构建网络安全中强大的AI就绪框架，基础概念至关重要，这些概念涵盖了企业的技术、数据、安全性、治理和运营流程。
AI就绪的表现
AI在网络安全中的潜力在于其能够自动化、预测并增强随着威胁不断演变和复杂化而至关重要的决策能力。例如，AI模型会处理网络流量模式以检测异常或基于历史数据预测潜在的攻击路径。
AI可以帮助企业在面对日益严峻的网络风险时提高威胁防护、响应速度和整体恢复能力——但这前提是要深思熟虑且战略性地采用它。以下是网络安全中AI就绪框架应涵盖的内容。
AI与业务目标的对齐：部署AI不应仅仅因为它是流行趋势，而必须与支持可衡量价值的特定业务目标保持一致。企业应关注真实的网络安全挑战，确保AI解决方案能够与现有工作流程相结合并产生投资回报率驱动的结果。未能将AI与这些目标对齐可能会导致资源浪费和无效的网络安全措施。
行动：企业必须明确界定AI在增强网络安全、提高效率和制定更有效打击威胁的决策方面的用途。此外，必须为成功将AI融入网络安全以与更广泛的公司目标(如成本管理、收入增长、安全性或合规性)保持一致而定义成功指标。未能将AI与这些目标对齐可能会导致资源浪费和无效的网络安全措施。
数据质量和可用性：AI模型高度依赖于高质量、干净且结构化的数据。来自网络日志、端点遥测、威胁情报源和用户行为的数据对于准确的AI驱动威胁检测至关重要。数据质量很重要，因为低质量的数据或存在偏差的数据集可能导致威胁检测错误或错过攻击。
行动：实施数据治理策略以确保数据的完整性、完整性和消除偏差。
可扩展的基础设施和安全部署：AI模型需要高计算能力来处理大型数据集并运行实时数据处理所需的复杂算法。此外，基础设施应支持安全部署，遵循安全设计和安全默认原则。
安全设计意味着从基础开始就将安全性嵌入到基础设施中，在架构阶段融入诸如最小权限、网络分段和威胁建模等原则。安全默认则确保安全控件在开箱即用时就已启用，从而减少配置错误并最小化攻击面——例如经过加固的配置、加密通信和自动补丁管理——而无需手动干预。
总体而言，在网络安全中速度至关重要——AI必须能够在实时环境中安全地运行，以便立即检测和响应威胁。
行动：采用基于网络流量和事件量可按需扩展的云AI解决方案或混合基础设施模型。所需的基础设施必须支持安全设计和安全默认原则。
符合道德的AI和可解释性基准测试：在网络安全中执行决策任务时，AI必须遵守道德基准。此外，AI模型必须对人类具有可解释性，尤其是在事件响应或欺诈检测等领域。分析师必须了解AI模型做出决策的原因。AI道德和可解释性基准测试是必需的，因为黑箱AI系统会破坏信任和问责制。
行动：实施道德和可解释AI框架，以确保AI模型在数据使用方面遵循道德原则。这对于确保在解决网络安全问题时，决策是透明、可解释和可审核的至关重要。
持续学习和适应：网络安全中的AI系统必须通过集成实时反馈循环来不断学习和适应不断演变的威胁。随着静态模型变得过时，AI系统必须保持动态和适应性，以识别新兴威胁。大型语言模型操作(LLMOps)，作为机器学习操作(MLOps)的一个子集，确保AI模型根据大型语言模型(LLM)生命周期管理的一部分定期更新和重新训练，以适应新的攻击技术。这种持续学习和适应过程(AIOps)确保AI系统始终保持最新状态并准备好应对最新威胁。
行动：企业必须有效地部署与AIOps集成的LLMOps管道，以创建一个支持持续集成、模型训练与微调、模型部署与交付、模型重新训练和基于新威胁情报评估的自适应安全生态系统。
人机协作：AI应通过利用人类智能来增强决策过程。将AI的速度和可扩展性与人类专业知识相结合，创造了一种网络安全混合方法，其中AI处理常规任务，而人类专注于复杂决策。人类协作至关重要，因为网络安全通常涉及AI单独可能无法完全理解的复杂、上下文驱动的决策。
行动：开发AI驱动工具与网络安全专业人员之间的协作工作流程，以确保人类反馈的无缝处理，从而在上下文中增强AI学习和响应生成。
治理和合规性：网络安全中的AI必须遵守如《通用数据保护条例》(GDPR)和《加利福尼亚州消费者隐私法》(CCPA)等监管和合规标准，以确保数据隐私和保护。AI模型必须在使用数据时遵守监管和隐私基准，因为不遵守数据隐私法律可能会导致财务损失和法律后果，特别是在AI处理敏感数据时。
行动：建立AI治理结构，确保在每个AI模型生命周期阶段都遵循道德使用、数据隐私和与相关法规保持一致。
坚实的基础和持续的审查
AI就绪是关于创建一种整体方法，其中企业将数据就绪性、治理、道德考虑和协作融入其AI战略中。通过解决这些问题，企业可以释放AI的潜力，提供实时威胁检测、主动响应和自适应防御，确保网络安全能够领先于日益复杂和频繁的威胁。AI将成为更具弹性的网络安全框架的关键推动者，但它需要周密的规划、执行，以及最重要的是，持续监控。
