数字时代的攻防博弈中,人工智能正成为重塑网络安全格局的关键变量。随着技术的不断迭代,黑客的攻击手段如同《西游记》中白骨精般变幻莫测,深度伪造(Deepfake)、黑产大语言模型、恶意AI机器人、自动化攻击等各类基于AI的新型攻击手段层出不穷。相应的,安全防御体系也需要像孙悟空的火眼金睛般洞察本质,亟需突破传统框架,在更高维度上构建智能化防御体系。这不仅是技术的较量,更是一场认知深度的对决。默安科技全新推出的矩子AI安全运营驾驶舱,正是这场认知革命的产物——它以AI大模型为核心,构建起AI原生安全运营体系,实现威胁自动研判、智能决策与高效响应,在攻击AI横行的时代,为政企打造数字世界的"智能防御司令部",助力迈入AI驱动的安全运营新时代。
一、从 "概率游戏" 到 "必然战争":AI重塑攻防格局
传统安全运营如同与"人类玩家"进行概率博弈。攻击者使用漏洞利用工具、恶意软件和社会工程学手段,攻击成功与否取决于防守方的警觉程度。但在AI时代,攻击方已经进化为不知疲倦的"AI玩家"——它们24小时不间断扫描系统,利用生成式AI瞬间生成新型攻击代码,就像《三体》中的"水滴"攻击般无孔不入。某金融机构曾因未及时更新防火墙规则,在12小时内遭受17万次自动化攻击,这正是Attack AI的典型作战方式。对于防守方来说,安全风险从“概率事件”上升为“确定性事件”。
生成式AI抹平攻防博弈双方技术上的差距。生成式AI技术的普及更让攻防天平加速倾斜。就像外卖平台让任何人都能成为"美食家",攻击新手也能通过AI工具快速生成高级攻击脚本,甚至达到高级攻击者的技术水平,带来强大的破坏力。某高校网络安全竞赛中,一名从未接触过渗透测试的学生,使用AI生成的漏洞利用代码,竟在30分钟内突破了专业防御系统,这正是技术代差被抹平的缩影。
攻防对抗的核心从传统的“特征对抗”演变成“认知对抗”。“人+工具”模式下防守方依赖特征进行检测,而Attack AI的特征每天都在变,难以捉摸。当防守的对象变成擅用生成式AI的Attack AI,对抗的核心变成了对于AI能力和进攻方式的认知,比如针对某种协议开展的攻击,如果攻击者早于防守者认知到这一点,产生认知差距,就会抢占先机。
当AI攻击的洪流袭来,传统安全运营仿佛还停留在冷兵器时代,面对热兵器的攻击显得力不从心。某能源企业的安全中心曾在1小时内收到8万条告警,其中99%是误报,安全人员就像在波涛汹涌的“信息海洋”里,试图寻找那根隐藏极深的“攻击 needle”,难度之大可想而知。
传统安全运营到底遭遇了哪些棘手的挑战呢?首先,基础设施犹如一盘散沙,难以实现统一管理。安全产品误报率居高不下,导致安全人员陷入告警疲劳,真正的威胁反而被淹没在海量的无效信息中。同时,威胁手段不断演变,而安全知识库的更新却跟不上节奏,就好比拿着旧地图在新战场作战。再者,网络安全人才的短缺,使得政企在应对复杂安全问题时捉襟见肘。更可怕的是,潜在的社工及内鬼风险如同隐藏在暗处的定时炸弹,随时可能引爆。传统安全运营面临基础设施难统一管理、安全产品误报高带来告警疲劳、威胁不断演化导致安全知识库更新不及时、网络安全人才短缺,以及潜在的社工及内鬼风险等挑战。
传统安全运营产品自身也问题重重。传统安全运营产品存在数据采集与整合复杂度高,数据价值挖掘不足,运营平台使用门槛高,对安全管理人员不友好,运营结果依赖专家经验等难题。
当传统安全运营产品尝试接入AI时,仅仅在检测与研判阶段进行改造,带来的人力成本降低微乎其微。与之形成鲜明对比的是,AI原生安全运营能够对整个安全运营周期进行AI赋能,从而实现人力成本的大幅降低。
在这个充满挑战与变革的时代,传统安全运营何去何从?是继续在困境中挣扎,还是勇敢拥抱AI原生安全运营,实现华丽转身?答案,或许已经不言而喻。
面对凶猛的AI攻击,默安科技安全运营专家认为,政企建设基于AI的安全运营体系、用AI来防护AI攻击势在必行;AI原生安全运营产品需要具备:基础安全大模型、安全数据湖、安全Agent、检测+决策智能体共四大重要组件。
基础安全大模型:基础大模型的安全能力相对有限,对基础大模型进行强化学习与微调,RAG向量化本地数据集成,将客户安全相关的数据跟基础大模型关联起来。
安全数据湖:沉淀包括安全业务数据、安全设备数据、安全管理数据等,保证大模型能够调用到最新的安全相关数据;T2SQL引擎则能够通过文本调用数据湖中的数据。借助该引擎,安全管理者可用通俗的语言直观地获取安全运营的实时状况。
安全Agent:基于AI的安全运营体系中会有大量的安全Agent,把安全设备和安全能力变成一种能够调用的Agent,比如调用防火墙去拦截某个IP地址,或者调用扫描器进行针对某个范围的扫描。
检测+决策智能体:在安全数据湖的基础上,智能体基于网络、主机、应用等多方面的数据进行相应决策。在面对立体复杂的攻击时,需要多个安全专家进行联合决策“会诊”,再通过调用安全Agent进行响应处置。
默安科技正式推出的矩子AI安全运营驾驶舱(简称矩子AI平台),是新一代基于大模型的安全运营指挥平台。矩子AI平台以大模型为核心,构建“1+4+N”的智能化安全运营体系,即1套原生AI大模型运营平台底座、4大安全运营场景、N个安全智能体,为政企提供全方位、智能化的安全运营解决方案。
矩子AI平台基于默安科技自研的一套原生AI大模型运营平台底座,该底座由高速检测模型和安全运营大模型组成。默安科技基于多年沉淀的安全数据对大模型进行强化训练,并使用先进的批判与奖励学习方法,在无需人工标注的情况下将其调优,变成精通网络安全领域的专业大模型。
●高吞吐检测大模型:日检测量超过10万条,能够快速检测流量攻击数据,适合准实时检测任务。
●安全运营大模型:低幻觉,高可靠性推理和分析,适合对检测结果做深度关联分析,并结合检测结果做联合决策和响应。
矩子AI平台采用多层次的技术架构,通过AI Sec Agent网关收集漏洞数据、资产数据、安全告警等数据,并接入三方威胁情报,形成安全数据湖。核心模型包括矩子安全运营大模型和高吞吐检测大模型。RAG向量安全知识库集成政企自有PDF、DOC、XLS等文档数据,形成知识支撑。在此基础上,矩子AI平台提供多种专家模型,如多角色响应处置、漏洞、降噪、安全事件分析等,并通过矩子控制面板实现智能调度和响应。平台支持自建规则库(如黑白名单)以及外部情报接入,进一步增强安全决策能力。
多级降噪威胁分析:通过安全大模型能力把安全事件和安全漏洞误报率有效降低99%,使用矩子AI平台的基础过滤与归一化、专家模型复检、大模型综合研判,可达到L2级降噪,筛选出高价值威胁事件。
深度挖掘未知威胁:通过模型语义理解及多维联想能力从原始数据中挖掘可能存在的安全漏报,基于大模型能力从原始报文深度挖掘未知威胁。
基于专家角色的检测响应:矩子AI平台实现秒级定位关键攻击、输出完整攻击链;实网攻防无人值守、全程无需人工介入;动态调用防御规则,大幅降低对业务的影响。
安全生成:基于自然语言对私域安全体系的实时数据进行分析统计及展示,自动生成安全报告、威胁情报简报、合规性检查报告等,提升安全运营效率。
自动响应:基于AI Agent能力自动化对安全事件进行关联分析、范围排查、安全调查、安全报告、安全封禁等自动化响应。
自动合规:基于大模型对安全政策的理解,自动对系统进行合规检查,并输出整改方案。
效能激活:统一管理和运营存量安全设备,提升存量安全设备效能,放大安全设备价值。
矩子AI平台在实战中能够实现海量告警精准有效的自动研判,有效替代初级、中级的安全监控和研判人员,安全运营成本节省至少70%。
矩子AI平台实现自动研判+处置,7*24小时智能值守,实现高效率的自动对抗,将研判、溯源及处置速度提升至分钟级,夜间值守模式实现人员零投入。
矩子AI平台约5-10s能够正确解读研判一个高对抗、高混淆数据包,帮助安全人员将运营效率提升10倍以上。
矩子AI平台通过AI驱动的威胁检测、自动化响应、智能研判和专家知识问答等,显著提升安全运营的效率与精准度,帮助政企实现降本提效。它不仅能够有效应对Attack AI的挑战,还能在7*24小时智能值守下,将研判、溯源及处置速度提升至分钟级,大幅降低安全运营的人力成本。
在这场人工智能与黑客的博弈中,安全大模型的进化之路才刚刚开始。当认知维度的鸿沟被技术创新弭平,当安全能力真正融入大模型的血脉,我们或许正在见证网络安全从"被动挨打"到"主动制敌"的历史转折。而这一切的核心,在于持续推动安全认知的升维,让人工智能成为数字世界最可靠的守护者。矩子AI平台的推出,开启了AI原生安全运营的全新时代。未来,随着AI技术的持续演进,默安科技将继续深耕安全大模型领域,为数字世界打造更智慧的"免疫系统",让政企在AI攻防的浪潮中稳如磐石。
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(2025.3.27数说安全发布)
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