隨著AI的發展，資安環境也隨之改變。AI不僅帶來新的解決方案，同時也引入了新的資安風險。
以下是AI對資安的影響及其帶來的挑戰：
- 對抗性攻擊：駭客可能利用特製的資料誤導AI系統，導致錯誤判斷，所以我們需要更強大的防護機制來保護AI驅動的資安系統。
- 偏見與公平性：AI模型會繼承訓練資料中的偏見，造成不公平的決策，需確保這些模型的公平性不僅關乎道德，更攸關法規遵循。
- 進階釣魚攻擊：雖然AI能幫助偵測釣魚，但駭客也在利用AI製造更難辨識的攻擊，而我們需要新的策略來應對這些AI釣魚手法。
- 複雜威脅偵測：AI提升了威脅偵測能力，但同時也使複雜攻擊的辨識變得更困難。因此，我們需要更先進的防禦機制來區分真實威脅和虛假警報。
- 黑箱問題：複雜AI模型的決策過程難以理解，讓專家在分析和回應威脅時變得更具挑戰性。
AI 資安威脅的特性
AI 驅動的攻擊比傳統手法更靈活、更聰明。它們運用機器學習來分析數據、找出規律，並優化攻擊策略，讓一般的防禦方法難以應對。
- 機器學習成為攻擊利器：AI 能根據網路安全狀況調整策略，讓攻擊更精準、成功率更高。
- 靈活應變，躲避偵測：這類威脅能從安全系統學習，並改變攻擊行為來避開偵測，使得固有的防禦方法失效。
- 規模更大的自動化攻擊：AI 能在無人操作的情況下進行大規模自動攻擊，給資安團隊帶來巨大壓力。
- 高明的偽裝技術：這種技術能模仿正常行為、製造看似真實的內容，甚至假冒可信的對象來躲避偵測。
- 繞過傳統防護：一般的資安措施往往無法應付靈活多變的 AI 攻擊，我們需要更有彈性、更主動的資安方法。
內部系統存在特殊的安全漏洞，例如內部威脅、設定錯誤和權限控管不當。要解決這些問題，必須深入了解組織的網路架構和使用者行為模式。
內部滲透測試的特色
- AI模型檢測：評估AI模型面對各種攻擊的抵禦能力。
- AI訓練資料保護：確保AI訓練資料不含偏見且未被竄改。
- AI驅動的威脅偵測：運用AI技術偵測網路中的複雜威脅。
- 整合事件應變：優化攻擊事件的應變計畫，以有效處理AI相關的資安事件。
內部滲透測試協助組織找出並修復AI系統中的弱點，進而強化資安防護。而內部滲透測試能應對以下新興威脅：
- 供應鏈攻擊：軟硬體供應鏈中的安全漏洞
- 零時差漏洞：針對未知軟體弱點的攻擊
- AI與機器學習威脅：操縱AI系統和自動化攻擊
- 物聯網（IoT）安全：連網設備的弱點
- 雲端安全：錯誤設定和共同責任模式的問題
- 資安人才短缺：缺乏經驗豐富的專業人員
- 法規遵循挑戰：符合個資法和資安事件通報要求
內部滲透測試後的強化對策
完成內部滲透測試後，找出系統漏洞只是第一步。接下來需要制定有效的強化對策，以確保資安防護更加堅實：
- 定期更新軟體並及時修補漏洞
- 加強員工資安意識與教育訓練
- 全面導入多重要素驗證（MFA）
- 全天候監控與即時威脅偵測
- 採用零信任安全架構
- 跨部門協作與資訊共享，優化事件應變流程
- 落實供應商風險管理
- 導入先進資安防護技術
內部測試在 AI 資安防護中的重要性
內部測試是保護 AI 系統的重要環節，主要包含以下幾個面向：
- AI 模型健檢：評估 AI 演算法是否能抵擋各種攻擊手法。
- AI 訓練資料把關：確保 AI 訓練資料的完整性，避免被竄改或含有偏見。
- AI 威脅偵測：運用 AI 技術來找出複雜的資安威脅。
- 事件應變整合：將 AI 相關的防護措施納入事件應變計畫中。
- 持續優化防禦：定期進行評估，及早發現並修補新出現的弱點。
內部滲透測試的頻率與資安策略整合
- 訂定測試頻率：至少每年進行一次全面評估，以因應不斷變化的威脅。
- 納入整體資安策略：將測試活動與風險管理結合，有效解決系統漏洞。
有效執行內部滲透測試
- 制定測試規範：訂定清楚的流程，確保測試涵蓋所有重要面向。
- 與AI資安團隊合作：攜手AI專家共同解決系統漏洞。
- 讓內部測試跟上AI腳步：導入AI驅動工具，並持續掌握最新AI威脅動態。
面對現今複雜的資安環境，內部滲透測試已成為不可或缺的防護手段。重視這種主動出擊的企業組織，更有能力能降低風險、保護機敏資料，並長期維持應對各種網路威脅的韌性。
本文轉載自 MSSPAlert。