企业网络安全中人工智能(AI)的影响
人工智能(AI)是一种强大的武器，它对组织的影响取决于谁在使用它。网络攻击者利用人工智能(AI)加剧现有漏洞，实施深度伪造和其他人工智能(AI)驱动的网络攻击；而网络防御者则借助人工智能(AI)提升组织的网络安全态势以及威胁检测与响应能力。在本文中，将探讨攻击者和防御者利用人工智能(AI)的一些方式。
为什么网络安全需要人工智能(AI)
随着物联网(IoT)设备大量涌入企业网络、服务和应用程序迁移到云端、以及与众多第三方的集成，企业安全变得愈发复杂。网络攻击的范围不断扩大，使得攻击者能利用网络中更多的漏洞，这就需要防御手段能够在其最早阶段预测攻击并将其扼杀在萌芽状态。传统安全措施通常难以应对大量潜在攻击以及现代网络罪犯的复杂手段，然而，人工智能(AI)有能力处理组织面临的日益复杂和数量庞大的网络威胁。
人工智能在网络安全运营中的优势
人工智能(AI)在网络安全中的好处是多方面的。人工智能(AI)积极的一面包括提供预测网络威胁、执行常规安全流程以及简化企业安全管理。以下是人工智能(AI)融入网络安全的一些显著优势：
提升威胁检测与预防能力
人工智能(AI)可以在潜在威胁造成损害之前识别并阻止它们。传统的网络安全措施通常依赖已知特征来检测恶意软件和病毒。然而，人工智能(AI)可以分析海量数据，识别出表明恶意活动的模式，即使之前不存在该特征。像安全信息和事件管理(SIEM)这类网络安全解决方案就内置了用户与实体行为分析(UEBA)功能。UEBA利用机器学习(ML)算法(AI的一个子集)从历史数据中学习，以识别或预测新的威胁，包括零日攻击。这被称为异常检测，因为它能识别偏离正常事件的行为，并就异常事件发出告警。这种预测性分析可以帮助安全团队先发制人地阻止攻击。
扩展威胁情报范围
人工智能(AI)可以检测和分析恶意代码片段，从中学习并存储这些信息，以便日后检测类似威胁。它还能处理来自暗网论坛、恶意软件数据库和实时攻击数据的信息，生成可操作的情报。此外，人工智能可以根据网络安全领域的新动态构建威胁预测，并通过历史数据进行训练来生成前瞻性情报。这能帮助组织提前应对新兴威胁，并相应调整防御策略。
例如，人工智能(AI)可以通过训练学习恶意 IPv4 地址，进而预测与已知恶意 IP 地址高度相似的 IP 地址，并将其识别为属于威胁行为者的地址。这有助于安全运营中心(SOC)分析师在入侵发生前拦截潜在的恶意 IP 地址。
减少告警误报
包括基于规则的攻击检测在内的传统措施，常常会生成大量误报，让安全团队不堪重负，这是因为它们设置的警报触发阈值可能过高或过低。而人工智能(AI)和机器学习通过降低误报率，提高了威胁检测的准确性。
例如，SIEM 解决方案提供智能阈值功能，其机器学习模型会分析网络行为来确定阈值，并根据新出现的模式进行调整。还提供诸如同组分析、季节性、异常建模、用户身份映射和自定义风险评分等因素，以提高用户风险评分的准确性，这有助于确保安全专业人员只关注真正的威胁，而不是那些导致疲劳的误报警报。
增强事件响应能力
人工智能(AI)有助于为安全事件构建全面的背景信息。网络中看似随机的事件有时可能存在关联，人工智能能够判断这些独立事件是否存在某种联系，暗示着严重的安全事件。这有助于改进安全警报的优先级排序，从而加快响应速度，提升威胁缓解效果。此外，当检测到潜在威胁时，人工智能(AI)驱动的网络安全解决方案可以自动启动预定义的响应协议，例如隔离受影响的系统、拦截恶意 IP 地址、关闭未授权的接入点或启动安全协议。这种快速反应对于最大限度地减少网络攻击的影响、保护敏感数据和增强整体安全韧性至关重要。
自动化常规安全任务
网络安全中的人力应该用于创新性任务，例如为网络构建战略性防御。与此同时，人工智能(AI)解决方案可以执行更多常规任务，如安全事件响应和管理。基于人工智能(AI)的网络安全解决方案还能自动化安全事件的根本原因分析，以缩短事件响应时间。
预测数据泄露风险
综合考虑组织的 IT 资产、已采取的安全措施以及公司数据向第三方的暴露情况，人工智能(AI)可以预测组织遭受数据泄露的风险。人工智能(AI)解决方案还能识别网络中需要更多关注的薄弱环节，帮助组织制定相应的安全策略。此外，人工智能(AI)的自适应学习能力有助于组织领先于不断演变攻击技术和策略以造成最大破坏的网络威胁。
创建资产清单
人工智能(AI)可以帮助获取所有网络资产(如服务器、设备和用户)的完整清单，并根据这些资产对业务运营的重要性进行分类。
例如，人工智能(AI)可以将存储敏感信息的重要服务器归类为高优先级。这有助于安全运营中心(SOC)分析师更好地理解网络架构，并对高优先级资产实施更严格的安全措施。这降低了整体暴露风险，不仅为公司节省了金钱损失，从长远来看还能避免法律后果。
虽然人工智能(AI)和机器学习(ML)为网络防御带来了诸多优势，但它们也带来了显著的安全风险和挑战。攻击者可以利用人工智能(AI)加剧现有漏洞并实施网络攻击。
网络攻击者会如何利用人工智能(AI)
AI在网络安全中的危险的一面包括人工智能驱动攻击、深度伪造、现有安全漏洞的恶化以及网络战升级的风险，了解这些风险对于制定策略缓解人工智能在网络安全中的负面影响至关重要。
人工智能(AI)驱动的网络攻击
恶意威胁行为者可以利用人工智能(AI)实施复杂的网络攻击，这些攻击比传统攻击更难检测。
例如，AI可以通过模仿写作风格并基于收集的数据个性化消息，创建极具说服力的钓鱼邮件。人工智能(AI)还能生成多态恶意软件，通过改变自身代码来规避传统安全措施的检测。此外，攻击者可以获取基于人工智能(AI)的网络安全解决方案来测试他们的恶意软件，从而研制出能够抵抗IA防护措施的恶意软件变体。
攻击者还能利用AI提高僵尸网络的协调性和效率，使分布式拒绝服务(DDoS)攻击更具危害性。而且，AI有可能通过扩大攻击规模和加快攻击速度来升级网络战。自主 AI系统可以在无需人工干预的情况下开展行动，若再加上数据误解或决策算法缺陷，可能会迅速加剧网络冲突的风险和程度。
深度伪造
深度伪造是利用人工智能(AI)深度学习技术创建的虚假图像和视频，例如伪造公司 CEO 发布虚假公司信息的视频，深度伪造可以将视频中普通人的面孔替换成公司 CEO 的面孔，这可能给公司带来严重后果。
加剧安全漏洞
人工智能(AI)可能利用现有漏洞并引发新的安全问题。为此，攻击者可以执行对抗性攻击，即通过操纵输入数据来欺骗人工智能模型。破坏用于训练AI模型的数据，导致模型输出有缺陷且可能有害的结果，这种行为被称为数据投毒。通过利用AI解读数据的方式，攻击者可以操纵人工智能(AI)做出错误决策。例如，对抗性输入可能会欺骗图像识别系统，使其错误识别物体。
结论
对抗攻击者利用AI驱动的潜在威胁对网络防御者来说已经是一项艰巨的任务，但这还不是全部。他们还需要应对另一个问题，即使用AI所涉及的隐私问题。
人工智能(AI)的有效训练需要海量数据，而用于训练AI模型的大型数据集可能成为网络罪犯的攻击目标。数据泄露可能导致敏感、个人和机密信息曝光。此外，如果AI在带有偏见的数据上训练，可能会延续现有偏见，而且由于其决策过程不透明，很难理解安全决策的制定依据，从而影响透明度和问责制。
解决围绕人工智能(AI)使用的安全问题需要多方面的措施，包括适当的安全措施、持续监控以及将人类专业知识与AI能力相结合。通过认识并减轻这些风险，组织可以在利用AI于网络安全领域带来的益处的同时，将其潜在危险降至最低。借助 Log360 这类 SIEM 解决方案，可以利用基于机器学习的安全警报和威胁检测来抵御内部威胁和外部攻击。