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【云安全联盟】AI应用于进攻性安全


近日,云安全联盟发布了一份名为《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,尤其是大型语言模型(LLM)和由LLM驱动的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,揭示了AI如何助力安全团队提高工作效率、发现更复杂的漏洞,并最终提升整体安全态势。报告中不仅分析了AI在进攻性安全中的潜力和益处,还讨论了当前面临的挑战和限制,并提供了关于如何有效集成AI技术的建议。这份报告是网络安全专业人士、CISO和高管了解AI在进攻性安全中应用的重要资源,提供了深刻的洞见和实用的指导。

人工智能技术正在深刻地改变进攻性安全领域。这份报告详细探讨了AI,尤其是大型语言模型(LLM)和AI智能体在攻击性安全中的应用,以及它们如何帮助解决当前的挑战。

攻击性安全面临的挑战日益复杂。安全团队不仅要面对专业人才短缺、环境复杂多变,还要平衡自动化测试与手动测试的需求。AI技术的介入,尤其是LLM和AI智能体,展示了在数据分析、代码生成、文本生成、规划攻击场景、推理和工具编排等方面的卓越能力。这些能力可以帮助自动化侦察、优化扫描流程、评估漏洞、生成综合报告,甚至自主利用漏洞。

AI在攻击性安全中的应用益处显而易见。它可以提高可扩展性、效率、速度,发现更复杂的漏洞,最终提升整体安全态势。报告中提到,AI通过LLM和AI智能体,提供了在攻击性安全方面的卓越能力,这些能力可以辅助自动化侦察、优化扫描流程、评估漏洞、生成综合报告,甚至自主利用漏洞。

然而,报告也明确指出,目前还没有任何一种AI解决方案能够彻底改变攻击性安全。需要对AI进行持续实验,以找到并实施有效的解决方案。这就需要创建一个鼓励学习和发展的环境,团队成员可以使用AI工具和技术来提升他们的技能。

报告中强调了人类监督的重要性。由LLM驱动的技术是不可预测的,可能会产生幻觉并导致事实性错误。持续使用人类监督来验证AI的方式,提高输出质量,并确保技术优势。

在治理、风险和合规(GRC)方面,报告建议实施健全的GRC框架和控制措施,确保AI的安全状态、安全行为和符合道德规范。这包括可信赖的AI实施、第三方风险管理以及GRC考量因素。

报告的结论是,AI正在快速发展,带来了更强的智能体能力和自动化水平。这些发展为全球的攻击性安全团队提供了新的机遇,也带来了挑战。恶意行为者已在法律和道德框架之外利用这些技术进步,凸显出防御者主动创新的迫切需求。

这篇文章的灵感来自于《AI应用于进攻性安全》这份报告。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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