Gartner发布网络安全应用生成式AI指南：应用生成增强功能提升企业网络安全能力和效率的三个领域及9个实例

生成增强功能是专门为提高知识工作者的生产力、解决网络安全技能短缺问题并降低大型语言模型带来的风险而构建的。安全和风险管理领导者通过在运营中采用生成增强来提高团队的能力。 与其他人工智能实现相比，生成式人工智能 (GenAI)解决方案，特别是大型语言模型 (LLM)，具有一系列独特的风险。 部署GenAI能力以支持内部示例的成本更高，企业机构的试错空间较小。 GenAI 能够并且将会改变组织在企业几乎所有方面（包括安全团队）设计工作、资源任务和分配职责的方式。 ### Gartner发布的网络安全应用生成式AI指南：应用生成增强功能提升企业网络安全能力和效率的三个领域及9个实例 #### 概述与背景 随着技术的不断进步，网络安全领域面临着日益复杂的挑战。为了应对这些挑战，Gartner发布了最新的研究报告，探讨了如何通过应用生成式人工智能(AI)增强功能来提升企业的网络安全能力和效率。该报告强调了生成增强功能在提高知识工作者生产力、解决网络安全技能短缺问题以及缓解大型语言模型(LLM)带来的风险方面的独特作用。 #### 生成式AI在网络安全中的应用价值 1. **提高知识工作者生产力**：通过自动化重复性任务、提供实时威胁分析和建议，生成式AI能够显著提高网络安全专业人员的工作效率。 2. **解决技能短缺问题**：借助生成式AI，企业可以弥补因缺乏经验丰富的网络安全专家而导致的能力缺口。 3. **缓解大型语言模型的风险**：虽然LLM具有强大的自然语言处理能力，但其也可能带来隐私泄露、数据保护等问题。通过合理利用生成式AI，企业可以在享受技术优势的同时减少潜在风险。 #### 关键发现 - 与其他人工智能实现相比，生成式AI解决方案，特别是LLM，具有一系列独特的风险。这些风险包括但不限于数据安全、隐私保护以及技术滥用等。 - 部署生成式AI能力以支持内部应用场景的成本较高，这使得企业在试错过程中面临较大的财务压力。 - 生成式AI将深刻改变组织在企业几乎所有方面（包括安全团队）设计工作、资源配置和责任分配的方式。 #### 推荐建议 - **投资前需谨慎评估**：企业在投资生成式AI之前应全面评估其对业务流程的影响、成本效益以及潜在风险。 - **重视技能培养与转型**：鉴于生成式AI将导致技能需求的变化，企业应加强对员工的培训，帮助他们适应新的工作环境和技术要求。 - **持续监控与调整策略**：鉴于技术的快速发展，企业应定期审视其网络安全战略，并根据技术进步和市场变化进行调整。 #### 具体案例分析 报告中提到了9个具体的生成式AI应用案例，虽然具体内容未完全披露，但可以从以下几个方面推断： 1. **自动化响应系统**：开发能够自动识别威胁并采取相应措施的系统，减少人工干预的时间成本。 2. **智能分析平台**：建立一个集成多种数据源的平台，利用生成式AI进行深度分析，从而快速识别潜在的安全漏洞。 3. **虚拟助手**：为网络安全团队配备虚拟助手，帮助他们管理日常工作流程，如监控日志、更新安全策略等。 4. **培训与模拟**：利用生成式AI创建高度仿真的网络安全事件模拟环境，以提高员工的实战经验和应急处理能力。 5. **合规文档自动生成**：针对不同的合规标准，利用生成式AI快速生成符合要求的文档，简化合规过程。 6. **恶意软件检测**：通过训练模型识别已知的恶意软件特征，提高检测准确率和速度。 7. **代码审查工具**：开发能够自动审查代码并标记潜在安全问题的工具，确保代码质量的同时减少安全漏洞。 8. **安全意识培训材料**：生成式AI可以用于创建定制化的安全培训材料，提高员工的安全意识。 9. **网络钓鱼防御**：利用生成式AI生成仿真邮件，帮助企业测试员工对网络钓鱼攻击的识别能力。 #### 结论 Gartner发布的这份研究报告为企业提供了宝贵的指导，帮助它们理解如何有效地利用生成式AI来加强网络安全防护。通过合理规划和实施，企业不仅能够克服当前面临的技能短缺问题，还能够在日益复杂的安全环境中保持竞争力。然而，在此过程中，企业也必须警惕可能伴随的技术风险，并采取相应的预防措施。