随着人工智能技术的飞速发展,网络安全领域也逐渐往自动化、智能化发展。AI技术的应用不仅让黑客或红队具备了更智能、更隐蔽的攻击手段,也为蓝队提供了更强大的安全分析工具及防护策略验证能力。通过深度集成人工智能技术,实现网络安全防御的智能化、自动化和持续进化,构建AI-Native网络安全防御体系。在这个过程中,如何深入实施攻击面管理,协助企业发现真实风险、潜在风险、防护风险,将成为体系构建的核心基石。
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AI-Native网络安全防御体系的重要性
在数智化时代,网络安全已成为国家、企业和个人不可或缺的防线。随着国家对数据安全和网络主权的重视,建立自主可控的网络安全防御体系成为一种战略需求。AI-Native 网络安全防御体系可以有效地利用本地数据和算法,增强对国家关键基础设施和重要数据的保护。且随着数据量的爆炸性增长和网络边界的模糊化,传统的基于规则和签名的防御手段已难以应对例如零日攻击、APT(高级持续性威胁)等复杂攻击。AI-Native网络安全防御体系通过引入人工智能的先进技术,如机器学习、深度学习、自然语言处理等,能够自我学习、自适应和预测潜在威胁,显著提升防御效果和响应速度。
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AI-Native网络安全防御体系,攻击面管理的定义与意义
攻击面管理是指对企业或组织数字资产面临的所有潜在攻击途径进行全面识别、评估、监测和缓解的过程。这些攻击途径可能包括漏洞、开放端口、不安全配置、敏感数据泄露等。通过实施攻击面管理,企业可以及时发现并减少安全弱点,提升整体防御水平。
在AI-Native网络安全防御体系中,攻击面管理更是扮演着举足轻重的角色。它不仅能够帮助企业全面识别风险资产、分析潜在攻击路径来理解自身的安全状况,还能对整个网络环境持续监控,帮助AI系统实时获取攻击面的变化信息,使其能够更准确地识别、预测、处置、验证潜在威胁。
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深入实施攻击面管理的策略与方法
问题资产识别与分类:通过设定问题资产标签,采用AI驱动的资产发现工具或Open API接口,自动化采集识别网络资产及未被管理的资产,包括硬件设备、软件应用、虚拟机、云资源、API接口、影子资产等。自动化识别分类,并确定业务重要性。
持续性安全分析与评估:内置AI算法,自动化识别真实风险(高危漏洞、高危端口)、潜在风险(不安全配置、影子资产)、防护风险(失效策略、设备BUG),并基于漏洞库、情报库和历史数据,评估漏洞严重性和被利用的可能性,从而优先修复高风险漏洞。
持续性攻击面关联分析:攻击面管理是一个持续的过程,需要持续基于资产信息、弱点信息进行关联分析,以便及时发现异常行为及潜在威胁,并呈现内部潜在攻击链路。
优化与改进:基于持续监测的结果和反馈,企业需要不断优化和改进攻击面管理策略。这包括更新漏洞修复策略、调整风险评估模型参数、优化AI算法性能等。通过不断优化和改进,企业可以保持攻击面管理的有效性和及时性,以应对不断变化的威胁环境。
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AI-Native网络安全防御体系下,攻击面管理实践
华云安深刻理解攻击面管理的核心,即从攻击者视角对企业数字资产攻击面进行检测发现、分析研判、情报预警、响应处置和持续监控。在资产上,攻击面管理不仅关注已知资产,还涵盖未知资产、数字品牌、泄露数据等所有可能被利用的风险资产,并可基于业务属性,协助用户梳理等级保护、敏感数据、两高一弱专项管理场景。在脆弱性上,攻击面管理不仅关注真实风险,还需关注潜在风险及安全防护风险,基于安全视角,内置多种智能分析场景及规则,协助安全运营团队快速探测网络中可被利用的潜在“入口”。
在技术架构上,华云安采用云原生架构支持多种部署方式(本地化部署、云化部署和SaaS化交付),用于提高系统的可扩展性和灵活性,协助用户短时间内提升安全能力。同时,采用知识图谱技术增强数据与信息共享能力,沉淀企业安全知识库。场景化人工智能引擎则实现了自动化威胁检测和响应,大幅提升了安全运营效率。
通过AI驱动的智能渗透和攻击模拟技术,可实现不同目标环境下的payload动态生成模拟复杂的攻击场景,预测攻击者行为动向,并提供相应的防御策略。通过实战化演练模式不仅提升了企业的安全防御能力,还为企业提供了宝贵的安全情报和应对经验。
结语
构建AI-Native网络安全防御体系并深入实施攻击面管理是企业应对复杂威胁环境、提升整体防御能力的关键举措。通过引入人工智能技术,企业可以实现安全防御的智能化、自动化和持续进化;通过全面识别、精准评估、持续监测和优化改进攻击面管理策略,企业可以及时发现并减少安全弱点,确保网络空间的安全稳定。在未来的发展中,随着AI技术的不断成熟和应用场景的不断拓展,AI-Native网络安全防御体系将为企业提供更加强大和智能的安全保障。
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原文始发于微信公众号(华云安):构建AI-Native网络安全防御体系:深入实施攻击面管理的策略与方法
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