็บไว้นานเท่าใด เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงในไปป์ไลน์ การอัปเดตเหล่านั้นจะสะท้อนทันทีและเชื่อมโยงกับวิศวกรที่รับผิดชอบ
2. เฟรมเวิร์กและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
นี่คือ 'สมอง' ของสแต็ก ซึ่งเป็นจุดที่การตรวจจับภัยคุกคามจริงเกิดขึ้น ที่นี่ คุณจะตัดสินใจเลือกใช้:
- โมเดลสำเร็จรูปจากผู้ให้บริการ: ติดตั้งได้รวดเร็ว แต่มีความยืดหยุ่นในการปรับแต่งน้อยกว่า
- โมเดลที่ฝึกฝนเฉพาะ: ปรับแต่งให้เหมาะสมกับสภาพแวดล้อมของคุณอย่างสมบูรณ์แบบ แต่ต้องการความเชี่ยวชาญด้าน ML อย่างมาก
ประเภทของโมเดลที่พบบ่อย ได้แก่ การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (ฝึกฝนจากตัวอย่างที่มีป้ายกำกับของภัยคุกคามที่รู้จัก) และการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (ยอดเยี่ยมสำหรับการตรวจจับความผิดปกติและการค้นหาภัยคุกคามที่คุณไม่เคยเห็นมาก่อน)
⚙️ โบนัส: เข้าใจความแตกต่างระหว่างแมชชีนเลิร์นนิงแบบมีผู้ควบคุมกับแบบไม่มีผู้ควบคุมเพื่อเลือกตัวเลือกที่ดีกว่า
3. โครงสร้างพื้นฐานสำหรับการปรับใช้และการบูรณาการ
ชั้นนี้เกี่ยวข้องกับการนำแบบจำลองของคุณเข้าสู่สภาพแวดล้อมการผลิตที่พวกมันสามารถทำหน้าที่ได้ สำหรับสตาร์ทอัพ สิ่งสำคัญคือการค้นหาแนวทางที่ไม่ต้องการทีม MLOps (การปฏิบัติการเรียนรู้ของเครื่อง) ที่ต้องรับผิดชอบโดยเฉพาะ ค้นหา:
- ความเข้ากันได้ของ API: เครื่องมือ AI ของคุณต้องสามารถสื่อสารกับระบบความปลอดภัยที่มีอยู่ของคุณได้ เช่น ระบบการจัดการข้อมูลและเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย (SIEM) หรือแพลตฟอร์มการประสานงาน การอัตโนมัติ และการตอบสนองด้านความปลอดภัย (SOAR)
- ข้อกำหนดด้านความล่าช้า: สำหรับการตรวจจับภัยคุกคามแบบเรียลไทม์ โมเดลของคุณต้องตัดสินใจภายในเวลาไม่กี่มิลลิวินาที
- กลไกที่อัปเดตแล้ว: คุณต้องการกระบวนการที่ราบรื่นในการผลักดันรุ่นใหม่และรุ่นที่ปรับปรุงของโมเดลเข้าสู่การผลิตโดยไม่ทำให้เกิดการหยุดชะงัก
4. เครื่องมือการตรวจสอบและการสังเกต
ชั้นนี้ติดตามประสิทธิภาพของแบบจำลองเพื่อตรวจจับปัญหา เช่น การเบี่ยงเบน (drift) ซึ่งหมายถึงการที่ความแม่นยำของแบบจำลองลดลงเมื่อเวลาผ่านไปเนื่องจากรูปแบบการโจมตีเปลี่ยนแปลง นอกจากนี้ยังให้วงจรป้อนกลับที่สำคัญสำหรับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ช่วยให้ผู้วิเคราะห์สามารถดำเนินการตามการแจ้งเตือนเพื่อฝึกฝนและปรับปรุงแบบจำลองให้ดียิ่งขึ้น การสังเกตการณ์ที่แข็งแกร่งช่วยให้คุณมองเห็นได้อย่างชัดเจนว่าระบบป้องกัน AI ของคุณทำงานได้ดีเพียงใด
🔍 คุณรู้หรือไม่? ในหนึ่งในเหตุการณ์โจมตีทางไซเบอร์ที่ควบคุมโดย AI ซึ่งมีการรายงานต่อสาธารณะเป็นครั้งแรก ตัวแทน AI ที่ถูกแฮ็ก (jailbroken) ถูกนำมาใช้เพื่อดำเนินการที่ซับซ้อนอย่างอัตโนมัติในหลายขั้นตอน ส่งผลกระทบต่อองค์กรหลายสิบแห่ง
กรอบการทำงานและเครื่องมือ AI ชั้นนำสำหรับสตาร์ทอัพด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์
ตลาดเต็มไปด้วยเครื่องมือ AI มากมายจนทำให้ยากที่จะรู้ว่าจะเริ่มต้นจากตรงไหน คุณอาจติดอยู่กับการใช้จ่ายเกินไปกับแพลตฟอร์มสำหรับองค์กรที่คุณไม่ต้องการ หรือเสียเวลาหลายเดือนไปกับโปรเจกต์ DIY ที่ไม่เคยเปิดตัว
ภูมิทัศน์สามารถแบ่งออกเป็นสามหมวดหมู่หลักเพื่อช่วยให้คุณกำหนดขอบเขตให้แคบลงตามงบประมาณ ทีม และเป้าหมายของคุณ 💁
ตัวเลือกโอเพนซอร์สสำหรับทีมที่คำนึงถึงงบประมาณ
การเปิดซอร์สให้คุณมีการควบคุมและความยืดหยุ่นสูงสุดในต้นทุนเริ่มต้นที่ต่ำที่สุด แต่มาพร้อมกับการแลกเปลี่ยน คุณจะต้องรับผิดชอบในการตั้งค่า การบำรุงรักษา และการแก้ไขปัญหา ซึ่งต้องการความเชี่ยวชาญภายในองค์กรอย่างมาก คุณทำงานกับ:
- TensorFlow/PyTorch: นี่คือเฟรมเวิร์กที่ได้รับความนิยมสำหรับการสร้างโมเดล ML แบบกำหนดเองตั้งแต่เริ่มต้น มอบความยืดหยุ่นที่ไม่มีใครเทียบได้ แต่มีเส้นทางการเรียนรู้ที่ค่อนข้างชัน
- YARA + ML extensions: เป็นเครื่องมือทรงพลังสำหรับการตรวจจับมัลแวร์ตามกฎ และสามารถขยายความสามารถด้วย ML เพื่อสร้างตัวจำแนกที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น
- Zeek (เดิมชื่อ Bro): นี่คือเฟรมเวิร์กสำหรับการวิเคราะห์เครือข่ายที่ได้รับความนิยม พร้อมระบบนิเวศของปลั๊กอินที่หลากหลาย รวมถึงปลั๊กอินสำหรับการวิเคราะห์ปริมาณการจราจรที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง
- OpenSearch Security Analytics: ทางเลือกโอเพนซอร์สสำหรับ SIEM เชิงพาณิชย์ มาพร้อมกับฟีเจอร์ตรวจจับความผิดปกติและการวิเคราะห์ความปลอดภัยด้วยแมชชีนเลิร์นนิงในตัว
🧠 เกร็ดความรู้: การทดสอบการเจาะระบบถูกกำหนดขึ้นในช่วงต้นทศวรรษ 1970 การจำลองการโจมตีเพื่อค้นหาช่องโหว่ได้รับการจัดตั้งอย่างเป็นทางการในรายงานปี 1972 โดยJames P. Anderson
แพลตฟอร์มแบบคลาวด์เนทีฟสำหรับการปรับใช้อย่างรวดเร็ว
สำหรับสตาร์ทอัพที่ต้องการดำเนินการอย่างรวดเร็วและหลีกเลี่ยงการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน แพลตฟอร์มแบบคลาวด์เนทีฟเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม บริการเหล่านี้จัดการฮาร์ดแวร์พื้นฐานและ MLOps ให้โดยอัตโนมัติ ช่วยให้ทีมของคุณมุ่งเน้นไปที่การสร้างและปรับใช้โมเดลได้อย่างเต็มที่
ผู้ให้บริการหลักได้แก่ AWS, Google Cloud และ Microsoft Azure ซึ่งทั้งหมดนำเสนอแพลตฟอร์ม ML ที่มีการจัดการอย่างทรงพลัง เช่น SageMaker, Vertex AI และ Azure ML
พวกเขายังให้บริการ AI ที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยโดยเฉพาะ เช่น AWS GuardDuty และ Google Chronicle ซึ่งมอบเส้นทางที่รวดเร็วที่สุดในการตรวจจับด้วย AI สิ่งสำคัญที่ควรระวังคือการผูกขาดกับผู้ให้บริการและการกำหนดราคาตามการใช้งานที่อาจขยายตัวโดยไม่คาดคิด
🔍 คุณรู้หรือไม่?หนอนไวรัส Stuxnetในปี 2010 ใช้ช่องโหว่ที่ไม่เคยถูกค้นพบมาก่อนถึงสี่จุดเพื่อขัดขวางโครงการนิวเคลียร์ของอิหร่าน ส่งผลอย่างมหาศาลต่อวิธีที่รัฐบาลและบริษัทต่างๆ ติดตามและสะสมช่องโหว่ที่ไม่เป็นที่รู้จัก
โซลูชันปัญญาประดิษฐ์เฉพาะทางสำหรับความปลอดภัยทางไซเบอร์
หากคุณต้องการเวลาในการสร้างคุณค่าที่รวดเร็วที่สุด แพลตฟอร์มเชิงพาณิชย์ที่ออกแบบมาเฉพาะทางคือทางเลือกที่เหมาะสม เครื่องมือเหล่านี้ถูกออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับกรณีการใช้งานด้านความปลอดภัย มาพร้อมกับโมเดลที่ผ่านการฝึกฝนล่วงหน้าและเวิร์กโฟลว์ที่ปรับแต่งมาแล้ว แม้ว่าจะมีความยืดหยุ่นในการปรับแต่งน้อยกว่าการทำเองก็ตาม
| หมวดหมู่ | สิ่งที่มันทำ | ผู้เล่นหลัก |
| EDR | การตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามที่จุดปลายทาง | CrowdStrike, SentinelOne และ VMware Carbon Black |
| NDR | การตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามทางเครือข่าย | Darktrace, Vectra AI และ ExtraHop |
| ทะยาน | การประสานงานด้านความปลอดภัย, การทำงานอัตโนมัติ และการตอบสนอง | Splunk SOAR, Palo Alto XSOAR และ Swimlane |
ความท้าทายด้านความปลอดภัยของ AI ที่สตาร์ทอัพมักเผชิญ
คุณได้ลงทุนในเครื่องมือ AI ใหม่แล้ว แต่เครื่องมือนี้ไม่ได้ให้ผลลัพธ์ตามที่คุณคาดหวังไว้ ตอนนี้แทนที่จะแก้ปัญหา คุณกลับต้องเผชิญกับปัญหาใหม่ ๆ เช่น การเหนื่อยล้าจากการแจ้งเตือน และการรวมระบบที่ซับซ้อน
การรู้ถึงข้อผิดพลาดทั่วไปเหล่านี้ล่วงหน้าช่วยให้คุณวางแผนรับมือและหลีกเลี่ยงความผิดพลาดที่อาจมีค่าใช้จ่ายสูงได้ 👀
- คุณภาพและความพร้อมใช้งานของข้อมูล: โมเดลจะดีได้เพียงเท่า ข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝนเท่านั้น และสตาร์ทอัพหลายแห่งขาดข้อมูลที่สะอาดและมีป้ายกำกับอย่างถูกต้องซึ่งจำเป็นสำหรับการสร้างโมเดลที่ปรับแต่งให้แม่นยำ
- ความเหนื่อยล้าจากการแจ้งเตือนเท็จ: ระบบ AI ที่ปรับแต่งไม่เหมาะสมอาจสร้างสัญญาณรบกวนได้มากกว่าระบบแบบดั้งเดิม ส่งผลให้ทีมของคุณต้องจมอยู่กับข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง และทำลายจุดประสงค์หลักของระบบโดยสิ้นเชิง
- ช่องว่างด้านทักษะ: ความเชี่ยวชาญในการสร้าง, ติดตั้ง, และบำรุงรักษาระบบ ML มีค่าใช้จ่ายสูงและหายาก, เช่นเดียวกับความรู้ด้านความปลอดภัยที่ลึกซึ้ง
- ความซับซ้อนในการผสานรวม: การทำให้เครื่องมือ AI ใหม่ของคุณทำงานร่วมกับโครงสร้างพื้นฐานด้านความปลอดภัยที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น มักต้องใช้เวลามากกว่าและใช้ความพยายามมากกว่าที่คาดการณ์ไว้
- การบำรุงรักษารุ่น: AI ไม่ใช่โซลูชันแบบ 'ตั้งค่าแล้วลืมไป' รุ่นจะเสื่อมประสิทธิภาพลงเมื่อเวลาผ่านไปและต้องการการตรวจสอบ ปรับแต่ง และฝึกฝนใหม่อย่างต่อเนื่องเพื่อให้ยังคงมีประสิทธิภาพ
- การกระจายตัวของเครื่องมือ: เครื่องมือ AI ใหม่แต่ละตัวสามารถเพิ่มไซโลอีกอันหนึ่งให้กับการดำเนินงานด้านความปลอดภัยของคุณ ทำให้การมองเห็นเป็นชิ้นส่วนและยากต่อการมองเห็นภาพรวม
ความท้าทายเหล่านี้เน้นย้ำให้เห็นว่า ทำไมการกำกับดูแลโดยมนุษย์ที่มีทักษะจึงยังคงมีความสำคัญในการชี้นำ ตีความ และจัดการระบบ AI ที่ซับซ้อนที่สุด
🔍 คุณทราบหรือไม่? ปัจจุบันกว่าครึ่งหนึ่งขององค์กรให้ความสำคัญกับการลงทุนด้านความปลอดภัย AI มากกว่าเครื่องมือรักษาความปลอดภัยแบบดั้งเดิม แต่หลายแห่งยังคงประสบปัญหาการกระจายตัวของเครื่องมือ องค์กรต่างๆ ใช้แอปพลิเคชัน SaaSเฉลี่ย85รายการ และใช้เครื่องมือแยกกันมากกว่า 5 รายการสำหรับการค้นหาข้อมูล การตรวจสอบ หรือการจำแนกประเภทข้อมูล ซึ่งทำให้การจัดการและบูรณาการความปลอดภัยเป็นเรื่องยากยิ่งขึ้น
วิธีเลือก AI Stack ที่เหมาะสมสำหรับสตาร์ทอัพด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ของคุณ
คุณเข้าใจส่วนประกอบและเครื่องมือต่างๆ แล้ว แต่คุณจะตัดสินใจขั้นสุดท้ายได้อย่างไร? การเลือกจากการสาธิตที่ดูน่าประทับใจแทนที่จะพิจารณาจากบริบทเฉพาะของสตาร์ทอัพของคุณ อาจทำให้คุณเลือกใช้เทคโนโลยีที่ไม่สอดคล้องกับรูปแบบภัยคุกคามหรือขยายตัวตามธุรกิจของคุณได้
ใช้กรอบการทำงานห้าขั้นตอนนี้เพื่อทำการตัดสินใจอย่างเป็นระบบและคำนึงถึงบริบท 👇
1. ปรับให้สอดคล้องกับความต้องการด้านความปลอดภัยเฉพาะของคุณ
แทนที่จะเริ่มต้นด้วยเครื่องมือ ให้เริ่มต้นด้วยภัยคุกคามของคุณ. บริษัทสตาร์ทอัพ B2B SaaS ที่จัดการข้อมูลทางการเงิน มีลำดับความสำคัญด้านความปลอดภัยที่แตกต่างกันอย่างมากเมื่อเทียบกับบริษัทเกมมือถือ. การวางแผนความเสี่ยงเฉพาะของคุณก่อน จะทำให้คุณลงทุนใน AI ที่แก้ปัญหาจริงของคุณได้.
ถามตัวเองว่า:
- อะไรคือช่องทางการโจมตีหลักของคุณ? คุณกังวลเกี่ยวกับการบุกรุกทางเครือข่าย, ภัยคุกคามจากภายใน, มัลแวร์, หรือการลักลอบนำข้อมูลออกไปมากกว่ากัน?
- ข้อกำหนดการปฏิบัติตามกฎระเบียบใดบ้างที่บังคับใช้? กฎระเบียบเช่น SOC 2, HIPAA, หรือ PCI-DSS จะมีอิทธิพลอย่างมากต่อการเลือกเครื่องมือของคุณ
- ช่องว่างในการตรวจจับของคุณคืออะไร? ระบุจุดที่มาตรการรักษาความปลอดภัยของคุณอ่อนแอที่สุดและมุ่งเน้นการลงทุนใน AI ที่นั่นก่อน
🔍 คุณรู้หรือไม่? ผู้บริหารด้านความปลอดภัยสารสนเทศ (CISO) ขององค์กรกำลังจัดการกับเครื่องมือด้านความปลอดภัยเฉลี่ย 75 ชิ้นพร้อมกัน และเกือบครึ่งหนึ่งกล่าวว่าจำนวนเครื่องมือเพิ่มขึ้นเพียงในปีที่ผ่านมา อย่างไรก็ตาม การมีเครื่องมือมากขึ้นไม่ได้หมายถึงปัญหาที่น้อยลง สองในสามยังคงประสบกับการละเมิดความปลอดภัยในช่วง 24 เดือนที่ผ่านมา แสดงให้เห็นว่าชุดเครื่องมือที่ซับซ้อนและมากเกินไปสามารถทำให้การรักษาความปลอดภัยยากขึ้น ไม่ใช่แข็งแกร่งขึ้น
2. ประเมินการผสานรวมกับเครื่องมือที่มีอยู่
สตาร์ทอัพของคุณมีโครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์ เครื่องมือด้านความปลอดภัย และกระบวนการทำงานที่จัดตั้งไว้แล้ว เครื่องมือ AI ที่ไม่สามารถผสานการทำงานกับสิ่งที่คุณใช้อยู่ได้อย่างราบรื่นจะก่อให้เกิดความยุ่งยากในการดำเนินงานและงานที่ซ้ำซ้อน ควรให้ความสำคัญกับเครื่องมือที่มี API ที่แข็งแกร่ง การเชื่อมต่อที่สร้างไว้ล่วงหน้า และการรองรับรูปแบบข้อมูลที่ยืดหยุ่น
🚀 ข้อได้เปรียบของ ClickUp: เชื่อมต่อโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ เครื่องมือด้านความปลอดภัย และแพลตฟอร์มการทำงานร่วมกันของคุณเข้าด้วยกันเป็นชั้นปฏิบัติการเดียวด้วยการผสานการทำงานของ ClickUp. มันดึงการแจ้งเตือน การอัปเดต และการดำเนินการต่างๆ เข้าสู่งานของคุณ ลดความซับซ้อนและรักษาการทำงานที่มีอยู่เดิมไว้
3. พิจารณาความสามารถในการขยายตัวและการเติบโตในอนาคต
คิดล่วงหน้า 18 เดือน ไม่ใช่แค่เพียงวันนี้. โซลูชันที่ทำงานได้อย่างสมบูรณ์แบบสำหรับทีมที่มีสมาชิก 10 คน อาจพังทลายภายใต้ปริมาณข้อมูลของบริษัทที่มีพนักงาน 100 คน.
ประเมินทั้งความสามารถในการขยายตัวทางเทคนิค (สามารถรองรับข้อมูลได้ 10 เท่าหรือไม่) และความสามารถในการขยายตัวทางการค้า (รูปแบบการกำหนดราคาจะยังคงมีความคุ้มค่าเมื่อการใช้งานเพิ่มขึ้นหรือไม่)
🧠 เกร็ดความรู้: คำว่า'ไวรัสคอมพิวเตอร์'ถูกบัญญัติขึ้นในปี 1983 โดย Fred Cohen ขณะทำการทดลองกับโค้ดที่สามารถคัดลอกตัวเองได้
4. สมดุลระหว่างต้นทุนกับความสามารถ
ราคาสติกเกอร์ของเครื่องมือเป็นเพียงส่วนหนึ่งของสมการเท่านั้น ในการเข้าใจต้นทุนรวมที่แท้จริงของการเป็นเจ้าของ (TCO) คุณจำเป็นต้องคำนึงถึง:
- ระยะเวลาการดำเนินการ
- การฝึกอบรมพนักงาน
- การบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง
- ต้นทุนค่าเสียโอกาสจากความสนใจของทีมคุณ
บางครั้ง ตัวเลือกโอเพนซอร์สที่ 'ถูกที่สุด' อาจกลายเป็นตัวเลือกที่แพงที่สุดเมื่อคุณคำนึงถึงชั่วโมงวิศวกรรมที่จำเป็นในการรักษาให้มันทำงานต่อไป
5. ประเมินการสนับสนุนจากผู้ขายและชุมชน
เมื่อคุณเป็นสตาร์ทอัพที่มีทรัพยากรจำกัด คุณไม่สามารถปล่อยให้ตัวเองติดขัดได้ คุณภาพของเอกสารจากผู้ให้บริการ ความรวดเร็วในการตอบสนองของทีมสนับสนุน และความเป็นชุมชนของผู้ใช้ ล้วนเป็นปัจจัยสำคัญอย่างยิ่ง
สำหรับเครื่องมือโอเพนซอร์ส ชุมชนที่แข็งแกร่งอาจมีคุณค่าไม่แพ้ทีมสนับสนุนของผู้ให้บริการ โดยเป็นเสมือนเส้นชีวิตเมื่อคุณประสบปัญหา
วิธีเพิ่มประสิทธิภาพชุดเครื่องมือความปลอดภัย AI ของคุณอย่างต่อเนื่อง
คุณได้ปรับใช้ระบบ AI ของคุณแล้ว แต่การทำงานยังไม่จบ โมเดลของคุณอาจล้าสมัย ประสิทธิภาพอาจลดลง และระบบที่มีราคาแพงของคุณอาจทำงานได้น้อยลงทุกวัน
เพื่อหลีกเลี่ยงสิ่งนี้ ให้ปฏิบัติต่อระบบความปลอดภัยของ AI ของคุณเหมือนกับผลิตภัณฑ์ที่มีชีวิตซึ่งต้องการการดูแลและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง:
- กำหนดตัวชี้วัดพื้นฐาน: ก่อนที่คุณจะนำไปใช้งาน ให้ติดตามตัวชี้วัดสำคัญ เช่น อัตราการตรวจจับผิดพลาด (false-positive rate), เวลาเฉลี่ยในการตรวจจับ (MTTD), และปริมาณงานของนักวิเคราะห์ ข้อมูลเหล่านี้จะช่วยให้คุณเห็นภาพที่ชัดเจนของ 'ก่อนและหลัง' เพื่อวัดผลกระทบของ AI
- สร้างวงจรการให้ข้อเสนอแนะ: การตัดสินใจของนักวิเคราะห์มนุษย์ของคุณต่อคำเตือนนั้นมีค่าอย่างยิ่ง ข้อมูลนี้สามารถนำกลับเข้าไปในแบบจำลองของคุณเพื่อช่วยให้พวกมันเรียนรู้จากความผิดพลาดและฉลาดขึ้น
- กำหนดการทบทวนเป็นประจำ: อย่างน้อยทุกไตรมาส ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลของคุณเทียบกับตัวชี้วัดพื้นฐาน และประเมินว่าสภาพแวดล้อมของภัยคุกคามมีการเปลี่ยนแปลงอย่างไร
- วางแผนสำหรับการอัปเดตโมเดล: มีกระบวนการที่ชัดเจนและสามารถทำซ้ำได้สำหรับการทดสอบและPLOY โมเดลที่ได้รับการปรับปรุงเข้าสู่สภาพแวดล้อมการผลิตของคุณโดยไม่ทำให้การดำเนินงานด้านความปลอดภัยของคุณหยุดชะงัก
- รวมศูนย์เมื่อเป็นไปได้: เมื่อระบบของคุณมีความสมบูรณ์มากขึ้น ให้มองหาโอกาสในการรวมเครื่องมือต่าง ๆโดยเลือกใช้แพลตฟอร์มที่สามารถรองรับการใช้งานได้หลากหลาย ลดความซับซ้อนของสถาปัตยกรรม และลดต้นทุน
🧠 เกร็ดความรู้: หนึ่งในรูปแบบแรกสุดของ 'การแฮ็ก' คือการโทรศัพท์ฟรี (phone phreaking) ในช่วงทศวรรษ 1960 ซึ่งผู้โจมตีใช้ประโยชน์จากระบบโทรศัพท์โดยอาศัยความถี่ของเสียง
แนวโน้มในอนาคตของโครงสร้างความปลอดภัยทางไซเบอร์ด้วยปัญญาประดิษฐ์
คุณกำลังจะลงทุนครั้งใหญ่ และคุณไม่ต้องการเลือกเครื่องมือที่จะล้าสมัยในอีกสองปีข้างหน้า การติดตามแนวโน้มที่กำลังเกิดขึ้นสามารถช่วยให้คุณตัดสินใจได้อย่างมั่นคงในอนาคตและนำหน้าคู่แข่ง:
- LLMs สำหรับการวิเคราะห์ความปลอดภัย: โมเดลภาษาขนาดใหญ่กำลังเข้าสู่ SOC โดยให้อินเทอร์เฟซภาษาธรรมชาติที่ช่วยให้ผู้วิเคราะห์สามารถถามคำถามเช่น 'แสดงให้ฉันเห็นการจราจรขาออกที่ไม่ปกติทั้งหมดจากแล็ปท็อปของผู้ใช้คนนี้ในช่วง 24 ชั่วโมงที่ผ่านมา'
- ตัวแทน AI: ระบบ AI กำลังพัฒนาเพื่อตรวจจับภัยคุกคามในขณะที่ดำเนินการเพื่อควบคุมโดยอัตโนมัติ เช่น การแยกเครื่องที่ถูกละเมิดออกจากเครือข่าย
- โซลูชันแบบครบวงจร: อุตสาหกรรมกำลังเปลี่ยนจากโซลูชันเฉพาะทางจำนวนมากไปสู่ แพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์ที่ช่วยลดภาระการผสานรวม
- การจำลองการโจมตีด้วยระบบปัญญาประดิษฐ์: แทนที่จะรอการโจมตีจริง บริษัทสตาร์ทอัพกำลังเริ่มใช้ระบบปัญญาประดิษฐ์เพื่อทดสอบระบบป้องกันของตัวเองอย่างต่อเนื่องและอัตโนมัติ ค้นหาและแก้ไขจุดอ่อนก่อนที่ผู้โจมตีจะสามารถใช้ประโยชน์จากได้
ClickUp ช่วยสตาร์ทอัพด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์จัดการ AI Stack ของพวกเขาได้อย่างไร
เมื่อสตาร์ทอัพด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์เริ่มนำ AI มาใช้ โครงสร้างเทคโนโลยีของพวกเขาก็เติบโตอย่างรวดเร็วและแตกแยกได้เร็วยิ่งขึ้น เครื่องมือตรวจจับ แพลตฟอร์มคลาวด์ กระบวนการ MLOps เอกสาร และระบบการทำงานร่วมกัน มักจะอยู่ในไซโลแยกกัน ทำให้ทีมต้องสลับบริบทการทำงานอยู่บ่อยครั้ง
ClickUp ทำหน้าที่เป็นตัวเชื่อมต่อระหว่างระบบความปลอดภัย AI ของคุณ แทนที่จะเพิ่มโซลูชันเฉพาะจุดอีกตัวหนึ่ง มันรวมศูนย์ข้อมูลเชิงลึก, เวิร์กโฟลว์ และการดำเนินการทั้งหมดไว้ในพื้นที่ทำงานเดียวที่เข้าใจบริบท
มาสำรวจกันเถอะ! 👇
เปลี่ยนบริบทความปลอดภัยให้เป็นการดำเนินการทันทีด้วย ClickUp Brain
ClickUp Brainทำหน้าที่เป็นAI ที่เข้าใจบริบทของคุณ อยู่ในพื้นที่ทำงานของคุณและเข้าใจโครงการ งาน เอกสาร และกระบวนการทำงานของคุณแบบเรียลไทม์ แทนที่จะเป็นคำตอบจาก AI ที่แยกส่วนและขาดบริบท มันจะตอบคำถาม สรุปการสืบสวนเหตุการณ์ และสร้างและอัปเดตงานใน ClickUpตามบันทึกด้านความปลอดภัย
สมมติว่ามีการแจ้งเตือนด้านความปลอดภัยที่กระตุ้นให้เกิดการสืบสวนหลายวัน ซึ่งเกี่ยวข้องกับบันทึกการใช้งาน การสนทนาในแชท งานแก้ไขปัญหา และบททบทวนหลังเกิดเหตุ
คุณสามารถขอให้ ClickUp Brain สรุปเหตุการณ์โดยใช้ Tasks, ความคิดเห็น, และเอกสารที่เชื่อมโยงได้โดยตรง จากนั้นสร้างการดำเนินการติดตามผลและขั้นตอนสำหรับผู้นำโดยอัตโนมัติ ซึ่งจะช่วยลดช่องว่างระหว่างการวิเคราะห์ด้วย AI และการดำเนินการ ซึ่งเป็นจุดที่เครื่องมือด้านความปลอดภัยส่วนใหญ่ไม่สามารถทำได้
📌 ตัวอย่างข้อความกระตุ้น:
- สรุปเหตุการณ์นี้โดยใช้ทุกงานที่เชื่อมโยง ความคิดเห็น และเอกสาร
- งานแก้ไขใดที่ยังคงค้างอยู่สำหรับเหตุการณ์ที่มีความรุนแรงสูงในสัปดาห์นี้?
- สร้างโครงร่างการวิเคราะห์หลังเหตุการณ์โดยอิงจากเหตุการณ์นี้และกำหนดผู้รับผิดชอบ
- การแจ้งเตือนใดที่ทำให้ใช้เวลาของนักวิเคราะห์มากที่สุดในเดือนที่ผ่านมา?
- มีการตัดสินใจใดบ้างที่เกิดขึ้นในระหว่างการสอบสวนนี้ และใครเป็นผู้ตัดสินใจ?
ที่ดีที่สุดคือ ทุกอย่างสามารถค้นหาได้ทันทีด้วย ClickUp Brain ผู้ช่วย AI ของเราที่สามารถตอบคำถามและค้นหาข้อมูลทั่วทั้ง Workspace ของคุณได้
นี่คือสิ่งที่ Kara Smith, MBA, PMP®, ผู้จัดการโปรแกรมปฏิบัติการของInstant Teams, ได้กล่าวไว้เกี่ยวกับการใช้ ClickUp:
ทุกทีมสามารถได้รับประโยชน์จากระบบอัตโนมัติ และ ClickUp ก็มีให้ใช้สำหรับทุกสถานการณ์ที่ผมเคยพบเจออย่างแท้จริง อย่างไรก็ตาม ข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดของ ClickUp คือการทำให้กระบวนการและเครื่องมือต่าง ๆ ง่ายขึ้นและรวมอยู่ในโซนการทำงานเดียว…เราเป็นบริษัทที่มีนวัตกรรมซึ่งทำงานได้ดีที่สุดกับแพลตฟอร์มที่ช่วยให้เราสามารถตามทันความเร็วที่สูงมากของสตาร์ทอัพที่เติบโตอย่างรวดเร็ว และ ClickUp ก็ตอบโจทย์ได้ดีที่สุด
ทุกทีมสามารถได้รับประโยชน์จากระบบอัตโนมัติ และ ClickUp ก็มีระบบอัตโนมัติสำหรับทุกสถานการณ์ที่ฉันเคยพบเจอ อย่างไรก็ตาม ข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดของ ClickUp คือการทำให้กระบวนการและเครื่องมือต่าง ๆ ง่ายขึ้นและรวมอยู่ในพื้นที่ทำงานเดียว…เราเป็นบริษัทที่มีนวัตกรรมซึ่งทำงานได้ดีที่สุดกับแพลตฟอร์มที่ช่วยให้เราสามารถตามทันความเร็วที่สูงมากของสตาร์ทอัพที่มีการเติบโตอย่างรวดเร็ว และ ClickUp ก็ตอบโจทย์ได้ดีที่สุด
รวมข้อมูลเชิงลึกจากระบบรักษาความปลอดภัยของคุณด้วย Clickup Brain MAX
ยุติการขยายตัวของ AIและรวบรวมความฉลาดทั้งหมดของคุณไว้ในที่เดียวด้วยClickUp Brain MAX. นี่คือแอปพลิเคชันเดสก์ท็อปแบบรวมศูนย์ที่เข้าใจเครื่องมือทั้งหมดของคุณ. ด้วยวิธีนี้ คุณไม่ต้องสลับไปมาระหว่างเครื่องมือ AI มากมายเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่า.
คุณจะได้รับ:
- การค้นหาและองค์ความรู้แบบรวมศูนย์: ค้นหาข้อมูลจาก ClickUp และแอปที่เชื่อมต่อทั้งหมดได้ผ่านอินเทอร์เฟซ AI เดียว
- การทำงานด้วยเสียง: ใช้คำสั่งเสียงที่เป็นธรรมชาติเพื่อร่างงาน, เอกสาร, หรือคำสั่งได้อย่างรวดเร็วด้วยClickUp Talk-to-Text
- ลดการกระจายของเครื่องมือ: เข้าถึงโมเดล AI หลายตัว เช่น ChatGPT, Gemini และ Claude ในศูนย์กลางที่รับรู้บริบทเดียว
เข้าถึงเครื่องมือ AI ทั้งหมดที่คุณต้องการ:
ทำให้การดำเนินงานด้านความปลอดภัยเป็นอัตโนมัติด้วย ClickUp Super Agents
มอบหมายงานและกระบวนการทำงานตั้งแต่ต้นจนจบที่ปกติแล้วจะทำให้ทีมความปลอดภัยติดขัดด้วยClickUp Super Agents เหล่านี้คือเพื่อนร่วมทีม AI ที่ฝังอยู่ในพื้นที่ทำงานของคุณพร้อมความจำเต็มรูปแบบและความเข้าใจในบริบทของงานของคุณ
แทนที่จะตอบคำถามเพียงอย่างเดียว พวกเขาวางแผน ดำเนินการ และติดตามการทำงานแบบหลายขั้นตอนโดยใช้ทั้งข้อมูลในพื้นที่ทำงานและแอปที่เชื่อมต่อ
📌 ตัวอย่างคำสั่ง: คุณคือเจ้าหน้าที่ปฏิบัติการด้านความปลอดภัยระดับสูงที่รับผิดชอบในการประสานงานการตอบสนองต่อเหตุการณ์ รักษาการมองเห็นทั่วทั้งระบบความปลอดภัยของ AI และลดภาระงานที่ต้องทำด้วยตนเองสำหรับทีมความปลอดภัย เป้าหมายของคุณคือการให้แน่ใจว่า การแจ้งเตือนด้านความปลอดภัย การสืบสวน และการดำเนินการติดตามผล ได้รับการติดตาม บันทึก และส่งต่ออย่างสม่ำเสมอ
สร้างซูเปอร์เอเจนต์ของคุณเอง:
(AI) สะสมใน ClickUp
สตาร์ทอัพด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ประสบปัญหาเพราะมีเครื่องมืออัจฉริยะมากเกินไปที่ถูกใช้งานในหลายที่และไม่มีใครเป็นเจ้าของ ชุดเครื่องมือ AI ที่ 'เหมาะสม' คือการสร้างระบบที่ผลลัพธ์ของ AI กลายเป็นคำตัดสินจริง กระบวนการทำงานจริง และความรับผิดชอบจริง
นั่นคือจุดที่ ClickUp ทำงานหนักอย่างเงียบๆ ให้คุณ มันมอบพื้นที่ทำงานเดียวให้คุณจัดการโครงการ AI เก็บบันทึกการตัดสินใจ ติดตามความรับผิดชอบ อัตโนมัติการติดตามผล และทำให้สิ่งที่เครื่องมือ AI ของคุณสร้างขึ้นสามารถนำไปใช้ได้จริง
ด้วย ClickUp Brain, Brain MAX และ Super Agents ที่ผสานรวมอยู่ในระบบเดียวที่ทีมของคุณใช้งานอยู่แล้ว ปัญญาประดิษฐ์จะไม่ใช่แค่แท็บเพิ่มเติมอีกต่อไป แต่จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของการทำงานจริง
สมัครใช้ ClickUpฟรีวันนี้! ✅
คำถามที่พบบ่อย
ความแตกต่างระหว่างเครื่องมือความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่สร้างขึ้นบนพื้นฐานของ AI กับระบบเดิมที่ได้รับการเสริมด้วย AI คืออะไร?
เครื่องมือที่สร้างขึ้นโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์เป็นแกนหลัก (AI-native tools) ถูกพัฒนาขึ้นโดยมีแมชชีนเลิร์นนิงเป็นหัวใจสำคัญ ในขณะที่ระบบเดิมที่ได้รับการเสริมด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI-enhanced legacy systems) จะเพิ่มฟีเจอร์แมชชีนเลิร์นนิงเข้าไปในสถาปัตยกรรมแบบอิงกฎเกณฑ์เดิม ความแตกต่างในทางปฏิบัติมักปรากฏให้เห็นในด้านความยืดหยุ่น ความแม่นยำ และความราบรื่นของการผสานปัญญาประดิษฐ์เข้ากับกระบวนการทำงานของเครื่องมือ
สตาร์ทอัพด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ประสานงานการนำเครื่องมือความปลอดภัย AI ไปใช้ในทีมระยะไกลอย่างไร?
ทีมรักษาความปลอดภัยระยะไกลจะประสบความสำเร็จได้ด้วยการมีเอกสารที่รวมศูนย์ ความชัดเจนในการรับผิดชอบงาน และการสื่อสารที่ทำงานได้ข้ามเขตเวลา พื้นที่ทำงานที่รวมศูนย์ช่วยให้แผนการดำเนินงาน บันทึกจากผู้ขาย และข้อมูลทางเทคนิคต่าง ๆ อยู่ในที่เดียวที่ทุกคนสามารถเข้าถึงได้
AI สามารถแทนที่นักวิเคราะห์ความปลอดภัยของมนุษย์ในสตาร์ทอัพได้อย่างสมบูรณ์หรือไม่?
ไม่ เป้าหมายคือการเสริมประสิทธิภาพ ไม่ใช่การทดแทน AI มีพลังมหาศาลในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ผู้วิเคราะห์มนุษย์ให้บริบทที่สำคัญ ตัดสินใจอย่างละเอียดอ่อน และสืบสวนภัยคุกคามใหม่ ๆ ที่โมเดลไม่เคยพบมาก่อน
ระบบความปลอดภัยของ AI แตกต่างกันอย่างไรสำหรับสตาร์ทอัพเมื่อเทียบกับองค์กรขนาดใหญ่?
สตาร์ทอัพให้ความสำคัญกับการปรับใช้ที่รวดเร็วขึ้น ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่ต่ำลง และเครื่องมือที่ไม่ต้องการทีมวิศวกรรม ML โดยเฉพาะ องค์กรขนาดใหญ่ที่มีทรัพยากรมากกว่าสามารถลงทุนในการปรับแต่งที่มากขึ้น สร้างทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใหญ่ขึ้น และจัดการสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนจากหลายผู้ให้บริการ