構建網絡安全中強大的AI就緒框架，基礎概念至關重要，這些概念涵蓋了企業的技術、數據、安全性、治理和運營流程。
AI就緒的表現
AI在網絡安全中的潛力在于其能夠自動化、預測并增強隨著威脅不斷演變和復雜化而至關重要的決策能力。例如，AI模型會處理網絡流量模式以檢測異常或基于歷史數據預測潛在的攻擊路徑。
AI可以幫助企業在面對日益嚴峻的網絡風險時提高威脅防護、響應速度和整體恢復能力——但這前提是要深思熟慮且戰略性地采用它。以下是網絡安全中AI就緒框架應涵蓋的內容。
AI與業務目標的對齊：部署AI不應僅僅因為它是流行趨勢，而必須與支持可衡量價值的特定業務目標保持一致。企業應關注真實的網絡安全挑戰，確保AI解決方案能夠與現有工作流程相結合并產生投資回報率驅動的結果。未能將AI與這些目標對齊可能會導致資源浪費和無效的網絡安全措施。
行動：企業必須明確界定AI在增強網絡安全、提高效率和制定更有效打擊威脅的決策方面的用途。此外，必須為成功將AI融入網絡安全以與更廣泛的公司目標(如成本管理、收入增長、安全性或合規性)保持一致而定義成功指標。未能將AI與這些目標對齊可能會導致資源浪費和無效的網絡安全措施。
數據質量和可用性：AI模型高度依賴于高質量、干凈且結構化的數據。來自網絡日志、端點遙測、威脅情報源和用戶行為的數據對于準確的AI驅動威脅檢測至關重要。數據質量很重要，因為低質量的數據或存在偏差的數據集可能導致威脅檢測錯誤或錯過攻擊。
行動：實施數據治理策略以確保數據的完整性、完整性和消除偏差。
可擴展的基礎設施和安全部署：AI模型需要高計算能力來處理大型數據集并運行實時數據處理所需的復雜算法。此外，基礎設施應支持安全部署，遵循安全設計和安全默認原則。
安全設計意味著從基礎開始就將安全性嵌入到基礎設施中，在架構階段融入諸如最小權限、網絡分段和威脅建模等原則。安全默認則確保安全控件在開箱即用時就已啟用，從而減少配置錯誤并最小化攻擊面——例如經過加固的配置、加密通信和自動補丁管理——而無需手動干預。
總體而言，在網絡安全中速度至關重要——AI必須能夠在實時環境中安全地運行，以便立即檢測和響應威脅。
行動：采用基于網絡流量和事件量可按需擴展的云AI解決方案或混合基礎設施模型。所需的基礎設施必須支持安全設計和安全默認原則。
符合道德的AI和可解釋性基準測試：在網絡安全中執行決策任務時，AI必須遵守道德基準。此外，AI模型必須對人類具有可解釋性，尤其是在事件響應或欺詐檢測等領域。分析師必須了解AI模型做出決策的原因。AI道德和可解釋性基準測試是必需的，因為黑箱AI系統會破壞信任和問責制。
行動：實施道德和可解釋AI框架，以確保AI模型在數據使用方面遵循道德原則。這對于確保在解決網絡安全問題時，決策是透明、可解釋和可審核的至關重要。
持續學習和適應：網絡安全中的AI系統必須通過集成實時反饋循環來不斷學習和適應不斷演變的威脅。隨著靜態模型變得過時，AI系統必須保持動態和適應性，以識別新興威脅。大型語言模型操作(LLMOps)，作為機器學習操作(MLOps)的一個子集，確保AI模型根據大型語言模型(LLM)生命周期管理的一部分定期更新和重新訓練，以適應新的攻擊技術。這種持續學習和適應過程(AIOps)確保AI系統始終保持最新狀態并準備好應對最新威脅。
行動：企業必須有效地部署與AIOps集成的LLMOps管道，以創建一個支持持續集成、模型訓練與微調、模型部署與交付、模型重新訓練和基于新威脅情報評估的自適應安全生態系統。
人機協作：AI應通過利用人類智能來增強決策過程。將AI的速度和可擴展性與人類專業知識相結合，創造了一種網絡安全混合方法，其中AI處理常規任務，而人類專注于復雜決策。人類協作至關重要，因為網絡安全通常涉及AI單獨可能無法完全理解的復雜、上下文驅動的決策。
行動：開發AI驅動工具與網絡安全專業人員之間的協作工作流程，以確保人類反饋的無縫處理，從而在上下文中增強AI學習和響應生成。
治理和合規性：網絡安全中的AI必須遵守如《通用數據保護條例》(GDPR)和《加利福尼亞州消費者隱私法》(CCPA)等監管和合規標準，以確保數據隱私和保護。AI模型必須在使用數據時遵守監管和隱私基準，因為不遵守數據隱私法律可能會導致財務損失和法律后果，特別是在AI處理敏感數據時。
行動：建立AI治理結構，確保在每個AI模型生命周期階段都遵循道德使用、數據隱私和與相關法規保持一致。
堅實的基礎和持續的審查
AI就緒是關于創建一種整體方法，其中企業將數據就緒性、治理、道德考慮和協作融入其AI戰略中。通過解決這些問題，企業可以釋放AI的潛力，提供實時威脅檢測、主動響應和自適應防御，確保網絡安全能夠領先于日益復雜和頻繁的威脅。AI將成為更具彈性的網絡安全框架的關鍵推動者，但它需要周密的規劃、執行，以及最重要的是，持續監控。
