AI 代理是否足够可靠，可以用于我的业务？

大型语言模型（LLM）和 AI 代理在许多领域，包括 网络安全 领域，产生了重大影响。它们的潜力是无限的。然而，在现实世界中，当 LLM 被整合进作出业务决策的核心工作流程时，出现了许多问题，尤其是关于隐私和数据准确性。我们不禁会问：AI 代理是否足够可靠，可以用于我的业务？

当谈到网络安全和 安全运营中心（SOC） 时，简短的答案正如我们在整个职业生涯中一直听到的那样：是的，通过在 SOC 中实施适当的控制和缓解措施，AI 代理可以在生产环境中成功和安全地部署，与人类 SOC 分析师协同工作，创造显著价值。

AI 网络安全挑战

作为独立解决方案的现成 LLM 存在几个核心问题，例如 幻觉、数据中毒 和 提示注入。这些问题可能会在自主 SOC 中引起严重问题，包括：

数据不足导致不准确的研判 – AI 代理需要所有相关信息来完成任务，至少需要与人类安全分析师一样多的数据，理想情况下还应更多。数据不足会导致 AI 代理做出错误的假设，这些假设可能会在调查运行中变化。如果您由于安全问题限制数据访问或出于预算原因限制 AI 的功能，预计准确性会受到影响。

不一致的研判 – AI 代理必须根据收集的数据做出决定和执行任务。由于典型环境中的安全数据量很大，通常会采用采样方法来平衡准确性和预算。当多次运行调查时，研判结论、所判定的严重程度和建议的操作可能会出现差异。这是正常的，只要差异在容忍限度内，并且即使两个不同的人类分析师查看相同的警报，也会发生这种情况。

不透明的推理，或“黑盒 (BBOX.BO ) ”问题 – 一些 AI 代理作为不透明的系统运行。这些 AI 驱动的 SOC 结果一开始看起来很令人印象深刻，但对于重要的商业决策，您需要了解 AI SOC 如何得出其建议的操作。这并不是 AI 的固有限制，因为一些 AI 代理会尽力保持透明。建议您在决定采用 AI 代理前，通过价值验证（Proof of Value）对其进行充分检验。

AI 在网络安全中的改进

AI 驱动的网络安全方法自首次引入以来已经取得了显著的改进。考虑以下几点：

通过采样达成共识 缓解不一致性 – 决策或结果中的不一致性可以通过利用具有不同配置（例如不同模型和不同的温度设置）的多个 AI 代理来解释先前代理收集的数据，从而有效地缓解不一致性。

使用采样使组织能够了解不同模型在哪里一致和哪里不一致。因此，依赖于所有模型都同意的信息并降低存在分歧的信息的权重可以大大减少不一致性。

需要注意的是，采样代理存在分歧的信息同样有价值，因为它揭示了不确定性以及对更好数据或输入的需求。这些不一致的信息可以帮助组织优先获取改进决策所必需的数据。

借助调查操作指南保持程序一致 – 多次运行 AI SOC 调查结果不一致的主要原因之一是，不仅数据收集不同，调查期间创建或修改的假设也不同。为某些类别建立高级别的标准操作程序（SOP）调查指南，可以帮助代理形成更一致的假设并改善整体结果的一致性。这不是一个新颖的方法 – 大多数人类 SOC 分析师已经依赖 SOP 来确保有效和一致的调查。AI 代理可以像人类一样使用 SOP。

可追溯的证据 揭开“黑盒”之谜 – 作为最佳实践，AI SOC 在设计之初就应该考虑证据支持。代理做出的每个决定和假设都必须有支持信息作为依据，包括推理记录以及能够佐证该推理的原始日志数据。

可信赖的 AI 网络安全

AI 代理 可以加速检测、分类和威胁响应，但它们也引入了真正的风险，包括不一致的结果、不透明的决策和对数据质量的敏感性。为了在关键任务环境中使用，需要有证据支持的推理，包括跟踪和原始工件；结构化的 SOP 来减少变异；多代理采样来区分共识和不确定性；以及保障数据完整性、防范提示注入、限制步骤数和预算的防护措施。

所有这些关键改进都可以通过先进的 LLM AI 代理方法来实现，这些方法旨在应对现代 AI 驱动安全运营的复杂性。例如，一些先进的 LLM 方法使用先进的多代理采样，使组织能够利用多个 AI 模型的集体智能，这些模型协同工作以实现共识、最小化不一致性并确定不确定性区域。其结构化和清晰的调查指南确保分析步骤遵循最佳实践和标准化程序，从而在每个操作中推动一致性和可靠性。

端到端的决策可追溯性使每项研判结论、建议和自动化操作都被审计和理解，从而为安全团队提供完全的透明度，同时为利益相关者建立信任。通过集成这些关键元素并实施强大的控制以确保提示数据的质量、安全性和运营防护措施，先进的 LLM AI 代理方法使 SOC 能够实现不仅可靠和透明的结果，还能为现实世界环境和最关键任务活动做好生产准备的结果。