David Balaban 是一位拥有超过 17 年恶意软件分析和防病毒软件评估经验的计算机安全研究员。David 运营着 MacSecurity.net 和 Privacy-PC.com 项目，这些项目提供了有关当代信息安全问题的专家意见，包括社会工程、恶意软件、渗透测试、威胁情报、在线隐私和白帽黑客。David 拥有强大的恶意软件故障排除背景，最近专注于勒索软件的对策。
选择最强大的模型似乎是一种自然的选择。当您构建一个AI驱动的产品时，选择最强大的模型似乎是一种责任（几乎是逻辑性的）。GPT-4o、Claude Opus、Gemini Ultra都是令人印象深刻的技术，选择最聪明的工具似乎是一个安全的选择。但是，有一个问题。项目变得臃肿，成本飙升，延迟开始出现。大约在第三个月，团队开始问为什么一个简单的自动补全功能会消耗掉API积分，就像一个没有责任感的初创公司一样。关键在于，“最强大”和“最合适”是两个不同的标准。提供AI应用开发服务的供应商会根据评估选择模型，而不是排行榜排名。更大并不总是更好一个前沿模型在理想条件下表现非常好，但操作成本很高，处理不完美的输入很差，并且超过了简单任务的要求。GPT-4o可以写诗，推理法律合同，调试代码，并向10岁的孩子解释量子纠缠，有时在同一个响应中。这种能力确实令人印象深刻。但是，如果您的应用程序只是总结客户支持票或从发票中提取结构化数据，您将为未使用的功能付费。较小的、专门的模型可以以令人印象深刻的准确性处理专注的任务： GPT-4o迷你版可以以大约15倍较低的成本覆盖大多数语言任务 Claude Haiku专为高容量、结构化工作负载的速度和效率而设计 Mistral 7B和Llama 3.1 8B是可以快速运行和微调的开源选项 当任务狭窄，提示精心设计时，这些模型与前沿模型之间的差距会大大缩小。规划会议中没有人讨论的成本数学前沿模型的API定价可能比其较轻的对应模型每个令牌高出10到30倍。这种差距听起来很抽象，直到你在大规模上建模它。假设您的应用程序每月进行500,000次API调用： 模型 预估月度成本 GPT-4o $1,500 – $3,000 GPT-4o迷你版 $150 – $300 Claude Haiku $125 – $250...
人工智能已经改变了网络安全领域。安全运营中心现在处理更多的遥测数据，检测异常更快，自动化重复的调查。理论上，这应该代表着网络防御的黄金时代。然而，实际上，许多团队感到比以往任何时候都更加不知所措。检测能力已经大大提高，但清晰度并没有提高。现代网络安全的悖论是，提高可见性往往会导致更大的不确定性。当一切看起来都很可疑时，判断什么真正重要就成为中心挑战。更多的检测并不等于更好的保护基于人工智能的安全工具以前所未有的规模生成警报。行为分析、端点检测、云监控、身份异常检测和威胁狩猎引擎不断扫描基线活动的偏差。结果就是警报的泛滥。研究表明，团队每天面临大约 4,484 个警报，由于资源限制，很大一部分警报被忽略。这种数量说明了检测能力和响应能力之间的差距。人工智能提高了可见性，但也提高了噪音水平。对于安全领导者来说，这造成了运营上的紧张。分析师花费宝贵的时间调查最终风险很小的事件。同时，高影响威胁可能隐藏在较低优先级的信号中。优先级问题问题不是数据稀缺。问题是上下文稀缺。安全平台擅长识别异常。但是，它们不太擅长解释哪些异常在特定业务环境中最重要。开发服务器上的漏洞与客户面向的支付系统上的漏洞不等同。这就是现代 威胁情报平台 的战略重要性。它不仅仅是聚合警报，而是将外部威胁情报与内部资产上下文、利用可行性和暴露数据相关联。它回答了一个更有意义的问题：哪些警报与活跃的威胁活动和关键资产相交叉？优先级将数量转化为焦点。没有优先级，团队默认为反应性应急，往往由第一个到达的警报驱动。人工智能提高了双方的赌注还需要认识到，人工智能并不是仅限于防御者。正如最近的报道所强调的， 人工智能已经赋予了网络战场的另一方。威胁者现在利用机器学习模型自动化侦察，制作非常令人信服的钓鱼活动，并动态地适应恶意软件行为。大型语言模型可以在规模上生成本地化的钓鱼电子邮件。自动化扫描工具可以在几分钟内识别出错误配置的云资源。凭证收集活动不断根据响应模式进行完善。这加速了时间线。初始泄露和横向移动之间的间隔正在缩短。防御团队必须比以往任何时候都更快地解释和采取行动的信号。当自动化放大攻击速度而防御团队仍然受到人类响应带宽的限制时，失衡就变得明显了。全面覆盖的幻觉许多组织试图通过添加更多工具来解决警报疲劳。更多的检测引擎，更多的仪表盘，更多的数据源。假设是，提高可见性将降低风险。实际上，碎片化的工具通常会增加复杂性。单独的控制台产生单独的警报，没有统一的上下文。分析师手动在系统之间交叉引用数据，延长了调查周期。战略问题从“我们如何检测更多？”转变为“我们如何解释我们检测到的内容？”成熟的方法专注于遥测源的相关性。网络活动、身份异常、端点信号和漏洞数据必须汇聚到统一的风险模型中。这一汇聚使安全团队能够区分常规噪音和协调攻击活动。上下文是新的区别点高性能安全计划越来越多地依赖上下文智能，而不是孤立的警报。上下文包括资产关键性、业务影响、利用可能性和活跃威胁活动。例如，理论上严重的漏洞如果没有被积极利用，可能需要监控而不是立即修复。相反，一个与针对类似组织的正在进行的活动相关的中等严重性漏洞需要快速行动。威胁情报源提供了这种外部视角。当与内部暴露数据结合时，它们创建了一个优先修复路线图，而不是一个断开的警报列表。这就是人工智能应该提供帮助的地方，而不是让人感到不知所措。人工智能模型不应该产生更多的警报，而应该突出人类分析师可能在时间压力下错过的相关性。从检测到暴露管理网络安全领域的讨论逐渐转向暴露管理。组织不再仅仅关注攻击开始后识别攻击，而是开始绘制和减少可利用的路径，然后再触发这些路径。持续暴露管理框架评估漏洞、错误配置和身份权限如何相交。它们模拟潜在的攻击路径，以确定风险在哪里积累。威胁情报平台集成到这个模型中可以提高准确性。它有助于确定暴露是否在野外被积极针对。这种区别直接影响优先级决策。主动降低暴露通常比调查另一个假阳性更有影响力。人类因素在每个警报队列后面都是分析师在压力下做出判断。警报疲劳不仅仅是一个运营上的不便。它是一个人类可持续性问题。当专业人员处理成千上万的低价值警报时，认知疲劳增加。决策质量下降。倦怠增加。在已经受到限制的劳动力市场中，人才留存变得困难。人工智能本应减轻这种负担。在某些环境中，它做到了。在其他环境中，它只是将信号量增加了，而清晰度并没有提高。人工智能集成的下一个阶段必须强调质量而不是数量。模型应该调整以最小化假阳性并提高风险评分的精度。2026 年的成熟度是什么样的2026 年的网络安全成熟度不会由公司能够生成的警报数量来定义。它将由公司将情报转化为行动的速度和准确性来定义。将上下文威胁情报、暴露分析和自动优先级集成到一个系统中的组织将优于仅依赖检测的组织。目标不是完全消除警报，而是确保每个警报代表有意义的风险。安全团队需要更少、更有信心的决策。他们需要能够澄清而不是模糊的可见性。人工智能仍然是这一转变的核心。当战略性实施时，它降低了认知超载并提高了优先级。当没有集成实施时，它会放大混乱。区别在于架构，而不仅仅在于算法本身。
人工智能现在已经成为许多 SaaS 平台的核心组成部分，这也带来了新的测试挑战。这些系统不仅仅运行代码，还会生成预测，适应新数据，并同时为成千上万的客户提供服务。如果底层基础设施是多租户的，压力就会更加激烈。一个小小的缺陷就可能对所有客户产生连锁反应，破坏对产品和品牌的信任。自动化是唯一能跟上这种复杂性的方法。为什么 AI SaaS 测试不同常规的 SaaS 测试关注可靠性、数据一致性和性能。AI SaaS 提高了标准。第一个复杂性是模型可变性。一个模型可能在一个租户的数据上表现良好，但在另一个租户的数据上表现糟糕。这种不可预测性使得定义“正确”的标准变得困难。第二个复杂性是隐私。 多租户架构 需要严格的隔离。测试人员必须确认一个客户的查询永远不会接触到另一个客户的数据。即使是小小的泄漏也是不可接受的。第三个复杂性是资源密集性。AI 工作负载消耗的 CPU 或 GPU 资源远远超过传统的 SaaS 任务。同时为数百个租户运行推理可能会拖慢性能，因此测试必须模拟这些条件，以免客户遇到问题。这些三个因素结合在一起，使得手动测试变得太慢、太狭窄。没有自动化，团队就无法以客户期望的速度发布新功能。自动化的作用自动化不仅仅是一个捷径，它成为 AI SaaS 质量保证的骨干。自动化检查运行速度快，快速捕获回归，并且可以同时跨多个租户进行。它们提供了人工测试人员无法保证的一致性，当系统需要多次验证时。自动化的真正价值在于它如何支持增长。当更新频繁发布时，手动测试周期根本跟不上。自动化框架创建了一个安全网，允许团队自信地部署，而不需要长时间的发布冻结。它们还扩大了覆盖范围，处理重复场景，同时释放人工测试人员专注于探索性工作和边缘情况。建立基础并不是所有的测试区域都需要同时自动化。从核心组件开始是有意义的，例如： API 测试：验证响应、延迟和错误处理。 数据验证：确认租户隔离和权限边界。 回归测试：在每次发布时运行工作流，以防止破坏。...
生成式 AI 的引入和演变如此突然和激烈，以至于很难完全欣赏这项技术如何改变了我们的生活。让我们回顾三年前。是的，AI 正在变得更加普遍，至少在理论上。更多的人知道它可以做什么，尽管即使这样，也存在对 AI 能力的巨大误解。某种程度上，这项技术同时被低估和高估了其实际能力。然而，普通人仍然可以指出一两个领域，AI 正在发挥作用，执行高度专业的任务 相当好，在高度受控的环境中。除此之外，任何超出这些的东西要么仍然在研究实验室中，要么根本不存在。将其与今天相比。凭借仅有的写一句话或提问的能力，世界就在我们的指尖。我们可以生成真正独特和惊人的图像、音乐，甚至电影，并且具有颠覆整个行业的能力。我们可以增强搜索引擎过程，提出一个简单的问题，如果问题构造得当，可以生成足以被认为是大学学者水平的自定义内容……或者，如果我们指定了观点，足以被认为是普通三年级学生的水平。虽然这些能力在一年或两年内已经变得非常普遍，但几年前，它们被认为是绝对不可能的。生成式 AI 领域存在，但还没有起飞。今天，许多人已经尝试过生成式 AI，例如 ChatGPT、Midjourney 或其他工具。其他人已经将它们融入了日常生活。这些工具的演变速度非常快，几乎令人震惊。考虑到过去六个月的进步，我们毫无疑问将在未来几年中一次又一次地被这些创新所震撼。生成式 AI 中的一个特定工具是检索增强生成（RAG）系统的性能，以及它们推理复杂查询的能力。FRAMES 数据集的引入，在一篇关于评估数据集工作原理的文章中进行了详细说明，展示了当前的状态和未来的发展方向。即使在 2024 年末引入 FRAMES 之后，已经有多个平台打破了他们在推理困难和复杂查询方面的记录。让我们深入了解 FRAMES 评估的内容以及不同生成式 AI 模型的性能。我们可以看到，去中心化和开源平台不仅能保持自己的地位（特别是 Sentient Chat），而且还能让用户清晰地看到一些...
生成式人工智能带来的隐私风险是非常真实的。从增加监控和曝光到更有效的钓鱼和语音钓鱼活动，生成式人工智能无差别地侵蚀隐私，同时为不法行为者提供了针对个人和群体的工具。解决这个问题的最明确的解决方案是消费者和用户集体反对人工智能的炒作，要求开发或实施所谓的人工智能功能的透明度，以及政府机构对其运营的有效监管。虽然值得努力实现，但这不太可能很快发生。剩下的方法是合理的，即使不完整的方法来减轻生成式人工智能的隐私风险。长期的、可靠的预测是，公众对数据隐私的教育程度越高，生成式人工智能带来的隐私风险就越小。我们是否真正理解生成式人工智能的概念？人工智能的炒作如此普遍，以至于调查人们对生成式人工智能的理解几乎没有必要。当然，这些“人工智能”功能、功能和产品实际上并不是真正的人工智能的例子，而是主要是机器学习（ML）、深度学习（DL）和大型语言模型（LLMs）的例子。生成式人工智能，如其名称所示，可以生成新内容——无论是文本（包括编程语言）、音频（包括音乐和类似人类的声音）还是视频（带有声音、对话、剪辑和摄像头变化）。所有这一切都是通过训练大型语言模型来识别、匹配和复制人类生成内容中的模式来实现的。让我们以ChatGPT为例。像许多大型语言模型一样，它的训练分为三个阶段： 预训练：在此阶段，大型语言模型被“喂”以来自互联网、书籍、学术期刊和其他可能包含潜在相关或有用文本的材料。 有监督的指令细化：模型被训练以更连贯地响应指令，使用高质量的指令-响应对，通常来自人类。 从人类反馈中强化学习（RLHF）：像ChatGPT这样的大型语言模型通常会经过此额外的训练阶段，在此期间，用户与模型的交互被用来完善模型与典型用例的对齐度。 所有三个训练阶段都涉及数据，无论是预训练中使用的大型数据存储，还是通过强化学习从人类反馈中实时处理的数据。正是这些数据带来了生成式人工智能的主要隐私风险。生成式人工智能带来的隐私风险是什么？当个人信息（数据主体）在未经数据主体同意的情况下被泄露给其他个人或实体时，隐私就会受到损害。大型语言模型在预训练和细化过程中使用了广泛的数据，这些数据可能包含个人数据，通常来自公开可用的来源，但不总是如此。即使这些数据来自公开可用的来源，将其聚合和处理大型语言模型，并通过大型语言模型的接口使其可搜索，也可以被视为进一步侵犯隐私。从人类反馈中强化学习（RLHF）阶段使情况更加复杂。在此训练阶段，用户与大型语言模型的真实交互被用来迭代地纠正和完善大型语言模型的响应。这意味着用户与大型语言模型的交互可以被任何具有访问权的用户查看、共享和传播训练数据。在大多数情况下，这并不是隐私侵犯，因为大型语言模型开发者通常包括要求用户在与大型语言模型交互之前同意的隐私政策和服务条款。隐私风险在于许多用户不知道他们已经同意了此类数据收集和使用。这些用户可能会在与这些系统交互时泄露私人和敏感信息，而不知道这些交互既不保密也不私密。通过这种方式，我们得到了生成式人工智能带来的三种主要隐私风险： 可能包含个人信息的预训练数据存储容易受到损害和泄露。 预训练数据中包含的个人信息可能会通过大型语言模型的响应泄露给同一大型语言模型的其他用户。 在与大型语言模型交互过程中提供的个人和机密信息最终会落入大型语言模型开发者的员工和可能的第三方承包商手中，从而可能被泄露或查看。 这些都是对用户隐私的风险，但个人可识别信息落入错误人手中的几率似乎仍然相对较低。至少在数据经纪人介入之前都是如此。这些公司专门从事嗅探个人可识别信息的工作，并收集、聚合和传播甚至公开广播这些信息。随着个人可识别信息和其他个人数据成为一种商品，数据经纪人行业也随之出现，以从中获利，任何“泄露”的个人数据都可能被数据经纪人收集并广泛传播。生成式人工智能的隐私风险背景在研究生成式人工智能产品、服务和企业合作伙伴带来的具体隐私风险之前，让我们退一步，全面地看一下生成式人工智能的全部风险。Moraes和Previtali为IAPP撰写的文章中，采用了数据驱动的方法，完善了Solove的2006年“隐私分类法”，将其中的16种隐私风险缩减为12种人工智能特有的隐私风险。这些是Moraes和Previtali的修订分类法中包含的12种隐私风险： 监控：人工智能加剧了监控风险，通过增加个人数据收集的规模和普遍性。 识别：人工智能技术可以自动链接各种数据源中的身份，增加了个人身份泄露的风险。 聚合：人工智能将个人数据的各个部分结合起来，以进行推断，造成了隐私侵犯的风险。 颅相学和体貌学：人工智能从身体特征中推断出性格或社会属性，这是Solove分类法中没有的新风险类别。 二次使用：人工智能加剧了将个人数据用于除最初意图以外的其他用途的做法，通过数据的改用。 排除：人工智能使得用户对其数据的使用缺乏了解和控制更加严重，通过不透明的数据实践。 不安全：人工智能的数据要求和存储实践使数据泄露和未经授权的访问风险增加。 暴露：人工智能可以揭示敏感信息，例如通过生成式人工智能技术。 歪曲：人工智能能够生成真实但虚假的内容，增加了虚假或误导性信息的传播风险。 披露：人工智能可能会导致数据的不当共享，当它从原始数据中推断出额外的敏感信息时。 增加可访问性：人工智能使敏感信息更容易被比预期更广泛的受众访问。 侵入：人工智能技术侵犯了个人空间或独处，通常通过监控措施。 这是一些令人担忧的风险。值得注意的是，这个分类法考虑到了生成式人工智能倾向于产生幻觉——生成和自信地呈现事实上不准确的信息。这种现象，即使很少泄露真实信息，也是隐私风险。虚假和误导性信息的传播以比准确信息更微妙的方式影响了主体的隐私，但仍然影响了它。让我们深入研究一些生成式人工智能产品中这些隐私风险的具体例子。与基于文本的生成式人工智能系统的直接交互最简单的场景是用户直接与生成式人工智能系统交互，例如ChatGPT、Midjourney或Gemini。用户与这些产品的交互通常被记录、存储和用于强化学习从人类反馈（RLHF）、有监督的指令细化，甚至其他大型语言模型的预训练。许多此类服务的隐私政策分析也揭示了其他数据共享活动，这些活动是由不同的目的驱动的，例如营销和数据经纪。生成式人工智能系统带来的另一种隐私风险是：这些系统可以被视为巨大的数据漏斗，收集用户提供的数据以及他们与底层大型语言模型交互时生成的数据。与嵌入式生成式人工智能系统的交互一些用户可能正在与嵌入在某个产品中的生成式人工智能接口交互。用户可能知道他们正在使用“人工智能”功能，但他们不太可能知道这对数据隐私风险意味着什么。嵌入式系统的主要问题是用户缺乏对个人数据可能最终落入开发人员和数据经纪人手中的认识。这里有两种缺乏认识的程度：一些用户意识到他们正在与生成式人工智能产品交互；而另一些用户认为他们正在使用生成式人工智能嵌入或访问的产品。无论哪种情况，用户可能已经（并且可能已经）从技术上同意了与嵌入式系统交互相关的服务条款和条件。其他将用户暴露于生成式人工智能系统的合作伙伴关系一些公司以用户不太可能意识到的方式将生成式人工智能接口嵌入到其软件中，导致用户在不知不觉中与第三方共享信息并与之交互。幸运的是，“人工智能”已经成为如此有效的销售点，以至于不太可能有公司将此类实施保密。另一个现象是，当公司试图与生成式人工智能公司（如OpenAI）共享用户或客户数据时，遭到了日益增长的反弹。例如，数据删除公司Optery最近撤销了一项计划，即默认情况下与OpenAI共享用户数据，这意味着用户会自动加入该计划，除非他们选择退出。不仅用户迅速表达了他们的失望，而且该公司的数据删除服务也被从隐私指南的推荐数据删除服务列表中删除。Optery撤销了其决定，这是值得称赞的，但这里的重要事情是用户的反弹：人们开始意识到与“人工智能”公司共享数据的风险。Optery案例是这里的一个很好的例子，因为其用户在某种意义上处于对所谓人工智能实施日益增长的怀疑态度的前沿。选择数据删除服务的用户通常也是那些会关注服务条款和隐私政策变化的人。对生成式人工智能数据使用的日益增长的反弹证据并非只有注重隐私的消费者对生成式人工智能系统及其相关的数据隐私风险提出了担忧。在立法层面，欧盟的人工智能法案根据严重程度对风险进行分类，大多数情况下，数据隐私是明确或暗示的标准。该法案还解决了我们之前讨论的知情同意问题。美国虽然在采纳全面、联邦的数据隐私立法方面行动迟缓，但至少在行政命令14110中得到了保障。同样，数据隐私问题是命令目的的前沿： “人工智能技术的不负责任的使用可能会加剧社会危害，例如欺诈、歧视、偏见和虚假信息”——所有这些都与个人数据的可用性和传播有关。回到消费者层面，反对侵犯隐私的生成式人工智能实施的不仅是特别注重隐私的消费者。微软的臭名昭著的“人工智能驱动”的回忆功能原本打算用于其Windows 11操作系统，是一个典型的例子。 一旦人们意识到隐私和安全风险的程度，反弹足以让科技巨头后退。遗憾的是，微软似乎并没有放弃这个想法，但最初的公众反应仍然令人振奋。同样，微软的Copilot计划因数据隐私和数据安全问题而受到广泛批评。由于Copilot是在GitHub数据（主要是源代码）上训练的，围绕微软的编程人员和开发人员软件许可协议的潜在违规行为也引发了争议。在这些情况下，数据隐私和知识产权之间的界限开始变得模糊，赋予前者货币价值——这并不是一件容易做到的事情。也许人工智能成为消费者眼中红旗的最大迹象是苹果公司最初的人工智能发布，特别是在与OpenAI的数据共享协议方面，获得了冷淡甚至警惕的公众反应。零碎的解决方案立法者、开发者和公司可以采取一些措施来缓解生成式人工智能带来的某些风险。这些是针对生成式人工智能问题特定方面的专门解决方案，没有一个解决方案被认为是足够的。所有这些解决方案都需要立法支持才能发挥有意义的作用，这意味着它们注定会落后于这个动态领域的发展。 数据最小化：减少收集和存储的数据量是一个合理的目标，但它直接与生成式人工智能开发者对训练数据的需求相反。...
随着网络攻击的频率和复杂性不断增加，公司难以跟上。高技能的安全团队日夜不停地工作，以发现和阻止数字入侵者，但这往往感觉像是一场失败的战斗。黑客似乎总是占据优势。然而，有一丝希望。人工智能技术的新浪潮可能会将优势转回防御者一方。通过使用自学习程序作为数字盟友，安全分析师可以加强他们保护公司网络和设备的努力，而无需花费大量额外的资源。网络安全的一个领域是端点检测和响应（EDR），人工智能正在产生重大影响。这本质上是对攻击的早期警告系统，密切监视计算机、电话和其他端点，以发现潜在的网络攻击的微妙迹象。只要发现任何异常，EDR就会发出警报，以便人类专家可以进行调查。它甚至可以采取基本的行动，例如隔离受损设备，以便争取时间。但是，人工智能增强的EDR是否会完全取代人类干预的需要？简单的答案是，不。正如我们在许多人工智能应用中看到的，最佳结果似乎是当人工智能和人类共同工作，而不是一方取代另一方。让我们来分析为什么会这样。人工智能增强的EDR的承诺EDR工具已经成为识别、分析和修复不断演变的攻击的关键武器。今天，许多领先的EDR平台都在利用人工智能来增强人类的能力，提高准确性和效率。通过使用在大量威胁数据上训练的监督机器学习算法，人工智能增强的EDR可以： 发现从未见过的攻击模式和行为。通过分析系统事件和比较大量数据，人工智能可以检测人类分析师可能会错过的异常。这使您的团队能够识别和阻止其他工具无法看到的隐蔽攻击。 提供自动化调查的上下文。人工智能可以立即追溯事件的全部范围，扫描环境中的漏洞迹象。这减少了分析师理解根本原因所需的繁重工作。 优先处理最关键的事件。并非所有警报都需要同等程度的紧急性，但区分琐碎和严重的事件可能具有挑战性。人工智能评估突出最危险的威胁，以便专注于宝贵的人类注意力。 根据每次攻击推荐最佳响应。基于恶意软件的特点、利用的漏洞等，人工智能建议最佳的遏制和修复措施，以外科手术的精确度消除威胁。 人工智能增强允许分析师通过处理威胁检测、调查和建议中的繁重工作来更聪明、更快地工作。然而，人类的专业知识和批判性思维仍然是连接点的关键。人类因素：判断力、创造力、直觉虽然人工智能擅长处理数据，但人类分析师为端点防御带来了机器所缺乏的关键优势。人类提供了三个关键能力：平衡评估人工智能有时会将无害事件标记为可疑，导致虚假警报，或者它可能会错过真正的威胁。但是，人类专家可以使用他们的经验和良好的判断力来评估人工智能的发现。例如，如果系统错误地将正常的软件更新标记为恶意，分析师可以检查并纠正错误，避免不必要的中断。这一平衡的人类评估允许更准确的威胁检测。创造性问题解决攻击者不断修改他们的恶意软件，以躲避人工智能系统，这些系统通常被调整为发现已知的威胁。但是，人类分析师可以跳出思维定势，根据小的异常识别新的或微妙的威胁。当黑客改变他们的策略时，分析师可以根据代码中的微小异常制定新的检测规则——机器难以发现的见解。看到更大的图景保护复杂的网络意味着考虑许多机器无法完全考虑的因素。在复杂攻击的中间，人类的判断力变得至关重要，以便做出高风险的决定——例如，是否隔离系统或谈判赎金。虽然人工智能可以建议选项，但人类的视角仍然需要指导响应并最小化业务影响。人类洞察力和人工智能共同构成了一个强大的防御，可以捕获其他系统可能会错过的高级网络攻击。人工智能快速处理数据，而人类推理填补了空白。通过合作，人类和人工智能加强了端点保护。优化人工智能安全团队以下是一些提示，帮助您充分利用人工智能增强的EDR和人类主导的团队： 相信但验证人工智能评估。利用人工智能检测快速范围事件，但在采取行动之前通过手动狩猎验证发现。不要盲目相信每个警报。 使用人工智能来关注人类专业知识。让人工智能处理重复性任务，例如监视端点和收集威胁详细信息，以便分析师可以专注于更高价值的工作，例如战略响应规划和主动狩猎。 提供反馈以随时间改进人工智能模型。将人类验证反馈到系统中——确认真/假阳性——允许算法自我纠正以变得更加准确。人工智能从人类的智慧中学习。 每天与人工智能合作。分析师和人工智能合作得越多，双方就能学习得越多，提高技能和性能。每日使用会使知识加倍。 就像网络攻击者利用自动化和人工智能发动攻击一样，防御者必须用人工智能武装起来进行反击。由人工智能和人类智能提供支持的端点安全为保护我们的数字世界提供了最好的希望。当人类和机器联合起来，利用互补的能力来智胜和智取任何对手时，没有什么是我们无法共同实现的。网络安全的未来已经到来——这是一种人工智能合作。采用人工智能增强的EDR的挑战为安全监控实施人工智能听起来很棒。但是，对于已经人手不足的团队来说，实际操作可能会很混乱。人们面临着各种障碍，从理解工具的思维方式到停止警报疲劳等。警报疲劳。复杂性使用EDR工具的安全分析师不一定都是工程师。因此，要求他们直观地理解置信区间、精度率、模型优化和其他机器学习概念，这是一个很高的要求。没有用简单的语言解释这些概念的培训，人工智能的功能就无法被利用来抓住坏人。虚假警报泛滥在早期，尤其是，一些人工智能工具过度地标记了威胁。突然，分析师每周都会被数百个低置信度的警报淹没——其中很多都是虚假的。这会将关键信号淹没在噪音中。感到不知所措，许多团队可能会完全忽略这些警报。这些工具需要被优化和微调，以便在敏感度方面达到平衡。黑盒工具神经网络像不可穿透的黑盒。由于风险评分和建议的理由保持不透明，员工很难相信自动系统来做出决定。为了让人工智能与其人类同事赢得信誉，它必须让他们能够窥视其推理的内部工作原理——但这并不是当前技术总能做到的。不仅仅是一颗魔弹仅仅引入新的人工智能工具是不够的。为了充分利用这项技术，安全团队必须改进他们的流程、技能、政策、指标，甚至文化规范，以适应它。将人工智能作为一个成熟的包裹部署，而没有真正进化组织，将会锁住所有这些改变游戏规则的潜力。最后的话人工智能正在带来一系列令人兴奋的工具和对抗网络安全威胁的防御。虽然这是一个好消息，但大部分潜力将保持不变，直到人工智能和人类团队能够和谐地合作，发挥彼此的优势。EDR是网络安全的一个领域，它特别依赖于机器智能和人类专业知识之间的顺畅合作。当然，双方都存在一个学习曲线。人工智能系统需要更好地以人类同事可以理解和采取行动的透明方式传达其内部逻辑。清除早期警告系统中的信号与噪音问题也将有助于防止分析师疲劳和忽略警报。
人工智能（AI）正在革新行业，简化流程，改善决策，并解锁以前难以想象的创新。但是，这一切都是以什么代价为基础的？当我们见证人工智能的快速演变时，欧盟（EU）推出了欧盟人工智能法案，该法案旨在确保这些强大的工具以负责任的方式开发和使用。该法案是一项全面性的监管框架，旨在管辖欧盟成员国的人工智能部署和使用。与严格的隐私法如欧盟通用数据保护条例（GDPR）和加利福尼亚消费者隐私法（CCPA）相结合，该法案是创新和监管的重要交汇点。导航这一新的、复杂的格局是法律义务和战略必要性，使用人工智能的企业必须将创新雄心与严格的合规性要求相协调。然而，人们越来越担心，虽然欧盟人工智能法案的初衷是好的，但它可能会无意中扼杀创新，因为它对人工智能开发者施加了过于严格的监管。批评者认为，特别是对于高风险人工智能系统，严格的合规性要求可能会使开发者陷入过多的繁文缛节，减慢创新步伐，增加运营成本。此外，尽管欧盟人工智能法案的风险为基础的方法旨在保护公众利益，但它可能会导致过度谨慎的过度监管，从而阻碍人工智能发展所必需的创造性和迭代过程。人工智能法案的实施必须密切监控和根据需要进行调整，以确保它在不阻碍行业动态增长和创新潜力的同时保护社会利益。解析欧盟人工智能法案欧盟人工智能法案是一项里程碑式的立法，创建了一个促进创新同时保护公众利益的人工智能法律框架。该法案的核心原则植根于风险为基础的方法，根据人工智能系统对基本权利和安全的潜在风险，将其分类为不同的类别。风险为基础的分类该法案将人工智能系统分为四个风险等级：不可接受的风险、高风险、有限风险和最小风险。被认为对基本权利和安全构成不可接受风险的人工智能系统被彻底禁止。高风险系统包括作为产品安全组件或在附录III使用案例中使用的人工智能系统。高风险人工智能系统涵盖了包括关键基础设施、教育、生物识别、移民和就业在内的领域。这些领域依赖人工智能执行重要功能，使得这些系统的监管和监督至关重要。这些功能的例子可能包括： 使用来自传感器和其他来源的数据预测设备故障的预测性维护 分析视频以检测异常活动和潜在威胁的安全监控和分析 通过分析文档和移民系统内的活动来检测欺诈 教育和其他行业的行政自动化 被归类为高风险的人工智能系统须遵守严格的合规性要求，例如在整个人工智能系统生命周期中建立全面风险管理框架，并实施强大的数据治理措施。这确保人工智能系统的开发、部署和监控方式能够减轻风险并保护个人权利和安全。目标主要目标是确保人工智能系统安全、尊重基本权利并以值得信赖的方式开发。这包括要求强大的风险管理系统、高质量的数据集、透明度和人工监督。处罚不遵守欧盟人工智能法案可能会导致巨额罚款，最高可达公司全球年度营业额的6%。这些严厉的处罚凸显了遵守法规的重要性和疏忽的严重后果。人工智能和隐私法规：在创新和监管之间走钢丝通用数据保护条例（GDPR）是监管拼图的另一个重要部分，对人工智能的开发和部署产生了重大影响。GDPR严格的数据保护标准为使用个人数据的人工智能企业带来了多个挑战。同样，加利福尼亚消费者隐私法（CCPA）通过要求公司披露数据收集行为，对人工智能产生了重大影响，以确保人工智能模型对用户透明、负责和尊重隐私。数据挑战人工智能系统需要大量数据才能有效地进行训练。然而，数据最小化和目的限制的原则限制了对个人数据的使用，仅限于严格必要和指定目的。这种情况在人工智能开发中制造了一个冲突，即需要大量数据集与法律合规性之间的冲突。透明度和同意隐私法要求实体在收集、使用和处理个人数据时必须透明，并从个人那里获得明确的同意。对于人工智能系统，特别是涉及自动化决策的人工智能系统，这意味着确保用户了解其数据将如何使用，并同意此类使用。个人的权利隐私法还赋予个人对其数据的权利，包括访问、更正和删除其信息的权利，以及反对自动化决策的权利。这为依赖自动化流程和大规模数据分析的人工智能系统增加了一层复杂性。对人工智能战略的影响欧盟人工智能法案和其他隐私法不仅仅是法律形式——它们将以多种方式重塑人工智能战略。人工智能系统设计和开发企业必须从一开始就将合规性考虑纳入人工智能系统的设计和开发中，以确保其符合欧盟的风险管理、透明度和监督要求。这可能涉及采用新的技术和方法，例如可解释的人工智能和强大的测试协议。数据收集和处理实践遵守隐私法要求重新审视数据收集策略，以强制执行数据最小化和获得用户的明确同意。一方面，这可能会限制人工智能模型的数据可用性；另一方面，它可能会推动组织开发更先进的合成数据生成和匿名化方法。风险评估和缓解对于高风险人工智能系统，彻底的风险评估和缓解程序将至关重要。这包括定期进行审计和影响评估，并建立内部控制以不断监控和管理人工智能相关风险。透明度和可解释性欧盟人工智能法案和隐私法强调了人工智能系统中透明度和可解释性的重要性。企业必须开发可解释的人工智能模型，为用户和监管机构提供其决策和流程的清晰可理解的解释。再次，存在这些监管要求增加运营成本和减缓创新速度的风险，原因是增加了合规性和监督的层次。然而，也存在着建立更强大、更值得信赖的人工智能系统的机会，这些系统最终可以增强用户的信心并确保长期的可持续性。主动适应人工智能和监管始终在不断演变，因此企业必须主动调整其人工智能治理策略，以在创新和合规性之间找到平衡。治理框架、定期审计和培养透明度文化将是与欧盟人工智能法案和GDPR、CCPA中概述的隐私要求保持一致的关键。当我们反思人工智能的未来时，仍然存在一个问题：欧盟是否扼杀了创新，还是这些法规是确保人工智能造福整个社会所必需的必要防护措施？只有时间才能告诉我们，但有一点是肯定的：人工智能和监管的交叉点将继续成为一个动态且具有挑战性的领域。GDPR和CCPA。随着我们反思人工智能的未来，问题仍然存在：欧盟是否扼杀了创新，还是这些法规是确保人工智能造福整个社会所必需的必要防护措施？只有时间才能告诉我们，但有一点是肯定的：人工智能和监管的交叉点将继续成为一个动态且具有挑战性的领域。
很少有技术能像人工智能（AI）一样，在推动创新方面具有如此巨大的潜力。它正在改变银行、娱乐、电子商务、医疗保健、健身等行业，并在这些领域取得了许多令人着迷的进展。人工智能在软件开发的各个方面也表现出色。由于其自学习能力和快速分析大量数据的能力，人工智能可以提高编码者的工作效率、速度和质量。人工智能将继续改变软件开发的方式。让我们来看看人工智能和人类共同推动的软件工程领域的突破性变化。开发人员可以专注于更具创造性和复杂性的任务虽然人工智能目前还不能独立完成整个开发周期，但它已经成为执行重复性和枯燥的工作流的必备工具。人工智能编码助手，如 Tabnine 和 OpenAI Codex，正在这一领域获得关注。它们的主要贡献是自动代码补全，基于GitHub和其他资源上的成千上万的开源项目。这不仅节省了软件工程师的时间和提高了编码的准确性，还让他们有更多的时间专注于设计、用户体验、问题解决和创造性工作。人工智能和人类的合作将带来一个范式转变，双方的角色将互补而不重叠。开发人员将更多地担任监督角色，而人工智能将执行大部分枯燥的工作。人工智能还将在新开发人员的指导方面发挥重要作用。人工智能工具，如 Mendix Assist，可以让IT爱好者更容易地接触到最佳编码实践，从而促进该行业的民主化。人工智能使得软件缺陷的早期发现更加容易质量保证测试是一个漫长且耗时的过程，容易出现一些陷阱。由于软件供应商只能分配有限的时间来寻找产品中的缺陷，一些低质量的代码可能会被忽略，直到产品部署到客户环境中才被发现。人工智能已经在这一领域取得了突破。软件测试是人工智能最有前途的应用之一。它可以快速地分析大量代码，发现语法错误、逻辑不一致、编译错误和其他错误，速度和准确性都超出了人类分析师的能力。人工智能可以使用机器学习来测试程序的图形用户界面，通过比较不同环境下的运行结果来发现潜在的错误。人工智能驱动的工具可以从过去的项目中学习，创建新的测试用例，减少开发时间，确保最终用户得到高质量的产品。实时自动错误管理将继续蓬勃发展当软件中的错误积累时，就会产生所谓的技术债务。这是快速开发优先于质量的常见情况。忽视这些问题可能会导致软件故障和安全漏洞。人工智能和机器学习算法可以自动发现错误，根据严重程度进行分类，并在不需要人类干预的情况下进行修复。这种方法的效率来自于人工智能快速分析大量数据库的能力，发现异常并建议修复步骤。人工智能可以从以前分析的数据中学习，改进其错误检测和管理能力。因此，这一趋势将在开发领域继续受到关注。人工智能可以帮助软件工程师更好地理解项目的背景，包括客户需求、开发过程中的挑战和解决这些挑战所需的时间。人工智能可以训练来理解这些元数据，从而更好地预测项目的时间表和预算。人工智能丰富了项目的持续用户反馈为了交付满足客户需求的产品，IT专业人员应该将反馈放在首位。这种客户中心的方法可以提供有关如何增强用户体验的可行见解，从而帮助应用程序扩大其影响范围。机器学习算法可以实时监测用户与软件的交互，维持持续的反馈循环，并节省开发人员收集和组织这些信息的麻烦。用户行为数据的不断流入可以帮助创建动态的用户体验，根据不同的使用场景调整软件的界面表现。需求管理是一个相关的过程，涉及收集、验证和记录客户对应用程序的期望。人工智能驱动的解决方案可以提高这一过程的效率。训练有素的人工智能工具可以分析需求，发现不一致性，并建议改进。这些工具可以轻松地发现模糊的需求、不完整的需求和其他歧义，从而最小化审查时间。例如， IBM Watson 和 Visure Requirements ALM 是这一领域的知名工具。规划和成本估算变得不再令人生畏如果您熟悉软件项目初期阶段的细节，您就会知道这些阶段对开发团队来说有多么繁重。人工智能已经证明了其在估算项目时间表和预算方面的能力。准确的预测需要理解项目的全部背景，包括客户需求、开发过程中的挑战和解决这些挑战所需的时间。人工智能可以根据过去的项目和第三方来源的信息来理解这些元数据。人工智能可以帮助软件工程师更好地理解项目的背景，包括客户需求、开发过程中的挑战和解决这些挑战所需的时间。人工智能可以训练来理解这些元数据，从而更好地预测项目的时间表和预算。人工智能帮助提高代码安全性从开发的早期阶段到产品发布和部署，安全性应该始终是开发人员的首要考虑。数据泄露和勒索软件攻击往往是由于编码错误引起的。为了避免这些灾难，开发人员必须主动发现和修复这些错误。这种策略被称为 SecDevOps。人工智能是开发人员在这一方面的最佳盟友。机器学习算法可以使用公开的信息，如MITRE的CVE数据库，来检查每一行代码中的已知漏洞。这种保护涵盖了软件生命周期的所有阶段。在部署后，人工智能工具可以检测内部威胁和零日攻击，基于可疑的网络活动。人工智能的使用符合“左移”原则，即尽早发现和修复缺陷。这种做法可以减少成本，帮助软件供应商避免技术债务的陷阱。值得注意的是，网络犯罪分子已经开始滥用人工智能。最近有报道称，网络犯罪分子使用 ChatGPT 创建恶意软件，这凸显了人工智能安全性的重要性。展望未来人工智能已经融入软件开发的各个方面，其影响将继续增长。虽然一些分析师认为人工智能会使编码人员变得多余，但这种说法可能有些夸张。未来，人工智能将继续深化对重复性任务和高错误率过程的自动化，人类将继续编写软件，人工智能将提供帮助。
VPN网关的作用是什么？这种解决方案的未来会如何？在保护通信渠道时，哪些参数应该被考虑？许多组织都面临着保护传输数据的迫切需求。远程工作的转变更加剧了这一趋势。什么决定了VPN网关的选择——其功能、价格还是必要的证书？让我们深入探讨这些问题。如何配置VPN网关在使用加密网关的实际选项中，视频通信渠道、远程医疗和安全访问官方国家门户的保护最近一直很受欢迎。一般来说，我们可以谈论用户访问特定资源的常见场景。这可以是一个与IDM系统的安全通信渠道，一个云平台，或者是一个单一的入口点，通过该入口点可以路由到其他资源。从技术上讲，有两种使用加密网关的场景：站点到站点和客户端到站点。站点到站点的场景有两个要求集。第一个是地理分布式网络：例如，十几个分支组成一个共同的VPN网络。第二个选项是两个数据中心之间的安全渠道。保护企业数据在传输中的任务可以分为基于策略的VPN和基于路由的VPN。后者选项在节点数量增加到几千个设备时变得相关。在保护骨干网络的情况下，通常使用低级别的解决方案和点对点的拓扑结构。谈到保护高负载渠道时，不能仅仅局限于点对点的架构。点对多点的架构解决方案在世界市场上非常受欢迎。在L2级别保护渠道非常有效，因为只有这种方法可以保证没有延迟。应该记住，站点到站点的保护可以在软件和硬件级别上实现。在后一种情况下，客户可以根据自己的需求选择实现选项，例如保护渠道的速度特性。由于远程工作员工人数的增加，客户端到客户端的场景需求也增加了，即直接在用户之间建立VPN连接。这些渠道用于快速通信、视频会议、电话和其他任务。然而，在实现点对点通信时，需求和技术解决方案没有发生重大变化。它们使用流编码器，可以提供良好的连接速度。另一方面，对于数据中心之间的通信渠道的需求越来越大。在某些情况下，需要带宽超过100 GB的连接，需要整个VPN网关集群。远程访问的组织场景在疫情期间显示出显著的增长，而在这个领域出现了可扩展性问题。规模和技术解决方案的变化不仅仅是使用专用负载均衡器来分配数万个VPN连接的负载，而且项目实施时间表也变得非常短暂。关于加密网关使用场景与所需的合规性级别的关系，应注意威胁模型在此问题中具有首要重要性。合规性级别可以在监管文档中明确指出，也可以由组织自行确定。选择VPN网关的技术细节关于VPN网关加密的差异以及使用场景，应注意网关使用模型在很大程度上决定了保护级别。有各种技术手段来实现L3保护级别；然而，在这种情况下设计一个工作的L2网络是有问题的，尽管从根本上是可能的。至于L4级别，它实际上已经成为访问公用互联网资源和企业网站的标准。数据冗余和容错是选择VPN网关的重要标准。记住，必须考虑设备和控制系统的容错性。重要参数也是在紧急情况下切换到备份工作集群的速度和恢复系统到正常状态的速度。硬件通常不具有供应商声明的平均无故障时间水平。因此，对于用于骨干网络的设备，不要忘记基本的容错手段，例如双电源或冗余冷却系统。保护通信渠道的替代解决方案其他重要话题应该在这里提及，即VPN网关的可能替代品，以及将通信渠道的加密保护解决方案与其他安全工具（如防火墙）集成的方法，以确保更好的保护免受各种威胁。除了加密网关外，还可以使用高性能硬件加密设备来保护渠道，以及它们的虚拟对应物，这些虚拟对应物足够灵活，可以在几乎所有OSI模型级别上工作。此外，还有小型、单板解决方案和可以嵌入到物联网设备中的模块。专家预测，个别加密网关作为设备将逐渐退出市场，为集成系统让路。还有一个观点：通常，通用系统更便宜，但其有效性低于专用解决方案。集成也可以在云中在服务提供商级别进行。在这种情况下，服务提供商决定兼容性问题，客户获得具有必要功能的通用解决方案。市场预测和前景我看到加密网关速度的增加需求，这类解决方案将被开发以满足这一需求。市场将会发生整合过程，但这种运动的结果仍然不清楚。VPN网关行业将由物联网设备、5G技术和远程工作的持续增长所驱动。一些新的加密保护工具的细分市场可以是工业控制系统。由于在企业级别支持安全的VPN渠道需要很高的专业知识，客户将越来越多地改变使用此类信息安全解决方案的模式，将加密网关的管理外包给服务提供商。一个重要的趋势将是对加密网关的用户体验组件的关注度增加，以及使用它们的便捷性增加。另一个观点是，加密网关市场已经注定会衰落，在接下来的五到十年内，这样的解决方案将成为一种小众产品。通用解决方案和本地设备将取代它们。然而，加密网关的类别将会演变。结论在选择通信渠道的加密保护手段时，必须考虑不仅是特定解决方案的功能，还要考虑其是否符合监管机构的要求。考虑到各种VPN网关选项，值得思考它们使用的场景，以及解决与其他信息安全系统集成的问题。在某些情况下，专用系统可能会更好地确保安全；然而，通用、多功能的解决方案通常具有最好的成本效率。
脆弱性管理是维护组织数字基础设施库、探测其脆弱性并修复已识别的弱点的过程和产品的组合。它是一个循环的做法，是与众所周知的IT格言相反的，即“如果没有坏，就不要修复它”。这个原则在今天的企业安全中简单不起作用。如果数字资产不被持续监控和加固，它们就会变成低垂的果实。扫描器不够与 漏洞扫描器不同，脆弱性管理的主要目标是加强基础设施安全并对超级危险的威胁做出紧急响应。找到系统中的漏洞只是半个战斗，必须修复它，以便威胁者不能将其作为入口。漏洞评估和根据客户基础设施确定检测到的问题的优先级的方法同样重要。扫描器不能做到这一点。脆弱性管理本质上是扫描过程的附加功能，评估、优先级和修复检测到的漏洞。客户的需求正在变化，而关键目标不再仅仅是发现漏洞，而是解决问题的方法。至于漏洞管理系统使用的许可模式，它们通常基于受保护的IP地址数量。无论它们位于哪里或客户需要多少安装，都无关紧要。另一方面，漏洞扫描器的成本取决于安装数量和扫描参数，例如主机数量。此外，还有不同类型的安装，一些供应商提供无限制使用其系统的功能。价格标签也可能受到功能集的影响，其中一些功能作为付费附加功能提供。选择漏洞管理系统的标准最重要的特征包括组织的规模、其位于不同时区的分支数量以及产品本地化，即检测特定区域和行业特定漏洞的能力。一个有趣的因素与公司的InfoSec和IT部门如何协商解决方案的必要功能有关。InfoSec专家通常优先考虑漏洞检测，而IT团队主要关注补丁部署。因此，这两个领域的重叠将定义系统的参数。还值得看一下更新的完整性和频率，以及扫描器支持的操作系统。理想的漏洞管理系统也应该适合组织所代表的行业和其当前使用的应用程序。在签订合同阶段，供应商可能会向客户保证其准备好在未来添加新产品和功能。不幸的是，一些提供商并不总是能兑现这些承诺。因此，最佳方法是专注于解决方案现有的功能。任何 漏洞管理系统的有用功能是能够用第三方来源的信息丰富自己的漏洞数据库。解决方案还可以提供一个特定漏洞的利用示例，这很好。大多数客户面临着一个经典的困境：使用免费的扫描器还是从一开始就购买商业解决方案。维护最新的漏洞数据库是一个繁琐且昂贵的过程。因此，在免费产品的情况下，开发团队可能需要优先考虑其活动的其他领域以追求替代的收入来源，这解释了为什么这些扫描器有一些限制。漏洞管理下的工具在公司内部组织漏洞管理过程所需的解决方案集可能包括： 用于收集有关漏洞的信息的不同工具，例如扫描器、处理来自第三方来源的数据的工具以及InfoSec专家独立获取的信息存储库。 定义CVSS评分并衡量受潜在影响的资产价值的漏洞优先级工具。 与外部数据库交互的工具。 处理组织、其基础设施和全球攻击面的漏洞的系统。 资产管理和自动补丁资产管理过程应该具有最大程度的自动化，涵盖组织的整个基础设施，并定期进行。除非满足这些条件，否则无法优先考虑漏洞。同样，没有办法在不知道它由什么组成的情况下控制组织的IT基础设施。因此，资产管理是漏洞管理的极其重要的一部分。自动化 补丁管理过程的主要前提是为每个漏洞签名分配特定的标识符，并确保下一次更新解决它。这是一个复杂的工作流程，具有许多陷阱。跳过单个更新的后果可能是灾难性的，因此补丁部署必须尽可能地协调一致。还需要将自动补丁调整到特定的应用程序区域。对于工作站，限制更新到操作系统和基本软件（如浏览器和办公应用程序）是可以接受的。在服务器的情况下，事情更加复杂，因为有很多东西处于风险之中，一个有缺陷的更新可能会影响业务关键IT资源的可用性。当谈到监控企业基础设施时，大多数公司更喜欢扫描而不是在端点上安装代理，因为它们经常成为 恶意软件入口点。但是，如果以其他方式无法访问主机，则必须使用数据收集应用程序。如前所述，InfoSec和IT部门之间的无缝交互可以带来改变。两个团队必须就指定谁负责安装特定资源的更新以及多久更新一次的政策达成一致。基本上，漏洞管理过程应该归结为监控遵守这些协议和安装紧急补丁。漏洞管理系统的未来是什么?目前，资产监控和补丁部署的自动化有着明显的趋势。随着企业基础设施继续迁移到 云中，漏洞扫描过程可能会简化为检查云安全设置。另一个演化方向是改进漏洞评估系统。漏洞优先级工具将包括更多数据，特别是关于最“可利用”的漏洞。也有可能这些系统将在未来几年内转向一种全面的逻辑，即单个解决方案将提供完整的InfoSec管理工具谱系。包含漏洞管理、资产管理和风险管理功能以及其他保护功能的全面平台的出现是很有可能的。也许，将会有一个用于所有数字基础设施元素的漏洞管理控制台，从服务器或打印机到专用主机上的容器。
网页应用程序防火墙（WAF）是保护网页资源的强制标准，还是一个重要但可选的保护层？如何选择和实施WAF？未来对这个市场的预测是什么？请继续阅读以获取答案。什么是网页应用程序防火墙？很难想象一个现代公司不需要 WAF。这个工具只有在没有数字资产需要保护时才是多余的。如果网页资源是业务活动的骨干，如果它们用于存储员工和客户的关键数据，或者如果它们与组织的基础设施相连并可能成为入侵者的入口，则WAF可以帮助保护这些资源。网页应用程序防火墙还保护公司使用的自定义解决方案。这些系统通常包含容易受到攻击的代码，并可能对企业安全构成威胁。WAF在开放系统互连（OSI）模型的第7层提供防御。它分析传统防火墙和下一代防火墙（NGFW）无法控制的请求。除了保护公司网站外，它还保护网页应用程序服务器，监督与第三方服务的集成，并处理与漏洞无关的威胁，例如DDoS攻击。WAF和其他防火墙之间有两个基本区别：功能和架构。功能特性包括解析HTTP中的专用格式（例如JSON）的能力，这是NGFW和其他系统无法做到的。架构特性与其在网络中的实现方式有关。网页应用程序防火墙主要作为反向代理，仅处理内部应用程序。从比喻上讲，WAF是一种防止 容易受到攻击的网站被黑客攻击的产品。在位置方面，NGFW安装在网关，而WAF安装在网站所在的位置。NGFW、普通防火墙和经典入侵防御系统（IPS）是多协议设备，而WAF仅限于使用HTTP作为传输的网页应用程序协议。这种解决方案由于对专用协议的更深入分析，在特定领域表现出更高的效率。重要的是，WAF“知道”它正在保护哪些应用程序。它可以根据流量指向的对象应用不同的安全策略。是否可以在这个领域使用外包解决方案？这是一个可行的方法，但实施起来非常困难。在这种情况下，公司基本上成为自己的解决方案的开发者，并且必须处理不仅仅是开发，还有整个技术支持周期。另一个重要方面是选择在本地实施变体还是云服务变体。这在很大程度上取决于对云提供商的信任。网页应用程序安全市场正在积极地向云迁移，这意味着越来越多的客户认为这种服务的风险是可以接受的。还值得提到的是，预制软件和硬件WAF工具包与基于软件的工具包的优缺点。为特定硬件量身定制的解决方案可能比可以在任何设备上运行的通用系统更高效。另一方面，客户可能希望使用已经在使用的特定硬件平台。这个问题还具有组织和官僚方面。有时，对于信息安全部门来说，购买一个成熟的硬件和软件包比为两个单独的预算项目辩护更容易。WAF功能每个WAF都有一个保护模块，所有流量都必须通过它。安全通常从基本级别开始，例如 DDoS保护功能和签名分析。开发自己的安全策略和数学学习子系统是一级更高的能力。与第三方系统集成的模块通常出现在最终部署阶段之一。WAF的另一个重要组件是被动或主动扫描器，可以根据服务器响应和端点调查检测漏洞。一些防火墙可以检测浏览器端的恶意活动。至于攻击检测技术，有两项基本不同的任务：验证（检查特定请求中的数据）和行为分析。每个模型都应用自己的算法集。如果我们从请求处理阶段来看WAF的操作，则有一个解析器序列、解码模块（不应与解密混淆）和一组负责最终判决的阻塞规则。另一个层次跨越了由人类或基于机器学习算法开发的安全策略。关于WAF与容器的交互，可能的唯一区别在于部署的特殊性，但基本原则始终相同。在容器化环境中，WAF可以通过过滤流入虚拟化生态系统的所有请求来充当IP网关。此外，它可以作为一个容器运行并与数据总线集成。是否可以以软件即服务（SaaS）的方式提供WAF？本质上，SaaS原则授予对应用程序及其管理的完全访问权限，这种方法并没有带来显著的优势，但这是迁移IT基础设施到云的第一步。如果公司还将系统控制委托给第三方，则更类似于托管安全服务提供商（MSSP）范式，这可以提供一些显著的好处。客户可以在试点项目阶段进行的渗透测试将有助于评估WAF的有效性。另外，供应商和系统集成商可以为客户提供反映流量分析结果的定期防火墙性能报告。如何部署网页应用程序防火墙WAF部署的主要阶段是： 创建试点项目。 选择供应商。 确定解决方案的架构。 指定备份技术。 部署软件或硬件复合体。 培训和激励员工使用WAF。 在理想世界中，集成WAF监控服务到单个应用程序中只需几分钟。然而，配置规则以阻止威胁需要额外的时间。还有其他实施方面，包括批准、人员培训和其他技术性问题。部署时间还取决于方法以及要监控的特定应用程序和流量类型。一个精心策划的部署过程将有助于最小化假阳性。在预生产阶段和系统启动后进行广泛的测试应该可以实现这一点。这种常规的一个重要部分是“教”解决方案：安全专家可以在测试期间纠正其一些判决。信息安全团队应该在系统运行的第一个月内研究WAF生成的统计数据，以查看系统是否阻止了合法的流量。同时，专家强调所有WAF工具都有一个特定的假阳性率。至于WAF与其他安全机制的集成，主要领域是： 安全信息和事件管理（SIEM）系统（WAF作为数据提供者）。 不同类型的沙盒。 防病毒核心。 数据丢失防护（DLP）系统。 漏洞扫描器。 Kubernetes平台内的安全工具。 NGFW。 WAF市场趋势和预测各种开源Web API的流行度正在上升，分析师预测安全解决方案的焦点将转向这些框架。Gartner甚至为此类产品定义了一个术语——Web应用程序和API保护（WAAP）。疫情导致对在线世界的依赖程度大幅增加。因此，WAF的重要性将会增加，它可能成为确保任何网页资源安全的主要前提条件。它可能会更“接近”网页应用程序，并将被集成到开发过程中。关于WAF技术趋势的预测，专家预测人工智能和多级机器学习系统将更加积极地参与。这种趋势将使检测各种威胁的能力提升到一个新的水平，使用在公司内部创建的预生成模型将成为常态。另外，分析师指出基于行为因素的过滤机制的实施正在增加。在部署方面，WAF与云服务的集成将继续。开源安全系统的趋势也将影响这个行业。客户和供应商都将从这种对当前市场需求的自然反应中受益。总结网页应用程序防火墙是当今网页安全的关键元素。通过网页接口和开放API执行的关键任务数量的增加是这一领域的强大驱动力。客户可以选择在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成。这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成。这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和网站开发工作流的集成，这使得WAF成为有效的DevSecOps过程的不可分割的一部分。客户可以在其基础设施中部署WAF，集成预制的硬件和软件系统，或者使用云服务。另一个颠覆性的趋势是WAF与其他信息安全系统和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尽管 基于云的信息安全工具正在企业环境中获得动力，但许多客户仍然对此类解决方案的可靠性持怀疑态度。这种情况正在改变吗？供应商应该做出什么努力来增加对云安全的信任水平？选择此类系统时需要考虑哪些因素？让我们试着找出答案。云安全工具的需求正在增长云技术之所以蓬勃发展，是因为它为客户提供了游戏规则的改变。它允许组织通过快速引入新资源来扩展其信息系统。基于云的解决方案已经取代了许多以前只以软件形式存在的产品，因为它们更容易和更便宜地部署。利用云安全的另一个优势是，客户可以通过将任务外包给合格的提供商来弥补能力差距。这在公司启动新业务项目且缺乏资源来支持专用安全系统时尤为重要。通过转向专业供应商，它获得了足够的专业知识和技术支持。云安全解决方案在使用软件即服务（SaaS）或基础设施即服务（IaaS）的组织中非常受欢迎。在许多情况下，几乎没有其他替代方案。例如，具有地理分散结构的企业发现使用云安全工具比为每个分支购买软件或硬件复杂系统更具成本效益。在这种情况下，部署的便捷性和可扩展性是此类解决方案的基本优点。不仅终端节点经常受到攻击，云中的基础设施也面临风险，需要保护。提供商通常承担部分责任，但确保托管数据的完整性主要取决于客户。基于云的信息安全产品已经存在多年，但大流行病已经创造了新的用例，展示了它们的有效性。 医疗保健危机已经改变了客户的思维方式，他们已经将注意力转向了供应商现有的产品。几乎所有类型的本地产品现在都可以从云中部署。这些包括数据丢失防护（DLP）解决方案、云访问安全代理（CASB）系统以及用于单点登录（SSO）技术实施的身份服务。可以肯定地说，任何成熟的安全产品都以某种方式使用云，尤其是在不受政府法规影响的领域。这种趋势催生了一种新的安全系统类别，称为云安全态势管理（CSPM），旨在验证云中资源设置的正确性。目前，大多数客户还没有准备好将政府监督的安全领域转移到云中。一些公司有自己的法规，这也限制了可以在云服务中操作的数据范围。此外，即使公司或国家法规不禁止转移特定系统，许多客户也会谨慎行事，拒绝这样做。专家预测，未来对于小型和中型企业（SMB）来说，遵守云相关法规的成本将低于从头开始构建一个全面的安全系统。云安全是否具有成本效益？成本效益是云解决方案的一大优势。云安全也是如此？这些服务通常使用按使用付费的模式，只为客户使用的资源收费。这使公司能够快速部署其防御基础设施（如防火墙），并且只为保护特定资源的系统使用付费。云提供了无与伦比的灵活性：有许可计划，假设不为安全解决方案的特定功能付费，而是为当前需要的任何系统功能付费。这种方法可以通过客户独立激活或停用的令牌来实现。云消除了不合理的许可购买的影响，即客户购买一个带有冗余功能的整套产品。公司越大，基础设施越复杂，云安全产品（与传统的本地解决方案相比）就越具有成本效益。另一个重要优势是没有隐藏的成本，例如维护系统弹性的成本。在云中，这些成本已经包含在价格中。安全即服务（SECaaS）模型的好坏取决于您部署的产品的总成本。至于提供商的责任，软件通常按“现状”交付，这意味着供应商不对其运行负责。云服务也遵循类似的模式，除了提供商承担了与服务可用性相关的某些义务，并且如果发生严重的 违规事件，其声誉也会受到影响。此外，一些地区（例如欧盟的GDPR）有政府法规，这些法规也将机密数据的安全责任强加于提供商。如何选择基于云的信息安全工具？在选择最佳产品时，应考虑应用程序编程接口（API）的可用性，因为实时事件响应涉及自动化流程。请注意API文档、与其他系统集成的能力以及为客户使用的解决方案提供的即用型块的可用性。“API优先”概念意味着通过编程接口完成的工作比通过图形界面完成的工作更多。如果客户从长远角度（五年或更长时间）来看，他们不应该考虑本地解决方案。需要仔细审查许可方案，并了解云系统将如何与当前使用的安全解决方案交互作用。专家指出，选择云安全工具有两种主要场景。成熟的团队根据对特定供应商、其解决方案堆栈和提供的技术文化的承诺做出选择。拥有不太成熟的网络安全团队的组织将其标准缩小到产品的价格方面，通常在不同的托管安全服务提供商之间进行选择，而不关注特定的供应商。服务级别协议（SLA）也应在清单上。它反映了提供商对服务连续性的承诺以及其他条款和条件。现代云解决方案具有良好的集成水平。许多供应商已经有一套为与客户可能使用的其他系统交互而准备的脚本和工具。信息安全工具主要使用多云环境。顺便说一下，云之间的互操作性是当今市场的明显趋势。这是云解决方案的竞争优势之一。未来会怎样？在许多情况下，政府塑造了这个市场。同时，立法法案的措辞永远不会表明如何在架构方面实施监管机构的要求。这留下了很多开发空间，但也使得评估未来趋势变得困难。公司数字基础设施向在线迁移的趋势将继续成为云安全市场演变的主要驱动力。人工智能和机器学习技术的日益使用对云服务和相关安全工具的发展也有积极影响。总体而言，市场的未来可以从以下三个趋势来看待： 公众和客户的观点正在转变，以增强对云安全和云交付的安全工具的信心。 基于云的信息安全平台的进一步发展。供应商为创造更有吸引力的产品、功能和客户条件而做出的努力。 监管举措，帮助组织转向云端。 结论云安全市场正在增长，推动这一增长的是公司向远程工作模式的转变和供应商及服务提供商的日益诱人的产品。政府在监管这一领域的作用受到许多玩家的欢迎，但一些客户仍然不愿意将重要的信息安全系统转移到云端。可能为云安全发展带来新动力的关键因素是潜在客户对云服务提供商日益增长的信任。另外，价格合理的基于云的安全解决方案的数量不断增加。因此，许多企业甚至不考虑购买本地产品。
