2024年全球AI网络安全产品洞察报告

全球AI网络安全产品洞察报告 2024GlobalAICybersecurityProductInsightsReport 全球AI网络安全产品洞察报告全球AI网络安全产品洞察报告 前言 人工智能（以下简称“AI”）是未来发展的重要技术。随着机器算法、算力地不断突破，AI技术进入飞速发展阶段。同时，云、管、端、边等基础设施持续深入融合，在以5G、物联网、数字化等新兴技术为核心的“新基建”的加持下，万物互联和数据积累持续加速，全面推动AI技术广泛应用于千行百业，并且产生了具有革命性的深远影响。 网络安全正是其中之一，且天然适合AI技术应用的行业。目前AI技术在网络安全行业应用广泛，包括网络行为与威胁分析、安全事件管理、入侵检测、安全漏洞治理、端点保护、安全知识问答、数据与文件分类等多个方面。 更重要的是，AI对于传统网络安全产品领域也产生了重大影响，对于未来安全产品的形态和发展趋势有着不可替代的作用，以“AI”为核心的安全产品时代正在到来。 目前，全球网络安全厂商正在持续发力AI安全产品的研究与落地，将AI的能力深度融合于安全产品体系之中，推动网络安全行业智能化发展。 2024年3月，MicrosoftSecurityCopilot正式发布，是全球首款真正意义上的AI安全产品，借助微软庞大的全球威胁情报和每天数十万亿个信源提供的信息，以快速检测、响应来帮助企业更好地应对当下日益严峻的网络安全形势。 例如用户可以向SecurityCopilot询问特定时间段内的可疑用户登录情况；甚至可以使用它来创建概述事件及其攻击链的PowerPoint演示文稿；还可以接受文件、URL和代码片段进行分析。同时，SecurityCopilot还提供了可视化的工具，安全人员能够让机器人一键生成演示文件，展示安全威胁的路径。 MicrosoftSecurityCopilot的发布正式拉开了全球AI安全产品的浪潮。国外知名网络安全公司CrowdStrike、PaloAltoNetworks、Fortinet等纷纷跟进，国内网络安全厂商也不断发布对应的AI大模型，时至今日，我们已经看到不少安全产品已经具有“AI”的能力。 FreeBuf咨询的《全球AI网络安全产品洞察报告》重点研究网安行业AI安全产品的市场规模、商业模式、发展挑战等，对国内外AI安全产品的竞争力进行全面评估，展望当前国内外AI安全产品的发展阶段。本报告中的AI安全产品，主要有三种呈现形式，分别是AI安全助手产品、AI驱动的安全平台、AI赋能安全产品，其中包括针对AI大模型自身的安全产品和解决方案。本报告将为市场提供网安行业AI安全产品格局的全面、客观的见解。 AI安全任重道远。作为网络安全行业发展的观察者，FreeBuf咨询对于AI安全的发展将保持常态化观察，也欢迎业界同仁共同参与进来，发现AI安全的价值。 关于报告 AI对于传统网络安全产品领域也产生了重大影响，对于未来安全产品的形态和发展趋势有着不可替代的作用，以“AI”为核心的安全产品时代正在到来。全球网络安全厂商正在持续发力AI安全产品的研究与落地，以及将AI的能力深度融合于安全产品体系之中，推动网络安全行业智能化发展。 FreeBuf咨询的《全球AI网络安全产品洞察报告》重点研究网安行业AI安全产品的市场规模、商业模式、发展挑战等，对国内外AI安全产品的竞争力进行全面评估，展望当前国内外AI安全产品的发展阶段。本报告中的AI安全产品，主要有三种呈现形式，分别是AI安全助手产品、AI驱动的安全平台、AI赋能安全产品，其中包括针对AI大模型自身的安全产品和解决方案。本报告将为市场提供网安行业AI安全产品格局的全面、客观的见解。 关于FreeBuf咨询 FreeBuf咨询集结安全行业经验丰富的安全专家和分析师，常年对网络安全技术、行业动态保持追踪，洞悉安全行业现状和趋势，呈现最专业的研究与咨询服务，主要输出四个种类的咨询报告：行业研究报告、能力评估报告、产品研究报告以及甲方定制化报告。 FreeBuf咨询自成立以来，已积累了1500+甲方安全智库资源，为行业研究报告、企业咨询服务提供指导。访谈上百位行业大咖，为业界输出真实、丰富的安全管理价值与实践经验，具备超过80万+精准用户，直接触达CSO、企业安全专家、投资人等专业人群。 编者阵容 FreeBuf咨询：杨雨翔龚子程宋丹丹赵家钰 天融信团队：雷晓锋余小军于国强 蚂蚁集团团队：翁海琴刘焱仲震宇王宇韦韬王珉然朱泽韬 瑞数信息团队：吴剑刚邓巧华俞加鸣 001PAGE PAGE 002 01 第一章 AI推动网络安全 02 第二章 AI安全发展的风险与威胁 02AI大模型存在安全风险 02训练数据的安全风险 03AI大模型自身的脆弱性 03外部网络攻击与风险 04AI大模型成为攻击者的利器 05 第五章 国内AI安全产品典型应用案例 04 21天融信 ——AI大模型在金融行业安全运营场景的应用实践 21案例背景 第四章 2122 实施内容及效果关键成功因素 全球AI安全产品主要 22 实施收益与反响 21问题与需求 产业变革 03 14 产品形态 国外AI安全产品分析 14 安全助手产品 第三章全球AI安全市场概况与宏观环境分析 05全球市场总体规模分析 06北美市场规模领先 06欧洲AI安全产品市场需求旺盛 06中国AI安全产品市场发展迅速07AI安全市场融资情况 10融资金额高 10融资活动全球化11细分市场多样化12AI安全企业并购 1617 171819 AI驱动的安全平台 国内AI安全产品分析AI安全助手产品AI驱动的安全平台AI赋能安全产品 23案例总结与推广价值 23蚂蚁集团 ——切面融合智能在威胁检测的应用 23案例简介 23代表性成果介绍 24应用背景及实施效果 25应用实施难度与复杂性 28 AI对于安全产品具有革命性意义 25 瑞数信息 28 AI将成为网络安全市场的新增长引擎 ——LLM平台滥用下的AI应用安全防御 28 以AI对抗AI的场景将愈发普遍 25 案例背景 29 AI自身的安全性将成为行业关注焦点 25 应用场景与防护策略 29 AI存在合规挑战 26 核心技术能力 27 产品优势 27 实施收益与推广价值 25市场影响力与推广性 06 第六章 全球AI安全发展趋势与挑战 CONTENTS 目录 AI推动网络安全产业变革 在智能安全决策方面 AI大模型能够整合来自多个数据源的信息，进行综合分析，为安全团队提供全面的安全态势感知和决策支持。通过预测潜在的安全风险、评估不同安全策略的效果，AI大模型能够辅助安全团队做出更加明智的决策，提高整体的安全防护水平。 伴随着AI及相关大模型产品的增多以及AI在攻击方的快速运用，主打AI的网络安全产品及服务将成为行业的主要竞争领域，能够深度整合AI技术，不断创新和优化安全解决方案的企业，将在未来的网络安全市场中占据领先地位。 网络安全领域的头部厂商正在快速推出AI安全产品，以应对日益增长的网络安全挑战。尤其是在数据安全、入侵检测、智能防护等方面，网安巨头企业通过AI技术提高了安全防护的效率和智能化水平。 随着AI技术的不断进步与成熟，AI在网络安全中的应用场景越来越广泛，涵盖了从异常检测到身份认证，再到自动化响应等多个方面，在网安领域的应用实例越来越普遍。 在知识库与培训体系优化方面 AI大模型可以构建和维护一个全面的安全知识库，包括最新的漏洞信息、攻击手法和防御策略等。这不仅可以为安全分析人员提供及时、准确的参考信息，还可以作为智能培训系统的数据源，通过模拟实战场景、提供个性化学习路径等方式，帮助安全人员不断提升技能水平。 AI大模型在网安行业的应用推动技术创新和产业升级 通过不断引入新的技术和方法，AI大模型为网安行业带来了更多的可能性和解决方案，促进整个行业的快速发展和进 步。 以下列举部分典型场景 在数据处理方面 AI大模型通过高效的算法和强大的计算力，能够在海量安全数据中快速挖掘出有价值的情报信息，筛选、分析和解读数据，从中识别出潜在的安全威胁和异常行为，极大地提升了数据处理的速度和准确性，为安全分析和响应提供坚实的支 撑。 在自动化渗透测试与漏洞管理方面 AI安全 发展的风险与威胁 AI大模型可以模拟各种复杂的攻击场景，快速发现系统中的漏洞和弱点，能够帮助安全团队优先处理高危漏洞，提供 修复建议，并持续跟踪漏洞的修复进度，确保系统的安全性得到及时提升。 在实时安全预警方面 相较于传统安全防御难以应对快速变化的威胁环境，过度依赖规则匹配和签名检测，AI通过自主学习往往可以实现精准、实时的威胁检测。这不仅提高了检测效率，还显著降低了误报率和漏报率，为构建更加稳固的安全防线提供了有力支持。 在关联分析方面 AI大模型能够自动化地整合来自不同源头的异构数据，并进行必要的预处理，为后续分析奠定统一的数据基础。通过关联分析和特征提取，AI能够识别出不同数据源间的相关性和潜在模式，从而有助于识别异常网络行为和潜在的安全威胁。 在用户行为分析方面 AI大模型能够学习并理解用户和设备的正常行为模式，一旦检测到登录失败次数过多、访问敏感数据等异常行为，便会立即触发警报，并可能自动采取隔离措施，防止潜在的安全威胁扩散。这种能力对于防范内部威胁和外部攻击都至关重要。 AI对于网络安全的发展产生了重大影响，不仅是指AI推动了技术创新和产业升级，被用于构建恶意检测、攻击识别系统，提升安全防御的智能化水平，降低响应时间，提高整体的安全防御效果。 更是因为AI在与网络安全深度结合的过程中，引入了大量全新、复杂的风险与威胁，极大地降低了黑灰产与网络犯罪的门槛，例如攻击者可一键自动化生成高质量钓鱼邮件。因此AI安全产品研究不能只关注AI和安全产品本身，也需要关注在不同业务场景下AI带来的新威胁。 具体来说，AI安全风险主要分为AI大模型自身安全风险和黑客利用AI大模型提升入侵效率和成功率两部分。 （一）AI大模型存在安全风险 AI大模型存在的安全风险主要可以分为三类，分别是训练数据的安全风险、大模型本身的安全风险和外部攻击风险。 训练数据的安全风险 AI大模型训练数据的质量直接决定了其实际能力，因此训练数据在提升AI大模型的性能和应用效果中扮演着重要角色。训练数据的形式通常包括文本、图像、语音、视频等结构化与非结构化数据。在实际训练过程中，AI大模型训练数据中往往包含敏感信息，且屡屡发生数据泄露事件，涉及的数据安全问题也随之凸显，包括个人隐私泄露、商业机密泄露等。 01PAGEPAGE02 以下是AI大模型训练数据泄露的安全风险： 1）数据泄露 AI大模型在训练过程中可能会泄露训练数据中的敏感信息。攻击者可以通过模型的输出推断出训练数据的内容，或者利用模型的漏洞获取未经授权的数据访问。例如，模型可能会在输出中无意间泄露训练数据中的个人信息或其他敏感数据。 其次，攻击者可以在不接触隐私数据的情况下，利用模型输出结果等信息来反向推导出用户的隐私数据。这种攻击可以通过模型的输出向量来恢复训练数据或者预测数据中的图像，导致用户的肖像信息或其他敏感信息被泄露。 2）数据投毒 数据投毒是AI大模型面临的一种严重的安全威胁，它涉及在训练数据集中故意引入错误或虚假的数据，以误导模型并产生错误的预测结果，从而影响模型的训练效果和最终输出，会对AI系统的可靠性、稳定性和安全性造成严重影响。 典型数据投毒的形式如下： 恶意数据注入：攻击者故意向训练数据集中注入错误或虚假的数据，以误导模型。这些数据可能包括具有误导性标签或特征的数据，导致模型学习到错误的知识。恶意数据注入是一种直接且有效的攻击手段，能够显著提高模型的错误率，影响其在实际应用中的表现。 数据篡改：攻击者篡改现有数据集中的某些数据，例如修改图像、文本或音频文件。这种攻击通常针对标签数据，通过更改标签来误导模型。数据篡改能够直接影