自主型AI的問世，不僅僅是網路安全領域的漸進式改良，它代表著我們應對數位防禦方式的根本性轉變。這種變革性的技術帶來了前所未有的機會和新的挑戰，需要對我們的安全策略進行全面的重新評估。與在預定義參數內運作的傳統AI系統不同，自主型AI表現出自主行為，與各種工具、環境、其他代理，甚至敏感數據進行動態交互。這種能力在提供顯著優勢的同時，也帶來了一種新的風險，組織必須積極應對。因此，現代企業必須採取雙管齊下的策略：利用自主型AI來加強防禦，同時防範其潛在的漏洞。
以自主型AI強化網路安全防禦
現今的網路安全團隊面臨著多重挑戰，包括熟練專業人員的持續短缺以及不斷增加的安全警報數量。自主型AI為這些問題提供了一個有希望的解決方案，提供了加強威脅檢測、事件響應和整體AI安全性的創新方法。這需要對網路安全生態系統進行根本性的重組，並將自主型AI作為未來防禦的基石。
自主型AI系統具有感知、推理和自主行動的能力，使它們能夠以最少的人工干預來解決複雜的網路安全問題。這些系統還可以充當智慧協作者，增強人類專家的能力，並提高他們保護數位資產、降低風險和提高安全運營中心（SOC）效率的能力。通過自動化例行任務並提供即時洞察，自主型AI使網路安全團隊能夠專注於戰略決策，從而擴大他們的專業知識並可能減輕員工的倦怠感。
例如，考慮一下響應軟體安全漏洞的過程。傳統上，這是一個耗時且勞動密集的過程。然而，借助自主型AI，評估與新的常見漏洞或暴露（CVE）相關的風險所需的時間可以縮短到短短的幾秒鐘。AI代理可以快速搜尋外部資源、評估內部環境，並生成簡潔的摘要和優先排序的發現，使人類分析師能夠採取迅速而明智的行動。
此外，自主型AI可以顯著提高安全警報分類的效率。大多數SOC每天都會被大量的警報淹沒，因此很難將關鍵信號與背景噪音區分開來。傳統的警報分類方法通常很慢、重複且嚴重依賴於機構知識和個別分析師的經驗。
自主型AI系統可以通過自動分析警報、從各種安全工具收集相關上下文、推理潛在的根本原因以及即時採取適當的行動來加速此工作流程。這些系統甚至可以通過編纂經驗豐富的專業人員的知識並將其轉化為可操作的見解來協助新分析師的入職。
自主型AI在網路安全中的主要優勢：
- 自動化威脅檢測： 持續監控網路流量和系統日誌，以識別指示網路威脅的異常行為。
- 快速事件響應： 自動化調查和響應安全事件的過程，縮短遏制時間並最大程度地減少損害。
- 漏洞管理： 識別軟體和系統中的漏洞並確定其優先順序，從而實現主動修補和緩解。
- 安全警報分類： 分析安全警報並確定其優先順序，過濾掉誤報並專注於最關鍵的威脅。
- 增強安全運營： 自動化例行任務並提供即時洞察，從而提高安全運營中心的效率和有效性。
保護自主型AI應用程式
自主型AI系統不是被動的觀察者；它們主動地推理和處理資訊，這帶來了一系列新的安全挑戰。這些代理可能會訪問敏感工具、生成觸發下游效應的輸出，或與即時的機密數據進行交互。為確保這些系統安全且可預測地運行，組織必須在整個生命週期（從部署前測試到運行時控制）中實施強大的安全措施。
在將自主型AI系統部署到生產環境之前，至關重要的是進行徹底的紅隊演練和測試演習。這些演習有助於識別代理如何解釋提示、使用工具或處理意外輸入方面的弱點。測試還應包括評估代理遵守預定義約束、從故障中恢復以及抵抗操縱或對抗性攻擊的能力。
運行時防護措施提供了一種強制執行策略邊界、限制不安全行為以及確保代理輸出與組織目標保持一致的方法。這些防護措施通常通過軟體實施，使開發人員能夠定義、部署和快速更新管理AI代理可以說和做什麼的規則。這種適應性對於快速有效地響應新出現的問題，在生產環境中保持一致和安全的代理行為至關重要。
自主型AI應用程式的基本安全措施：
- 紅隊演練和測試： 模擬真實世界的攻擊，以在部署前識別AI系統中的漏洞和弱點。
- 運行時防護措施： 在AI系統運行期間強制執行策略邊界並限制不安全行為。
- 機密計算： 保護在運行時處理的敏感數據，降低暴露風險。
- 軟體供應鏈安全： 確保開發和部署過程中使用的AI組件的真實性和完整性。
- 定期代碼掃描： 識別軟體代碼中的漏洞，並促進及時的修補和緩解。
機密計算
運行時保護在保護執行期間的敏感數據和代理操作方面也起著至關重要的作用，從而確保安全和可信賴的運行。例如，機密計算有助於保護在運行時處理的數據，從而有效地保護使用中的數據。這降低了所有大小的AI模型的訓練和推理階段的暴露風險。
安全軟體平台
任何自主型AI應用程式的基礎都是用於構建推理堆疊的軟體工具、庫和服務的集合。軟體平台應使用安全的軟體生命週期流程開發，該流程在整個軟體生命週期中保持應用程式編程接口（API）的穩定性，同時解決漏洞。這包括定期代碼掃描以及及時發佈安全補丁或緩解措施。
軟體物料清單（SBOM）
供應鏈中AI組件的真實性和完整性對於跨自主型AI系統擴展信任至關重要。AI Enterprise軟體堆疊應包括容器簽名、模型簽名和軟體物料清單（SBOM），以實現這些組件的驗證。
每項技術都提供了額外的安全層，以保護從本地部署到雲端的多個部署環境中的關鍵數據和有價值的模型。
保護自主型基礎設施
隨著自主型AI系統變得更加自主並深入整合到企業工作流程中，它們所依賴的底層基礎設施成為整體安全態勢的關鍵組成部分。無論是部署在數據中心、邊緣還是工廠車間，自主型AI都需要能夠通過設計來強制執行隔離、可見性和控制的基礎設施。
自主型系統的本質是具有顯著的自主性，使它們能夠執行可能有利或可能有害的具有影響力的操作。這種固有的自主性需要保護運行時工作負載、實施操作監控以及嚴格執行零信任原則，以有效地保護這些系統。
數據處理單元（DPU）
DPU與先進的遙測解決方案相結合，提供了一個框架，使應用程式能夠訪問全面的、實時的代理工作負載行為可見性，並通過先進的內存取證準確地查明威脅。將安全控制直接部署到DPU而不是服務器CPU上，可以進一步在基礎設施層面隔離威脅，從而大大減少潛在洩露的爆炸範圍，並加強全面的、無處不在的安全架構。
機密計算在GPU上得到支持，因此當用戶從單個GPU轉移到多個GPU時，隔離技術現在可以擴展到機密虛擬機。安全AI由受保護的PCIe提供，並建立在機密計算的基礎上，允許客戶將工作負載從單個GPU擴展到多個GPU。這使公司能夠適應其自主型AI需求，同時以最佳性能提供安全性。
這些基礎設施組件支持本地和遠程證明，使客戶能夠在部署敏感工作負載之前驗證平台的完整性。
AI工廠
這些安全能力在AI工廠等環境中尤為重要，在這些環境中，自主型系統開始為自動化、監控和現實世界的決策提供動力。將自主型AI擴展到物理資訊系統會提高風險，因為洩露可能會直接影響正常運行時間、安全性和物理操作的完整性。領先的合作夥伴正在整合全棧網路安全AI技術，以幫助客戶加強關鍵基礎設施，防禦能源、公用事業和製造等行業的網路威脅。
自主型AI的關鍵基礎設施安全考慮因素：
- 隔離： 將自主型AI工作負載與其他系統隔離，以防止洩露事件中的橫向移動。
- 可見性： 獲得對自主型AI工作負載行為的實時可見性，以檢測和響應威脅。
- 控制： 實施嚴格的訪問控制和策略，以限制自主型AI系統可以執行的操作。
- 零信任： 假設沒有用戶或設備是天生可信的，並驗證每個訪問請求。
- 證明： 在部署敏感工作負載之前驗證平台的完整性。
在AI採取行動時建立信任
在當今快速發展的威脅形勢下，每個企業都必須確保他們在網路安全方面的投資都包含AI，以保護未來的工作流程。必須加速每個工作負載，以便最終讓防禦者擁有以AI的速度運作的工具。