AI：抵御网络威胁的首要防线
数字化与工业机器系统网络扩张，加剧了全球企业面临的网络攻击风险，攻击精度与复杂度同步升级。据Allianz风险晴雨表，网络事件跃居2020年首位，成为最重要商业风险。
但人工智能（AI）正在改写网络安全游戏规则。您了解什么是网络弹性？ 指组织为应对潜在网络威胁（内部或外部）所具备的准备、防护、检测、响应、恢复能力。
AI技术助力资源有限的企业与安全分析师自信、迅速应对危险，推动其更具网络弹性。
企业准备不足的现状
一般而言，企业对此类攻击缺乏防护，主因四点：
- 缺乏应对培训或资源。
- 缺乏测试真实防范/响应能力的证据。
- 缺乏缓解攻击的具体技术措施。
- 缺乏阻断复杂攻击的质量体系。
所谓恶意软件（"malicious software"）在商业环境中最常见目标为信息窃取、身份盗用、计算机网络瘫痪。企业在超连接信息系统（IIoT）中积累高敏感数据，与战略合作伙伴数据协同驱动数字经济。
这加深了组织对基于互联网技术的依赖，使各行业企业暴露于日益庞大多变的威胁环境。
大企业过往曾遭安全漏洞，但数字化转型让各规模企业均成网络犯罪潜在受害者。因此，当今企业必须投资网络防御体系，规避高破坏力情境。
AI与网络安全的背景
四大因素推动二者在当今商业环境携手并进：
- 新颠覆性技术涌现（AI与机器学习）
- 网络威胁案例激增。
- 数据保护关切升级。
- WiFi网络更脆弱。
这些因素催生更智能有效的新威胁商业化，只能用新AI技术对抗。
AI如何强化工业领域网络安全？
AI工具通过分析海量情境信息、无需高度专业化人工干预，帮助预判中和威胁、以更强响应力与有效性管理网络安全事件。
这些技术可通过网络攻击链等链路追踪攻击者步骤，利用能从环境学习、推理识别威胁关联、做关键决策的复杂系统。
AI介入网络安全的四大基本目标：
- 海量信息管理： AI判定哪些情境/攻击为管理优先级、哪些为虚假威胁，疏通系统负载。
- 实时响应： 基于无限数据与情境，AI支持即时行动应对攻击，将风险最小化。
- 自动化： 自动化响应众多威胁，将检测响应成本最小化。
- 预测： AI改进过往攻击取证分析，转化为防御升级。
这些目标适用于AI在网络安全中的不同应用领域，包括：
- 入侵管理
- 反恶意软件防护
- 欺诈管理
- 网络情报
- 身份与访问管理
- 恶意邮件防范
实施良好的AI网络安全策略，企业需遵循战略规划，经历以下阶段：
- 建立数据平台： 识别数据源、创建数据平台落地AI。
- 选择高影响力用例： 选取相关用例集加速并最大化收益。
- 外部协作： 与战略伙伴合作提升威胁情报。
- 实施SOAR： 部署安全编排、自动化与响应改善安全管理。
- 培训网络分析师： 培养网络分析师掌握AI。
- 有效治理： 建立AI网络安全管理模型，以透明道德方式交付长期改进。
AI：当今网络安全的基石
网络安全分析师被海量必须监控的信息单元淹没，近年网络攻击量与复杂度大幅增长。MarketsandMarkets《网络安全市场人工智能：至2026年全球预测》报告結論：网络安全AI市场将达382亿美元，年均复合增长23.3%。
传统设备无力应对IT风险，证明唯有AI能强化企业防御体系，让网络安全比攻击更聪明。此需求催生集成管理工业系统、保障客户网络安全的平台。
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