随着网络安全威胁的不断演变，安全技术在实战化发展的同时，攻击者也在利用最新的技术和工具，如高级持续性威胁（APT）、勒索软件和供应链攻击，这些新型威胁往往绕过传统防御措施。零日漏洞和社会工程学手段使得攻击更加隐蔽和难以防范，而传统的静态安全防护措施已难以有效应对。其次，许多企业在安全投入上不足，预算、人力和技术资源有限，导致安全团队无法全面覆盖所有潜在风险点，特别是在面对大规模和高频率的攻击时，响应速度和效率受到限制。为了在这场没有硝烟的战争中立于不败之地，企业和组织必须采用更加智能、动态的安全防护策略。通过AI驱动“持续验证，看见安全”这一安全防护理念，确保安全防护能够经得住不断变化的攻击。

安全验证，主动防御的关键技术之一

安全有效性验证通常是指对安全措施和策略的有效性进行验证的过程。这可能包括对安全设备的配置、安全策略的实施、安全团队的响应能力等方面进行评估。经常用于验证潜在攻击者如何实际利用已识别的威胁暴露，以及保护系统和流程如何反应。现有蓝队和红队工具正在向高度定制化和灵活侵入性靠拢，以更有效地测试企业的防御能力，包括安全控制和监控工具的功效和配置。由此产生的见解可以更轻松地进行跨团队决策，包括动员决策者分配相关资源。安全有效性验证的目的确保安全措施能够在实际攻击中发挥作用，防止或减少安全事件造成的损害。

AI协同，红蓝对抗能力提升

AI驱动的安全验证技术可以显著提升红蓝队攻击和防御的能力。红队可以利用AI进行更复杂和高效的攻击模拟，而蓝队则可以依靠AI实现更精准的威胁检测、自动化响应和持续改进。这种技术的应用不仅提高了对抗演练的真实性和有效性，还增强了企业在实际网络安全环境中的防护能力。

红队提升：站在攻击者角度，模拟真实的APT攻击手段，细粒度地评估客户安全防御体系能力。在整体建设中，可分为自动化攻击模拟、智能决策调整、社会工程学攻击、大数据攻击分析四步。

• 自动化攻击模拟

生成攻击场景：AI可以自动生成复杂的攻击场景，包括多阶段攻击、社会工程学攻击等，模拟真实世界的攻击行为。

零日漏洞利用：通过机器学习模型分析已知漏洞和攻击模式，预测并生成可能的零日漏洞利用代码。

• 智能决策调整

动态策略调整：AI可以根据目标系统的实时响应情况，动态调整攻击策略，提高攻击的成功率。

优化攻击路径：通过图论和路径规划算法，AI可以找到最优的攻击路径，绕过防御措施。

• 社会工程学攻击

个性化钓鱼邮件：AI可以生成高度个性化的钓鱼邮件，增加攻击成功的可能性。

语音合成与欺骗：使用语音合成技术进行电话欺诈，模仿特定人员的声音，以获取敏感信息。

• 大数据攻击分析

威胁情报分析：AI可以分析大量的威胁情报数据，发现潜在的攻击机会和弱点。

历史数据学习：通过学习历史攻击数据，AI可以识别出最有效的攻击方法和手段。

蓝队提升：利用现有安全解决方案，对入僵进行防护、识别、评估和响应，客户提供一体化的安全防御保障。在整体建设中，可分为威胁持续检测、威胁情报分析、安全事件取证三步。

• 威胁持续检测

异常行为检测：AI可以通过用户和实体行为分析（UEBA）技术，建立正常行为基线，检测偏离基线的异常行为。

入侵检测系统（IDS）：AI增强的IDS可以更准确地识别和分类网络流量中的恶意活动。

• 威胁情报分析

实时威胁情报：AI可实时整合和分析来自多个来源的威胁情报，提供最新的威胁信息。

关联分析：通过自然语言处理（NLP）和机器学习模型，AI可以关联内部日志数据和外部威胁情报，发现潜在的威胁活动。

• 安全事件取证

快速调查：AI可以加速安全事件的调查过程，通过自动化工具收集和分析相关数据。

取证分析：AI可以帮助分析大量日志数据，提取关键证据，支持后续的法律行动。

持续验证，看见安全

实现持续安全验证的关键步骤在于构建一个动态、智能且全面的安全防护体系。企业可以通过自动化验证性测试发现企业内部真实存在的攻击面，利用智能迭代攻击模型更能够将多类型弱点进行关联，发现隐藏的漏洞，深度挖掘企业攻击面。更以KillChain 杀伤链模型为辅助，对目标进行细粒度的模拟攻击测试，呈现完整的攻击链路和攻击方法，暴露弱点的同时不影响业务连续性。安全验证体系不再仅是对防火墙、WAF、EDR等单一控制措施进行有效性验证，更能提供对勒索软件防御、APT检测、横向移动等场景化的安全验证能力 ，让企业安全安全防护经得住不断变化的攻击。