人工智能技術已經開始融入到各類應用系統中，但研究機構Gartner認為：目前的自動化技術應用水平和能力可以進一步提升。Gartner分析師預測：超自動化技術很快將會成為全球性的商業技術發展趨勢。在網絡安全領域，超自動化可能是讓組織有效管理眾多警報和網絡事件的利器。

什么是超自動化？

超自動化融合了機器人流程自動化、機器學習技術和人工智能等技術，旨在改進和完善以前需要人類決策者參與的業務和技術流程。由于低代碼/無代碼開發工具和敏捷DevOps流程大行其道，許多企業已經自動化處理每一項日常任務。超自動化將機器人自動化和質量提升到新的水平，結合機器學習/人工智能技術來復制人類決策流程。

想象一下智能系統基于異常復雜的數據集做出異常快速的決策，這就是超自動化。今天，超自動化可用于改進業務流程管理、iPaaS解決方案和安全系統。明天，超自動化會變得更先進。

超自動化的主要優點如下：

• 簡化和改進工作和流程的自動化。
• 改善業務敏捷性和DevOps策略。
• 增強低代碼/無代碼安全性。

超自動化的主要缺點如下：

• 需要下一代技術基礎設施。
• 整合的新興技術需要進一步融合。

超自動化和常規自動化（比如機器人流程自動化）之間有什么區別？

超自動化仍然建立在自動化的基礎上，但是超自動化結合人工智能和自動化工具，擴大了范圍，加大了復雜性。

超自動化在網絡安全領域的應用

如今日益倡導遠程工作、物聯網設備和多云架構，許多組織競相保護其重要資產。在此背景下，網絡安全的性質也在發生根本性變化。大多數安全解決方案已經結合下一代人工智能技術。而超自動化技術會進一步增強這些基于人工智能的系統的實用性，讓它們能夠做出人性化的、爭分奪秒的決策。

此外，網絡犯罪分子越來越了解人工智能/機器學習網絡安全解決方案的工作原理。先進的超自動化系統可更快地做出更復雜的決策，從而加大組織防御策略的復雜性。更先進的人工智能/機器學習解決方案本質上更難被預測，因此具有更好的防御性。

Gartner認為，采用超自動化的組織將通過自動化處理業務，將運營成本降低30%。但是在安全領域，采用超自動化處理網絡安全事件、改進復雜的多云基礎設施運維流程所節省的成本可能會更大。對于安全專業人員來說，超自動化已經融入到許多支持人工智能的下一代解決方案中，盡快了解超自動化的技術原理可能與了解機器人流程自動化和測試的原理一樣重要。

超自動化在安全領域的一些潛在用途包括如下：

• 人工智能系統使用自然語言處理審查電子郵件，以識別網絡釣魚企圖。
• 文檔安全系統使用光學字符識別技術（OCR）讀取掃描的文檔，以識別個人身份信息。
• 機器學習安全解決方案識別可疑的登錄上下文，要求提供進一步的登錄信息。

Gartner鼓勵組織應著眼于可行性和商業價值都很高的項目（見下圖）。

具體包括如下：

• 交易欺詐檢測；
• 基于文件的惡意軟件檢測；
• 流程行為分析；
• 異常系統行為檢測；
• Web域和聲譽評估；
• 資產清點和依賴映射優化。

更積極地擁抱超自動化

值得關注的是，Z世代（出生于網絡技術興起后的一代年輕人）更有可能擁抱超自動化，他們在未來幾年也可能成為采用超自動化技術的主力軍。這代人伴隨數字化技術成長，因此今天的供應鏈領導者希望他們成為創新者，從而加快供應鏈數字化，并為超自動化鋪平道路。Z世代技術專業人員可能會發現自己在迅速適應超自動化世界，從而提升在市場的競爭力。

Gartner特別指出，新冠疫情大大加快了各組織向自動化轉型。經濟衰退引發擔憂、組織削減開支以及更加需要彈性，這些將進一步推動組織采用自動化彈性系統。在日益復雜的網絡威脅形勢下，超自動化將成為安全行業背后的驅動力。

同樣，安全專業人員可能需要積極利用超自動化來節省寶貴的時間。隨著安全專業人員與大公司簽訂合同，托管安全服務提供商（MSSP）擴展到更龐大的客戶群，超自動化將節省更多工作時間。

大多數業內專業人員已經意識到自動化技術應用趨勢越來越快。超自動化立足于自動化且優化的流程，輔以更強大的實時決策，它很自然地成為自動化技術的下一站。對于安全專業人員來說，超自動化可以實現更有彈性的整體安全架構，以便洞察那些層出不窮的新型威脅。

參考鏈接：https://www.esecurityplanet.com/trends/cybersecurity-hyperautomation/