Tekoälyavusteinen tapahtumien havaitseminen ja tunnisteiden suunnittelu kyberturvallisuudessa hyödyntäen suuria kielimalleja (LLM) sekä selitettävyyttä ja tulkittavuutta

Kyberhyökkäykset muuttuvat yhä monimutkaisemmiksi, ja tietoturva-asiantuntijoiden on analysoitava suuria määriä tietoa tunnistaakseen uhkia ja suojatakseen tietojärjestelmiä ja verkkoja. Tekoäly voi automatisoida tätä työtä, mutta sen tulosten ymmärrettävyys on tärkeää, jotta asiantuntijat voivat arvioida ja hyödyntää niitä käytännössä.

Tässä väitöskirjassa tutkitaan, miten tekoälyä ja suuria kielimalleja voidaan hyödyntää kyberturvallisuuden eri osa-alueilla. Tutkimus käsittelee kyberuhkatiedon keräämistä, poikkeavan toiminnan tunnistamista järjestelmälokeista, verkkoliikenteen analysointia, teknisen tiedon tiivistämistä, havaintojen selittämistä sekä tietoturvasääntöjen ja -signatuurien automaattista tuottamista.

Tutkimuksessa selvitetään, miten eri verkkolähteistä kerättyä tietoa voidaan muuttaa tietoturva-analyysin kannalta hyödylliseen muotoon. Lisäksi tarkastellaan, miten tekoäly voi tunnistaa epäilyttäviä toimintamalleja järjestelmälokeista ja analysoida tallennetun verkkoliikenteen heksadesimaalista dataa. Näin voidaan tunnistaa haitallista toimintaa, tuottaa ymmärrettäviä tietoturvahälytyksiä ja tukea tietoturvasignatuurien automaattista tuottamista.

Väitöskirjassa tutkitaan myös menetelmiä, joilla tekoälyn tuottamia havaintoja voidaan selittää ja tulkita. Tavoitteena on auttaa asiantuntijoita ymmärtämään havaittuja tapahtumia ja arvioimaan tekoälyn tuottamia tuloksia.

Kokonaisuutena tutkimus edistää tekoälypohjaisia kyberturvallisuusmenetelmiä, jotka yhdistävät automaation ja ihmisen asiantuntemuksen. Menetelmät voivat helpottaa uhkatiedon käsittelyä, epäilyttävien tapahtumien tutkimista ja tietoturvasääntöjen kehittämistä sekä tukea perusteltuja päätöksiä käytännön tietoturvatyössä.