人工智能(AI)工具增强了网络安全的执行效率,简化了团队的工作流程。
根据Dark Reading的企业安全研究报告,安全专家指出,在安全流程中融入大型语言模型(LLM)和生成式人工智能(GenAI)技术,能够显著提升威胁检测的效率,同时增强分析师的工作效能。报告中频繁强调了“效率”和“有效性”这两个关键词。
根据 Dark Reading 的网络安全领域人工智能与机器学习调查,使用生成式 AI 和大型语言模型进行网络安全计划的首要三大好处是:更高效的威胁检测 (占 28%)、提高分析师的生产力和效率 (占 27%),以及更好的威胁情报分析 (占 23%)。
人工智能工具正在提升分析师的工作效率。近五分之一(19%)的受访者表示,AI显著加快了报告生成的速度;同样比例(19%)的受访者则赞扬AI在学习新信息方面的适应性和自学能力。另有15%的受访者认为,AI通过分析安全警报有效减少了误报,从而减轻了他们的工作压力;而其余15%的受访者则对AI在帮助发现并纠正错误配置方面的作用表示赞赏。
网络安全专业人士也认识到AI的积极作用,包括主动威胁检测(占16%)、更深入的用户行为分析(占15%)、加快事件响应(占15%)以及改善整体的安全状况(占11%)。
对于业务而言,LLM工具的引入也有其积极作用。它们能够优化资源分配,提高组织网络效率并降低成本(分别占比13%和9%)。受访者还发现了扩大GenAI运营规模的方法(占比12%),以及通过补充现有团队技能来提升网络安全响应能力(占比12%)。在预算方面,LLM的使用可以减少对额外员工人数的需求(占比11%),同时降低运营成本(占比9%)。
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