網(wǎng)絡(luò)安全是安全數(shù)字時代最大的挑戰(zhàn)之一。隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊日益復(fù)雜和不斷演進，傳統(tǒng)的安全措施已經(jīng)無法完全保護我們的系統(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遇。AI 驅(qū)動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、手動和資源密集型模式轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃印⒆詣踊蛿?shù)據(jù)驅(qū)動的模式。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，并實現(xiàn)更安全、更具彈性的未來。

四個典型案例

談到AI漏洞發(fā)現(xiàn)，我們可以先來看看幾個典型的案例：

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

谷歌的AI增強型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)在開源項目中發(fā)現(xiàn)了20多個bug。其中包括2024年9月在OpenSSL中發(fā)現(xiàn)的一個長達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)動的Big Sleep使用類似人類的工作流程來探測代碼庫中的漏洞。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)公司實施了IBM Watson網(wǎng)絡(luò)安全解決方案來識別和響應(yīng)一場精心策劃的網(wǎng)絡(luò)釣魚活動。通過關(guān)聯(lián)各種數(shù)據(jù)點，Watson提供了可操作的情報，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

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

速度和自動化

優(yōu)勢：AI系統(tǒng)能夠比手動方式更快速、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)模快速檢測漏洞。

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會窗口。

提高準確性，減少誤報

優(yōu)勢：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)更準確地區(qū)分真實威脅和良性異常。這減輕了安全團隊的誤報負擔(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威脅，而不是追查誤報。

檢測新型和零日漏洞

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

影響：防御最危險和最復(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：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：實時評估安全態(tài)勢并主動檢測威脅，確保持續(xù)防御新出現(xiàn)的威脅。

上下文感知分析

優(yōu)勢：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。這允許更準確地評估風(fēng)險，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。

可擴展性和覆蓋范圍

優(yōu)勢：基于AI的漏洞檢測解決方案可以擴展以處理大型復(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。

與安全工具集成

優(yōu)勢：AI驅(qū)動的漏洞檢測可以與其他安全工具(如SIEM和SOAR)集成，實現(xiàn)自動化事件響應(yīng)，提高整體安全態(tài)勢。

影響：簡化安全運營，縮短事件響應(yīng)時間。

增強威脅情報

優(yōu)勢：AI可以分析大量威脅情報數(shù)據(jù)，識別新興威脅，并主動搜索可能被利用的漏洞。

影響：對未來攻擊實現(xiàn)主動防御，更好地了解威脅環(huán)境。

減少人為錯誤

優(yōu)勢：使用AI自動化漏洞檢測可減少人為錯誤的風(fēng)險，否則可能會導(dǎo)致遺漏漏洞或錯誤配置安全控制措施。

影響：更加一致可靠的漏洞檢測，降低被入侵的風(fēng)險。

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。正如我們在 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 認為，使用 AI 代理進行漏洞發(fā)現(xiàn)的主要挑戰(zhàn)之一是驗證和確認發(fā)現(xiàn)結(jié)果：如果沒有適當(dāng)?shù)尿炞C，AI 代理存在產(chǎn)生誤報的風(fēng)險，這會降低人們對其有效性的信任；同樣，AI 驅(qū)動的漏洞修復(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)量的標注數(shù)據(jù)進行有效訓(xùn)練。這種數(shù)據(jù)的稀缺性，尤其是針對零日漏洞，可能會限制基于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)可能會導(dǎo)致不準確的結(jié)果和漏報漏洞。

影響：降低準確性、覆蓋范圍有限，以及可能產(chǎn)生誤報或漏報。

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別出特定漏洞。這種缺乏可解釋性可能會阻礙信任和采用，因為安全分析師可能不愿依賴他們不理解的系統(tǒng)。

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

對抗性攻擊和規(guī)避

挑戰(zhàn)：AI驅(qū)動的漏洞發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)容易受到對抗性攻擊，攻擊者有意制造旨在欺騙AI和規(guī)避檢測的輸入。這可能導(dǎo)致漏報漏洞和錯誤報告。

影響：針對精明攻擊者的有效性降低，并可能導(dǎo)致安全漏洞。

計算復(fù)雜性和資源需求

挑戰(zhàn)：訓(xùn)練和運行用于漏洞發(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。這可能會限制基于AI的漏洞發(fā)現(xiàn)解決方案的可擴展性和可及性，尤其是對于較小的組織。

影響：高成本、可擴展性有限，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)檢測新威脅的能力。

影響：針對零日漏洞和新出現(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，難以理解已識別漏洞的上下文和影響。這可能導(dǎo)致風(fēng)險評估不準確和補救措施無效。

影響：漏報漏洞、風(fēng)險優(yōu)先級評估不準確、資源浪費。

偏差和公平性

挑戰(zhàn)：AI模型可能會繼承它們所訓(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評估不同團隊或組織開發(fā)的系統(tǒng)的安全性時，這可能會成為一個特別關(guān)注的問題。

影響：不公平或歧視性的安全評估，以及可能面臨法律或聲譽損害。

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，以保持對這些不斷演變的威脅的有效性。

影響：隨著時間推移，有效性降低，需要持續(xù)維護和更新。

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、可能造成聲譽損害，需要謹慎考慮基于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漏洞研究的準確性和可靠性：

提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量

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

• 數(shù)據(jù)增廣：生成合成數(shù)據(jù)來補充真實世界數(shù)據(jù)集。技術(shù)包括代碼變異、模糊測試和模擬攻擊場景。
• 主動學(xué)習(xí)：優(yōu)先標注對AI模型最有價值的數(shù)據(jù)點，減少對大量標注數(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)清理和驗證：實施嚴格的數(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。

增強可解釋性

旨在提高信任度和采用率，改善驗證結(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和注意力機制等技術(shù)，了解哪些特征對AI模型的預(yù)測最重要。
• 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。

提高對抗對抗性攻擊的穩(wěn)健性

旨在降低對對抗性攻擊的脆弱性，提高整體安全態(tài)勢。

• 對抗性訓(xùn)練：在對抗性示例上訓(xùn)練AI模型，使其更能抵御對抗性攻擊。
• 輸入驗證：實施輸入驗證機制，檢測和過濾惡意或人為制造的輸入。
• 防御蒸餾：訓(xùn)練一個"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抗性示例。
• 異常檢測：使用異常檢測技術(shù)識別異?；蚩梢傻妮斎?，這可能表明存在對抗性攻擊。

降低計算復(fù)雜性和資源需求

旨在降低成本，提高可擴展性，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平臺來卸載計算任務(wù)，減少本地基礎(chǔ)設(shè)施需求。
• 邊緣計算：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。
• 交叉驗證：使用交叉驗證技術(shù)評估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AI模型，提高整體準確性和穩(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

旨在提高準確性，改善風(fēng)險優(yōu)先級排序，補救措施更有效。

• 特征工程：在特征工程過程中融入領(lǐng)域知識，為AI模型創(chuàng)建更有價值和相關(guān)的特征。
• 人機協(xié)作系統(tǒng)：設(shè)計允許人類安全分析師審查和驗證AI模型發(fā)現(xiàn)的系統(tǒng)，提供寶貴反饋和見解。
• 知識圖譜：使用知識圖譜表示漏洞、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相結(jié)合，為漏洞發(fā)現(xiàn)提供更全面、更準確的方法。

解決偏差和公平性問題

旨在公平無偏差的安全評估，降低法律或聲譽損失風(fēng)險。

• 偏差檢測和緩解：實施技術(shù)檢測并減輕訓(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，并對其決策過程提供清晰的解釋。
• 定期審計：定期審計AI模型，確保公平無偏差。

適應(yīng)不斷演變的威脅環(huán)境

旨在隨著時間推移提高有效性，主動防御新興威脅。

• 持續(xù)學(xué)習(xí)：實施持續(xù)學(xué)習(xí)機制，在新的漏洞和攻擊技術(shù)出現(xiàn)時更新和重新訓(xùn)練AI模型。
• 威脅情報整合：將威脅情報數(shù)據(jù)整合到AI模型中，主動識別和應(yīng)對新興威脅。
• 紅隊演練：定期進行紅隊演練，模擬真實攻擊，發(fā)現(xiàn)基于AI的漏洞發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的弱點。
• 協(xié)作和知識共享：在安全研究人員和AI開發(fā)者之間促進協(xié)作和知識共享，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，提高公眾信任，負責(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)：實施數(shù)據(jù)隱私措施，保護用于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時保持透明，并對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)動力。我們必須主動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，同時有效管控相關(guān)風(fēng)險。只有這樣，我們才能真正釋放 AI 的巨大能量，開啟網(wǎng)絡(luò)安全的新紀元。