dhf 发表于 2025-4-23 11:32
  
道路千万条,学习第一条!每天迅速GET新知识!
不离不弃 发表于 2025-4-23 13:57
  
好好学习,天天向上。
杜焱林_596934 发表于 2025-4-23 14:22
  
道路千万条,学习第一条!每天迅速GET新知识!
TCN 发表于 2025-4-23 15:03
  
安全事件100%闭环,因防护失效导致损失可获赔偿;
zhao_HN 发表于 2025-4-23 15:03
  
安全事件100%闭环,因防护失效导致损失可获赔偿;
大雄zyx 发表于 2025-4-23 15:47
  
AI作为“侦察兵”的优势
  • 1、高效数据处理
    AI能够快速分析海量日志(如60万条→8事件),识别潜在威胁模式,例如检测异常流量、恶意软件行为或零日漏洞。
    类比:就像军队中的侦察兵通过无人机或传感器收集战场信息,AI通过机器学习算法从数据中提取关键情报。
  • 2、持续监控与预警
    AI可7×24小时不间断监控网络活动,实时发现异常并触发警报,减少人工漏报风险。
    案例:在分布式拒绝服务(DDoS)攻击中,AI能快速识别流量峰值并启动防御策略。
  • 3、自动化响应基础任务
    AI可自动执行简单响应动作,如隔离受感染设备、更新防火墙规则,减轻安全团队负担。

商连贵 发表于 2025-4-23 16:44
  
控制权减弱

企业需将部分安全管理权限移交第三方,可能面临策略配置不透明或响应流程不一致的问题。

数据隐私风险

敏感数据(如日志、流量记录)需共享给服务商,若其安全措施不足,可能引发数据泄露风险。

服务依赖性

过度依赖托管商可能导致内部团队技能退化,突发情况下(如服务商宕机)自主应对能力不足。

定制化限制

标准化服务可能无法完全匹配企业独特需求,复杂环境(如混合云、遗留系统)需额外定制,增加成本。

潜在沟通延迟

跨团队协作时,事件响应效率可能受沟通流程影响,尤其在时区差异较大的跨国服务中。
火狐狸 发表于 2025-4-23 17:11
  
本帖最后由 火狐狸 于 2025-4-23 17:14 编辑

AI更适合做“侦察兵”而不是“指挥官”,原因如下:
1. AI的优势在于数据处理和模式识别
  • 高效的数据处理能力


      AI能够快速处理海量的数据,例如在网络安全场景中,它可以对60万日志进行分析,精准地压缩出8个事件。这种能力使得AI能够从大量的网络流量、日志记录等数据中快速筛选出可能的异常行为,就像一个“侦察兵”能够快速地在广阔的战场上搜索并发现潜在的威胁信号。
      网络安全环境中数据量庞大且复杂,人工处理效率低下且容易遗漏。AI可以通过机器学习算法,如监督学习、无监督学习等,对这些数据进行分类、聚类等操作,及时发现异常模式。
  • 强大的模式识别能力


      随着深度学习的发展,AI还可以发现一些隐藏的、复杂的模式。例如,它可以通过分析网络流量的时间序列数据,发现异常的流量变化规律,这可能是新型攻击的迹象。这种模式识别能力使得AI能够像“侦察兵”一样敏锐地发现潜在威胁。
  • AI能够识别已知的威胁模式,例如常见的网络攻击行为(如DDoS攻击、SQL注入攻击等)都有一定的特征。通过训练,AI可以学习到这些特征,并在实际的网络环境中快速识别出类似的行为。

2. AI的局限性决定了它不适合做“指挥官”
  • 缺乏对复杂情境的理解


      在一些复杂的网络攻击场景中,攻击者可能会采用多种手段进行伪装和混淆。AI可能只能识别出部分已知的攻击模式,但对于一些新型的、复杂的攻击策略,它可能无法准确判断其真实意图和危害程度。网络安全事件往往涉及复杂的背景和上下文信息。例如,一个看似异常的网络行为可能只是企业内部正常的业务操作,而AI可能无法完全理解这种业务逻辑。它只能基于数据和已有的模式进行判断,而不能像人类安全专家那样综合考虑各种复杂的情境因素。
  • 决策的可靠性和责任归属问题


      AI的决策是基于算法和数据的,而数据可能存在偏差或不完整。如果AI做出错误的决策,可能会导致严重的后果,例如误判正常的网络行为为攻击行为,从而采取错误的防御措施,影响企业的正常运营。
      在网络安全领域,关键决策需要明确的责任归属。如果AI作为“指挥官”做出决策,一旦出现问题,很难确定责任的主体。而人工复核可以确保决策的可靠性和责任的明确性,人类安全专家可以根据自己的经验和专业知识对AI的判断进行验证和调整。

3. AI与人类安全专家的协同作用
  • AI作为“侦察兵”提供支持


      AI可以将大量的数据进行初步筛选和分析,快速发现潜在的威胁,并将这些威胁信息提供给人类安全专家。这样可以大大提高人类专家的工作效率,使他们能够将精力集中在关键的决策和分析上。
      例如,在面对海量的日志数据时,AI可以先筛选出可能的异常事件,然后人类专家可以根据这些事件的详细信息进行进一步的调查和分析,从而做出准确的决策。
  • 人类安全专家作为“指挥官”做出决策


      人类安全专家具有丰富的经验和专业知识,能够综合考虑各种复杂的情境因素,做出准确的决策。他们可以根据AI提供的信息,结合自己的经验和直觉,判断事件的真实性质和危害程度,并采取相应的措施。
      在网络安全领域,关键决策往往需要考虑企业的业务需求、法律法规等因素。人类专家能够更好地平衡这些因素,做出符合企业利益和法律法规要求的决策。

综上所述,AI在网络安全领域更适合做“侦察兵”,利用其高效的数据处理和模式识别能力,为人类安全专家提供支持;而人类安全专家则更适合做“指挥官”,凭借其丰富的经验和专业知识,做出关键的决策。
新手796028 发表于 2025-4-23 18:36
  
1、AI智脑+人类专家=攻防双保险
云端AI大模型实时分析百亿级威胁情报,精准拦截0Day漏洞、勒索攻击等新型威胁,高阶专家团队5分钟响应闭环,攻防效率双向提升!
2、从“看不见风险”到“掌控全局”
安全态势可视化看板+定期战报,每周/月/季度汇报风险趋势,企业安全管理“有数有据”。
3、“轻资产”模式打破成本困局
按需订阅、灵活扩容,省去动辄百万的团队组建和设备运维成本,中小企业也能用“白菜价”享受大厂级防护!
朱墩2 发表于 2025-4-23 20:22
  
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