生成式人工智慧正在改變網路安全 – Unite.AI

網路安全產業一直面臨艱鉅的挑戰，如今的挑戰比以往更加嚴峻且廣泛。

雖然許多組織正在採用越來越多的數位工具來優化運營和提高效率，但同時也增加了攻擊面——即駭客可能利用的脆弱入口點的範圍，這使得他們更容易受到日益增多的網路威脅，即使他們的防禦能力有所提高。更糟糕的是，組織必須在網路安全專業人才短缺的情況下面對這快速增長的威脅。

幸運的是，人工智慧的創新，特別是生成式人工智慧 (Generative AI, GenAI)，正在為網路安全產業的一些複雜問題提供解決方案。但我們才剛剛開始探索這個領域——雖然預計GenAI在網路安全中的角色將在未來幾年呈指數增長，但仍有許多未開發的機會可以進一步促進這項技術的進步。

GenAI在網路安全中的當前應用和優勢

GenAI對網路安全產業最顯著的影響之一在於其能夠提供以前無法獲得的自動化見解。

數據處理、篩選和標記的初始階段通常仍由舊一代的機器學習執行，這些技術擅長處理和分析大量數據，例如篩選大量漏洞警報並識別潛在異常。GenAI的真正優勢在於後續的步驟。

一旦數據被預處理和範圍界定後，GenAI可以介入提供超越前一代AI的高級推理能力。GenAI工具提供更深層的背景化、更準確的預測和舊技術無法獲得的細微見解。

例如，在一個大型數據集——比如數百萬份文件——通過其他方式處理、篩選和標記後，GenAI可以在整理好的數據上提供額外的分析、驗證和背景，確定其相關性、緊迫性和潛在的安全風險。它甚至可以通過查看其他數據來源生成額外的背景，隨著時間的推移完善其決策能力。這種分層方法超越了簡單的數據處理，將重點轉移到高級推理和自適應分析上。

挑戰和限制

儘管最近有所改進，但在將GenAI整合到現有網路安全解決方案中時仍存在許多挑戰。

首先，AI的能力常常被寄予不切實際的期望，導致過度依賴和不足的工程設計。AI既不是魔法也不完美。眾所周知，由於數據輸入偏差或輸出錯誤，GenAI經常產生不準確的結果，這被稱為「幻覺」。

這些系統需要嚴格的工程設計才能準確和有效，必須被視為更廣泛網路安全框架的一部分，而不是完全替代。在更隨意的情況或非專業使用GenAI時，幻覺可能無關緊要，甚至具有喜劇效果。但在網路安全領域，幻覺和偏見結果可能會導致災難性後果，可能導致關鍵資產的意外暴露、漏洞和廣泛的聲譽和財務損失。

未開發的機會：具有自主性的AI

挑戰不應阻止組織採用AI解決方案。技術仍在發展，AI增強網路安全的機會將繼續增長。

GenAI從數據中推理和獲取見解的能力在未來幾年將變得更加先進，包括識別趨勢和建議行動。今天，我們已經看到高級AI通過主動建議行動和戰略下一步來簡化和加速流程的影響，讓團隊更專注於生產力而非計劃。隨著GenAI的推理能力不斷提高，並能更好地模仿安全分析師的思維過程，它將成為人類專業知識的延伸，使複雜的網路安全更高效。

在安全姿態評估中，AI代理可以具有真正的自主性，當它探索互聯系統時自動做出背景決策——例如Okta、GitHub、Jenkins和AWS。AI代理不依賴於靜態規則，而是動態地穿越生態系統，識別模式、調整優先級，並專注於具有較高安全風險的領域。例如，代理可能識別出一個向量，其中Okta中的權限允許開發人員通過GitHub廣泛訪問Jenkins，最終到達AWS。識別這條路徑為不安全代碼進入生產的潛在風險，代理可以自主決定進一步探查，專注於可能是弱點的特定權限、工作流程和安全控制。

通過整合檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)，代理利用外部和內部數據來源——從最近的漏洞報告、最佳實踐，甚至組織的特定配置中汲取靈感來塑造其探索。當RAG揭示CI/CD管道中的常見安全漏洞時，代理可以將此知識納入其分析中，實時調整其決策以強調風險因素匯聚的領域。

此外，微調可以通過將其決策制定調整到其運行的獨特環境中來增強AI代理的自主性。通常，微調是使用適用於廣泛用例的專門數據進行的，而不是來自特定客戶環境的數據。然而，在某些情況下，例如單租戶產品，微調可以應用於特定客戶的數據，使代理能夠內化特定的安全細微差別，隨著時間的推移使其選擇更加知情和細緻。這種方法使代理能夠從過去的安全評估中學習，完善其如何優先考慮特定向量的理解，例如涉及從開發環境到生產的直接連接。

通過結合自主性、RAG和微調，這個代理超越了傳統檢測，進行主動和自適應分析，模仿熟練人類分析師的決策過程。這創造了一種更細緻、上下文感知的安全方法，其中AI不僅僅是反應，而是預測風險並相應調整，就像人類專家可能會做的那樣。

AI驅動的警報優先排序

AI可以在減少警報疲勞方面產生重大影響。AI可以通過協作篩選和優先排序警報來減少警報疲勞，根據組織內的特定結構和風險進行篩選和排序。這些AI代理不會對所有安全事件採用一刀切的方法，而是分析每個活動的更廣泛背景，並相互交流以浮現真正的安全問題警報。

例如，與其對所有訪問權限更改觸發警報，一個代理可能會識別出由修改影響的敏感區域，而另一個代理則評估類似更改的歷史以評估風險。這些代理共同專注於真正提高安全風險的配置或活動，幫助安全團隊避免來自低優先級事件的噪音。

通過不斷學習外部威脅情報和內部模式，這個代理系統適應組織內的新興風險和趨勢。憑藉對上下文因素的共享理解，代理可以實時完善警報，從通知洪流轉變為突顯關鍵見解的精簡流程。

這種協作、上下文敏感的方法使安全團隊能夠專注於高優先級問題，減少管理警報的認知負擔並提高運營效率。通過採用基於細微、實時因素進行交流和適應的代理網絡，組織可以在減輕警報疲勞挑戰方面取得有意義的進展，最終提高安全運營的有效性。

網路安全的未來

隨著數位環境的增長，網路威脅的複雜性和頻率也在增加。將GenAI整合到網路安全策略中已經在應對這些新威脅方面證明具有變革性。

但這些工具並不是解決網路產業所有挑戰的萬靈藥。組織必須意識到GenAI的限制，因此應採取AI補充人類專業知識而非取代的方式。那些以開放的心態和戰略眼光採用AI網路安全工具的人將幫助塑造產業的未來，使其比以往更有效和安全。