纯粹的魔法：如何在威胁检测和响应中使用 GenAI
到目前为止，人们已经讨论了很多有关生成式人工智能(又称 GenAI) 在坏人手中所带来的威胁。但就像魔法一样，巫师也有好坏之分，甘道夫和萨鲁曼也能轻松使用 GenAI — 即增强威胁检测和响应。
在本文中，我们将讨论如何使用 GenAI 作为对抗数字对手的神奇武器，并将其重新用于光明的一面。
生成式人工智能如何帮助威胁检测和响应
截至 2023 年，主流网络安全专家现在拥有两种新工具：生成 对抗网络 (GAN)和变分自动编码器 (VAE)。
目前，网络安全系统处于被动状态，难以预测未知攻击。攻击者和防御系统相互学习，根据彼此的进步来增强自身，就像一场“军备竞赛”。
GAN改变了这一切。继续我们的幻想比喻，GAN 就像熟练的巫师，可以创建异常逼真的合成数据，让我们能够在数字对手发起攻击之前预测他们的动作（与此同时，坏人正在使用 GAN 来增强自己的实力）。
VAE是我们的数据预言家，深入研究数据模式并发现可能预示着潜在危险的隐藏异常。
GAN 的益处：它在网络防御方面如何发挥作用
想象一下两个魔术师：一个魔术师和一个巫师。魔术师变出一个图像，巫师则试图分辨它是真是假。起初，魔术师制造的幻象模糊不清，但随着巫师对他们作品的评价，幻象变得越来越真实。
随着时间的推移，魔术师越来越善于欺骗巫师，而巫师也越来越善于发现幻象中最细微的缺陷。最终，魔术师变得如此高明，以至于任何人都会被他们的幻象所欺骗，而巫师则成为检测方面的专家。
这基本上就是 GAN 的工作原理，既可以作为检测器，也可以作为预测器。你可以给它提供历史数据或实时数据，它可以识别异常活动或预测新出现的威胁。
那么这在实践中是如何运作的呢？想象一个充斥着用户行为数据的云基础设施。GAN 会生成用户模式的副本，揭示可能表示未经授权的访问或恶意意图的异常情况。GAN 还可以使安全团队预测潜在威胁并主动加强防御。
使用 VAE 发现隐形威胁
如果说我们是巫师，那么 VAE 就是我们的先知，在威胁检测方面，它们可以帮助揭开面纱，发现我们的敌人。VAE 擅长解开数据的微妙之处，了解正常数据模式的复杂性，同时揭露异常的隐藏宝藏——那些伪装成无害活动的网络威胁。
就像一位值得信赖的顾问，VAE 使安全专业人员能够筛选数据，在浩如烟海的信息中找出危险的针头。在响应场景中，VAE 可以在检测到异常时发出警报，从而能够快速应对新出现的危险。
用人类智慧补充人工智能的魔力
沉迷于 GAN 和 VAE 的浮华，人们很容易认为网络安全工程师可能会被人工智能取代。但尽管我们将他们拟人化为巫师和预言家，生成式人工智能也为我们提供了洞察力和预测，但我们必须做出明智的判断并真正采取行动，而这些工具却无法做到这一点。
考虑将生成式人工智能添加到你的网络安全法术书中
在不断变化的网络安全格局中，生成式人工智能成为一股耀眼的力量，将威胁检测和响应转变为一种迷人的艺术形式。通过 GAN 模拟潜在威胁和 VAE 挖掘隐藏的异常，我们的防御能力得到加强，我们的警惕性得到提升，尤其是针对使用相同技巧的不良行为者。
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