AI 在网络安全领域的应用

AI 在网络安全领域的应用

预测式人工智能 (AI) 和 机器学习（ML） 长期以来一直被用于检测、缓解和应对网络攻击。过去几年间，更先进的 AI 模型不断问世，加之用于训练这些模型的数据集规模持续扩大，这意味着网络防御能力得以得到进一步加强，并能在威胁生命周期的更早阶段检测到攻击。

用于网络安全时，预测式 AI 可帮助检测机器人、恶意软件、zero-day 漏洞利用和内部威胁；可以识别行为异常和敏感数据泄露；还能提升安全工具和团队的威胁情报质量。整合 AI 并不能使传统的安全措施变得万无一失，但它通常可以使检测更快、更准确。AI 还可以帮助自动化处理或消除许多手动任务，这些任务会降低安全团队和工程团队的生产力。

什么是 AI？

AI 是一个术语，涵盖了计算机程序模仿或复制人类智能的各种方式，从进行预测到识别符号再到生成文本。

有许多不同类型的 AI。与网络安全最相关的是预测式 AI 或机器学习（ML）、生成式 AI 和智能体 AI。

• ML 是一种计算机程序，其能够自主学习以识别模式或执行其他重复性任务，只需人类程序员提供最少的指令。
• 生成式 AI，简称 GenAI，是指解释和生成文本、视觉和音频内容的能力。大型语言模型（LLM）如 ChatGPT 属于此类。
• AI 智能体是基于 GenAI 构建的程序，能够代表用户自主执行操作。

总体而言，所有这些类型的 AI 都是通过基于大量数据样本进行计算来工作的。例如，在见过多个恶意代码样本后，AI 模型就有可能识别它从未见过的恶意软件。它看过的示例越多，就能越快、越准确地检测恶意软件，并将其与无害代码区分开来。

除了恶意软件，AI 增强网络安全模型还能够分析用户和应用的行为，发现欺骗性或欺诈性消息，识别不可信的 IP 地址等。

如何使用 AI 来增强网络安全

安全厂商及其客户可以利用 AI 来提升：

威胁情报：基于 AI 的网络和 Web 流量分析可以针对新兴趋势和策略生成实时、深入的威胁情报。这些情报可以帮助网络防御系统自动适应最新的攻击。

威胁防护：一组静态的基本安全规则可以阻止许多攻击，但攻击者可能会随着时间的推移改变策略和攻击手段。即使恶意软件不断演化、攻击者更换策略并切换命令与控制服务器，且攻击流量来自全球不同地点，AI 都可以利用统计分析，将威胁识别与防御调整流程自动化。AI 随着时间不断学习和优化其输出结果的能力，还能帮助降低误报率（误报会降低生产效率，因其需要安全团队进行人工审查）。

网络钓鱼检测：网络钓鱼仍然是最常用的攻击手段——从攻击者的角度来看，也是最成功的。攻击者往往通过这种方式率先在组织内部取得立足点，然后利用横向移动到达其最终目标。网络钓鱼和企业电子邮件破坏（BEC）攻击变得越来越复杂，攻击者使用生成式 AI 工具大规模创建真假难辨的电子邮件。AI 算法可通过情感分析、机器学习以及评估发件人可信度来帮助检测伪造得极具迷惑性的欺诈邮件。检测和阻止网络钓鱼电子邮件消除了收件人被欺骗的可能性，因为即使是最训练有素的用户也可能上当。

深度伪造检测： 攻击者越来越多地在网络钓鱼攻击、社会工程学和虚假信息活动中使用 AI 生成的深度伪造内容。AI 可以通过识别内容或媒体中表明其不真实的细微不一致性和异常，帮助您检测深度伪造。这有助于安全团队检测并阻止复杂的社会工程学攻击。

行为分析：ML 算法可以识别偏离正常活动基线的异常行为模式（例如，第三方软件插件开始发送异常请求）。此类偏差可能表明存在入侵或正在进行的恶意活动。行为分析可以帮助识别多种攻击，包括来自曾经可信但已被入侵的来源的攻击。

缓解内部威胁：行为分析还可以识别员工、承包商和其他用户的异常行为，以便检测和阻止内部威胁。

API 安全： 应用编程接口 (API) 是 Web 应用基础设施的关键组成部分。今天，API 相关流量在互联网上的动态流量中占据了很大比例。API 也经常成为攻击者的目标。人工智能增强型API 安全防护机制能够构建 API 预期交互模型（即“模式”），然后检测 API 流量中的异常情况，以拦截潜在攻击。

供应链威胁检测：攻击者可以通过攻击目标的依赖关系（即“供应链”）——集成到其应用和网络中的第三方工具和服务——来间接接近其目标。可以说，这种方法允许攻击者通过后门潜入某个组织的网络，而不是直接攻击。AI 可以帮助识别第三方依赖项中存在的威胁，以阻止供应链攻击，而且可以自动进行。

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