利用人工智能进行漏洞评估

根据2023年的一份报告 网络安全企业据估计，到 10.5 年，网络犯罪每年将给世界造成 2025 万亿美元的损失。每年记录在案的网络犯罪数量都会创下新高。这要求对传统的安全测试流程进行重大改变。这就是漏洞评估发挥作用的地方。

漏洞评估对于识别系统中的弱点以防范恶意行为者和黑客至关重要。随着网络威胁的增加，组织正在将人工智能 (AI) 集成到漏洞评估中，以增强威胁检测和管理。

我们将讨论人工智能如何重塑漏洞评估、改进传统流程并提供更好的网络安全防御。

了解漏洞评估

漏洞评估旨在识别、量化和确定软件系统、应用程序和网络中的安全风险和漏洞的优先级。执行漏洞评估的常用方法包括：

• 安全分析： 漏洞评估通常通过对系统进行动态和静态分析来执行。此方法有助于发现空闲和运行状态下的应用程序代码错误。
• 软件包漏洞： 黑客可以利用代码和二进制文件中的漏洞来访问敏感代码。软件包漏洞扫描可检测代码中使用的二进制文件和库版本中的漏洞。
• 持续安全测试： 通过将测试工具集成到 持续部署流程。这些工具在每次代码合并时运行安全扫描。

人工智能在脆弱性评估中​​的作用

85% 的网络安全团队 表示他们的系统曾遭受过 AI 发起的攻击。这些统计数据让传统的测试方法变得过时。随着 AI 驱动的攻击增多，对 AI 驱动的漏洞测试的需求也显著增长。

脆弱性评估可分为两大类：

1. 动态应用安全测试 (DAST)： 该方法在应用程序运行时识别其漏洞，并在软件运行时对其进行测试。
2. 静态应用安全测试 (SAST)： 这种方法分析应用程序的源代码或二进制文件以在执行之前检测安全漏洞。

人工智能驱动的网络安全工具可以进行动态和静态分析，具有以下几个主要优势：

• 提高准确性： 人工智能显著提高了漏洞检测的准确性和速度。人工智能可以利用算法快速高效地分析大量数据，并 机器学习. 该分析可进一步用于识别可能表明存在漏洞的模式。
• 加速进程： 人工智能工具提供自动扫描， 模式识别以及实时分析。这有助于加快测试过程并尽早发现问题。
• 主动风险管理： 传统安全测试工具的范围有限，因为它们依赖于预定义的模式。另一方面，人工智能扫描仪使用机器学习算法和训练数据集，可以主动且尽早地识别潜在漏洞。

漏洞评估的关键 AI 技术

人工智能 (AI) 在识别和管理系统漏洞方面发挥着重要作用。以下是一些用于漏洞评估的 AI 技术：

1. 机器学习 (ML)： 人工智能模型通过学习过去的数据来预测新的威胁。机器学习有助于通过分析模式来检测系统中可能被利用的异常行为或弱点。
2. 自然语言处理（NLP）： 该技术可帮助人工智能阅读和理解人类语言。它可以扫描报告、安全文档和代码以识别漏洞或安全风险。
3. 异常检测： 人工智能利用这一点来标记系统中的异常活动。它了解“正常”是什么样子，然后发现任何偏离正常的行为，这可能预示着潜在的安全风险。
4. 自动化： 人工智能可以自动执行重复性任务，例如扫描大量代码或数据以查找漏洞。这加快了发现安全问题的过程并减少了人为错误。
5. 威胁情报： 人工智能收集并分析来自各种来源的数据，以实时预测和应对潜在威胁。这有助于防范新的漏洞。

如何在漏洞评估中实现AI解决方案？

在网络安全中实施人工智能解决方案不是短跑，而是一场马拉松。为了成功地将人工智能工具集成到现有的漏洞评估流程中，组织应遵循以下步骤：

评估现有流程的变化

• 评估当前流程： 评估用于漏洞扫描的现有流程和工具。此评估将有助于确定可以集成 AI 的领域和差距。
• 选择 AI 工具： 选择符合组织安全要求和基础设施的人工智能驱动技术。所选解决方案应补充当前流程，同时增强检测和响应能力。

持续监控和适应

传统的漏洞评估需要持续监控和调整。即使是微小的代码更改也可能带来潜在风险。AI 工具通过以下方式在持续监控方面表现出色：

• 使用经过训练的数据： AI 工具根据实时数据和模式进行训练。它们可以快速识别开发团队推送的任何易受攻击的代码 PR。因此，它们可以适应即将到来的威胁。这有助于在代码投入生产之前发现错误。
• 监控警报和报告： 人工智能生成的报告提供了有关系统保护的宝贵见解。电子邮件或 Slack 警报会持续跟踪系统的状态。
• 与开发和发布流程的集成： AI工具 可以通过持续安全测试与持续交付和发布管道集成。这可确保在部署之前自动分析任何代码更改是否存在漏洞。

提升团队技能

成功将 AI 融入漏洞评估需要网络安全团队开发 AI 和 ML 方面的高级技能。组织应重点关注以下关键领域，以确保团队做好准备：

• 投资团队： 为了使人工智能驱动的脆弱性评估取得成功，投资培训至关重要 网络安全团队。这可以通过在组织内推广培训和指导文化来实现。
• 增强网络安全团队的能力： 研讨会、知识共享会议和在线培训等活动可以使网络安全团队转向基于人工智能的测试。

人工智能在漏洞评估中的优势

为了应对针对软件系统的安全威胁，AI 驱动的漏洞评估必不可少。AI 驱动的漏洞评估的一些好处包括：

• 速度和精度： 人工智能工具通过发现手动测试经常遗漏的模式和异常来提高准确性。它们可以自动进行分析并根据过去的模式和缺陷提供实时结果，从而提供系统状态的准确图景。
• 有效防范基于人工智能的违规行为： AI 工具全天候监控系统是否存在新威胁。它们可以快速捕获和修复基于 AI 的攻击。它们通过学习实时数据进行适应。这可以确保系统免受任何来袭威胁。
• 降低成本： 用于漏洞评估的 AI 工具减少了人工工作量。这有助于节省时间和金钱，因为无需额外的资源或人员来处理漏洞评估的某些方面。

人工智能驱动的漏洞评估面临的挑战

虽然人工智能在漏洞评估方面提供了显著的优势，但它也面临挑战。团队在将人工智能融入漏洞评估流程时可能面临的最大挑战是：

• 大数据要求： 人工智能算法需要大量高质量的 data 进行有效培训。这可能会给资源有限或无法访问相关数据集的组织带来挑战。
• 道德和隐私问题： 网络安全领域的人工智能引发了道德和隐私问题，特别是在收集和使用敏感用户数据方面。Meta 就是一个典型的例子。该公司面临 1.3亿美元 忽视数据传输法规。组织必须遵守道德原则和监管要求，以避免受到法律诉讼。
• 与现有系统集成： 将人工智能驱动的漏洞评估集成到现有的安全工作流程和工具链中可能非常复杂。兼容性问题、数据格式差异以及大量定制需求可能会阻碍采用。

总结

将人工智能纳入漏洞评估是防范网络威胁的明智且必要的一步。人工智能有助于加快流程、提高准确性并在风险成为更大问题之前发现风险。

虽然存在一些挑战，例如需要大量数据以及确保 AI 适合当前系统，但其好处值得付出努力。通过使用 AI，公司可以领先于威胁、节省资金并更好地保护其数据。

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