什么是网络安全领域中的 AI？
网络安全领域中的 AI 的定义
网络安全中的人工智能 (AI) 是机器学习、自然语言处理 (NLP)、数据分析、RAG (Retrieval-Augmented Generation)和其他人工智能技术在保护网络、系统、设备和数据免受攻击和未经授权使用方面的应用。
AI 在网络安全中的应用日益增加，以增强组织的安全态势并实现主动防御。AI 可以自动执行常规任务，如加入自定义数据源、确定警报的优先级并加以提炼、转换检测规则、帮助 SIEM 迁移等。随着 AI 不断适应、发展并从数据中学习，其识别和应对新兴威胁的能力也在不断提高。
为什么网络安全领域中的 AI 很重要？
网络安全领域中的 AI 至关重要，因为它能帮助机构更主动、高效、灵活地防御网络威胁，而如今这些威胁本身也往往由 AI 驱动。
面对 AI 驱动的网络安全威胁规模的扩展，传统的网络安全方法已被证明不足以应对威胁。威胁行为者利用 AI 为其攻击和规避方法提供更高的自动化和复杂性。新型攻击技术包括多态恶意软件、基于大型语言模型的漏洞和深度伪造增强的网络钓鱼。除了已经十分猖獗的恶意软件、社会工程和漏洞利用之外，AI 驱动的威胁也在不断扩大攻击范围，从而增加了防御难度。
安全团队利用 AI 驱动的安全分析 来自动化和加速事件响应，提升威胁检测与预测能力，并提高真实威胁的判定准确率，从而具备规模化应对能力。
借助 AI 协助执行手动任务，安全从业人员可以专注于更具战略意义的目标，例如威胁猎捕和调查真实威胁。传统的警报筛选很容易占用分析师的整个工作日。有了 AI，现在只需几分钟就能将数百个警报提炼成少数几个真正重要的警报。同样，在 AI 的帮助下，安全分析师可以在不到一小时内调查威胁。如果没有 AI，这项任务可能需要几天时间。
网络安全领域中的 AI 运作方式
AI 通过机器学习模型、自然语言处理、大型语言模型 (LLMs)和 AI 算法在网络安全领域发挥作用。AI 工具分析海量数据以检测模式和异常，指出潜在威胁和新型攻击。
收集和处理数据
AI 算法能够实时从海量数据集（例如网络流量、系统日志和用户行为）中收集和处理数据。AI 可以帮助安全团队在大约 10 分钟内收集并标准化新的数据源。AI 自动开发自定义数据集成，并创建一个包括管道、映射、模板和集成包的完整集成。
创建或转换检测规则
通过分析数据，AI 可以帮助安全团队识别网络攻击的异常现象和模式。Elastic AI 助手等上下文感知生成式人工智能 (GenAI)，还可以用易于理解的语言解释由检测规则触发的警报。
分类和监测警报
AI 通过将相关警报关联到攻击级别的发现，自动化耗时的分类和监测过程。例如，Elastic Security 的攻击发现功能将数百个警报分类为少数真正的威胁，并在直观的接口中返回结果。这使得安全运营团队能够迅速理解所呈现的攻击，基于严重性和潜在影响对威胁进行优先级排序，并立即采取后续行动。
调查网络安全威胁
每当识别出威胁时，AI 都可以协助安全分析师进行关键的调查步骤。AI 提供了详细的攻击描述，总结了主机和用户，显示了相关的 MITRE ATT&CK® 对手策略等。GenAI 还可以创建分步补救计划，并通过生成或将自然语言转换为首选的程序语言查询来简化临时分析和丰富数据。
应对网络安全事件
AI 通过自动执行预定义的操作（例如隔离受影响的系统、阻止恶意 IP 地址或修补漏洞）来增强事件响应。AI 不断从过去的事件中学习，提高其检测和应对未来威胁的能力。GenAI 还可以向安全分析师建议事件补救步骤，并帮助他们记录事件。
网络安全中使用的关键 AI 技术
安全从业人员在网络安全中使用了多种 AI 技术。这些技术包括机器学习、自然语言处理、RAG、LLM 和行为分析。
网络安全中的机器学习
机器学习模型识别模式，并专注于可能表明潜在威胁的异常情况。例如，安全团队使用机器学习来监测网络，以发现潜在的安全漏洞。
NLP
自然语言处理 (NLP) 使 AI 系统能够理解和处理人类语言。这对于分析威胁报告、事件响应和漏洞评估等任务至关重要。威胁情报分析师使用自然语言处理 (NLP) 分析来自社交媒体、新闻文章和暗网的大量信息，以识别潜在威胁并提取相关细节。这有助于安全团队了解威胁行为者的动机并识别入侵指标 (IoC)，从而改进威胁情报。
网络安全中的 LLM 和生成式 AI
大型语言模型 (LLM) 是一种深度学习模型，为许多 NLP 应用程序提供支持，使其能够解释和生成自然语言。在网络安全领域，我们越来越多地看到生成式 AI 用于分析威胁数据、协助应对事件，并在案件解决后协助文档记录。在网络安全领域，LLM 也面临挑战：提示注入攻击、数据中毒和敏感数据泄露。
RAG
Retrieval-Augmented Generation 是一种通过将文档检索与语言生成相结合来提高语言模型准确性的技术。RAG 有助于确保 LLM 拥有所需的适当上下文，以提供个性化、准确和相关的答案。
当安全分析师向 RAG 系统提出问题时，系统会从相关的网络安全来源检索信息，例如内部日志、威胁情报源、漏洞数据库、内部事件报告或其他内部知识库。检索到的数据随后运行与分析师的查询，为LLM提供背景信息和最新的相关信息。因此，LLM 使用增强的提示生成具有上下文感知能力的最新响应。
行为分析
用户行为分析 (UBA) 有助于分析用户（和系统）行为，以实时检测可疑活动。UBA 从日志文件、网络流量和应用程序使用情况等来源收集数据，为每个用户建立正常行为的基线。它使用机器学习和统计建模来检测与此基线的偏差。随着时间的推移，UBA 不断更新用户配置文件，从而学习并提高识别异常的能力。这种网络安全技术有助于在内部威胁、恶意活动及其他安全事件升级之前及时识别。
网络安全领域中 AI 的优势
AI 极大提高了安全团队的效率和成效。AI 驱动的安全解决方案可以帮助安全团队实现流程自动化，适应不断变化的威胁，改进主动防御机制和网络弹性，并节省成本。
改进的威胁检测
AI 通过以比人类安全分析师更高的准确性和速度识别异常，从而改进威胁检测。
更快的事件响应时间
利用 AI，安全分析师可以自动化响应步骤，获取潜在事件的背景信息，并优先处理最重要的攻击。通过更快、更准确的威胁检测，他们能够更迅速地遏制安全漏洞，找出根本原因，并防止未来的攻击。
自动化
AI可以自动化耗时的任务，使安全团队能够专注于战略目标和复杂的网络安全事件。
减少人为错误
通过自动化日常任务，例如警报分类和监测，AI降低了人为错误的风险，提高了网络安全操作的效率和准确性。
改进的可扩展性
AI 通过自动化耗时的任务、处理海量数据，并不断学习以适应不断变化的威胁，显著增强了可扩展性。
AI 在网络安全中的应用和用例
网络安全团队使用 AI 来应对各种威胁，包括网络钓鱼检测、欺诈预防和网络安全。
恶意软件和网络钓鱼检测
与传统方法相比，AI驱动的系统能够更有效地检测恶意软件和网络钓鱼企图，尤其是在应对新兴或不断演变的威胁时（特别是由AI推动的威胁）。通过异常检测、上下文和行为分析以及预测智能等功能，AI可以更快地识别和缓解攻击，并学会区分合法和恶意活动，从而最大限度地减少可能破坏安全工作流的误报。
终端安全
AI 可以通过学习与特定设备相关的上下文、环境和行为，识别异常和不寻常的行为来增强终端安全。AI 在检测零日漏洞或基于安全团队尚未发现的漏洞的潜在攻击方面尤为有效。
网络与云安全
由于涉及大量数据，AI 非常适合网络和云安全。AI 有助于检测异常和威胁，并避免警报疲劳。AI 分析海量数据，并根据实时威胁评估结果，通过单一管理平台动态调整安全策略和访问控制。
欺诈预防
AI 可以用于检测欺诈活动，例如身份盗用、支付欺诈和账户接管。与其他网络安全应用程序类似，AI 可以减少团队收到的误报数量，并通过减少冗长的手动调查需求以及防止欺诈损失和声誉损害来节省成本。AI 还可以识别传统规则系统难以检测的复杂欺诈模式。
安全运营
AI 技术广泛应用于安全堆栈的各个方面，帮助安全团队更高效地缓解威胁。AI 为安全从业人员提供了他们从未有过的洞察力，并深刻地改善了他们的工作，使之变得更佳出色。
安全管理员、工程师和分析师可以通过实时集成威胁情报、自动化分类和LLM增强的工作流，更轻松地确定关键事件的优先级、减少警报疲劳并加快调查。通过将许多耗时且琐碎的任务自动化，安全团队现在可以专注于真正重要的优先事项，并进一步增强其组织的整体安全态势。
在安全运营中实施 AI
似乎每个供应商都在提供自己的 AI 产品，因此很难将 AI 与智能区分开来。
第一步是了解 AI 产品将在多大程度上帮助您的团队和安全运营中心 (SOC)。请先回答以下问题：
- 在您现有的安全环境中，AI可以在哪些方面提供最大的价值？
- 根据已确定的 AI 用例，您应该监测哪些风险？
- 您对 AI 采用的具体目标是什么？
接下来，选择适合您的目的、目标、安全环境和当前基础设施的 AI 工具，确保安全团队能够承受新的工作负载。最后，确保数据质量和隐私、合规性和安全性。
一些供应商提供帮助，将传统系统切换到 AI 驱动的产品。在迁移过程中，AI 也能派上用场，帮助在几分钟内迁移传统检测规则并引入自定义数据类型——以往这些任务传统需要安全管理员花费几天或几个月的时间才能完成。Elastic 凭借自动导入和自动迁移等 AI 功能，减少了切换 SIEM 所需的时间和专业知识。Elastic AI 助手通过提供工作流建议和复杂查询转换，帮助安全分析师和管理员降低学习曲线。
借助 Elastic 实现 AI 和网络安全
Elastic Security 的 AI 驱动型安全分析，基于 Search AI Platform 构建，并包括 RAG，以其行业领先的 AI 功能而闻名：
- 自动迁移 提供了 AI 驱动的工作流，用于将传统 SIEM 检测规则迁移到 Elastic Security。
- 攻击发现功能全面评估收到的警报，揭示正在进行的攻击，并指导分析师阻止这些攻击。
- 自动导入功能在几分钟内构建自定义数据集成，包括来自任何 REST API。
- Elastic AI 助手为安全团队提供有关警报分类、事件响应、管理任务等的上下文感知指导。