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齐向东:AI如何成为网络安全的核心驱动力
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简介“AI驱动安全已是大势所趋,未来网络攻防,得AI者得天下。”2024年6月5日上午,奇安信集团董事长齐向东在2024全球数字经济大会数字安全高层论坛暨北京网络安全大会战略峰会以下简称“BCS大会”)上 ...
“AI驱动安全已是东A的核动力大势所趋,未来网络攻防,网络得AI者得天下。安全”2024年6月5日上午 ,心驱奇安信集团董事长齐向东在2024全球数字经济大会数字安全高层论坛暨北京网络安全大会战略峰会(以下简称“BCS大会”)上表示 。东A的核动力
近年来,网络网络攻防对抗烈度持续升级,安全网络攻击造成的心驱损失日益严重。根据奇安信威胁情报中心发布的东A的核动力《2023年度APT报告》显示,全球至少有80个国家遭遇过APT(高级长期威胁)攻击。网络被盯上的模板下载安全政企机构或是业务系统被瘫痪,或是心驱机密数据被窃取,甚至直接威胁国家安全。东A的核动力

齐向东指出,网络网络安全防护人员数量和资源不足,安全使网络攻击防不胜防 ,也是当前网络安全的最大漏洞。奇安信对大约100家万人规模以上企业的告警处置情况调查显示,86%的企业,香港云服务器网络安全运营人员不到10人,对网络告警的研判比例不足5%;13%的企业,网络安全运营人员约为10-30人,对网络告警的研判比例约5%-10%;仅有1%的企业,网络安全运营人员超过30人 ,对网络告警的研判比例达到10%以上 。
“解决有限的安全资源和100%的安全追求之间的矛盾 ,要靠AI驱动安全。源码下载”齐向东认为,人工智能已带来破解网络安全主要矛盾、实现网络安全防护能力飞跃的“核弹级”技术。
AI驱动网络防护能力指数级跃升
“攻击者突破安全防线有几个阶段,先突破单点设备 、再突破防护体系。安全事件被发现后 ,还要想办法隐匿踪迹 。”齐向东介绍,AI在网络安全领域的应用已经可以覆盖这几个阶段,并带来网络防护能力数十倍乃至上千倍的提升。
首先,在单点设备的服务器租用检测上,AI可以带来安全能力十倍级的提升 。通过人工来综合分析研判设备产生的海量告警 ,很容易遭遇人员、精力短缺问题。这导致安全专家只能研判少量关键告警,超90%的告警被迫放弃,其中隐藏的大量真实威胁被忽略,攻击者趁虚而入。人工智能依托算力资源和持续训练后的研判能力,打破了人力资源和效率边界,源码库能减少90%的漏报 ,实现安全能力10倍级提升。
其次,在体系化防御上,AI赋能综合分析和全局联动,带来安全能力百倍级提升。体系化防御的核心 ,是多种网络安全设备的有机结合。由于不同产品之间的数据传输共享 、相互访问、远程操作非常频繁,漏报和误报问题在这一阶段呈现指数级增长。建站模板AI不仅可以知道在什么场景下 、去调哪个接口 、取什么数据,还能根据实际变化进行动态调整,瞬时激发各个设备的安全能力,将遗漏的威胁从10%降低到千分之一,达到安全能力百倍级提升 。
其三,在溯源和反制上,AI依凭智能化、自动化,可实现响应能力的千倍级提升。单设备检测叠加体系化防御 ,仍无法保证万无一失 ,可能有千分之一的几率漏掉单个威胁,让攻击者得逞。AI的逻辑推理 、自我决策能力,可以帮助实现安全体系中不同产品的互操作,实现事件溯源和处置的高度智能化和自动化,处理时间从此前的一天缩短到分钟级甚至秒级,实现响应能力的千倍级提升。
AI释能仍需提升三大要素
“既然AI这么好,是不是赶紧装上一个AI大模型就可以了 ?”齐向东给出的答案是并非如此。
在齐向东看来,AI快速发展的三大核心要素是数据、算力和算法 ,AI在网络安全领域释放强大潜能也有赖于三大必要条件 。
首先 ,需要具有全而新的高质量数据,为AI训练和应用提供基础支撑 。一方面,要有足够多的基础安全数据用于训练安全大模型 。另一方面,要有足够贴近实战的一手原始语料用于大模型推理。基于这种全而新的高质量数据训练出来的大模型,精确性和实用性才能远超未优化的通用模型。
据介绍,奇安信拥有的安全数据规模位居全国首位,为大模型预训练打下了坚实基础;奇安信在实战中积累的丰富、先进的安全知识和经验,既是训练高水平安全大模型的核心要素,也可作为大模型推理时所需的最新实时信息 ,确保生成精准 、高价值的安全解决方案 。
其次,需要体系化的网络安全建设 ,为AI发挥效率创造平台。网络安全防护有赖于体系化协同 。2019年 ,奇安信提出建设内生安全体系 ,把网络安全设备和业务流转 、不同层次的信息系统有机结合起来 ,感知 、响应对业务系统和数据的任何破坏行为。当前,通过AI赋能内生安全体系,不仅可以实现网络安全系统和客户业务系统的完美融合 ,更能实现网络安全响应从滞后到实时的大跃升 ,全时段瞬时响应成为可能 ,也为AI实时发挥防护功能和学习最新技术提供了真实海量场景。
其三,需要标准的统一,为AI驱动安全效能发挥扫除障碍。训练好的安全大模型,能否取得好效果取决于设备和体系是否有统一的标准。在齐向东看来,标准的统一至少包括两个方面:一方面,数据输入标准的统一,让AI能通过标准系统读懂“多国语言” ,完成体系化分析;另一方面 ,指令输出标准的统一,让AI实现跨设备、跨系统的能力协同和全局联动。
“统一度量衡 ,功在当代 ,利在千秋 。”齐向东呼吁,进入AI驱动安全的新纪元 ,全行业要在数据输入 、指令输出两大关键环节实现“车同轨、书同文”。
AI驱动安全 :奇安信在行动
“认识到AI的变革作用并不难,难的是用好AI、让AI真正赋能安全 。” BCS大会上 ,齐向东如此说。奇安信作为网络安全领域原创技术策源地总体单位 ,在“AI驱动安全”这条路上率先进行了大量探索实践,齐向东以今年3月发售的AI战略产品QAX-GPT安全机器人为例,分享了当前在网络安全一线落地实战成绩。
首先,在AI驱动研判上,助力企业大幅提升了威胁发现效率 。QAX-GPT安全机器人的研判效率相当于人工的数十倍。例如 ,某家万人规模的企业,只有12名安全运营人员 ,每天能够研判6000条的告警 ,但该企业的单日告警量超过10万,漏报率极高 。使用QAX-GPT安全机器人后,该企业可以完成10万告警全量研判,漏报率仅0.05% ,揪出人工漏掉的真实告警700多条 ,极大提升了集团的整体安全能力 。
其次 ,在AI驱动体系上,助力企业将威胁遏制提升到秒级 、溯源分析提升到分钟级。由于在事件调查、响应处置、影响面和潜在风险评估等环节耗时耗力,某家金融企业网络建设相对成熟 ,但事件处置效率偏低。奇安信给其提供“AI+安全运营”方案 ,通过AI与防火墙 、WAF、SOAR等安全产品的协同联动,对安全威胁进行快速遏制,处置时间从过去的10分钟缩短到秒级;在复杂事件的溯源分析上 ,缩短到分钟级;在评估影响面和潜在风险上,从一人一天缩短到3分钟。
其三,AI驱动智能攻防上,助力企业的安全能力在博弈中快速演进迭代。“以攻促防”是提升网络安全能力的重要方式。奇安信把安全机器人等产品相结合 ,打造“智能红队” ,贯彻执行收集信息、认识潜在偏差 、快速决定 、采取行动等每个步骤 ,让“模拟战”更有实战感,把“以攻促防”变得更便捷。同时 ,奇安信将安全机器人提供给某核电企业,安排安全机器人与人工团队一起演习 ,共发现15起安全事件 ,一半以上由机器人抢先识别并确认。在高价值事件检出率上,机器人发现两个被专家遗漏的安全事件;在真实风险事件研判准确率上,机器人达到100% 。
其四,AI驱动全场景升维上,助力网络安全的最大效能被激发 。齐向东介绍,在AI+安全开发方面 ,基于大模型的代码助手不仅实现了代码高效编写,还能自动检测并修复潜在的安全漏洞;在AI+终端安全方面,奇安信天擎、反病毒 、沙箱等产品深度融合安全大模型的分析能力,二进制文件、非PE脚本类代码等都实现快速分析并识别;在AI+数据安全方面 ,奇安信的部分数据安全产品在大模型的加持下 ,实现了对数据的智能分类分级 。
“未来网络安全产业的发展趋势已经明确 :得AI者得安全 !AI能否真正驱动安全 ,则取决于数据、体系和标准 。奇安信虽先行一步,但仍需要全社会共同努力!”齐向东说 。
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