人工智能和网络安全的融合

多年来，人工智能和网络安全一直是两个相对独立的领域。网络安全专业人士专注于保护系统、网络和数据，而人工智能从业者则致力于提升预测准确性、自动化水平和决策能力；这种分离如今已不复存在。

如今，人工智能既可能成为网络攻击的目标，也成为网络安全防御的强大工具。

企业正以超越其安全防护或解释能力的速度部署人工智能，由此催生出一类传统安全法规框架从未考虑过的新型风险。

与此同时，攻击者正利用人工智能来自动化漏洞发现、加速漏洞利用开发，并实现以往仅靠人类对手无法达到的规模。

这一交叉点可以从两个互补的视角来理解：

- 人工智能的安全性：保护人工智能系统免受网络威胁。

- 安全性的AI：利用人工智能增强网络安全能力。

数字韧性未来的成败，将取决于对这两者的全面掌握。

人工智能的安全性：

传统软件执行预定义的逻辑。然而，人工智能系统通过数据学习，并持续做出概率性决策。这从根本上改变了威胁的格局。AI系统面临一些在传统应用中并不存在的威胁。

研究表明，即使经过保护的学习型模型，也常常可以通过精心设计的查询方式被复制，从而带来竞争和监管方面的风险。

这些风险尤为关键，因为人工智能正迅速嵌入到关键基础设施、工业系统、医疗环境以及联网设备之中。

因此，AI安全已从学术关注演变为商业必需。现在最关键的问题不再是AI是否可能遭到攻击，而是企业能否切实证明其已接受充分测试，并满足合规要求。

通过AI加强安全性：

尽管AI带来了新的风险，但也提供了前所未有的防御能力。

网络安全历史上一直受限于人类的速度。分析师需手动调查警报，漏洞研究人员按顺序工作，而搜寻威胁往往依赖有限的人力资源。人工智能改变了这一格局，使安全防护从以人类速度为主转向以机器速度为主。组织报告的漏洞发现频率远超传统安全团队的能力，使得限制因素从漏洞发现转变为验证、披露和修复。不幸的是，攻击者也从中获益。

同样的AI能力，既可帮助防御方识别漏洞，也能协助攻击方发现漏洞。同样，辅助安全团队的生成模型可以生成利用代码、自动化侦察，并动态调整攻击方式。目前，基于AI的威胁检测工具已被用于发现漏洞，并比传统方法更快地扩展进攻行动。这催生了一场AI竞赛，双方通过自动化持续优化自身能力。

监管机构正日益要求对AI驱动决策进行透明化。企业必须理解、记录并说明AI如何影响用户，尤其是在欧盟《人工智能法案》等框架下。因此，可解释性已成为一项关键的合规能力。人工智能系统还必须持续审查其公平性、透明度、问责性以及潜在的不良后果。

了解人工智能在现实世界中可能带来的风险，最宝贵的资源之一是“人工智能事件数据库”（AIID）。这是一个公开的存储库，记录了人工智能系统造成、促成或与危害或近似危害事件相关的案例。

组织无需等待完善的标准、成熟的法规或下一次重大人工智能事件发生后再采取行动。现在就开始行动，将更有能力自信地应用人工智能，向监管机构和客户证明其可靠性，并在威胁环境不断演变的情况下做出有效应。

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