大多數安全解決方案提供商都聲稱可以全面覆蓋網絡攻擊的范圍。以下了解企業如何利用基于人工智能的漏洞管理工具來最大限度地提高其有效性。
為什么需要將人工智能納入漏洞管理?
大多數安全團隊都會進行漏洞評估，這是過去幾年發現漏洞的一種經過測試的有效方法。漏洞評估會檢查運營環境中是否存在過時或未打補丁的軟件和其他的漏洞。
傳統上，安全團隊使用漏洞評估工具進行漏洞管理，但傳統解決方案對于分布式環境的檢測效果不是很好，尤其是具有移動設備和物聯網設備的混合環境。傳統的漏洞工具也會忽略復雜的網絡攻擊媒介，例如憑據問題或網絡釣魚。
傳統安全解決方案不會優先考慮檢測漏洞，讓安全團隊在沒有場景的情況下處理多個漏洞列表。安全專業人員負責確定漏洞的嚴重性。
人工智能(特別是機器學習)可以實時分析數據，根據風險級別對漏洞進行優先級排序。人工智能驅動的解決方案包括威脅和漏洞管理功能，可以掃描和預測數千種攻擊媒介和威脅的風險。
處理漏洞有多重要?
漏洞的統計重點：
•根據常見漏洞和利用(CVE)，到2021年為止，已有超過12000個安全漏洞。
•漏洞的嚴重性平均達到70%，與2020年相同。
人工智能技術在漏洞管理中的用例
那么，如何使用人工智能技術進行漏洞管理?機器學習用于網絡安全以自動化威脅檢測和分析。
(1)改進的威脅檢測功能
用戶和事件行為分析(UEBA)等工具使用機器學習來分析用戶行為，以檢測任何未知危害的異常情況。人工智能技術對于檢測哪些資產對企業至關重要，并且應該受到更多保護。該系統可以比較不同的資產，建立正常的基線并標記顯著的資產。
(2)減少漏洞檢測中的誤報
漏洞檢測通常會出錯，并且在檢測過程中通常會導致大量誤報。安全團隊采用人工智能技術來檢測已經識別漏洞合法的可能性。人工智能系統會考慮哪個檢測機制標記了漏洞和其他因素。
(3)基于場景的漏洞風險評分
人工智能技術提供了安全團隊急需的基于場景的漏洞優先級排序。考慮到對資產背景的深入了解，這些技術可以開發更準確的風險評分。例如，它可能會發現實際上與網絡隔離的潛在風險的資產。
(4)使用情感分析檢測漏洞利用趨勢
采用情感分析中使用的相同技術可以證明對檢測漏洞趨勢很有用。人工智能工具可以從網絡安全聊天室和媒體網站收集數據，對其進行分析，并檢測要利用的漏洞趨勢。神經網絡和自然語言處理等人工智能技術可以識別正面/負面情緒并解釋文本的含義以評估風險。
(5)改進修復措施
許多企業面臨的挑戰是檢測到的漏洞超過了他們可以修復的范圍。由于人工智能技術提供了場景驅動的漏洞列表，企業可以使用這些信息來制定修復計劃建議。人工智能為安全團隊提供有關風險和漏洞評分的見解，從而改進漏洞修復。
漏洞管理不僅僅是采用正確的工具
無論人工智能對漏洞管理有多大用處，它都是一種工具。人工智能工具的應用需要精心設計的漏洞管理策略和熟練的安全團隊，以確保對漏洞的強大覆蓋和修復。
人工智能本身也不能免除風險，因為網絡攻擊者可以使用機器學習技術來操縱人工智能算法。此外，網絡攻擊者可以使用相同的技術來創建模仿合法人工智能算法的惡意軟件。
根據IBM公司的研究，網絡攻擊者可以使用四種常見的方法來對抗機器學習工具的檢測：
•中毒：這種方法為用于訓練機器學習模型的數據添加后門。
•竊取：網絡攻擊者竊取機器學習專有模型。
•規避：網絡攻擊者在這里可以訪問模型，修改輸入并影響模型的結果。
如何實現可靠的漏洞管理策略?
要實現一個全面的漏洞管理程序，需要結合幾個因素：首先構建一個知識庫，其中包括按重要性排序的資產列表。其次，該清單應轉化為可作為漏洞策略基礎的漏洞地圖。
正確的人工智能工具有助于使識別、確定優先級和修復漏洞的過程變得更加容易和有效。這與精心設計的計劃一起有助于形成強大的安全態勢。
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