AI 正通过以下方式重塑网络安全防线

AI 正在通过三种重要的方式塑造网络安全的未来，包括：

1. 改进安全决策
2. 实现网络保护自主化
3. 帮助安全团队提升效率

随着网络攻击的频率、规模和复杂程度的不断增加，AI 在帮助识别漏洞和优化安全策略方面发挥着重要的作用。目前，威胁建模是一项既复杂又耗时的过程，通常需要一些手动操作，这限制了安全团队在面对恶意攻击者时先发制人的能力。

通过使用先进的 AI 引擎来提取和快速分析海量的网络活动数据，不仅能够以更快的速度对潜在威胁进行建模，还可以让您清楚地了解攻击面，并为您推荐具体的行动或策略来改善企业的安全态势。

虽然此功能已经非常成熟，但新的 AI 模型为进一步增强安全决策提供了令人兴奋的可能性，其中包括：

• 语言自适应检索增强 (LARA) — LARA 是一种新兴模型，可以帮助大语言模型 (LLM) 更好地理解交互的上下文，从而更有效地对意图进行分类。它显然适用于聊天机器人和其他多轮对话，还可以为安全团队提供用于评估恶意意图的强大工具。

• 检索增强生成 (RAG) — RAG 是一个很有前途的模型，旨在通过参考其训练数据集之外的权威或特定领域的信息源来改进 LLM 输出。这不仅可以提升结果的准确性和相关性，还可以提升效率。

这两种模型都有望帮助安全团队更快地找到最重要的漏洞。

虽然有多种措施可用于提升网络安全性，但至关重要的是知道应当立即实施的措施。从表面上看，AI 可以比人类专家团队更快、更有效地发挥这一作用，使这些专家能够立即采取正确的行动。

代理式 AI 是可以自主行动以实现特定目标的人工智能，它的出现将改变关键的安全功能。通过利用针对网络安全优化的 LLM 进行训练，代理式 AI 攻击有可能获得足够的信任，无需人工干预即可执行某些功能。

例如，可以训练 AI 系统来实时分析网络活动，并为某些行为生成风险评分。当风险评分达到预先确定的水平时，AI 系统将自主采取行动以抵御该风险，同时阻止可疑流量并向安全团队告知已执行的操作。

面对来势汹汹的攻击，安全团队很容易会变得不堪重负。人类专家需要耗费一些时间来分析活动，而在此期间，攻击者可能已经窃取了敏感数据并消失得无影无踪。

虽然代理式 AI 仍在完善之中，但它在网络安全领域前景广阔。在未来几年里，快速识别威胁并自主进行应对的能力或将日益普及。

AI 已经通过多种重要方式提升了网络安全运营的效率。例如，AI 赋能的聊天机器人可用于规范应用程序负责人与安全团队之间的语言。这将弥补语言上存在很大差异的两个不同群体之间的关键沟通鸿沟，改善他们之间的协作，从而增强安全性。

AI 可以评估整个网络中的设备来确定每个设备的具体功能，并推荐适当的安全策略和网络分段方案。这可以显著减少安全团队的工作量，同时有助于确保根据环境的独特概况来量身定制最佳安全配置。

随着 AI 工具的不断成熟，预计会出现更复杂的运用方法以提升运营效率，让安全专业人士有更多时间专注于更高层次的战略任务。

Akamai 采取了深思熟虑的方法，将 AI 技术融入我们的解决方案之中，为安全专业人士带来了真正的改变。

例如，在微分段领域，我们正在使用 AI 来自动完成标记网络元素、识别每个元素的作用、推荐适当的安全策略以及启用“一键式策略”等工作。我们还部署了 AI 来完成深度数据挖掘，以寻找那些原本会被忽视的潜在漏洞。

这篇文章里介绍的内容仅仅是冰山一角。Akamai 将继续探索新兴的 AI 及相关技术，为客户提供增强其安全态势所需的功能。

从在线购物到内容创作和艺术表现，AI 正在重塑我们生活中的很多方面。因此，AI 将在网络安全中发挥越来越大的作用并不让人感到意外。

未来几年里，旨在帮助抵御快速演变的威胁的先进 AI 工具将成为构建网络保护策略的重要组成部分。关键是选择能够与人类专业知识形成互补，从而显著改善您的安全态势的工具。

您的对手已在充分利用 AI 来检测和利用您的基础架构中的漏洞。对您来说，开始构建面向未来的 AI 防御机制已正当其时。