人工智能提升安全性的八大潛在機會

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網絡安全洞察：應對生成性 AI 威脅環境

隨著網絡攻擊者技術的快速演變，網絡安全供應商必須加強防禦措施。企業日益採用 AI，對創新型生成性 AI 安全解決方案的需求也隨之增長。這一前提對 Menlo Ventures 評估生成性 AI 重大影響的八個關鍵領域產生了重大影響。

新興威脅：你準備好了嗎？

近日，Menlo Ventures 的 Rama Sekhar 和 Feyza Haskaraman 討論了填補 AI 安全漏洞的緊迫性。專注於網絡安全和 AI 的新合夥人 Sekhar，及網絡安全和 SaaS 的首席研究員 Haskaraman，強調 AI 要充分惠及企業，必須建立一套新的技術架構，從軟體供應鏈到模型開發的每個階段都優先考慮安全性。

生成性 AI 的影響預測領域

Sekhar 和 Haskaraman 確定了八個將顯著影響安全環境的因素：

1. 供應商風險管理與合規自動化：隨著組織越來越多地與外部供應商整合，管理第三方應用程序安全至關重要。目前流程通常是手動且易出錯，非常適合通過生成性 AI 自動化。例如，Dialect 的 AI 助手能夠幫助快速、準確地完成安全問卷。

2. 加強安全培訓：傳統安全培訓往往效果不佳，儘管投資龐大仍會發生安全漏洞。生成性 AI 提供了更具吸引力和現實感的員工培訓場景，例如，Immersive Labs 模擬攻擊，安全副駕駛則通過 Slack 等平台進行互動培訓。

3. 滲透測試（Pen Testing）：隨著攻擊者運用生成性 AI，滲透測試也需與時俱進。利用 AI 自動化快速模擬多次攻擊，可以加強防禦策略，涵蓋威脅數據庫搜索、漏洞評估及報告簡化等任務。

4. 異常檢測與預防：生成性 AI 提高了監控事件日誌和檢測可疑活動（可能表明入侵嘗試）的能力。該技術能夠有效擴展，在各個端點、網絡、API 和數據庫中提供額外的安全層。

5. 合成內容檢測與驗證：網絡犯罪分子利用生成性 AI 創建虛假數字身份，對企業造成重大影響。美國聯邦貿易委員會估計，單次欺詐事件的成本超過 $15,000。公司如 Deduce 和 DeepTrust 正在通過先進的身份驗證方法，利用 AI 區分合法和合成身份。

6. 代碼審查：軟件開發中的“向左移動”方法專注於早期測試，提高質量和安全性。然而，許多自動化安全工具效率低下。像 Semgrep 這樣的初創公司正在該領域創新，提供可自定義的規則來簡化漏洞檢測與修復。

7. 依賴管理：很多代碼庫使用開源組件，通常來自多家第三方供應商。生成性 AI 有望在這一領域帶來改進，特別是在依賴可追溯性和補丁管理方面。供應商如 Socket 正在努力檢測和減輕開源代碼中的供應鏈風險。

8. 防禦自動化和 SOAR 能力：生成性 AI 可以通過提高警報準確性和減少誤報，優化安全運營中心（SOC）的運作，從而增強分析師的工作效率。通過自動化日常任務，SOC 專業人員可以專注於更重要和複雜的項目。

為 AI 安全的未來做準備

為了實現生成性 AI 的企業級整合，組織首先必須解決與 AI 採用相關的現有安全挑戰。這八個確定的領域強調了企業改善其 AI 策略準備的必要性。通過利用生成性 AI，組織可以消除繁瑣的任務，讓安全團隊專注於更複雜的網絡威脅，加強防禦以應對日益增長的 AI 驅動攻擊。

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