管理漏洞是安全专业人员的首要任务之一。安全团队经常发现自己在赛跑中检测漏洞、确定漏洞优先级并在网络攻击者发现并利用漏洞之前进行修复。传统的漏洞管理工具和实践不再有效或不适用于日益增多的漏洞和安全人员短缺。大多数安全解决方案提供商都声称全面涵盖网络攻击。以下是企业如何利用基于AI的漏洞管理工具来最大限度地提高效率。为什么需要将AI纳入漏洞管理？大多数安全团队都会进行漏洞评估，这是过去几年中经过测试的有效发现漏洞的方法。漏洞评估检查操作环境是否存在过时或未打补丁的软件和其他漏洞。传统上，安全团队使用漏洞评估工具进行漏洞管理，但传统解决方案在分布式环境中表现不佳，尤其是具有移动和物联网设备的混合环境。传统的漏洞工具还会忽略复杂的网络攻击媒介，例如凭证问题或网络钓鱼。传统的安全解决方案不会优先检测漏洞，让安全团队在没有上下文的情况下处理多个漏洞列表。安全专业人员负责确定漏洞的严重性。人工智能（特别是机器学习）可以实时分析数据，根据风险级别确定漏洞的优先级。人工智能驱动的解决方案包括威胁和漏洞管理功能，可以扫描和预测数千种攻击媒介和威胁的风险。处理漏洞有多重要？漏洞统计亮点：根据CommonVulnerabilitiesandExploits(CVE)，2021年至今安全漏洞已超过12000个，漏洞严重程度平均达到70%，与2020年持平。人工智能技术用例在漏洞管理中那么，AI技术如何用于漏洞管理呢？机器学习在网络安全中用于自动化威胁检测和分析。(1)改进的威胁检测工具，例如用户和事件行为分析(UEBA)，使用机器学习来分析用户行为，以检测任何未知危害的异常情况。人工智能技术对于检测哪些资产对业务很重要并且应该受到更多保护至关重要。该系统可以比较不同的资产，建立正常的基线并标记值得注意的资产。(2)减少漏洞检测的误报漏洞检测经常出错，在检测过程中往往会产生大量的误报。安全团队采用人工智能技术来检测已识别漏洞是否合法的可能性。AI系统会考虑哪些检测机制标记了漏洞，以及其他因素。(3)基于场景的漏洞风险评分人工智能技术为安全团队提供了急需的基于场景的漏洞优先级排序。这些技术允许开发更准确的风险评分，同时考虑到对资产背景的深入理解。例如，它可能会发现与网络物理隔离的潜在风险资产。(4)使用情感分析检测开发趋势应用情感分析中使用的相同技术可以证明对检测漏洞趋势很有用。AI工具可以从网络安全聊天室和媒体站点收集数据，对其进行分析，并检测可利用漏洞的趋势。神经网络和自然语言处理等人工智能技术可以识别正面/负面情绪并解释文本的含义以评估风险。(5)改进补救措施许多企业面临检测到的漏洞多于修复能力的挑战。由于人工智能技术提供了一个场景驱动的漏洞列表，组织可以使用这些信息来制定补救计划建议。人工智能为安全团队提供了对风险和漏洞评分的洞察力，以改进漏洞修复。漏洞管理不仅仅是拥有合适的工具无论人工智能对漏洞管理有多么有用，它都是一种工具。人工智能工具的应用需要精心设计的漏洞管理策略和熟练的安全团队，以确保对漏洞的强大覆盖和修复。人工智能本身也不能幸免于风险，因为网络攻击者可以使用机器学习技术来操纵人工智能算法。此外，网络攻击者可以使用相同的技术来创建模仿合法人工智能算法的恶意软件。根据IBM的研究，网络攻击者可以使用四种常用方法来对抗机器学习工具的检测：投毒：这种方法为用于训练机器学习模型的数据添加后门。窃取：网络攻击者窃取专有的机器学习模型。规避：网络攻击者可以在这里访问模型、修改输入并影响模型的结果。您如何实施可靠的漏洞管理策略？要实施全面的漏洞管理计划，需要结合几个要素：首先构建一个知识库，其中包含按重要性排序的资产列表。其次，该清单应转化为可用作漏洞策略基础的漏洞图。正确的AI工具可以帮助更轻松、更有效地识别、确定优先级和修复漏洞的过程。这与精心设计的计划一起，有助于形成强大的安全态势。
