2022-09-27-IBM-人工智能和自动化助力网络安全_40页_1mb

人工智能和自动化助力网络安全领导者统筹技术和人才以取得成功

IBM商业价值研究院的报告指出，AI和自动化是应对日益增长网络安全威胁的关键技术，能够大幅提高安全运营的效率和效果。

导读

报告强调，数字化转型创造了新的价值，但也带来了前所未有的网络安全挑战。远程办公、云计算和物联网等新趋势扩大了攻击面，缺乏足够的安全人才更是加剧了这一问题。AI和自动化技术可以助力安全部门管理这一复杂局面。

AI在网络安全中的应用

技术能力

• 机器学习：识别异常行为、漏洞评估和预测攻击
• 自然语言处理：挖掘文本数据源、增强威胁情报
• 推理功能：提供数据分析、场景建模、预测新的攻击途径

主要优势

1. 提高工作效率：自动化数据分析和重复性任务，使安全分析师专注于高价值威胁处理
2. 减少噪声：通过精确率和召回率提高信号噪声比，减轻预警疲劳
3. 增强洞察：整合结构化和非结构化数据，提供情境化威胁全面画像
4. 降低成本：提高安全投资回报率（ROSI），降低数据泄露相关损失

关键绩效指标改进

• 网络安全总成本降低至至少15%
• 数据泄露成本降低至至少18%
• 事件检测与响应时间缩短30%以上

整个安全生命周期中的应用

保护和预防

• 端点发现与资产管理
• 漏洞管理与补丁管理
• 访问管理与威胁模拟
• 身份管理（特别适用于零信任架构）

检测和响应

• 自动化的威胁检测与响应
• 威胁情报整合
• 案例管理与分析自动化
• 行为建模与异常检测
• 预警管理与自动化处理

路线图与实施建议

成功部署的关键要素

• 将AI洞察和自动化流程结合起来
• 明确AI应用的目标和路线图
• 考虑定制化还是开放解决方案
• 关注人类与技术元素的有效融合

具体实施建议

1. 评估与保护和预防相关KPI，确定优先改进领域
2. 定义安全策略并制定相应的运营计划
3. 查看关键风险和安全指标，与同类企业进行对标分析
4. 分析AI在保护和预防以及检测和响应中最密切相关的绩效指标

人才管理策略

报告指出，AI和自动化在缓解网络安全人才短缺方面发挥作用：

• 可以处理常规性和重复性任务
• 向安全分析师提供决策支持和情境洞察
• 创造更丰富和有趣的安全工作环境

组织文化

• 鼓励积极倾听、创新能力和战略思维等行为技能
• 提升数据分析、机器学习等技术技能需求
• 强调软技能与硬技能的灵活整合

保持持续学习

• 模型需要持续通过新数据进行学习调优
• 关注安全威胁环境的动态变化
• 即时更新机器学习模型以应对新型攻击

行动指南

1. 明确AI和自动化在安全运营中的战略位置
2. 根据关键绩效指标确定优先级
3. 认识到持续改进和学习的重要性
4. 监控AI应用带来的绩效改进