漏洞评估对于识别系统内针对恶意行为者和黑客的弱点至关重要。随着网络威胁的增加，组织正在将人工智能 （AI） 集成到漏洞评估中，以增强威胁检测和管理。

我们将讨论 AI 如何重塑漏洞评估、改进传统流程并提供更好的网络安全防御。

了解漏洞评估

漏洞评估用于识别、量化软件系统、应用程序和网络中的安全风险和漏洞并确定其优先级。执行漏洞评估的常见方法包括：

• 安全分析：漏洞评估通常通过对系统进行动态和静态分析来执行。此方法有助于查找处于空闲和正在运行状态的应用程序代码 bug。

• 程序包漏洞： 黑客可以通过利用代码和二进制文件中的漏洞来访问敏感代码。软件包漏洞扫描可检测代码中使用的二进制文件和库版本中的漏洞。

• 持续安全测试： 通过将测试工具集成到持续部署过程中，可以自动进行漏洞评估。这些工具在每次代码合并时运行安全扫描。

AI 在漏洞评估中的作用

85% 的网络安全团队表示，他们的系统面临过 AI 生成的攻击。这些统计数据使传统的测试方法过时了。随着 AI 驱动型攻击的增加，对 AI 驱动型漏洞测试的需求显著增长。

漏洞评估可分为两大类：

1、动态应用程序安全测试 （DAST）： 此方法在应用程序运行时识别应用程序中的漏洞，并在软件运行时测试软件。

2、静态应用程序安全测试 （SAST）：此方法会分析应用程序的源代码或二进制文件，以便在执行之前检测安全漏洞。

AI 驱动的网络安全工具可以进行动态和静态分析，具有几个关键优势：

• 提高准确性：AI 显著提高了漏洞检测的准确性和速度。AI 可以使用算法和机器学习快速高效地分析大量数据。此分析可进一步用于识别可能指示漏洞的模式。

• 加快流程：AI 工具提供自动扫描、模式识别和实时分析。这有助于加快测试过程并及早发现问题。

• 主动风险管理：传统的安全测试工具的范围有限，因为它们依赖于预定义的模式。另一方面，AI 驱动的扫描程序使用机器学习算法和训练数据集，可及早主动识别潜在漏洞。

用于漏洞评估的关键 AI 技术

人工智能 （AI） 在识别和管理系统中的漏洞方面发挥着重要作用。以下是一些用于漏洞评估的 AI 技术：

机器学习 （ML）：AI 模型从过去的数据中学习以预测新的威胁。机器学习有助于检测系统中可能通过分析模式来利用的异常行为或弱点。

自然语言处理 （NLP）：这项技术帮助 AI 阅读和理解人类语言。它可以扫描报告、安全文档和代码，以识别漏洞或安全风险。

异常检测：AI 使用它来标记系统中的异常活动。它了解“正常”是什么样子，然后发现任何偏离它的东西，这可能表明存在潜在的安全风险。

自动化：AI 自动执行重复性任务，例如扫描大量代码或数据以查找漏洞。这加快了查找安全问题的过程，并减少了人为错误。

威胁情报：AI 收集和分析来自各种来源的数据，以实时预测和响应潜在威胁。这有助于领先于新的漏洞。

如何在漏洞评估中实施 AI 解决方案？

在网络安全领域实施 AI 解决方案不是短跑，而是马拉松。要成功地将 AI 工具集成到现有的漏洞评估流程中，组织应遵循以下步骤：

评估现有流程中的更改

• 评估当前流程：评估用于漏洞扫描的现有流程和工具。该评估将有助于确定可以整合 AI 的领域和差距。

• 选择 AI Tools：选择符合组织安全要求和基础设施的 AI 驱动型技术。所选解决方案应补充当前流程，同时增强检测和响应能力。

持续监测和适应

传统的漏洞评估需要持续监控和适应。即使是微小的代码更改也可能带来潜在风险。AI 工具通过以下方式在持续监控方面表现出色：

• 使用训练数据：AI 工具基于实时数据和模式进行训练。他们可以快速识别开发团队推送的任何易受攻击的代码 PR。因此，他们可以适应即将到来的威胁。这有助于在代码投入生产之前捕获 bug。

• 监控警报和报告：AI 生成的报告提供有关系统保护的宝贵见解。电子邮件或 Slack 警报持续跟踪系统的状态。

• 与开发和发布流程集成：AI 工具可以通过持续的安全测试与持续交付和发布管道集成。这可确保在部署之前自动分析任何代码更改的漏洞。

提升团队技能

要成功地将 AI 集成到漏洞评估中，网络安全团队需要培养 AI 和 ML 方面的高级技能。组织应专注于以下关键领域，以确保团队做好准备：

• 投资团队： 要使 AI 驱动的漏洞评估取得成功，投资培训网络安全团队非常重要。这可以通过在组织内促进培训和指导文化来实现。

• 为网络安全团队赋能：研讨会、知识共享会议和在线培训等活动可以使网络安全团队能够切换到基于 AI 的测试。

AI 在漏洞评估中的优势

AI 驱动的漏洞评估对于跟上针对软件系统的安全威胁是必要的。AI 驱动的漏洞评估的一些好处是：

• 速度和准确性： AI 工具通过发现手动测试经常遗漏的模式和异常来提高准确性。它们会自动进行分析，并根据过去的模式和缺陷提供实时结果，从而准确了解系统状态。

• 有效应对基于 AI 的漏洞： AI 工具每周 24 天、每天 7 小时监控系统以查找新威胁。他们可以快速捕获和修复基于 AI 的攻击。他们通过从实时数据中学习来适应。这样可以保护系统免受任何传入的威胁。

• 降低成本：用于漏洞评估的 AI 工具减少了手动工作。这有助于节省时间和金钱，因为无需额外的资源或人员来处理漏洞评估的某些方面。

AI 驱动型漏洞评估的挑战

虽然 AI 在漏洞评估方面具有显著优势，但它也有其挑战。团队在将 AI 集成到漏洞评估流程中时可能面临的主要挑战是：

• 大数据要求： AI 算法需要大量高质量数据才能有效训练。这可能会给资源有限或无法访问相关数据集的组织带来挑战。

• 道德和隐私问题：网络安全中的 AI 引发了道德和隐私问题，尤其是在收集和使用敏感用户数据方面。Meta 就是一个流行的例子。该公司因无视数据传输规定而面临 1 亿美元的罚款。组织必须遵守道德原则和监管要求，以避免对其采取法律行动。

• 与现有系统集成： 将 AI 驱动的漏洞评估集成到现有的安全工作流程和工具链中可能很复杂。兼容性问题、数据格式的差异以及对广泛自定义的需求可能会阻碍采用。

最后的思考

将 AI 纳入漏洞评估是防范网络威胁的明智且必要的步骤。AI 通过加快流程、提高准确性和在风险成为更大的问题之前发现风险来提供帮助。

虽然存在挑战，例如需要大量数据和确保 AI 适合当前系统，但这些好处使它值得付出努力。通过使用 AI，公司可以领先于威胁、节省资金并更好地保护其数据。