【CSAGCR】AI应用于进攻性安全

近日，云安全联盟大中华区发布了一份名为《AI 应用于进攻性安全》的行业研究报告。这份报告深入探讨了人工智能技术，尤其是大语言模型（LLM）和AI智能体在进攻性安全领域的应用，包括漏洞评估、渗透测试和红队演练等方面。报告指出，AI技术正在深刻改变进攻性安全实践，提供了从侦察、扫描、漏洞分析、利用到报告等多个安全阶段的能力增强，并讨论了AI在提升安全测试效率、发现复杂漏洞以及整体安全态势提升中的益处。报告中还涉及了AI技术在进攻性安全中的挑战、限制以及风险与应对措施，提供了关于如何有效整合AI技术以增强进攻性安全能力的宝贵见解。

人工智能技术正在深刻改变进攻性安全领域。《AI应用于进攻性安全》报告揭示了AI，尤其是大语言模型（LLM）和AI智能体，在漏洞评估、渗透测试和红队演练中的应用。这些技术不仅能提高安全测试的可扩展性和效率，还能发现更复杂的漏洞，提升整体安全态势。

报告指出，进攻性安全团队面临的挑战包括人才短缺、环境复杂性和动态变化，以及自动化与手动测试的平衡。AI的能力，如数据分析、代码生成和规划攻击场景，可以在侦察、扫描、漏洞分析、利用和报告五个阶段中辅助自动化和优化流程。例如，AI可以辅助自动化侦察，优化扫描流程，评估漏洞，生成报告，甚至自主利用漏洞。

AI在进攻性安全中的益处显而易见。它可以提高测试的可扩展性、效率和速度，发现更复杂的漏洞。然而，报告也提醒我们，目前还没有任何一个AI解决方案能够彻底改变进攻性安全。需要持续实验AI，找到并实施有效的解决方案。这意味着需要创建一个鼓励学习和发展的环境，让团队成员可以使用AI工具和技术提升技能。

报告中提到，AI集成可以增强人类能力，进行数据分析、工具编排、生成可操作的建议，并在适用的情况下构建自主系统。人类监督同样重要，因为由LLM驱动的技术可能产生幻觉并导致事实性错误。持续的人类监督可以提高输出质量，确保技术优势。

治理、风险和合规（GRC）框架的实施也至关重要，以确保AI的安全状态、安全行为和符合道德规范。这包括第三方风险管理和GRC考量因素，如法律框架、伦理准则和组织政策。通过遵循这些框架和指南，组织可以确保AI辅助的攻击性安全实施是安全的、符合伦理的，并且遵守监管标准。

报告还探讨了AI在进攻性安全中的未来应用，包括降低入门门槛、对专业安全测试人员的深远影响、进攻性安全左移、AI安全解决方案的成熟和提升AI智能体的自主能力。随着AI技术的持续发展，我们可以预见更高级别的自主化与自动化将成为现实，进一步强化进攻性安全的各种功能。

然而，AI的应用也带来了挑战和限制，如token窗口限制、安全限制和内容过滤、缺乏领域知识、幻觉、数据泄露等问题。这些挑战需要通过技术进步和最佳实践来解决。同时，非技术挑战和限制也不容忽视，包括数据隐私法规限制、成本问题、伦理违规、过度依赖和高价值目标等。

AI在进攻性安全的应用是一个复杂的过程，涉及到技术挑战、伦理和合规问题。组织必须认识到这些挑战，并实施适当的缓解策略，以确保AI安全并有效地融入其安全框架。通过负责任地整合AI能力，无论自主性水平如何，进攻性安全团队都能支持具有适应性和韧性的安全策略。

这篇文章的灵感来自于《AI应用于进攻性安全》报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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