利用生成式人工智能进行先进的网络安全防御

查看保护您的组织免受人工智能威胁的简便方法。{ width=60% }

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获取有关利用人工智能实现更安全网络安全的专家建议。2024年已经全面展开，我们已经看到生成式人工智能（GenAI）如何推动组织之间的网络安全竞赛。随着防御和进攻方都采用并操作精心调整的大型语言模型（LLM）和专家混合（MoE）模型增强工具，组织在网络安全方面的方法必须迅速演变。例如，GenAI驱动的能力，如自动代码生成、逆向工程、深度伪造增强的网络钓鱼和社会工程学，正达到以前难以想象的复杂度和速度水平。

迅速采用和部署这些人工智能增强的网络安全工具的紧迫性正在增加，对于不愿投资和采用这些工具的组织来说，它们不可避免地会落后，从而将自己置于极高的妥协风险之中。虽然对组织来说迅速跟上这种快速发展步伐至关重要，但同样重要的是要认识到生成式人工智能及其成为双刃剑的潜力。为了避免人工智能的危险，并利用其益处，组织必须理解跟进其进展的重要性，认识到这项技术固有的开展良好和有害容量，并实施内部流程来弥合知识差距并处理与人工智能相关的风险。为了对抗已知和新兴的人工智能相关威胁，如数据泄露、模型污染、偏见和模型幻觉，确立额外的安全控制和防范措施是必不可少的，然后再将这些人工智能技术操作化。

跟上对手的步伐
人工智能威胁所带来的挑战在于其快速演变和适应能力，这可能使传统的签名和基于模式的检测方法失效。为了对抗这些基于人工智能的威胁，组织将需要实施人工智能驱动的对策。未来的网络安全可能会被一个网络人工智能竞赛所定义，其中进攻和防守力量都会相互利用人工智能。

众所周知，网络攻击者越来越多地使用GenAI工具和LLM来以前所未有的速度和规模进行复杂的网络攻击。推迟实施AI驱动的网络防御解决方案的组织将发现自己处于明显劣势。他们不仅将难以充分保护其系统免受人工智能驱动的网络攻击，还会无意中将自己定位为主要目标，因为攻击者可能认为他们未受AI保护的系统极其脆弱。

优点与潜在的风险
当恰当实施，保障和利用时，诸如GenAI之类的技术有望显著增强组织的网络防御能力。例如，基础和精调的LLM可以加快网络威胁检测、分析和响应的过程，从而实现更有效的决策和威胁消除。与人类不同，LLM增强系统可以快速识别庞大数据集中的新模式和细微相关性。通过帮助快速发现、封锁和响应威胁，LLM可以减轻网络安全分析人员的负担，并减少人为错误的可能性。额外的好处包括提高运行效率和潜在降低成本。

毫无疑问，如GenAI这类技术在适当情况下使用时能够提供巨大的好处。然而，重要的是不要忽视相关的风险。例如，基于GenAI的系统，尤其是LLM，是在各种来源的非常庞大数据集上训练的。为了降低数据篡改、模型偏见或漂移等风险，组织需要建立严格的流程来解决数据质量、安全性、完整性和治理问题。此外，结果模型必须安全实施、优化和维护以保持相关性，并且其使用应受到密切监督以确保道德使用。从网络安全的角度看，用于开发、训练和部署这些人工智能模型所需的额外计算和数据存储基础设施和服务代表了另一个网络攻击矢量。为了最好地保护这些人工智能系统和服务不受内部或外部威胁行为者的威胁，应采用全面的基于零信任安全的方法。

采用人工智能取得网络安全成功
考虑到人工智能正在横扫技术和网络安全领域的速度快，组织可能感到有必要在数据和安全功能领域投入时间、劳动力和专业知识的投资，而不是在适当理解的情况下应用GenAI解决方案的压力。

这可能看起来有些反直觉，但在整合人工智能时采用明智的策略（表面上，人工智能似乎可以减少人力的需求）需要相当多的人类投入和智慧。因为他们采用这些新工具，首席技术官和技术领导将需要考虑：

• 人工智能的发展 - 可以确定GenAI将继续成为一种流动、不断发展的工具是毫无疑问的。工程师和技术人员将需要跟上它不断变化的进攻和防御能力。
• 培训和技能提升 - 由于人工智能永远不会是一项静态技术，组织必须支持那些与重要人工智能和网络安全系统密切相关的人员的持续学习和技能发展。
• 数据质量和安全性 - 为网络安全部署的人工智能的效果只取决于支持其学习和运行的数据的好坏。组织将需要一个强大的操作，支持安全的数据存储、处理和交付，从而为人工智能提供数据。

毫无疑问，领导者们感受到了迫切性部署人工智能的紧迫性，尤其是在坏人已经开始利用这项技术的环境中。然而，对将人工智能纳入网络安全运营的深思熟虑和战略性方法可以成为建立坚实计划的支柱，大大减少漏洞，并在未来远处了保护信息系统。

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