網路安全中的生成式人工智慧：概述
已發表: 2024-03-01生成式人工智慧被定義為深度學習模型，可以根據訓練的資料創建高品質的文字、圖像和其他內容。
Gen AI 在數位領域呈現出許多優勢。 一個值得注意的例子是在行動應用程式中加入人工智慧功能，使其更具吸引力。
在網路安全中，生成式人工智慧可以分析資料、識別威脅並推薦防止惡意攻擊的解決方案。 在這篇文章中，我們將深入探討 Gen AI 如何協助強化網路安全措施。
Gen AI 在網路安全方面的優勢
在商業中使用生成式人工智慧具有很大的潛力。 對於網路安全，Gen AI 具有顯著的優勢，例如：
1. 改進威脅偵測
生成式人工智慧可以無縫觀察和學習大量資料中的模式，使網路安全專業人員能夠持續識別和理解網路安全威脅。
IBM 的研究顯示，66% 的人工智慧採用者透露，生成式人工智慧已幫助他們預測零時差攻擊和威脅。 零時差攻擊是指傳統系統可能錯過的新威脅。
另外 65% 的受訪者表示，Gen AI 有助於關聯使用者行為以偵測威脅。
借助網路安全領域的 Gen AI，可以更輕鬆地識別可能表明潛在攻擊的輕微行為變化。 例如，Gen AI 可以自動分析新檔案和程式碼以偵測可疑行為。 或分析電子郵件內容、語言模式和寄件者訊息，以準確識別虛假電子郵件。
2. 預測分析
Gen AI 可以根據對安全日誌、網路流量、威脅情報等大型資料集中的重複模式的分析，對未來結果做出準確的預測。
例如，Gen AI 可以分析先前的漏洞或攻擊的模式，並用它來預測未來可能出現的威脅。 這使得組織和安全團隊能夠採取措施來防止此類攻擊。
3. 自動回覆
根據先前觀察到的模式和攻擊，Gen AI 可以針對不同類型的威脅產生自動回應。 例如，您可以觸發阻止惡意 IP 位址的操作、針對入侵嘗試調整防火牆規則或防止惡意軟體傳播。
在網路安全中使用生成式人工智慧，您還可以產生自動回應，以便在攻擊之前修補安全漏洞，或將可疑流量重新導向到蜜罐以進行進一步調查。
此外，Gen AI 可以在分析您的安全日誌後自動產生詳細報告。
在網路安全中使用生成式人工智慧的 3 大挑戰和風險
除了好處之外，使用 Gen AI 進行網路安全還存在潛在的風險和挑戰。 這些包括：
1. 資料隱私問題
訓練生成式 AI 模型或分析現有資料通常意味著您需要向 AI 工具提供來自組織的大量資訊。 這樣您才能獲得更精確的結果。
然而，人們擔心您的資料隱私如何受到保護。 例如，如果不加以控制，個人資訊可能會被濫用，尤其是在忽視道德準則和資料治理實踐的情況下。
此外，Gen AI 模型的好壞取決於它們所訓練的資料。 因此，如果使用偏差的數據，模型可能會錯過特定模式並做出不準確或偏差的預測。 在網路安全中，這可能意味著忽略特定類型的攻擊或低估某些威脅。
2.人工智慧被惡意利用
Gen AI 工具變得越來越容易取得和負擔得起。 因此，它不僅可以被合法的生成式人工智慧開發公司訪問，而且也可以被有惡意的個人使用。
例如，駭客可以輕鬆地使用生成式人工智慧來建立針對薄弱安全協定的惡意程式碼。
此外，生成式人工智慧可用於創建新的複雜攻擊方法，使傳統安全措施更難以跟上。
例如，Gen AI 可以創建高度可信的虛假電子郵件或網站，使用戶更難識別和避免詐騙。 這意味著毫無戒心的用戶可能會被誘騙提供敏感資訊或下載有害內容。
3. 工作替代
效率是在網路安全中使用生成式人工智慧的最大賣點之一。 該技術可以比傳統網路安全技術更快地分析大量數據。
不幸的是，這也意味著人工智慧有可能取代許多工作。 事實上，高盛的一份報告解釋說，人工智慧將透過自動化取代 3 億個工作機會。
處理威脅偵測和惡意軟體分析等重複任務的網路安全專家可能會先受到新一代人工智慧自動化的影響。
不過，這並不全然是悲觀和厄運。 仍然需要人類專業知識。 最好的解決方案，特別是對於網路安全專業人員來說，是重新培訓或提高技能。 這對於處理入門級任務的專業人員尤其重要。
首先，專業人士需要適應與人工智慧一起工作。 其次，更多的組織將需要能夠制定可靠的網路安全策略、優化人工智慧系統和監督風險管理的人類專家。
Gen AI 在網路安全中的實際應用和案例研究
在繼續之前，讓我們先簡單看一下網路安全中的現實範例和生成式 AI 用例，其中人工智慧 (AI) 的整合已成為具有巨大潛力的重要工具。 人工智慧在網路安全領域有許多應用，可以幫助加強防禦、改善威脅偵測並提高數位基礎設施應對不斷變化的網路威脅的彈性。 讓我們更深入地研究現實生活中的範例，以了解如何使用它來減輕網路風險。
谷歌不僅僅使用生成式人工智慧來防範其組織中的網路威脅。 它還創建生成式人工智慧解決方案來幫助其他組織做同樣的事情。
谷歌也宣布啟動網路防禦舉措，幫助提高網路安全。 其中一項舉措是 SAIF——安全人工智慧框架，谷歌已在其軟體開發過程中使用了該框架。
SAIF 是一個概念框架，旨在保護人工智慧系統免受威脅和攻擊。 它可用於應對諸如竊取特定人工智慧模型、透過產生人工智慧輸出造成資料中毒或透過即時注入進行惡意輸入等風險。 SAIF 還可以有效地監控輸入和輸出，以偵測威脅並透過自動化防禦來防範攻擊。
此外，Google還打算發布 Magika，這是一種網路安全工具，用於識別文件類型以檢測惡意軟體。 Google 已成功使用此工具來保護其產品，例如 Google Drive、Gmail 和安全瀏覽。
貝寶
PayPal 是一個國際支付平台，可讓商家和客戶輕鬆進行交易。 為了實施網路安全措施，PayPal 訓練先進的機器學習 (ML) 模型來偵測即時詐欺活動。
通常，PayPal 的網路會提供大量交易資料供人工智慧學習。 然後，機器學習模型的結果可用於改進身分驗證系統並擷取詐欺活動。 隨著 PayPal 資料集的成長，該模型不斷學習和適應。
ED&F 曼控股
ED&F 是一家大宗商品交易商，已成功使用生成式人工智慧進行威脅偵測。 他們使用 Vectra 的人工智慧威脅偵測平台 Cognito 實現了這一目標。
ED&F 提供了有關其網路活動的詳細信息，包括設備之間的通訊、資料傳輸和使用者操作。 然後，Cognito 使用這些數據來即時識別漏洞和可疑行為。
ED&F 網路安全經理 Carmelo Gallo 表示，Cognito 在協助識別危險員工行為（例如未經授權遠端存取資料和檔案）方面發揮了關鍵作用。 ED&F 還發現了一種命令和控制惡意軟體，該惡意軟體已在其係統中徘徊很長時間。
生成式人工智慧與傳統網路安全方法
傳統的網路安全方法依賴於基於規則的系統和手動分析。
基於規則的系統通常涉及設定預先定義的指令，告訴系統要注意什麼。 這通常是基於流行惡意軟體或安全漏洞所表現出的獨特模式。
當這些規則標記可疑活動時，您通常必須手動評估和解決漏洞。 傳統的網路安全方法也很大程度上依賴人為幹預和不斷更新。
與處理大型資料庫的傳統方法不同，Gen AI 可以評估大量數據，從而能夠檢測人類分析師可能錯過的複雜模式。 這還可以幫助您更詳細地了解漏洞。
除了分析資料之外，生成式人工智慧還可以協助創建針對潛在威脅的解決方案，例如產生安全密碼或設計更有效率的安全協定。 所以說，還是比較主動的。
儘管人工智慧被證明是實施更強大網路安全措施的更有效工具，但始終需要人工幹預。 因此，您可以利用這兩種方法的優點來獲得更好的結果。
例如，您可以使用傳統方法來驗證人工智慧所做的預測並確保更高的準確性。 您也可以使用 AI 建議來增強您設定的手動配置。
人工智慧和網路安全的 7 個新興趨勢：
網路安全領域的生成式人工智慧正在迅速發展。 在這裡，我們探討了幾個可能塑造未來的新興趨勢。
- 人工智慧雲端和安全的優先順序：我們看到人工智慧系統和雲端基礎設施之間的整合。 這應該有助於即時威脅檢測和預防。
- Gen AI 驅動的網路安全工具的擴展：Gen AI 將足智多謀地創建虛假系統或蜜罐來欺騙網路攻擊者。 該技術分析大量資料和識別模式的能力也將有助於創建新穎的網路安全解決方案。
- 強調網路彈性：人工智慧預測和修補漏洞的能力將提高網路安全系統的彈性。 該技術將有助於在攻擊者利用漏洞之前修復漏洞。
- Gen AI 促進日益複雜的網路攻擊：Gen AI 可以促進大規模網路攻擊，這最初是非常具有挑戰性的。 深度造假也變得非常好，透過個人化的網路釣魚活動增加了社會工程的風險。
- 使用人工智慧驅動的自動化使網路安全團隊能夠提高洞察力：人工智慧最終將接管日誌審查以及威脅檢測和分析等耗時的任務。 這將使人類專家能夠專注於更具策略性的職責，例如決策和製定網路安全策略。
除了提高網路安全之外，這一趨勢表明未來需要人類專家和人工智慧系統之間的協作。
- 專業語言模型的興起：世界經濟論壇最近的出版物表明，大型語言模型在處理大量資料方面非常有效。
然而，這種廣泛的用途可能不適用於網路安全等專業領域。 因此，我們可能會看到向更小、更專業的語言模型的轉變，這可以使團隊獲得更精確和可操作的見解。
- 專注於主動威脅偵測：我們看到 Gen AI 透過專注於主動威脅偵測和即時回應來增強行動應用程式的安全性。
這是行動應用中不斷增長的人工智慧趨勢之一。 人工智慧可以觀察使用者行為，以檢測可能表明存在安全漏洞的異常情況。 一些範例包括異常登入嘗試或其他可疑活動。
當我們展望人工智慧在網路安全領域的未來時，可以肯定地預測，將會有更先進的工具和平台來應對困擾網路空間的日益增長的威脅。
如何在網路安全中實施人工智慧
將生成式人工智慧整合到您的網路安全策略中是朝著正確方向邁出的非凡一步。 然而，需要仔細規劃和實施。
因此，在本次會議中，我們將探討在網路安全中有效實施 Gen AI 的幾種方法：
- 從小事做起
與其徹底檢修現有的安全系統，不如考慮從基礎開始並隨著時間的推移進行擴展。
因此，您首先要確定對您的組織更有價值的用例。 這可能是為了修補漏洞或改善對攻擊的回應。
- 培訓員工並規範人工智慧的使用
接下來，訓練您的團隊如何使用 Gen AI 檢測問題以及如何解釋產出。 然後，您可以逐步採用基於人工智慧的安全工具來執行即時威脅偵測和事件回應等任務。
您也希望更新安全政策和法規以促進人工智慧工具的使用。 例如，向員工展示在網路安全措施中使用生成式人工智慧工具時可接受的範例。
由於濫用 AI 工具的可能性以及隨之而來的安全風險，建議採取措施來協調 Gen AI 在組織中的使用方式。 例如，您可以限制僅使用經過 IT 部門審查和批准的工具。
- 選擇合適的人工智慧技術
您可以在網路安全策略中使用多種人工智慧技術。 一些例子包括：
機器學習(ML) ，使用演算法從資料中學習並做出預測。 如果您想偵測威脅並預測漏洞，它非常有用。
自然語言處理（NLP） ——專注於理解和操縱人類語言。 對於分析電子郵件或安全日誌以及自動事件回應等安全流程很有用。
然後，我們有異常檢測系統（ADS） ，它可以識別與標準資料模式的偏差。 ADS 可以偵測網路入侵、異常使用者行為或惡意軟體活動。
明智的做法是，您希望使用能夠解決您所針對的特定安全問題的技術。
- 使用高品質數據
根據您的需求，投資收集和準備高品質、公正的數據。 理想情況下，這應該是與您的用例和威脅情況相關的資料。 您還希望使用不同的數據變化來避免輸出中的偏差。
考慮使用模擬數據來代替任何可能敏感的資訊。 請務必保護您的資料儲存和存取控制，以保護敏感資訊。
- 監控和適應
最後，網路威脅不斷演變，因此您的 GenAI 實施也必須適應。 定期監控其效能，更新資料和模型，並解決任何新出現的挑戰。
您還可以與提供生成式人工智慧服務的公司合作，以更有效地實施。
監管和道德考慮
Gen AI 的使用日益廣泛，需要實施法規，特別是因為它涉及道德採用和風險揭露。 理想情況下，人工智慧工具的使用應在現有監管機構制定的指導方針範圍內。
GDPR（一般資料保護規範）和 CCPA（加州消費者隱私法案）等法律為人工智慧網路安全模型的使用者隱私和資料保護制定了標準。 其中一些包括：
- 僅收集和使用特定且合法目的所需的資料。
- 採取有效措施保護用戶資料。
- 提供幫助用戶了解人工智慧平台如何運作的資訊。
一項研究也強調了指導人工智慧道德採用的眾所周知的框架。 它們包括公平、透明度、問責制和穩健性。
公平性——這涉及確保人工智慧技術公平且公正——尤其是人工智慧訓練所使用的數據。 這涉及採取措施防止基於性別、年齡或社會經濟地位等因素的任何形式的歧視。
透明度和問責制要求人工智慧平台供應商誠實地說明人工智慧系統的工作原理。 他們還需要對使用這些人工智慧解決方案遇到的錯誤或問題負責。 用戶必須了解他們的資料是如何使用或儲存的。
穩健性凸顯了建構可靠、安全且具有容錯能力的人工智慧系統的必要性。
還有以人為本的設計，它提倡在建立人工智慧系統時考慮到人類的需求，而不是專注於技術細節。
關於使用 Gen AI 實現網路安全的專家意見和預測
那麼，網路安全專家對網路安全中的生成人工智慧有何看法？
福布斯科技委員會成員 Kunle Fadeyi 認為，人工智慧正在透過提供主動安全措施來幫助防範網路攻擊，從而徹底改變網路安全。 他稱之為“設計安全”，這通常涉及識別和彌補網路犯罪分子可能試圖利用的安全漏洞。
Kusari 的技術長兼聯合創始人 Mike Lieberman 也預測，人工智慧將幫助公司解決網路安全問題，讓他們能夠檢測給定程式碼或配置中的不良安全模式。 利伯曼表示，人工智慧將為更複雜的安全場景提供指導。 然而，人工智慧工具只能用作訊號，而不是決策者。
最後，網路安全專家兼 Logpoint 執行長 Jesper Zerlang 建議組織將網路安全策略融入整體業務目標。 這是因為隨著企業依賴數位流程，網路攻擊的風險可能會增加。
將網路安全融入業務目標將確保組織能夠主動保護寶貴的業務資產並建立利害關係人的信心。
結束語：如何使用 Gen AI 實現網路安全
隨著技術的發展，威脅和潛在的攻擊也繼續充斥著數位空間。 這導致需要更先進的方法來識別和保護企業和用戶免受惡意網路活動的侵害。 這讓我們需要用生成式人工智慧方法來補充傳統的安全措施。
今天，我們了解了 Gen AI 如何提供更快、更有效的方法來識別威脅、預測安全問題和自動回應事件。 我們也研究了在網路安全措施中實施 Gen AI 的有效方法。 其中包括識別特定用例、選擇正確的技術、培訓員工以及持續監控安全措施。
您還應該注意使用新一代人工智慧進行網路安全和新興人工智慧網路安全趨勢的道德考量。
總的來說，我們希望本指南向您展示人工智慧如何幫助改善您的安全狀況。 利用這些見解為您的組織實施強大的網路安全框架。