Új korszak kezdete: az AI már a kiberbiztonság védelmében is hatékony eszköz
Az utóbbi években az mesterséges intelligencia (AI) fejlődése jelentős hatást gyakorolt a kiberbiztonság területére, ám csak mostanra váltak ezek a modellek valódi, gyakorlati segítséggé a védelem oldalán. A korábbi kutatások és tapasztalatok azt mutatták, hogy az AI egyre inkább a kibertámadók eszköztárának részévé válik, ezért fontos volt, hogy a védelmi oldalon is fejlesszék az AI képességeit. Ennek eredményeként a Claude Sonnet 4.5 modell az elmúlt hónapokban jelentős előrelépést tett a sebezhetőségek felismerésében és javításában, megelőzve vagy legalábbis felülmúlva elődjét, az Opus 4.1-et.
Az AI szerepe a kiberbiztonságban: fordulópont a védelemben
Az elmúlt években az AI modellek képességeit folyamatosan nyomon követték a kiberbiztonság kontextusában. Kezdetben a mesterséges intelligencia nem bizonyult igazán hatékonynak az összetettebb, értékes biztonsági feladatok elvégzésében. Az elmúlt évben azonban radikális változás történt: az AI képes lett milliónyi kódsor átvizsgálására, sebezhetőségek feltárására és javítására. Például a 2025 nyarán megrendezett DARPA AI Cyber Challenge során a résztvevők – köztük a Claude modell használatával – olyan rendszereket fejlesztettek, amelyek képesek voltak nem csak mesterségesen beillesztett hibákat, hanem korábban ismeretlen biztonsági réseket is felfedezni és javítani.
Ez a fejlődés azonban nem csak a versenyek keretein belül érhető tetten: több kutatóintézet és laboratórium alkalmazza az AI-t új, eddig ismeretlen sebezhetőségek azonosítására és jelentésére. Ugyanakkor a védelem oldalán is egyre több esetben sikerült megakadályozni olyan fenyegetéseket, amelyeknél a támadók maguk is AI-t használtak a működésük gyorsítására és hatékonyságuk növelésére.
Mesterséges intelligencia a védelem szolgálatában: Claude Sonnet 4.5
A Claude Sonnet 4.5 fejlesztése során a fókusz a védekező biztonsági szakemberek támogatására helyeződött. A kutatócsapat célja az volt, hogy az AI képes legyen hatékonyan és gyorsan megtalálni a kódban rejlő sebezhetőségeket, azokat kijavítani, valamint szimulált környezetben tesztelni a biztonsági infrastruktúrát. Fontos szempont volt, hogy a fejlesztések ne segítsék elő a támadók munkáját, így például az AI nem kapott képességeket rosszindulatú programok írására vagy fejlett kihasználási technikák kidolgozására.
Az iparági szabványok alapján végzett tesztek azt mutatták, hogy a Sonnet 4.5 nemcsak gyorsabb és költséghatékonyabb a korábbi modelleknél, hanem számos biztonsági feladatban – például sebezhetőségek feltárásában – jobb eredményeket ért el. Egy példa erre a Cybench nevű benchmarking rendszer, amely versenyekből származó kihívásokat tartalmaz. Itt a Sonnet 4.5 modell 76,5%-os sikerességi arányt ért el komplex, több lépésből álló feladatok megoldásában, ami jelentős előrelépés az előző verziókhoz képest.
Gyors fejlődés és gyakorlati alkalmazások a valós világban
A Sonnet 4.5 egy másik fontos mércéje a CyberGym, amely valós nyílt forráskódú szoftvereken vizsgálja az AI-képességeket. Ebben a tesztben a modell nemcsak korábban ismert sebezhetőségeket talált meg pontosan, hanem új, eddig ismeretlen biztonsági réseket is felfedezett, jelentősen meghaladva az előző generációk eredményeit. Emellett a modell képes volt javításokat is generálni a sebezhetőségekhez, amelyek egy része funkcionálisan megegyezett a szakemberek által készített javításokkal.
A fejlesztők hangsúlyozzák, hogy a valós kiberbiztonsági környezet sokkal összetettebb, mint a laboratóriumi tesztek, ezért szoros együttműködésre van szükség az AI-t használó szervezetekkel, hogy a modellek valódi kihívásokra is hatékony megoldásokat kínáljanak. Már most több vállalat, például a HackerOne és a CrowdStrike is használja a Claude Sonnet 4.5-öt, amely jelentősen csökkentette a sebezhetőségek azonosítási idejét és javította a pontosságot, ezzel növelve a védelmi hatékonyságot.
Az AI jövője a kiberbiztonságban
A jelenlegi fejlesztések egyértelműen azt mutatják, hogy az AI nem csupán a jövő, hanem már a jelen kulcsa a kiberbiztonsági védelemben. A kutatók és fejlesztők továbbra is azon dolgoznak, hogy a Claude modell még megbízhatóbbá és hatékonyabbá váljon a sebezhetőségek azonosításában, javításában és a fenyegetések felismerésében.
Ugyanakkor hangsúlyozzák, hogy a védelem sikeressége nem csupán a technológián múlik, hanem a széles körű együttműködésen, valamint a digitális infrastruktúra biztonságosabbá és ellenállóbbá tételén. A jövő kihívása, hogy az AI-t ne csak támadó eszközként, hanem a védelem alapvető pilléreként is elfogadjuk, és ennek mentén alakítsuk ki a következő generációs kiberbiztonsági stratégiákat.
Az AI és a kiberbiztonság kapcsolatáról szóló diskurzus így átlépi a kutatási és fejlesztési kereteket, és a társadalom, az ipar, valamint a kormányzati szereplők közös felelősségévé válik, hogy a digitális világot biztonságosabbá tegyék a mindennapokban.
