什麼是 AI 在網路安全領域的應用？
AI 的強大之處在於能夠快速處理大型且多樣化的資料集，並提供近乎即時的深入解析。AI 支援的安全解決方案應用於網路安全時，可讓企業監控系統與裝置是否存在異常與可疑行為，並更快速地預測、偵測及回應威脅，而且通常無需人為干預。
為什麼要在網路安全中使用 AI？
IT 團隊面臨著艱鉅的任務，要保護儲存於持續增加的裝置與地點的業務資料和智慧財產權，包括電腦、平板電腦、手機、物聯網（IoT）裝置、資料中心、雲端的端點，以及建立和處理資料的網路邊緣，以因應迅速演變的威脅環境。
據估計，端點裝置是 90% 成功網路攻擊的來源，目前這些攻擊的目標是作業系統（OS）之下的漏洞，以取得對整個系統堆疊的存取權。1截至 2024 年 2 月，約 40％ 的資料外洩影響儲存於多個環境中的資料，包括內部部署、公用與私人雲端，外洩的平均成本高達 488 萬美元。2
網路安全已經超越人類對日益複雜的攻擊進行分類的規模或能力，而經歷警示疲勞的安全營運中心正在尋求更好的工具，自動化邊緣到雲端基礎架構的分析與修復。此外，Anomali 2024 年網路安全優先事項研究調查的安全專業人士，47％ 表示安全營運中心未提供基礎架構所需的可見度。3
為了因應這些挑戰，企業正在採用由安全解決方案組成的深層防禦策略，協助隔離並保護資料免受攻擊，以及能更快速偵測並自動回應異常和可疑行為的 AI 支援技術。
AI 在網路安全領域的助益
將 AI 用於各種網路安全活動的企業，正在實現切實的業務利益：
- 2024 年 IBM 資料洩露安全成本報告發現，與未使用 AI 的組織相比，廣泛使用安全 AI 和自動化偵測與調查功能的組織可將資料洩露成本降低 220 萬美元。2
- Morgan Stanley Research 估計，全球公司每年可透過使用 AI 自動化一般由安全分析師執行的任務，節省 1120 億美元，包括記錄監控與分析、警示摘要、修補程式管理與報告。4
網路安全領域的 AI 使用案例
雖然網路安全領域的 AI 使用案例仍在不斷湧現，AI 支援的安全技術的常見用途包括：
- 系統與裝置行為監控與分析，建立活動基準。
- 威脅偵測，使用機器學習與 CPU 遙測，協助發現難以偵測的攻擊、識別異常行為、解讀模式，並提供近乎即時的警示。
- 威脅搜尋是指監控系統中的已知威脅模式，以偵測攻擊指標。
- 自動化修復，利用 AI 深度學習演算法，先發制人地應對新的威脅或攻擊，並訓練其根據先前在類似情況下所採取的行動做出回應。
- 漏洞管理，AI 分析商業系統與應用程式，可識別需要修復的潛在風險區域。
端點進階威脅偵測
雖然 AI 支援的安全功能可套用至技術堆疊的任何層級，但硬體層級的 AI 整合有助於加強終端使用者裝置的保護，防範針對作業系統之下、逃避純軟體安全解決方案的網路威脅。
例如，CPU 遙測與 AI 型行為監控可協助剖析及偵測惡意軟體（例如勒索軟體與加密劫持），以補充軟體解決方案。
此外，相較於雲端型解決方案，裝置型 AI 功能可降低延遲、改善資料控制，以及降低成本，因為所有資料都駐留在裝置上，且 AI 處理與分析均在本機而非雲端完成。
為了利用整合式 AI 功能而不影響終端使用者體驗，企業可考慮將設備升級為 AI 電腦，配備專為最佳化 AI 工作負載位置與效能而設計的處理器。
保護敏感 AI 工作負載與資料
為了增強專有 AI 模型與工作負載，以及敏感、機密或監管資料的保護與隱私權，企業應考慮進階安全解決方案，在傳輸過程的每個階段（包括靜態、傳輸中與使用中）保護資料。
常見的資料安全選項包括安全多方運算、資料標記化與同態加密。然而，雖然這些技術有效，但也可能帶來新的挑戰。這些選項的替代方案是保密運算。
機密運算提升敏感資料的防護，而無需將其轉換或使用不尋常的編碼或工具。反之，它會在受信任的執行環境（TEE）中使用隔離、驗證、加密與控制，保護資料的機密性與完整性。
透過實施機密運算解決方案，企業可：
- 為正在使用的資料提供應用程式隔離，大幅縮小攻擊面以及敏感資料的存取。
- 在虛擬機器中提供硬體層級的資料隔離，將受保護的存取限制為僅對具有明確權限的軟體或管理員進行。這有助於降低資料暴露、資料外洩、篡改或竊取的風險。
- 建立零信任認證 SaaS，驗證網路、邊緣與雲端中運算資產的可信度。
AI 在網路安全領域的未來
利用 AI 透過自動化智慧威脅監控、預測、偵測和回應來提升網路安全防護，將持續在廣度、深度與普及率上發展，協助提升安全解決方案的穩健性。
在此同時，AI 解決方案也並非不受挑戰，惡意行為者會攻擊企業和保護企業的 AI 工具。
與任何安全方法一樣，企業應繼續評估並調整方法，利用進階防護措施，並抵禦不斷演變的威脅。
