人类距离将网络安全的控制权交给生成式AI还有多远？
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安全内参5月8日消息，在RSAC 2024现场，谷歌深入探讨了大语言模型（LLM）在网络安全领域的应用前景。
作为谷歌和DeepMind AI网络安全技术和研究负责人，Elie Bursztein揭示了一个问题：人类距离将网络安全的控制权交给生成式AI，以执行诸如零样本内容审核、识别和修复开源代码库中的漏洞、检测并修复软件漏洞等任务，还有多远。
Bursztein表示：“虽然人们想象这一天可能即将到来，也许只需几个月，但我认为它并不会立即到来。”
在RSAC大会的一场名为“大模型如何重塑网络安全格局”的座谈会上，他告诉观众：“最终，AI将使我们（在应对AI助力对手时）重新获得优势，因为使用AI的的确确会带来许多好处。”
在野利用危险性评估
Bursztein一开始就谈到了对抗性生成式AI的在野应用情况。最令人担忧的是对手拥有传播虚假信息的能力，其次是将生成式AI用于制作令人信服的网络钓鱼邮件。
安全专家目前无需担心以下新威胁：攻击者成功地利用技术创建新型恶意软件，或构建核武器、化学武器或生物武器。
图：对当前人工智能武器化风险的评估
Bursztein表示，另一方面，大模型在网络防御方面正在逐渐成熟，具有光明的未来。
他说：“我认为我们可以尝试探讨AI的新用例，在哪些领域可以提供额外的、更深层次的层面，来增强（现有的）安全性。”
他表示，安全专家应该为当前和下一代的AI攻击做好充分的准备。
最有前景的应用场景
Bursztein在演讲中花了大量篇幅来探讨大模型的潜在应用前景，包括：
通过训练大模型的泛化能力综合模拟人类推理能力。这将使得AI技术能够在无需手动审核的情况下对用户生成的内容进行分类，例如解析网络钓鱼邮件和应对不断增多的社交媒体虚假信息事件。
通过生成引擎对图像、文本、视频或代码进行多模态理解，从而分析内容是否具有恶意。
代码理解。AI可以扫描GitHub等代码库，识别恶意代码并进行标记，还可以提供安全的代码替代方案。
利用人工智能的生成能力加速事件响应。Bursztein表示，通过任务自动化、缩小响应时间窗口、加快事件响应速度，AI有望改进安全性，这将对安全团队产生重大影响。
Bursztein说：“在事件响应中，时间至关重要。我们响应得越快，情况就越好，攻击的影响就越小。”
希望有一天生成式AI能够为事件建模，或者生成接近实时的事件报告，以大幅提高事件响应速度。
Bursztein表示：“通过AI辅助事件响应，我们希望能够极大地提高响应速度，使攻击者更难以为继。”
未来挑战
对于网络安全行业来说，要实现生成式AI增强的未来还有很长的路要走。
使用AI来检测和修复软件漏洞的效果参差不齐。目前，AI通过识别和缓解漏洞改善代码安全性的能力也明显不足。
Bursztein表示，漏洞检测方面存在诸多挑战，例如数据集含有噪声、难以批量识别易受攻击的代码等。在谷歌内部代码库上进行的机器学习模型实验结果不一，有些漏洞被修复了，而其他一些则被忽视。鉴于准确性和成功率的问题，AI生成的补丁在短期内能否取得成功值得怀疑。
不过，有些流程是生成式AI擅长的。Bursztein指出，使用AI进行事件响应可以将编写事件摘要所需的时间减少一半。他说：“在AI的能力和可靠性完全达到我们需要的程度之前，我们需要进行更多的研究和创新。我希望（RSA大会）能够激发人们对进入这个领域的热情。如果您还没有加入，现在应该开始考虑如何利用AI。”