网络安全是安全数字时代最大的挑战之一。随着网络攻击日益复杂和不断演进，传统的安全措施已经无法完全保护我们的系统和数据。
人工智能为网络安全领域带来了全新的希望和机遇。AI 驱动的漏洞研究和安全解决方案正在彻底改变游戏规则，为我们提供了前所未有的主动防御能力。
由此，AI 已成为网络安全专业人员的重要助手。AI漏洞发现不仅能帮助我们更快地发现错误，而且从根本上改变我们处理网络安全的方式，从被动、手动和资源密集型模式转变为主动、自动化和数据驱动的模式。这种转变有可能显著提高我们数字基础设施的安全性，并实现更安全、更具弹性的未来。
四个典型案例
谈到AI漏洞发现，我们可以先来看看几个典型的案例：
Code Intelligence 的 Spark：在2024年10月的测试阶段，Spark自主发现了开源wolfSSL库中的一个基于堆的使用后释放漏洞。除了设置项目并在命令行中输入"cifuzz spark"之外，不需要任何手动干预。
谷歌的AI增强型OSS-Fuzz： 自2023年8月添加了大语言模型(LLM)功能以来，OSS-Fuzz已经在开源项目中发现了20多个bug。其中包括2024年9月在OpenSSL中发现的一个长达20年但先前未被发现的越界读/写漏洞。
谷歌的Big Sleep：由Gemini 1.5 Pro驱动的Big Sleep使用类似人类的工作流程来探测代码库中的漏洞。2024年10月，它发现了广泛使用的开源数据库引擎SQLite中的一个栈缓冲区下溢漏洞。
某全球金融服务公司和IBM Watson： 一家全球金融服务公司实施了IBM Watson网络安全解决方案来识别和响应一场精心策划的网络钓鱼活动。通过关联各种数据点，Watson提供了可操作的情报，使该公司能够在敏感客户数据遭到入侵之前阻止了这次攻击。
AI漏洞发现的优势
基于AI的漏洞检测相较传统方法具有显著优势，包括更快的速度、更高的准确性和可扩展性，以及检测新型和零日漏洞的能力。这些优势使AI成为组织提高安全态势、防御不断演进的网络威胁的重要工具。具体来说，包括以下几个方面：
速度和自动化
优势：AI系统能够比手动方式更快速、更全面地扫描代码库、网络流量和系统日志。这允许大规模快速检测漏洞。
影响：更快发现漏洞意味着更快修复，从而缩小攻击者的机会窗口。
提高准确性，减少误报
优势：经过良好训练的AI模型能够比传统的基于规则的系统更准确地区分真实威胁和良性异常。这减轻了安全团队的误报负担。
影响：更有效地利用安全资源，分析人员可以集中精力处理真实威胁，而不是追查误报。
检测新型和零日漏洞
优势：AI可以学习恶意行为模式，并识别表明存在新的、此前未知(零日)漏洞的异常。传统的基于签名的检测方法对这些威胁无效。
影响：防御最危险和最复杂的攻击，否则这些攻击将被忽视。
持续监控和适应
优势：AI系统可以持续监控系统和网络的入侵迹象，适应不断演变的威胁环境，并从新的攻击模式中学习。
影响：实时评估安全态势并主动检测威胁，确保持续防御新出现的威胁。
上下文感知分析
优势：AI可以在整体系统架构、业务逻辑和威胁环境的背景下分析漏洞。这允许更准确地评估风险，并优先修复最紧迫的漏洞。
影响：更有效地分配安全资源，首先解决最关键的漏洞。
可扩展性和覆盖范围
优势：基于AI的漏洞检测解决方案可以扩展以处理大型复杂环境，为所有资产提供全面覆盖。
影响：无论组织规模大小或复杂程度如何，都能提供一致可靠的漏洞检测。
与安全工具集成
优势：AI驱动的漏洞检测可以与其他安全工具(如SIEM和SOAR)集成，实现自动化事件响应，提高整体安全态势。
影响：简化安全运营，缩短事件响应时间。
增强威胁情报
优势：AI可以分析大量威胁情报数据，识别新兴威胁，并主动搜索可能被利用的漏洞。
影响：对未来攻击实现主动防御，更好地了解威胁环境。
减少人为错误
优势：使用AI自动化漏洞检测可减少人为错误的风险，否则可能会导致遗漏漏洞或错误配置安全控制措施。
影响：更加一致可靠的漏洞检测，降低被入侵的风险。
AI漏洞发现的挑战
尽管AI技术在过去几年里取得了快速进展，但将这些工具应用于漏洞研究并非毫无障碍。正如我们在 OpenAI 的ChatGPT 或谷歌的 Gemini 等通用 LLM 中看到的那样，在使用 GenAI 模型时需要解决数据质量、幻觉和被不法分子滥用等问题。
因此，Code Intelligence 联合创始人兼首席产品官 Khaled Yakdan 认为，使用 AI 代理进行漏洞发现的主要挑战之一是验证和确认发现结果：如果没有适当的验证，AI 代理存在产生误报的风险，这会降低人们对其有效性的信任；同样，AI 驱动的漏洞修复也存在如何确保提出的修复真正解决了问题，而不会引入新的 bug 或回归的问题。
数据依赖性和质量
挑战：AI模型需要大量高质量的标注数据进行有效训练。这种数据的稀缺性，尤其是针对零日漏洞，可能会限制基于AI的漏洞发现系统的性能。此外，有偏差或不完整的数据可能会导致不准确的结果和漏报漏洞。
影响：降低准确性、覆盖范围有限，以及可能产生误报或漏报。
可解释性
挑战：许多AI模型，尤其是深度学习模型，都是"黑箱"操作，难以理解它们为何识别出特定漏洞。这种缺乏可解释性可能会阻碍信任和采用，因为安全分析师可能不愿依赖他们不理解的系统。
影响：难以验证结果、排查问题，并将AI集成到现有安全工作流程中。
对抗性攻击和规避
挑战：AI驱动的漏洞发现系统容易受到对抗性攻击，攻击者有意制造旨在欺骗AI和规避检测的输入。这可能导致漏报漏洞和错误报告。
影响：针对精明攻击者的有效性降低，并可能导致安全漏洞。
计算复杂性和资源需求
挑战：训练和运行用于漏洞发现的AI模型可能非常昂贵，需要大量硬件资源和能源消耗。这可能会限制基于AI的漏洞发现解决方案的可扩展性和可及性，尤其是对于较小的组织。
影响：高成本、可扩展性有限，以及可能出现性能瓶颈。
过度拟合和泛化能力
挑战：AI模型可能会过度拟合训练数据，在已知漏洞上表现良好，但在新的或看不见的漏洞上失效。这限制了基于AI系统检测新威胁的能力。
影响：针对零日漏洞和新出现的攻击模式的有效性降低。
缺乏领域专业知识整合
挑战：AI模型通常缺乏人类安全分析师的领域专业知识，难以理解已识别漏洞的上下文和影响。这可能导致风险评估不准确和补救措施无效。
影响：漏报漏洞、风险优先级评估不准确、资源浪费。
偏差和公平性
挑战：AI模型可能会继承它们所训练的数据中的偏差，导致不公平或歧视性的结果。当使用AI评估不同团队或组织开发的系统的安全性时，这可能会成为一个特别关注的问题。
影响：不公平或歧视性的安全评估，以及可能面临法律或声誉损害。
不断演变的威胁环境
挑战：威胁环境在不断演变，新的漏洞和攻击技术不断出现。AI模型必须持续更新和重新训练，以保持对这些不断演变的威胁的有效性。
影响：随着时间推移，有效性降低，需要持续维护和更新。
监管和道德考量
挑战：在漏洞发现中使用AI带来了监管和道德方面的考虑，特别是围绕数据隐私、透明度和问责制。
影响：法律和道德风险、可能造成声誉损害，需要谨慎考虑基于AI的漏洞发现的道德影响。
解锁 AI 漏洞发现的无限潜力
针对这些挑战，我们可以通过多方面的解决方案来提高AI漏洞研究的准确性和可靠性：
提高数据质量和数量
旨在提高准确性，改善覆盖范围，减少对大量标注数据集的依赖。
- 数据增广：生成合成数据来补充真实世界数据集。技术包括代码变异、模糊测试和模拟攻击场景。
- 主动学习：优先标注对AI模型最有价值的数据点，减少对大量标注数据集的需求。
- 迁移学习：利用在相关任务上预训练的模型，减少漏洞发现所需的训练数据量。
- 数据清理和验证：实施严格的数据质量控制措施，从训练数据中去除噪声、偏差和不一致性。
增强可解释性
旨在提高信任度和采用率，改善验证结果的能力，更容易集成到现有安全工作流程中。
- 可解释AI(XAI)技术：采用SHAP值、LIME和注意力机制等技术，了解哪些特征对AI模型的预测最重要。
- 规则提取：开发从AI模型中提取人类可读规则的方法，提供对其决策过程的见解。
- 可视化技术：使用可视化技术说明AI模型的行为，帮助安全分析师理解它如何识别漏洞。
- 混合AI系统：将AI模型与基于规则的系统或专家知识相结合，为漏洞发现提供更透明和可理解的方法。
提高对抗对抗性攻击的稳健性
旨在降低对对抗性攻击的脆弱性，提高整体安全态势。
- 对抗性训练：在对抗性示例上训练AI模型，使其更能抵御对抗性攻击。
- 输入验证：实施输入验证机制，检测和过滤恶意或人为制造的输入。
- 防御蒸馏：训练一个"学生"模型来模仿更复杂的"教师"模型的行为，使攻击者更难制造对抗性示例。
- 异常检测：使用异常检测技术识别异常或可疑的输入，这可能表明存在对抗性攻击。
降低计算复杂性和资源需求
旨在降低成本，提高可扩展性，增加小型组织的可及性。
- 模型压缩：使用剪枝、量化和知识蒸馏等技术来减小AI模型的大小和复杂度。
- 硬件加速：利用GPU和TPU等专用硬件加速AI训练和推理。
- 基于云的解决方案：利用基于云的AI平台来卸载计算任务，减少本地基础设施需求。
- 边缘计算：在边缘设备上部署AI模型，降低延迟和带宽需求。
改善泛化能力，防止过度拟合
旨在提高对零日漏洞和新兴攻击模式的有效性。
- 正则化技术：采用L1和L2正则化等正则化技术，防止过度拟合，提高泛化能力。
- 交叉验证：使用交叉验证技术评估AI模型在看不见的数据上的性能，确保良好的泛化能力。
- 集成方法：结合多个AI模型，提高整体准确性和稳健性。
- 课程学习：让AI模型逐步训练更难的任务，提高其泛化到新的和看不见的漏洞的能力。
整合领域专业知识
旨在提高准确性，改善风险优先级排序，补救措施更有效。
- 特征工程：在特征工程过程中融入领域知识，为AI模型创建更有价值和相关的特征。
- 人机协作系统：设计允许人类安全分析师审查和验证AI模型发现的系统，提供宝贵反馈和见解。
- 知识图谱：使用知识图谱表示漏洞、代码组件和攻击模式之间的关系，使AI模型能够进行更有效的推理。
- 混合系统：将AI模型与基于规则的系统或专家知识相结合，为漏洞发现提供更全面、更准确的方法。
解决偏差和公平性问题
旨在公平无偏差的安全评估，降低法律或声誉损失风险。
- 偏差检测和缓解：实施技术检测并减轻训练数据和AI模型中的偏差。
- 公平感知训练：使用公平感知算法训练AI模型，最小化偏差，确保不同群体获得公平结果。
- 透明度和问责制：记录AI模型的开发过程，并对其决策过程提供清晰的解释。
- 定期审计：定期审计AI模型，确保公平无偏差。
适应不断演变的威胁环境
旨在随着时间推移提高有效性，主动防御新兴威胁。
- 持续学习：实施持续学习机制，在新的漏洞和攻击技术出现时更新和重新训练AI模型。
- 威胁情报整合：将威胁情报数据整合到AI模型中，主动识别和应对新兴威胁。
- 红队演练：定期进行红队演练，模拟真实攻击，发现基于AI的漏洞发现系统的弱点。
- 协作和知识共享：在安全研究人员和AI开发者之间促进协作和知识共享，跟上不断演变的威胁环境。
解决监管和道德考量
旨在降低法律和道德风险，提高公众信任，负责任地在网络安全领域使用AI。
- 数据隐私合规：实施数据隐私措施，保护用于AI训练和推理的敏感数据。
- 透明度和问责制：在漏洞发现中使用AI时保持透明，并对其决策过程提供清晰解释。
- 道德指引：制定并遵守基于AI的漏洞发现系统开发和部署的道德指引。
- 利益相关方参与：与安全研究人员、开发人员和监管者等利益相关方接触，解决道德和监管问题。
AI 正在彻底改变网络安全领域，AI 漏洞发现是其中的关键驱动力。我们必须主动拥抱这一革命性力量，并通过创新的技术和管理手段来最大限度发挥其潜力，同时有效管控相关风险。只有这样，我们才能真正释放 AI 的巨大能量，开启网络安全的新纪元。
