AI赋能网络安全：如何在工作流程中建立信任
在网络安全领域，速度至关重要，但信任是基石。人工智能（AI）必须在保证快速响应的同时，确保决策的可靠性，以避免失误和业务中断。
在网络安全领域，速度决定成败。但没有信任的速度可能和毫无作为一样危险——甚至更糟。一个草率而不准确的决策可能会扰乱关键系统，导致不必要的宕机，并削弱人们对您安全运营的信心。
这正是为什么网络安全领域的AI不仅仅是为了追求更快的检测和响应，更重要的是要在系统和分析师的每一个决策中建立起信任。
从“发现问题”到“解决问题”之间的鸿沟，是网络安全领域最危险的问题之一。攻击者正是利用这个时间差，趁着防御者手忙脚乱地亡羊补牢时，扩大攻击成果，站稳脚跟。
AI正在通过加快响应速度，并使工作流程更准确、更可靠、更能适应不同组织的特定需求，来帮助弥合这一鸿沟。
信任是网络安全最重要的衡量标准
在实践中，对安全运营的信任可以归结为两个关键标准：
- 准确性： 它能否正确识别威胁，并执行预期的操作，而不会造成不必要的业务中断？
- 可靠性： 它能否在不同的场景、环境和时间段内始终如一地做到这一点？
对于网络安全领域的AI来说，这些都是可以实际衡量和操作的要求。
即使是传统的自动化流程，不准确也可能造成实实在在的损害。例如，一个为应对凭证填充攻击（credential stuffing）而配置错误的预设方案，可能会因为检测逻辑的缺陷而锁定数百名合法用户。一个过于“热情”的网络钓鱼防护流程，则可能将关键的业务邮件隔离。
当错误的操作以机器般的速度发生时，其影响是即时且广泛的。
为什么在“智能体时代”，信任更加重要
“智能体AI”（Agentic AI）的出现加剧了这些风险。第一波AI浪潮主要只是加速了现有的工作流程。它仍然依赖于人类定义的预设方案，这意味着最大的风险无非是错误的脚本被执行得太快了。
然而，智能体AI系统不仅仅是遵循规则。它们会实时进行调查、决策和行动，并随着事态的发展而调整策略。
这意味着在更多决策点上，准确性和可靠性都至关重要——这不仅体现在系统遵循计划的执行力上，也体现在它从一开始是否选择了正确的计划。
例如，一个检测到网络中存在恶意横向移动的智能体AI系统可能会：
- 关联分析 来自活动目录（Active Directory）的身份验证日志、来自端点检测与响应（EDR）工具的遥测数据，以及内网（东西向）网络流量模式，以识别可疑的凭证使用行为。
- 决策 禁用受影响的Kerberos票证，并撤销与被盗账户相关的特定OAuth令牌——而不是将域内的所有用户都锁定。
- 实时调整 如果在响应过程中检测到新的权限提升尝试，它会中途调整策略，自动部署一个“即时”（just-in-time）的特权访问管理（PAM）策略，以限制对敏感系统的访问。
- 触发 实时更新入侵检测/防御系统（IDS/IPS）的规则，以阻止来自已识别源主机的进一步横向连接。
在这个场景中，AI并非只是运行一个预先编码的“禁用账户”脚本。它是在根据实时遥测数据做出多层次的遏制决策，随着新指标的出现而调整其行动，并应用有针对性的对策，从而最大限度地减少对业务运营的干扰。
这种判断必须是准确、可靠且透明的。任何一个失误都可能切断合法的管理会话、扰乱关键业务运营，或在生产系统中触发不必要的故障转移。
归根结底，信任是允许AI拥有如此高级别自主权的“通行证”。如果没有经过验证的准确性和可靠性，你不可能放心地将那些在几秒钟内发生并直接影响业务运营的决策权交出去。
如何在AI中建立可操作的信任
当AI系统能够独立行动时，信任来源于我们为其设置的、让这种信任变得合理的“操作护栏”和反馈循环。这意味着：
- 设定明确的护栏： 为AI可以自主行动的范围和需要人工干预的场景划定清晰的边界。
- 在真实场景中进行测试： 在部署前，在您的实际环境中模拟各种安全事件，以验证其准确性和可靠性。
- 建立持续的反馈循环： 将分析师的审查意见和遥测数据反馈给系统，使其能够不断学习和改进。
- 长期衡量信任度： 跟踪如真实告警率、平均遏制时间（MTTC）以及在不同类型事件中的表现一致性等指标。
市面上已经有一些平台展示了这种模式的实际运作方式。最好的平台能够适应每个客户的环境，并为每一个决策提供清晰的可见性，使分析师能够轻松验证AI的操作并优化未来的响应策略。
结语
随着AI系统在安全运营中扮演越来越自主的角色，容错空间正变得越来越小。准确性和可靠性已成为部署AI的前提条件。
要将信任操作化，意味着要为自主行动定义清晰的边界，在真实条件下验证其性能，并在人类分析师和AI系统之间保持持续的反馈循环。只有这样，分析师才能真正信任他们的工作流程。
