什麼是適用於網路安全性的 AI？

AI 是一個重要術語，指的是執行認知功能 (例如辨識語音、進行預測和分析複雜資料) 的電腦系統。需多 AI 分支皆用於網路安全性。

機器學習 是 AI 的子集，其使用演算法從資料中學習並進行預測。這項功能應用於網路安全性中，以發現並自動回應裝置、使用者和網路的潛在威脅。

在深度學習中，AI 系統使用模擬人腦神經通路的多層神經網路來處理複雜的資料結構。在分析大量高維度資料時，深度學習與機器學習網路通常比傳統的機器學習更具效率，且用於網路安全性以偵測和回應複雜威脅。

安全性專業人員也會使用生成式 AI 工具來協助調查及回應。由於這些工具會使用自然語言處理技術，因此人員可以使用人類語言與其互動，而不是程式碼。就如其名稱一樣，這些工具也能夠產生內容，因此它們可協助產生報告、總結安全性深入解析和發現，以及針對問題提供詳細回應。

AI 支援的代理程式管理大量安全性和 IT 工作，讓人員專注於主動安全性。這些代理程式可以分級網路釣魚、資料外洩防護，以及內部風險警示，而這些工作對於員工來說相當耗時。代理程式也可以根據使用者資料最佳化條件式存取原則。許多團隊使用 AI 支援的代理程式來識別並優先考量需要解決的弱點和威脅。

區分兩個相關但不同的概念至關重要: 適用於網路安全性的 AI 和 AI 的安全性AI 的安全性。

適用於網路安全性的 AI 是指使用 AI 工具來改善組織偵測、回應及減少所有環境威脅的能力。因為網路安全性的 AI 可以跨多個來源分析事件並相互關聯，它可以協助組織識別指出潛在威脅的模式。

另一方面，AI 安全性著重於保護 AI 系統本身。它涵蓋了旨在保護 AI 模型、資料和演算法防範威脅的策略、工具和做法。這包括確保 AI 系統如預期方式執行，且攻擊者無法利用弱點來操縱輸出或竊取敏感性資訊。

總格來說，適用於網路安全性的 AI 是指使用 AI 系統來增強組織的整體安全性態勢，而 AI 安全性是保護 AI 系統。

AI 著實為網路安全性帶來很大的改變，使安全性專業人員更容易因應越來越多的網路威脅、增加的資料量，以及擴大的網路攻擊面。以下是適用於網路安全性的 AI 協助小組提高效率的一些方法：

更快速的威脅偵測
許多安全性解決方案 (例如 SIEM 或 XDR) 會記錄數千個可能表示異常行為的事件。雖然這些事件大部分都是無風險，但有些則沒有，遺失潛在網路威脅的風險可能非常龐大。AI 可協助識別真正重要的事件。它也會將看似不相關的活動與指出潛在網路威脅的事件相互關聯。

簡易報告
使用生成式 AI 的工具可以從數個資料源相互關聯並分析資訊，以建立易於理解的報告，讓安全性專業人員可以快速地與組織中的其他人共用。

弱點識別
AI 可協助偵測整體環境中的弱點，例如未知的裝置和雲端應用程式、過時的作業系統，或未受保護的敏感資料。

技能強化
由於生成式 AI 可協助將網路威脅資料和分析翻譯成自然語言，因此即便不知道如何撰寫查詢，分析師也可以維持生產力。這可協助初級分析師處理更複雜的工作。此外，使用生成式 AI 提供補救步驟和其他建議，協助新的小組成員快速了解如何有效回應網路攻擊。

可採取動作的深入解析
藉由彙總和分析來自各種來源的資料，例如安全性記錄、網路流量和外部威脅摘要，AI 提供更全面的安全性願景觀點，並揭露隱藏的攻擊模式。

誤判的減少。
AI 使用模式辨識、異常偵測、內容相關的認知和持續學習等進階技術，協助減少誤判。這些系統提供更細微的決策，避免因無關的警示加重安全性小組的工作負載。

可擴縮性
AI 透過自動化工作、即時處理大量資料，以及持續學習，大幅增強網路安全性的可擴縮性。隨著網路威脅的數量和複雜性增加，AI 的擴展和調整能力可確保網路安全性系統維持韌性、高效且能夠處理現代 IT 基礎結構的需求。

AI 已整合至數個網路安全性工具，可協助改善其有效性。以下提供一些範例：
 

• 新一代防火牆和 AI。傳統防火牆根據系統管理員定義的規則，決定允許或封鎖流量。新一代防火牆超越這些功能，使用 AI 來深入威脅情報資料，協助識別新的網路威脅。

• AI 增強型端點安全性解決方案。端點安全性解決方案使用 AI 來識別端點弱點，例如過時的作業系統。AI 也可以協助偵測裝置上是否已安裝惡意程式碼，或是否有異常數量的資料從端點外洩。在攻擊期間，AI 可以自動將端點與其餘數位環境隔離。

• AI 導向的網路入侵檢測與預防系統。這些工具會監視網路流量，以發現嘗試透過網路侵入組織的未經授權使用者。這些系統使用 AI 快速處理大量資料，以在網路攻擊造成損壞之前識別並封鎖網路攻擊。

• AI 和雲端安全性解決方案。由於許多組織會針對基礎結構和應用程式使用多個雲端，因此很難追蹤跨不同雲端和應用程式移動的網路威脅。AI 可協助雲端安全性，方法是分析所有來源的資料，以識別弱點和潛在的網路攻擊。

• 物聯網 (IoT) 安全性。與端點和應用程式非常類似，組織通常有許多 IoT 裝置是潛在的網路攻擊媒介。AI 可協助偵測任何單一 IoT 裝置的網路威脅，並發現多個 IoT 裝置上可疑活動的模式。

• XDR 和 SIEM。XDR 和 SIEM 解決方案會從多個安全性產品、記錄檔案和外部來源提取資訊，協助分析師了解其環境中所發生的情況。AI 可協助將所有這些資料合成為清楚的深入解析。

使用 AI 支援安全性作業需要仔細規劃與實施，但使用正確的方法，您可以引進工具，在操作效能和團隊健康方面進行有意義的改善。

開發策略
有許多 AI 產品和解決方案可用於安全性，但並非所有產品與解決方案都適用於您的組織。您的 AI 解決方案必須彼此和您的安全性架構整合良好，否則它們最終可能會為您的團隊延伸出更多工作。先考慮您最大的安全性挑戰，然後找出可協助解決這些問題的 AI 解決方案。花一些時間開發一個計劃，將 AI 整合到您目前的程式與系統中。

整合您的安全性工具
當 AI 能夠分析整個組織的資料時，適用於網路安全性的 AI 最有效。如果您的工具是在孤立區中運作，這會是一項挑戰。投資可與您目前環境一起合作的工具，例如整合式 XDR 和 SIEM 解決方案。或者，如有需要，請配置時間和資源給您的團隊以整合工具，以便在整個數位資產中取得完整的可見度。

管理資料隱私權和品質
AI 系統根據用來訓練和操作它們的資料，以做出決策並提供深入資訊。如果資料有錯誤或資料已損壞，AI 會提供不良的深入解析，並做出錯誤的決策。在規劃期間，請確保您有適當的流程來清理資料和保護隱私權。

有倫理地使用 AI
這些年累積的很多資料不正確、有偏差或過時。除此之外，AI 演算法和邏輯不一定都是透明的，因此很難確切知道它如何產生深入解析和結果。如果有任何因 AI 的偏差資料而使特定個人受到不公待遇的風險，則確保 AI 不是最終決策者至關重要。深入了解負責任 AI。

持續測試您的 AI 系統
執行之後，定期測試系統可協助識別產生新資料的偏差或品質問題。

定義使用生成式 AI 的原則
確保員工和合作夥伴了解您的組織使用生成式 AI 工具之原則。尤其重要的是，使用者不得將機密和機密資料貼到生成式 AI 提示中，因為資料可能會變成公開。