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譯者 | 晶顏
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人工智能是云安全領(lǐng)域的下一個(gè)熱點(diǎn)嗎？
如果您關(guān)注了過(guò)去一年左右關(guān)于生成式人工智能技術(shù)的頭條新聞，您可能也會(huì)有此疑問(wèn)。根據(jù)GenAI技術(shù)擁護(hù)者的說(shuō)法，云安全將會(huì)是被基于GenAI的工具所改變的諸多領(lǐng)域之一。
對(duì)此，其他一些人并不認(rèn)同。雖然可以看到生成式人工智能顛覆其他類型的安全工作流程（如警報(bào)管理）的潛力，但他們認(rèn)為，對(duì)于部署和管理基于云工作負(fù)載的企業(yè)來(lái)說(shuō)，云安全中的人工智能并不會(huì)成為下一個(gè)重大游戲規(guī)則改變者。
云安全
要理解為什么生成式人工智能可能不會(huì)徹底改變?cè)瓢踩?，您必須首先了解云安全需要什么?/p>
云安全是一個(gè)廣泛的術(shù)語(yǔ)，包含各種技術(shù)和責(zé)任。有些功能（如監(jiān)視云工作負(fù)載的異常情況）是任何類型環(huán)境中安全工作流的常見(jiàn)部分。而其他方面，比如確保組織用來(lái)管理云中訪問(wèn)權(quán)限的復(fù)雜身份和訪問(wèn)管理（IAM）策略對(duì)云安全來(lái)說(shuō)則是唯一的（或幾乎是唯一的）。
如果要列出為啟用云安全而必須做的所有事情，它可能是這樣的：
- 確保在設(shè)計(jì)云環(huán)境時(shí)考慮到安全性（例如，通過(guò)設(shè)計(jì)安全的云網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)）；
- 從云工作負(fù)載和基礎(chǔ)設(shè)施中收集指標(biāo)和日志，然后分析可能是安全風(fēng)險(xiǎn)跡象的異常情況；
- 使用云提供商的IAM框架配置適當(dāng)?shù)陌踩刂疲?/li>
- 隨著時(shí)間的推移監(jiān)視安全控制，以確保它們盡可能保持安全，并隨著用戶角色的變化和工作負(fù)載的發(fā)展而更新；
- 通過(guò)使用云訪問(wèn)安全代理（CASB）等工具，防止對(duì)基于云的服務(wù)進(jìn)行未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)。
人工智能在云安全中的好處和局限性
生成式人工智能能在多大程度上幫助簡(jiǎn)化這些工作流程？答案可能不會(huì)太多。
生成式人工智能為云安全增加有形價(jià)值的唯一機(jī)會(huì)可能是在安全監(jiān)控和響應(yīng)領(lǐng)域。在這種情況下，生成式人工智能可能有助于總結(jié)和解釋警報(bào)，以及幫助跨不同環(huán)境關(guān)聯(lián)安全數(shù)據(jù)。這就是Sysdig Sage之類的工具所做的事情，它是迄今為止出現(xiàn)的少數(shù)幾個(gè)利用生成式人工智能來(lái)實(shí)現(xiàn)云安全的工具之一。
具體來(lái)說(shuō)，人工智能在云安全中的潛在作用包括：
- 人工智能可以通過(guò)過(guò)濾噪音，將關(guān)鍵情況下的數(shù)據(jù)集減少到更易于管理的水平。這樣，安全分析師就可以更好地關(guān)注問(wèn)題，而不是無(wú)關(guān)的事件。
- 人工智能可以減少危機(jī)情況下的壓力和錯(cuò)誤，在這種情況下，一時(shí)的熱度可能會(huì)限制人們的視野，使人的感官遲鈍，損害解釋信息的能力，并導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論。
- 人工智能可以通過(guò)將數(shù)據(jù)集預(yù)處理為有意義的集合，將經(jīng)常降低安全團(tuán)隊(duì)效率的重復(fù)工作最小化。
- 人工智能可以顯著減少分析師因需要根據(jù)事件、日志和攻擊模式警報(bào)中的相關(guān)數(shù)據(jù)做出決策而產(chǎn)生的倦怠。
但是，由于警報(bào)總結(jié)和關(guān)聯(lián)作為安全工作流程的一部分發(fā)生在任何類型的環(huán)境中，而不僅僅是云環(huán)境，因此也可以說(shuō)，生成式人工智能并沒(méi)有為云安全帶來(lái)特別的價(jià)值。
此外，人工智能驅(qū)動(dòng)的威脅檢測(cè)和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)也沒(méi)有完全改變?cè)瓢踩挠螒蛞?guī)則。它將為這些工作流程增加一些效率，特別是對(duì)于經(jīng)驗(yàn)不足且往往無(wú)法使用傳統(tǒng)工具快速執(zhí)行任務(wù)的分析師而言。但即便如此，生成式人工智能也很難帶來(lái)超過(guò)10%或20%的效率提升。它不僅不會(huì)使分析人員檢測(cè)云安全威脅的速度提高四倍，也不會(huì)讓一個(gè)工程師完成過(guò)去需要10個(gè)工程師才能完成的工作。
云安全策略控制
那么驗(yàn)證云安全控制策略是否安全的任務(wù)呢？這似乎是一個(gè)生成式人工智能很有用武之地的領(lǐng)域，因?yàn)镚enAI工具可以評(píng)估IAM配置，并確定它們是否最適合組織的需求。
但在這方面，生成式人工智能同樣沒(méi)有提供太多價(jià)值。傳統(tǒng)的云安全工具已經(jīng)擅長(zhǎng)于使用更簡(jiǎn)單的分析方法檢測(cè)有風(fēng)險(xiǎn)的IAM配置。它們可以通過(guò)模式匹配和基于規(guī)則的分析來(lái)檢測(cè)多余的權(quán)限和過(guò)度特權(quán)的用戶。它們并不需要花哨的生成式人工智能模型。
結(jié)論
不要相信炒作：“人工智能有望成為解決如何保護(hù)云中浮動(dòng)的所有數(shù)據(jù)問(wèn)題的圣杯”。讓我們慢慢來(lái)。它可能無(wú)法解決所有問(wèn)題。
人工智能在某些方面確實(shí)很擅長(zhǎng)，但在其他方面卻不太擅長(zhǎng)。篩選大量的數(shù)據(jù)來(lái)建立用戶模式，并將其與他們的日常行為進(jìn)行比較？它在這方面很擅長(zhǎng)。應(yīng)對(duì)新的威脅？這種能力可能還需要幾年的時(shí)間。
許多宣稱自身人工智能技術(shù)優(yōu)勢(shì)的云安全公司實(shí)際上是在使用機(jī)器學(xué)習(xí)，這是一種較老的技術(shù)，并不“智能”，實(shí)際上只是全面人工智能的一個(gè)子集。
在當(dāng)今的云環(huán)境中，人工智能的最佳用途可能是每天有千兆字節(jié)傳入數(shù)據(jù)的組織。對(duì)于低數(shù)據(jù)流公司，其他解決方案可能更可取。
總而言之，生成式人工智能技術(shù)可能會(huì)提供一些機(jī)會(huì)，使某些云安全工作流程更高效。但不要指望它會(huì)徹底改變組織監(jiān)控和保護(hù)云環(huán)境的方式。傳統(tǒng)的云安全工具已經(jīng)非常擅長(zhǎng)它們所做的事情，而基于生成式人工智能的解決方案無(wú)法發(fā)揮想象中那么大的作用。
原文標(biāo)題：Generative AI in Cloud Security: All Buzz, No Bang，作者：Christopher Tozzi
當(dāng)前文章：云安全中的生成式AI：雷聲大雨點(diǎn)?。?！
文章來(lái)源：http://www.dlmjj.cn/article/dhcgpdh.html
