Om Moolchandani, Co-founder, CISO, and CPO of Tuskira

安全团队正在修复错误的威胁。以下是如何在 AI 攻击时代纠正航向

网络攻击不再是手动、线性操作。随着 AI 被嵌入到攻击策略中，攻击者正在开发 多态恶意软件，自动化侦察，并以比许多安全团队能够响应的速度更快地绕过防御。这不是未来场景，它正在发生。与此同时，大多数安全防御仍然是被动的。它们依赖于识别已知的入侵指标，应用历史攻击模式，并根据可能不反映真实威胁情况的严重性评分来标记风险。团队被大量的数据所淹没，而不是洞察力，创造了一个完美的环境让攻击者成功。行业的传统思维方式围绕着合规清单、周期性评估和碎片化工具已经成为一种负担。安全团队比以往任何时候都更努力地工作，但往往修复了错误的事情。为什么存在这种差距网络安全行业长期以来依赖于风险评分，如 CVSS 来优先考虑漏洞。然而，CVSS 评分并不反映组织基础设施的真实情况，例如漏洞是否暴露、可达或在已知攻击路径中可被利用。因此，安全团队经常花费宝贵的时间修复不可被利用的问题，而攻击者找到创造性的方法来绕过控制和忽略的弱点。情况进一步被安全栈的碎片化性质所复杂化。SIEM、端点检测和响应（EDR）系统、漏洞管理（VM）工具和云安全姿势管理（CSPM）平台都独立运行。这种孤立的遥测创建了盲点，AI 启用的攻击者越来越擅长于利用这些盲点。基于签名的检测正在消失现代网络安全中最令人担忧的趋势之一是传统检测方法的价值正在减少。静态签名和基于规则的警报在威胁遵循可预测模式时是有效的。但是，AI 生成的攻击不遵守这些规则。它们会改变代码、躲避检测和适应控制。以多态恶意软件为例，它会在每次部署时改变其结构。或者，AI 生成的钓鱼邮件以惊人的准确性模仿高管的沟通风格。这些威胁可以完全绕过基于签名的工具。如果安全团队继续依赖于识别已经看到的东西，他们将始终落后于不断创新对手。监管压力正在增大问题不仅仅是技术问题，也是监管问题。美国证券交易委员会（SEC）最近引入了新的网络安全披露规则，要求上市公司报告重大网络安全事件，并实时描述其风险管理策略。同样，欧盟的数字运营韧性法案（DORA）要求从周期性评估转向持续、验证的网络风险管理。大多数组织还没有准备好应对这一转变。他们缺乏提供当前安全控制是否对今天的威胁有效的实时评估能力，尤其是当 AI 持续以机器速度演变这些威胁时。威胁优先级是错误的核心挑战在于组织如何优先处理工作。大多数组织仍然依赖于静态风险评分系统来确定什么需要修复以及何时修复。这些系统很少考虑到漏洞存在的环境、是否暴露、可达或可被利用。这导致安全团队花费大量时间和资源修复不可被攻击的漏洞，而攻击者找到方法将低评分、被忽略的问题链接起来以获得访问权限。传统的“发现和修复”模型已经成为一种低效且往往无效的网络风险管理方式。安全必须从对警报的反应转变为理解对手行为——攻击者如何实际移动系统、哪些控制可以被绕过，以及真正的弱点在哪里。更好的前进方式：主动、基于攻击路径的防御如果安全团队可以不断模拟真实攻击者如何尝试突破他们的环境，并仅修复最重要的事情会怎么样？这种方法，通常被称为持续安全验证或攻击路径模拟，正在获得动力作为战略转变。与将漏洞孤立处理相比，它会绘制攻击者如何将配置错误、身份弱点和易受攻击的资产链接起来以到达关键系统。通过模拟对手行为并实时验证控制，团队可以专注于真正暴露业务的可被利用的风险，而不仅仅是被合规工具标记的风险。针对 CISO 和安全领导者的建议以下是安全团队今天应该优先考虑的内容，以保持领先于 AI 生成的攻击： 实施持续攻击模拟 采用自动化、AI 驱动的对手模拟工具来测试您的控制，就像真实攻击者一样。这些模拟应该是持续进行的，而不仅仅是年度红队演习。 优先考虑可被利用性而不是严重性 超越 CVSS 评分。将攻击路径分析和上下文验证纳入您的风险模型。问：这个漏洞是否可达？今天是否可以被利用？ 统一您的安全遥测 将 SIEM、CSPM、EDR...