A mesterséges intelligencia és gépi tanulás technológiák egyre jelentősebb szerepet töltenek be az incidenskezelésben, javítva az IT-szolgáltatások hatékonyságát. E tanulmány célja áttekinteni a mesterséges intelligencia alkalmazásának lehetőségeit és kihívásait ezen a területen. Szakirodalmi áttekintést végeztünk, elemezve a legújabb tudományos publikációkat és szakmai jelentéseket az automatizált döntéshozatal, prediktív incidenskezelés és gépi tanulási technikák terén. Az gép tanulás alapú megoldások felgyorsítják az incidensek kategorizálását és megoldását. A felügyelt és felügyelet nélküli tanulási módszerek kombinációja különösen hatékony. A prediktív incidenskezelés lehetővé teszi a problémák megelőzését. Egyes algoritmusok kiemelkedő teljesítményt mutatnak az incidensek osztályozásában. A mesterséges intelligencia jelentős potenciállal bír, de kihívásokat is felvet az adatminőség, etika és rendszerintegráció terén. Célunk bebizonyítani, hogy a technológia valóban képes hatékonyan szolgálni az incidenskezelést.
XII. ÉVF. 2024. 4. SZÁM 2-5
DOI: 10.24387/CI.2024.4.1
Cikk megtekinthető: http://controllerinfo.hu/wp-content/uploads/2025/01/Controller_2024_4_1.pdf
IRODALMI FELDOLGOZÁS
BOUTABA, R. – SALAHUDDIN, M. A. – LIMAM, N. – AYOUBI, S. – SHAHRIAR, N. – ESTRADA-SOLANO, F. & CAICEDO, O. M. (2023): AI and Machine Learning for Network and Security Management. Wiley. https://www.wiley.com/en-us/AI+and+Machine+Learning+for+Network+and+Security+Management-p-9781119835899
CLOUDFABRIX (2024): How AI and ML Are Revolutionizing Incident Management in IT Ops. https://cloudfabrix.com/blog/how-ai-and-ml-are-revolutionizing-incident-management-in-it-ops/
CM-AIILIANCE (2024, March 6). Artificial Intelligence & Machine Learning: Role in Incident Response. https://www.cm-alliance.com/cybersecurity-blog/artificial-intelligence-machine-learning-role-in-incident-response
GYARAKI, RÉKA (2023): A mesterséges intelligencia felhasználási lehetősége és fejlesztésének szükségessége a jogalkalmazásban. In: Kovács Z. (szerk.) A mesterséges intelligencia és egyéb felforgató technológiák hatásainak átfogó vizsgálata. Katonai Nemzetbiztonsági Szolgálat, Budapest, 393-422.
KARLZÉN, H. & SOMMESTAD, T. (2023): Automatic incident response solutions: a review of proposed solutions’ input and output. In The 18th International Conference on Availability, Reliability and Security (ARES 2023), August 29-September 01, 2023, Benevento, Italy. ACM. https://doi.org/10.1145/3600160.3605066
KOVÁCS, ZOLTÁN – GURÁLY, ROLAND (szerk.) (2023): A mesterséges intelligencia és egyéb felforgató technológiák hatásainak átfogó vizsgálata. Katonai Nemzetbiztonsági Szolgálat, Budapest.
RADIANT SECURITY (2024): AI-Driven Incident Response: Definition and Components. https://radiantsecurity.ai/learn/ai-incident-response/
REDRESS COMPLIANCE (2024): Top 15 Real-Life Use Cases For AI In the Cybersecurity Industry. https://redresscompliance.com/top-15-real-life-use-cases-for-ai-in-the-cybersecurity-industry/
SÁFRÁN, JÓZSEF (2023): A mesterséges intelligencia és a rendvédelmi szervek, valamint a közigazgatás kapcsolata. Nemzetbiztonsági Szemle, 11(4), 20-34.
SHARMA, S. & KAUR, R. (2024): A Comprehensive Review on Artificial Intelligence and Machine Learning Techniques for Cybersecurity. International Journal of Computer Science and Engineering Research and Development, 14(1), 21-32. https://ijcserd.com/index.php/home/article/view/IJCSERD_14_01_003
SHU, X. – TIAN, K. & CIAMPAGLIA, G. L. (2024): Artificial Intelligence for Cybersecurity: A Survey. arXiv preprint arXiv:2404.01363. https://arxiv.org/abs/2404.01363
VORECOL (2024): How can Artificial Intelligence be leveraged to improve threat detection in cybersecurity? https://vorecol.com/blogs/blog-how-can-artificial-intelligence-be-leveraged-to-improve-threat-detection-in-cybersecurity-141954
