網(wǎng)絡(luò)安全是安全數(shù)字時(shí)代最大的挑戰(zhàn)之一。隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊日益復(fù)雜和不斷演進(jìn)，傳統(tǒng)的安全措施已經(jīng)無法完全保護(hù)我們的系統(tǒng)和數(shù)據(jù)。

人工智能為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域帶來了全新的希望和機(jī)遇。AI 驅(qū)動(dòng)的漏洞研究和安全解決方案正在徹底改變游戲規(guī)則，為我們提供了前所未有的主動(dòng)防御能力。

由此，AI 已成為網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)人員的重要助手。AI漏洞發(fā)現(xiàn)不僅能幫助我們更快地發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤，而且從根本上改變我們處理網(wǎng)絡(luò)安全的方式，從被動(dòng)、手動(dòng)和資源密集型模式轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)、自動(dòng)化和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模式。這種轉(zhuǎn)變有可能顯著提高我們數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的安全性，并實(shí)現(xiàn)更安全、更具彈性的未來。

四個(gè)典型案例

談到AI漏洞發(fā)現(xiàn)，我們可以先來看看幾個(gè)典型的案例：

Code Intelligence 的 Spark：在2024年10月的測(cè)試階段，Spark自主發(fā)現(xiàn)了開源wolfSSL庫中的一個(gè)基于堆的使用后釋放漏洞。除了設(shè)置項(xiàng)目并在命令行中輸入"cifuzz spark"之外，不需要任何手動(dòng)干預(yù)。

谷歌的AI增強(qiáng)型OSS-Fuzz： 自2023年8月添加了大語言模型(LLM)功能以來，OSS-Fuzz已經(jīng)在開源項(xiàng)目中發(fā)現(xiàn)了20多個(gè)bug。其中包括2024年9月在OpenSSL中發(fā)現(xiàn)的一個(gè)長(zhǎng)達(dá)20年但先前未被發(fā)現(xiàn)的越界讀/寫漏洞。

谷歌的Big Sleep：由Gemini 1.5 Pro驅(qū)動(dòng)的Big Sleep使用類似人類的工作流程來探測(cè)代碼庫中的漏洞。2024年10月，它發(fā)現(xiàn)了廣泛使用的開源數(shù)據(jù)庫引擎SQLite中的一個(gè)棧緩沖區(qū)下溢漏洞。

某全球金融服務(wù)公司和IBM Watson： 一家全球金融服務(wù)公司實(shí)施了IBM Watson網(wǎng)絡(luò)安全解決方案來識(shí)別和響應(yīng)一場(chǎng)精心策劃的網(wǎng)絡(luò)釣魚活動(dòng)。通過關(guān)聯(lián)各種數(shù)據(jù)點(diǎn)，Watson提供了可操作的情報(bào)，使該公司能夠在敏感客戶數(shù)據(jù)遭到入侵之前阻止了這次攻擊。

AI漏洞發(fā)現(xiàn)的優(yōu)勢(shì)

基于AI的漏洞檢測(cè)相較傳統(tǒng)方法具有顯著優(yōu)勢(shì)，包括更快的速度、更高的準(zhǔn)確性和可擴(kuò)展性，以及檢測(cè)新型和零日漏洞的能力。這些優(yōu)勢(shì)使AI成為組織提高安全態(tài)勢(shì)、防御不斷演進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)威脅的重要工具。具體來說，包括以下幾個(gè)方面：

速度和自動(dòng)化

優(yōu)勢(shì)：AI系統(tǒng)能夠比手動(dòng)方式更快速、更全面地掃描代碼庫、網(wǎng)絡(luò)流量和系統(tǒng)日志。這允許大規(guī)?？焖贆z測(cè)漏洞。

影響：更快發(fā)現(xiàn)漏洞意味著更快修復(fù)，從而縮小攻擊者的機(jī)會(huì)窗口。

提高準(zhǔn)確性，減少誤報(bào)

優(yōu)勢(shì)：經(jīng)過良好訓(xùn)練的AI模型能夠比傳統(tǒng)的基于規(guī)則的系統(tǒng)更準(zhǔn)確地區(qū)分真實(shí)威脅和良性異常。這減輕了安全團(tuán)隊(duì)的誤報(bào)負(fù)擔(dān)。

影響：更有效地利用安全資源，分析人員可以集中精力處理真實(shí)威脅，而不是追查誤報(bào)。

檢測(cè)新型和零日漏洞

優(yōu)勢(shì)：AI可以學(xué)習(xí)惡意行為模式，并識(shí)別表明存在新的、此前未知(零日)漏洞的異常。傳統(tǒng)的基于簽名的檢測(cè)方法對(duì)這些威脅無效。

影響：防御最危險(xiǎn)和最復(fù)雜的攻擊，否則這些攻擊將被忽視。 

持續(xù)監(jiān)控和適應(yīng)

優(yōu)勢(shì)：AI系統(tǒng)可以持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)的入侵跡象，適應(yīng)不斷演變的威脅環(huán)境，并從新的攻擊模式中學(xué)習(xí)。

影響：實(shí)時(shí)評(píng)估安全態(tài)勢(shì)并主動(dòng)檢測(cè)威脅，確保持續(xù)防御新出現(xiàn)的威脅。

上下文感知分析

優(yōu)勢(shì)：AI可以在整體系統(tǒng)架構(gòu)、業(yè)務(wù)邏輯和威脅環(huán)境的背景下分析漏洞。這允許更準(zhǔn)確地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，并優(yōu)先修復(fù)最緊迫的漏洞。

影響：更有效地分配安全資源，首先解決最關(guān)鍵的漏洞。

可擴(kuò)展性和覆蓋范圍

優(yōu)勢(shì)：基于AI的漏洞檢測(cè)解決方案可以擴(kuò)展以處理大型復(fù)雜環(huán)境，為所有資產(chǎn)提供全面覆蓋。

影響：無論組織規(guī)模大小或復(fù)雜程度如何，都能提供一致可靠的漏洞檢測(cè)。

與安全工具集成

優(yōu)勢(shì)：AI驅(qū)動(dòng)的漏洞檢測(cè)可以與其他安全工具(如SIEM和SOAR)集成，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化事件響應(yīng)，提高整體安全態(tài)勢(shì)。

影響：簡(jiǎn)化安全運(yùn)營(yíng)，縮短事件響應(yīng)時(shí)間。

增強(qiáng)威脅情報(bào)

優(yōu)勢(shì)：AI可以分析大量威脅情報(bào)數(shù)據(jù)，識(shí)別新興威脅，并主動(dòng)搜索可能被利用的漏洞。

影響：對(duì)未來攻擊實(shí)現(xiàn)主動(dòng)防御，更好地了解威脅環(huán)境。

減少人為錯(cuò)誤

優(yōu)勢(shì)：使用AI自動(dòng)化漏洞檢測(cè)可減少人為錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)，否則可能會(huì)導(dǎo)致遺漏漏洞或錯(cuò)誤配置安全控制措施。

影響：更加一致可靠的漏洞檢測(cè)，降低被入侵的風(fēng)險(xiǎn)。

AI漏洞發(fā)現(xiàn)的挑戰(zhàn)

盡管AI技術(shù)在過去幾年里取得了快速進(jìn)展，但將這些工具應(yīng)用于漏洞研究并非毫無障礙。正如我們?cè)?OpenAI 的ChatGPT 或谷歌的 Gemini 等通用 LLM 中看到的那樣，在使用 GenAI 模型時(shí)需要解決數(shù)據(jù)質(zhì)量、幻覺和被不法分子濫用等問題。

因此，Code Intelligence 聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席產(chǎn)品官 Khaled Yakdan 認(rèn)為，使用 AI 代理進(jìn)行漏洞發(fā)現(xiàn)的主要挑戰(zhàn)之一是驗(yàn)證和確認(rèn)發(fā)現(xiàn)結(jié)果：如果沒有適當(dāng)?shù)尿?yàn)證，AI 代理存在產(chǎn)生誤報(bào)的風(fēng)險(xiǎn)，這會(huì)降低人們對(duì)其有效性的信任；同樣，AI 驅(qū)動(dòng)的漏洞修復(fù)也存在如何確保提出的修復(fù)真正解決了問題，而不會(huì)引入新的 bug 或回歸的問題。

數(shù)據(jù)依賴性和質(zhì)量

挑戰(zhàn)：AI模型需要大量高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行有效訓(xùn)練。這種數(shù)據(jù)的稀缺性，尤其是針對(duì)零日漏洞，可能會(huì)限制基于AI的漏洞發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的性能。此外，有偏差或不完整的數(shù)據(jù)可能會(huì)導(dǎo)致不準(zhǔn)確的結(jié)果和漏報(bào)漏洞。

影響：降低準(zhǔn)確性、覆蓋范圍有限，以及可能產(chǎn)生誤報(bào)或漏報(bào)。

可解釋性

挑戰(zhàn)：許多AI模型，尤其是深度學(xué)習(xí)模型，都是"黑箱"操作，難以理解它們?yōu)楹巫R(shí)別出特定漏洞。這種缺乏可解釋性可能會(huì)阻礙信任和采用，因?yàn)榘踩治鰩熆赡懿辉敢蕾囁麄儾焕斫獾南到y(tǒng)。

影響：難以驗(yàn)證結(jié)果、排查問題，并將AI集成到現(xiàn)有安全工作流程中。

對(duì)抗性攻擊和規(guī)避

挑戰(zhàn)：AI驅(qū)動(dòng)的漏洞發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)容易受到對(duì)抗性攻擊，攻擊者有意制造旨在欺騙AI和規(guī)避檢測(cè)的輸入。這可能導(dǎo)致漏報(bào)漏洞和錯(cuò)誤報(bào)告。

影響：針對(duì)精明攻擊者的有效性降低，并可能導(dǎo)致安全漏洞。

計(jì)算復(fù)雜性和資源需求

挑戰(zhàn)：訓(xùn)練和運(yùn)行用于漏洞發(fā)現(xiàn)的AI模型可能非常昂貴，需要大量硬件資源和能源消耗。這可能會(huì)限制基于AI的漏洞發(fā)現(xiàn)解決方案的可擴(kuò)展性和可及性，尤其是對(duì)于較小的組織。

影響：高成本、可擴(kuò)展性有限，以及可能出現(xiàn)性能瓶頸。

過度擬合和泛化能力

挑戰(zhàn)：AI模型可能會(huì)過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，在已知漏洞上表現(xiàn)良好，但在新的或看不見的漏洞上失效。這限制了基于AI系統(tǒng)檢測(cè)新威脅的能力。

影響：針對(duì)零日漏洞和新出現(xiàn)的攻擊模式的有效性降低。

缺乏領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)整合

挑戰(zhàn)：AI模型通常缺乏人類安全分析師的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)，難以理解已識(shí)別漏洞的上下文和影響。這可能導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估不準(zhǔn)確和補(bǔ)救措施無效。

影響：漏報(bào)漏洞、風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先級(jí)評(píng)估不準(zhǔn)確、資源浪費(fèi)。

偏差和公平性

挑戰(zhàn)：AI模型可能會(huì)繼承它們所訓(xùn)練的數(shù)據(jù)中的偏差，導(dǎo)致不公平或歧視性的結(jié)果。當(dāng)使用AI評(píng)估不同團(tuán)隊(duì)或組織開發(fā)的系統(tǒng)的安全性時(shí)，這可能會(huì)成為一個(gè)特別關(guān)注的問題。

影響：不公平或歧視性的安全評(píng)估，以及可能面臨法律或聲譽(yù)損害。

不斷演變的威脅環(huán)境

挑戰(zhàn)：威脅環(huán)境在不斷演變，新的漏洞和攻擊技術(shù)不斷出現(xiàn)。AI模型必須持續(xù)更新和重新訓(xùn)練，以保持對(duì)這些不斷演變的威脅的有效性。

影響：隨著時(shí)間推移，有效性降低，需要持續(xù)維護(hù)和更新。

監(jiān)管和道德考量

挑戰(zhàn)：在漏洞發(fā)現(xiàn)中使用AI帶來了監(jiān)管和道德方面的考慮，特別是圍繞數(shù)據(jù)隱私、透明度和問責(zé)制。

影響：法律和道德風(fēng)險(xiǎn)、可能造成聲譽(yù)損害，需要謹(jǐn)慎考慮基于AI的漏洞發(fā)現(xiàn)的道德影響。

解鎖 AI 漏洞發(fā)現(xiàn)的無限潛力

針對(duì)這些挑戰(zhàn)，我們可以通過多方面的解決方案來提高AI漏洞研究的準(zhǔn)確性和可靠性：

提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量

旨在提高準(zhǔn)確性，改善覆蓋范圍，減少對(duì)大量標(biāo)注數(shù)據(jù)集的依賴。

• 數(shù)據(jù)增廣：生成合成數(shù)據(jù)來補(bǔ)充真實(shí)世界數(shù)據(jù)集。技術(shù)包括代碼變異、模糊測(cè)試和模擬攻擊場(chǎng)景。
• 主動(dòng)學(xué)習(xí)：優(yōu)先標(biāo)注對(duì)AI模型最有價(jià)值的數(shù)據(jù)點(diǎn)，減少對(duì)大量標(biāo)注數(shù)據(jù)集的需求。
• 遷移學(xué)習(xí)：利用在相關(guān)任務(wù)上預(yù)訓(xùn)練的模型，減少漏洞發(fā)現(xiàn)所需的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量。
• 數(shù)據(jù)清理和驗(yàn)證：實(shí)施嚴(yán)格的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制措施，從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中去除噪聲、偏差和不一致性。

增強(qiáng)可解釋性

旨在提高信任度和采用率，改善驗(yàn)證結(jié)果的能力，更容易集成到現(xiàn)有安全工作流程中。

• 可解釋AI(XAI)技術(shù)：采用SHAP值、LIME和注意力機(jī)制等技術(shù)，了解哪些特征對(duì)AI模型的預(yù)測(cè)最重要。
• 規(guī)則提?。洪_發(fā)從AI模型中提取人類可讀規(guī)則的方法，提供對(duì)其決策過程的見解。
• 可視化技術(shù)：使用可視化技術(shù)說明AI模型的行為，幫助安全分析師理解它如何識(shí)別漏洞。
• 混合AI系統(tǒng)：將AI模型與基于規(guī)則的系統(tǒng)或?qū)＜抑R(shí)相結(jié)合，為漏洞發(fā)現(xiàn)提供更透明和可理解的方法。

提高對(duì)抗對(duì)抗性攻擊的穩(wěn)健性

旨在降低對(duì)對(duì)抗性攻擊的脆弱性，提高整體安全態(tài)勢(shì)。

• 對(duì)抗性訓(xùn)練：在對(duì)抗性示例上訓(xùn)練AI模型，使其更能抵御對(duì)抗性攻擊。
• 輸入驗(yàn)證：實(shí)施輸入驗(yàn)證機(jī)制，檢測(cè)和過濾惡意或人為制造的輸入。
• 防御蒸餾：訓(xùn)練一個(gè)"學(xué)生"模型來模仿更復(fù)雜的"教師"模型的行為，使攻擊者更難制造對(duì)抗性示例。
• 異常檢測(cè)：使用異常檢測(cè)技術(shù)識(shí)別異?；蚩梢傻妮斎?，這可能表明存在對(duì)抗性攻擊。

降低計(jì)算復(fù)雜性和資源需求

旨在降低成本，提高可擴(kuò)展性，增加小型組織的可及性。

• 模型壓縮：使用剪枝、量化和知識(shí)蒸餾等技術(shù)來減小AI模型的大小和復(fù)雜度。
• 硬件加速：利用GPU和TPU等專用硬件加速AI訓(xùn)練和推理。
• 基于云的解決方案：利用基于云的AI平臺(tái)來卸載計(jì)算任務(wù)，減少本地基礎(chǔ)設(shè)施需求。
• 邊緣計(jì)算：在邊緣設(shè)備上部署AI模型，降低延遲和帶寬需求。

改善泛化能力，防止過度擬合

旨在提高對(duì)零日漏洞和新興攻擊模式的有效性。

• 正則化技術(shù)：采用L1和L2正則化等正則化技術(shù)，防止過度擬合，提高泛化能力。
• 交叉驗(yàn)證：使用交叉驗(yàn)證技術(shù)評(píng)估AI模型在看不見的數(shù)據(jù)上的性能，確保良好的泛化能力。
• 集成方法：結(jié)合多個(gè)AI模型，提高整體準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性。
• 課程學(xué)習(xí)：讓AI模型逐步訓(xùn)練更難的任務(wù)，提高其泛化到新的和看不見的漏洞的能力。

整合領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)

旨在提高準(zhǔn)確性，改善風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先級(jí)排序，補(bǔ)救措施更有效。

• 特征工程：在特征工程過程中融入領(lǐng)域知識(shí)，為AI模型創(chuàng)建更有價(jià)值和相關(guān)的特征。
• 人機(jī)協(xié)作系統(tǒng)：設(shè)計(jì)允許人類安全分析師審查和驗(yàn)證AI模型發(fā)現(xiàn)的系統(tǒng)，提供寶貴反饋和見解。
• 知識(shí)圖譜：使用知識(shí)圖譜表示漏洞、代碼組件和攻擊模式之間的關(guān)系，使AI模型能夠進(jìn)行更有效的推理。
• 混合系統(tǒng)：將AI模型與基于規(guī)則的系統(tǒng)或?qū)＜抑R(shí)相結(jié)合，為漏洞發(fā)現(xiàn)提供更全面、更準(zhǔn)確的方法。

解決偏差和公平性問題

旨在公平無偏差的安全評(píng)估，降低法律或聲譽(yù)損失風(fēng)險(xiǎn)。

• 偏差檢測(cè)和緩解：實(shí)施技術(shù)檢測(cè)并減輕訓(xùn)練數(shù)據(jù)和AI模型中的偏差。
• 公平感知訓(xùn)練：使用公平感知算法訓(xùn)練AI模型，最小化偏差，確保不同群體獲得公平結(jié)果。
• 透明度和問責(zé)制：記錄AI模型的開發(fā)過程，并對(duì)其決策過程提供清晰的解釋。
• 定期審計(jì)：定期審計(jì)AI模型，確保公平無偏差。

適應(yīng)不斷演變的威脅環(huán)境

旨在隨著時(shí)間推移提高有效性，主動(dòng)防御新興威脅。

• 持續(xù)學(xué)習(xí)：實(shí)施持續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)制，在新的漏洞和攻擊技術(shù)出現(xiàn)時(shí)更新和重新訓(xùn)練AI模型。
• 威脅情報(bào)整合：將威脅情報(bào)數(shù)據(jù)整合到AI模型中，主動(dòng)識(shí)別和應(yīng)對(duì)新興威脅。
• 紅隊(duì)演練：定期進(jìn)行紅隊(duì)演練，模擬真實(shí)攻擊，發(fā)現(xiàn)基于AI的漏洞發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的弱點(diǎn)。
• 協(xié)作和知識(shí)共享：在安全研究人員和AI開發(fā)者之間促進(jìn)協(xié)作和知識(shí)共享，跟上不斷演變的威脅環(huán)境。

解決監(jiān)管和道德考量

旨在降低法律和道德風(fēng)險(xiǎn)，提高公眾信任，負(fù)責(zé)任地在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域使用AI。

• 數(shù)據(jù)隱私合規(guī)：實(shí)施數(shù)據(jù)隱私措施，保護(hù)用于AI訓(xùn)練和推理的敏感數(shù)據(jù)。
• 透明度和問責(zé)制：在漏洞發(fā)現(xiàn)中使用AI時(shí)保持透明，并對(duì)其決策過程提供清晰解釋。
• 道德指引：制定并遵守基于AI的漏洞發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)開發(fā)和部署的道德指引。
• 利益相關(guān)方參與：與安全研究人員、開發(fā)人員和監(jiān)管者等利益相關(guān)方接觸，解決道德和監(jiān)管問題。

AI 正在徹底改變網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，AI 漏洞發(fā)現(xiàn)是其中的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。我們必須主動(dòng)擁抱這一革命性力量，并通過創(chuàng)新的技術(shù)和管理手段來最大限度發(fā)揮其潛力，同時(shí)有效管控相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。只有這樣，我們才能真正釋放 AI 的巨大能量，開啟網(wǎng)絡(luò)安全的新紀(jì)元。