适用于网络安全定义的 AI
网络安全 AI 利用 AI 分析和关联多个来源的事件和网络威胁数据，将其转化为清晰、可操作的见解，供安全专业人员用于进一步调查、响应和报告。如果网络攻击满足安全团队定义的特定条件，AI 可以自动执行响应并隔离受影响的资产。生成式 AI 在此基础上更进一步，可根据现有数据中的模式生成原始自然语言文本、图像和其他内容。
AI 在网络安全领域的发展
至少从 20 世纪 80 年代末开始，安全社区就将 AI 用于网络安全，并取得了以下主要技术进步：
- 最初，安全团队使用基于规则的系统，根据他们定义的参数触发警报。
- 从 2000 年代初开始，机器学习（AI 的一个子集，可从大型数据集中进行分析和学习）的进步使运营团队能够了解整个组织的典型流量模式和用户操作，从而在发生异常情况时进行识别和响应。
- AI 的最新改进是生成式 AI，它基于现有数据的结构创建新内容。人们使用自然语言与这些系统进行交互，安全专业人员无需使用查询语言就能深入研究非常具体的问题。
但使用 AI 的不仅仅是安全团队。网络攻击者，无论是民族国家/地区参与者、大型犯罪企业还是个人，也可能利用 AI 为自己谋利。不良分子感染 AI 系统，利用 AI 冒充合法人员，使网络攻击自动化，并部署 AI 帮助研究和识别 网络攻击目标。此外，人们还有可能将敏感数据粘贴到 AI 提示中，从而不小心将数据泄露给公众。
生成式 AI 对网络安全的影响
生成式 AI 仍处于早期阶段，最近才随着 Microsoft 安全 Copilot 的发布而被引入安全领域。它有可能通过以下方式从根本上简化分析师和其他安全专业人员的安全工作：
- 将数据综合为可操作的建议和见解，并提供适当的背景，以帮助指导事件调查。
- 创建可供分析师阅读的报告和演示文稿，帮助组织中的其他人了解正在发生的事情。
- 采用用自然语言或图形回答有关事件或漏洞的问题。
随着安全社区将生成式 AI 构建到安全产品和解决方案中，请务必负责任地构建 AI。人们需要知道，新系统尊重隐私，并且可靠且安全。准确性和真实性是当前生成式 AI 模型的已知问题，但随着技术的改进，它将帮助组织在 AI 驱动的网络威胁面前保持领先地位。
网络安全 AI 的工作原理是什么？
AI 安全用例
AI 不会取代安全专业人员，当它被用来帮助他们更有效地完成工作时，才是最有效的。AI 安全的一些常见用例包括：
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身份和访问管理
AI 用于身份和访问管理（IAM），以了解用户登录行为的模式，并检测和发现异常行为，供安全专业人员跟进。还可用于在满足特定条件时自动强制双因素身份验证或重置密码。必要时，如果有理由相信某个账户已被入侵，它还可以阻止用户登录。
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终结点安全和管理
AI 可帮助安全专业人员识别组织内使用的所有终结点 ，并帮助他们了解最新的操作系统和安全解决方案。AI 还能帮助发现恶意软件和其他针对组织设备的网络攻击证据。
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云安全
大多数组织都在云中投入大量资金。他们在一个或多个云服务提供商处管理基础设施，并使用来自不同供应商的云应用程序。AI 可帮助团队了解多云资产中的风险和漏洞。
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网络威胁检测
扩展检测和响应 (XDR)和安全信息和事件管理 (SIEM) 解决方案可帮助安全团队发现整个企业的网络威胁。为此，这两种解决方案都在很大程度上依赖于 AI。XDR 解决方案可监控终结点、电子邮件、身份和云应用程序的异常行为，并根据安全运营部门定义的规则向团队报告事件或自动做出响应。SIEM 解决方案使用 AI 聚合来自整个企业的信号，让团队更好地了解正在发生的事情。
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信息保护
安全团队使用 AI 能来识别和标记整个环境中的敏感数据，无论这些数据是存放在组织的基础设施中还是云应用程序中。AI 还能在有人试图将数据转移出公司时帮助检测，并阻止这一行为或将问题提交给安全团队。
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事件调查和响应
在事件响应过程中，安全专业人员必须对堆积如山的数据进行分类，以发现潜在的网络攻击。AI 有助于识别和关联多个数据源中最有用的事件，从而节省专业人员宝贵的时间。生成式 AI 将分析结果转化为自然语言，并同样以自然语言回答问题，从而进一步简化了调查工作。
AI 安全的优势
随着网络威胁越来越多、数据量越来越大、网络攻击面越来越广，AI 可以通过多种方式帮助安全运营团队提高效率。
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更快检测关键网络威胁
许多安全解决方案（如 SIEM 或 XDR）记录数千个指示潜在异常行为的事件。虽然这些事件绝大多数是无害的，但有些并非如此，错过潜在网络威胁的风险可能是巨大的。AI 有助于识别真正重要的事件。它还有助于检测一些行为，这些行为本身可能并不可疑，但如果与其他活动联系起来，就表明存在潜在的网络威胁。
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简化报告
使用生成式 AI 的工具可以从多个数据源中提取信息，创建易于理解的报告，让安全专业人员可以快速与组织内的其他人分享。
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识别漏洞
AI 有助于检测潜在风险，如未知设备和云应用程序、过时的操作系统或未受保护的敏感数据。
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帮助分析师提高技能
由于生成式 AI 有助于将网络威胁数据和分析转化为自然语言，因此技术能力较低的分析人员也能提高工作效率。生成式 AI 有助于确定补救步骤，使新团队成员能够快速学会如何有效应对网络攻击。
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提供网络威胁分析和见解
狡猾的网络攻击者通常试图通过在不同的身份、设备、应用和基础架构之间移动来逃避检测。由于 AI 可以快速处理来自各种来源的大量数据，因此它可以帮助识别这种可疑行为，并优先处理安全专业人员应该关注的网络威胁。
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用于网络威胁检测和防护的 AI 安全技术
网络安全 AI 的最关键用途之一是网络威胁检测和防护。机器学习算法和 AI 可通过多种方式帮助识别和预防网络威胁：
- 监督学习模型使用标记和分类数据来帮助训练系统。例如，某些已知恶意软件具有唯一签名，使其不同于其他类型的网络攻击。
- 在无监督学习中，机器学习算法能识别未标记数据中的模式。这就是 AI 检测没有已知特征的高级或新兴网络威胁的方法。它们会寻找超出常规的活动，或者寻找模仿其他网络攻击的模式。
- 通过用户和实体行为分析，系统可以评估用户流量模式，了解已知行为，从而在用户做出意外或可疑行为时进行识别，这些行为可能预示着账户泄露。
- AI 系统还利用自然语言处理技术分析社交媒体等非结构化数据源，生成威胁情报。
什么是 AI 支持的网络安全工具？
AI 已集成到多个网络安全工具中，以帮助提高其有效性。以下是几个示例：
- 下一代防火墙和 AI：传统防火墙根据管理员定义的规则来决定是否允许或阻止流量。下一代防火墙不仅具备这些功能，还能利用 AI 挖掘威胁情报数据，帮助识别新型网络威胁。
- AI 增强型端点安全解决方案：终结点安全解决方案使用 AI 来识别终结点漏洞，例如过时的操作系统。AI 还能帮助检测设备上是否安装了恶意软件，或是否有异常数据量被渗入或渗出终结点。AI 可以将终结点与数字环境的其他部分隔离开来，从而帮助阻止终结点网络攻击。
- AI 驱动网络入侵检测和防护系统：这些工具可以监控网络流量，发现试图通过网络渗透到组织内部的未授权用户。AI 可以帮助这些系统更快地处理数据，在网络攻击者造成巨大损失前识别出并进行阻止。
- AI 和云安全解决方案：由于许多组织的基础设施和应用程序使用多种云，因此很难追踪在不同云和应用程序之间移动的网络威胁。AI 有助于云安全 ，通过分析所有这些来源的数据来识别漏洞和潜在的网络攻击。
- 利用 AI 保护物联网 (IoT) 设备：与终结点和应用程序一样，企业通常拥有许多物联网设备，它们都是潜在的网络攻击载体。AI 有助于检测针对任何单个物联网设备的网络威胁，还能发现多个物联网设备的可疑活动模式。
- XDR 和 SIEM：XDR 和 SIEM 解决方案可从多种安全产品、日志文件和外部来源获取信息，帮助分析人员了解环境中发生的情况。AI 有助于将所有这些数据合成为清晰的见解。
网络安全 AI 最佳实践
使用 AI 支持安全操作需要精心的规划和实施，但只要方法得当，就能引入能切实提高操作效率和团队福利的工具。
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制定策略
有许多 AI 产品和解决方案可供安全使用，但并非所有产品和解决方案都适合你的组织。AI 解决方案必须与其他解决方案和安全架构很好地集成在一起，否则最终可能会给团队带来更多工作。首先考虑最大的安全挑战，然后确定有助于解决这些问题的 AI 解决方案。花时间制定将 AI 整合至当前流程和系统的计划。
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集成安全工具
当 AI 能够分析整个组织的数据时，它在安全方面的作用最为显著。如果工具各自为政，这将是一项挑战。投资能与当前环境兼容并无缝协作的工具，如集成 XDR 和 SIEM 解决方案。或者，如有必要，为团队分配时间和资源来整合工具，以便在整个数字资产中获得完整的可见性。
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管理数据隐私和质量
AI 系统根据用于训练和操作它们的数据做出决策并提供见解。如果数据中存在错误或数据损坏，AI 将提供较差的见解并做出错误的决策。规划期间，请确保已制定适当的流程来清理数据并保护隐私。
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持续测试 AI 系统
实施后，定期测试系统将有助于在生成新数据时识别偏差或质量问题。
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有道德地使用 AI
多年来积累的很多数据都是不准确、有偏差或过时的。此外，AI 的算法和逻辑并不总是透明的，因此很难准确了解它是如何产生见解和结果的。请务必确保 AI 不是最终决策者，因为所使用的数据存在偏差，因此可能会错误地对待某些个人。详细了解 负责任的 AI。
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定义使用生成式 AI 的政策
确保员工和合作伙伴了解组织使用生成式 AI 工具的政策。尤其重要的是，人们不要把机密和敏感数据粘贴到生成式 AI 提示中，因为数据有可能被公开。
网络安全 AI 的未来
AI 在安全方面的作用只会继续增长。在接下来的几年中，安全专业人员可以预计：
- AI 将更好地检测网络威胁，减少误报。
- 随着 AI 更好地响应和缓解更多类型的网络攻击，安全运营团队将自动完成更繁琐的工作。
- 组织将使用 AI 帮助解决漏洞并改善安全状况。
- 安全专业人员的需求量仍然很大。
- 人们将承担更多战略角色，例如解决最复杂的安全事件和主动 搜寻网络威胁。
利用 AI 提高效率的不仅仅是安全社区。网络攻击者也在对 AI进行投资，他们很可能会利用这项技术：
- 一次性破解大量密码。
- 创建复杂的 网络钓鱼 活动，难以与真实电子邮件区分开来。
- 开发难以检测的恶意软件。
由于不良参与者将更复杂的 AI 融入其网络攻击方法，安全界投资 AI 以应对这些网络威胁将变得更加迫切。
AI 安全解决方案
随着网络攻击面的扩大，组织面临越来越多的网络威胁。对于网络安全专业人员来说，跟上时代的步伐可能会感到力不从心，尤其是在人才短缺的情况下。通过承担更多繁琐、低技能的任务，AI 有望使安全专业人员的工作更令人满意，更具战略性。组织现在可以通过将 AI 整合到安全操作中，开始为未来准备更多 AI 驱动的网络攻击。从战略入手，然后投资于最有可能帮助您解决当前最大安全挑战的工具。
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常见问题解答
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网络安全 AI 利用 AI 分析和关联多个来源的事件和网络威胁数据，将其转化为清晰、可操作的见解，供安全分析师用于进一步调查和缓解网络攻击。如果网络攻击符合安全团队定义的某些标准，AI 就能自动做出反应，隔离并清除网络攻击者或病毒。
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AI 正被用于安全的许多方面，包括身份保护、终结点保护、云安全、数据保护、网络威胁检测以及事件调查和响应。
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AI 安全性的一个很好的示例是使用机器学习算法来分析用户行为以识别模式。通过了解正常情况，这些系统可以检测到可能是网络攻击指标的异常行为。在另一个例子中，安全专业人员使用生成式 AI 提出有关特定事件或环境的问题，然后得到一个图表或自然语言文本，从多个数据源中提供更多的上下文和见解。
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机器学习是 AI 的一个子集，用于检测大量数据中的模式。随着时间的推移，使用机器学习的安全系统能够了解组织中的典型流量模式和用户操作，并确定何时发生异常情况。它们还可以评估来自多个不同系统的事件，这些事件本身可能看似无害，但组合在一起却代表着风险。
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安全 AI 为企业提供了许多好处，包括：
缩短事件响应时间。
更快、更准确地检测网络威胁。
自动应对某些已知的网络威胁。
让安全专业人员腾出时间专注于主动任务。
提升安全状况。
简化报告。
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