What's new arround internet
| Src | Date (GMT) | Titre | Description | Tags | Stories | Notes |
 |
2024-05-06 07:54:03 | Genai alimente la dernière vague des menaces de messagerie modernes GenAI Is Powering the Latest Surge in Modern Email Threats (lien direct) |
Generative artificial intelligence (GenAI) tools like ChatGPT have extensive business value. They can write content, clean up context, mimic writing styles and tone, and more. But what if bad actors abuse these capabilities to create highly convincing, targeted and automated phishing messages at scale? No need to wonder as it\'s already happening. Not long after the launch of ChatGPT, business email compromise (BEC) attacks, which are language-based, increased across the globe. According to the 2024 State of the Phish report from Proofpoint, BEC emails are now more personalized and convincing in multiple countries. In Japan, there was a 35% increase year-over-year for BEC attacks. Meanwhile, in Korea they jumped 31% and in the UAE 29%. It turns out that GenAI boosts productivity for cybercriminals, too. Bad actors are always on the lookout for low-effort, high-return modes of attack. And GenAI checks those boxes. Its speed and scalability enhance social engineering, making it faster and easier for attackers to mine large datasets of actionable data. As malicious email threats increase in sophistication and frequency, Proofpoint is innovating to stop these attacks before they reach users\' inboxes. In this blog, we\'ll take a closer look at GenAI email threats and how Proofpoint semantic analysis can help you stop them. Why GenAI email threats are so dangerous Verizon\'s 2023 Data Breach Investigations Report notes that three-quarters of data breaches (74%) involve the human element. If you were to analyze the root causes behind online scams, ransomware attacks, credential theft, MFA bypass, and other malicious activities, that number would probably be a lot higher. Cybercriminals also cost organizations over $50 billion in total losses between October 2013 and December 2022 using BEC scams. That represents only a tiny fraction of the social engineering fraud that\'s happening. Email is the number one threat vector, and these findings underscore why. Attackers find great success in using email to target people. As they expand their use of GenAI to power the next generation of email threats, they will no doubt become even better at it. We\'re all used to seeing suspicious messages that have obvious red flags like spelling errors, grammatical mistakes and generic salutations. But with GenAI, the game has changed. Bad actors can ask GenAI to write grammatically perfect messages that mimic someone\'s writing style-and do it in multiple languages. That\'s why businesses around the globe now see credible malicious email threats coming at their users on a massive scale. How can these threats be stopped? It all comes down to understanding a message\'s intent. Stop threats before they\'re delivered with semantic analysis Proofpoint has the industry\'s first predelivery threat detection engine that uses semantic analysis to understand message intent. Semantic analysis is a process that is used to understand the meaning of words, phrases and sentences within a given context. It aims to extract the underlying meaning and intent from text data. Proofpoint semantic analysis is powered by a large language model (LLM) engine to stop advanced email threats before they\'re delivered to users\' inboxes in both Microsoft 365 and Google Workspace. It doesn\'t matter what words are used or what language the email is written in. And the weaponized payload that\'s included in the email (e.g., URL, QR code, attached file or something else) doesn\'t matter, either. With Proofpoint semantic analysis, our threat detection engines can understand what a message means and what attackers are trying to achieve. An overview of how Proofpoint uses semantic analysis. How it works Proofpoint Threat Protection now includes semantic analysis as an extra layer of threat detection. Emails must pass through an ML-based threat detection engine, which analyzes them at a deeper level. And it does | Ransomware Data Breach Tool Vulnerability Threat | ChatGPT | ★★★ |
|
2024-05-01 05:12:14 | Quelle est la meilleure façon d'arrêter la perte de données Genai?Adopter une approche centrée sur l'homme What\\'s the Best Way to Stop GenAI Data Loss? Take a Human-Centric Approach (lien direct) |
Chief information security officers (CISOs) face a daunting challenge as they work to integrate generative AI (GenAI) tools into business workflows. Robust data protection measures are important to protect sensitive data from being leaked through GenAI tools. But CISOs can\'t just block access to GenAI tools entirely. They must find ways to give users access because these tools increase productivity and drive innovation. Unfortunately, legacy data loss prevention (DLP) tools can\'t help with achieving the delicate balance between security and usability. Today\'s release of Proofpoint DLP Transform changes all that. It provides a modern alternative to legacy DLP tools in a single, economically attractive package. Its innovative features help CISOs strike the right balance between protecting data and usability. It\'s the latest addition to our award-winning DLP solution, which was recognized as a 2024 Gartner® Peer Insights™ Customers\' Choice for Data Loss Prevention. Proofpoint was the only vendor that placed in the upper right “Customers\' Choice” Quadrant. In this blog, we\'ll dig into some of our latest research about GenAI and data loss risks. And we\'ll explain how Proofpoint DLP Transform provides you with a human-centric approach to reduce those risks. GenAI increases data loss risks Users can make great leaps in productivity with ChatGPT and other GenAI tools. However, GenAI also introduces a new channel for data loss. Employees often enter confidential data into these tools as they use them to expedite their tasks. Security pros are worried, too. Recent Proofpoint research shows that: Generative AI is the fastest-growing area of concern for CISOs 59% of board members believe that GenAI is a security risk for their business “Browsing GenAI sites” is one of the top five alert scenarios configured by companies that use Proofpoint Information Protection Valuable business data like mergers and acquisitions (M&A) documents, supplier contracts, and price lists are listed as the top data to protect A big problem faced by CISOs is that legacy DLP tools can\'t capture user behavior and respond to natural language processing-based user interfaces. This leaves security gaps. That\'s why they often use blunt tools like web filtering to block employees from using GenAI apps altogether. You can\'t enforce acceptable use policies for GenAI if you don\'t understand your content and how employees are interacting with it. If you want your employees to use these tools without putting your data security at risk, you need to take a human-centric approach to data loss. A human-centric approach stops data loss With a human-centric approach, you can detect data loss risk across endpoints and cloud apps like Microsoft 365, Google Workspace and Salesforce with speed. Insights into user intent allow you to move fast and take the right steps to respond to data risk. Proofpoint DLP Transform takes a human-centric approach to solving the security gaps with GenAI. It understands employee behavior as well as the data that they are handling. It surgically allows and disallows employees to use GenAI tools such as OpenAI ChatGPT and Google Gemini based on employee behavior and content inputs, even if the data has been manipulated or has gone through multiple channels (email, web, endpoint or cloud) before reaching it. Proofpoint DLP Transform accurately identifies sensitive content using classical content and LLM-powered data classifiers and provides deep visibility into user behavior. This added context enables analysts to reach high-fidelity verdicts about data risk across all key channels including email, cloud, and managed and unmanaged endpoints. With a unified console and powerful analytics, Proofpoint DLP Transform can accelerate incident resolution natively or as part of the security operations (SOC) ecosystem. It is built on a cloud-native architecture and features modern privacy controls. Its lightweight and highly stable user-mode agent is unique in | Tool Medical Cloud | ChatGPT | ★★★ |
|
2024-04-10 10:12:47 | Mémoire de sécurité: TA547 cible les organisations allemandes avec Rhadamanthys Stealer Security Brief: TA547 Targets German Organizations with Rhadamanthys Stealer (lien direct) |
Ce qui s'est passé Proofpoint a identifié TA547 ciblant les organisations allemandes avec une campagne de courriel livrant des logiciels malveillants de Rhadamanthys.C'est la première fois que les chercheurs observent TA547 utiliser des Rhadamanthys, un voleur d'informations utilisé par plusieurs acteurs de menaces cybercriminaux.De plus, l'acteur a semblé utiliser un script PowerShell que les chercheurs soupçonnent a été généré par un modèle grand langage (LLM) tel que Chatgpt, Gemini, Copilot, etc. Les e-mails envoyés par l'acteur de menace ont usurpé l'identité de la société de vente au détail allemande Metro prétendant se rapporter aux factures. De: Metro! Sujet: Rechnung No: 31518562 Attachement: in3 0gc- (94762) _6563.zip Exemple TA547 Courriel imitant l'identité de la société de vente au détail allemande Metro. Les e-mails ont ciblé des dizaines d'organisations dans diverses industries en Allemagne.Les messages contenaient un fichier zip protégé par mot de passe (mot de passe: mar26) contenant un fichier LNK.Lorsque le fichier LNK a été exécuté, il a déclenché PowerShell pour exécuter un script PowerShell distant.Ce script PowerShell a décodé le fichier exécutable Rhadamanthys codé de base64 stocké dans une variable et l'a chargé en tant qu'assemblage en mémoire, puis a exécuté le point d'entrée de l'assemblage.Il a par la suite chargé le contenu décodé sous forme d'un assemblage en mémoire et a exécuté son point d'entrée.Cela a essentiellement exécuté le code malveillant en mémoire sans l'écrire sur le disque. Notamment, lorsqu'il est désabuscée, le deuxième script PowerShell qui a été utilisé pour charger les rhadamanthys contenait des caractéristiques intéressantes non couramment observées dans le code utilisé par les acteurs de la menace (ou les programmeurs légitimes).Plus précisément, le script PowerShell comprenait un signe de livre suivi par des commentaires grammaticalement corrects et hyper spécifiques au-dessus de chaque composant du script.Il s'agit d'une sortie typique du contenu de codage généré par LLM et suggère que TA547 a utilisé un certain type d'outil compatible LLM pour écrire (ou réécrire) le PowerShell, ou copié le script à partir d'une autre source qui l'avait utilisé. Exemple de PowerShell soupçonné d'être écrit par un LLM et utilisé dans une chaîne d'attaque TA547. Bien qu'il soit difficile de confirmer si le contenu malveillant est créé via LLMS & # 8211;Des scripts de logiciels malveillants aux leurres d'ingénierie sociale & # 8211;Il existe des caractéristiques d'un tel contenu qui pointent vers des informations générées par la machine plutôt que générées par l'homme.Quoi qu'il en soit, qu'il soit généré par l'homme ou de la machine, la défense contre de telles menaces reste la même. Attribution TA547 est une menace cybercriminale à motivation financière considérée comme un courtier d'accès initial (IAB) qui cible diverses régions géographiques.Depuis 2023, TA547 fournit généralement un rat Netsupport mais a parfois livré d'autres charges utiles, notamment Stealc et Lumma Stealer (voleurs d'informations avec des fonctionnalités similaires à Rhadamanthys).Ils semblaient favoriser les pièces javascript zippées comme charges utiles de livraison initiales en 2023, mais l'acteur est passé aux LNK compressées début mars 2024. En plus des campagnes en Allemagne, d'autres ciblage géographique récent comprennent des organisations en Espagne, en Suisse, en Autriche et aux États-Unis. Pourquoi est-ce important Cette campagne représente un exemple de certains déplacements techniques de TA547, y compris l'utilisation de LNK comprimés et du voleur Rhadamanthys non observé auparavant.Il donne également un aperçu de la façon dont les acteurs de la menace tirent parti de contenu probable généré par LLM dans les campagnes de logiciels malveillants. Les LLM peuvent aider les acteurs de menace à comprendre les chaînes d'attaque plus sophistiquées utilisées | Malware Tool Threat | ChatGPT | ★★ |
|
2024-03-19 05:00:28 | Le rapport du paysage de la perte de données 2024 explore la négligence et les autres causes communes de perte de données The 2024 Data Loss Landscape Report Explores Carelessness and Other Common Causes of Data Loss (lien direct) |
La perte de données est un problème de personnes, ou plus précisément, un problème de personnes imprudentes.C'est la conclusion de notre nouveau rapport, le paysage de la perte de données 2024, que Proofpoint lance aujourd'hui. Nous avons utilisé des réponses à l'enquête de 600 professionnels de la sécurité et des données de la protection des informations de Proofpoint pour explorer l'état actuel de la prévention de la perte de données (DLP) et des menaces d'initiés.Dans notre rapport, nous considérons également ce qui est susceptible de venir ensuite dans cet espace à maturation rapide. De nombreuses entreprises considèrent aujourd'hui toujours leur programme DLP actuel comme émergent ou évoluant.Nous voulions donc identifier les défis actuels et découvrir des domaines d'opportunité d'amélioration.Les praticiens de 12 pays et 17 industries ont répondu aux questions allant du comportement des utilisateurs aux conséquences réglementaires et partageaient leurs aspirations à l'état futur de DLP \\. Ce rapport est une première pour Proofpoint.Nous espérons que cela deviendra une lecture essentielle pour toute personne impliquée dans la tenue de sécuriser les données.Voici quelques thèmes clés du rapport du paysage de la perte de données 2024. La perte de données est un problème de personnes Les outils comptent, mais la perte de données est définitivement un problème de personnes.2023 Données de Tessian, une entreprise de point de preuve, montre que 33% des utilisateurs envoient une moyenne d'un peu moins de deux e-mails mal dirigés chaque année.Et les données de la protection de l'information ProofPoint suggèrent que à peu de 1% des utilisateurs sont responsables de 90% des alertes DLP dans de nombreuses entreprises. La perte de données est souvent causée par la négligence Les initiés malveillants et les attaquants externes constituent une menace significative pour les données.Cependant, plus de 70% des répondants ont déclaré que les utilisateurs imprudents étaient une cause de perte de données pour leur entreprise.En revanche, moins de 50% ont cité des systèmes compromis ou mal configurés. La perte de données est répandue La grande majorité des répondants de notre enquête ont signalé au moins un incident de perte de données.Les incidents moyens globaux par organisation sont de 15. L'échelle de ce problème est intimidante, car un travail hybride, l'adoption du cloud et des taux élevés de roulement des employés créent tous un risque élevé de données perdues. La perte de données est dommageable Plus de la moitié des répondants ont déclaré que les incidents de perte de données entraînaient des perturbations commerciales et une perte de revenus.Celles-ci ne sont pas les seules conséquences dommageables.Près de 40% ont également déclaré que leur réputation avait été endommagée, tandis que plus d'un tiers a déclaré que leur position concurrentielle avait été affaiblie.De plus, 36% des répondants ont déclaré avoir été touchés par des pénalités réglementaires ou des amendes. Préoccupation croissante concernant l'IA génératrice De nouvelles alertes déclenchées par l'utilisation d'outils comme Chatgpt, Grammarly et Google Bard ne sont devenus disponibles que dans la protection des informations de Proofpoint cette année.Mais ils figurent déjà dans les cinq règles les plus implémentées parmi nos utilisateurs.Avec peu de transparence sur la façon dont les données soumises aux systèmes d'IA génératives sont stockées et utilisées, ces outils représentent un nouveau canal dangereux pour la perte de données. DLP est bien plus que de la conformité La réglementation et la législation ont inspiré de nombreuses initiatives précoces du DLP.Mais les praticiens de la sécurité disent maintenant qu'ils sont davantage soucieux de protéger la confidentialité des utilisateurs et des données commerciales sensibles. Des outils de DLP ont évolué pour correspondre à cette progression.De nombreux outils | Tool Threat Legislation Cloud | ChatGPT | ★★★ |
|
2023-11-28 23:05:04 | Prédictions 2024 de Proofpoint \\: Brace for Impact Proofpoint\\'s 2024 Predictions: Brace for Impact (lien direct) |
In the ever-evolving landscape of cybersecurity, defenders find themselves navigating yet another challenging year. Threat actors persistently refine their tactics, techniques, and procedures (TTPs), showcasing adaptability and the rapid iteration of novel and complex attack chains. At the heart of this evolution lies a crucial shift: threat actors now prioritize identity over technology. While the specifics of TTPs and the targeted technology may change, one constant remains: humans and their identities are the most targeted links in the attack chain. Recent instances of supply chain attacks exemplify this shift, illustrating how adversaries have pivoted from exploiting software vulnerabilities to targeting human vulnerabilities through social engineering and phishing. Notably, the innovative use of generative AI, especially its ability to improve phishing emails, exemplifies a shift towards manipulating human behavior rather than exploiting technological weaknesses. As we reflect on 2023, it becomes evident that cyber threat actors possess the capabilities and resources to adapt their tactics in response to increased security measures such as multi-factor authentication (MFA). Looking ahead to 2024, the trend suggests that threats will persistently revolve around humans, compelling defenders to take a different approach to breaking the attack chain. So, what\'s on the horizon? The experts at Proofpoint provide insightful predictions for the next 12 months, shedding light on what security teams might encounter and the implications of these trends. 1. Cyber Heists: Casinos are Just the Tip of the Iceberg Cyber criminals are increasingly targeting digital supply chain vendors, with a heightened focus on security and identity providers. Aggressive social engineering tactics, including phishing campaigns, are becoming more prevalent. The Scattered Spider group, responsible for ransomware attacks on Las Vegas casinos, showcases the sophistication of these tactics. Phishing help desk employees for login credentials and bypassing MFA through phishing one-time password (OTP) codes are becoming standard practices. These tactics have extended to supply chain attacks, compromising identity provider (IDP) vendors to access valuable customer information. The forecast for 2024 includes the replication and widespread adoption of such aggressive social engineering tactics, broadening the scope of initial compromise attempts beyond the traditional edge device and file transfer appliances. 2. Generative AI: The Double-Edged Sword The explosive growth of generative AI tools like ChatGPT, FraudGPT and WormGPT bring both promise and peril, but the sky is not falling as far as cybersecurity is concerned. While large language models took the stage, the fear of misuse prompted the U.S. president to issue an executive order in October 2023. At the moment, threat actors are making bank doing other things. Why bother reinventing the model when it\'s working just fine? But they\'ll morph their TTPs when detection starts to improve in those areas. On the flip side, more vendors will start injecting AI and large language models into their products and processes to boost their security offerings. Across the globe, privacy watchdogs and customers alike will demand responsible AI policies from technology companies, which means we\'ll start seeing statements being published about responsible AI policies. Expect both spectacular failures and responsible AI policies to emerge. 3. Mobile Device Phishing: The Rise of Omni-Channel Tactics take Centre Stage A notable trend for 2023 was the dramatic increase in mobile device phishing and we expect this threat to rise even more in 2024. Threat actors are strategically redirecting victims to mobile interactions, exploiting the vulnerabilities inherent in mobile platforms. Conversational abuse, including conversational smishing, has experienced exponential growth. Multi-touch campaigns aim to lure users away from desktops to mobile devices, utilizing tactics like QR codes and fraudulent voice calls | Ransomware Malware Tool Vulnerability Threat Mobile Prediction Prediction | ChatGPT ChatGPT | ★★★ |
|
2023-09-26 12:24:36 | Tendances modernes pour les menaces et risques d'initiés Modern Trends for Insider Threats and Risks (lien direct) |
«Les pirates externes sont la seule menace pour les actifs de l'entreprise» - McKinsey a à juste titre appelé cette affirmation comme un mythe en 2017.\\ est dans le paysage des menaces externes. Pendant trop longtemps, la communauté de la cybersécurité a surestimé (et trop dépensé) sur l'acteur de menace externe.Pourtant, maintes et maintes fois, nous voyons des cas où le risque d'initié devient une menace d'initiés et entraîne des résultats indésirables.Mais nous continuons à passer du temps, de l'argent et des efforts pour sécuriser les applications, les actifs et les données sans considérer les risques que les personnes qui accèdent à ces choses peuvent présenter. Lorsque vous pensez au chemin qu'une menace d'initié emprunte à travers la chaîne d'attaque, il est clair qu'il devrait y avoir des moyens pour empêcher les risques d'initiés d'évoluer en menaces d'initiés.Ces mesures peuvent inclure: Ajout de plus de couches d'accès Nécessitant plus de niveaux d'authentification Demander plus d'approbations dans le processus de partage des données En utilisant d'autres dissuasions, que ce soit le numérique ou la politique Et lorsqu'une menace d'initié échappe à la détection et n'est pas bloquée, nous devons nous appuyer sur la technologie pour la détection et la réponse des menaces d'identité.Les solutions avec ces capacités peuvent rechercher la persistance, la collecte d'informations, le mouvement latéral, l'escalade des privilèges et d'autres signes selon lesquels une menace d'initié essaie activement de renverser les processus et les contrôles de sécurité. Nous avons toujours la possibilité d'arrêter un événement de menace d'initié lorsque les données sont mises en scène et exfiltrées, ou lorsqu'un autre impact est imminent.Mais nous devons également faire ce qu'il faut pour fournir la vue la plus complète sur ce que les gens font dans l'écosystème numérique de l'entreprise.Cela aidera à empêcher les risques d'initiés de se transformer en menaces d'initiés actives. Un paysage changeant avec de nouvelles tendances dans les menaces d'initiés L'incertitude économique crée de nouveaux scénarios pour les menaces d'initiés.Cela amplifie également certains préexistants.Des événements de changement majeurs pour des entreprises telles que les fusions et les acquisitions, les désinvestissements, les nouveaux partenariats et les licenciements permettent aux risques d'initiés de devenir des menaces d'initiés.Il existe de nombreux exemples d'employés mécontents causant des dommages après avoir quitté une entreprise (ou avant).Et les employés tentés par de «meilleures» opportunités peuvent présenter un risque continu d'exfiltration de données. Une nouvelle tendance: des menaces d'initiés qui n'ont pas besoin d'un initié pour mettre en scène des données pour l'exfiltration.Les parties externes, y compris les pourvoyeurs de l'espionnage d'entreprise, payent plutôt l'accès.Nous avons vu des cas, comme le programme AT & amp; T «déverrouiller», où les employés recrutés par de mauvais acteurs recruteront ensuite d'autres dans l'entreprise pour s'engager dans une activité néfaste.Et nous avons vu des cas tels que le cas de menace d'initié Cisco - où les employés détruiront une infrastructure d'une entreprise pour des raisons malveillantes. L'émergence d'une IA générative souligne en outre la nécessité de modifier l'approche traditionnelle «extérieure» de la sécurité.Le blocage de l'utilisation d'outils comme Chatgpt, Bard AI de Google \\, Microsoft Copilot et autres n'est pas réaliste, car de nombreuses entreprises dépendront de l'IA générative pour les gains de productivité.Les initiés qui sont imprudents de protéger les données internes lors de l'utilisation de ces plates-formes hébergées sont un risque.L'atténuation de ce risque nécessitera la mise en œuvre d'un éventail de contrôles.(Il existe déjà des moyens de sauvegarder vos données dans une IA générative comme ChatGpt et d'autres plates-fo | Tool Threat | ChatGPT ChatGPT | ★★ |
|
2023-09-15 09:50:31 | L'avenir de l'autonomisation de la conscience de la cybersécurité: 5 cas d'utilisation pour une IA générative pour augmenter votre programme The Future of Empowering Cybersecurity Awareness: 5 Use Cases for Generative AI to Boost Your Program (lien direct) |
Social engineering threats are increasingly difficult to distinguish from real media. What\'s worse, they can be released with great speed and at scale. That\'s because attackers can now use new forms of artificial intelligence (AI), like generative AI, to create convincing impostor articles, images, videos and audio. They can also create compelling phishing emails, as well as believable spoof browser pages and deepfake videos. These well-crafted attacks developed with generative AI are creating new security risks. They can penetrate protective defense layers by exploiting human vulnerabilities, like trust and emotional response. That\'s the buzz about generative AI. The good news is that the future is wide open to fight fire with fire. There are great possibilities for using a custom-built generative AI tool to help improve your company\'s cybersecurity awareness program. And in this post, we look at five ways your organization might do that, now or in the future. Let\'s imagine together how generative AI might help you to improve end users\' learning engagement and reduce human risk. 1. Get faster alerts about threats If your company\'s threat intelligence exposes a well-designed credential attack targeting employees, you need to be quick to alert and educate users and leadership about the threat. In the future, your company might bring in a generative AI tool that can deliver relevant warnings and alerts to your audiences faster. Generative AI applications can analyze huge amounts of data about emerging threats at greater speed and with more accuracy than traditional methods. Security awareness administrators might run queries such as: “Analyze internal credential phishing attacks for the past two weeks” “List BEC attacks for credentials targeting companies like mine right now” In just a few minutes, the tool could summarize current credential compromise threats and the specific “tells” to look for. You could then ask your generative AI tool to create actionable reporting about that threat data on the fly, which saves time because you\'re not setting up dashboards. Then, you use the tool to push out threat alerts to the business. It could also produce standard communications like email messages and social channel notifications. You might engage people further by using generative AI to create an eye-catching infographic or a short, animated video in just seconds or minutes. No need to wait days or weeks for a designer to produce that visual content. 2. Design awareness campaigns more nimbly Say that your security awareness team is planning a campaign to teach employees how to spot attacks targeting their credentials, as AI makes phishing emails more difficult to spot. Your security awareness platform or learning management system (LMS) has a huge library of content you can tap for this effort-but your team is already overworked. In the future, you might adapt a generative AI tool to reduce the manual workload by finding what information is most relevant and providing suggestions for how to use it. A generative AI application could scan your content library for training modules and awareness materials. For instance, an administrator could make queries such as: “Sort existing articles for the three biggest risks of credential theft” “Suggest training assignments that educate about document attachments” By applying this generative AI use case to searching and filtering, you would shortcut the long and tedious process of looking for material, reading each piece for context, choosing the most relevant content, and deciding how to organize what you\'ve selected. You could also ask the generative AI tool to recommend critical topics missing in the available content. The AI might even produce the basis for a tailored and personalized security campaign to help keep your people engaged. For instance, you could ask the tool to sort content based on nonstandard factors you consider interesting, such as mentioning a geographic region or holiday season. 3. Produce | Tool Vulnerability Threat | ChatGPT ChatGPT | ★★ |
1
We have: 7 articles.
We have: 7 articles.
To see everything:
Our RSS (filtrered)
