網路安全 AI 運用

網路安全 AI 運用

預測式人工智慧 (AI) 和 機器學習 (ML) 長期以來一直用於偵測、緩解和應對網路攻擊。過去幾年發布的更進階的 AI 模型，以及用於訓練它們的更大資料集，意味著網路防禦可以變得更加強大，並能夠在威脅生命週期早期偵測攻擊。

當用於網路安全時，預測式 AI 可協助偵測機器人、惡意程式碼、零時差漏洞利用，以及內部人員威脅；它可以發現行為異常和敏感性資料外洩；它還可針對安全工具和團隊改善威脅情報。整合 AI 並不能讓傳統的安全措施萬無一失，但通常可使偵測更快捷、更準確。此外，AI 還可有助於自動化或消除許多降低安全團隊和工程團隊生產力的手動任務。

什麼是 AI？

AI 一詞涵蓋電腦程式模仿或重現人類智慧的多種方式，從做出預測、識別符號到生成文字。

AI 有許多不同的類型。與網路安全最相關的是預測式 AI 或機器學習 (ML)、生成式 AI 和自主式 AI。

• ML 是一種電腦程式，只需人類程式設計師輸入最低限度的指令，即可自學識別模式或執行其他重複任務。
• 生成式 AI (GenAI) 是指解譯和生成文字、視覺和音訊內容的能力。ChatGPT 這類大型語言模型 (LLM) 就屬於此類別。
• AI 主體是在 GenAI 之上建置的程式，能夠代表使用者自主採取動作。

從高層次來看，所有這些類型的 AI 都是依據大量資料樣本進行計算來運作。例如，已經見過多個惡意程式碼樣本的 AI 模型，或許能夠識別從未見過的惡意程式碼。樣本越多，它就能更快捷、更準確地偵測惡意程式碼，並將其與無害程式碼區分開來。

除了惡意程式碼，AI 增強的網路安全模型還可分析使用者和應用程式行為，發現欺騙性或詐騙性訊息，識別不受信任的 IP 位址等。

如何使用 AI 來增強網路安全

安全廠商及其客戶可使用 AI 來提升：

威脅情報：基於 AI 的網路和 Web 流量分析可即時產生有關新興趨勢和策略的深入威脅情報。這種情報可協助網路防禦系統自動適應最新的攻擊。

威脅防護：靜態的基本安全規則集可封鎖許多攻擊，但攻擊者可能會隨時間的推移改變策略和手段。即使在惡意程式碼不斷演變、攻擊者改變策略並切換指揮與控制伺服器，以及攻擊來自全球不同地點等情況下，AI 仍可使用統計分析來自動化識別威脅和調整防禦的程序。AI 能夠隨時間的推移不斷學習和改進其輸出，這也有助於降低誤報率（因為誤報必須由安全團隊手動審查，從而拖累生產效率）。

網路釣魚偵測：網路釣魚仍是最常用的攻擊手段，從攻擊者的角度來看亦是最成功的攻擊手段。攻擊者通常利用這種方式在組織內部取得立足點，然後利用橫向移動到達最終目標。網路釣魚和商業電子郵件入侵 (BEC) 攻擊越來越複雜，攻擊者使用 GenAI 工具大規模地建立逼真的電子郵件。AI 演算法可透過情緒分析、機器學習和評估寄件者的可信度，協助偵測結構巧妙的詐欺性電子郵件。偵測和封鎖網路釣魚電子郵件可消除收件者被欺騙的機會，即使是最訓練有素的使用者也可能被騙。

深度偽造偵測：攻擊者在網路釣魚攻擊、社交工程騙局和錯誤資訊活動中越來越多地使用 AI 產生的深度偽造。AI 可識別表明內容或媒體何時偽造的細微不一致性和異常，藉此來協助偵測深度偽造。這有助於安全團隊偵測和阻止複雜的社交工程攻擊。

行為分析：ML 演算法可識別偏離正常活動基準的異常行為模式（例如，如果第三方軟體外掛程式開始發送異常請求）。這種偏差可能表明有入侵或正在進行的惡意活動。行為分析可協助識別多種攻擊，包括來自已被入侵的先前信任來源的攻擊。

內部人員威脅緩解：行為分析還可偵測員工、承包商和其他使用者的異常行為，以發現並阻止內部人員威脅。

API 安全性：應用程式開發介面 (API) 是 Web 應用程式基礎架構的關鍵部分。如今，往返於 API 的流量佔據了網際網路動態流量的很大比例。API 亦經常成為攻擊者的目標。憑藉 AI 增強的 API 安全防禦，可以構建會與 API 進行預期互動的模型，稱為結構描述，然後偵測 API 流量中的異常以阻止潛在攻擊。

供應鏈威脅偵測：攻擊者可透過攻擊目標的相依項或其「供應鏈」，即他們整合到應用程式和網路中的第三方工具和服務，來間接接近其目標。有人可能會說，這種方法讓攻擊者能夠從後門溜進來，而不是直接攻擊組織。AI 可協助識別第三方相依項中存在的威脅，以阻止供應鏈攻擊，並且能夠以自動化方式完成此操作。

AI 網路安全

AI 本身可能很容易受到多種攻擊，包括資料投毒、提示插入和其他幾種攻擊。瞭解 LLM 的主要風險以及 AI 模型的安全性。

常見問題集

AI 在網路安全中扮演什麼角色？

人工智慧 (AI) 有助於自動化和強化網路安全防禦。它用於偵測、緩解和應對網路威脅，例如機器人、惡意程式碼和內部人員威脅。AI 可以更快、更準確地偵測威脅，並自動執行安全團隊的許多例行任務。

哪些類型的 AI 與網路安全最相關？

最相關的類型包括：預測式 AI（或機器學習 (ML)），它可以識別模式（例如，區分正常流量和攻擊流量，或識別可能表明攻擊的異常使用者行為）；生成式 AI (GenAI)，它可以解釋和建立內容；以及 AI 智慧體，它可以採取自主行動來緩解威脅。

AI 如何改善威脅情報？

AI 可以分析網路流量以識別威脅，並產生即時威脅情報，使防禦措施能夠自動因應新的攻擊。

AI 能否協助偵測網路釣魚和深度偽造？

AI 演算法可透過情感分析與評估寄件者可信度來偵測精密的網路釣魚郵件。針對深度偽造內容，AI 能辨識媒體或內容中的細微不一致與異常，用以判斷真偽，進而協助封鎖社交工程攻擊。

AI 如何使用行為分析來確保安全性？

機器學習演算法會建立正常活動的基準線，進而辨識偏離該基準的異常行為模式。這可用來指出原本受信任的來源可能已被入侵，或存在活躍的內部人員威脅。

AI 是否能協助保護 API 和軟體供應鏈？

具備 AI 能力的防禦機制可建立對 API 互動行為的預期模型，進而偵測 API 流量中的異常並封鎖潛在攻擊。同樣地，AI 也可自動辨識第三方工具與服務中的威脅，阻止供應鏈攻擊的發生。