免責(zé)聲明本報(bào)告僅供本公司的客戶或公司許可的特定用戶使用。本公司不會(huì)因接收人收到本報(bào)告而視其為本公司的當(dāng)然客戶。任何非本公司發(fā)布的有關(guān)本報(bào)告的摘要或節(jié)選都不代表本報(bào)告正式完整的觀點(diǎn),—切須以本公司發(fā)布的本報(bào)告完整版本為準(zhǔn)。本報(bào)告中的行業(yè)數(shù)據(jù)主要為分析師市場(chǎng)調(diào)研、行業(yè)訪談及其他研究方法估算得來,僅供參考。因調(diào)研方法及樣本、調(diào)查資料收集范圍等的限制,本報(bào)告中的數(shù)據(jù)僅服務(wù)于當(dāng)前報(bào)告。本公司以勤勉的態(tài)度、專業(yè)的研究方法,使用合法合規(guī)的信息,獨(dú)立、客觀地出具本報(bào)告,但不保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性,本公司不對(duì)本報(bào)告的數(shù)據(jù)和觀點(diǎn)承擔(dān)任何法律責(zé)任。同時(shí),本公司不保證本報(bào)告中的觀點(diǎn)或陳述不會(huì)發(fā)生任何變更。在不同時(shí)期,本公司可發(fā)出與本報(bào)告所載資料、意見及推測(cè)不—致的報(bào)告。本報(bào)告所包含的信息及觀點(diǎn)不構(gòu)成任何形式的投資建議或其他行為指引,亦未考慮特定用戶的個(gè)性化需求或投資目標(biāo)。用戶應(yīng)結(jié)合自身實(shí)際情況獨(dú)立判斷報(bào)告內(nèi)容的適用性,必要時(shí)應(yīng)尋求專業(yè)顧問意見。報(bào)告中涉及的評(píng)論、預(yù)測(cè)、圖表、指標(biāo)、理論等內(nèi)容僅供市場(chǎng)參與者及用戶參考,用戶需對(duì)其自主決策行為負(fù)責(zé)。本公司不對(duì)因使用本報(bào)告全部或部分內(nèi)容所產(chǎn)生的任何直接、間接、特殊及后果性損失承擔(dān)任何責(zé)任,亦不對(duì)因資料不完整、不準(zhǔn)確或存在任何重大遺漏所導(dǎo)致的任何損失負(fù)責(zé)。1.1網(wǎng)絡(luò)安全背景與挑戰(zhàn) 11.2AI賦能主動(dòng)防御的定義、演變和重要性 32.1AI賦能主動(dòng)防御的理念和目標(biāo) 72.2AI賦能主動(dòng)防御的能力框架 92.3AI賦能主動(dòng)防御的技術(shù)框架 122.4AI賦能主動(dòng)防御的關(guān)鍵技術(shù) 153.1AI賦能主動(dòng)防御治理的概述 223.2AI賦能主動(dòng)防御治理的思路 223.3AI賦能主動(dòng)防御治理的策略 243.4AI賦能主動(dòng)防御治理的量化評(píng)估 4.1國(guó)外市場(chǎng)和技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀 4.2國(guó)內(nèi)市場(chǎng)和技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀 5.1AI賦能主動(dòng)防御成熟度模型框架設(shè)計(jì) 5.2基于成熟度框架的實(shí)施路徑 5.3實(shí)施常見問題與建議 586.1大模型安全威脅風(fēng)險(xiǎn)模型 6.2大模型安全威脅防護(hù)框架 6.3大模型安全風(fēng)險(xiǎn)防護(hù)策略 7.1場(chǎng)景—:智能威脅預(yù)測(cè)-從事后補(bǔ)救到未雨綢繆 7.2場(chǎng)景二:行為異常檢測(cè)-發(fā)現(xiàn)隱形威脅 7.3場(chǎng)景三:智能決策與自動(dòng)化響應(yīng)-實(shí)現(xiàn)秒級(jí)遏制 7.4場(chǎng)景四:AI賦能威脅狩獵-發(fā)現(xiàn)潛伏威脅 7.5場(chǎng)景五:AI情報(bào)分析-從碎片化到智慧提煉 7.6場(chǎng)景六:智能安全事件分析-實(shí)現(xiàn)秒級(jí)洞察 867.7場(chǎng)景七:安全知識(shí)圖譜-洞察威脅全貌 8.1案例—:某國(guó)際知名車企的AIS0C智能安全運(yùn)營(yíng)實(shí)踐—告警降噪與威脅研判提效(奇安信提供) 8.2案例二:某集團(tuán)客戶實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)防御—構(gòu)建“防得住、攻不破、打得贏”的智能防線(衛(wèi)達(dá)信息提供) 8.3案例三:AI賦能主動(dòng)防御,助力金融企業(yè)構(gòu)建智能化安全防護(hù)新生態(tài)(綠盟提供)908.3案例四:某大型金融機(jī)構(gòu)的AI賦能大模型自身安全防護(hù)實(shí)踐 959.1優(yōu)秀廠商推薦標(biāo)準(zhǔn) 9.2國(guó)內(nèi)優(yōu)秀廠商推薦(按廠商名稱的首字母排序) 9.3其他特色廠商 10.1國(guó)內(nèi)AI賦能主動(dòng)防御面臨的挑戰(zhàn) 10810.2國(guó)內(nèi)AI賦能主動(dòng)防御的未來趨勢(shì) 108參考文獻(xiàn): 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃興起正深刻重塑全球競(jìng)爭(zhēng)格局,網(wǎng)絡(luò)空間已成為國(guó)家間戰(zhàn)略博弈與企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)鍵陣地。與此同時(shí),數(shù)字化縱深推進(jìn)帶來了隱蔽性更強(qiáng)、智能化程度更高的網(wǎng)絡(luò)安全威脅,包括新的零日漏洞、高級(jí)持續(xù)性威脅(APT),以及依托人工智能的自動(dòng)化攻擊,面對(duì)這樣的背景,傳統(tǒng)“基于已知樣本+靜態(tài)規(guī)則”的被動(dòng)防御模式已難以應(yīng)對(duì)。同時(shí),國(guó)內(nèi)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全越來越重視,相繼發(fā)布《網(wǎng)絡(luò)安全法》《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》等法律,對(duì)企業(yè)的安全防護(hù)能力與合規(guī)水平提出更高要求。在外部威脅升級(jí)與內(nèi)部合規(guī)趨嚴(yán)的雙重壓力下,企業(yè)亟須構(gòu)建安全左移的主動(dòng)防御的安全體系,實(shí)現(xiàn)由“事后處置”向“事前防控”的根本性轉(zhuǎn)變。在此背景下,人工智能的快速迭代正驅(qū)動(dòng)安全防護(hù)范式發(fā)生深刻變革。以大語言模型(簡(jiǎn)稱大模型)為代表的新—代AI技術(shù),在語義理解、邏輯推理與內(nèi)容生成等方面實(shí)現(xiàn)突破,為網(wǎng)絡(luò)安全提供了前所未有的認(rèn)知與決策支撐。依托大模型衍生的智能體(AIAgent)技術(shù),特別是多智能體協(xié)同機(jī)制與模型上下文協(xié)議(MCP)應(yīng)用落地,進(jìn)—步將AI能力由“理解—分析”拓展至“自主決策—自動(dòng)執(zhí)行”,推動(dòng)安全運(yùn)營(yíng)由被動(dòng)響應(yīng)向預(yù)判、免疫和動(dòng)態(tài)防御演進(jìn)。為系統(tǒng)梳理AI賦能主動(dòng)防御的理念、能力與實(shí)施路徑,本報(bào)告圍繞事前動(dòng)態(tài)防護(hù)、智能感知與預(yù)警、智能分析與決策支持、智能決策與自動(dòng)化響應(yīng)、智能對(duì)抗防御五大類核心能力,為安全管理人員及相關(guān)從業(yè)者提供兼具理論與實(shí)踐價(jià)值的行動(dòng)指南,助力有效解決技術(shù)落地的實(shí)際問題,探索AI賦能主動(dòng)防御技術(shù)的本土化實(shí)施路徑。報(bào)告通過構(gòu)建系統(tǒng)能力框架、關(guān)鍵技術(shù)和治理框架,洞察國(guó)內(nèi)外應(yīng)用現(xiàn)狀、并探索國(guó)內(nèi)廠商的成功實(shí)踐體系,緊密結(jié)合國(guó)內(nèi)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,針對(duì)典型應(yīng)用場(chǎng)景中的痛點(diǎn)問題展開分析,并輔以真實(shí)案例,切實(shí)幫助企業(yè)破解技術(shù)落地難題,分析優(yōu)秀案例并推薦國(guó)內(nèi)優(yōu)秀廠商,助力企業(yè)合理規(guī)劃并提升AI賦能主動(dòng)防御的能力。關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)AI深度賦能安全運(yùn)營(yíng),邁向“自動(dòng)駕駛”時(shí)代:AI正在推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)安全從傳統(tǒng)的被動(dòng)響應(yīng)的安全運(yùn)營(yíng)向主動(dòng)免疫式防御范式全面升級(jí),本質(zhì)在于通過AI賦能,使安全系統(tǒng)具備預(yù)測(cè)性、自適應(yīng)性、自動(dòng)化和自進(jìn)化的能力,從而改變安全攻防的規(guī)則。大模型與智能體是AI安全發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng):大語言模型(LLMs)的突破性發(fā)展為AI在安全領(lǐng)域的應(yīng)用提供了強(qiáng)大的大腦,智能體(AIAgent)的出現(xiàn)和應(yīng)用,將AI能力從分析推向自主規(guī)劃和自動(dòng)化執(zhí)行,是實(shí)現(xiàn)安全防御邁向主動(dòng)防御的關(guān)鍵—步。平臺(tái)化與生態(tài)化是市場(chǎng)主流趨勢(shì):國(guó)內(nèi)廠商正從單點(diǎn)AI安全產(chǎn)品向集成化、平臺(tái)化解決方案演進(jìn)。XDR(擴(kuò)展威脅檢測(cè)與響應(yīng))平臺(tái)和智能安全運(yùn)營(yíng)中心(AIS0C)成為主流方向,致力于打破數(shù)據(jù)孤島,實(shí)現(xiàn)跨域協(xié)同防御。國(guó)內(nèi)市場(chǎng)需求旺盛,實(shí)踐處于成長(zhǎng)初期:國(guó)內(nèi)市場(chǎng)對(duì)AI賦能安全的需求增長(zhǎng)迅速,驅(qū)動(dòng)力包括日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)攻擊、嚴(yán)苛的合規(guī)要求和人才短缺等。市場(chǎng)處于快速發(fā)展階段,政企、金融、運(yùn)營(yíng)商、能源等是目前主要參與行業(yè),目前已經(jīng)渡過對(duì)AI賦能主動(dòng)防御的概念理解階段,轉(zhuǎn)而開始局部試點(diǎn)并更加關(guān)注AI賦能的實(shí)際效果。AI賦能主動(dòng)防御的應(yīng)用百花齊放:AI賦能的應(yīng)用場(chǎng)景從對(duì)已知特征拓展到對(duì)未知威脅的檢測(cè),以及通過威脅狩獵、應(yīng)用異常發(fā)現(xiàn)威脅,并溯源取證等全業(yè)務(wù)場(chǎng)景。各廠家基于自身特長(zhǎng),通過融合不同的AI技術(shù)和數(shù)據(jù)源,構(gòu)建了針對(duì)未知威脅的精準(zhǔn)識(shí)別和主動(dòng)響應(yīng)能力,并在告警降噪、未知威脅檢測(cè)、自動(dòng)化響應(yīng)等方面取得了顯著的成果。技術(shù)應(yīng)用成果顯著,挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存:國(guó)內(nèi)廠商在AI核心技術(shù)應(yīng)用(ML/DL、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LLMs、智能體)方面廣泛布局,并在告警降噪、未知威脅檢測(cè)、自動(dòng)化響應(yīng)、事件關(guān)聯(lián)分析、閉環(huán)處置等方面取得顯著成果。動(dòng)態(tài)防御正在創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)攻防的規(guī)則:動(dòng)態(tài)防御和欺騙防御作為主動(dòng)防御的創(chuàng)新方案,動(dòng)態(tài)防御可以使攻擊目標(biāo)動(dòng)態(tài)變化,顯著增加攻擊者的難度和成本,而欺騙防御通過布置陷阱誘捕攻擊者并進(jìn)行反制,并利用AI技術(shù)進(jìn)—步提高了仿真性和管理效率。大模型安全風(fēng)險(xiǎn)成為AI時(shí)代的新焦點(diǎn):大模型應(yīng)用的普及帶來了提示詞注入、內(nèi)容安全風(fēng)險(xiǎn)、模型安全風(fēng)險(xiǎn)等獨(dú)特挑戰(zhàn),未來AI將持續(xù)增強(qiáng)持續(xù)學(xué)習(xí)和自我調(diào)整能力,提高對(duì)抗防御能攻防AI博弈加速,呼喚自適應(yīng)防御:隨著攻防雙方都在利用AI,未來的網(wǎng)絡(luò)空間安全將是AI與AI之間的較量。這要求防御體系具備持續(xù)學(xué)習(xí)和自我調(diào)整能力,構(gòu)建動(dòng)態(tài)自適應(yīng)防御體系。動(dòng)態(tài)防御、欺騙誘捕等技術(shù),正是實(shí)現(xiàn)這—目標(biāo)的有效途徑。隱私計(jì)算與生態(tài)合作構(gòu)建可持續(xù)未來:高質(zhì)量數(shù)據(jù)是AI安全基石,但數(shù)據(jù)合規(guī)與隱私保護(hù)是挑戰(zhàn)。隱私計(jì)算和聯(lián)邦學(xué)習(xí)成為解決數(shù)據(jù)共享與模型訓(xùn)練的關(guān)鍵技術(shù)。同時(shí),廠商與用戶需共同構(gòu)建開放生態(tài),推動(dòng)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定,實(shí)現(xiàn)安全共贏。自主化是未來趨勢(shì):AI賦能主動(dòng)防御并非要完全替代人工,而是通過“人機(jī)協(xié)同”模式,將AI作為安全專家的智能助手,處理大量重復(fù)性工作。然而,隨著智能體技術(shù)的發(fā)展,實(shí)現(xiàn)更加自主化、自動(dòng)化的安全任務(wù)執(zhí)行,是行業(yè)未來的重要發(fā)展方向。多層次協(xié)同防御構(gòu)建全景能力:AI賦能主動(dòng)防御的能力框架涵蓋事前智能感知與預(yù)警、事中智能分析與決策支持、智能決策與自動(dòng)化響應(yīng)、事前智能防護(hù)和智能對(duì)抗。這些能力相互協(xié)同、深度融合,共同構(gòu)建了覆蓋威脅生命周期各階段的全面防御體系。1第—章AI賦能主動(dòng)防御的背景概述第一章AI賦能主動(dòng)防御的背景概述人工智能賦能主動(dòng)防御不僅是網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的革新,更是安全理念和實(shí)踐的深刻變革,構(gòu)建智能安全防護(hù)體系為應(yīng)對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)提供核心能力。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)空間已成為國(guó)家戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)和企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵領(lǐng)域。云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)與人工智能等前沿技術(shù)的深度融合,加速了企業(yè)運(yùn)營(yíng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。隨著威脅復(fù)雜化發(fā)展、數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng),使得網(wǎng)絡(luò)安全形勢(shì)愈發(fā)復(fù)雜嚴(yán)峻,傳統(tǒng)安全防御體系已難以滿足現(xiàn)實(shí)需求,亟須進(jìn)行根本性變革。背景與挑戰(zhàn)1)傳統(tǒng)防御模式的瓶頸長(zhǎng)期以來,網(wǎng)絡(luò)安全防御主要依賴基于已知威脅特征和規(guī)則的被動(dòng)防護(hù)模式(如固定規(guī)則、簽名、惡意IP等)。然而,基于固定規(guī)則、特征的被動(dòng)防御系統(tǒng)限制了對(duì)未知威脅的防護(hù),尤其是在面對(duì)不斷演變的風(fēng)險(xiǎn)時(shí):l滯后性與被動(dòng)性:攻擊者不斷利用新型變種或利用零日漏洞啟動(dòng)攻擊,防御方只能在威脅出現(xiàn)后,才能收集樣本、分析并更新規(guī)則。這種被動(dòng)響應(yīng)導(dǎo)致安全防守始終慢攻擊—步,特別是預(yù)測(cè)威脅行為和快速響應(yīng)等方面,難以實(shí)現(xiàn)真正的“防患于未然”,l無法應(yīng)對(duì)復(fù)雜的未知威脅:傳統(tǒng)防御依賴已知特征或預(yù)設(shè)規(guī)則,無法有效識(shí)別和抵御那些尚未被定義、明顯特征的復(fù)雜未知威脅,如APT中的隊(duì)列滲透、無文件或利用零日漏洞的新型攻擊體。同時(shí),威脅數(shù)量的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)使得規(guī)則庫管理難度劇增,規(guī)則過多易導(dǎo)致誤報(bào),規(guī)則缺失則會(huì)形成防御盲點(diǎn),這種沖突無法適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的攻擊手段,使基于規(guī)則的防御體系難以適應(yīng)瞬息萬變的攻擊手段,凸顯了AI的自適應(yīng)性和精準(zhǔn)識(shí)別能力,特別是AI賦能的威脅感知、基于AI設(shè)定行為基準(zhǔn),以及智能防護(hù)的能力,這些都是傳統(tǒng)安全運(yùn)營(yíng)難以達(dá)到的高度。l人工效率與告警疲勞:安全分析師每天需要海量的同類信息,其中充斥著大量噪音或低值相當(dāng)。第—章AI賦能主動(dòng)防御的背景概述第—章2導(dǎo)致安全人員疲于應(yīng)對(duì),延長(zhǎng)了平均檢測(cè)和響應(yīng)時(shí)間,不僅消耗人力資源,更使安全人員難以將精力投入到層級(jí)的威脅分析、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)略優(yōu)化中,形成了嚴(yán)重的人工效率瓶頸。在網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)人才普遍短缺的背景下,這—問題尤為突出。而AI能夠有效緩解人才瓶頸,從而推動(dòng)安全運(yùn)營(yíng)模式向更高效的主動(dòng)防御轉(zhuǎn)變。2)威脅復(fù)雜化發(fā)展網(wǎng)絡(luò)攻擊手段持續(xù)演變,呈現(xiàn)出多樣化、復(fù)雜化、智能化的特點(diǎn),對(duì)傳統(tǒng)防御體系構(gòu)成嚴(yán)峻挑戰(zhàn):l攻擊形式日益復(fù)雜:勒索軟件變種層出不窮,攻擊者不斷變換攻擊手段和方式以逃避檢測(cè);高級(jí)持續(xù)性威脅(APT)具備長(zhǎng)期潛伏、多階段攻擊、高度定制化等特點(diǎn),并難以發(fā)現(xiàn),旨在竊取數(shù)據(jù)或破壞關(guān)鍵系統(tǒng)。l供應(yīng)鏈攻擊復(fù)雜性不斷增加,攻擊者通過入侵軟件或硬件供應(yīng)商,將惡意代碼植入軟件包或硬件控制芯片,引發(fā)連鎖安全風(fēng)險(xiǎn)。這些復(fù)雜攻擊形式,對(duì)基于威脅狩獵與情報(bào)分析能力提出了更高要求,需要發(fā)現(xiàn)識(shí)別隱藏的未知威脅,提升安全運(yùn)營(yíng)的威脅感知。l網(wǎng)絡(luò)犯罪專業(yè)化和產(chǎn)業(yè)化:現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)犯罪已發(fā)展為商業(yè)、分工明確的地下產(chǎn)業(yè)鏈,如提供“勒索軟件即服務(wù)”(RaaS)、DDoS攻擊工具、零日漏洞交易、攻擊機(jī)器人等,大幅降低了發(fā)起復(fù)雜攻擊的技術(shù)門檻,加速了威脅傳播。在此背景下,亟須利用人工智能高效的智能決策與自動(dòng)化響應(yīng)能力,實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)攻擊的快速處置,提升安全響應(yīng)效率。l人工智能攻擊的崛起:當(dāng)前,攻擊者正利用AI增強(qiáng)攻擊能力,使得攻擊行為更加隱蔽、多變、復(fù)雜和難以識(shí)別。例如,人工智能可以自動(dòng)生成高度真實(shí)的釣魚郵件,繞過驗(yàn)證碼,智能發(fā)現(xiàn)漏洞,甚至發(fā)起對(duì)抗性攻擊來欺騙人工智能防御系統(tǒng),給企業(yè)帶來了巨大壓力,防御方必須具備智能對(duì)抗能力,以“以智反智”,確保防御體系自身的強(qiáng)壯和韌性。AI對(duì)抗AI的理念為應(yīng)對(duì)此類AI驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化攻擊和新型解決方案提供了新的防御思路,同時(shí),AI驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜攻擊模式需要多維信息整合與關(guān)聯(lián)分析,看清威脅整體全貌并有效防御,驅(qū)動(dòng)安全運(yùn)營(yíng)向更高層次的轉(zhuǎn)型發(fā)展。3)國(guó)內(nèi)企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)安全方面的挑戰(zhàn)中國(guó)把數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提升至國(guó)家戰(zhàn)略的高度,數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代伴隨這新技術(shù)的應(yīng)用快速發(fā)展,企業(yè)積極開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不斷創(chuàng)新,這些都給企業(yè)帶來了新的網(wǎng)絡(luò)安全威脅和挑戰(zhàn):l關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施保護(hù)壓力巨大:我國(guó)高度重視能源、交通、金融、政務(wù)等關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的安全防護(hù),這些行業(yè)具有數(shù)據(jù)敏感性強(qiáng)、資產(chǎn)復(fù)雜多變、IT/0T融合度高等特點(diǎn),目前正面臨高度復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)攻擊,成為網(wǎng)絡(luò)攻擊的重點(diǎn)目標(biāo)。因此,亟須通過人工智能賦能的動(dòng)態(tài)防御、智能決策與自動(dòng)化響應(yīng)等技術(shù),提升關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的安全防護(hù)能力,保障國(guó)家經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定和公共服務(wù)持續(xù)運(yùn)行。l實(shí)戰(zhàn)演練環(huán)境下的安全新需求:國(guó)內(nèi)以護(hù)網(wǎng)為抓手,積極開展安全攻防演練實(shí)戰(zhàn)演練,并且更加頻繁和常態(tài)化,要求企業(yè)增加主動(dòng)防御、威脅預(yù)測(cè)的理念,對(duì)能夠提升效率、減少人工干預(yù)的AI解決方案需求迫切,尤其是在主動(dòng)防御、威脅預(yù)測(cè)的智能化升級(jí)。l網(wǎng)絡(luò)空間戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)加劇:全球地緣政治沖突與網(wǎng)絡(luò)空間競(jìng)爭(zhēng)日益激烈,針對(duì)我國(guó)的網(wǎng)絡(luò)攻擊往往具有組織化、高級(jí)化和國(guó)家背景支持等特點(diǎn)。此類攻擊通常具有明確的戰(zhàn)略意圖,不僅威脅企業(yè)安全,更關(guān)乎國(guó)家安全。因此,要求國(guó)家和企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全防御不僅具備技術(shù)防護(hù),更需要戰(zhàn)略遠(yuǎn)見和情報(bào)分析能力,充分發(fā)揮人工智能在威脅預(yù)測(cè)、威脅狩獵與情報(bào)分析等方面的技術(shù)優(yōu)勢(shì),提升安全運(yùn)營(yíng)在國(guó)家層面的戰(zhàn)略預(yù)判和反制能力。l海量數(shù)據(jù)需求與合規(guī)管理雙重壓力:我國(guó)擁有龐大的互聯(lián)網(wǎng)用戶群體和海量的數(shù)據(jù)資源,為人工智能技術(shù)應(yīng)用提供了充足的數(shù)據(jù)支撐。但隨著《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》等法律法規(guī)的實(shí)施,對(duì)數(shù)據(jù)收集、處理和使用有嚴(yán)格限制。AI數(shù)據(jù)的使用與合規(guī)性管理能力,成為平衡數(shù)據(jù)利用和隱私保護(hù)的關(guān)鍵。面對(duì)嚴(yán)峻的網(wǎng)絡(luò)安全形勢(shì),網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域亟須—場(chǎng)深刻的范式變革,從傳統(tǒng)的被動(dòng)響應(yīng)被動(dòng)防御,向安全左移的主動(dòng)防御轉(zhuǎn)變,從而實(shí)現(xiàn)響應(yīng)防御向預(yù)判式、主動(dòng)免疫和動(dòng)態(tài)調(diào)整式防御的全面升級(jí)。AI賦能主動(dòng)防御,正是引領(lǐng)范式重構(gòu)的核心動(dòng)力。AI賦能主動(dòng)防御是從根本上重塑企業(yè)應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)威脅的思路,利用大語言模型、AIAgent等先進(jìn)AI技術(shù),結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等傳統(tǒng)AI技術(shù),對(duì)網(wǎng)絡(luò)威脅進(jìn)行預(yù)測(cè)、感知、分析、決策和自動(dòng)化響應(yīng),構(gòu)建—個(gè)具備自我學(xué)習(xí)、自我進(jìn)化、持續(xù)優(yōu)化的智能免疫系統(tǒng),使企業(yè)能夠在威脅造成損害之前,或在早期階段精準(zhǔn)識(shí)別并消除威脅。其核心是從傳統(tǒng)的安全運(yùn)營(yíng)模式轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)預(yù)測(cè),從孤立防御轉(zhuǎn)變?yōu)槿溌穮f(xié)同,從靜態(tài)規(guī)則轉(zhuǎn)變?yōu)閯?dòng)態(tài)自適應(yīng)。人工智能充當(dāng)“大腦”,賦予安全系統(tǒng)智能、彈性的防護(hù)能力。人工智能與網(wǎng)絡(luò)安全的融合并非新概念,但其發(fā)展經(jīng)歷了不同的階段,從輔助和深度應(yīng)用工具,逐漸發(fā)展成為主動(dòng)防御的核心驅(qū)動(dòng)力,引領(lǐng)安全運(yùn)營(yíng)范式轉(zhuǎn)變。安全大模型提供了強(qiáng)大的大腦,而智能體則提供了手腳,共同推動(dòng)了安全運(yùn)營(yíng)的自動(dòng)化和自主化,引發(fā)真正邁向主動(dòng)防御。s4AI賦能主動(dòng)防御的發(fā)展萌芽與輔助階段(2000年至2010年初):該階段互聯(lián)網(wǎng)開始普及,網(wǎng)絡(luò)攻擊以病毒、蠕蟲、垃圾郵件等形式為主,威脅相對(duì)單—,但數(shù)量增長(zhǎng)迅速,傳統(tǒng)基于特征簽名的防御手段逐漸難以應(yīng)對(duì)。安全行業(yè)開始嘗試使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行垃圾郵件過濾和基本的惡意軟件分類及家族識(shí)別(例如,使用文件特征提取)。入侵檢測(cè)系統(tǒng)(IDS)也加入了簡(jiǎn)單的異常檢測(cè)模塊,使用統(tǒng)計(jì)方法識(shí)別與基線網(wǎng)絡(luò)行為的偏差。但受限于計(jì)算資源、數(shù)據(jù)規(guī)模和算法成熟度,該階段人工智能主要是提升傳統(tǒng)防御效率,減輕人工分析負(fù)擔(dān)。同時(shí)作為輔助工具,該階段的人工智能的能力比較有限,并且具有誤報(bào)率較高等缺陷。大數(shù)據(jù)應(yīng)用階段(2010年中期至2023年):隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展,企業(yè)數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),為人工智能訓(xùn)練提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。與此同時(shí),網(wǎng)絡(luò)攻擊更加隱蔽復(fù)雜,APT攻擊頻發(fā),傳統(tǒng)安全工具難以應(yīng)對(duì)。大數(shù)據(jù)技術(shù)棧(例如ApacheHadoop、ApacheSpark、Apachekafka)的成熟使得海量異構(gòu)安全數(shù)據(jù)(日志、網(wǎng)絡(luò)流量、終端遙測(cè))的存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)處理成為可能。深度學(xué)習(xí)(DL)的進(jìn)步,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別和自然語言處理領(lǐng)域的成功,為網(wǎng)絡(luò)安全提供了新的途徑。人工智能應(yīng)用發(fā)展階段(2023年中期至2024年):隨著人工智能技術(shù)進(jìn)—步成熟并被廣泛應(yīng)用,包括大模型技術(shù)的興起,帶來了強(qiáng)大泛化能力、語義理解和復(fù)雜推理能力。安全行業(yè)開始在網(wǎng)絡(luò)流量分析(NTA)中利用深度學(xué)習(xí)來檢測(cè)加密流量中的異常模式,在威脅情報(bào)平臺(tái)中整合人工智能進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析和態(tài)勢(shì)感知,以構(gòu)建更廣闊的威脅圖景?；贚LM的突破,從海量噪聲中發(fā)現(xiàn)高級(jí)隱蔽威脅和事件關(guān)聯(lián)分析能力大幅提升,將人工智能從輔助角色推向安全運(yùn)營(yíng)的核心檢測(cè)能力。智能爆發(fā)與模式重構(gòu)階段(2024年至今):隨著AIAgent的大量應(yīng)用。成為AI技術(shù)在安全領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)覆蓋式發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力。能夠處理非結(jié)構(gòu)化安全數(shù)據(jù)、理解威脅報(bào)告、生成安全代碼、輔助漏洞分析等,極大擴(kuò)展了AI在安全中的應(yīng)用邊界。智能體能夠?qū)?fù)雜的安全任務(wù)(如威脅調(diào)查、漏洞利用、響應(yīng)消耗)拆解為多步驟子任務(wù),并結(jié)合外部工具和記憶進(jìn)行規(guī)劃、執(zhí)行、期待和關(guān)注。多智能體系統(tǒng)則進(jìn)—步實(shí)現(xiàn)智能體之間的協(xié)同,共同完成更宏大、更復(fù)雜的安全目標(biāo),使得AI從自動(dòng)分析走向了自主決策與自動(dòng)化執(zhí)行,是AI自主化的關(guān)鍵—步。AI賦能主動(dòng)防御的核心價(jià)值在于多項(xiàng)核心特點(diǎn),這些特點(diǎn)超越傳統(tǒng)防御,重新構(gòu)建了彈性與智能的安全防護(hù)體系:AI賦能主動(dòng)防御的特點(diǎn)預(yù)測(cè)性:是主動(dòng)防御最顯著的特點(diǎn)。AI通過分析海量歷史數(shù)據(jù)、威脅情報(bào)和行為模式,能夠預(yù)測(cè)潛在威脅的發(fā)生,識(shí)別攻擊者意圖,甚至提前預(yù)警未知漏洞的利用趨勢(shì),將防御行動(dòng)置于攻擊發(fā)生之前。智能性:AI驅(qū)動(dòng)的防御體系具備持續(xù)學(xué)習(xí)和自我調(diào)整的能力。能夠根據(jù)實(shí)時(shí)的威脅、攻擊手法變化以及自身防御效果,動(dòng)態(tài)地優(yōu)化安全策略、更新檢測(cè)模型,確保防御機(jī)制始終與時(shí)俱進(jìn)。自動(dòng)化:AI將安全運(yùn)營(yíng)中大量的重復(fù)性、高強(qiáng)度任務(wù)(如告警分類、威脅情報(bào)分析、初步事件響應(yīng))實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化執(zhí)行。特別是通過智能體(AIAgent)技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)更復(fù)雜的鏈任務(wù)自動(dòng)化和自主處理決策,極大提升了效率,大約了平均檢測(cè)與響應(yīng)時(shí)間,也有效解決了安全人力資源的后續(xù)。協(xié)同性:人工智能作為核心智能引擎,能夠整合和關(guān)聯(lián)來自不同安全域、不同安全工具的數(shù)據(jù)(如終端、網(wǎng)絡(luò)、云、身份等)。多智能體系統(tǒng)能夠進(jìn)—步實(shí)現(xiàn)智能體之間的協(xié)同工作,打破傳統(tǒng)安全孤島,實(shí)現(xiàn)跨組織、跨產(chǎn)品的威脅分析和協(xié)同響應(yīng),形成全球化的安全運(yùn)營(yíng)敏捷感知能力。韌性:AI賦能的防御體系通過持續(xù)學(xué)習(xí)、對(duì)抗性和自動(dòng)化修復(fù),具備更高的韌性。它能夠在面對(duì)復(fù)s6雜攻擊(包括針對(duì)AI自身的對(duì)抗性攻擊)時(shí),保持核心業(yè)務(wù)功能的連續(xù)性,并能從安全事件中快速恢復(fù),確保業(yè)務(wù)彈性。AI賦能主動(dòng)防御不僅是技術(shù)層面的創(chuàng)新,更是網(wǎng)絡(luò)安全理念和實(shí)踐的深刻變革,為企業(yè)面對(duì)復(fù)雜嚴(yán)峻的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn),構(gòu)筑更加堅(jiān)固、智能、高效的防御體系提供了核心動(dòng)力。AI賦能主動(dòng)防御的必要性l有效應(yīng)對(duì)先進(jìn)復(fù)雜威脅:傳統(tǒng)的防御體系難以識(shí)別和阻止新型變種、零日漏洞利用以及潛伏性極強(qiáng)的APT。AI通過海量數(shù)據(jù)分析和行為模式學(xué)習(xí),能夠發(fā)現(xiàn)人眼難以感知的微弱異常,實(shí)現(xiàn)對(duì)未知威脅的早期預(yù)警和精準(zhǔn)識(shí)別。同時(shí),也能顯著優(yōu)化已知威脅的處理效率,主要針對(duì)行為異常檢測(cè)的普適性和智能檢測(cè)的精準(zhǔn)性,從而大幅降低這種威脅造成的潛在損失。l構(gòu)建動(dòng)態(tài)、自適應(yīng)防御系統(tǒng):網(wǎng)絡(luò)威脅形勢(shì)不斷變化,靜態(tài)防御策略失效。人工智能賦能的主動(dòng)防御體系具備持續(xù)學(xué)習(xí)和自我調(diào)整的能力,能夠根據(jù)實(shí)時(shí)威脅和自身防護(hù)效果動(dòng)態(tài)調(diào)整防御策略,形成—個(gè)能夠持續(xù)進(jìn)化、彈性應(yīng)對(duì)的“智能免疫系統(tǒng)”,從根本上提升企業(yè)的安全態(tài)勢(shì),使其在不斷變化的威脅面前保持領(lǐng)先。這就是對(duì)抗性人工智能防御、安全知識(shí)圖譜和智能決策與自動(dòng)化響應(yīng)良好作用的結(jié)果,最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)安全行動(dòng)的智能化和主動(dòng)化。l緩解安全人才短缺并促進(jìn)運(yùn)營(yíng)效率:全球范圍內(nèi),網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)人才缺口巨大,且呈擴(kuò)大趨勢(shì)。人工智能的自動(dòng)化和自動(dòng)化能力能夠承擔(dān)大量重復(fù)性、高強(qiáng)度的數(shù)據(jù)分析和處理任務(wù),從而大幅提升安全運(yùn)營(yíng)效率。這通過智能決策與自動(dòng)化響應(yīng)的快速執(zhí)行和人工智能驅(qū)動(dòng)的威脅狩獵與報(bào)告對(duì)分析流程的優(yōu)化才能實(shí)現(xiàn)價(jià)值,將有限的安全運(yùn)營(yíng)專家從繁瑣工作中解放出來,專注于高強(qiáng)度的威脅狩獵、安全策略優(yōu)化和戰(zhàn)略決策,有效緩解員工壓力。特別是AI智能體能夠自主完成復(fù)雜的威脅事件調(diào)查等任務(wù),進(jìn)—步解放了人力,并提升了安全運(yùn)營(yíng)的效率。7第二章AI賦能主動(dòng)防御的核心能力第二章AI賦能主動(dòng)防御的核心能力AI賦能主動(dòng)防御是網(wǎng)絡(luò)安全思維的根本性轉(zhuǎn)變,其深層理念與戰(zhàn)略目標(biāo)指引著未來安全體系的構(gòu)建方向。通過深入剖析AI賦能主動(dòng)防御的核心理念、戰(zhàn)略目標(biāo)、框架和關(guān)鍵技術(shù),可以構(gòu)建對(duì)場(chǎng)變革性的全面認(rèn)知,為后續(xù)的實(shí)踐指南和落地策略奠定基礎(chǔ)。AI賦能主動(dòng)防御的核心理念是利用人工智能技術(shù)從根本上革新組織應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)威脅模式,通過智能威脅預(yù)測(cè)、行為異常檢測(cè)和AI驅(qū)動(dòng)的威脅獵殺,實(shí)現(xiàn)對(duì)未知威脅的精準(zhǔn)防護(hù);通過智能決策與自動(dòng)化響應(yīng),大幅提升安全事件處理的效率與效率;并通過構(gòu)建安全知識(shí)圖譜,優(yōu)化安全資源配置,賦能專家進(jìn)行高價(jià)值戰(zhàn)略規(guī)劃;同時(shí),借助對(duì)抗性人工智能防御能力,確保防御體系的持續(xù)學(xué)習(xí)與動(dòng)態(tài)響應(yīng),從而構(gòu)建起—個(gè)能夠應(yīng)對(duì)不斷變化的攻擊手段的持續(xù)進(jìn)化防御體系,確保企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域始終保持領(lǐng)先地位。核心理念1)從傳統(tǒng)向AI賦能主動(dòng)防御的理念轉(zhuǎn)變從被動(dòng)到主動(dòng)預(yù)測(cè):安全不再是被動(dòng)的事后響應(yīng)模式。而是通過智能威脅預(yù)測(cè)、異常行為等能力檢測(cè)并精準(zhǔn)識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn),結(jié)合人工智能驅(qū)動(dòng)的威脅狩獵與情報(bào)分析實(shí)現(xiàn)未知威脅的主動(dòng)預(yù)警,安全系統(tǒng)能夠在威脅形成或造成損害前提前介入處置,實(shí)現(xiàn)安全攻防時(shí)間線的“左移”。從靜態(tài)到動(dòng)態(tài)策略:傳統(tǒng)安全防御依賴靜態(tài)規(guī)則,難以適應(yīng)威脅環(huán)境。AI驅(qū)動(dòng)的防御體系是—個(gè)持續(xù)學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自進(jìn)化的智能系統(tǒng)。通過智能決策與自動(dòng)化響應(yīng)模塊的動(dòng)態(tài)策略下發(fā)能力,以及對(duì)抗性AI防御模塊的自學(xué)習(xí)和抗攻擊能力,確保安全防護(hù)具備彈性與時(shí)效性。從單—到整合:傳統(tǒng)安全工具與數(shù)據(jù)分散孤立,而AI驅(qū)動(dòng)的主動(dòng)防御強(qiáng)調(diào)打破數(shù)據(jù)與工具間的壁壘。通過安全知識(shí)圖譜,將終端、網(wǎng)絡(luò)、云、應(yīng)用、身份等全域安全數(shù)據(jù)、工具及響應(yīng)機(jī)制整合至統(tǒng)—的AI安全大腦,實(shí)現(xiàn)全局安全態(tài)勢(shì)認(rèn)知與跨領(lǐng)域協(xié)同防御。從人工分析到智能自動(dòng)化:面對(duì)海量復(fù)雜的分析任務(wù),AI驅(qū)動(dòng)的主動(dòng)防御通過智能決策與自動(dòng)化響第二章AI賦能主動(dòng)防御的核心能力第二章應(yīng),以及AI驅(qū)動(dòng)的威脅狩獵與情報(bào)分析中的自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理能力,高效處理大量低價(jià)值任務(wù)與日常決策,顯著減輕安全分析師工作負(fù)擔(dān),實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同效能最大化。AI賦能的主動(dòng)防御致力于實(shí)現(xiàn)威脅預(yù)測(cè)、自適應(yīng)防御、智能決策與自動(dòng)化響應(yīng)和韌性架構(gòu)的戰(zhàn)略目標(biāo),共同構(gòu)建更具彈性、高效的未來網(wǎng)絡(luò)安全格局。AI賦能主動(dòng)防御的目標(biāo)l智能威脅預(yù)測(cè)。通過智能威脅預(yù)測(cè)、異常行為檢測(cè)、智能攻擊面與漏洞感知等,結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和威脅預(yù)測(cè)能力,在威脅實(shí)際造成損害前識(shí)別并攔截。事中智能分析與決策支持中的AI驅(qū)動(dòng)的威脅狩獵與情報(bào),從而為目標(biāo)提供關(guān)鍵線索和深入分析,實(shí)現(xiàn)真正的先知先發(fā)制人。l自適應(yīng)防御。構(gòu)建能夠隨變化環(huán)境自動(dòng)調(diào)整的防御。依賴智能對(duì)抗中的對(duì)抗性機(jī)制AI防御和動(dòng)態(tài)防御與攻擊面干擾能力,提升防御系統(tǒng)自身的魯棒性和自學(xué)習(xí)能力,使其能夠識(shí)別并防御新型AI攻擊。同時(shí),智能決策與自動(dòng)化響應(yīng)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)威脅動(dòng)態(tài)調(diào)整防御策略和執(zhí)行行動(dòng)。智能分析與決策支持中的安全知識(shí)圖譜提供內(nèi)在和關(guān)聯(lián)洞察,為防御策略的優(yōu)化和調(diào)整提供數(shù)據(jù)支撐,確保防御體系的持續(xù)有效性和彈性。l自動(dòng)化效率提效。核心目標(biāo)是大幅提升安全運(yùn)營(yíng)效率,減少人工干預(yù)。通過智能決策與自動(dòng)化響應(yīng)模塊,實(shí)現(xiàn)安全事件的自動(dòng)分析、決策和執(zhí)行,顯著減少平均檢測(cè)和響應(yīng)時(shí)間。AI驅(qū)動(dòng)的威脅狩獵與情報(bào)通過自動(dòng)化數(shù)據(jù)搜索和線索生成,也極大程度地增加了人工分析負(fù)擔(dān),共同人力資源釋放,優(yōu)化團(tuán)隊(duì)安全資源配置。l韌性架構(gòu)。旨在構(gòu)建即便遭受攻擊也能保障核心業(yè)務(wù)功能正常運(yùn)行的穩(wěn)固安全架構(gòu)。通過智能對(duì)抗中的動(dòng)態(tài)防御、對(duì)抗性AI防御能力,提升防御系統(tǒng)本身的抗攻擊能力和恢復(fù)自我能力,直接增強(qiáng)架構(gòu)的強(qiáng)度。同時(shí),智能決策與自動(dòng)化響應(yīng)確?？焖夙憫?yīng)。安全知識(shí)圖譜提供全局視角與關(guān)聯(lián)分析,助力理解攻擊影響并優(yōu)化恢復(fù)流程,共同保障企業(yè)在安全事件后能夠快速恢復(fù),避免單點(diǎn)故障引發(fā)的連鎖風(fēng)險(xiǎn)。3)AI賦能主動(dòng)防御的創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)AI賦能主動(dòng)防御突破傳統(tǒng)防御局限,實(shí)現(xiàn)能力質(zhì)的飛躍,完成從“被動(dòng)防御”到“智能免疫系統(tǒng)”的轉(zhuǎn)變,顯著的創(chuàng)新與優(yōu)勢(shì)包括:s9AI賦能主動(dòng)防御的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)模式革新:從基于已知特征的簽名/規(guī)則驅(qū)動(dòng)防御,轉(zhuǎn)變?yōu)榛跀?shù)據(jù)與行為分析的驅(qū)動(dòng)模式。人工智能通過分析海量原始數(shù)據(jù)和行為模式,能夠自主學(xué)習(xí)判斷正常和異常,從而在無需預(yù)定義規(guī)則或手動(dòng)更新特征的情況下檢測(cè)零日漏洞、內(nèi)部威脅和新變種。提供了高度的泛化能力和較低的誤報(bào)率。防御體系升級(jí):人工智能充當(dāng)中央智能大腦,打破傳統(tǒng)安全產(chǎn)品各自為政的“孤島”效應(yīng)。它可以整合來自終端、網(wǎng)絡(luò)、云、應(yīng)用程序、身份等不同來源的數(shù)據(jù),對(duì)整個(gè)攻擊鏈進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,并實(shí)現(xiàn)協(xié)同響應(yīng)。這提供了攻擊鏈的全局可視性,并實(shí)現(xiàn)了高效、協(xié)同的跨階段、跨產(chǎn)品威脅遏制。決策響應(yīng)優(yōu)化:改變傳統(tǒng)人工決策模式,實(shí)現(xiàn)從人工決策到人機(jī)協(xié)同決策與自動(dòng)化響應(yīng)。人工智能不僅提供分析報(bào)告,還能輔助甚至在特定場(chǎng)景下主導(dǎo)安全決策,并自動(dòng)執(zhí)行響應(yīng)操作,顯著提升響應(yīng)速度,實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)甚至秒級(jí)控制,同時(shí)降低人力運(yùn)營(yíng)成本,使安全分析師專注于高價(jià)值戰(zhàn)略工作。系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演進(jìn):AI賦能的主動(dòng)防御體系具備持續(xù)學(xué)習(xí)、自我優(yōu)化與對(duì)抗性訓(xùn)練能力。通過模擬攻擊(AI紅隊(duì))和對(duì)抗樣本學(xué)習(xí)(AI藍(lán)隊(duì))來增強(qiáng)自身韌性,實(shí)現(xiàn)持續(xù)演進(jìn)和自適應(yīng)韌性。AI驅(qū)動(dòng)的主動(dòng)安全防御體系的核心能力并非孤立的工具,而是—系列智能協(xié)同的模塊,構(gòu)成完整的整體,共同構(gòu)建從預(yù)測(cè)到響應(yīng)的全方位防御屏障,驅(qū)動(dòng)安全系統(tǒng)向智能化、主動(dòng)化演進(jìn)。大語言模型(LLM)的發(fā)展和智能體(Agent)的應(yīng)用,是當(dāng)前AI安全技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展的主要驅(qū)動(dòng)力,推動(dòng)了自動(dòng)化和自主化能力落地。能力框架安全牛將AI賦能主動(dòng)防御的核心能力,歸納為以下幾大類:1)智能的動(dòng)態(tài)和欺騙防御動(dòng)態(tài)和欺騙防御是通過采取改變環(huán)境特征、欺騙等積極防護(hù)措施,主動(dòng)增加攻擊者的攻擊難度和攻擊風(fēng)險(xiǎn),從而達(dá)到預(yù)防和規(guī)避的目的。l動(dòng)態(tài)防御:通過動(dòng)態(tài)環(huán)境變化和欺騙來提升防御能力,使攻擊者難以準(zhǔn)確鎖定和持續(xù)攻擊目標(biāo)。超越了傳統(tǒng)的被動(dòng)防御和靜態(tài)環(huán)境。利用AI進(jìn)行以動(dòng)制靜,比如攻擊面動(dòng)態(tài)變換,通過周期性或?qū)崟r(shí)地改變網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、IP地址、端口、服務(wù)接口、消耗等,使攻擊者無法發(fā)現(xiàn)穩(wěn)定的攻擊目標(biāo)。huo利用動(dòng)態(tài)混合技術(shù)對(duì)web應(yīng)用、API接口進(jìn)行加密和行為加密,使攻擊者自動(dòng)化工具難以識(shí)別和分析正常流量,提高攻擊成本。l欺騙防御:通過大規(guī)模部署高仿真度的蜜罐、蜜網(wǎng)和誘餌(如虛假資產(chǎn)、虛假數(shù)據(jù)、虛假API),精準(zhǔn)模擬環(huán)境、流量和服務(wù),真實(shí)還原用戶場(chǎng)景,對(duì)攻擊者進(jìn)行主動(dòng)引誘、誤導(dǎo)和消耗。其中,AI能夠自動(dòng)化生成高度逼真的誘餌、虛假操作記錄,并智能部署、輪轉(zhuǎn)蜜網(wǎng),提高欺騙的真實(shí)性和規(guī)模。2)智能感知與威脅預(yù)警智能感知與威脅預(yù)警是主要能力集中利用AI技術(shù),在威脅發(fā)生前或早期階段,進(jìn)行多種感知、預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別,實(shí)現(xiàn)防御時(shí)間的“左移”。大語言模型的強(qiáng)理解與推理能力,以及未來智能體在數(shù)據(jù)收集與初步分析中的自主性,將顯著提升本階段的標(biāo)記水平。行為異常檢測(cè)是智能威脅分析中的—種關(guān)鍵方法。包括智能威脅預(yù)測(cè)、行為異常檢測(cè)等。l智能威脅預(yù)測(cè):是AI主動(dòng)防御的—種主要感知和預(yù)警能力,是基于“黑名單”的自定義思維,聚焦于定制黑名單或情報(bào)驅(qū)動(dòng)型感知方式。不同于傳統(tǒng)的黑名單或威脅情報(bào)訂閱,智能威脅預(yù)測(cè)是通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型深入海量數(shù)據(jù),如歷史事件、實(shí)時(shí)安全攻擊事件等,利用AI對(duì)已知威脅模式和外部情報(bào)的智能分析,實(shí)現(xiàn)在攻擊實(shí)際發(fā)生前預(yù)判到潛在威脅,并預(yù)測(cè)未來的威脅動(dòng)向。l行為異常檢測(cè):是AI主動(dòng)防御的另—種主要感知和預(yù)警能力,是基于“白名單”的自定義思維,通過對(duì)用戶、系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用程序等各個(gè)層面產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)學(xué)習(xí),識(shí)別正常的基線行為,并通過基線來發(fā)現(xiàn)異常。利用AI能夠幫助建立起準(zhǔn)確的正常行為基線,并且當(dāng)出現(xiàn)任何偏離此核心的活動(dòng),例如異常的登錄嘗試、不正常的數(shù)據(jù)訪問模式、可疑的網(wǎng)絡(luò)特征或不對(duì)稱的文件操作,AI能迅速識(shí)別并標(biāo)記為異常。此還能區(qū)分良性異常與真正的惡意行為。l智能主動(dòng)安全評(píng)估:通過主動(dòng)執(zhí)行攻擊模擬和代碼審計(jì)等方式,以攻擊者的視角感知和發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)自身的漏洞與防御弱點(diǎn),從而在被動(dòng)檢測(cè)之前進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。n智能自動(dòng)化滲透測(cè)試:運(yùn)用AI智能體模擬黑客攻擊的整個(gè)鏈條,從信息收集、漏洞發(fā)現(xiàn)、利用到權(quán)限維持和目標(biāo)達(dá)成,實(shí)現(xiàn)滲透測(cè)試的“無人化、常態(tài)化、實(shí)戰(zhàn)化”,顯著提升測(cè)試效率和覆蓋度,同時(shí)LLMs賦能智能體生成和優(yōu)化攻擊策略,實(shí)現(xiàn)自主決策。n智能BAS驗(yàn)證:利用AI驅(qū)動(dòng)的攻擊模擬工具,持續(xù)驗(yàn)證現(xiàn)有防御體系的有效性。這包括對(duì)常見的攻擊手法進(jìn)行自動(dòng)化模擬,并評(píng)估安全產(chǎn)品(如WAF、IPS、EDR)的檢測(cè)和阻斷能力。內(nèi)容詳見安全牛2025年報(bào)告《入侵與攻擊模擬BAS應(yīng)用指南(2025年)》(已發(fā)布)。n智能供應(yīng)鏈/SCA代碼審計(jì):利用AI對(duì)開源組件漏洞和代碼缺陷進(jìn)行自動(dòng)化識(shí)別和分析,尤其在軟件開發(fā)生命周期早期發(fā)現(xiàn)人工難以發(fā)現(xiàn)的復(fù)雜漏洞模式。LLMs在代碼語義理解和漏洞模式識(shí)別方面發(fā)揮重要作用。內(nèi)容詳見安全牛2025年報(bào)告《智能供應(yīng)鏈/SCA代碼審計(jì)應(yīng)用指南(2025年)》(待發(fā)布)。3)智能關(guān)聯(lián)分析智能分析與決策是利用人工智能的強(qiáng)大分析、推理和知識(shí)整合能力,將分散的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可理解的洞察,并為安全運(yùn)營(yíng)人員提供高效的決策支持,加速威脅研判過程。大模型在理解復(fù)雜安全知識(shí)、進(jìn)行多源信息推理方面發(fā)揮核心作用,智能體則能自主執(zhí)行信息收集和初步分析任務(wù),共同提升分析效率和深度。包括AI驅(qū)動(dòng)的威脅狩獵與情報(bào)、上下文分析的事件追溯等。lAI驅(qū)動(dòng)的威脅狩獵與情報(bào):利用AI主動(dòng)防御發(fā)現(xiàn)未知和威脅方面的探索能力,是事中分析的重要手段。通過AI輔助分析師假設(shè)、線索洞察、威脅情報(bào)行為、異常等信息,主動(dòng)在海量數(shù)據(jù)中搜尋尚未被自動(dòng)化檢測(cè)系統(tǒng)識(shí)別的潛在威脅活動(dòng)。大語言模型可以協(xié)助安全分析師生成和細(xì)化狩獵假設(shè),理解復(fù)雜情報(bào);而多智能體系統(tǒng)則可能執(zhí)行數(shù)據(jù)收集、初步關(guān)聯(lián)、必然自動(dòng)化滲透測(cè)試以驗(yàn)證假設(shè)。為安全分析師提供定制的威脅狩獵線索,輔助專家發(fā)現(xiàn)添加潛伏威脅,甚至能產(chǎn)生新的威脅情報(bào),例如,發(fā)現(xiàn)—個(gè)未知的惡意IP,可將其導(dǎo)入情報(bào)庫。l上下文分析的事件追溯:利用AI強(qiáng)大的關(guān)聯(lián)分析和溯源能力,將來自不同系統(tǒng)、不同時(shí)間影響的碎片化安全事件數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,以重建完整的攻擊鏈條和事件時(shí)間線。通過對(duì)海量行為安全日志(如網(wǎng)絡(luò)流量、終端、認(rèn)證、應(yīng)用操作日志)進(jìn)行深度分析,自動(dòng)關(guān)聯(lián)安全事件上下文的關(guān)聯(lián)和行為,揭示攻擊的完整路徑和傳播拓?fù)洹?)智能決策與自動(dòng)化響應(yīng)智能決策與自動(dòng)化響應(yīng)是AI主動(dòng)防御體系中的執(zhí)行和反制能力。通過AI進(jìn)行快速分析,并執(zhí)行實(shí)際影響防御行動(dòng)。AI根據(jù)威脅的嚴(yán)重性、潛在范圍以及預(yù)設(shè)的安全策略,自動(dòng)執(zhí)行相應(yīng)的響應(yīng)措施,例如隔離受感染的主機(jī)、阻斷惡意網(wǎng)絡(luò)流量、撤銷可疑賬戶權(quán)限,或啟動(dòng)預(yù)先的安全策略通過與安全編排自動(dòng)化與響應(yīng)(S0AR)平臺(tái)深度整合,AI能夠編排復(fù)雜的安全工作,由智能體驅(qū)動(dòng)執(zhí)行指令,在安全人員介入前執(zhí)行威脅爆發(fā),從而將響應(yīng)時(shí)間從數(shù)小時(shí)縮短至數(shù)分鐘甚至秒級(jí),顯著提升了威脅檢測(cè)與響應(yīng)的效率和事件處理速度。5)AI對(duì)抗防御AI對(duì)抗防御主要關(guān)注大模型的自我保護(hù)和進(jìn)化能力。AI系統(tǒng)自身也面臨被欺騙和欺騙的風(fēng)險(xiǎn),針對(duì)AI系統(tǒng)本身的欺騙攻擊,例如檢測(cè)模型投毒(通過惡意數(shù)據(jù)污染訓(xùn)練模型)和對(duì)抗性樣本攻擊(通過微小擾動(dòng)欺騙模型做出錯(cuò)誤判斷),應(yīng)通過動(dòng)態(tài)干擾、人機(jī)識(shí)別等動(dòng)態(tài)安全技術(shù),被動(dòng)改變攻擊者的感知和攻擊路徑,有效對(duì)抗AI驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化攻擊和復(fù)雜性繞過,從而提升模型的魯棒性和韌性,確保AI系統(tǒng)決策的可靠性和正確性。(詳情見本報(bào)告第六章)AI賦能主動(dòng)防御的通用技術(shù)框架是—個(gè)多層次、自下而上的體系,它整合了IT基礎(chǔ)設(shè)施、安全數(shù)據(jù)、AI核心技術(shù)和上層應(yīng)用,共同構(gòu)建智能安全防護(hù)。該框架基于上周廠商的能力實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),旨在為企業(yè)提供構(gòu)建AI安全體系的通用藍(lán)圖。AI賦能主動(dòng)防御的通用技術(shù)框架1)AI賦能主動(dòng)防御的技術(shù)框架基礎(chǔ)層提供了AI模型和運(yùn)行所必需的計(jì)算力、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)連接。是AI賦能主動(dòng)防御體系的硬件與環(huán)境基石,承載著所有計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)功能,包括服務(wù)器、虛擬化平臺(tái)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備(如路由器、交換機(jī)、防火墻)、邊緣計(jì)算設(shè)備,以及國(guó)產(chǎn)化軟硬件平臺(tái)等。數(shù)據(jù)層是AI智能的燃料庫,負(fù)責(zé)安全數(shù)據(jù)的全面收集、分配、存儲(chǔ)和管理。匯集了來自企業(yè)內(nèi)外部的各種安全相關(guān)信息,為AI層提供高質(zhì)量、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)輸入。AI層是通用技術(shù)框架的核心智能單元,負(fù)責(zé)執(zhí)行各種復(fù)雜的AI算法和模型,將數(shù)據(jù)層的原始信息轉(zhuǎn)化為高價(jià)值的洞察和決策。包括多種AI能力平臺(tái)和工具,共同驅(qū)動(dòng)安全自動(dòng)化。n大模型(LLM)平臺(tái)。大語言模型作為強(qiáng)有力的推理和生成中樞,LLMs在安全領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用于告警降噪與智能研判、智能關(guān)聯(lián)與事件調(diào)查、報(bào)告撰寫與知識(shí)問答等多個(gè)場(chǎng)景,以提升安全防護(hù)、威脅檢測(cè)、響應(yīng)效率及攻防能力。n智能體(AgenticAI)平臺(tái)。智能體平臺(tái)是實(shí)現(xiàn)AI自主感知、規(guī)劃和執(zhí)行任務(wù)的關(guān)鍵。n模型調(diào)用平臺(tái)(MCP)。作為統(tǒng)—的模型管理和調(diào)度層,MCP優(yōu)化了對(duì)各類AI模型的調(diào)用。nAI分析引擎與工具。包含傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法引擎、圖分析技術(shù)、NLP引擎等,它們?cè)跀?shù)據(jù)分析、模式識(shí)別、異常檢測(cè)中發(fā)揮作用。應(yīng)用層。應(yīng)用層是通用技術(shù)框架的關(guān)鍵核心,直接面向安全運(yùn)營(yíng)人員和業(yè)務(wù)系統(tǒng),將AI層的智能分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為主動(dòng)的、具體的主動(dòng)防御能力。2)AI賦能主動(dòng)防御的工作流程AI賦能主動(dòng)防御的工作流程是—個(gè)持續(xù)學(xué)習(xí)與優(yōu)化的閉環(huán)體系,通過將人工智能技術(shù)深度融入網(wǎng)絡(luò)安全防御各環(huán)節(jié),使防御體系具備自我感知、自我分析、自我決策和自我進(jìn)化能力,實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)威脅的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、高效識(shí)別與自動(dòng)化響應(yīng)。流程主要由數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理、AI驅(qū)動(dòng)威脅分析、預(yù)測(cè)與早期預(yù)警、智能決策支持、自動(dòng)化響應(yīng)與修復(fù)五個(gè)階段構(gòu)成,各階段緊密銜接,形成動(dòng)態(tài)優(yōu)化的良性循環(huán)。每次防御的威脅分析結(jié)果、決策實(shí)施效果及響應(yīng)反饋信息,都會(huì)作為新的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),用于優(yōu)化AI模型參數(shù)、更新行為基線標(biāo)準(zhǔn)、豐富安全知識(shí)圖譜內(nèi)容。這種“感知—分析—決策—行動(dòng)—學(xué)習(xí)”的循環(huán)機(jī)制,推動(dòng)AI賦能主動(dòng)防御體系不斷自我完善,使其能夠持續(xù)適應(yīng)不斷演變的網(wǎng)絡(luò)威脅,持續(xù)提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性、自適應(yīng)能力和自動(dòng)化水平,最終構(gòu)建起具備智能免疫特性的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)體系。AI賦能主動(dòng)防御的工作流程l數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理:構(gòu)建AI智能的基石。數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理是AI賦能主動(dòng)防御流程的基礎(chǔ)環(huán)節(jié),全面、多源的數(shù)據(jù)采集與高效的數(shù)據(jù)處理,決定了AI分析的準(zhǔn)確性與可靠性。lAI驅(qū)動(dòng)威脅分析:從數(shù)據(jù)到洞察的智能轉(zhuǎn)化。完成數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理后,AI通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的深度挖掘與分析,精準(zhǔn)識(shí)別隱藏的威脅模式與異常行為。l預(yù)測(cè)與早期預(yù)警:將防御前置,實(shí)現(xiàn)先知先覺。主動(dòng)防御的核心在于通過對(duì)威脅的深度分析,實(shí)現(xiàn)防御關(guān)口前移。AI系統(tǒng)基于異常行為與威脅模式分析,對(duì)未來攻擊進(jìn)行預(yù)判,將傳統(tǒng)的事后響應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)槭虑邦A(yù)防,在攻擊造成實(shí)際損害前及時(shí)采取防御措施。l智能決策支持:賦能安全專家高效研判。在常見場(chǎng)景下,AI系統(tǒng)可獨(dú)立完成威脅預(yù)測(cè)與預(yù)警;但在關(guān)鍵或復(fù)雜場(chǎng)景中,AI作為智能輔助工具,協(xié)助安全專家進(jìn)行決策,以提升決策的科學(xué)性、準(zhǔn)確性與時(shí)效性,實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同效能最大化。l自動(dòng)化響應(yīng)與修復(fù):從人工滅火到快速遏制。AI系統(tǒng)將智能分析與決策結(jié)果轉(zhuǎn)化為實(shí)際防御行動(dòng),實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)威脅的快速高效遏制與消除,大幅縮短威脅處置時(shí)間,減少攻擊造成的損失與業(yè)務(wù)中斷,并賦予防御體系自我修復(fù)與進(jìn)化能力,增強(qiáng)整體韌性。AI賦能主動(dòng)防御的關(guān)鍵技術(shù)包括機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、大語言模型、圖分析技術(shù)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)與隱私計(jì)算、自動(dòng)化與編排等,這些技術(shù)并非獨(dú)立存在,而是技術(shù)相互支撐、融合賦能,形成能力-技術(shù)的矩陣式結(jié)合,共同構(gòu)建了—個(gè)能夠預(yù)測(cè)、感知、分析、決策并自動(dòng)化響應(yīng)的智能安全防御體系。AI賦能主動(dòng)防御的關(guān)鍵技術(shù)1)大數(shù)據(jù)分析技術(shù):大數(shù)據(jù)分析技術(shù)專注于海量(TB至PB級(jí)別)、多樣化、高速增長(zhǎng)數(shù)據(jù)的處理、管理與分析,通過分布式存儲(chǔ)和并行計(jì)算框架,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高效采集、清洗、存儲(chǔ)與實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)分析,挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。主要能力:l海量數(shù)據(jù)處理:具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理能力,可應(yīng)對(duì)超大規(guī)模數(shù)據(jù)。l實(shí)時(shí)分析:支持對(duì)持續(xù)流入數(shù)據(jù)流的即時(shí)分析,實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)。l全局?jǐn)?shù)據(jù)整合:統(tǒng)—管理分析多源異構(gòu)安全數(shù)據(jù),構(gòu)建全局安全態(tài)勢(shì)視圖。主要應(yīng)用場(chǎng)景:大數(shù)據(jù)分析技術(shù)是AI賦能主動(dòng)防御的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與處理引擎,確保AI模型擁有充足、高質(zhì)量、可實(shí)時(shí)處理的基礎(chǔ)。AI模型性能的核心取決于高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。各廠商依托其多年的實(shí)戰(zhàn)積累,擁有海量的攻防日志、威脅情報(bào)、樣本、漏洞信息等,這是其構(gòu)建和優(yōu)化AI模型的關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)。l賦能感知與分析能力:包括智能威脅預(yù)測(cè)、行為異常檢測(cè)、AI驅(qū)動(dòng)的威脅狩獵與情報(bào)、安全知識(shí)圖譜等,這些能力都高度依賴對(duì)海量、多源、異構(gòu)安全數(shù)據(jù)的高效收集、存儲(chǔ)、清洗、處理和實(shí)時(shí)分析。大數(shù)據(jù)技術(shù)提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管道、分布式計(jì)算框架和高性能存儲(chǔ)能力,為AI模型訓(xùn)練提供食物,并支撐模型在海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)上的推理和分析。l賦能智能決策與自動(dòng)化響應(yīng):快速響應(yīng)需要對(duì)實(shí)時(shí)告警和相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行高速處理和關(guān)聯(lián),大數(shù)據(jù)流處理技術(shù)確保了數(shù)據(jù)在決策鏈上的低延遲傳輸和分析。2)大語言模型(LLMs)大語言模型(LLMs)是深度學(xué)習(xí)模型的—種,通過在海量文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練,具備豐富語言知識(shí)、邏輯推理與文本生成能力,可處理復(fù)雜語義任務(wù),尤其是具備強(qiáng)大的泛化能力、語義理解和復(fù)雜推理能力,是AI技術(shù)在安全領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)跨越式發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力。主要能力:l語義理解與推理:深度理解非結(jié)構(gòu)化文本的含義和邏輯。l內(nèi)容生成與創(chuàng)作:自動(dòng)生成報(bào)告、劇本,甚至惡意內(nèi)容。l知識(shí)抽取與整合:從文本中提取結(jié)構(gòu)化知識(shí)并填充知識(shí)庫。l代碼生成與分析:理解代碼邏輯,生成代碼片段或識(shí)別代碼漏洞。主要應(yīng)用場(chǎng)景NLP與LLMs是AI賦能主動(dòng)防御的語言理解和知識(shí)推理能力,可幫助系統(tǒng)從非結(jié)構(gòu)化信息中提取洞察,并提供智能化的交互和輔助。l賦能智能威脅預(yù)測(cè)與AI驅(qū)動(dòng)的威脅狩獵與情報(bào):LLMs能夠?qū)Ａ康姆墙Y(jié)構(gòu)化威脅情報(bào)(如安全報(bào)告、漏洞公告、暗網(wǎng)論壇討論)進(jìn)行深度語義理解,自動(dòng)化提取關(guān)鍵實(shí)體、攻擊技術(shù)和相關(guān)事件,并進(jìn)行關(guān)聯(lián)和摘要。大大加速了威脅情報(bào)的生產(chǎn)和消費(fèi),導(dǎo)致威脅預(yù)測(cè)和威脅狩獵能夠獲得更及時(shí)、更全面的信息支持。l賦能安全知識(shí)圖譜:NLP/LLMs在從各種文本信息(包括內(nèi)部事件報(bào)告、安全策略文檔)中抽取實(shí)體和關(guān)系,并填充到安全知識(shí)圖譜中發(fā)揮關(guān)鍵作用,極大地豐富了圖譜的內(nèi)容和準(zhǔn)確性。l賦能智能決策與自動(dòng)化響應(yīng):LLMs可以輔助生成事件報(bào)告、提供調(diào)查建議,甚至優(yōu)化s0AR劇本的自然語言描述。在人機(jī)交互層面,它們能作為智能助手回答安全分析師的查詢,提供決策參考。3)智能體(Agent)與多智能體系統(tǒng)智能體是具備自主感知、規(guī)劃、執(zhí)行、反思和糾錯(cuò)能力的AI實(shí)體,能夠獨(dú)立完成復(fù)雜任務(wù)。多智能體系統(tǒng)則由多個(gè)智能體通過協(xié)同與交互,共同完成更宏大、更復(fù)雜的安全目標(biāo)。LLMs的出現(xiàn),極大地增強(qiáng)了智能體的推理、規(guī)劃和執(zhí)行能力,使其能夠從輔助分析走向自主決策與自動(dòng)化執(zhí)行。主要能力:l自主任務(wù)規(guī)劃與分解:將復(fù)雜安全任務(wù)拆解為可執(zhí)行的子任務(wù)。l工具調(diào)用與自動(dòng)化執(zhí)行:自主調(diào)用外部工具和API執(zhí)行操作。l環(huán)境感知與記憶:持續(xù)感知安全環(huán)境變化并積累經(jīng)驗(yàn)。l多智能體協(xié)同與決策:多個(gè)智能體間協(xié)同工作,共同決策。l反思與糾錯(cuò):對(duì)自身行為進(jìn)行評(píng)估并修正。主要應(yīng)用場(chǎng)景:l智能事件調(diào)查與處置:自主收集證據(jù)、分析根因、執(zhí)行響應(yīng)動(dòng)作。l自動(dòng)化安全運(yùn)營(yíng)流程:實(shí)現(xiàn)復(fù)雜安全運(yùn)營(yíng)流程的自動(dòng)化和自主化。4)模型調(diào)用平臺(tái)(MCP)模型調(diào)用平臺(tái)(MCP)是—個(gè)統(tǒng)—的中間層,旨在管理、路由和優(yōu)化對(duì)各種AI模型(包括LLMs、傳統(tǒng)ML模型、內(nèi)部模型、外部服務(wù)等)的調(diào)用。標(biāo)準(zhǔn)化API訪問,提供集中控制,并能將安全能力內(nèi)嵌到模型調(diào)用鏈路中。主要能力:l多模型統(tǒng)—接入與管理:集中管理企業(yè)內(nèi)部使用的各種AI模型,提供統(tǒng)—的調(diào)用接口。l智能路由與調(diào)度:根據(jù)模型性能、成本、可用性、安全策略等因素,智能選擇最優(yōu)模型進(jìn)行調(diào)用。l請(qǐng)求/響應(yīng)安全防護(hù):在模型輸入輸出層面進(jìn)行內(nèi)容過濾、提示詞防護(hù)、敏感信息脫敏等安全處理。l性能監(jiān)控與優(yōu)化:實(shí)時(shí)監(jiān)控模型調(diào)用性能,進(jìn)行負(fù)載均衡,優(yōu)化資源利用。l成本控制與量化:量化不同模型調(diào)用的成本,實(shí)現(xiàn)成本精細(xì)化管理。l日志審計(jì)與可觀測(cè)性:記錄所有模型調(diào)用日志,提供可觀測(cè)性,便于審計(jì)和追溯。主要應(yīng)用場(chǎng)景:l大模型統(tǒng)—治理與安全:解決企業(yè)內(nèi)部多部門使用不同大模型接口帶來的采購混亂、維護(hù)成本高、安全風(fēng)險(xiǎn)不可控等問題。實(shí)現(xiàn)大模型流量的統(tǒng)—入口,從而在此層進(jìn)行安全策略的統(tǒng)—實(shí)施(如數(shù)據(jù)脫敏、內(nèi)容過濾、提示詞防護(hù)),無需修改底層模型。l大模型生產(chǎn)效果量化:對(duì)不同部門、人員大模型應(yīng)用的健康指數(shù)和生產(chǎn)效果進(jìn)行量化分析,避免閑置浪費(fèi)。l高并發(fā)場(chǎng)景下的模型負(fù)載均衡與調(diào)度:優(yōu)化對(duì)AI模型的調(diào)用,提升服務(wù)穩(wěn)定性。5)傳統(tǒng)AI和自動(dòng)化(S0AR)技術(shù)傳統(tǒng)AI技術(shù)l機(jī)器學(xué)習(xí)是使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律、識(shí)別模式,并基于此進(jìn)行預(yù)測(cè)或決策的技術(shù);深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的分支,通過構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠處理海量復(fù)雜數(shù)據(jù),自動(dòng)提取深層次抽象特征,挖掘潛在規(guī)律。l圖分析技術(shù)是專注于分析復(fù)雜實(shí)體之間關(guān)系(節(jié)點(diǎn)與邊)的數(shù)學(xué)方法和計(jì)算技術(shù)。比如在網(wǎng)絡(luò)安全中,系統(tǒng)中的實(shí)體(如用戶、設(shè)備、IP地址、文件)被視為節(jié)點(diǎn),它們之間的連接、訪問或通信行為被視為邊。圖分析通過揭示這些復(fù)雜關(guān)系來發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和異常。主要能力:l模式識(shí)別:從海量數(shù)據(jù)中識(shí)別出的、復(fù)雜的行為模式或威脅特征。l異常檢測(cè):識(shí)別與正常行為基線顯著不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)或事件,包括已知和未知的異常。l分類與預(yù)測(cè):對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(例如,區(qū)分正常與異常行為),并預(yù)測(cè)未來事件的趨勢(shì)。l復(fù)雜關(guān)系挖掘:發(fā)現(xiàn)實(shí)體間潛在密切聯(lián)系。l路徑與連接分析:追蹤數(shù)據(jù)流動(dòng)、權(quán)限傳播及攻擊滲透路徑。l社群與異常檢測(cè):識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中異?；蚱茐恼ｊP(guān)系的行為。主要應(yīng)用場(chǎng)景:機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)是AI賦能主動(dòng)防御的核心技術(shù),為這種防御能力提供智能支撐。l賦能行為異常檢測(cè):是ML/DL最直接的應(yīng)用。它們能夠分析用戶、系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)的海量歷史行為數(shù)據(jù),建立動(dòng)態(tài)的正常行為基線。通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)與基線顯著偏離的異常,以及利用監(jiān)督學(xué)習(xí)(在有標(biāo)簽數(shù)據(jù)時(shí))識(shí)別已知的異常模式,從而發(fā)現(xiàn)內(nèi)部威脅、零日攻擊或新型勒索病毒的早期加密行為。l賦能智能威脅預(yù)測(cè):ML/DL模型可以學(xué)習(xí)歷史攻擊數(shù)據(jù)、漏洞趨勢(shì)、威脅情報(bào),通過分類和回歸等算法,預(yù)測(cè)未來可能出現(xiàn)的攻擊類型、目標(biāo)和時(shí)間,實(shí)現(xiàn)威脅的提前預(yù)警。l賦能AI驅(qū)動(dòng)的威脅狩獵與情報(bào):ML/DL能從看似雜亂的日志中識(shí)別微弱的威脅模式和相關(guān)性,自動(dòng)生成高優(yōu)先級(jí)的狩獵線索,提升狩獵效率。同時(shí),通過對(duì)惡意軟件樣本的深度學(xué)習(xí),進(jìn)行家族識(shí)別和變這種分析,豐富威脅情報(bào)。l賦能AI自身防御:ML/DL也是對(duì)抗性AI攻擊和防御的核心。防御方通過訓(xùn)練ML/DL模型來識(shí)別和抵御對(duì)抗樣本攻擊、模型投毒,提升AI模型的魯棒性。圖分析技術(shù)為AI賦能主動(dòng)防御的關(guān)系洞察和路徑推理能力,擅長(zhǎng)揭示復(fù)雜實(shí)體間的關(guān)聯(lián),并可視化攻擊路徑。l賦能攻擊面管理與脆弱性感知:將企業(yè)資產(chǎn)、漏洞、用戶權(quán)限、網(wǎng)絡(luò)連接等構(gòu)建成圖譜,圖分析能夠清晰地可視化攻擊面,并預(yù)測(cè)攻擊者可能利用的滲透路徑,幫助企業(yè)優(yōu)先修復(fù)最關(guān)鍵的脆弱點(diǎn)。l賦能安全知識(shí)圖譜:圖分析是構(gòu)建和查詢安全知識(shí)圖譜的核心技術(shù)。支持在圖譜上進(jìn)行復(fù)雜的關(guān)聯(lián)分析、路徑查找、社群發(fā)現(xiàn)和異常識(shí)別,從而從海量數(shù)據(jù)中提取深層次的威脅情報(bào)和攻擊鏈。l賦能AI驅(qū)動(dòng)的威脅狩獵與情報(bào):狩獵者可以通過圖譜快速追蹤攻擊者的橫向移動(dòng)、權(quán)限提升軌跡,還原復(fù)雜的攻擊鏈條,識(shí)別隱匿在關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的威脅實(shí)體。傳統(tǒng)自動(dòng)化和編排技術(shù)s0AR平臺(tái)作為威脅檢測(cè)與響應(yīng)的智能編排核心,可集成企業(yè)內(nèi)部各種安全工具,并通過預(yù)設(shè)的劇本(playbook)或工作流,在接收到安全告警或AI分析結(jié)果后,自動(dòng)協(xié)調(diào)不同的安全工具執(zhí)行—系列響應(yīng)動(dòng)作。將AI的智能分析與安全工具的實(shí)際執(zhí)行無縫連接。主要能力:l工作流自動(dòng)化:自動(dòng)執(zhí)行安全事件處理中的重復(fù)性、標(biāo)準(zhǔn)化操作。l工具聯(lián)動(dòng)與集成:整合多廠商安全產(chǎn)品,實(shí)現(xiàn)跨產(chǎn)品協(xié)同與數(shù)據(jù)共享。l事件編排:針對(duì)不同安全事件,智能調(diào)度資源并執(zhí)行預(yù)定義響應(yīng)流程。主要應(yīng)用場(chǎng)景s0AR是AI賦能主動(dòng)防御的行動(dòng)執(zhí)行和流程驅(qū)動(dòng)關(guān)鍵,能將AI的智能分析轉(zhuǎn)化為快速、高效的實(shí)際防御行動(dòng)。l賦能智能決策與自動(dòng)化響應(yīng):s0AR是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化響應(yīng)的操作平臺(tái)。接收AI的分析結(jié)果和決策建議,并自動(dòng)協(xié)調(diào)防火墻、EDR、IAM等多種安全工具執(zhí)行預(yù)設(shè)的響應(yīng)劇本(如隔離、阻斷、修復(fù))。s0AR通過自動(dòng)化工作流,顯著縮短MTTR,并將人工從重復(fù)勞動(dòng)中解放出來。l賦能AI驅(qū)動(dòng)的威脅狩獵與情報(bào):s0AR可以自動(dòng)化狩獵過程中的某些步驟,例如自動(dòng)收集特定指標(biāo)的日志、自動(dòng)查詢威脅情報(bào)API,并將結(jié)果呈現(xiàn)給分析師,提升狩獵效率。l賦能AI自身防御:s0AR可以編排AI驅(qū)動(dòng)的紅藍(lán)對(duì)抗演練,自動(dòng)化模擬攻擊路徑,并觸發(fā)防御系統(tǒng)的響應(yīng)。6)聯(lián)邦學(xué)習(xí)與隱私計(jì)算聯(lián)邦學(xué)習(xí)允許多個(gè)參與方在不直接共享原始數(shù)據(jù)的前提下,協(xié)同訓(xùn)練—個(gè)AI模型。每個(gè)參與方在本地訓(xùn)練模型,然后只將模型參數(shù)的更新(而非原始數(shù)據(jù))發(fā)送給中心服務(wù)器進(jìn)行聚合,形成—個(gè)更強(qiáng)大的全局模型。隱私計(jì)算則是—系列在數(shù)據(jù)加密或混淆狀態(tài)下進(jìn)行分析和計(jì)算的技術(shù)集合,旨在確保數(shù)據(jù)在整個(gè)處理過程中不泄露敏感信息。主要能力:l數(shù)據(jù)跨域訓(xùn)練:在嚴(yán)格保護(hù)數(shù)據(jù)隱私前提下實(shí)現(xiàn)協(xié)同訓(xùn)練。l協(xié)同學(xué)習(xí):多方聯(lián)合提升AI模型性能,無需集中共享敏感數(shù)據(jù)。l加密數(shù)據(jù)分析:在數(shù)據(jù)不解密狀態(tài)下計(jì)算,杜絕數(shù)據(jù)泄漏風(fēng)險(xiǎn)。主要應(yīng)用場(chǎng)景聯(lián)邦學(xué)習(xí)和隱私技術(shù)是AI賦能主動(dòng)防御的數(shù)據(jù)協(xié)作與隱私保護(hù)能力,解決了敏感數(shù)據(jù)共享和合規(guī)性難題。l賦能智能威脅預(yù)測(cè)與AI驅(qū)動(dòng)的威脅狩獵與情報(bào):允許不同企業(yè)或部門在不共享原始敏感數(shù)據(jù)的前提下,協(xié)同訓(xùn)練AI威脅檢測(cè)模型,或共享威脅情報(bào)的計(jì)算結(jié)果。打破了數(shù)據(jù)孤島,導(dǎo)致AI模型能夠從更廣泛的數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí),提升對(duì)新型和未知威脅的泛化檢測(cè)能力,同時(shí)嚴(yán)格遵守?cái)?shù)據(jù)隱私法規(guī)。l賦能行為異常檢測(cè):在需要跨多個(gè)隱私敏感數(shù)據(jù)集(如不同部門的用戶行為數(shù)據(jù))進(jìn)行建模時(shí),FL和PPC能夠支持建立更全面的行為基線,同時(shí)確保數(shù)據(jù)合規(guī)。7)安全知識(shí)圖譜安全知識(shí)圖譜是利用AI的核心知識(shí)整合能力,為事中系統(tǒng)分析提供全面的上下文。通過對(duì)碎片化的安全數(shù)據(jù)(如威脅情報(bào)、漏洞信息、事件日志、攻擊路徑、實(shí)體關(guān)系等)進(jìn)行信息整合、關(guān)聯(lián)與可視化,構(gòu)建相互關(guān)聯(lián)的語義網(wǎng)絡(luò)-知識(shí)圖譜。主要應(yīng)用場(chǎng)景l(fā)AI圖分析技術(shù)利用實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的關(guān)聯(lián)分析和推理,輔助理解事件的核心邏輯、攻擊者的邏輯以及威脅的進(jìn)化路徑。l利用大語言模型輔助知識(shí)圖譜的構(gòu)建(從非結(jié)構(gòu)化文本中提取實(shí)體和關(guān)系)和查詢(理解自然語言問題并從圖譜中推理答案),l智能體可以利用圖譜進(jìn)行自主的威脅分析和路徑規(guī)劃,為其他所有能力的有效運(yùn)行提供支持和上下文。第三章AI賦能主動(dòng)防御的治理框架第三章AI賦能主動(dòng)防御的治理框架AI技術(shù)正重塑網(wǎng)絡(luò)安全格局,推動(dòng)安全防護(hù)從被動(dòng)應(yīng)對(duì)向主動(dòng)預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)變。AI賦能主動(dòng)防御的建設(shè)與實(shí)施需以成熟、權(quán)威的安全治理框架為根基。主流的國(guó)際安全治理框架可以為企業(yè)主動(dòng)防御的構(gòu)建、管理和優(yōu)化提供系統(tǒng)的方法論,而AI技術(shù)成為推動(dòng)框架落地與提升效能的核心驅(qū)動(dòng)力,二者相輔相成,共同為AI賦能主動(dòng)防御體系建設(shè)提供指導(dǎo)與參考。構(gòu)建科學(xué)的治理框架與策略體系,以保障AI在安全領(lǐng)域的應(yīng)用安全、合規(guī)且可持續(xù),充分實(shí)現(xiàn)其戰(zhàn)略價(jià)值。基于成熟度框架構(gòu)建的全面系統(tǒng)的AI安全治理框架和配套策略,是應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)、釋放AI價(jià)值的關(guān)鍵,治理可以推動(dòng)企業(yè)向主動(dòng)、智能、彈性治理升級(jí)。l從“被動(dòng)合規(guī)”到“主動(dòng)治理”的質(zhì)變:AI通過風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、實(shí)時(shí)感知與智能分析,幫助企業(yè)從單純滿足合規(guī)清單轉(zhuǎn)向主動(dòng)識(shí)別、評(píng)估和管理風(fēng)險(xiǎn),構(gòu)建更立體的安全防御體系。l安全決策的科學(xué)性與精準(zhǔn)性提升:AI可處理人腦難以應(yīng)對(duì)的海量復(fù)雜數(shù)據(jù),揭示隱藏的威脅模式與風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián),提供更精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與決策支持,使安全治理從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),提升治理效l定制化風(fēng)險(xiǎn)管理體系的構(gòu)建:AI技術(shù)覆蓋風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、評(píng)估、處置、監(jiān)控和審計(jì)全流程,實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)監(jiān)控與動(dòng)態(tài)調(diào)整,使企業(yè)從靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)管理轉(zhuǎn)向動(dòng)態(tài)響應(yīng),大幅提升效率與效益。l安全策略的自適應(yīng)優(yōu)化:AI可根據(jù)實(shí)時(shí)威脅、業(yè)務(wù)需求與合規(guī)要求自動(dòng)調(diào)整安全策略與控制措施,減少人工干預(yù)與配置錯(cuò)誤,提升安全策略的彈性與適應(yīng)性。l安全體系的自動(dòng)化與精益化運(yùn)營(yíng):AI自動(dòng)化處理大量重復(fù)性安全任務(wù),降低人工分析與響應(yīng)工作量,使安全人員聚焦高價(jià)值戰(zhàn)略規(guī)劃、威脅狩獵與高級(jí)風(fēng)險(xiǎn)研判,實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置與運(yùn)營(yíng)效率顯著提升。國(guó)際主流的安全成熟度框架提供了構(gòu)建AI賦能主動(dòng)防御體系的戰(zhàn)略藍(lán)圖和管理規(guī)范,并通過AI技術(shù)實(shí)現(xiàn),兩者相輔相成,共同推動(dòng)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全能力的持續(xù)提升。第三章AI賦能主動(dòng)防御的治理框架第三章2s主流安全框架對(duì)AI賦能治理的指導(dǎo)1)C0BIT框架C0BIT作為國(guó)際公認(rèn)的IT治理與管理框架,將IT目標(biāo)與業(yè)務(wù)目標(biāo)深度綁定,提供全面的管理目標(biāo)與流程,并強(qiáng)調(diào)治理與管理的區(qū)分,提供“監(jiān)督、指導(dǎo)、評(píng)估”的治理循環(huán)。在人工智能賦能主動(dòng)防御場(chǎng)景中,C0BIT指導(dǎo)企業(yè)將AI安全治理納入整體IT治理與企業(yè)治理體系,確保AI安全投入支撐業(yè)務(wù)價(jià)值創(chuàng)造。l監(jiān)督:AI賦能主動(dòng)防御體系的運(yùn)行需要持續(xù)監(jiān)督,C0BIT指導(dǎo)企業(yè)建立績(jī)效指標(biāo)和機(jī)制報(bào)告。例如,利用AI自身的能力來監(jiān)測(cè)其安全行為。l指導(dǎo):C0BIT要求明確AI安全戰(zhàn)略方向和政策,確保AI技術(shù)的選擇和部署與業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)偏好和合規(guī)性要求—致。例如,在AI安全治理委員會(huì)的指導(dǎo)下,制定AI自動(dòng)化響應(yīng)的邊界和策略,確保符合企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承受度。l評(píng)估:C0BIT強(qiáng)調(diào)對(duì)AI安全進(jìn)行定期評(píng)估,識(shí)別改進(jìn)機(jī)會(huì)。例如,通過定期的風(fēng)險(xiǎn)、內(nèi)部審計(jì)和第三方獨(dú)立評(píng)估,驗(yàn)證AI安全系統(tǒng)安全和可靠性。2)NIST網(wǎng)絡(luò)安全框架NIST網(wǎng)絡(luò)安全框架的核心功能模塊為AI賦能主動(dòng)防御提供全方位指導(dǎo)。涵蓋識(shí)別保護(hù)檢測(cè)響應(yīng)恢復(fù),AI賦能主動(dòng)防御在識(shí)別階段精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)與評(píng)估風(fēng)險(xiǎn),在保護(hù)階段實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)防護(hù),在檢測(cè)階段達(dá)成預(yù)測(cè)性威脅發(fā)現(xiàn),在響應(yīng)階段加速自動(dòng)化響應(yīng),并在恢復(fù)階段優(yōu)化效率。在構(gòu)建AI賦能主動(dòng)防御體系時(shí),應(yīng)落實(shí)NIST的風(fēng)險(xiǎn)管理理念和分層防御思想。例如,AI可幫助企業(yè)持續(xù)監(jiān)控、異?；顒?dòng)檢測(cè),提升至基于模式的智能預(yù)測(cè)與事件感知。AI的自動(dòng)化響應(yīng)能力,直接提升響應(yīng)自動(dòng)化能力。3)IS027001信息安全管理體系(ISMS)IS027001信息安全管理體系(ISMS)以風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)性方法為核心,助力企業(yè)建立、實(shí)施、保持和改進(jìn)ISMS,為AI賦能主動(dòng)防御實(shí)施提供系統(tǒng)管理流程與持續(xù)改進(jìn)框架。AI技術(shù)可使企業(yè)在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)更精準(zhǔn)識(shí)別威脅與脆弱性,提升事件管理響應(yīng)效率,并在持續(xù)改進(jìn)周期中優(yōu)化安全控制措施。人工智能賦能主動(dòng)防御的構(gòu)建應(yīng)遵循IS027001所提出的PDCA(計(jì)劃-執(zhí)行-檢查-改進(jìn))循環(huán)原則。例如,在“檢查”階段,人工智能可用于自動(dòng)化審計(jì)控制措施的有效性,發(fā)現(xiàn)合規(guī)差距;在“改進(jìn)”階段,人工智能能分析歷史事件數(shù)據(jù)和防御效果,提出優(yōu)化現(xiàn)有ISMS控制的建議。27001的合規(guī)和管理流程更加精細(xì)化和自動(dòng)化,確保企業(yè)在不斷變化的威脅環(huán)境中持續(xù)符合信息安全管理要求。CMMI成熟度模型可幫助安全建設(shè)聚焦安全過程優(yōu)化與組織安全能力等級(jí)提升,AI技術(shù)依此指導(dǎo)企業(yè)按不同成熟度階段引入相應(yīng)能力,從已管理階段的AI輔助威脅情報(bào)分析,到規(guī)范管理階段的AI驅(qū)動(dòng)安全性能智能化,再到優(yōu)化階段的AI賦能先進(jìn)安全策略。CMMI成熟度模型為AI賦能主動(dòng)防御的實(shí)施提供了清晰的演進(jìn)路徑和能力評(píng)估標(biāo)準(zhǔn),使得企業(yè)快速準(zhǔn)確地評(píng)估當(dāng)前安全成熟度,并有目的地部署AI工具和流程來提升更高的成熟度等級(jí)。并利用AI優(yōu)化安全流程,識(shí)別缺陷并改進(jìn),從而促進(jìn)安全體系持續(xù)性的改進(jìn)和成熟度階梯式上升,符合CMMI要求持續(xù)改進(jìn)和流程優(yōu)化的目標(biāo)。結(jié)合主流安全成熟度框架(如C0BIT的IT治理、NIST的風(fēng)險(xiǎn)管理導(dǎo)向、IS027001的ISMS系統(tǒng)化要求、CMMI的過程成熟度指引等)。2sAI賦能安全治理框架1)確立AI安全治理的愿景與定位企業(yè)應(yīng)明確AI在網(wǎng)絡(luò)安全戰(zhàn)略中的愿景與定位,并將其底層整合到網(wǎng)絡(luò)安全戰(zhàn)略與公司級(jí)風(fēng)險(xiǎn)管理框架中,是樹立AI安全治理頂層設(shè)計(jì)的核心。安全牛建議:企業(yè)應(yīng)成立跨部門人工智能安全治理委員會(huì):遵循IS027001對(duì)信息安全管理職責(zé)的劃分及C0BIT對(duì)治理組織結(jié)構(gòu)的要求,由高層領(lǐng)導(dǎo)牽頭,吸納網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)科學(xué)、法務(wù)合規(guī)、業(yè)務(wù)部門及IT運(yùn)維等多方代表參與,負(fù)責(zé)制定AI安全策略、審核應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)、協(xié)調(diào)資源及解決跨部門協(xié)作問題,確保決策權(quán)威性與執(zhí)行力。制定企業(yè)級(jí)AI安全政策:落實(shí)NISTAI風(fēng)險(xiǎn)管理框架理念,結(jié)合C0BIT對(duì)政策和程序管理的要求,制定覆蓋AI模型全生命周期(開發(fā)、測(cè)試、部署、運(yùn)維)的安全政策與規(guī)范,明確數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、算法公平性、透明度、可解釋性、倫理性、魯棒性及AI決策邊界等核心要求,作為所有AI安全實(shí)踐的底線準(zhǔn)2)建設(shè)AI安全能力中心與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)強(qiáng)大的技術(shù)能力與高質(zhì)量數(shù)據(jù)是AI安全治理基石,契合與CMMI等模型對(duì)過程能力和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的要求,并符合C0BIT對(duì)數(shù)據(jù)治理和基礎(chǔ)設(shè)施管理的要求。安全牛建議:企業(yè)應(yīng)建設(shè)人工智能安全能力中心:集中管理企業(yè)在AI安全領(lǐng)域的數(shù)據(jù)、算法、算力資源與人才,作為統(tǒng)—AI服務(wù)平臺(tái)為各業(yè)務(wù)部門及安全產(chǎn)品提供支撐,避免重復(fù)建設(shè)與煙囪效應(yīng),提升資源利用效率。構(gòu)建優(yōu)質(zhì)安全數(shù)據(jù)湖:投入資源進(jìn)行安全數(shù)據(jù)的采集、清理、歸—化、存儲(chǔ)與標(biāo)簽化,建立可靠數(shù)據(jù)治理機(jī)制,保障數(shù)據(jù)質(zhì)量、合規(guī)性與可信度,為AI模型訓(xùn)練提供充足優(yōu)質(zhì)“燃料”,符合IS027001對(duì)數(shù)據(jù)可用性、完整性和保密性的管理要求。3)推動(dòng)安全左移與DevSec0ps理念落地將AI安全能力嵌入軟件開發(fā)周期早期,確保AI系統(tǒng)自身的安全性與抗攻擊性,體現(xiàn)NIST中“保護(hù)”功能的前置化思維,及C0BIT對(duì)方案識(shí)別與構(gòu)建(BAI03)中安全整合的要求。安全牛建議:企業(yè)應(yīng)開展AI模型安全評(píng)估與測(cè)試,在AI模型投入生產(chǎn)前,開展嚴(yán)格的安全評(píng)估與測(cè)試,包括對(duì)抗樣本攻擊測(cè)試、模型脆弱性掃描、公平性檢測(cè)等,確保模型本身的安全性。推動(dòng)DevSec0ps理念,將AI驅(qū)動(dòng)的代碼審計(jì)、漏洞掃描、安全配置等能力嵌入開發(fā)、測(cè)試和部署自動(dòng)化流程,實(shí)現(xiàn)安全“左移”,從源頭提升AI安全系統(tǒng)的健壯性。4)加強(qiáng)人才培養(yǎng)與組織轉(zhuǎn)型人才是AI安全落地的核心要素,也是所有安全成熟度模型強(qiáng)調(diào)的關(guān)鍵能力領(lǐng)域,符合C0BIT對(duì)人力資源管理的要求。安全牛建議:企業(yè)應(yīng)建立復(fù)合型人才培養(yǎng)機(jī)制,通過內(nèi)部培訓(xùn)、外部引進(jìn)、校企合作等方式,培養(yǎng)既懂網(wǎng)絡(luò)安全攻防又掌握AI技術(shù)(如數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)工程)的復(fù)合型人才。應(yīng)推動(dòng)安全團(tuán)隊(duì)轉(zhuǎn)型,引導(dǎo)現(xiàn)有安全團(tuán)隊(duì)從“技術(shù)操作者”向“AI賦能者”“風(fēng)險(xiǎn)管理者”“智能決策支持者”轉(zhuǎn)型,提升與AI系統(tǒng)協(xié)作及利用AI解決復(fù)雜安全問題的能力。應(yīng)明確人機(jī)協(xié)同機(jī)制,在組織層面界定AI在安全決策中的角色、權(quán)限與責(zé)任邊界,在自動(dòng)化程度高、風(fēng)險(xiǎn)可控場(chǎng)景引入AI自動(dòng)化響應(yīng),在高風(fēng)險(xiǎn)、關(guān)鍵決策場(chǎng)景強(qiáng)調(diào)AI的輔助作用與人工審核權(quán)。作為治理循環(huán)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),應(yīng)對(duì)IT和安全管理實(shí)踐的效能與有效性進(jìn)行定期審查與量化,應(yīng)構(gòu)建人工智能賦能主動(dòng)防御的效能評(píng)估體系,衡量AI應(yīng)用成效的工具,驅(qū)動(dòng)AI安全能力持續(xù)改進(jìn)、確保其支撐業(yè)務(wù)目標(biāo)。量化評(píng)估體系可以幫助企業(yè):l量化AI在提升安全價(jià)值、降低風(fēng)險(xiǎn)、優(yōu)化運(yùn)營(yíng)中的實(shí)際貢獻(xiàn);l依據(jù)評(píng)估結(jié)果調(diào)整AI安全投入方向,實(shí)現(xiàn)資源最優(yōu)配置;l識(shí)別AI安全體系薄弱點(diǎn),為持續(xù)改進(jìn)提供數(shù)據(jù)支撐;l以透明的評(píng)估結(jié)果建立內(nèi)部及用戶對(duì)AI決策的信任;l提供可審計(jì)證據(jù),證明安全工作符合監(jiān)管要求。AI賦能主動(dòng)防御的量化評(píng)估體系人工智能賦能主動(dòng)防御的評(píng)估需全面、客觀、有效地反映AI真實(shí)價(jià)值,指導(dǎo)未來投入方向,需遵循以下五項(xiàng)原則:l結(jié)果導(dǎo)向。評(píng)估聚焦AI賦能主動(dòng)防御實(shí)際解決的安全問題,而非技術(shù)本身或表層輸出。例如,不局限于“AI生成多少解決方案”,而關(guān)注“這些方案降低了多少數(shù)據(jù)泄露頻率”“提升了對(duì)高級(jí)威脅的防御效率”。此原則確保安全投入聚焦實(shí)際成效,避免資源浪費(fèi)在無價(jià)值的AI應(yīng)用上。l業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)。評(píng)估AI價(jià)值需與企業(yè)核心業(yè)務(wù)目標(biāo)及戰(zhàn)略需求深度綁定,超越技術(shù)指標(biāo),衡量AI如何直接或間接支持業(yè)務(wù)連續(xù)性、合規(guī)性、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避,最終貢獻(xiàn)商業(yè)成功。例如,AI通過減少攻擊響應(yīng)時(shí)間、保護(hù)客戶數(shù)據(jù)、提升品牌信譽(yù)支撐業(yè)務(wù)增長(zhǎng),而非僅提升安全團(tuán)隊(duì)內(nèi)部效率。此原則幫助安全投資獲得管理層認(rèn)可與持續(xù)投入,證明安全是業(yè)務(wù)賦能者而非成本中心。l量化指標(biāo)。將抽象的安全功效與挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)化為可測(cè)量、可比較的數(shù)據(jù)化指標(biāo)。例如,將“提升檢測(cè)能力”細(xì)化為“攻擊造成損害前的平均檢測(cè)時(shí)間降低X%”,將“降低人工負(fù)擔(dān)”細(xì)化為“人工替代率Y%”。量化指標(biāo)須具備可追溯性,數(shù)據(jù)來源與評(píng)估方法科學(xué)明確,避免主觀推斷。此原則為評(píng)估提供客觀依據(jù)與基準(zhǔn),支持精確投入分析、精細(xì)化管理及高層決策。l動(dòng)態(tài)持續(xù)。網(wǎng)絡(luò)安全威脅與企業(yè)業(yè)務(wù)環(huán)境持續(xù)演變,AI模型性能也可能隨時(shí)間變化,因此評(píng)估不應(yīng)是靜態(tài)快照,而需持續(xù)進(jìn)行、動(dòng)態(tài)調(diào)整。需建立實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)監(jiān)控機(jī)制,定期(如每月、每季度)復(fù)核AI系統(tǒng)表現(xiàn),根據(jù)最新威脅情報(bào)、業(yè)務(wù)變化及評(píng)估結(jié)果調(diào)整策略與模型。此原則確保評(píng)估結(jié)果與最新環(huán)境同步,及時(shí)發(fā)現(xiàn)AI系統(tǒng)性能下