網絡安全是安全數字時代最大的挑戰之一。隨著網絡攻擊日益復雜和不斷演進，傳統的安全措施已經無法完全保護我們的系統和數據。

人工智能為網絡安全領域帶來了全新的希望和機遇。AI 驅動的漏洞研究和安全解決方案正在徹底改變游戲規則，為我們提供了前所未有的主動防御能力。

由此，AI 已成為網絡安全專業人員的重要助手。AI漏洞發現不僅能幫助我們更快地發現錯誤，而且從根本上改變我們處理網絡安全的方式，從被動、手動和資源密集型模式轉變為主動、自動化和數據驅動的模式。這種轉變有可能顯著提高我們數字基礎設施的安全性，并實現更安全、更具彈性的未來。

四個典型案例

談到AI漏洞發現，我們可以先來看看幾個典型的案例：

Code Intelligence 的 Spark：在2024年10月的測試階段，Spark自主發現了開源wolfSSL庫中的一個基于堆的使用后釋放漏洞。除了設置項目并在命令行中輸入"cifuzz spark"之外，不需要任何手動干預。

谷歌的AI增強型OSS-Fuzz： 自2023年8月添加了大語言模型(LLM)功能以來，OSS-Fuzz已經在開源項目中發現了20多個bug。其中包括2024年9月在OpenSSL中發現的一個長達20年但先前未被發現的越界讀/寫漏洞。

谷歌的Big Sleep：由Gemini 1.5 Pro驅動的Big Sleep使用類似人類的工作流程來探測代碼庫中的漏洞。2024年10月，它發現了廣泛使用的開源數據庫引擎SQLite中的一個棧緩沖區下溢漏洞。

某全球金融服務公司和IBM Watson： 一家全球金融服務公司實施了IBM Watson網絡安全解決方案來識別和響應一場精心策劃的網絡釣魚活動。通過關聯各種數據點，Watson提供了可操作的情報，使該公司能夠在敏感客戶數據遭到入侵之前阻止了這次攻擊。

AI漏洞發現的優勢

基于AI的漏洞檢測相較傳統方法具有顯著優勢，包括更快的速度、更高的準確性和可擴展性，以及檢測新型和零日漏洞的能力。這些優勢使AI成為組織提高安全態勢、防御不斷演進的網絡威脅的重要工具。具體來說，包括以下幾個方面：

速度和自動化

優勢：AI系統能夠比手動方式更快速、更全面地掃描代碼庫、網絡流量和系統日志。這允許大規模快速檢測漏洞。

影響：更快發現漏洞意味著更快修復，從而縮小攻擊者的機會窗口。

提高準確性，減少誤報

優勢：經過良好訓練的AI模型能夠比傳統的基于規則的系統更準確地區分真實威脅和良性異常。這減輕了安全團隊的誤報負擔。

影響：更有效地利用安全資源，分析人員可以集中精力處理真實威脅，而不是追查誤報。

檢測新型和零日漏洞

優勢：AI可以學習惡意行為模式，并識別表明存在新的、此前未知(零日)漏洞的異常。傳統的基于簽名的檢測方法對這些威脅無效。

影響：防御最危險和最復雜的攻擊，否則這些攻擊將被忽視。 

持續監控和適應

優勢：AI系統可以持續監控系統和網絡的入侵跡象，適應不斷演變的威脅環境，并從新的攻擊模式中學習。

影響：實時評估安全態勢并主動檢測威脅，確保持續防御新出現的威脅。

上下文感知分析

優勢：AI可以在整體系統架構、業務邏輯和威脅環境的背景下分析漏洞。這允許更準確地評估風險，并優先修復最緊迫的漏洞。

影響：更有效地分配安全資源，首先解決最關鍵的漏洞。

可擴展性和覆蓋范圍

優勢：基于AI的漏洞檢測解決方案可以擴展以處理大型復雜環境，為所有資產提供全面覆蓋。

影響：無論組織規模大小或復雜程度如何，都能提供一致可靠的漏洞檢測。

與安全工具集成

優勢：AI驅動的漏洞檢測可以與其他安全工具(如SIEM和SOAR)集成，實現自動化事件響應，提高整體安全態勢。

影響：簡化安全運營，縮短事件響應時間。

增強威脅情報

優勢：AI可以分析大量威脅情報數據，識別新興威脅，并主動搜索可能被利用的漏洞。

影響：對未來攻擊實現主動防御，更好地了解威脅環境。

減少人為錯誤

優勢：使用AI自動化漏洞檢測可減少人為錯誤的風險，否則可能會導致遺漏漏洞或錯誤配置安全控制措施。

影響：更加一致可靠的漏洞檢測，降低被入侵的風險。

AI漏洞發現的挑戰

盡管AI技術在過去幾年里取得了快速進展，但將這些工具應用于漏洞研究并非毫無障礙。正如我們在 OpenAI 的ChatGPT 或谷歌的 Gemini 等通用 LLM 中看到的那樣，在使用 GenAI 模型時需要解決數據質量、幻覺和被不法分子濫用等問題。

因此，Code Intelligence 聯合創始人兼首席產品官 Khaled Yakdan 認為，使用 AI 代理進行漏洞發現的主要挑戰之一是驗證和確認發現結果：如果沒有適當的驗證，AI 代理存在產生誤報的風險，這會降低人們對其有效性的信任；同樣，AI 驅動的漏洞修復也存在如何確保提出的修復真正解決了問題，而不會引入新的 bug 或回歸的問題。

數據依賴性和質量

挑戰：AI模型需要大量高質量的標注數據進行有效訓練。這種數據的稀缺性，尤其是針對零日漏洞，可能會限制基于AI的漏洞發現系統的性能。此外，有偏差或不完整的數據可能會導致不準確的結果和漏報漏洞。

影響：降低準確性、覆蓋范圍有限，以及可能產生誤報或漏報。

可解釋性

挑戰：許多AI模型，尤其是深度學習模型，都是"黑箱"操作，難以理解它們為何識別出特定漏洞。這種缺乏可解釋性可能會阻礙信任和采用，因為安全分析師可能不愿依賴他們不理解的系統。

影響：難以驗證結果、排查問題，并將AI集成到現有安全工作流程中。

對抗性攻擊和規避

挑戰：AI驅動的漏洞發現系統容易受到對抗性攻擊，攻擊者有意制造旨在欺騙AI和規避檢測的輸入。這可能導致漏報漏洞和錯誤報告。

影響：針對精明攻擊者的有效性降低，并可能導致安全漏洞。

計算復雜性和資源需求

挑戰：訓練和運行用于漏洞發現的AI模型可能非常昂貴，需要大量硬件資源和能源消耗。這可能會限制基于AI的漏洞發現解決方案的可擴展性和可及性，尤其是對于較小的組織。

影響：高成本、可擴展性有限，以及可能出現性能瓶頸。

過度擬合和泛化能力

挑戰：AI模型可能會過度擬合訓練數據，在已知漏洞上表現良好，但在新的或看不見的漏洞上失效。這限制了基于AI系統檢測新威脅的能力。

影響：針對零日漏洞和新出現的攻擊模式的有效性降低。

缺乏領域專業知識整合

挑戰：AI模型通常缺乏人類安全分析師的領域專業知識，難以理解已識別漏洞的上下文和影響。這可能導致風險評估不準確和補救措施無效。

影響：漏報漏洞、風險優先級評估不準確、資源浪費。

偏差和公平性

挑戰：AI模型可能會繼承它們所訓練的數據中的偏差，導致不公平或歧視性的結果。當使用AI評估不同團隊或組織開發的系統的安全性時，這可能會成為一個特別關注的問題。

影響：不公平或歧視性的安全評估，以及可能面臨法律或聲譽損害。

不斷演變的威脅環境

挑戰：威脅環境在不斷演變，新的漏洞和攻擊技術不斷出現。AI模型必須持續更新和重新訓練，以保持對這些不斷演變的威脅的有效性。

影響：隨著時間推移，有效性降低，需要持續維護和更新。

監管和道德考量

挑戰：在漏洞發現中使用AI帶來了監管和道德方面的考慮，特別是圍繞數據隱私、透明度和問責制。

影響：法律和道德風險、可能造成聲譽損害，需要謹慎考慮基于AI的漏洞發現的道德影響。

解鎖 AI 漏洞發現的無限潛力

針對這些挑戰，我們可以通過多方面的解決方案來提高AI漏洞研究的準確性和可靠性：

提高數據質量和數量

旨在提高準確性，改善覆蓋范圍，減少對大量標注數據集的依賴。

• 數據增廣：生成合成數據來補充真實世界數據集。技術包括代碼變異、模糊測試和模擬攻擊場景。
• 主動學習：優先標注對AI模型最有價值的數據點，減少對大量標注數據集的需求。
• 遷移學習：利用在相關任務上預訓練的模型，減少漏洞發現所需的訓練數據量。
• 數據清理和驗證：實施嚴格的數據質量控制措施，從訓練數據中去除噪聲、偏差和不一致性。

增強可解釋性

旨在提高信任度和采用率，改善驗證結果的能力，更容易集成到現有安全工作流程中。

• 可解釋AI(XAI)技術：采用SHAP值、LIME和注意力機制等技術，了解哪些特征對AI模型的預測最重要。
• 規則提取：開發從AI模型中提取人類可讀規則的方法，提供對其決策過程的見解。
• 可視化技術：使用可視化技術說明AI模型的行為，幫助安全分析師理解它如何識別漏洞。
• 混合AI系統：將AI模型與基于規則的系統或專家知識相結合，為漏洞發現提供更透明和可理解的方法。

提高對抗對抗性攻擊的穩健性

旨在降低對對抗性攻擊的脆弱性，提高整體安全態勢。

• 對抗性訓練：在對抗性示例上訓練AI模型，使其更能抵御對抗性攻擊。
• 輸入驗證：實施輸入驗證機制，檢測和過濾惡意或人為制造的輸入。
• 防御蒸餾：訓練一個"學生"模型來模仿更復雜的"教師"模型的行為，使攻擊者更難制造對抗性示例。
• 異常檢測：使用異常檢測技術識別異常或可疑的輸入，這可能表明存在對抗性攻擊。

降低計算復雜性和資源需求

旨在降低成本，提高可擴展性，增加小型組織的可及性。

• 模型壓縮：使用剪枝、量化和知識蒸餾等技術來減小AI模型的大小和復雜度。
• 硬件加速：利用GPU和TPU等專用硬件加速AI訓練和推理。
• 基于云的解決方案：利用基于云的AI平臺來卸載計算任務，減少本地基礎設施需求。
• 邊緣計算：在邊緣設備上部署AI模型，降低延遲和帶寬需求。

改善泛化能力，防止過度擬合

旨在提高對零日漏洞和新興攻擊模式的有效性。

• 正則化技術：采用L1和L2正則化等正則化技術，防止過度擬合，提高泛化能力。
• 交叉驗證：使用交叉驗證技術評估AI模型在看不見的數據上的性能，確保良好的泛化能力。
• 集成方法：結合多個AI模型，提高整體準確性和穩健性。
• 課程學習：讓AI模型逐步訓練更難的任務，提高其泛化到新的和看不見的漏洞的能力。

整合領域專業知識

旨在提高準確性，改善風險優先級排序，補救措施更有效。

• 特征工程：在特征工程過程中融入領域知識，為AI模型創建更有價值和相關的特征。
• 人機協作系統：設計允許人類安全分析師審查和驗證AI模型發現的系統，提供寶貴反饋和見解。
• 知識圖譜：使用知識圖譜表示漏洞、代碼組件和攻擊模式之間的關系，使AI模型能夠進行更有效的推理。
• 混合系統：將AI模型與基于規則的系統或專家知識相結合，為漏洞發現提供更全面、更準確的方法。

解決偏差和公平性問題

旨在公平無偏差的安全評估，降低法律或聲譽損失風險。

• 偏差檢測和緩解：實施技術檢測并減輕訓練數據和AI模型中的偏差。
• 公平感知訓練：使用公平感知算法訓練AI模型，最小化偏差，確保不同群體獲得公平結果。
• 透明度和問責制：記錄AI模型的開發過程，并對其決策過程提供清晰的解釋。
• 定期審計：定期審計AI模型，確保公平無偏差。

適應不斷演變的威脅環境

旨在隨著時間推移提高有效性，主動防御新興威脅。

• 持續學習：實施持續學習機制，在新的漏洞和攻擊技術出現時更新和重新訓練AI模型。
• 威脅情報整合：將威脅情報數據整合到AI模型中，主動識別和應對新興威脅。
• 紅隊演練：定期進行紅隊演練，模擬真實攻擊，發現基于AI的漏洞發現系統的弱點。
• 協作和知識共享：在安全研究人員和AI開發者之間促進協作和知識共享，跟上不斷演變的威脅環境。

解決監管和道德考量

旨在降低法律和道德風險，提高公眾信任，負責任地在網絡安全領域使用AI。

• 數據隱私合規：實施數據隱私措施，保護用于AI訓練和推理的敏感數據。
• 透明度和問責制：在漏洞發現中使用AI時保持透明，并對其決策過程提供清晰解釋。
• 道德指引：制定并遵守基于AI的漏洞發現系統開發和部署的道德指引。
• 利益相關方參與：與安全研究人員、開發人員和監管者等利益相關方接觸，解決道德和監管問題。

AI 正在徹底改變網絡安全領域，AI 漏洞發現是其中的關鍵驅動力。我們必須主動擁抱這一革命性力量，并通過創新的技術和管理手段來最大限度發揮其潛力，同時有效管控相關風險。只有這樣，我們才能真正釋放 AI 的巨大能量，開啟網絡安全的新紀元。