人工智能不再是一种新兴趋势，它正在积极重塑网络安全。
对于企业 CISO 来说，人工智能带来了双重挑战：既要实现创新，又要管理迅速扩大的攻击面。员工正在大规模采用人工智能工具，而对手也在利用同样的技术加速和完善攻击。
其结果是：速度、规模和复杂性同时增加的新安全模式。
挑战：数据超越控制
随着生成式人工智能融入日常工作流程，企业数据正在超越传统的安全边界。
用户是
- 将文件上传至人工智能平台
- 通过提示共享敏感信息
- 将人工智能融入自动化工作流程
这就带来了一个重要风险：一旦数据离开企业环境，就会失去可见性和控制。
关键概念：授权边界
当数据进入第三方人工智能系统时，这种控制就会被削弱，同时也会降低对数据处理或存储方式的可视性。
对于首席信息安全官来说，保护这一边界是人工智能风险管理的基础。
威胁：人工智能助力下一代攻击
人工智能正在加速网络攻击的速度和复杂程度。
威胁行为者正在利用人工智能来
- 发起大规模、高针对性的网络钓鱼活动
- 生成可躲避传统检测的多态恶意软件
- 创建基于深度伪造的社交工程攻击
- 多阶段攻击工作流程自动化
以前需要数周才能完成的工作，现在几分钟就能完成。
这种转变正在重新定义攻击者的优势。
可见度差距：影子人工智能
除了已获批准的工具外，企业还面临着一个日益严峻的挑战：影子人工智能。
在分布式环境中，员工经常在 IT 监督之外使用人工智能工具–跨个人设备、浏览器和第三方应用程序。
这就形成了一个关键的盲点：
- 使用中的未知人工智能应用
- 未跟踪的数据移动
- 未评估的风险敞口
没有能见度，就没有有效的控制。
传统安全模式的不足之处
传统的静态安全方法无法与人工智能驱动的环境保持同步。
为了适应环境，组织需要
- 对人工智能应用进行持续风险评估
- 动态、智能驱动的政策执行
- 实时了解用户和网络行为
安全必须从被动应对发展为主动适应。
现代方法：可见性、可观察性和整合性
要有效管理人工智能风险，CISO 应重点关注三项核心能力：
可见性
了解用户与人工智能应用程序的交互方式以及数据流向。
可观察性
深入了解系统、资产和行为模式。
集成网络和安全
将网络活动与安全情报关联起来，以加快检测和响应速度。
这些功能共同提供了统一、实时的企业风险视图。
为什么统一 SASE 在人工智能时代至关重要？
随着人工智能应用的增长，人们对将网络和安全结合在一起的统一架构的需求也在增长。
统一的 SASE 方法使各组织能够
- 提供跨用户、站点和应用程序的一致可视性
- 跨环境统一执行策略
- 更快地检测和应对威胁
- 降低操作复杂性
我们的目标不是提供更多的工具，而是更好地集成和控制。
入门：CISO 的实用步骤
企业可以通过以下方式加强其人工智能安全态势，而不会造成重大干扰：
- 建立人工智能应用的使用基准
- 利用针对人工智能的控制措施加强现有安全流程
- 监控行为和网络偏差
- 根据不断变化的威胁持续更新政策
渐进式改进可显著降低风险。
最终收获
人工智能正以前所未有的速度改变着网络安全。
为了保持领先地位，CISO 必须
- 在授权边界保护数据
- 提高人工智能使用的可见性
- 统一网络和安全操作
快速适应的企业不仅能降低风险，还能安全地大规模采用人工智能。
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