自主AI的出现不仅仅是网络安全领域的渐进式改进，它代表着我们应对数字防御方式的根本转变。这项变革性技术带来了前所未有的机遇和新的挑战，需要对我们的安全策略进行全面的重新评估。与在预定义参数内运行的传统AI系统不同，自主AI表现出自主行为，与各种工具、环境、其他代理，甚至敏感数据进行动态交互。这种能力在提供显著优势的同时，也带来了一类新的风险，组织必须积极主动地解决这些风险。因此，现代企业必须采取双管齐下的策略：利用自主AI来增强防御，同时防范其潜在的漏洞。
利用自主AI加强网络安全防御
如今，网络安全团队面临着诸多挑战，包括熟练专业人员的持续短缺以及不断增加的安全警报数量。自主AI为解决这些问题提供了一个有希望的解决方案，提供了加强威胁检测、事件响应和整体AI安全性的创新方法。这需要对网络安全生态系统进行根本性的重组，自主AI将成为未来防御的基石。
自主AI系统具有感知、推理和自主行动的能力，使它们能够在最少的人工干预下解决复杂的网络安全问题。这些系统还可以充当智能协作者，增强人类专家的能力，并提高他们保护数字资产、降低风险和提高安全运营中心 (SOC) 效率的能力。通过自动化日常任务并提供实时洞察，自主AI使网络安全团队能够专注于战略决策，从而扩展他们的专业知识并有可能减轻员工的工作倦怠。
例如，考虑一下应对软件安全漏洞的过程。传统上，这是一个耗时且劳动密集的过程。然而，借助自主AI，评估与新常见漏洞或暴露 (CVE) 相关的风险所需的时间可以缩短到几秒钟。AI代理可以快速搜索外部资源、评估内部环境并生成简洁的摘要和优先排序的发现，从而使人类分析师能够采取迅速且知情的行动。
此外，自主AI可以显著提高安全警报分类的效率。大多数SOC每天都会收到大量警报，从而难以区分关键信号与背景噪声。传统的警报分类方法通常缓慢、重复且严重依赖于机构知识和个体分析师的经验。
自主AI系统可以通过自动分析警报、从各种安全工具收集相关上下文、推理潜在根本原因并实时采取适当行动来加速此工作流程。这些系统甚至可以通过编纂经验丰富的专业人员的知识并将其转化为可操作的见解来帮助新分析师入职。
自主AI在网络安全中的主要优势：
- 自动化威胁检测： 持续监控网络流量和系统日志，以识别指示网络威胁的异常行为。
- 快速事件响应： 自动执行调查和响应安全事件的过程，从而缩短遏制时间并最大限度地减少损失。
- 漏洞管理： 识别并确定软件和系统中的漏洞的优先级，从而实现主动修补和缓解。
- 安全警报分类： 分析和确定安全警报的优先级，过滤掉误报并专注于最关键的威胁。
- 增强的安全运营： 自动化日常任务并提供实时洞察，从而提高安全运营中心的效率和有效性。
保护自主AI应用
自主AI系统不是被动的观察者；它们主动推理和处理信息，这带来了一系列新的安全挑战。这些代理可能会访问敏感工具、生成触发下游影响的输出或实时与机密数据交互。为了确保这些系统安全且可预测地运行，组织必须在整个生命周期中实施强大的安全措施，从部署前测试到运行时控制。
在将自主AI系统部署到生产环境之前，至关重要的是进行彻底的红队演练和测试练习。这些练习有助于识别代理如何解释提示、使用工具或处理意外输入的弱点。测试还应包括评估代理在多大程度上遵守预定义的约束、从故障中恢复以及抵抗操纵或对抗性攻击。
运行时护栏提供了一种强制执行策略边界、限制不安全行为并确保代理输出与组织目标保持一致的方法。这些护栏通常通过软件实现，该软件使开发人员能够定义、部署和快速更新管理AI代理可以说什么和做什么的规则。这种适应性对于快速有效地应对新出现的问题、在生产环境中保持一致且安全的代理行为至关重要。
自主AI应用的基本安全措施：
- 红队演练和测试： 模拟真实世界的攻击，以识别AI系统在部署之前的漏洞和弱点。
- 运行时护栏： 在AI系统运行期间强制执行策略边界并限制不安全行为。
- 机密计算： 在运行时保护正在处理的敏感数据，从而降低暴露风险。
- 软件供应链安全： 确保开发和部署过程中使用的AI组件的真实性和完整性。
- 定期代码扫描： 识别软件代码中的漏洞并促进及时修补和缓解。
机密计算
运行时保护在保护执行期间的敏感数据和代理操作方面也发挥着至关重要的作用，从而确保安全可靠的运营。例如，机密计算有助于在运行时保护正在处理的数据，从而有效地保护使用中的数据。这降低了各种规模的AI模型在训练和推理阶段的暴露风险。
安全软件平台
任何自主AI应用的基础都是用于构建推理堆栈的软件工具、库和服务的集合。软件平台应使用安全的软件生命周期过程开发，该过程在解决整个软件生命周期中的漏洞的同时，保持应用程序编程接口 (API) 的稳定性。这包括定期代码扫描以及及时发布安全补丁或缓解措施。
软件物料清单 (SBOM)
供应链中AI组件的真实性和完整性对于在自主AI系统中扩展信任至关重要。AI企业软件堆栈应包括容器签名、模型签名和软件物料清单 (SBOM)，以便验证这些组件。
每项技术都提供额外的安全层，以保护跨多个部署环境（从本地到云）的关键数据和有价值的模型。
保护自主AI基础设施
随着自主AI系统变得更加自主并深入集成到企业工作流程中，它们所依赖的底层基础设施成为整体安全态势的关键组成部分。无论部署在数据中心、边缘还是工厂车间，自主AI都需要能够通过设计强制隔离、可见性和控制的基础设施。
自主系统本质上以显着的自主性运行，使它们能够执行具有影响力的操作，这些操作可能是有益的或具有潜在危害的。这种固有的自主性需要保护运行时工作负载、实施运营监控并严格执行零信任原则，以有效地保护这些系统。
数据处理单元 (DPU)
DPU与高级遥测解决方案相结合，提供了一个框架，使应用程序能够访问对代理工作负载行为的全面、实时可见性，并通过高级内存取证准确地查明威胁。将安全控制直接部署到DPU而不是服务器CPU上，进一步隔离了基础设施级别的威胁，从而大大减少了潜在损害的爆炸半径，并加强了全面的安全无处不在的架构。
机密计算在GPU上得到支持，因此当用户从单个GPU移动到多个GPU时，隔离技术现在可以扩展到机密虚拟机。安全AI由受保护的PCIe提供，并建立在机密计算的基础上，允许客户将工作负载从单个GPU扩展到多个GPU。这使公司能够适应他们的自主AI需求，同时以最高性能的方式提供安全性。
这些基础设施组件支持本地和远程证明，使客户能够在部署敏感工作负载之前验证平台的完整性。
AI工厂
这些安全功能在AI工厂等环境中尤其重要，在这些环境中，自主系统开始为自动化、监控和现实世界决策提供动力。将自主AI扩展到网络物理系统会提高风险，因为妥协会直接影响正常运行时间、安全性和物理操作的完整性。领先的合作伙伴正在集成全栈网络安全AI技术，以帮助客户加强关键基础设施，以应对能源、公用事业和制造业等行业的网络威胁。
自主AI的关键基础设施安全注意事项：
- 隔离： 将自主AI工作负载与其他系统隔离，以防止在发生妥协时发生横向移动。
- 可见性： 实时了解自主AI工作负载行为，以检测和响应威胁。
- 控制： 实施严格的访问控制和策略，以限制自主AI系统可以执行的操作。
- 零信任： 假设没有用户或设备本质上是可信的，并验证每个访问请求。
- 证明： 在部署敏感工作负载之前验证平台的完整性。
在AI采取行动时建立信任
在当今快速发展的威胁环境中，每个企业都必须确保他们对网络安全的投资都包含AI，以保护未来的工作流程。必须加速每个工作负载，以便最终为防御者提供以AI的速度运行的工具。