Mirgen Hoxha 是 Motomtech 的 CEO，他在那里领导团队设计和构建面向北美和欧洲客户的 AI 驱动软件产品。他在产品策略和应用机器学习的交叉点工作，帮助组织将现实世界的问题转化为实用的 AI 解决方案。
如果您现在从事安全领域的工作，您可能会感到自己总是在追赶。新闻中总有新的漏洞，新的勒索软件故事，和攻击者使用的新技巧。与此同时，很多防御措施仍然依赖于老旧的互联网思维，即网络有明确的边界，攻击者行动缓慢。数字告诉您，这不仅仅是一种感觉。最新的IBM数据泄露成本报告显示，2024年全球平均数据泄露成本为488万美元，较去年增加了10%，这是自疫情年以来最大的增幅。尽管安全团队在工具和人员方面投入了更多，但数据泄露成本仍然在上升。Verizon数据泄露调查报告2024年审查了超过30,000起事件和10,000起确认的数据泄露事件。报告强调了攻击者如何使用窃取的凭证、Web应用程序漏洞和社会工程学手段，如预文攻击，并指出组织平均需要55天的时间来修复一半的关键漏洞。这些55天为攻击者提供了一个很大的窗口期。在欧洲，ENISA威胁景观报告2023年也指出，勒索软件、拒绝服务攻击、供应链攻击和社会工程学攻击的混合是主要威胁。另一个ENISA研究估计，2021年供应链攻击的数量可能是2020年的四倍，这一趋势仍在继续上升。因此，情况很简单但令人不安。数据泄露变得更加普遍、昂贵和复杂，即使工具也在改进。很多组织的防御措施仍然存在结构性问题。为什么传统的安全模型正在落后很长时间以来，网络防御的思维模式很简单。您有一个明确的内部和外部网络。您会建立一个强大的周边防御，部署防病毒软件，并寻找已知的恶意签名。您会调整规则，监视警报，并在明显的攻击发生时做出反应。这种模型有三个主要问题。首先，网络边界已经基本消失。人们可以从任何地方、使用任何设备工作。数据存储在公有云平台和软件即服务工具中。合作伙伴和供应商直接连接到内部系统。报告显示，入侵通常是通过信任的合作伙伴或软件更新开始的，而不是直接攻击中央服务器。第二，依赖已知签名的方法留下了巨大的盲点。现代攻击者混合使用自定义恶意软件和“活在土地上”的方法。他们依赖内置的脚本工具、远程管理代理和日常管理操作。每一步看起来可能是无害的，但综合起来就很有趣，尤其是当攻击者在每次活动中改变小细节时。第三，人类被过载了。Verizon报告显示，漏洞利用是进入网络的主要方式，很多组织难以快速应用补丁。IBM的研究还指出，长时间的检测和遏制时间是数据泄露成本持续上升的主要原因。分析师们面对着大量的警报、日志和手动处理，而攻击者则尽可能地自动化他们的工作。因此，您有攻击者，他们更快、更自动化，而防御者仍然严重依赖手动调查和旧模式。人工智能填补了这一空白。攻击者已经将AI视为队友当人们谈论安全中的AI时，他们经常想象的是帮助捕捉恶意攻击者的防御工具。然而，攻击者也同样渴望使用AI来使他们的工作更容易。Microsoft数字防御报告2025年描述了国家支持的团体如何使用AI创建合成媒体、自动化入侵活动的部分内容以及扩大影响力行动。另一份Associated Press摘要显示，从2024年中期到2025年中期，涉及AI生成的假内容的事件增加到200多起，比前一年增加了一倍，约为2023年的10倍。在实践中，这看起来像是一封似乎由母语人士撰写的钓鱼邮件，使用任何语言。它看起来像深度伪造的音频和视频，帮助攻击者假装成高级领导人或可信任的合作伙伴。它看起来像AI系统正在处理大量的被盗数据，以找到您环境、员工和第三方的最有价值的细节。最近的Financial Times文章甚至描述了一个几乎完全自动化的间谍行动，AI编码代理处理了从侦察到数据泄露的大部分步骤，人类输入很少。无论您如何看待这个特定案例，发展方向是明确的。攻击者很乐意让AI处理他们工作的枯燥部分。如果攻击者使用AI来移动得更快、融入得更好、攻击更多目标，那么防御者就不能指望传统的周边工具和手动警报处理就足够了。您必须将类似的智能融入您的防御，否则差距将继续扩大。从反应性防御到主动安全思考第一个真正的转变不是技术上的，而是思维上的。反应性姿态建立在这样的想法上：您可以等待明显的麻烦迹象，然后做出反应。一个新的二进制文件被检测到。一个警报触发，因为流量匹配一个已知的模式。一个帐户显示出明显的泄露迹象。团队介入，调查，清理，并可能更新一个规则来防止这种模式再次发生。在一个攻击缓慢、罕见的世界中，这可能是可以接受的。在一个有持续探测、快速利用和AI支持的活动的世界中，这已经太晚了。到一个简单的规则触发时，攻击者已经探索了您的网络，触及了敏感的数据，并准备了备用路径。主动姿态从不同的角度开始。它假设您总是被敌对流量所触及。它假设一些控制将会失败。它关心的是您如何快速发现异常行为，如何快速遏制它，以及如何从中持续学习。在这种框架中，核心问题变得非常实际。 您是否对关键系统、身份和数据存储有持续的可见性? 您是否可以注意到正常行为的小偏差，而不仅仅是已知的恶意签名? 您是否可以将这种洞察力与快速、可重复的行动联系起来，而不会让您的团队筋疲力尽? AI本身并不是解决方案，但它是回答这些问题的有力方式，特别是在现代环境中需要的规模上。什么是AI驱动的网络安全姿态AI帮助您从简单的是/否威胁视图转向更丰富的基于行为的视图。在检测方面，模型可以监视身份活动、端点遥测和网络流，并学习什么对您的环境来说是正常的。与其仅仅阻止一个已知的恶意文件，它们可以在帐户从不寻常的位置以不寻常的时间登录、切换到以前从未接触过的系统并开始移动大量数据时引发一个标志。每个单独的事件可能很容易被忽略，但综合起来就很有趣。在暴露方面，AI支持的工具可以绘制您的真实攻击面。它们可以扫描公有云帐户、面向互联网的服务和内部网络，以找到被遗忘的测试系统、配置错误的存储和暴露的管理面板。它们可以将这些发现分组为实际的风险故事，而不是原始列表。这在IBM最近的数据泄露成本报告中被强调为一个严重的风险领域，特别是随着组织内部影子AI的增长，团队在没有中央监督的情况下自行构建自己的模型和工具。在响应方面，AI可以帮助您更快、更一致地行动。一些安全运营中心已经使用AI支持的系统来实时推荐遏制步骤，并为人类分析师总结长时间的调查时间表。美国网络安全和基础设施安全局在其人工智能资源中描述了几种此类用途，展示了AI如何帮助检测异常的网络活动并分析联邦系统中的大量威胁数据。这并没有消除对人类判断力的需求。相反，AI成为了一种倍增器。它接管了持续的监视、模式识别和部分的早期分类，因此人类防御者可以花更多时间在深入调查和艰难的设计问题上，例如身份策略和分段。如何开始朝这个方向移动如果您负责安全，所有这些可能看起来很大、很抽象。好消息是，从反应性到主动性的转变通常从几个扎实的步骤开始，而不是巨大的转变。第一步是整理您的数据流。AI的有用性取决于它可以看到的信号。如果您的身份提供者、端点工具、网络控制和云平台都将日志发送到单独的信息库，那么每个模型都将有盲点，攻击者将有隐藏的地方。投资于对最重要的遥测数据的集中视图通常并不光彩，但它是使有意义的AI支持成为可能的基础。第二步是选择特定的用例，而不是试图在 mọi地方都添加AI。许多团队从用户帐户的行为分析、云环境中的异常检测或更智能的电子邮件和钓鱼检测开始。目标是选择您已经知道存在风险的领域，并且模式识别可以明显帮助您。第三步是将每个新的AI支持工具与明确的防护措施配对。包括定义模型可以独立执行什么，什么必须始终涉及人类，以及如何衡量系统是否在时间上是诚实和有用的。这里，NIST AI框架和CISA等机构的指导可以帮助您避免重新发明轮子。为什么主动的AI安全不能等待网络攻击正在变成一种持续的背景条件，而不是罕见的紧急事件，攻击者也很乐意让人工智能承担大部分工作。成本正在上升，入口点正在增加，攻击者的工具也越来越聪明。一个等待明显警报然后仓促反应的反应模型根本无法应对这种世界。主动的AI驱动的姿态不仅仅是追逐时髦的趋势，而是做一些沉闷、不光彩的工作，例如整理数据、添加基于行为的洞察力，并在新的AI系统周围建立明确的防护措施，以便它们可以帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪一方在未来几年内移动得更快。并且在引入新的AI系统时，围绕它们建立明确的防护措施，以便它们能够帮助防御者而不是让他们感到惊讶。攻击者和防御者之间的差距是真实的，但它并不是固定的，您现在对安全栈中的AI的使用做出的选择将决定哪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