網路安全一直是變化莫測的棋局：策略性、層次性，以及無盡的複雜度。不過近年以來，態勢似乎發生變化：防禦者現在有機會從防禦轉為主動掌控。人工智慧 (AI) 是反轉局面的其中一項工具，也是推動變革的強大力量。透過正確的方法，AI 不僅可以因應威脅，也可以簡化安全性、加快回應速度，並達到新的彈性。
AI 是未來網路安全性達到主動、精確和直覺的關鍵。未來的挑戰確實巨大，但是我們同樣有潛力重塑我們保護企業、數據和數位生態系統的方式。將 AI 視為策略要務有助於企業持續有效因應不斷演進的威脅，同時重新定義網路安全性的可能性。
棘手的複雜度
詢問任何網路安全專業人士面臨的最大挑戰是什麼，他們的答案總是：複雜度。的確，複雜度很棘手。這不僅會降低生產力或預算，更不利於安全性。例如，一般企業平均管理 83 種安全產品，這些產品來自眾多廠商，分散在多雲端基礎結構上。各種工具都只解決特定的問題，這些工具共同形成分散、低效率的防禦系統。這種拼湊的方法會產生盲點 — 攻擊者最喜歡利用這一點。防禦者無法快速連接各個點時，攻擊者就會趁其不備。他們利用孤立的工具和不堪負荷的團隊所造成的漏洞，發動來不及偵測和回應的協同攻擊。在這個威脅以機器速度進行破壞的世界，每分鐘都很重要。
若要了解風險，請參考惡名昭彰的 Log4J 弱點。這個弱點被發現時，世界各地的安全團隊都爭先恐後評估本身的暴露程度。傳統回應？數週的手動調查、大量 Slack 訊息，以及與產品團隊的電話聯繫。結果如何？挫折、拖延，以及錯失防止入侵的機會。
這是網路安全性的舊模式 — 被動、分散、緩慢。這也不是長久之計。如果複雜度是不利因素，簡化就是解決方案。
用 AI 改寫規則
但問題仍然存在：它是如何做到的？是，AI 代表我們處理網路安全方式的巨大轉變。這不僅能夠偵測威脅，更能夠預測威脅。但這只是成功的一半。AI 和分析師之間需要建立共生關係。
Palo Alto Networks Copilot 等 AI 支援的解決方案能夠即時分析大量數據集，揭露人類分析師無法發現的模式，藉此達到安全作業轉型。
我們再來看 Log4J 範例。藉由 AI，就不需要耗費數週識別受影響的系統並採取糾正措施。如今，安全團隊可以使用自然語言查詢 AI 支援的平台：「顯示我們環境中執行的所有 Log4J 執行個體。」回應即時、精確，而且可行。
不過，速度只是其中一項優勢。AI 的真正效益在於能夠簡化複雜度。分析師不需要編寫複雜的 SQL 查詢或瀏覽許多儀表板，能夠透過對話的方式與系統互動。後續追蹤問題、強化的數據和自動化動作是無縫工作流程的要件。這是一大轉變，可以將大海撈針的做法轉變成輕鬆找出線索的過程。
AI 也有助於企業在攻擊者利用弱點之前識別出弱點，因而阻止攻擊。在下一次入侵可能隨時隨地發生的世界，這種主動能力很重要。
我們時代的冷戰 — 但情勢並不相同
AI 的興起引發新的裝備競賽，這讓人想起冷戰時期的地緣政治緊張局勢，但在數位戰場上，界線變得模糊，攻擊者也並未現身。雖然 20 世紀中葉的地緣政治軍備競賽有實體武器和領土，但現今的攻擊者則在數位領域爭奪主導地位，而數位領域的混亂情勢可以在幾秒鐘內跨越國界。
在每個創新時代，從太空競賽到網際網路的興起，進步都屬於利用科技推動新可能性的人。如今的網路安全性也一樣。未來屬於不僅能做出回應而且能預測的防禦者 — 利用 AI 保持領先優勢。精心設計的智慧型安全解決方案能夠超越攻擊者、保障創新，並建構企業有信心蓬勃發展的數位世界。歷史一再提醒我們，擁抱科技進展的人不僅能夠生存，而且能夠引領潮流。
不過，這場數位裝備競賽有其特殊之處：AI 已經消除傳統資源和規模的限制。攻擊者不再需要龐大的團隊或大量的時間。AI 能夠發動同時進行的網路釣魚活動、將深偽武器化，並針對特定環境定制惡意軟體 — 所有這些攻擊的速度都是人類所無法比擬。如今，一個行動者可以同時鎖定數百個企業，其精準度和持久性已非十年前的情況所能同日而語。
對防禦者而言，這是警鐘。停滯不前就表示投降。不過，與沒有道德界線的攻擊者不同，防禦者必須負責創新，並遵循責任歸屬、公平和透明的原則。挑戰不僅在於回應，也在於預測，在於建立隨著威脅的出現而發展和適應的系統。
試想，在深偽通訊和 AI 產生的虛假資訊重重掩護下，發生一系列精心策劃的入侵行為。回應不能手動進行或延遲。回應必須即時、一致，而且智慧化 — 眾多 AI 支援的工具協調運作，藉以偵測、消除和防止進一步升級。
這是我們這個時代的決定性矛盾：AI 既是武器也是盾牌的雙重角色。為了獲得成功，防禦者必須抱持戰時心態 — 不僅要部署技術，也要培養冷戰創新所特有的協作精神。產業、政府和企業必須團結一致、共享情報、協調策略，形成統一陣線，共同防範藉由分裂而崛起的攻擊者。
歷史給我們的另一個啟示是，科技變革的時刻也是機會的時刻。正如冷戰激發重塑現代世界的進步一樣，AI 裝備競賽提供徹底改變網路安全的機會。但時間一分一秒過去，數位戰場不等人。防禦者會正面迎接挑戰？還是創新仍將成為惡意攻擊者所用的武器？
AI 防禦中的人為因素
即使是最複雜的 AI 工具也無法取代人類因素。網路釣魚攻擊、社交工程和身分竊取仍然利用人為錯誤的疏失，經常利用訓練和意識方面的落差。企業必須投資教育，範圍必須從安全作業中心 (SOC) 延伸到全體員工，包括高階主管。
AI 驅動的培訓平台可以徹底重塑企業建構第一道防線的方式。這些工具可產生針對企業特定威脅形勢的動態模擬。員工不再接受靜態的訓練單元，而是參與模擬現實世界攻擊持續變化的情境。例如，網路釣魚模擬可以根據員工的表現調整複雜度，識別知識落差並即時提供針對性回饋。
除了模擬之外，AI 也可以協助大規模追蹤和分析訓練效果。透過評估員工如何因應模擬威脅，企業可以找出系統弱點並制定培訓計劃解決這些弱點。這種回饋迴圈有助於持續改進，將被動型態的安全訓練轉變為主動型態。
重點是，這並不是要取代人類的直覺。這是為了磨練人類的直覺。AI 成為教練，協助員工識別異常情況並滿懷信心做出回應。從初級員工到高階主管，量身定制的培訓計劃可確保每個人 (無論其角色為何或技術專長如何) 都具備發現和因應持續演進的威脅所應有的能力。或者，如果企業將培訓視為僅進行一次的活動，他們就會將自己置於風險之中。訓練必須是不斷調適的持續過程，隨著所要防範的威脅而快速發展。
未來願景
防範 AI 驅動的網路威脅是我們這個時代的決定性挑戰。這需要緊迫感、協作，以及最重要的創新。透過利用 AI 對抗 AI，我們可以化繁為簡，持續領先於攻擊者，並建構安全性的數位化未來。
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