任何探索过生成式 AI 平台的人都可以看到，AI 有潜力显著增强网络安全，特别是在查询大型数据集、识别异常以及触发基于事件的操作（如分类工单、提醒团队或减少误报）方面。然而，与任何技术一样，AI也带来了必须谨慎管理的新风险和挑战。
一些关键风险包括：
- 武器化的人工智能：网络对手可以利用人工智能开发复杂的攻击方法，包括将恶意数据引入训练数据集以破坏人工智能模型，从而导致不正确或危险的输出。
- 过度依赖人工智能：组织可能会过度依赖人工智能系统，认为它们是绝对可靠的，这可能导致对人工监督和手动安全检查的自满。
- 缺乏透明度：人工智能系统（尤其是基于深度学习的系统）可能不透明，难以理解决策的制定方式。这种缺乏透明度可能会对事件响应和根本原因分析产生负面影响。
- 数据隐私问题：人工智能需要大量数据进行训练，这引发了人们对数据隐私和合规性的担忧，尤其是涉及敏感信息时。此外，人工智能系统可能会存储或处理大量数据集，这使其成为网络犯罪分子窃取或操纵这些数据的诱人目标。
- 资源密集度：实施和维护人工智能驱动的网络安全系统可能成本高昂，需要大量计算资源和熟练的人员。
尽管面临这些挑战，人工智能在现代网络安全中仍发挥着至关重要的作用，它提供了显著的优势，帮助组织抵御日益复杂的威胁。
人工智能在网络安全中的一些主要优势包括：
- 增强威胁检测：人工智能可以持续实时监控网络、系统和设备，比传统方法更快地检测出威胁。它还可以识别可能表明存在攻击的异常行为模式，即使具体威胁未知（例如零日威胁）。此外，机器学习模型可以分析历史数据来预测潜在威胁，从而采取主动防御措施。
- 安全任务自动化：人工智能可自动执行日志分析、漏洞扫描和补丁管理等重复性任务，从而减少网络安全团队的工作量。它还可以自动执行对安全事件的初步响应，例如隔离受影响的系统或阻止恶意流量，从而更快地遏制威胁。
- 处理大量数据：人工智能擅长处理海量数据，使其能够筛选日志、网络流量和安全警报，以比人类分析师更快、更准确地识别潜在威胁。
- 减少误报：通过利用机器学习，人工智能可以减少安全警报中的误报数量，使安全团队能够专注于真正的威胁并避免警报疲劳。
- 主动威胁搜寻：人工智能可以自动搜索组织基础设施中的危害指标，在潜在威胁造成损害之前识别它们。
- 资源优化：通过自动化网络安全的许多方面，人工智能可帮助组织优化资源，减少对大型安全团队的需求，并最大限度地减少网络安全技能短缺的影响。通过人工智能处理日常任务，网络安全专业人员可以专注于更复杂和更具战略性的挑战，从而提高安全运营的整体效率。
目前，大多数人工智能策略都只专注于协助完成特定任务，组织仍在评估这项新兴技术带来的风险。然而，随着网络对手越来越多地利用人工智能，安全从业者也不能落后。相反，他们应该在风险和回报之间取得平衡，以加强威胁搜寻并实现更高的运营效率。
