前沿 AI 模型是一种高度先进的通用型 AI 系统，能够自主完成编码、数据分析、推理和任务自动化等复杂任务。虽然基于前沿 AI 模型的系统能显著加速业务流程，但也可能成为安全和治理风险的新来源。
前沿 AI 正在缩短漏洞从发现到利用的时间窗口
当下，各种前沿模型让攻击者能够快速发现暴露的系统，并挖掘其中隐藏的漏洞。攻击者可以将多个低危漏洞串联起来，以更快的速度生成攻击载荷，使安全团队无法及时修复这些漏洞。安全负责人需要在 AI 加速的攻击演变为影响业务的事件之前，缩小暴露面、遏制影响并增强防御。
实用防御策略：应对 AI 加速的攻击
当攻击者能更快地发现并利用漏洞时，仅靠预防并不足够。安全团队需要构建分层防御体系，以缩小暴露面、阻止探查和自动化攻击，并在威胁扩散前予以遏制。
在 AI 驱动的攻击扩散之前限制影响范围
假设初始入侵已然发生，全力收紧攻击者下一步可触及的范围。Akamai Guardicore Segmentation 可帮助您了解应用通信、实施分段策略，并在单点入侵演变为影响全公司的事件之前遏制横向移动。
赶在攻击者之前发现并封堵暴露的漏洞
前沿模型可加速发现暴露的漏洞、应用程序、API，以及较为薄弱的控制措施。Akamai 可帮助您识别并缩小攻击面，包括暴露的资产、API 风险及态势缺口。然后，您的安全团队便可优先处理并修复影响最大的问题。
阻止 AI 驱动的探查、爬虫程序及自动化滥用行为
AI 驱动的攻击通常表现为脚本、扫描器、无界面浏览器、爬虫程序或智能体驱动的流量。Akamai 可帮助检测可疑的自动化活动，评估意图和行为，并在侦察活动转化为实际攻击之前执行控制措施。
在修复跟进期间保护应用程序和 API
安全团队修补漏洞的速度，往往赶不上 AI 发现和测试漏洞的速度。但 Akamai 可通过自适应防护、虚拟补丁、API 安全检测结果、主动测试和边缘执行，帮助企业在团队调查并解决根本原因的同时缩小暴露面。
探索 Akamai 应对前沿 AI 驱动的安全风险的解决方案
前沿模型本身并不构成威胁。风险在于攻击者如何利用这些模型加速漏洞发现、目标探查、自动化攻击及漏洞利用。Akamai 可帮助企业缩小暴露面、保护应用程序和 API、阻止自动化滥用行为，并遏制已渗透的威胁。
常见问题
常见问题
不会，模型本身并不会构成威胁。风险在于攻击者可能利用前沿模型加速漏洞发现、执行侦察、开发漏洞利用程序，并自动实施复杂攻击。对安全团队而言，真正的担忧在于漏洞从被发现到被利用之间的时间大幅缩短。
相比采用传统方法的人为攻击，AI 驱动的攻击速度更快、适应性更强，并会尝试更多攻击路径。它们能帮助攻击者发现暴露的系统、探测 API、串联低危漏洞，并以机器速度生成攻击尝试。
任何安全服务提供商都不应声称能直接阻止某个指定的前沿模型。这些模型通常充当推理层。企业看到的流量通常来自脚本、扫描器、工具、无界面浏览器、爬虫程序或智能体。Akamai 可帮助检测并缓解这些工具所产生的攻击行为。
Akamai 可帮助企业缩小暴露面、保护应用程序和 API、阻止自动化滥用行为，并遏制已渗透的威胁。具体包括边缘防护和虚拟补丁、API 发现和测试、爬虫和智能体控制、AI 应用程序安全防护、DDoS 防护，以及用于限制横向移动的微分段。
首先要假设，暴露的漏洞会被更快发现。找出暴露的攻击面，优先处理可达且可利用的风险，加强应用程序和 API 防护，阻止可疑自动化及侦察行为，并实施分段策略，防止入侵事件无限制扩散。
资源
为防御前沿 AI 驱动的风险做好准备
前沿模型能够加速漏洞发现、目标探查和实际攻击，其速度之快往往让安全团队难以第一时间做出反应。联系 Akamai，了解我们如何协助您：
- 发现暴露的应用程序、API 及攻击路径
- 遏制横向移动，缩小影响范围
- 阻止爬虫程序、智能体及自动侦察行为
- 在修复进行期间保护应用程序和 API
- 强化分层防御，以应对 AI 加速型威胁