生成式人工智慧能否彌補網路安全資源缺口？

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在我參加的每一場網絡安全活動中，首席信息安全官（CISO）和安全專業人士都分享了招聘和留住網絡安全人才的挑戰。毫不意外地，ISC2已公布該領域近400萬專業人才的嚴重短缺問題，且該差距仍在擴大。

找到減輕安全分析師和工程師負擔的方法將使網絡風險減輕更為有效。幸運的是，生成性人工智能（Gen AI）可以在幾個關鍵領域解決這一技能缺口，並提升網絡安全工作：

1. 降低進入門檻

網絡安全領域通常需要專業培訓和認證，這可能會讓潛在求職者卻步。Gen AI能將技術文檔和網絡安全知識轉換為動態培訓材料，以適應不同背景的人士。這種方法讓新員工能夠接觸到根據其特定需求量身定制的培訓內容，提高他們在組織中的角色準備度。

2. 創建易用的文檔

網絡安全工具通常伴隨著繁雜的技術文檔。用戶往往依賴供應商提供的培訓。Gen AI能將複雜的信息提煉成簡明、可執行的步驟。例如，當用戶需要執行查詢時，Gen AI能迅速提供簡化的指導，節省時間，加快實施，同時降低風險。

3. 降低職業倦怠風險

安全專業人士常因重複性任務（如搜尋文檔和登記過程）而面臨職業倦怠。大型語言模型（LLMs）能分析大量內部和外部信息，縮短分析師搜尋關鍵數據的時間。通過減少繁瑣的任務，組織可以讓安全專業人士專注於關鍵的補救和風險減輕工作。

4. 與行業趨勢保持同步

網絡安全的快速演變需要持續教育。安全專業人士在處理日常事件的同時，可能難以獲得新威脅和趨勢的最新信息。Gen AI能從可信的行業來源聚合和總結關鍵信息，確保團隊始終掌握最新動態。

5. 加強跨團隊溝通

有效的組織教育是另一個重大挑戰。Gen AI能簡化有關釣魚攻擊的信息傳遞，生成針對各部門功能量身定制的消息。這種方法不僅為安全團隊節省時間，還使不同部門能更有效地減輕風險。

實施戰略性保障措施

這些例子說明了Gen AI如何吸引新人才進入網絡安全領域，同時賦能現有專業人士。然而，關鍵在於思考周全地整合這項技術，並制定相應的政策和指導方針。

一項建議是維持與Gen AI供應商的合同關係，以確保指導和故障排除支持。這種方法可以防止安全團隊單獨訪問未經監管的平台，從而保持對其使用的可視性和控制。此外，組織應將Gen AI的培訓限制在來自可信來源的文檔和數據上，並始終以人工審核來驗證其輸出。

Gen AI有潛力革新網絡安全領域，在縮小這一關鍵行業資源缺口方面發揮重要作用。

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