代理AI崛起，重塑网络安全未来
快速阅读: 代理型人工智能正快速改变科技行业，预计2028年三分之一企业应用将集成此技术，15%职场决策由系统自主完成。其在网络安全领域表现突出，能有效提升威胁检测与响应效率，但也带来安全风险，需加强防护措施。
代理型人工智能迅速成为科技行业的下一个重大颠覆者，将人工智能从单纯的聊天机器人转变为自主决策者。与需要持续提示的传统人工智能工具不同，代理型人工智能具有一定的独立性，能够学习、推理并采取行动以实现特定目标。
事实上，预计到2028年，三分之一的企业应用程序将包含代理型人工智能，这一比例在2024年还不到1%。届时，多达15%的日常职场决策将由系统自主完成。对于企业领导者而言，这标志着技术如何支持和塑造业务的重大变革，尤其是在网络安全领域。
代理型人工智能有能力提升团队识别最紧迫风险的能力，确保提交内容的质量更高，并过滤掉重复项，使团队能够专注于关键事项。然而，这种自主性也为其带来了新的安全风险。
代理型人工智能的核心在于自主代理，这些系统能够推理、适应并采取独立行动，区别于传统的自动化和早期的人工智能形式。传统机器学习模型主要基于提示或固定参数生成输出，而代理型人工智能则可以迭代操作，评估环境，规划行动方案，在条件变化时作出调整，并通过经验不断改进。
网络安全行业正在从过去仅标记可疑登录的简单机器人，向一个能够自主调查、升级优先漏洞并向用户提供可操作见解的互联系统转变。
代理型人工智能在应对安全领域的几个最紧迫挑战方面表现出色：
– **威胁检测与响应**：安全运营中心（SOC）经常被大量警报淹没，其中许多是误报。代理型人工智能可以自主调查常规警报，只将需要人工判断的情况上报，从而减轻“警报疲劳”，让分析师集中精力处理高优先级事件。这不仅缩短了发现和修复问题的时间，还减少了攻击者利用漏洞的时间窗口。
– **渗透测试**：代理型人工智能可以通过扫描攻击面大规模发现常见问题，使人类测试人员能够专注于机器无法复制的创造性、高影响力测试部分。这样可以扩大覆盖范围，实现更频繁、成本效益更高的测试。
– **漏洞管理和验证**：当前漏洞管理中的噪声达到历史新高，令内部安全团队感到沮丧。确定哪些漏洞需要优先修复，验证其真实性是一项复杂任务，需要历史背景分析、业务影响分析和技术专长。代理型人工智能可以完成大部分基础工作，例如标准化报告、与以往事件对比及推荐行动，同时保持人类参与最终决策，以优先考虑业务影响。
– **可扩展性**：招聘和保留有技能的分析师既困难又昂贵。通过自动化大部分安全工作流程，代理型人工智能可以将工具串联起来并适应反馈，帮助企业控制成本增长，使员工专注于需要人类创造力的战略优先事项。
当然，利用代理型人工智能加强网络安全只是故事的一半。代理型人工智能自身的安全性同样需要重视，否则旨在保护企业的系统可能成为新的攻击点。
企业领导者必须管理的风险包括：
– **提示注入**：当人工智能代理与外部数据交互时，存在被恶意注入不当提示的风险，可能导致代理型人工智能误判、失误或被操纵。因此，必须对此类风险给予高度重视。
攻击者可以嵌入恶意指令，以操纵结果。看似在聊天机器人中微不足道的提示注入，当自主代理进行安全决策时，可能会造成更大的损害。因此，持续监控并实施强大的防护措施至关重要。
数据访问和隐私：AI系统擅长处理大型数据集，但如果访问控制薄弱，则会带来风险。因此，埋藏在被忽视的存储库中的敏感信息可能会无意中被泄露。组织需要有强大的数据治理和严格的训练及操作数据集控制。
越狱：即使有防护措施，威胁行为者也可能尝试“越狱”AI系统，说服其忽略限制，在预定范围外行动。结合提示注入，这可能导致严重后果，例如未经授权的资金转移。为了降低这些风险，组织应实施持续的红队测试，以压力测试AI系统。
拥抱代理AI：预计到2023年至2030年间，AI的采用将以每年36.6%的速度增长，这既是机遇也是挑战。如果企业不拥抱代理AI，攻击者与防御者之间的不对称将加剧，特别是在网络安全技能短缺的情况下。通过代理AI，安全团队可以成倍提高其能力，缩短响应时间，从被动应对转向持续威胁管理。为实现平衡，代理AI应部署在明确的治理框架下，关键阶段有人类监督，并重点关注数据安全。
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