Microsoft Security Copilot onder de loep met Nico Sienaert
De Microsoft Security Copilot belooft veel goeds. maar het succes hangt niet enkel af van de technologie zelf. Dus hoe kan je deze geavanceerde AI assistent optimaal inzetten om jouw security posture te verhogen?
In deze 52 Topics aflevering mochten we Nico Sienaert, Security GTM lead bij Microsoft BeLux, verwelkomen in de studio. Samen met Kevin Couvreur verkennen ze alle ins and outs van AI in cybersecurity, waarbij ze het potentieel en de gebreken grondig onderzoeken.
In 52 Topics gaat Kevin wekelijks de strijd aan met een technisch topic. Onderwerpen van ‘XR’ over ‘big data’ tot ‘zero trust’, die hij in 10 minuten en in begrijpelijke taal duidelijker maakt.
Bekijk de aflevering hierboven als video, lees het hieronder als blog of beluister hem als podcast op Spotify, Apple Podcasts of Google Podcasts. 👇
Snelle links 🔗:
Wat is de Security Copilot?
De Security Copilot is een AI-assistent die het GPT-4 model van OpenAI met Microsoft’s eigen beveiligingsalgoritmes integreert, wat resulteert in een krachtig hulpmiddel voor elke beveiligingsprofessional.
Het analyseert realtime beveiligingsdata over diverse netwerken en systemen, en biedt gebruikers de mogelijkheid om via natuurlijke taal interactie complexe queries uit te voeren. Dit stelt beveiligingsteams in staat om veel sneller op potentiële bedreigingen te reageren.
"De integratie van machine learning en AI in ons platform stelt ons in staat om patronen te identificeren die voor mensen ongrijpbaar zouden zijn." - Nico Sienaert, Security GTM Lead bij Microsoft BeLux
Best Practices
Copilot for Security stelt analisten in staat om natuurlijke taal te gebruiken om vragen te stellen zoals “Kun je indicatoren van compromittering identificeren?” of “Waar zien we verdachte aanmeldpogingen?”.
Dit versnelt de evaluatie van de veiligheidspositie van een organisatie aanzienlijk en vertaalt jachtrijke inzichten of incidentreacties gemakkelijk in presentaties of e-mails om collega’s of leiderschap snel te informeren.
"Wat vroeger uren duurde, kan nu in minuten worden gedaan, wat onze respons op incidenten aanzienlijk versnelt." - Nico Sienaert, Security GTM Lead bij Microsoft BeLux
Identificeren van gedragspatronen
Copilot for Security gebruikt geavanceerde algoritmes om gedragspatronen te analyseren en ongebruikelijke activiteiten te identificeren. Deze algoritmes zijn ontworpen om naadloos te integreren met bestaande Microsoft-producten, waardoor een gelaagde beveiligingsarchitectuur ontstaat die zowel effectief als efficiënt is.
Leer- en feedbacksysteem
Het is een gesloten leer-systeem dat voortdurend leert van interacties met gebruikers en de kans biedt om expliciete feedback te geven via een ingebouwde feedbackfunctie. Dit helpt de tool om zijn reacties voortdurend aan te passen om deze coherenter, relevanter en nuttiger te maken.
Integratie en schaalbaarheid:
Door de integratie met het uitgebreide beveiligingsportfolio van Microsoft zal de security Copilot in de loop van de tijd uitbreiden naar een groeiend ecosysteem van producten van derden. Dit maakt het een zeer efficiënte tool die bouwt op de beveiligingssignalen van het gehele netwerk.
Nood aan prompt engineering
Het blijft nog steeds een chatbot en hierdoor blijft prompt engineering van ontzettend belang. Het is niet zo dat iedereen nu zomaar zijn bedrijf kan beveiligen zonder enige kennis van security. Je zal dus goed een doel voor ogen moeten hebben, genoeg context en details geven om steeds betere resultaten te bekomen.
Samenwerking in cybersecurity
Nico benadrukt het belang van samenwerking in cybersecurity en merkt op dat Microsoft niet geïsoleerd opereert maar zijn ecosysteem versterkt via partnerschappen met andere technologieaanbieders. Deze collaboratieve aanpak zorgt ervoor dat Copilot voor security een uitgebreide bescherming kan bieden.
Heb jij ook een vraag voor Kevin? Geef een virtueel seintje en laat je vraag achter op sociale media! #RodeTelefoon
