AI & Big Data 前天 06:25
AI赋能网络安全:漏洞检测与修复的新篇章
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近期,人工智能在网络安全领域展现出巨大潜力,特别是在漏洞检测与修复方面取得了显著进展。Google的Project Zero与DeepMind合作开发的Naptime和Big Sleep项目,利用大型语言模型(LLM)辅助漏洞研究,并发现了SQLite和Chrome的多个漏洞。DeepMind推出的AI代理CodeMender更能自动发现并修复软件漏洞。微软则利用Microsoft Security Copilot加速漏洞发现,并开发了恶意软件分类AI代理Project Ire。此外,DARPA主办的AI网络挑战赛(AIxCC)通过竞赛形式推动AI驱动的资安工具发展,以自动保护国家关键基础设施。Gartner报告也指出,AI代理、决策智慧、机密运算、密码学敏捷性等AI相关技术将在未来几年内趋于成熟,为应对日益复杂的网络威胁提供新的解决方案。

💡 AI在网络安全领域的创新应用正在加速,特别是大型语言模型(LLM)在漏洞发现和修复方面展现出强大能力。Google的Naptime、Big Sleep和DeepMind的CodeMender等项目,以及微软的Security Copilot,都标志着AI在自动化安全研究和代码修复方面取得了突破性进展,能够更高效地识别和解决软件缺陷。

🛡️ 政府和国防机构正积极通过竞赛和项目推动AI驱动的网络安全技术发展。DARPA主办的AI网络挑战赛(AIxCC)旨在通过竞赛激励各方开发自动化的网络推理系统(CRS),以保护国家关键基础设施免受网络攻击。这种由政府主导的合作模式,加速了AI在网络安全领域的实际应用和成熟度。

📈 市场研究机构如Gartner预测,AI代理(AI Agents)、决策智慧(Decision Intelligence)、机密运算(Confidential Computing)和密码学敏捷性(Crypto-Agility)等AI相关技术将在未来2至5年内成熟。这些技术将为企业提供更强大的工具来应对复杂且不断演变的数字威胁,特别是在数据安全、隐私保护和基础设施韧性方面。

🌐 面对地缘政治紧张和生成式AI带来的新风险,企业需要优先考虑与韧性相关的创新技术。Gartner建议企业关注机密运算、数字免疫系统和密码学敏捷性,同时加强假信息防护,以确保科技主权和应对新兴威胁,传统安全措施已不足以应对当前挑战。

最近AI資安創新技術發展的消息當中,產業與政府領域陸續出現利用AI偵測漏洞、甚至修補漏洞的重大突破。

例如,Google旗下的Project Zero與DeepMind合作發展的Naptime,以及後繼的Big Sleep,都是以大型語言模型(LLM)輔助資安漏洞研究的專案,該公司陸續揭露以此發現的資料庫系統SQLite的漏洞CVE-2025-6965,以及瀏覽器Chrome的記憶體越界寫入漏洞CVE-2025-9132,到了今年10月,DeepMind公布新AI代理CodeMender,號稱可自動發現並修補軟體漏洞。

微軟也積極發展這方面的應用,先是在今年的3月底,公開利用Microsoft Security Copilot加快漏洞發現流程,涵蓋GRUB2、U-boot、Barebox等開放原始碼的系統開機啟動軟體,到了8月,他們揭露惡意軟體分類AI代理Project Ire的原型。

而在iThome電腦報週刊10月第三週的封面故事當中,我們想對大家介紹一個由國家政府推動的AI資安競賽,呈現AI資安技術發展的新方向。

這個特別的活動,是美國國防高等研究計畫署(DARPA)主辦的AI網路挑戰賽(AI Cyber Challenge,AIxCC),透過號召各方高手比賽的形式,推動AI驅動的資安工具發展,自動保護國家的關鍵基礎設施(CI)。今年8月最終決賽成績揭曉,全世界都看到優秀參賽隊伍設計的自動化網路推理系統(Cyber Reasoning System,CRS)成效,了解自動偵測漏洞、生成修補程式、分析漏洞報告的可行性。

除了大型科技主導的研究,以及政府推動的技術競賽,在市場調查研究機構的觀察分析,也可以看到AI資安下一波的發展重點。

根據Gartner發布的《2025年新興技術成熟度曲線報告》,特別點名機器客戶(Machine Customers)、AI代理(AI Agents)、決策智慧(Decision Intelligence)、可程式化貨幣(Programmable Money),其中AI代理與決策智慧這兩類產品,被認為2至5年將成熟。

而在資安方面,Gartner將科技與社會的脆弱(Techno-societal fragility)列入評估的主題,突顯他們對此議題的重視。以2至5年內將趨於成熟的產品,Gartner認為有下列技術:機密運算(Confidential Computing)、密碼學敏捷性(Crypto-Agility),5至10年成熟的產品,則是:同態加密(Homomorphic Encryption)、數位免疫系統(Digital Immune System)、假資訊防護(Disinformation Security)。

Gartner表示,地緣政治的緊張與生成式AI的興起帶來新的風險,助長大家對於資料安全、隱私保護,以及數位與實體基礎架構韌性的擔憂,單靠傳統安全措施不足以因應這些不斷演進的威脅。因此,他們建議企業與組織應優先考量與韌性(resilience)有關的創新技術,像是機密運算、數位免疫系統、密碼學敏捷性,在此同時,也須積極強化假資訊防護,確保科技主權,以及採用具有能源再生、能源效率的建築(resource-positive buildings)。

上述顯然是從整體資安防護的角度考量AI資安新興技術的未來發展與應用,接下來,我們可以看看稍早發布的其他資安技術成熟度曲線報告。

例如,在資安維運(Security Operations)這類解決方案當中,與AI資安防護相關的技術,像是:AI SOC代理、自動資安控管評估、網路安全AI助理,均需要5至10年成熟。

在網路風險管理(Cyber-Risk Management),包含上面提到的網路安全AI助理在內,AI信任、風險和安全管理(AI TRiSM),以及網路風險管理的AI應用,也是5至10年成熟。

關於應用程式安全(Application Security),2至5年成熟的AI資安技術類型,主要是AI程式碼安全助理,5至10年成熟的類型,包括模型上下文協定(MCP)、AI安全性測試、AI閘道、AI執行時期防禦(AI Runtime Defense);資料安全的部分,2至5年成熟的AI資安技術類型,包括:AI信任、風險和安全管理,以及2025新興技術報告提到的密碼學敏捷性、機密運算,5至10年成熟的類型,有AI安全態勢管理(AI SPM)、AI執行時期防禦,以及2025新興技術報告提到的同態加密。

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