什么是网络安全 AI？

AI 是一个总括性术语，指执行认知功能（如识别语音、进行预测和分析复杂数据）的计算机系统。AI 有多个分支都可用于网络安全。

机器学习是 AI 的一个子集，它使用算法从数据中学习并进行预测。此功能在网络安全中用于发现和自动响应设备、用户和网络中的潜在威胁。

深度学习是机器学习的一个更复杂的分支，在深度学习中，AI 系统使用多层神经网络处理复杂的数据结构，这种网络模仿人脑的神经通路。深度学习和神经网络在分析大型高维数据集方面往往比传统机器学习更有效，在网络安全方面可用于检测和响应复杂的威胁。

安全专业人员还使用生成式 AI 工具协助调查和响应。由于这些工具使用自然语言处理技术，因此个人可以使用人类语言而不是代码与他们进行交互。顾名思义，这些工具还能够生成内容，因此它们可以帮助生成报表、汇总安全见解和发现结果，并提供问题的详细响应。

AI 支持的代理可以自主管理大量安全和 IT 任务，使人们能够专注于积极主动的安全工作。这些代理可以对网络钓鱼、数据丢失防护和内部风险警报进行会审，这些任务对于人类来说非常耗时。代理还可以根据用户数据优化条件访问策略。许多团队使用 AI 支持的代理来识别需要解决的漏洞和威胁并确定其优先级。

重要的是要区分两个相关但不同的概念：用于网络安全的 AI 和 AI 安全性。

用于网络安全的 AI 是指使用 AI 工具来提高组织检测、响应和缓解所有对其环境的威胁的能力。由于用于网络安全的 AI 可以跨多个源分析和关联事件，因此它有助于组织识别指示潜在威胁的模式。

另一方面，AI 安全性侧重于保护 AI 系统本身。它包含旨在保护 AI 模型、数据和算法免受威胁的策略、工具和做法。这包括确保 AI 系统按预期运行，并且攻击者无法利用漏洞来作输出或窃取敏感信息。

总而言之，用于网络安全的 AI 是指使用 AI 系统来增强组织的整体安全状况，而 AI 安全性是关于保护 AI 系统。

AI 在网络安全领域确实是一场变革，它使安全专业人士更容易应对日益增长的网络安全威胁、大量数据和不断扩大的网络攻击面。下面是用于网络安全的 AI 帮助团队提高效率的一些方法：

更快检测威胁
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。它还能将看似无关的活动关联到指示潜在网络威胁的事件中。

简化报告
使用生成式 AI 的工具可以从多个数据源中关联和分析信息，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。

漏洞识别
AI 有助于检测整体环境中的弱点，例如未知设备和云应用、过时的操作系统或未受保护的敏感数据。

技能增强
由于生成式 AI 有助于将网络威胁数据和分析转换为自然语言，因此分析师无需知道如何编写查询就可以高效工作。这有助于初级分析师承担更复杂的任务。此外，生成式 AI 还提供修正步骤和其他建议，可帮助新团队成员快速了解如何有效地响应网络攻击。

可操作的见解
通过聚合和分析来自各种来源（如安全日志、网络流量和外部威胁馈送）的数据，AI 可提供安全环境的全面视图，并显示隐藏的攻击模式。

减少误报和漏报。
AI 通过使用模式识别、异常情况检测、上下文感知和持续学习等高级技术，帮助减少误报和漏报。这些系统提供了更细微的决策，避免无关警报给安全团队造成过重负担。

可伸缩性
AI 通过自动化任务、实时处理大量数据并持续学习，显著增强了网络安全的可伸缩性。随着网络威胁的数量和复杂性的增长，AI 的缩放和适应能力可确保网络安全系统保持可复原、高效且能够处理新式 IT 基础结构的需求。

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 增强型终结点安全解决方案。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。在持续攻击期间，AI 可以自动将终结点与数字环境的其余部分隔离开来。

• AI 驱动的网络入侵检测和预防系统。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。这些系统使用 AI 快速处理大量数据，在损害发生之前识别和阻止网络攻击者。

• 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 能够分析所有这些来源的数据以识别漏洞和潜在的网络攻击，从而帮助提升云安全。

• 物联网 (IoT) 安全性。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。

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。

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。

集成安全工具
当用于网络安全的 AI 能够分析整个组织的数据时，它的作用最为显著。如果工具各自为政，这将是一项挑战。投资能与当前环境无缝兼容并协作的工具，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。

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。

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。如果存在因数据有偏差而导致某些人被不公平对待的风险，请务必确保 AI 不是最终的决策者。详细了解负责任 AI。

持续测试 AI 系统
实施后，定期测试系统以在生成新数据时识别偏差或质量问题。

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。