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2023-09-28 10:46:05
據IDC觀察，超過30%的CEO認為網絡安全威脅是對業務影響最大的首要風險，GRC（治理風險和合規）支出已被列為數字化轉型中優先級最高的事項。與此同時，全球宏觀經濟困難重重、預計經濟放緩，政企組織顯然已經無法繼續增大安全方面的支出。
在高要求和被壓縮的成本下，安全運營顯然是時候邁向新的時代了。
AI大模型加持，實現安全運營「智能駕駛」
IDC認為，組織正在追求更高的安全效率和性能，來實現可衡量的安全結果、真正助益數字業務。因此，政企的安全運營工作迫切需要更簡單有效的“新工具”，亦需要更智能提質的“新范式”，邁向安全運營的「智能駕駛」時代。
何為「智能駕駛」？即使駕駛者都通過了正規考試，但駕駛能力卻依然有高有低，在長途旅程、極端天氣等場景下，人的精力、反應更是十分有限。但在人工智能的加持下，「智能駕駛」可以最大程度提高行駛的安全和效率。
在安全領域亦是如此，號稱人類“第四次工業革命”的人工智能將用技術紅利消除安全運營的復雜和低效。IDC認為，在中國，眾多網絡安全企業也已經將大模型加入到網絡安全、數據安全產品和服務發展路線，用以緩解安全領域人才短缺、安全工具眾多且難以使用、安全運營人員技能不足，以及疲于處理海量重復告警信息導致工作效率低下等問題。
簡單來說，以往的技術革新往往局限于某項能力或產品，并不能改變安全運營整體態勢，但安全大模型的加持徹底改變了局面，「智能駕駛」模式讓一個運營人員輕松成為了一支“高水準的安全隊伍”。
「智能駕駛」模式正在安全領域掀起變革風浪
放眼各行業，數字業務和大模型的結合逐漸加深。在安全運營領域，大模型輔助的「智能駕駛」逐步落地效果，也已經足夠讓我們驚嘆和期待：
“第四代用戶界面”誕生，簡化日常安全監測和管理
IDC認為，“生成AI的使用正在迅速成為‘默認’的用戶平臺，或者說用戶和自主SOC平臺之間的第四代用戶界面。”
也正如IDC所觀察到的，越來越多安全運營人員正在改變工作模式——過去，復雜IT架構之下的不同類型、不同廠商的安全設備林立，安全運營人員需要花費大量時間理解各類安全產品界面所展示的內容，并進行整合分析、全局梳理。
但在“第四代用戶界面”的緩沖下，安全運營人員只需要告訴安全大模型“統計本月內的安全態勢”，即可一秒獲得基于文字、圖表等多模交互的最新全局安全趨勢，并自動化完成漏洞預警、資產盤點、數據統計等過去耗時耗力的管理工作。
“對話式”完成攻擊的全面發現和溯源
如果是日常安全管理只是“繁、雜”，那么面對面對復雜多變的新型攻擊，發現和分析溯源卻是一項投入時間和精力也很難帶來成效的工作。
以往，安全負責人只有不斷投入高水平的人力成本，才可能跑贏攻擊者。IDC發認為，“使用AI或機器學習持續掃描威脅全景以及時發現新的和正在出現的威脅，并承諾大規模識別、分類和修復威脅，已成為不二之選。”
“幫我分析這個惡意IP、描述這個事件的攻擊信息”.....也許高薪招聘不到的安全專家，安全大模型可以充當，甚至以源源不斷的學習能力讓針對最新攻擊的溯源和分析永遠保持高準確率和響應速度。
該圖片是生成式AI理解文章內容后進行的繪畫創作
以某大型央企為例，在今年的攻防演練期間，以往甚至還需要外聘數十位安全專家共同值守，今年面對集中式的高級威脅，僅需要本單位原有的安全團隊值守即可。在深信服安全GPT泛化的檢測能力、高質量的攻擊解釋能力以及分析態勢和處置建議的生成能力之下，該大型央企的高級威脅檢測率高達95.7%，誤報率（安全告警里判錯的比例）僅4.3%，最終精準、迅疾地攔截甚至溯源數起定向攻擊。
正如前文所提到的，IDC所預測“安全+大模型”百舸爭流的場景即將到來，一些頭部廠商已經先一步落地、不斷升級“安全+大模型”，比如深信服近期發布的安全GPT2.0，已經實現了從“1.0 輔助駕駛”到“2.0 智能駕駛”的演進（點擊文字可查看安全GPT2.0升級能力）。
十年前，當馬斯克第一次公開提出將“自動駕駛”應用于汽車上時，幾乎所有人都認為這是異想天開。十年過去，自動駕駛已經成為了當下汽車行業最火熱的話題。
如今，面對安全運營「智能駕駛」的浪潮，您邁向新時代的那一步，是否已經準備好？
數據來源：
《全球安全運營范式轉移》，Cathy Huang，IDC咨詢，「共赴安全新范式」深信服智安全創新能力發布會-安全運營專場，2023年9月5日
《讓AI遇見安全——《IDC Perspective: 大模型在網絡安全領域的應用市場洞察，2023》報告研究正式啟動》，IDC中國，IDC咨詢，2023年9月21日
