以AI驅動筑牢網絡安全防線
近年來，網絡攻防對抗烈度持續升級，網絡攻擊造成的損失日益嚴重?！?023年度APT報告》顯示，全球至少有80個國家遭遇過APT(高級長期威脅)攻擊，被攻擊的機構或是業務系統網絡癱瘓，或是機密數據被竊取。
“AI驅動安全已是大勢所趨，未來網絡攻防，得AI者得天下。”6月5日，2024全球數字經濟大會數字安全高層論壇暨北京網絡安全大會戰略峰會上，奇安信集團董事長齊向東表示，要靠AI驅動來解決有限的安全資源和100%的安全追求之間的矛盾。
他在會上談到，網絡安全防護人員數量和資源不足是當前網絡安全的最大漏洞。對大約100家萬人規模以上企業的告警處置情況的調查顯示，86%的企業網絡安全運營人員不到10人，對網絡告警的研判比例不足5%;13%的企業，網絡安全運營人員約為10到30人，對網絡告警的研判比例約5%至10%;僅有1%的企業網絡安全運營人員超過30人，對網絡告警的研判比例達到10%以上。
據了解，AI在網絡安全領域的應用已經可以覆蓋單點設備檢測、體系化防御、溯源和反制這幾個階段，并帶來網絡防護能力的大幅提升。然而，AI網絡安全領域釋放潛能并非僅僅“裝上一個AI大模型”那么簡單。齊向東認為，AI快速發展的三大核心要素是數據、算力和算法，AI在網絡安全領域釋放強大潛能也有賴于這三大要素。
第一，需要具有全而新的高質量數據，為AI訓練和應用提供基礎支撐。一方面，要有足夠多的基礎安全數據用于訓練安全大模型。另一方面，要有足夠貼近實戰的一手原始語料用于大模型推理?；谶@種全而新的高質量數據訓練出來的大模型，精確性和實用性遠超未優化的通用模型。
第二，需要體系化的網絡安全建設，為AI發揮效率創造平臺。網絡安全防護有賴于體系化協同，通過AI賦能內生安全體系，不僅可以實現網絡安全系統和客戶業務系統的完美融合，更能實現網絡安全響應從滯后到實時的大躍升。這有望使全時段瞬時響應成為可能，并為AI實時發揮防護功能和學習最新技術提供真實海量場景。
第三，需要標準的統一，為AI驅動安全效能發揮掃除障礙。訓練好的安全大模型，能否取得好效果取決于設備和體系是否有統一的標準。在齊向東看來，標準的統一至少包括兩個方面：數據輸入標準統一，讓AI能通過標準系統讀懂“多國語言”，完成體系化分析;指令輸出標準統一，讓AI實現跨設備、跨系統的能力協同和全局聯動。
“網絡安全形勢發生了翻天覆地的變化。以前網絡安全是小事，現在網絡安全是大事。同時，網絡攻擊者發生了變化，以前‘散兵游勇式’的黑客組織退居其次，有組織的攻擊者和國家級的網絡力量成為網絡攻擊的兩大主力。”齊向東坦言，在此背景下，關鍵信息基礎設施的行業企業自身要重視安全、建立安全體系、培養安全人才，并引入專業的網絡安全服務，保證業務系統的整體安全。
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