网络安全生成式 AI
网络安全专家正在迅速将通用人工智能工具融入到他们的工作中。他们使用这些工具自动化流程，从而增强整体安全措施并改善威胁检测。人工智能解决方案可帮助安全专业人员识别漏洞、快速响应问题并提供安全审计的详细信息。
在这里，我们将研究一些可以帮助网络安全专家的人工智能解决方案，强调它们的实际优势。
OpenAI GPT:用于安全自动化和威胁情报的人工智能
OpenAI 的 GPT 模型(包括 ChatGPT)处理大量与安全相关的数据并提供增强决策能力的见解。它们可以自动生成威胁情报报告并生成对安全事件的响应，从而简化网络安全中的许多手动流程。
以下是使用 GPT 模型的一些好处 −
网络安全中 ChatGPT 的用例
现在让我们来看看网络安全中 ChatGPT 的一些用例 −
自动威胁情报汇总
使用 GPT 汇总冗长的威胁情报报告，使安全团队能够专注于可操作的见解。
提示 −总结最新威胁情报报告中有关针对医疗机构的勒索软件的主要发现。
事件响应手册
生成针对不同攻击媒介的事件响应手册，以减少制定战略响应所需的时间。
提示 − 创建手册，用于响应涉及针对带有恶意附件的员工电子邮件的网络钓鱼攻击的事件。
Microsoft Defender for Cloud:AI 驱动的威胁检测和响应
Microsoft Defender for Cloud 通过集成 AI 功能增强了云基础设施的威胁检测、漏洞管理和安全监控。 AI 模型分析大量安全数据，以识别潜在漏洞、危险行为和错误配置。
使用 Microsoft Defender for Cloud 的一些好处如下 −
- 实时检测和缓解威胁。
- 提供自动安全建议。
- 通过智能威胁分析减少误报。
Microsoft Defender for Cloud 的用例
Microsoft Defender 的一些用例如下 −
实时威胁检测
AI 可检测整个云环境中的异常行为并在 Defender for Cloud 中触发自动响应。
提示 − 监控并提醒我来自外部 IP 地址到 Azure VM 的异常登录尝试。
基于风险的安全建议
基于 AI 的洞察为您的云基础架构提供基于风险因素的实时安全建议。
提示 − 根据已知漏洞提供增强 Azure Kubernetes 群集安全性的建议。
Darktrace:AI 驱动的威胁检测和响应
Darktrace 使用 AI 实时检测、分析和响应网络威胁。通过学习用户、设备和网络的正常行为，Darktrace 可以自主检测和缓解数字基础设施中的威胁。
以下是使用 Darktrace 的一些好处 −
- 系统会学习并适应您的网络以检测未知威胁。
- 它可以自主响应以实时缓解潜在攻击。
- 它为异常提供详细的行为分析。
Darktrace 的用例
下面给出了 Darktrace 的一些用例 −
异常检测和响应
Darktrace 可识别与正常行为的细微偏差，表明存在潜在的内部威胁或恶意软件。
及时 − 警告并隔离任何表现出异常行为的设备，例如在工作时间之外进行异常大的文件传输。
自主威胁缓解
使用 Darktrace 的 AI 在恶意流量传播到您的网络之前，自动阻止和隔离恶意流量。
及时 − 自动隔离任何试图与已知命令和控制 (C2) 服务器通信的端点。
CrowdStrike Falcon:AI 驱动的端点保护
为了提供端点检测和响应 (EDR) 功能，CrowdStrike Falcon 利用了 AI。它实时分析端点活动以识别威胁，防止恶意软件、勒索软件和高级持续性威胁 (APT)。
使用 CrowdStrike Falcon 的一些好处如下 −
- 系统实时检测并响应端点上的威胁。
- 它使用 AI 来最大限度地减少误报并缩短响应时间。
- 它可以防御复杂的攻击，例如勒索软件和无文件恶意软件。
CrowdStrike Falcon 的用例
CrowdStrike Falcon 的一些用例如下突出显示 −
AI 驱动的恶意软件检测
Falcon 使用 AI 模型分析文件和应用程序的行为，以检测已知和未知的恶意软件。
提示 − 扫描所有端点以查找无文件恶意软件的行为指标，并提供可疑活动报告。
自动威胁响应
使用 AI 分析通过隔离端点或阻止网络访问来自动化威胁响应。
提示 − 自动隔离任何试图执行已知勒索软件签名的端点。
XSOAR:用于自动事件响应的 AI
Cortex XSOAR 是一个安全管理平台、自动系统和响应 (SOAR)，它使用 AI 来自动化事件响应过程。通过与工具集成并运行自动化剧本，帮助网络安全团队快速响应警报。
使用 XSOAR 的一些好处如下 −
- 自动执行安全团队在事件响应中的重复任务。
- 集成多种安全工具进行集中管理。
- 通过执行预定义的剧本缩短响应时间。
XSOAR 的用例
XSOAR 的一些用例如下突出显示 −
自动事件分类
Cortex XSOAR 对传入警报进行分类，确定事件的严重性并做出响应自动。
提示 − 检查电子邮件网关检测到的网络钓鱼电子邮件，并生成有关可能的数据检索尝试的报告。
安全自动化剧本
通过隔离受感染的系统、通知团队和生成报告来自动化常见的安全工作流程。
提示 − 执行自动剧本以隔离任何显示与恶意软件感染相关的入侵指标 (IoC) 的设备。
Splunk AI:AI 驱动的安全分析
Splunk 的 AI 驱动的安全分析使网络安全专业人员能够实时分析大量日志数据、检测模式并发现隐藏的威胁。Splunk 中的 AI 功能简化了安全监控和分析，使用户更容易检测高级威胁。
使用 Splunk AI 的一些显着好处如下 −
- 自动日志分析可加快威胁检测速度。
- 它可以识别安全数据中的模式和趋势。
- 它提供实时威胁情报和警报。
Splunk AI 的用例
下面给出了 Splunk AI 的一些用例 −
自动威胁搜寻
Splunk AI 分析大型数据集以识别可疑模式，帮助网络安全团队发现他们可能会错过的威胁。
提示 −分析 Web 服务器日志以检测暴力登录尝试的迹象并提供可疑 IP 地址的摘要报告。
预测性安全洞察
使用 AI 根据历史数据和威胁模式预测潜在的安全风险。
提示 − 识别防火墙日志中指示未来潜在 DDoS 攻击的模式。
结论
网络安全专家使用内置 AI 技术(如 Splunk AI、Microsoft Defender for Cloud、Cortex XSOAR、Darktrace、GPT 等)以全新的方式自动处理和分析安全数据。这些工具使网络安全团队能够通过自动执行重复任务并提供实时分析来领先于新兴威胁。
