什麼是網路安全中的生成式 AI？

談到網路安全時，生成式 AI 是一把雙面刃。一方面，它讓安全專業人員能夠強化網路防禦機制。但網路安全中的 AI 也讓對手得以提高攻擊的速度、強度與多樣性。網路安全中的 AI 可能對組織有利，也可能對其不利。企業需要了解如何將其納入自身的安全策略，而不致成為這項技術的受害者，並從中獲益。

生成式 AI 對網路犯罪分子而言是顛覆性的變革。它賦予他們前所未有的速度與效能。在制定 AI 網路安全策略時，企業必須將這一切納入考量。他們需要知道如何做好準備。在本文中，我們將從攻擊者與防禦者的角度，探討生成式 AI 如何影響網路安全。我們也將討論企業為確保 GenAI 順利整合至其安全營運中所採取的步驟與最佳實務。

在本文中，我們將從攻擊者與防禦者的角度，探討 GenAI 如何影響網路安全。我們也將討論企業為確保 GenAI 順利整合至其安全營運中所採取的步驟與最佳實務。

什麼是生成式 AI（GenAI）？

生成式 AI 是人工智慧（AI） 採用機器學習與深度神經網路來分析大量資料集，以建立相似但新穎的輸出。當 GenAI 模型接收訓練資料時，它會學習其底層模式、結構與關係，並在高維度空間中建立資料的壓縮表示。當您輸入提示時，GenAI 會使用 Generative Adversarial Networks、Variational Autoencoders 或基於 Transformer 的模型來產生新穎的輸出。在下一節中，我們將了解生成式 AI 在網路安全中的影響。

了解網路安全中的生成式 AI

生成式 AI 為惡意行為者開啟了許多全新且創新的攻擊向量。從建立可避開傳統防火牆偵測的惡意軟體酬載，到產生文法與語法毫無瑕疵的高度個人化網路釣魚電子郵件，Gen AI 為網路攻擊帶來了驚人的複雜度與速度。

• 在自動化程式碼產生的協助下，生成式 AI 已將發動攻擊所需的時間從數月縮短為數天。

• 攻擊者使用機器學習分析網站、社群媒體平台與線上行為中的大量資料，以產生個人化的網路釣魚電子郵件，以及合法網站的精準仿冒版本。

• 駭客可藉由使用 GANs，以前所未有的速度建立具有新簽章的現有威脅新變種。

• 駭客也可以使用 deep fake 技術發動複雜的社交工程攻擊。

• 攻擊者也可以使用 GenAI 建立會改變形態以規避偵測的多型性惡意軟體。

整體而言，生成式 AI 看起來似乎為網路安全帶來大量壞消息。但事實並非如此。要對抗 AI 驅動的網路攻擊，就需要 AI 驅動的網路防禦。在接下來的章節中，我們將詳細討論生成式 AI 在網路安全中的應用。

生成式 AI 如何強化網路安全

AI 強化的安全解決方案正逐漸成為各產業不同規模組織的主流。對於處理敏感資料（例如個人可識別資訊與支付卡資訊）的企業而言，AI 驅動安全的角色尤其重要。以下是生成式 AI 網路安全策略的幾個使用案例。

1. 進階威脅偵測與緩解

GenAI 模型可使用與正常及異常網路流量相關的大量資料進行訓練。這使模型能夠發現傳統防禦性安全措施可能無法偵測到的網路異常，例如可疑的存取模式。這讓網路安全團隊能更快偵測零時差攻擊。使用合成攻擊資料訓練 GenAI 模型，還可進一步提升其偵測網路威脅的能力。

安全人員可以使用生成式 AI 為特定安全事件建立分流與事件回應手冊。

2. 弱點評估 

生成式 AI 可建立合成程式碼來測試應用程式的安全態勢。這是一種模擬即時攻擊以發現弱點與可能利用方式的方法。雖然滲透測試人員與白帽駭客多年來一直透過攻擊模擬來找出軟體中的安全弱點，但 GenAI 的使用讓此流程足夠快速，得以因應不斷演變的威脅情勢。

3. 目標式威脅情報 

生成式 AI 可分析威脅情報饋送，以針對特定安全事件產生精準且高度聚焦的洞察。這可大幅加快弱點修補與威脅因素緩解的流程。

4. 自動化事件回應

生成式 AI 可透過自動化威脅分類與遏制措施等例行步驟，縮短事件回應時間。AI 會分析歷史與即時資料，以建立有效的事件回應政策與資源配置計畫。在基本任務獲得處理後，安全團隊便能專注於制定策略性行動，以有效控制損害。

生成式 AI 在網路安全中的應用

1. 即時威脅優先排序： 透過將傳入警示與威脅情報建立關聯，GenAI 會根據潛在影響與嚴重性對事件進行優先排序。

2. 異常偵測： 安全專業人員可使用 GenAI 加快建立基準行為的流程。這有助於識別偏差並減少警示疲勞。

3. 自動化事件回應作戰手冊： GenAI 可動態產生並執行事件回應作戰手冊，減輕人員壓力，並提升採取主動措施的空間。

4. 日誌分析與擴充： GenAI 可處理大量日誌資料，擷取相關資訊並建立事件關聯，以發掘隱藏威脅。

5. 自然語言查詢： AI 讓分析師能使用自然語言與安全資料互動。這可加速調查流程。

生成式 AI 在網路安全中的商業優勢

我們已討論生成式 AI 網路安全策略在強化公司安全態勢方面的影響。在本節中，我們將談談在網路安全中採用生成式 AI 的商業意涵。

1. 提升安全投資的 ROI： 生成式 AI 透過有效的威脅優先排序，實現更佳的資源配置。它可確保關鍵資產受到保護，而不會在較不關鍵的領域過度支出。GenAI 也會建立以風險為基礎的安全投資計畫，讓組織能在關鍵領域進行精準投資。

2. 降低業務停機時間： 自動化事件回應服務搭配高效率的警示管理，可降低業務停機時間及相關成本。具備有效且快速的事件回應流程，也有助於通過法規遵循稽核，並在發生網路安全事件外洩時保護公司的聲譽。

3. 競爭優勢： 展現對網路安全的高度承諾可提升品牌聲譽與客戶信任，進而帶來競爭優勢。

4. 風險緩解與合規: 使用 GenAI 主動識別並修補弱點，可降低資料外洩與監管處罰的可能性。這也會進一步在合規稽核期間帶來更好的表現。

5. 營運效率： 當重複且耗時的工作透過 AI 自動化後，安全團隊便能專注於高價值活動與策略性計畫。GenAI 可增強人類能力並提升效率。

6. 資料驅動決策： 運用 AI 驅動的洞察可讓組織針對安全投資與策略做出資料驅動的決策。

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生成式 AI 網路安全風險

任何產業採用 AI 都伴隨著一定風險，網路安全產業也不例外。在網路安全中導入生成式 AI 之前，必須考量許多事項。

1. 與模型可靠性和偏差相關的風險

生成式 AI 模型產生錯誤或誤導性資訊並不少見。這稱為幻覺，可能導致不準確的安全評估或決策。

此外，如果訓練資料存在偏差，模型很可能會放大這些偏差，導致不公平或歧視性的結果。在網路安全情境中，這可能意味著會浪費大量時間的誤判。

2. 新的攻擊面

AI 系統可能成為惡意行為者的新目標。第三方 AI 元件可能對組織構成重大威脅。駭客也可能嘗試模型投毒，也就是操縱訓練資料以破壞 AI 模型的做法。

3. 資料隱私疑慮

訓練生成式 AI 模型需要大量資料，其中可能包含敏感資訊。這些資料可能在資料外洩事件中遭到洩露。惡意行為者也可能試圖擷取嵌入生成式 AI 模型中的知識。

4. 過度依賴 AI

過度依賴 AI 可能導致網路安全資源迅速縮減。這可能包括缺乏安全人才或防護措施。若 AI 驅動的系統失效或遭到入侵，組織可能陷入嚴重困境。使用 AI 進行資料保護也涉及一些倫理上的複雜性，包括但不限於意外暴露的風險。

生成式 AI 網路安全最佳實務

經過周全規劃的 AI 採用策略方法，可協助組織順利完成轉型，同時將效益最大化並將風險降至最低。以下最佳實務對成功整合 AI 至關重要。

1. 資料管理與隱私

• 您必須確保訓練資料準確且多元，以確保 GenAI 模型的中立性。
• 所有敏感資訊都必須透過適當的加密與存取控制加以保護。
• 將訓練資料匿名化有助於保護資料隱私，同時不會失去資料效用。

2. 模型開發與部署

• 應優先選擇具備高可解釋性的模型。這可讓安全專業人員理解 AI 驅動決策背後的邏輯。
• 必須針對對抗性攻擊對 AI 模型進行嚴格測試，以識別弱點。
• 您必須具備持續監控系統，以發現模型行為中的異常。
• 維持模型的版本控制，以便在發生問題時能夠回復。
• 制定並遵循完善的 AI 倫理使用準則是必要的。關於公平性、問責性與透明度的政策必須明確說明並加以遵循。

3. 營運實務

• 安全專業人員必須提升技能，以處理 AI 增強的營運。組織必須為此配置資源。
• 定期進行風險評估以識別潛在威脅與弱點是必要的。
• 必須制定事件回應計畫，以處理與 AI 相關的安全事件。

4. 安全控制

• 實施嚴格的存取控制，以保護 AI 系統與資料。
• 建議採用具備適當網路分段的強固網路安全措施。
• 敏感資料在靜態與傳輸過程中都應加密。

生成式 AI 在網路安全中的使用案例

到目前為止，我們已討論 GenAI 在網路安全中的應用、其優勢、風險與最佳實務。在本節中，我們將聚焦於生成式 AI 在網路安全中的一些特定使用案例。

1. 攻擊模擬： 建立合成資料的能力，使生成式 AI 成為訓練安全團隊及透過模擬類似駭客的攻擊來執行安全演練的絕佳解決方案。

2. 用於模型訓練的資料生成： 合成資料是敏感資料的合適替代方案，而這類資料通常是訓練 AI 模型與開發安全軟體所必需的。

3. 威脅情報： 生成式 AI 可以分析大量的威脅情報 即時提供有針對性的安全洞察。

4. 數位鑑識： GenAI 可以分析攻擊者留下的痕跡，以識別入侵點和所使用的戰術。

5. 修補程式管理： AI 可以透過自動識別缺口並套用修補程式，強化安全態勢管理流程。

生成式 AI 在網路安全領域的未來

隨著時間推移，AI 勢必會在資安領域取得更大的進展。完全自主的事件回應——分級研判與緩解——其應用範圍將會被進一步探索。人類分析師將依賴生成式 AI 的能力來進行威脅狩獵與優先排序。將會有更多資金投入 AI 的採用。除此之外，圍繞 AI 使用政策也勢必會出現一些倫理辯論。我們很可能會針對使用敏感資料訓練 AI 模型制定更嚴格的法規。而如果 AI 模型完全以合成資料進行訓練，則可能會進一步引發有關資料完整性與偏誤的問題。

總結來說，我們將會看到

• 對 AI 驅動網路安全的投資將增加
• 對人工監督的重視將提高，作為故障保護機制
• 威脅狩獵與緩解將更加依賴 AI
• AI 強化的弱點評估與修復將成為常態

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結論

生成式 AI 讓駭客更容易發動攻擊，但同時也透過快速且準確的威脅分析、即時修復計畫，以及自動化的修補程式管理等能力，強化了安全團隊。歸根究柢，一切都取決於您能多快適應不斷變化的威脅態勢，並與提供經過驗證之 AI 驅動安全態勢管理方法的安全供應商合作。