AI 在網路防禦中的應用：自動化與安全保障的誤區

人工智慧 (AI) 正在快速改變網路安全格局。從威脅偵測到事件回應，AI 承諾提供更快速、更精準的防禦能力。然而，過度依賴 AI 自動化，並未解決所有安全問題，甚至可能引入新的風險。本文將深入探討 AI 在網路防禦中的應用，剖析其優勢與誤區，並為 IT/資訊工程師、程式設計人員、資安工程師與 IT 技術主管提供實用觀點。

安全自動化的演進與 AI 的角色

傳統的網路安全作業中心 (SOC) 仰賴大量安全分析師手動分析警示，耗時且容易產生疲勞，導致誤報率高，真正威脅可能被忽略 (Palo Alto Networks)。安全自動化應運而生，旨在透過自動化流程來簡化和加速安全作業。現代安全自動化解決方案，更進一步整合了 AI 和機器學習 (ML) 技術，以提升其效能。

AI 在安全自動化中的應用主要體現在：

威脅偵測： AI/ML 演算法可以分析大量的網路流量和日誌資料，識別出異常模式和潛在的惡意活動，例如零日漏洞攻擊或 APT (Advanced Persistent Threat) 的早期階段。
事件回應： 自動化事件回應系統可以根據預先定義的規則和 AI 分析結果，自動採取行動，例如隔離受感染的系統、封鎖惡意 IP 位址或修補漏洞。
漏洞管理： AI 可以協助識別和優先排序系統中的漏洞，並建議修補措施。
使用者行為分析 (UEBA)： AI/ML 可以建立使用者行為的基線，並偵測出偏離常態的行為，例如內部威脅或帳戶被盜用。

AI 防禦的優勢：速度、效率與規模

採用 AI 驅動的安全自動化系統帶來顯著的優勢：

更快速的威脅偵測與回應： AI 系統可以 7×24 小時監控網路，並在幾秒鐘內處理大量資料，遠快於人工分析師 (Palo Alto Networks)。
降低人為錯誤的可能性： 自動化可以減少重複性的手動任務，降低分析師因疲勞或疏忽而產生的錯誤 (Palo Alto Networks)。
提高營運效率： 安全自動化可以釋放安全分析師的資源，讓他們專注於更複雜和更具策略性的任務。
提升整體安全態勢： AI 驅動的威脅情報和風險評估可以幫助組織更全面地了解其安全風險，並採取更有效的防禦措施。

AI 防禦的誤區：過度自信與新興威脅

儘管 AI 在網路防禦中具有巨大的潛力，但仍存在一些誤區：

AI 並非萬能： AI 演算法的效能取決於訓練資料的品質和數量。如果訓練資料不完整或存在偏差，AI 系統可能會產生誤報或漏報。
對抗性機器學習 (Adversarial Machine Learning)： 攻擊者可以利用對抗性樣本來欺騙 AI 系統，使其將惡意活動誤認為良性活動。
模型投毒 (Model Poisoning)： 攻擊者可以透過污染訓練資料來影響 AI 模型的準確性。
提示詞注入 (Prompt Injection)： 針對大型語言模型 (LLM) 的攻擊，攻擊者可以透過精心設計的提示詞來操縱模型的輸出，例如洩露敏感資訊或執行惡意指令 (Cisco)。
影子 AI (Shadow AI) 的風險： 組織內未經授權或未管理的 AI 應用程式可能引入新的安全漏洞和合規風險 (Cisco)。
過度依賴自動化： 完全依賴自動化可能會導致對安全事件的理解不足，並降低人工干預的能力。

EY 安永指出，企業在廣泛應用 AI 的同時，普遍存在對其安全性和合規性的憂慮。意外事故頻繁發生，例如資料外洩、自動駕駛車禍等，顯示了 AI 帶來的資料隱私和安全隱患 (EY)。