AI 真的可以赋能网络安全吗？

一、核心思想

1.1 AI 为网络安全带来革新机遇

        人工智能在网络安全领域展现出了强大的革新力量。首先，AI 能够持续实时监控网络、系统和设备，以比传统方法更快的速度检测出威胁。例如，根据 KPMG 网络安全调查显示，三分之二的安全领导者认为基于 AI 的自动化非常重要，它可以帮助我们领先于新威胁并提高安全运营中心的敏捷性和响应能力。其次，AI 擅长处理海量数据，能够筛选日志、网络流量和安全警报，以比人类分析师更快、更准确地识别潜在威胁。此外，AI 还可以自动执行重复性任务，如日志分析、漏洞扫描和补丁管理等，减少网络安全团队的工作量，并自动执行对安全事件的初步响应，如隔离受影响的系统或阻止恶意流量，从而更快地遏制威胁。

1.2 机遇与挑战并存需审慎应对

        然而，AI 在为网络安全带来机遇的同时，也带来了一系列风险与挑战。一方面，网络对手可以利用人工智能开发复杂的攻击方法，包括将恶意数据引入训练数据集以破坏人工智能模型，从而导致不正确或危险的输出。另一方面，组织可能会过度依赖人工智能系统，认为它们是绝对可靠的，这可能导致对人工监督和手动安全检查的自满。此外，人工智能系统可能不透明，难以理解决策的制定方式，这对事件响应和根本原因分析产生负面影响。同时，人工智能需要大量数据进行训练，引发了数据隐私和合规性的担忧，且其存储或处理的大量数据集也使其成为网络犯罪分子的目标。实施和维护人工智能驱动的网络安全系统成本高昂，需要大量计算资源和熟练的人员。

1.3 构建平衡发展策略至关重要

        为了实现网络安全的可持续发展，构建平衡 AI 赋能与风险管控的策略至关重要。组织应在风险和回报之间取得平衡，充分发挥 AI 在网络安全领域的潜力。一方面，要加强对 AI 技术的研发和应用，提高威胁检测的准确性和效率，实现安全任务的自动化，优化资源配置。另一方面，要重视 AI 带来的风险，加强对人工智能模型的安全性评估，提高数据的原生性，避免模型崩溃。同时，要加强法律法规的监管，完善数据监管体系，保护用户数据隐私。此外，还应加强网络安全专业人才的培养，提高他们对人工智能技术的理解和应用能力，加强对网络安全事件检测和响应的人工监督和干涉。只有这样，才能在利用 AI 优势的同时，有效管控风险，实现网络安全的可持续发展。

二、市场态势剖析

2.1 宏观环境对 AI 网络安全的推动与制约

        国家政策对 AI 赋能网络安全起着积极的引导与规范作用。例如，《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确了对于生成式人工智能产业的支持和鼓励态度，同时也对该领域的网络安全、数据安全、用户隐私、商业秘密等保护提出了审慎的合规要求。此外，《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》中提到 “加强网络安全体制建设，建立人工智能安全监管制度”，进一步强调了 AI 安全的重要性。这些政策法规为 AI 赋能网络安全提供了良好的政策环境，同时也规范了行业的发展，确保 AI 在网络安全领域的应用合法、合规、安全。

        网络安全行业整体走向对 AI 应用既有推动也有一定的限制。随着数字化转型的加速和 AI 技术的普及，网络安全需求显著增加，这推动了 AI 在网络安全领域的应用。一方面，AI 安全能够智能识别、预警与防御网络安全威胁，提高网络安全防护的精准度和效率；另一方面，AI 安全技术的应用领域不断拓展，从传统的网络安全领域逐步渗透到金融、医疗、交通等多个行业。然而，网络安全行业也面临着一些挑战，如数据孤岛问题、技术成熟度不足、人才短缺等，这些问题在一定程度上限制了 AI 在网络安全领域的应用。

2.2 行业全景解码

        目前，AI 在网络安全各领域的应用现状广泛且市场规模不断扩大。在威胁检测方面，AI 技术可以通过机器学习和数据挖掘技术，对网络数据进行分析，识别恶意攻击行为。在日志分析方面，AI 技术可以对系统日志进行分析，从中发现异常行为。在自动化响应方面，AI 技术可以实现安全事件的自动化响应。据统计，全球 AI 安全行业市场规模正在快速增长，网络安全领域的人工智能产品市场预计将从 2017 年的 39.2 亿美元增长到 2025 年的 348.1 亿美元，到 2028 年，全球网络安全人工智能市场规模将达到 606 亿美元，复合年增长率为 21.9%。在中国市场，2022 年我国 AI 安全行业市场规模约为 633.24 亿元，同比增长 4.25%，预计未来几年，我国 AI 安全行业市场规模将保持超过 10% 的年复合增长率，到 2025 年市场规模有望达到 930 亿元。

        不同企业在 AI 网络安全领域的竞争态势激烈，策略各异。国际市场上，IBM、Microsoft、AWS 等大型 IT 公司占据市场份额绝对优势，他们拥有强大的技术实力和全球影响力。而在国内市场，东方网力、海康威视、腾讯、百度、华为等企业也在 AI 安全领域展现出强大的竞争力。一些企业通过技术创新，不断推出新的 AI 安全产品和服务，如 Palo Alto Networks 从应用感知防火墙起家，现已成为集成安全平台的领导者，公司在 Gartner 的 SSE 魔力象限和 Forrester Wave 的 XDR 中均被评为领导者。还有一些企业通过收购来扩大市场份额，如 Cisco 通过收购形成了广泛的安全产品组合，包括 Viptela、Meraki、Duo、Thousand Eyes 和 AppDynamics，并以 28 亿美元的价格收购 SIEM 和数据分析供应商 Splunk，将其网络、安全和可观察性产品与 Splunk 的 AI 数据分析能力结合，为企业提供全栈安全保护。

2.3 市场趋向精准把脉

        AI 网络安全技术的最新进展不断涌现，如新型检测算法的出现。深度学习、强化学习等先进技术的应用，将进一步提高 AI 安全产品的智能化和自动化水平。多模态生成式 AI 的发展也将使 AI 安全系统能够处理更多种类的数据，提供更全面的安全保护。此外，新兴安全技术的应用，如差分隐私、联邦学习等技术的进一步发展，将在保护用户隐私的同时确保 AI 模型的准确性和性能。

        用户对 AI 网络安全产品的需求变化及期望不断提高。随着数字化转型的加速和 AI 技术的普及，企业和个人对 AI 系统的安全性要求将越来越高。消费者希望 AI 网络安全产品能够提供更快速、更准确的威胁检测和响应能力，同时保护个人隐私和数据安全。企业则希望 AI 网络安全产品能够与现有安全系统无缝集成，提高安全运营效率，降低安全成本。此外，随着新兴技术的不断涌现，如自动驾驶、智能制造、智慧城市等，用户对 AI 网络安全产品在新兴场景中的应用也提出了更高的要求。

三、AI 赋能网络安全优势分析

3.1 增强威胁检测能力

        AI 在快速准确识别新型及未知威胁方面具有显著优势。人工智能系统能够快速准确地分析大量数据，通过机器学习算法不断学习和适应新的威胁模式。例如，一项调查发现，51% 的企业使用人工智能来检测威胁。AI 可以扫描电子邮件中的恶意软件或密切关注网络流量中是否存在任何异常行为，还可以检查系统日志以识别可能的网络攻击。此外，由于利用系统历史数据的新机器学习算法，人工智能系统可以调整其检测方法以发现新出现的威胁，如零日威胁。即使具体威胁未知，AI 也可以识别可能表明存在攻击的异常行为模式，为网络安全提供更全面的保护。

3.2 安全任务自动化

        AI 对重复性安全任务的自动化处理优势明显。人工智能可自动执行日志分析、漏洞扫描和补丁管理等重复性任务，从而减少网络安全团队的工作量。传统的网络安全方法效率较低，许多任务都是手动执行或自动化程度有限，而机器学习、深度学习、自然语言处理和其他形式的人工智能使得之前广泛的手动或半手动安全相关任务的自动化成为可能。例如，AI 可以自动执行对安全事件的初步响应，如隔离受影响的系统或阻止恶意流量，从而更快地遏制威胁。这不仅提高了网络安全的响应速度，还让网络安全专业人员能够专注于更复杂和更具战略性的挑战。

3.3 处理大量数据优势

        AI 在筛选海量网络安全数据方面具有高效性。人工智能擅长处理海量数据，使其能够筛选日志、网络流量和安全警报，以比人类分析师更快、更准确地识别潜在威胁。随着网络数据的不断增长，传统的分析方法难以应对如此庞大的数据量。而 AI 可以通过机器学习算法和深度学习技术，自动学习网络流量的特征，挖掘更多细节，提高特征提取的准确性。例如，利用多模态 AI 技术，包括自然语言处理、计算机视觉、强化学习、模式识别等技术，可以从网络入侵行为的各个方面进行分析、分类，并通过机器学习算法对恶意流量进行分类和阻断，从而有效防止网络攻击和威胁。

3.4 减少误报与主动威胁搜寻

        AI 在降低误报率及主动搜寻潜在威胁方面发挥着重要作用。通过利用机器学习，人工智能可以减少安全警报中的误报数量，使安全团队能够专注于真正的威胁并避免警报疲劳。AI 可以自动搜索组织基础设施中的危害指标，在潜在威胁造成损害之前识别它们。例如，利用 AI 技术实现特征提取与优化，运用深度学习、自然语言处理等技术，自动提取和优化网络流量和系统日志的特征，降低因特征提取不准确导致的误报。同时，AI 技术具有较强的环境适应性，可以在不断变化的网络环境中学习正常行为，降低误报率。

3.5 资源优化作用

        AI 能够帮助组织优化网络安全资源配置。通过自动化网络安全的许多方面，人工智能可帮助组织优化资源，减少对大型安全团队的需求，并最大限度地减少网络安全技能短缺的影响。AI 处理日常任务，让网络安全专业人员可以专注于更复杂和更具战略性的挑战，从而提高安全运营的整体效率。例如，根据 KPMG 网络安全调查，基于 AI 的自动化可以帮助组织领先于新威胁并提高安全运营中心的敏捷性和响应能力，同时优化资源配置。此外，一些基于 AI 的网络安全解决方案，如网络流量分析工具、用户和实体行为分析解决方案、事件检测和响应工具等，可以快速识别安全漏洞并实施解决方案，提高企业的安全性和增强防御新威胁的能力。

四、AI 赋能网络安全面临挑战

4.1 数据隐私与保护问题

        在 AI 应用于网络安全的过程中，数据隐私面临着诸多风险。一方面，AI 需要大量的数据进行训练，这些数据可能包含个人敏感信息、商业秘密或其他重要数据。如果这些数据没有得到妥善的保护，就可能面临泄露的风险。数据泄露不仅可能导致个人隐私被侵犯，还可能对企业造成经济损失，甚至可能影响到国家安全。

        为应对数据隐私风险，可以采取以下策略。首先，遵循数据最小化原则，只收集和处理完成特定任务所需的最少数据。其次，在系统设计阶段就考虑隐私保护，如使用匿名化、去标识化等技术。同时，向用户提供关于数据收集、使用和存储的清晰信息，并给予用户对个人数据的控制权。此外，建立和执行相关的数据保护法律，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）。还可以使用加密、访问控制等技术手段来保护数据安全，并在 AI 项目中进行伦理审查，确保符合隐私保护的国际标准和最佳实践。

4.2 适应性攻击挑战

        攻击者可以利用 AI 不断进化攻击手段。例如，AI 可以被用来进行自动化网络攻击，这种攻击更加隐蔽、快速和难以防御。攻击者经过训练，AI 可以主动识别和利用软件中的安全漏洞，或者通过机器学习来提升钓鱼攻击的成功率。此外，深度伪造技术也是攻击者利用 AI 的一种手段，通过生成逼真的捏造视频、音频，编造领导人丑闻，伪造新闻进行煽动，或者在金融诈骗中模仿企业高管的声音拨打欺诈性电话。

        为应对适应性攻击挑战，需要采取一系列措施。首先，加强对新型攻击手段的研究和监测，及时发现并应对新出现的威胁。其次，提高网络安全防护技术水平，采用多因素认证、加密技术等手段，增强网络的安全性。同时，加强对员工的安全培训，提高员工的安全意识，避免成为攻击的突破口。此外，建立应急响应机制，在遭受攻击时能够迅速采取措施，减少损失。

4.3 误报漏报风险

        在 AI 检测中，误报和漏报的可能性是存在的。误报可能导致安全团队浪费时间和资源去处理实际上并不存在的威胁，而漏报则可能使真正的威胁得不到及时处理，给企业带来严重的损失。

        造成误报和漏报的原因主要有以下几点。一是特征提取不准确，现有威胁检测工具通常基于已知恶意行为的特征进行检测，而新出现的恶意行为可能具有不同的特征，导致误报。二是环境差异，不同网络环境中的正常行为和恶意行为可能存在重叠，导致误报。三是日志数据质量问题，日志数据可能存在缺失、错误等问题，影响威胁检测的准确性。四是检测方法的局限性，基于特征的检测方法难以应对未知威胁，而基于行为的检测方法可能在面对复杂网络环境时存在误报。

        为降低误报和漏报风险，可以采取以下措施。利用 AI 技术实现特征提取与优化，运用深度学习、自然语言处理等技术，自动提取和优化网络流量和系统日志的特征。开发环境适应性强的检测模型，运用强化学习等方法，使威胁检测工具能够根据网络环境的变化自动调整检测策略。注重数据预处理，利用 AI 技术对原始数据进行降维、去噪等预处理操作，提高数据质量。构建混合检测模型，结合基于特征和基于行为的检测方法，提高威胁检测精度。持续更新和维护威胁库和行为特征库，以适应新的安全威胁和攻击手段。充分发挥 AI 技术和人工判断的优势，降低误报率。

4.4 伦理与法规困境

        AI 自主性带来了伦理决策及法规需求的困境。随着自主系统的独立性增加，伦理决策变得迫切。当错误发生时，责任问题以及确保与道德价值观一致的问题变得突出。例如，自主 AI 系统实时监控网络活动，迅速识别并响应潜在威胁，但在这个过程中，如果出现错误决策，谁来承担责任？此外，AI 系统的日益自主化也使它成为了恶意行为者最具有吸引力的目标，引发了重大的安全问题。

        为解决伦理与法规困境，需要采取一系列措施。首先，制定严格的设计和开发标准，确保 AI 系统的决策过程符合伦理和法律规范。其次，加强跨学科研究，促进技术专家、法律学者、哲学家和社会学家之间的对话，共同探索解决方案。最后，公众教育和意识提升也不可或缺，以确保社会对 AI 技术的理解和监督。同时，需要制定关于 AI 安全的法规，如行政命令 14110 等法规对于确保合规和降低风险至关重要。实现跨管辖区的统一监管框架也是必要的，需要全球共识以协调监管方法，促进全球 AI 的伦理发展。

4.5 工作置换与就业影响

        AI 对网络安全行业就业产生了冲击。一方面，AI 的应用可能会导致一些重复性、低技能的工作岗位被取代，如数据录入、文件整理等工作。另一方面，AI 的发展也需要更多具备复合技能的人才，如既懂网络安全又懂 AI 技术的人才。

        为应对 AI 对就业的影响，可以采取以下措施。首先，加强对网络安全从业人员的培训，提高他们的技能水平，使其能够适应 AI 时代的工作需求。其次，推动教育体系改革，重视科技教育和创新能力的培养，培养适应 AI 时代的网络安全人才。同时，建立不断学习的社会，鼓励人们持续学习和提升自己的技能，以适应工作市场的变化。此外，企业应重视对员工技能的投资，实施多元化的人才培养策略，以实现企业与员工的双赢。最后，政府、教育机构及企业应携手推动相关教育与培训体系的建立，为未来的网络安全发展培养出更多复合型人才。

五、风险管控策略

5.1 风险精准甄别

        在 AI 赋能网络安全的过程中，存在多种潜在风险需要精准识别。首先是技术风险，包括模型的脆弱性和不稳定性。例如，AI 模型可能受到对抗样本攻击，攻击者通过对输入数据进行微小的扰动，使模型产生错误的输出。据统计，在某些特定领域，对抗样本攻击的成功率可高达 80% 以上。此外，数据偏差也可能导致模型的不准确，若训练数据不具有代表性或存在偏差，模型在实际应用中可能会产生误判。

        安全管理风险一方面，内部人员的不当操作可能导致安全漏洞。例如，员工可能因疏忽将敏感数据泄露给未授权的人员，或者误操作导致安全系统被关闭。另一方面，供应链安全也是一个重要问题。如果 AI 系统的硬件或软件供应商存在安全漏洞，可能会影响整个网络安全体系。

        法律合规风险，随着 AI 在网络安全领域的应用，相关的法律法规也在不断完善。企业需要确保其 AI 网络安全措施符合国家和地区的法律法规要求，如数据保护法、网络安全法等。否则，可能面临巨额罚款和法律诉讼。

5.2 风险综合评估

        为了准确评估 AI 赋能网络安全中的风险综合影响程度，可以运用量化方法。例如，可以采用层次分析法（AHP），将风险因素按照不同的层次进行分解，然后通过专家打分等方式确定各因素的权重。同时，结合历史数据和实际案例，对不同风险因素发生的概率和可能造成的损失进行评估。

        以数据隐私风险为例，可以通过分析过去的数据泄露事件，确定数据泄露的概率和平均损失金额。假设在某一行业中，过去一年发生数据泄露事件的概率为 5%，每次数据泄露事件平均造成的损失为 100 万元。那么，可以根据这些数据对当前企业的数据隐私风险进行评估。如果企业的数据量较大，且安全措施相对薄弱，那么数据泄露的概率可能会更高，损失也可能更大。

        对于适应性攻击风险，可以通过模拟攻击实验等方式，评估不同类型攻击的成功率和可能造成的损失。例如，对企业的网络系统进行模拟钓鱼攻击，观察员工的反应和系统的防御能力，从而评估钓鱼攻击的风险程度。

5.3 风险应对妙方

        针对 AI 网络安全风险，可以提出以下具体策略。

        一、是加强技术研发和创新。投入更多的资源进行 AI 安全技术的研发，提高模型的鲁棒性和抗攻击能力。例如，开发对抗样本防御技术，降低对抗样本攻击的成功率。同时，加强数据质量管理，确保训练数据的准确性和代表性，提高模型的性能。

        二、是完善安全管理制度。建立严格的内部安全管理制度，加强对员工的安全培训和监督，防止内部人员的不当操作。同时，对供应链进行严格的安全评估和管理，确保供应商的产品和服务符合安全要求。

        三、是加强法律合规管理。密切关注国家和地区的法律法规变化，及时调整企业的 AI 网络安全措施，确保符合法律要求。同时，建立内部法律合规团队，对企业的网络安全措施进行定期审查和评估，及时发现和解决法律合规问题。

        四、是建立应急响应机制。制定详细的应急预案，在发生安全事件时能够迅速采取措施，减少损失。同时，定期进行应急演练，提高员工的应急响应能力。

六、投资与发展策略

6.1 投资机会洞察

        AI 网络安全领域呈现出巨大的投资潜力。随着数字化进程的加速和网络安全威胁的不断增加，对 AI 赋能的网络安全解决方案的需求持续攀升。

        从投资方向来看，一方面，专注于 AI 安全技术研发的企业具有较高的投资价值。例如，那些致力于开发新型威胁检测算法、强化学习在网络安全中的应用以及多模态生成式 AI 安全系统的企业，有望在未来市场中占据领先地位。据市场研究机构预测，未来几年，AI 网络安全技术研发领域的投资将以每年超过 20% 的速度增长。

        另一方面，提供 AI 网络安全服务的企业也值得关注。这些企业可以为客户提供安全评估、威胁监测、应急响应等全方位的服务，满足不同客户的个性化需求。以某知名 AI 网络安全服务提供商为例，其在过去一年中实现了业务的快速增长，吸引了众多投资者的目光。

        此外，与 AI 网络安全相关的基础设施建设也是一个重要的投资方向。包括高性能计算设备、数据存储设施以及安全通信网络等，这些基础设施的不断完善将为 AI 网络安全的发展提供坚实的支撑。

6.2 企业发展策略

对于企业而言，在 AI 赋能网络安全方面可以采取以下发展策略。

        加大研发投入。企业应积极投入资源，开展 AI 网络安全技术的研发，不断提升自身的技术实力。可以与高校、科研机构合作，共同开展前沿技术研究，加快技术创新的步伐。例如，安博通与百度安全携手共建网络安全 AIInside 创新合作模式，通过联合创新实现了技术的突破。

        注重人才培养。培养既懂网络安全又懂 AI 技术的复合型人才是企业发展的关键。企业可以通过内部培训、外部招聘以及与高校合作培养等方式，建立一支高素质的人才队伍。奇安信科技集团董事长齐向东在提案中就强调了充分发挥民营企业在人才培养上的优势，鼓励成立校企共同体，培养更多新兴领域的领军人才。

        拓展市场渠道。企业应积极拓展国内外市场，与不同行业的客户建立合作关系，了解客户需求，提供个性化的解决方案。同时，加强品牌建设和市场推广，提高企业的知名度和美誉度。

        最后，加强风险管理。企业在利用 AI 技术提升网络安全的同时，也要充分认识到 AI 带来的风险，如数据隐私问题、适应性攻击挑战等。建立完善的风险管理体系，制定应急预案，及时应对各种安全事件。

6.3 合作与创新路径

为推动 AI 网络安全的发展，行业内需要加强合作与创新。

        在合作模式方面，可以开展产学研合作。企业、高校和科研机构发挥各自的优势，共同开展技术研发、人才培养和项目合作。例如，成立联合实验室，共同攻克关键技术难题。同时，企业之间也可以加强合作，通过技术共享、市场合作等方式，实现互利共赢。

        在创新方面，鼓励技术创新和产品创新。推动 AI 与其他新兴技术的融合，如量子计算、区块链等，为网络安全提供更强大的保障。同时，关注用户需求的变化，不断推出创新型的产品和服务。例如，创新型人工智能网络安全产品能够在市场上获得良好的表现和用户反馈，推动行业的发展。

        此外，政府和行业协会也应发挥积极作用，制定相关政策和标准，引导行业健康发展。加强国际合作与交流，学习国外先进的技术和经验，提升我国 AI 网络安全的整体水平。

七、绩效评估洞察

7.1 评估指标深度解读

        评估 AI 网络安全绩效需要引入一系列专业评估指标。首先，准确性是关键指标之一，它衡量 AI 系统在检测威胁和识别安全事件方面的正确程度。例如，根据行业数据，一个高效的 AI 网络安全系统在威胁检测中的准确率应达到 90% 以上。其次，召回率也至关重要，确保系统能够尽可能多地识别出真正的威胁，减少漏报。研究表明，在一些先进的 AI 网络安全项目中，召回率可达到 85% 左右。此外，响应时间也是重要指标，它反映了系统在发现威胁后采取行动的速度。理想情况下，AI 网络安全系统应在几秒钟内对威胁做出响应，以最大程度地减少潜在损失。

        另一个重要指标是误报率，即系统错误地将正常活动识别为威胁的频率。低误报率对于避免安全团队被大量虚假警报淹没至关重要。数据显示，优秀的 AI 网络安全系统的误报率可以控制在 5% 以下。同时，适应性也是一个关键指标，衡量系统在面对不断变化的网络环境和新型攻击时的调整能力。一个具有高适应性的系统能够快速学习和适应新的威胁模式，确保持续的安全保护。

7.2 历史绩效全面分析

        过去的 AI 网络安全项目在多个方面展现出了显著的绩效表现。在威胁检测方面，AI 技术的应用大大提高了检测的准确性和速度。例如，某大型企业在引入 AI 网络安全系统后，成功检测到了之前传统方法难以发现的高级持续性威胁（APT），避免了数百万美元的潜在损失。在安全任务自动化方面，AI 系统自动执行了大量重复性任务，如日志分析和漏洞扫描，节省了大量的人力成本和时间。据统计，一些企业的网络安全团队在使用 AI 自动化后，工作效率提高了 30% 以上。

        历史绩效中也暴露出一些问题。例如，部分项目的误报率较高，导致安全团队花费大量时间处理虚假警报。此外，一些早期的 AI 网络安全系统在面对新型攻击时的适应性不足，需要不断进行升级和改进。通过对历史绩效的分析，我们可以总结经验教训，为未来的项目提供参考。

7.3 未来绩效前瞻展望

        对未来 AI 网络安全绩效进行前瞻性预测，我们可以看到巨大的潜力和挑战。随着技术的不断进步，AI 系统的准确性和召回率有望进一步提高。深度学习、强化学习等先进技术的不断发展将使 AI 能够更好地识别复杂的威胁模式，提高威胁检测的精度。同时，多模态生成式 AI 的应用将使系统能够处理更多种类的数据，提供更全面的安全保护。

        未来也面临着一些挑战。例如，攻击者可能会利用更先进的技术来对抗 AI 网络安全系统，增加了系统的防御难度。此外，随着网络环境的不断变化和数据量的持续增长，AI 系统需要不断提高自身的适应性和处理能力。为了实现未来的良好绩效，我们需要持续投入研发资源，加强技术创新，提高系统的鲁棒性和抗攻击能力。同时，加强跨领域合作，整合不同技术的优势，共同应对网络安全挑战。

原文始发于微信公众号（TtTeam）：AI 真的可以赋能网络安全吗？