什么是AI原生网络安全？
人工智能能够处理大规模数据分析并实施现实世界的建议，这使其成为网络安全的潜在关键工具——尤其是在安全团队不堪重负、国际安全威胁日益增加的情况下。然而，仅仅将人工智能与现有的安全解决方案相结合，很难准确区分您的安全团队将从中受益，甚至更难想象 GenAI 在该领域的真正潜力。然而，基于人工智能的网络安全工具允许安全领导者自己探索潜力。
为了避免高风险的炒作，请从您现有的基本应用程序安全性开始：从那里开始，找出困扰您团队的具体问题。这样，您就拥有了正确的框架来深入挖掘 GenAI 的潜力，而不会被炒作冲昏头脑。
本文将概述人工智能原生网络安全方法，并解释 Stellar Cyber 的 Open-XDR 提供下一步步骤。
攻击者如何利用人工智能
了解人工智能如何对抗组织可以让您在一定程度上了解您的工具需要如何适应才能为您的员工、数据库和网络保留一层保护层。
人工智能在网络安全中最不言而喻的用途之一是网络钓鱼领域：虽然攻击受害者曾经能够依靠拼写错误和语法错误来剔除可疑消息，但随着公开的生成式 LLM 的兴起，这种防御途径已基本被切断，这些 LLM 可以免费或低成本提供完美的语法和拼写。反过来，安全意识培训的效率比以往任何时候都要低。人工智能模型还支持非行为攻击途径，因为它们能够有效地创建和编辑恶意代码。
尽管 GenAI 能够使攻击更加高效，但它也为安全专家提供了一种途径，使以前耗时的任务自动化和民主化。
是什么让人工智能对安全如此有益？
简而言之，人工智能在摄取和分析海量数据方面具有得天独厚的优势。以现有的威胁情报领域为例：每天数百条警报，涉及同样分散且范围广泛的软件和服务器，企业一度认为根本无法跟上如此快速的变化。统计数据也印证了这一点：在人工智能真正普及之前不久的2020年，关键补丁的平均部署时间长达34天。
然而，现在，人工智能能够获取如此大量的数据，这为组织提供了一种新的漏洞管理方法。随着成熟的威胁情报可以自动实施，可以消除历史上对人工调查、分类和安全防御的过度依赖，分析师不再需要花费大量时间亲自梳理日志和安装补丁。
人工智能如何增强地面安全
机器识别
自然语言处理
自然语言处理是另一个重要的 AI 组件，它可以解释人类语言，以简化分析师在任务执行中的体验，并使团队之间的安全决策民主化。 NLP 可以解析和分析来自各种来源（例如威胁情报报告、社交媒体和论坛）的文本，以提取有关潜在威胁的相关信息。此功能使安全分析师无需手动筛选大量数据即可快速了解和应对新出现的威胁。此外，NLP 通过提供从复杂文本数据中得出的清晰、可操作的见解，促进团队成员之间更好的沟通和决策。
数据挖掘
自动决策
利用 Stellar Cyber 将 AI 置于安全战略的最前沿
通过汇总安全堆栈所有渠道的信息，将停留时间从数周缩短至数秒：Stellar Cyber 提供智能数据管理，将这些数据整理成事件。这不仅大大减少了误报，还以我们的威胁情报平台的形式为 AI 原生网络安全发展提供了平台。这会将所有相关的威胁情报源汇总到检测到的威胁中，以自动识别潜在的根本原因。
与此过程同步的是 Stellar Cyber 对您自己的安全状况的持续分析。通过从现有安全技术堆栈收集遥测和数据，您可以对当前流程进行迭代改进，从而减轻员工在学习如何使用新工具时的负担。最后，除了能够评估整个技术堆栈中的日志、警报和授权之外，Stellar 还能够通过相同的渠道做出响应，从而大幅缩短平均响应时间。
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