Jun 25, 2025

SHARE Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν είναι πλέον απλώς ένα εργαλείο παραγωγικότητας· έχει μετατραπεί στο πιο ισχυρό όπλο τόσο για τους επιτιθέμενους όσο και για τους αμυνόμενους στον ψηφιακό πόλεμο. Contents Την ίδια στιγμή, η Ευρώπη υψώνει τη δική της ασπίδα με ένα πλέγμα νέων, αυστηρών κανονισμών όπως το DORA και η NIS2. Για τις ελληνικές Startups και τις πιο καθιερωμένες επιχειρήσεις, η κυβερνοασφάλεια παύει να είναι ένα τεχνικό ζήτημα του τμήματος IT και γίνεται μια κρίσιμη στρατηγική απόφαση επιβίωσης και ανάπτυξης. Σε αυτό το αφιέρωμα, χαρτογραφούμε το νέο τοπίο, αποκωδικοποιούμε τις απειλές και αναδεικνύουμε τις λύσεις σε διάφορα επίπεδα. Kυβερνοεπιθέσεις στην εποχή της νέας ΤΝ Πέρα απ’ ότι καλό και θετικό φέρνει η νέα Τεχνητή Νοημοσύνη δυστυχώς φέρνει μαζί της νέες εξελιγμένες δυνατότητες και στους κακόβολους παίκτες ανά τον κόσμο. Οι κυβερνοεπιθέσεις που αξιοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ), χρησιμοποιούν αλγόριθμους ΤΝ/μηχανικής μάθησης (ML) για την εκτέλεση κακόβουλων δραστηριοτήτων. Αυτές οι επιθέσεις ενισχύουν τις παραδοσιακές κυβερνοεπιθέσεις, καθιστώντας τες πιο εξελιγμένες, στοχευμένες και δύσκολες στον εντοπισμό. Μπορούν να εκδηλωθούν με διάφορες μορφές, όπως παραπλανητικά μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου (phishing), κακόβουλο λογισμικό (malware), εκβιαστικό λογισμικό (ransomware) ή τεχνικές κοινωνικής μηχανικής. Ένα ιδιαίτερα επικίνδυνο χαρακτηριστικό τους είναι η ικανότητά τους να προσαρμόζονται και να εξελίσσονται με βάση τα δεδομένα που συλλέγουν από τους στόχους τους. Η διάδοση εργαλείων παραγωγικής ΤΝ, όπως το ChatGPT, έχει μειώσει σημαντικά το εμπόδιο εισόδου για τους φορείς απειλών, επιτρέποντάς τους να δημιουργούν γρήγορα και εύκολα πειστικές και στοχευμένες επιθέσεις. Παλαιότερα, τέτοιες ενέργειες απαιτούσαν σημαντική εξειδίκευση και πόρους. Αυτή η ευκολία πρόσβασης σημαίνει ότι ένα ευρύτερο φάσμα επιτιθέμενων μπορεί πλέον να αναπτύξει πιο προηγμένες τακτικές. Η συνέπεια είναι ένας αυξημένος όγκος, ποικιλία και δυνητικός αντίκτυπος εξελιγμένων επιθέσεων, καθώς το εμπόδιο εισόδου μειώνεται σημαντικά. Ένα σημαντικό ποσοστό στελεχών και ειδικών στον τομέα της κυβερνοασφάλειας (σχεδόν 50%) έχει επιβεβαιώσει την παρουσία επιθέσεων που δημιουργούνται από ΤΝ στα περιβάλλοντα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου τους. Ο αριθμός αυτός αναμένεται να αυξηθεί λόγω παραγόντων όπως ο πολλαπλασιασμός των συσκευών IoT, η εξ αποστάσεως εργασία, η έλλειψη εξειδικευμένου προσωπικού στον τομέα της κυβερνοασφάλειας και οι κρατικά υποστηριζόμενες κυβερνοεπιθέσεις. Αυτό υπογραμμίζει πώς η ΤΝ λειτουργεί ως «πολλαπλασιαστής ισχύος» για τους επιτιθέμενους. Υπερ-ρεαλιστικό Phishing και Κοινωνική Μηχανική ενισχυμένα από την ΤΝ Η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει επιφέρει επανάσταση και στις μεθόδους phishing και κοινωνικής μηχανικής, καθιστώντας τις επιθέσεις πιο πειστικές, εξατομικευμένες και δύσκολες στην ανίχνευση. More Read Ενισχυμένες Δυνατότητες Phishing: Η ΤΝ επιτρέπει στους επιτιθέμενους να δημιουργούν εξαιρετικά πειστικά μηνύματα phishing μέσα σε δευτερόλεπτα, μια διαδικασία που παλαιότερα απαιτούσε εκτεταμένη έρευνα και προσπάθεια. Αυτά τα μηνύματα που παράγονται από ΤΝ είναι συχνά δυσδιάκριτα από τις καθημερινές επικοινωνίες. Η ικανότητα της ΤΝ να αποφεύγει κοινά γραμματικά λάθη που συχνά προδίδουν τις παραδοσιακές απάτες και να γράφει άπταιστα σε οποιαδήποτε γλώσσα, συμβάλλει σημαντικά στην αποτελεσματικότητά τους. Agentic AI στο Phishing: Μια πιο προηγμένη μορφή AI, η agentic AI, συλλέγει αυτόνομα πληροφορίες για στόχους από μέσα κοινωνικής δικτύωσης, εταιρικούς ιστότοπους, δημόσια αρχεία, δημιουργεί υπερ-εξατομικευμένα δολώματα και εκτελεί επιθέσεις μεγάλης κλίμακας με ελάχιστη ανθρώπινη παρέμβαση. Αυτό μετατρέπει το phishing από μια χειροκίνητη διαδικασία σε ένα πλήρως αυτοματοποιημένο, ευφυές σύστημα επίθεσης. Η agentic AI μπορεί να σαρώσει μέσα κοινωνικής δικτύωσης και εταιρικούς καταλόγους για να εισαγάγει πραγματικές λεπτομέρειες, όπως ονόματα συναδέλφων ή πρόσφατα γεγονότα, αυξάνοντας σημαντικά την αξιοπιστία. Αποτελεσματικότητα και παράκαμψη ανίχνευσης: Τα μηνύματα phishing που παράγονται από ΤΝ έχουν δείξει υψηλά ποσοστά επιτυχίας. Μια πρόσφατη μελέτη έδειξε ότι το 54% των παραληπτών έκανε κλικ σε μηνύματα που γράφτηκαν εξ ολοκλήρου από ΤΝ, και το 56% σε εκείνα με μικρές ανθρώπινες τροποποιήσεις. Επιπλέον, η ΤΝ μπορεί να τροποποιεί τα μηνύματα phishing σε πραγματικό χρόνο για να αποφύγει τα φίλτρα spam και τα συστήματα ασφαλείας. Σχεδόν το 71% των ανιχνευτών ΤΝ αποτυγχάνουν να εντοπίσουν μηνύματα phishing που δημιουργούνται από σχετικό λογισμικό. Spear Phishing σε άλλα μεγέθη: Η ΤΝ αυτοματοποιεί την εξατομίκευση που απαιτείται για το εξαιρετικά στοχευμένο Spear Phishing, αναλύοντας τη δραστηριότητα στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, τις διαδικτυακές συνομιλίες και τα προσωπικά δεδομένα για να προσαρμόσει μηνύματα που μιμούνται τη γλώσσα, τον τόνο και το ύφος αξιόπιστων επαφών ή έγκριτων οργανισμών. Πολυκαναλικές Επιθέσεις: Η ΤΝ διευκολύνει επίσης τις πολυκαναλικές επιθέσεις phishing, συνδυάζοντας email, SMS και voice phishing (vishing), και μπορεί να δημιουργήσει ψεύτικες διαδικτυακές περσόνες για να χειραγωγήσει στόχους σε διάφορες πλατφόρμες. Τα chatbots μπορούν να εμπλακούν σε φαινομενικά αβλαβείς συνομιλίες για να συγκεντρώσουν διακριτικά προσωπικές λεπτομέρειες ή διαπιστευτήρια σύνδεσης. Αντίκτυπος: Η αυξημένη πολυπλοκότητα και ο όγκος των επιθέσεων phishing που καθοδηγούνται από την ΤΝ οδηγούν σε σημαντικές οικονομικές απώλειες και βλάβη της φήμης για τους οργανισμούς. Στο Ηνωμένο Βασίλειο, οι επιχειρήσεις χάνουν πάνω από 1 δισεκατομμύριο λίρες ετησίως λόγω phishing, με τις μεθόδους που βασίζονται στην ΤΝ να συμβάλλουν σημαντικά σε αυτό το ποσό. Η ευκολία με την οποία μπορούν να δημιουργηθούν αυτές οι επιθέσεις υποδηλώνει μια ευρύτερη διάβρωση της εμπιστοσύνης στις ψηφιακές επικοινωνίες, καθώς οι χρήστες δυσκολεύονται όλο και περισσότερο να διακρίνουν το γνήσιο από το πλαστό. Deepfakes: Το νέο σύνορο της εξαπάτησης Τα deepfakes, τα συνθετικά μέσα που δημιουργούνται από ΤΝ, αντιπροσωπεύουν μια κλιμακούμενη απειλή στον τομέα της κοινωνικής μηχανικής, επιτρέποντας στους επιτιθέμενους να δημιουργούν εξαιρετικά πειστικές μιμήσεις ατόμων. Ο αριθμός των deepfake βίντεο στο διαδίκτυο φαίνεται ότι αυξάνεται κατά περίπου 900% ετησίως από το 2022 και μετά, χρησιμοποιούμενα για παρενόχληση, εκδίκηση και οικονομική απάτη. Σύνθεση Φωνής και Βίντεο: Οι επιτιθέμενοι χρησιμοποιούν λογισμικό που βασίζεται στην ΤΝ για να μιμηθούν φωνές (π.χ., τη φωνή ενός CEO για να ζητήσουν επείγουσες τραπεζικές μεταφορές) και να δημιουργήσουν deepfake βίντεο στελεχών ή άλλων αξιόπιστων προσώπων με σκοπό τη χειραγώγηση των θυμάτων. Αυτές οι τεχνικές υπονομεύουν την παραδοσιακή εξάρτηση από οπτικοακουστικές ενδείξεις για την επαλήθευση της ταυτότητας. Συντονισμένες επιθέσεις Deepfake: Αυτές είναι πιο επικίνδυνες από μεμονωμένα περιστατικά deepfake. Συγχρονίζουν πολλαπλά στοιχεία (βίντεο, ήχος, SMS, email, chat) σε διάφορα κανάλια για να κατακλύσουν τους στόχους και να παρακάμψουν τα κανάλια επαλήθευσης εμπιστοσύνης. Παραδείγματα περιλαμβάνουν μια βιντεοκλήση από έναν «CEO» που ακολουθείται από ένα επιβεβαιωτικό μήνυμα στο Slack, ή μια φωνητική κλήση που υποδύεται έναν οικονομικό διευθυντή σε συνδυασμό με ένα ρεαλιστικό τιμολόγιο που αποστέλλεται μέσω email. Η επιτυχία αυτών των επιθέσεων έγκειται στην ικανότητά τους να δημιουργούν μια ψευδαίσθηση νομιμότητας μέσω πολλαπλών σημείων επαφής, καθιστώντας δυσκολότερο για το θύμα να αμφισβητήσει την αυθεντικότητα του αιτήματος. Προσβασιμότητα και κίνδυνος: Η τεχνολογία για τη δημιουργία βασικών deepfakes γίνεται όλο και πιο προσιτή, με λογισμικό ανοιχτού κώδικα να επιτρέπει τη δημιουργία τους σε λιγότερο από μία ώρα. Ο κίνδυνος έγκειται στον υψηλό ρεαλισμό αυτών των πλαστών, καθιστώντας τα σχεδόν δυσδιάκριτα από τις γνήσιες επικοινωνίες, ειδικά υπό πίεση. Τα παλαιού τύπου εργαλεία ασφαλείας συχνά δεν είναι σχεδιασμένα για να ανιχνεύουν περιεχόμενο που παράγεται από ΤΝ σε πολλαπλά κανάλια σε πραγματικό χρόνο. Η διάβρωση των παραδοσιακών δεικτών εμπιστοσύνης είναι εμφανής εδώ: η οπτική και ακουστική «επιβεβαίωση» που κάποτε θεωρούνταν αξιόπιστη, τώρα μπορεί να κατασκευαστεί. Arup (Απώλεια 25 εκατομμυρίων δολαρίων): Ένας υπάλληλος στη βρετανική εταιρεία μηχανικών Arup εξαπατήθηκε και μετέφερε 25 εκατομμύρια δολάρια μετά από μια βιντεοκλήση με άτομα που πίστευε ότι ήταν ανώτερα στελέχη, αλλά στην πραγματικότητα ήταν deepfakes. Αυτή η επίθεση ανέδειξε την «ενισχυμένη από την τεχνολογία κοινωνική μηχανική», όπου δεν παραβιάστηκαν συστήματα, αλλά η εξαπάτηση οδήγησε σε οικονομική απώλεια. Αυτή η περίπτωση καταδεικνύει πώς τα deepfakes μπορούν να παρακάμψουν τις ανθρώπινες διαδικασίες επαλήθευσης, ακόμη και σε οργανισμούς με πιθανώς ισχυρούς ελέγχους. Επίθεση Retool: Οι επιτιθέμενοι χρησιμοποίησαν SMS phishing και deepfake ήχο φωνής (υποδυόμενοι προσωπικό ΙΤ) για να παρακάμψουν την Πολυπαραγοντική Πιστοποίηση (MFA) και να παραβιάσουν 27 εσωτερικούς λογαριασμούς που συνδέονταν με πορτοφόλια κρυπτονομισμάτων. Απάτη κλώνου Exante: Δημιουργήθηκε ένας πλήρης κλώνος πιστότητας μιας επενδυτικής εταιρείας με τη βοήθεια της ΤΝ, μαζί με έγγραφα που είχαν υποστεί επεξεργασία από ΤΝ για τραπεζικές ρυθμίσεις, με σκοπό την εξαπάτηση επενδυτών στις ΗΠΑ. Deepfake βιντεοκλήση CFO στη Σιγκαπούρη (Απώλεια 449.000 δολαρίων): Ένας υπάλληλος οικονομικών έχασε κεφάλαια μετά από μια deepfake βιντεοκλήση που προσομοίωνε στελέχη της εταιρείας, συμπεριλαμβανομένου του CFO. Αυτοματοποιημένη ανακάλυψη και εκμετάλλευση ευπαθειών από την ΤΝ Η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει στους επιτιθέμενους ισχυρά εργαλεία για την αυτοματοποίηση της διαδικασίας εύρεσης και εκμετάλλευσης ευπαθειών λογισμικού, επιταχύνοντας σημαντικά τον κύκλο ζωής της επίθεσης. ΤΝ για Ανάλυση Κώδικα: Η ΤΝ μπορεί να σαρώσει εκατομμύρια γραμμές κώδικα σε λογισμικό ανοιχτού κώδικα και ιδιόκτητο λογισμικό για να εντοπίσει πιθανά αδύνατα σημεία. Μοντέλα μηχανικής μάθησης εκπαιδεύονται για να αναγνωρίζουν κοινά σφάλματα ασφαλείας όπως buffer overflow και επιθέσεις έγχυσης κώδικα. Αυτό επιτρέπει στους επιτιθέμενους να εντοπίζουν γρήγορα ευπάθειες που μπορούν να εκμεταλλευτούν. Πρόβλεψη Ευπαθειών με ΤΝ: Αναλύοντας προηγούμενα σφάλματα ασφαλείας, μοτίβα επιθέσεων και λάθη ανάπτυξης λογισμικού από ιστορικές βάσεις δεδομένων ευπαθειών, η ΤΝ μπορεί να προβλέψει πιθανές ευπάθειες πολύ αρχικού σταδίου (zero-day). Αυτή η προγνωστική ικανότητα δίνει στους επιτιθέμενους ένα πλεονέκτημα, επιτρέποντάς τους να στοχεύουν σε αδυναμίες που δεν είναι ακόμη ευρέως γνωστές. NLP για πληροφορίες απειλών: Εργαλεία Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας (NLP) που βασίζονται στην ΤΝ σαρώνουν φόρουμ ασφαλείας, συζητήσεις χάκερ, dark web και πλατφόρμες ανταμοιβής για εύρεση σφαλμάτων (bug bounty) για να εντοπίσουν πρώιμες προειδοποιήσεις πιθανών ευπαθειών μηδενικής ημέρας πριν αυτές γίνουν ευρέως αντικείμενο εκμετάλλευσης. Fuzzing Ενισχυμένο με ΤΝ: Το fuzz testing, όπου τυχαία δεδομένα εισάγονται σε λογισμικό για την εύρεση ευπαθειών, ενισχύεται σημαντικά από την ΤΝ. Το fuzzing που βασίζεται στην ΤΝ χρησιμοποιεί ευφυή αναγνώριση προτύπων για να προσομοιώσει επιθέσεις πιο αποτελεσματικά, εντοπίζει απροσδόκητες καταρρεύσεις, καταστροφή μνήμης και αδυναμίες ασφαλείας με μεγαλύτερη ταχύτητα και αποδοτικότητα από το παραδοσιακό τυχαίο fuzzing. Η ΤΝ μπορεί επίσης να δημιουργήσει νέους στόχους fuzz, αυξάνοντας την κάλυψη του κώδικα και αποκαλύπτοντας πολύπλοκα σφάλματα. Για παράδειγμα ο πράκτορας ΤΝ της Google, Big Sleep, ανακάλυψε μια κρίσιμη ευπάθεια μηδενικής ημέρας στο SQLite χρησιμοποιώντας το LLM του, επιδεικνύοντας την υπεροχή της ΤΝ έναντι του παραδοσιακού fuzzing σε ορισμένα πλαίσια. Η ικανότητα της ΤΝ να επεξεργάζεται και να κατανοεί τη δομή του κώδικα σε βαθύτερο επίπεδο της επιτρέπει να εντοπίζει ευπάθειες που μπορεί να διαφύγουν από πιο τυφλές μεθόδους. Μείωση των εμποδίων στην ανάπτυξη exploits: Τα εργαλεία ΤΝ μπορούν να επιταχύνουν σημαντικά τη διαδικασία συγγραφής κώδικα exploit, μειώνοντας το τεχνικό εμπόδιο εισόδου για τους κυβερνοεγκληματίες. Οι χάκερ μπορούν ευκολότερα να μετατρέψουν ανακοινώσεις ευπαθειών ή proofs-of-concept σε όπλα μέσα σε λίγες ημέρες. Αυτή η επιτάχυνση του κύκλου ζωής της επίθεσης συρρικνώνει το παράθυρο ευκαιρίας για τους αμυνόμενους να εφαρμόσουν διορθωτικά μέτρα. Παρά την ισχύ της, η ΤΝ μπορεί να παραβλέψει λογικές ευπάθειες που απαιτούν ανθρώπινη κατανόηση και μπορεί να παράγει ψευδώς θετικά αποτελέσματα. Η ανθρώπινη διαίσθηση και η κατανόηση του επιχειρηματικού πλαισίου παραμένουν κρίσιμες για τον εντοπισμό ορισμένων τύπων ευπαθειών. Συγγραφή καλύτερου κακόβουλου λογισμικού Η ΤΝ μπορεί να βοηθήσει στη συγγραφή πιο εξελιγμένου κακόβουλου λογισμικού βελτιστοποιώντας τον κώδικα και εντοπίζοντας σφάλματα, δυνητικά ξεπερνώντας σε απόδοση τους μέσους (ανθρώπινους) προγραμματιστές για δομημένες εργασίες. Αυτό δεν σημαίνει απαραίτητα ότι η ΤΝ δημιουργεί εντελώς νέους τύπους malware, αλλά μάλλον ότι βελτιώνει την αποτελεσματικότητα και την πολυπλοκότητα των υπαρχόντων. Πολυμορφικό Κακόβουλο Λογισμικό: Η ΤΝ χρησιμοποιείται για τη δημιουργία πολυμορφικού κακόβουλου λογισμικού που μεταλλάσσει συνεχώς τον πηγαίο κώδικά του για να αποφύγει την ανίχνευση από απλές λύσεις προστασίας από ιούς που βασίζονται σε υπογραφές. Αυτό καθιστά τέτοιου είδους κακόβουλο λογισμικό πιο συνηθισμένο και δυσκολότερο στον εντοπισμό και την αντιμετώπιση. Αποφυγή Ανίχνευσης Εισβολών: Αλγόριθμοι ΤΝ μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανακάλυψη ευπαθειών λογισμικού και τον σχεδιασμό κακόβουλου λογισμικού που αποφεύγει τα συστήματα ανίχνευσης εισβολών (IDS). Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει την προσαρμογή της συμπεριφοράς του malware σε πραγματικό χρόνο για να μιμηθεί νόμιμη δραστηριότητα ή να εκμεταλλευτεί τυφλά σημεία στα αμυντικά συστήματα. Παράκαμψη CAPTCHA: Η ΤΝ είναι πλέον στατιστικά καλύτερη από τους ανθρώπους στην επίλυση CAPTCHA, ένα κοινό εργαλείο για τη διάκριση ανθρώπων από bots, επιτρέποντας έτσι αυτοματοποιημένες επιθέσεις. Η ικανότητα αυτή διευκολύνει τη μαζική δημιουργία ψεύτικων λογαριασμών ή την αυτοματοποιημένη υποβολή κακόβουλου περιεχομένου. Καταγραφή πληκτρολογήσεων με ΤΝ: Λογισμικό που βασίζεται στην ΤΝ μπορεί να καταγράφει κρυφά τις πληκτρολογήσεις με υψηλή ακρίβεια (μελέτες δείχνουν 95%) για την κλοπή ευαίσθητων πληροφοριών όπως κωδικοί πρόσβασης, αναλύοντας τα μοτίβα πληκτρολόγησης. Τρέχοντες Περιορισμοί: Ενώ η ΤΝ βοηθά στην ανάπτυξη κακόβουλου λογισμικού, υπάρχουν λίγα παραδείγματα «πραγματικού» κακόβουλου λογισμικού ΤΝ που μπορεί να εκτελέσει αυτόνομα ολόκληρη την αλυσίδα επίθεσης (kill chain), λαμβάνοντας τις δικές του αποφάσεις και μεταλλασσόμενο για να αποφύγει νέους ελέγχους χωρίς προηγούμενη εκπαίδευση. Η τρέχουσα ΤΝ εκπαιδεύεται κυρίως σε υπάρχοντα δεδομένα και δεν δημιουργεί εντελώς νέες μεθοδολογίες επίθεσης. Ωστόσο, η ταχεία εξέλιξη της ΤΝ υποδηλώνει ότι αυτοί οι περιορισμοί ενδέχεται να ξεπεραστούν στο μέλλον. Συμπερασματικά Η επιτάχυνση του κύκλου ζωής των επιθέσεων αποτελεί μια σημαντική συνέπεια. Παραδοσιακά, οι επιθέσεις περιλαμβάνουν στάδια όπως η αναγνώριση, η οπλοποίηση, η παράδοση και η εκμετάλλευση, καθένα από τα οποία απαιτεί χρόνο. Η ΤΝ επιταχύνει πολλαπλά από αυτά τα στάδια. Η agentic AI αυτοματοποιεί την έρευνα στόχων. Η ΤΝ βοηθά στη δημιουργία μηνυμάτων phishing σε δευτερόλεπτα, στη συγγραφή κακόβουλου λογισμικού ταχύτερα  και στην ταχεία οπλοποίηση πρόσφατα ανακοινωμένων ευπαθειών. Επιπλέον, η αυτοματοποιημένη ανακάλυψη ευπαθειών και το fuzzing με ΤΝ μπορούν να εντοπίσουν zero-days ή άλλα σφάλματα πιο γρήγορα. Αυτή η συμπίεση του κύκλου ζωής της επίθεσης σημαίνει ότι οι αμυνόμενοι έχουν σημαντικά λιγότερο χρόνο για να ανιχνεύσουν, να αναλύσουν και να ανταποκριθούν στις απειλές πριν προκληθεί ζημιά. Η επίθεση Retool, μια πολυσταδιακή εκστρατεία deepfake, βασίστηκε στον ακριβή συγχρονισμό. Κατά συνέπεια, τα  αντίμετρα ασφαλείας καθίστανται λιγότερο αποτελεσματικά, και υπάρχει μεγαλύτερη ανάγκη για προληπτικές άμυνες, αυτοματοποιημένες δυνατότητες απόκρισης και προγνωστική νοημοσύνη για την πρόβλεψη και την αντιμετώπιση επιθέσεων με ταχύτητα μιας μηχανής.