AI 網路安全：新世代安全中的 AI 與為安全而生的 AI

AI 網路安全近來日益受到關注，並正在改變安全專業人員看待威脅緩解的方式。較新的 AI 原生網路與雲端安全解決方案，正提供更好的支援、資料保護，並自動化異常偵測。

網路安全中的 AI 可以在面對威脅時，針對應採取的最佳措施提供指引。進階 AI 網路安全解決方案可以擴充並強化組織現有的資源。在本指南中，我們將討論各種 AI 網路安全風險、優勢，以及 AI 對網路安全的影響。我們也將在下方進一步探討各種 AI 網路安全解決方案等內容。

什麼是 AI 網路安全？

AI 網路安全可協助安全專業人員識別複雜的資料模式，並提供可採取行動的洞察與建議。用於網路安全的 AI 可用於自主式威脅偵測與緩解，並支援決策制定。它也能加快事件回應速度，而 AI 可以分析大量資料；它能識別出人類專家經常可能忽略的模式。

為什麼 AI 網路安全在今天很重要？

AI 網路安全 之所以重要，是因為它可以幫助您跟上快速成長的威脅版圖。攻擊可能會擴大規模，而網路安全中的 AI 可以幫助您不落後。每天都會產生大量資料，而且熟練的安全專業人員也相當短缺。傳統的網路安全措施不足以維持您的防禦能力，而攻擊者可能會劫持您的參數。您需要主動且可擴展的防護。

AI 網路安全解決方案可以應對各種安全挑戰。AI 生成的惡意軟體可以隨時變形並改變其行為。此外，如今還有 deepfakes，能夠打造更逼真的社交工程詐騙。IoT 裝置、雲端運算與遠端工作的興起，也正在擴大攻擊面，並增加組織中的潛在進入點數量。

此外也存在資料過載的問題，因為安全資訊與事件管理系統可能會產生成千上萬則警示。其中大多數可能是誤報，也會導致安全團隊所承受的警示疲勞。AI 網路安全可以幫助將它們過濾掉，排除雜訊。

AI 在網路安全中的雙重角色

在網路安全中，AI 可以是安全作業或對抗性作業的強大推動者。

它可以幫助客戶防禦攻擊，或藉由協助攻擊者更快速、更聰明地運用其戰術，讓攻擊變得更嚴重。AI 網路安全解決方案的進步，使得跨全球組織發動大規模且協同式攻擊比以往任何時候都更容易。

AI 作為防禦：它能實現什麼

團隊可以在網路安全中使用 AI 來改善其防禦。以下是它的幫助方式：

• AI 網路安全可以持續監控使用者行為並分析模式，以發現異常。它可以防止在不同時間範圍內、跨越地理上遙遠位置的未經授權登入嘗試。
• AI 可以提示進一步驗證，並啟用自動拒絕存取。它可以分析身分與工作階段資料，以比人類專家更快速且更準確地發現威脅。
• AI 系統可根據各種因素（例如使用者行為、裝置類型、位置等），自動調整組織所需的驗證層級。它會根據即時風險動態套用適當類型的保護，並在使用者體驗與其獨特的安全需求之間取得平衡。

AI 作為威脅：攻擊者如何使用 AI

觀察攻擊者如何以創新的方式使用網路安全與 AI，是一件很有意思的事。他們可以使用 AI 製作輸入內容並撰寫惡意程式碼，以劫持防禦型 AI 系統。這些程式碼或其輸入內容可以欺騙模型洩露敏感資料，或引導其做出錯誤決策。

AI 工具可以產生極具說服力的電子郵件和 deepfakes，藉此欺騙員工並規避其自然的人類觀察能力。AI 可以擴大魚叉式網路釣魚攻擊的規模，並即時調整以對抗防禦者所採取的對策。

AI 在網路安全中的核心應用

到 2032 年，我們預期 AI 網路安全市場的估值將達到 1,020 億美元。全球已有 44% 的組織正在使用 AI 來偵測安全入侵，而 48.9% 的全球高階主管也認同 AI 可以成為對抗現代網路威脅的強大嚇阻力量。

網路安全中的 AI 可以讓應用程式預設就更安全，並消除與其相關的常見弱點。它可確保偵測與調查具有高度精準性。

AI 與網路安全自動化可以降低各種網路安全領域與應用中的成本。它可以自動化例行工作，例如弱點評估、日誌分析、修補程式管理與更新。AI 演算法也可以分析使用者行為、網路流量日誌與威脅情報來源。它可以識別人類分析可能忽略的細微威脅指標，從而實現更主動的安全態勢。

AI 網路安全在雲端、IoT 與 IAM 中的應用

AI 網路安全正在雲端、IoT 與 IAM 領域中找到各種應用。以下是您需要了解的內容：

雲端中的 AI 網路安全

您可以在雲端上使用 AI，分析跨多雲環境的日誌資料、網路流量與使用者行為。它可以即時識別異常並偵測入侵指標。

AI 可以自動化弱點管理，並識別與排序雲端基礎架構中的錯誤設定優先順序。它可以根據不同的情境因素（例如使用者行為、裝置健康狀態）套用自適應存取控制，並超越靜態偵測規則，以強化零信任雲端安全。

AI 工具可以持續強制執行合規要求與最佳資料處理實務，以滿足不同州別的嚴格監管要求。它們也有助於產生稽核報告。

IoT 中的 AI 網路安全

談到 IoT，AI 網路安全可以協助分析多樣化的資料串流。它可以偵測偏差、建立正常行為基準，並指出任何裝置故障。您可以使用 AI 驅動的工具來分析並防止惡意軟體感染，包括零時差攻擊，而無需依賴基於特徵碼的偵測。

AI 可以找出程式碼與組態中的弱點。它可以透過分析您的歷史資料來預測潛在的裝置故障與缺陷。AI 也使 IoT 系統能夠自主防禦。它可以自動隔離遭入侵的裝置，並即時調整其他防禦機制，從而縮短回應時間。

IAM 中的 AI 網路安全

AI 驅動的生物特徵分析與自適應驗證可以防止可疑的登入嘗試，並降低使用者驗證風險。 User Entity and Behavior Analytics (UEBA) 可以監控使用者活動模式，並偵測異常、憑證濫用，以及強化存取控制。

結合 AI 的網路安全可以簡化身分生命週期管理、自動化使用者佈建與取消佈建，並指派角色。它可以管理存取權限並降低人為錯誤幅度。它也可以進行預測式風險管理並防止帳戶接管。

組織應如何採用 AI 網路安全？

組織應透過多面向的方法採用 AI 網路安全。他們應在使用 AI 進行防禦與防範 AI 網路安全風險 以及攻擊。他們能夠做到這一點的方式，是先識別組織特有的網路安全挑戰。

所有這些挑戰都必須能夠透過 AI 解決，而企業應先聚焦於高價值應用，例如弱點管理、事件回應自動化、威脅偵測與行為分析。接著，企業應建立強健的治理框架並妥善實施。

這對於控制 AI 的採用並管理其風險將至關重要。公司必須制定明確的指引，說明 AI 工具可如何使用、在哪些地方不得使用，以及如何確保遵循 GDPR 等隱私法規。也應建立一些流程，以發現未經許可使用的影子 AI 工具，並透過審查來防止其引入未知風險。

實作與整合是另外兩個需要注意的關鍵組成部分。AI 模型的效能取決於其訓練資料的品質。因此，高品質資料是 AI 模型訓練的基礎。選擇符合您安全需求的適當 AI 工具非常重要，而且它們應能與您現有的基礎架構無縫整合。

AI 網路安全的優勢

以下是 AI 在網路安全中的優勢：

• AI 和 ML 演算法可快速識別未知威脅、偵測零時差漏洞，並發現傳統基於特徵碼的安全解決方案所遺漏的異常。進階的 AI 驅動分析可關聯整個企業中來自多個來源的資料。
• 它可提供對隱藏攻擊模式的全面視圖，並分析威脅態勢。AI 可用於預測式安全分析，並有助於預測外洩風險與主動式威脅狩獵。
• 它可自動化快速遏制、最佳化工作流程，甚至協助處理事件分類與資料擴充等低階任務。
• AI 可自動化許多網路安全工作流程，以最大化安全團隊的效率，並幫助他們更妥善地分配資源。它可對抗警示疲勞、降低人為錯誤幅度，並解決高量安全任務中的技能短缺問題。
• 您也可以使用 AI 強化人員安全、防掃描惡意連結與附件，並識別可疑語言。AI 可用於偵測偽造內容，並對抗社交工程與網路釣魚手法。您也可以透過使用適當的 AI 網路安全解決方案來防禦 AI 驅動的惡意軟體。

AI 網路安全中的挑戰

以下是與 AI 網路安全相關的挑戰：

• 進階攻擊者可利用 AI 弱點來繞過傳統安全措施，並建立複雜的威脅。
• 網路犯罪分子可開發技術來操縱 AI 模型，並誘使其做出錯誤決策。這些攻擊可透過輸入精心設計的內容，造成錯誤分類或遺漏威脅偵測，進而使安全系統失效。
• AI 模型需要大量資料集進行訓練，但遭到入侵或帶有偏差的資料可能會破壞整個系統。 資料投毒攻擊 會將惡意範例注入訓練集，教導 AI 系統忽略合法威脅，或將正常活動標記為可疑。
• 誤報與漏報會造成營運困難，因為 AI 系統可能產生過多警示或錯失真實攻擊。這會導致安全團隊出現警示疲勞，讓他們對真正的威脅變得麻木，同時將寶貴資源浪費在調查無害活動上。
• 模型複雜性與缺乏透明度，使網路安全專業人員難以理解 AI 系統如何得出其結論。這種「黑箱」問題會使事件回應更加複雜，也讓系統更難微調至最佳效能。
• 當您嘗試將 AI 解決方案納入現有的傳統安全基礎架構時，可能會遇到整合挑戰。相容性問題、資料格式衝突，以及對專業知識的需求，都可能形成實施障礙，延遲部署並增加成本。

實用最佳實務與檢查清單

以下是您可遵循並實施、以獲得最佳結果的 AI 網路安全最佳實務與檢查清單項目：

• MFA 是防範 AI 攻擊的最佳方式之一。它需要 2 種不同的驗證方法，例如密碼與 TOTP 驗證。Userfront 主動監控可協助入侵偵測，並增加額外的安全層。它可偵測異常並主動搜尋安全威脅。
• 您應為 AI 安全系統建立明確的治理規則。制定涵蓋資料處理、模型保護與法規遵循要求的政策。定期執行安全測試，以在攻擊者發現問題之前先行找出問題。
• 如果您需要保護個人隱私，請在模型訓練期間套用差分隱私技術。監控您的資料管線是否有遭竄改的跡象。您會希望維持乾淨且具代表性的資料集，以避免偏差問題。
• 您可以加密所有訓練資料，以防止未經授權的存取。設定以角色為基礎的控制，讓只有經核准的人員才能存取敏感資訊。每月稽核您的資料存取記錄，以發現異常活動。
• 使用模擬真實攻擊的對抗式技術來訓練您的 AI 模型。在資料到達核心系統之前加入輸入過濾器。設定監控工具以捕捉異常存取模式。您應保留模型的備份副本，並記錄其回復程序。上線前請徹底測試所有內容。記錄您的模型能做與不能做的事項。

AI 網路安全的未來

AI 代理可徹底革新 SOC 團隊，並在可預見的未來自動化許多複雜任務。它們可協助人們定位資料、自動化複雜搜尋查詢，以及在無需額外訓練或協助的情況下撰寫程式碼。

AI 代理將能夠更好地自行推理，並達成人類操作人員的特定目標。它們很快也將能夠自我改進與修改。使用 AI 代理來監控其他 AI 代理的情況也將增加，但這可能還需要一段時間才會進入市場。大多數代理式安全失敗也將獲得解決。網路安全會被 AI 取代嗎？不會，我們仍然需要人類專家來監督這些代理。只是隨著 AI 網路安全公司在未來數個月到數年內提出更準確且更可靠的解決方案，人力配置將會減少。

AI 網路安全案例研究與範例

以下說明 AI 在現實世界中如何被用來發動網路攻擊：

• DeepPhish 是一種可自動化 魚叉式網路釣魚 活動的工具。它透過社群媒體與其他線上管道分析目標帳戶的資料。所以，結果如何？它根據蒐集到的資料製作高度精準且個人化的網路釣魚電子郵件，因而在受害者開啟時成功欺騙他們。
• TrickBot 是一種銀行木馬，後來演變為使用 AI 型模型來規避偵測技術。它蒐集受害者資料，並使用 ML 更深入了解哪些類型的攻擊更可能成功。TrickBot 會動態適應不同的安全環境，並在各組織的網路中橫向擴散。
• Satori Botnet 因使用 AI 與 ML 尋找 IoT 裝置中的弱點而聲名狼藉。與其他傳統惡意軟體變種相比，它能以更廣泛且更快速的規模自動找出連線中的弱點並感染目標。

現在，以下是一些在防禦進階威脅方面，AI 應用於網路安全的範例與案例研究：

• CordenPharma 使用自我學習 AI，在有限的網路安全資源下保護敏感病患資料與 IP。他們能夠防範供應鏈攻擊、隱匿型惡意軟體，並避免錯失細微威脅。
• Memcyco 導入帳戶接管 (ATO) 防護，並對抗進階網路釣魚活動。他們阻止攻擊者使用遭竊憑證，並將 ATO 事件減少了 65%。

SentinelOne 的 AI 驅動網路安全

SentinelOne 可以對抗 AI 驅動的攻擊 會對組織發動。您可能會遇到某些攻擊能夠繞過傳統防禦的情況，但當您部署 SentinelOne 時，就不會面臨這個問題。 Purple AI 是 SentinelOne 的生成式 AI 安全分析師，能夠為您的 SOC 團隊提供支援。您可以藉此加快調查與回應速度。SentinelOne 透過 Prompt AI 協助您保護工作負載。它可讓您即時掌握整個組織中的生成式 AI 使用情況。

最棒的是，您可以針對所有主要 LLM 供應商獲得與模型無關的涵蓋範圍，例如 Google Anthropic、OpenAI，甚至其他供應商，例如地端模型和自託管基礎架構。SentinelOne 在保護您的資料、AI 模型、管線以及整體業務方面表現出色。您可以使用其 Offensive Security Engine™  來描繪攻擊路徑，並在攻擊發生前預測攻擊。Verified Exploit Paths™  功能可協助您在基礎架構上啟動進階攻擊模擬，並找出您平常不會注意到的隱藏風險。SentinelOne 可透過涵蓋 GCP、Azure 和 AWS 的即時合規評分，提升您組織的合規狀態。

如果您正在尋找整體性的安全解決方案，那麼 SentinelOne 的無代理程式 CNAPP可協助您防禦最新的 AI 驅動威脅。SentinelOne 的 AI Security Posture Management 可為您的 IT 與雲端生態系統提供快速處置與更深入的可視性，尤其是 AI 模型、管線與服務。若您的目標是落實左移安全、強化 SaaS 安全態勢管理，或收緊雲端權限授與的權限設定，那麼 SentinelOne 可以協助您完成這一切。您也可以防止機密外洩，而 SentinelOne 能夠偵測超過 750 種不同類型的機密。

您可以啟用持續性威脅監控、降低警示疲勞、消除誤判，並將攻擊面降至最低。SentinelOne 非常適合對抗網路釣魚、惡意軟體、社交工程、加密貨幣挖礦程式、影子 IT 攻擊、勒索軟體，以及其他各種形式的網路威脅。您可以在多個攻擊面上強化防禦，並透過 Singularity™  Endpoint Protection Platform 為雲端、端點與身分取得自主式偵測與回應能力。SentinelOne 也能協助您延伸防禦，搭配Singularity™  Cloud Workload Security 和 Singularity™  XDR Platform，從而為您提供完整涵蓋。

結論

AI 在資安領域的影響已十分明確：AI 資安為組織提供更聰明的方式來防禦當今威脅——讓演算法處理繁重工作，讓您能專注於策略目標。透過 AI，您可獲得快速的威脅偵測、即時回應，以及會隨著攻擊者戰術變化而調適的防護。如果您的團隊人力吃緊或缺乏深厚專業知識，AI 驅動的解決方案可以補足缺口，並讓您的系統全天候 24/7 保持安全。

您可以將 AI 與定期訓練、完整備份及分層控制結合，以建立更強大的安全態勢。這不是要取代人類，而是要更聰明地運作，讓網路防禦既實用又可靠。立即聯絡 SentinelOne 以取得協助。