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2025 AI如何重构网络安全产品

威胁检测与防御

  • 利用机器学习算法提升威胁检测能力 :AI能够分析大量的网络数据和行为模式,通过机器学习算法自动识别出潜在的威胁和异常行为。例如,Darktrace的Cyber AI Analyst基于真实SOC数据训练,可推进威胁调查,提供更快、更准确的调查结果,减少分析师工作量并提升事件响应能力。
  • 建立行为基线实现主动防御 :AI驱动的异常检测系统可以为典型的网络活动创建行为基线,一旦建立,系统便能持续监控任何可能预示安全漏洞的异常行为,从而在威胁造成危害之前识别并缓解威胁,如通过入侵指标等技术情报丰富安全信息和事件管理(SIEM)系统,增强态势感知。
  • 应对新型复杂攻击 :面对高级持续性威胁(APT)、深度伪造、自适应勒索软件等新型网络攻击,AI技术能够通过深度学习和智能分析,实现从被动防御到主动防御的跃升,有效抵御这些复杂多变的威胁,如山石网科的DeepSeek大模型应用一体机。

安全运营自动化与智能化

  • 自动化响应与任务处理 :AI可以实现安全运营中的自动化响应,如ServiceNow基于AI的代理能够实现实时协作和自动响应,缩短事件响应时间并提高效率。此外,通用型AI Agent产品Manus可打破传统安全剧本的线性思维,进行动态任务链生成和上下文感知扩展,将“手”与“脑”(执行与决策)的协同能力赋予安全运营,让安全防御从“被动响应”转为“主动出击”。
  • 智能分析与决策支持 :AI能够对海量的安全数据进行快速分析和处理,为安全团队提供智能的决策支持。例如,奇安信的AISOC通过大模型训练,可在初期筛选告警阶段对海量告警信息进行快速过滤,将真正具有威胁的告警数量大幅压缩,提高安全运营的效率和准确性。

漏洞管理与修复

  • 漏洞发现与优先级评估 :AI可以帮助企业更高效地发现系统中的漏洞,并对漏洞进行优先级评估。通过对大量漏洞数据的分析和学习,AI能够预测潜在的漏洞风险,并根据漏洞的严重程度和可能被利用的概率,为企业提供合理的修复建议,如奇安信的“AI+代码卫士”系统,可提升系统漏洞发现效率,降低高危漏洞拦截率。
  • 自动化修复与补丁管理 :一些AI网络安全产品还具备自动化修复和补丁管理功能,能够自动对已知漏洞进行修复,并管理系统更新。这不仅减少了人工干预,还降低了因延迟修复而导致的安全风险。

身份与访问管理

  • 增强身份验证机制 :AI可用于增强身份验证的安全性和准确性,如通过分析用户的行为模式、生物特征等多种因素,实现多因素身份验证和持续身份验证,确保只有合法用户能够访问系统和数据。CrowdStrike的Falcon特权访问模块,作为其Falcon Identity Protection套件的补充,可增强在混合环境中保护身份相关风险的能力。
  • 用户行为分析与异常检测 :通过对用户行为的分析和建模,AI能够及时发现异常的用户行为,如异常的登录时间、地点、操作等,从而及时采取措施防范身份冒用和非法访问等安全威胁。

安全信息与事件管理(SIEM)

  • 数据整合与关联分析 :AI可对来自不同来源的安全数据进行整合和关联分析,实现对整个网络环境的全面监控和态势感知。它能够自动识别和关联相关的安全事件,帮助企业更快速地发现潜在的安全威胁,并进行有效的响应和处理。
  • 预测性分析与风险评估 :基于对历史数据和实时数据的分析,AI可以进行预测性分析,评估网络环境中的潜在风险,为企业提供提前预警和防范建议,帮助企业更好地规划和部署安全策略。

网络安全产品的创新与优化

  • 功能集成与扩展 :AI技术与其他网络安全技术的深度融合,促使网络安全产品在功能上更加集成和多样化。例如,Palo Alto Networks的Prisma AIRS平台集成了先进的AI功能,增强了威胁检测和响应能力;思科推出了开源框架的基础AI安全模型,并在其XDR和Splunk平台上推出了新的代理式AI功能,支持自动化威胁验证。
  • 性能优化与效率提升 :AI算法的应用有助于优化网络安全产品的性能,提高其运行效率和资源利用率。例如,山石网科计划于2025年全面搭载ASIC芯片的AI安全产品,ASIC芯片针对防火墙、入侵检测等安全应用场景进行了深度定制优化,能够高效应对5G、物联网时代海量数据处理带来的挑战,为用户提供实时、高效的网络安全防护。

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