什麼是網路安全中的生成式 AI？

網路安全領域中的創造性人工智能代表著安全專業人員如何預測、 偵測和應對威脅的轉變。此技術利用 機器學習模型，特別是以生成式敵對網路 (GAN) 為基礎的 模型，來模擬網路攻擊和防禦策略。

生成式人工智能能夠產生模仿真實世界資料集的新資料實例，讓網路安全系統能夠快速演進，適應不斷出現的新威脅。隨著這些 AI 模型接受訓練，它們在理解安全資料的細微差異方面變得越來越複雜，使它們能夠識別可能躲過傳統偵測方法的惡意活動的微妙模式。

在網路安全中使用生成式 AI

網路安全是生成式人工智能最重要的用例之一。在網路安全方面，創造性人工智慧的力量有兩種方式：對於網路犯罪者而言，這是一個強大的工具，對於負責預防和降低網路犯罪風險的網路安全團隊而言，也是同樣強大的工具。

安全作業中心 (SOC) 和安全性事件與事故管理 (SEIM) 中的生成式 AI 已經成為網路安全威脅防護與威脅減緩的必要條件。在 SOC 中，AI 模型可辨識顯示網路威脅的模式，例如惡意軟體、勒索軟體或異常網路流量，這些模式可能會躲過傳統偵測系統的偵測。

生成式人工智能有助於 SIEM 系統進行更精密的資料分析和異常偵測。透過學習歷史安全性資料，AI 模型可以建立正常網路行為的基線，然後標示可能代表安全性事件的偏差。

生成式 AI 在網路安全方面的優勢

網路安全領域的創造性人工智慧 (Generative AI) 可大幅提升有效識別及解除網路威脅的能力。利用深度學習模型，此技術可以模擬先進的攻擊情境，對於測試和強化安全系統至關重要。這種模擬能力對於發展強大的防禦能力，以對抗已知和新出現的威脅是非常重要的。

此外，生成式人工智能可透過自動化例行任務簡化安全性規範的實作，讓網路安全性團隊能專注於更複雜的挑戰。它在訓練中也扮演舉足輕重的角色，提供逼真且動態的情境，有助於改善 IT 安全專業人員的決策技巧。

隨著網路威脅變得越來越複雜，生成式 AI 的適應性和主動性對於維持網路安全基礎設施的完整性和彈性變得越來越重要。

加強威脅偵測與回應

生成式 AI 可以建立精密的模型，以預測和識別顯示網路威脅的異常模式。與傳統方法相比，此功能可讓安全系統更快速有效地作出回應。

透過不斷地從資料中學習，生成式人工智能能夠適應新的、不斷演化的威脅，確保偵測機制總是比潛在攻擊者快上幾步。這種前瞻性的方法可降低外洩風險，並將可能發生的外洩所造成的影響降至最低。

安全性團隊可從這些進階分析中獲益，詳細瞭解威脅媒介和攻擊策略。這可讓他們設計出有針對性的回應，並加強他們的防禦機制，以對抗未來的攻擊。偵測與回應之間的動態互動強化了網路安全架構，使其能夠抵擋日益複雜的網路威脅。

自動化安全措施

生成式 AI 可透過自動化例行安全任務 (例如設定防火牆或掃描漏洞) 來簡化網路安全，從而騰出人力資源處理更複雜的問題。此技術也可透過分析大量資料，自訂安全通訊協定，針對每種獨特的威脅情境，預測並執行最有效的措施。

因此，組織可以部署既可擴充又能適應不斷變化的威脅環境的動態安全解決方案。這種自動化可提升作業效率，並大幅降低人為錯誤的可能性，而人為錯誤往往是網路安全防禦的一大弱點。

情境導向的網路安全訓練

Generative AI 可創造逼真的情境模擬，挑戰專業人員對動態網路威脅的應變能力，進而提升網路安全訓練。這些由 AI 產生的情境會即時調整，反映網路威脅不斷演進的本質，因而提供實用、身歷其境的體驗。

學員可以接觸各種攻擊媒介和防禦策略，增強批判性思考和在壓力下迅速反應的能力。這種實作方式可建立深厚的技術專業知識，並提升決策技能，對於防禦複雜的網路攻擊至關重要。

網路安全中的生成式 AI 應用

生成式人工智能能夠產生並利用合成資料，在不影響絕對資料完整性的情況下，強化訓練規範。將其整合至網路安全作業中，可將傳統的防禦措施轉型為主動、適應性的策略，以因應瞬息萬變的數位轉型威脅。

偵測和建立網路釣魚攻擊

生成式 AI 的使用為偵測和創造網路釣魚攻擊開啟了新的可能性。傳統的防惡意程式解決方案著重於識別已知的惡意程式碼，而產生式人工智能有可能識別出更精密、更複雜的網路釣魚攻擊。

透過分析合法通訊 (例如電子郵件訊息) 中的模式，人工智慧可辨識網路釣魚電子郵件的細微跡象，否則可能無法發現。這可以幫助個人和 組織領先網路罪犯一步，保護自己免受潛在的破壞性攻擊。

資料遮蔽與隱私權保護

生成式人工智能具有創造與真實資料集極為相似的合成資料的非凡能力。這在處理需要保護的敏感資訊時特別有用。

透過產生模擬真實事物的資料，組織可以避免使用可能包含機密或 個人識別資訊的實際資料集的風險。此合成資料可用於訓練安全模型和演算法，而不會損害個人隱私或暴露 敏感資料。換句話說，生成式人工智能可協助組織保護資料隱私 ，並防止安全漏洞 ，同時發揮機器學習和資料分析的優點。

自動化安全政策產生

自動化安全政策產生可協助 組織建立符合其特定環境與需求的客製化安全政策。分析組織的環境和安全需求可產生最佳化的政策，以提供適當的安全層級，同時也考慮到組織的獨特性。此方法可確保安全政策有效、相關且適用於組織的目標與目的。

事件回應

透過提供自動化處理安全事件的方法，創造性人工智慧有可能徹底改變事件回應的方式。生成式人工智能的主要優點之一，就是能夠根據事件的性質產生適當的動作或腳本。如此一來，網路團隊就能自動化回應流程的初始步驟，針對標準威脅產生即時回應、根據嚴重性將事件分類，並建議緩解策略。

透過產生式人工智慧，網路團隊可以快速隔離受影響的系統，將安全性入侵的損害降到最低。生成式 AI 可以模擬各種回應策略，讓團隊能夠即時評估不同方法的成效，並強化網路安全事件中的決策。透過這種方式自動化事件回應，組織可以節省時間、降低成本，並改善整體安全勢態。

行為分析與異常偵測

行為分析和異常偵測是網路安全中用來偵測潛在安全威脅的重要技術。透過產生正常使用者或網路行為的模型，並識別與預期行為的偏差，生成式人工智能可在此過程中發揮重要作用。

這些異常也稱為異常，可能表示有安全漏洞或未經授權存取系統。透過分析這些異常現象並與預期的行為比較，安全專業人員可以識別潛在的威脅，並採取適當的措施防止任何安全事故的發生。

報告

生成式 AI 可簡化全面、易懂的網路安全報告的建立。它可以將來自不同來源的資料綜合成一致的報告，強調主要發現、趨勢和潛在弱點。這可節省時間，並確保報告更精確、資訊更豐富，為決策者提供寶貴的洞察力。

生成式 AI 可以識別並強調資料中的興趣模式或異常，提供更深入的分析，這對於瞭解網路安全威脅和防禦的細微差異至關重要。AI 所產生的報告可針對不同的受眾量身打造，從需要深入分析的技術團隊到供領導層使用的執行摘要，都能加強整個組織對網路安全問題的溝通。

生成式 AI 網路安全風險

雖然生成式 AI 已經成為網路安全團隊越來越有價值的工具，但它也正在成為網路罪犯的有力武器。讓產生式人工智能在威脅偵測和事件回應上發揮強大功能的相同能力，也可能被惡意使用。

舉例來說，網路罪犯可以利用產生式人工智能分析和理解複雜模式的能力，找出網路安全系統中的漏洞。隨著人工智能生成模型變得越來越複雜，網路罪犯可能會對其進行逆向工程，從而繞過安全協定。

對手與生成式 AI

攻擊者已經在使用產生式 AI 來發動更複雜的攻擊。他們對這項技術的使用將不斷地增加，因為這項技術能有效地為他們的網路犯罪武器帶來速度、洞察力、自動化和模仿能力。網路罪犯使用生成式 AI 的典型方式包括

網路釣魚與社交工程

生成式人工智能會產生模仿合法通訊的個人化內容，誘騙收件人洩露敏感資訊或下載惡意軟體。

深度偽造

由產生式 AI 驅動的音訊或視訊可以冒充個人、操縱輿論或進行複雜的社會工程攻擊。

惡意軟體開發

生成式 AI 可以創造出適應和進化的惡意軟體，以逃避傳統防毒軟體和惡意軟體偵測工具的偵測。

利用弱點

生成式 AI 可以分析個人、系統和軟體的弱點，以發動更有針對性的攻擊。

自動黑客攻擊

生成式 AI 可以將駭客入侵的某些方面自動化，讓網路罪犯可以發動更複雜、更難偵測與反擊的大規模攻擊。

繞過安全措施

AI 模型可經過訓練來模仿使用者行為，或產生可欺騙生物辨識安全系統、CAPTCHAs 及其他以 AI 為基礎的安全解決方案的輸入。

確保人工智慧管道的安全

保障人工智能管道的安全意味著保障人工智能系統的整個生命週期，從資料收集、模型訓練到部署和維護。這包括保護用於訓練 AI 模型的資料、確保 AI 演算法的完整性，以及防止未經授權的存取或竄改。這也涉及到不斷地監控和更新 AI 系統，以防範新出現的威脅。

基於幾個原因，確保人工智慧管道的安全至關重要：

1. 當 AI 系統處理個人或機密資訊時，保護敏感資料不外洩尤其重要。
2. 確保人工智慧系統的可靠性與可信度，對於其被接受與有效運用至關重要。
3. 防範操控 AI 系統可能會造成嚴重後果，從散播錯誤資訊到在 AI 控制的環境中造成人身傷害。

AI 資料管道中的最佳安全實務包括彈性資料治理、加密與安全編碼實務、多因素驗證，以及不斷地監控與回應。

網路安全中的 AI：未來預測

隨著人工智慧不斷地演進，網路安全的風險也隨之增加。以下預測對網路安全領域的 AI 發展方向提供了幾項嚴重性的啟示。

1. 更複雜的 AI 驅動攻擊: 有了人工智能，攻擊者可以創造出更複雜、更有目標性的攻擊，繞過傳統的安全措施。
2. 在網路防禦中更多地使用人工智能: 隨著人工智能的發展，它將更廣泛地應用於網路安全，包括威脅偵測、分析和回應。
3. 更多的法規和標準: 隨著人工智能驅動的攻擊風險增加，將有更多的法規和標準出台，以確保以負責任和合乎道德的方式使用人工智能。
4. 更強調人的監督: 隨著人工智慧在網路安全領域越來越普遍，人類的監督與決策將變得越來越重要，以確保人工智慧被有效且合乎道德地使用。
5. 增加對 AI 網路安全的投資: 隨著人工智能驅動的攻擊風險增加，將投入更多資源開發人工智能驅動的網路安全解決方案，以領先攻擊者。

生成式人工智能的未來與網路安全領導者能否利用其力量，確保在所有產業和使用個案中安全穩妥地使用該技術息息相關。這意味著在預防、保護、應變和預測方面最大限度地利用生成式 AI。

生成式 AI 用於網路安全常見問題集