利用AI与云原生应用保护平台CNAPP提升云安全与团队效率
关键要点
云安全团队面临日益复杂的安全风险，亟需有效管理漏洞与误配置。65的代码库存在漏洞，平均暴露时间高达58天，使攻击者有机会进行恶意利用。AI与CNAPP的结合能够加速风险评估与漏洞修复，提升安全团队效能。云安全的未来将是AI驱动的半自动化与自主决策工具。图片来源：PeopleImagescom Yuri A
随着云环境的复杂性和动态性不断增加，云安全团队面临着越来越多的风险。由于安全团队需要处理大量的安全警报，及时优先处理和修复这些漏洞与误配置是一项重大挑战，尤其是在持续的网络安全人才短缺的背景下。
根据微软的《2024多云安全报告》，65的代码库存在源代码漏洞，平均存在58天。这段时间足够攻击者利用这些风险来进行数据外泄、篡改或者破坏关键的云资源。
随着人工智能AI的快速普及，攻击面也不断扩大。攻击者不仅开发了针对AI的新攻击手段，很多组织也在缺乏适当的监控与安全控制下频繁使用AI工具。超过三分之二的员工78曾在工作中使用未经组织验证的AI工具，这增加了企业的安全风险，因为这些工具没有受到内部安全团队的监控。
为了在攻击者利用漏洞之前提前识别和修复风险，安全从业者亟需更好的解决方案。一种可能的解决方案是云原生应用保护平台CNAPP，它是一个集成的安全与合规平台，覆盖全云生命周期，旨在预防、检测和响应云安全风险。当AI驱动的工作流程与CNAPP集成时，可以作为加速修复时间和提升安全团队整体效率的重要组成部分。
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AI在提升云安全方面具有不可或缺的作用，特别是在加速多云环境中的风险评估与修复方面。
例如，云安全风险往往是多方面的，需要安全团队分析众多数据点以确定问题根源。虽然CNAPP能够通过关联所有云安全解决方案的见解来提供更好的可见性和背景，但AI则可以快速准确地推理复杂安全问题，并决定哪些问题应优先处理。
与其让人工防御者手动筛查数据，不如借助AI同时分析多个见解，以迅速识别根本漏洞并提供修复建议。这不仅确保了更高的准确性，还加快了人工防御者评估和修复云端风险的能力，使团队能够主动修复问题，防止潜在的安全漏洞。
此外，由于CNAPP在整个应用生命周期中统一了安全和合规能力，AI还可以扫描开发者代码和运行时环境，主动识别在被利用前的风险。这可以极大地增强公司的云安全态势，使其能够解决现有漏洞并防止其重现。
同样，CNAPP中的AI驱动工作流程可以帮助安全团队优先处理活动攻击的警报，以确保他们专注于最重要的防御事项。这使得安全团队能够更好地近乎实时地检测、调查和响应活动威胁。在攻击被检测和解决后，AI还可以用于调查事件并生成高层次的事件报告，详细说明事件经过、攻击起源及其应对措施。收集和整理这些信息通常是一个手动过程，因此自动化事件报告是减轻已经超负荷的安全团队工作负担的又一途径。