全球AI網絡安全產品洞察報告天天FreeBuf咨詢的《全球AI網絡安全產品洞察報告》關于報告AI對于傳統網絡安全產品領域也產生了重大影響，對于未來安全產品的形態和發展趨關于報告AI對于傳統網絡安全產品領域也產生了重大影響，對于未來安全產品的形態和發展趨規模、商業模式、發展挑戰等，對國內外AI安全產品的競爭力進行全面評估，展望當前國關于FreeBuf咨詢編者陣容網絡安全領域的頭部廠商正在快速推出AI安全產品，以應對日益增長的網絡安全挑戰。尤其是在數據安全、入侵檢關聯分析和特征提取，AI能夠識別出不同數據源間的相關性和潛在模式，從而有助于識別異常網絡行為和潛在的安全威AI安全AI大模型訓練數據的質量直接決定了其實際能力，因此訓練數據在提升AI大模型的性能和應用效果中扮演著重要角色。訓練數據的形式通常包括文本、圖像、語音、視頻等結構化與非結構化數據。在實際訓練過程中，AI大模型訓練數據中往往包含敏感信息，且屢屢發生數據泄露事件，涉及的數據安全問題也隨之凸顯，包括個人隱私泄露、商業機密泄利用模型的漏洞獲取未經授權的數據訪問。例如，模型可能會在輸出中無意間泄露訓練數據中的個人信息或其他敏感數釣魚攻擊中，可使用自然語言處理模型生成欺騙性的電子郵件或社交媒體消息，以誘騙用戶提供個人信息或執行惡意操隨著人工智能相關技術的快速發展，AI已經逐漸成為網絡安全領域的重要驅動力。AI技術在網絡安全產品中的應中心中基于第一方數據部署GenAI，以便輔助高級分析目前全球AI安全產品市場還處于初級階段，相關安全大模型的應用主要聚焦在安全檢測、安全運營、數據安全等領而隨著網絡攻擊手段日益復雜和頻繁，企業對網絡安全的需求不斷增長，推動了對AI驅動的安全解決方案的需求增加。根據Marketsandmarkets報告，全球網絡安全人工智能市場規模在2023年達到224億美元，并預計到20?are、Zscaler、Netskope等。主要參與者通過收購、合作和技術創新等手段，不斷提升自身的市場2023年12月，“數字歐洲計劃”正式被提出，歐盟委員會為包括網絡安全和人工智能在內的數字解決方案提供了護條例》（GDPR）相同的“布魯塞爾效應”。該法案對人工智能系統進行了分類，并根據風險等級制定了擴展，特別是在人工智能等新興技術中的應用。這意味著AI是網絡安全領域中最熱門且最有想象空間的投資方向，并在Anti-BotMind?owqomodo從2024年全球AI安全企業融資情況表可以發現，AI安全創業公司十分活躍，資本市場對該領域未來的發展持續看SimbianPromptfooHoundDog.aiAlmanaxArmillaAI隨著全球化的深入發展，AI網絡安全領域的投融資活動呈現出全球化趨勢，加拿大、法國、澳大利亞、英國、新加數據安全是AI安全投融資熱度第三的細分方向，占總投融資事件比例達到8%。一方面，AI的發展帶來數據安全問網絡行為與威脅分析：AI在網絡行為與威脅分析中扮演著重要角色。通過AI、深度學習或機器學習技術可以實現監端點保護：基于AI的端點保護是一種利用AI技術來保護端點設備免受網絡攻擊的方法。通過在端點設備上部署AI模AI安全助手可以快速理解并挑選合適的插件來回答用戶的需求，支持文字交互，文件、圖片的方式，以及插件擴安全策略管理：根據用戶需求制定、實時調整安全策略，例如動態管理用戶身份和訪問權限等，自動調整安全配高級威脅檢測：實時監控網絡、系統和設備，快速檢測威脅，包括未知威脅如零日攻擊，分析歷史數據預測潛在威工具集成和拓展：AI安全平臺一般會集成多種安全工具和流程，實現自動化的威脅檢測、響應和修復，同時支持擴通過AI和機器學習算法，Falcon平臺能夠實時監測和分析網絡流量，自動檢測可疑活動，幫助組織及時響應安全事通過將AI技術與安全產品深度融合，全面提升安全產品的能力。例如以AI技術賦能威脅檢測與響應、身份認證和行為分安全Copilot：通過交互式對話提供各種安全問答與能力訂閱，覆蓋網絡安全解決方案、產品功能配置、故障排查等此外平臺還可實現安全風險自動化識別、告警、研判、擬定處置建議、生成對應事件處置腳本等，并在事后進行復目前，國內大部分安全廠商都在發力AI賦能安全產品賽道，應用場景十分廣泛，涉及數據安全、內容安全、業務安幅提升產品安全檢測與分析能力。同時，將自然語言理解、命名實體識別等技術應用到安全知識庫、威脅情報等業務功能的全面智能化改造。從不同維度對資產進行統一管理，依靠智能模型進行自動化分類，并與安全基礎設施、安全基全事件的響應速度和準確性。智能引擎調度管理模塊根據任務風險等級智能分配資源，實現對重點風險的優先分析與處該模塊，平臺能夠無縫集成各類業務管理系統和安全設施，實現多種安全運營工作的自動化。例如：面向威脅事件處洞信息至相關系統，觸發漏洞修復操作，同時跟蹤修復情況，形成自動化漏洞管理閉環等。與業務系統融合的自動化流安全大模型將專家智能和機器智能快速融合，并依托安全大模型自身的行業知識，高效檢測出網絡威脅并對之進行研該模塊有2個主要功能，涉及網絡主客體憑證關聯方式，將網絡安全領域中多種類型利用安全大模型對安全原語義強大理解能力和問題處理能力，融合專家經驗和機器智能特征，更準確檢測出網絡風動力，其承載的價值量級呈指數級增長。然而，伴隨著的是網絡威脅風險態勢的日趨嚴峻復雜，惡意攻擊手段日新月境網絡、研發測試環境網絡、內部辦公網絡等多個維度，連接著數以百萬計的各3）通過離線數據分析平臺/知識圖譜平臺/模型服務平臺以及大模型服務平臺，將智能威脅檢測和研判能力融入到入網、辦公網、終端等百萬級IT資產的日志數據，每秒處理千萬條入侵威脅檢測實時探針日志，每日高達萬億條。與此同隨著大型語言模型（LLM）在企業應用中的迅速普及，相關的安全威脅也日益增多，呈現出多樣化和復雜化的趨臺副本進行的攻擊。幫助企業維護其服務的完整性和安全性，同時保護客戶數據不受侵害，確保業務的連