AI 如何加强零信任 | 承制科技CAISP和CZTP均有开班
网络安全格局正在迅速变化，这归因于网络威胁的不断演变。人工智能（AI）在设计及发动网络攻击中的广泛应用，使得通过防火墙等传统安全工具发现、预防和缓解网络威胁变得更加复杂。面对这一挑战，许多组织已采用更强大的安全策略，例如零信任安全架构。
零信任安全架构基于“永不信任”的原则，将所有用户和设备视为潜在威胁。该策略要求持续验证，并实施严格的访问控制，确保只有经过授权的实体才能访问资源。也就是说，零信任确保所有接入组织网络的实体必须持续验证，而引入 AI 则为这一范式提供了更先进的防御工具，以应对新型威胁。
AI和机器学习工具可以使零信任安全架构更强大、更具弹性。将零信任安全与AI结合不仅是企业提升安全态势的创新方法，更是至关重要的举措。
AI 与零信任的协同效应
企业需要制定具体措施，将零信任原则与先进的 AI 工具和技术相融合，从而迅速识别并应对潜在的安全威胁。主要优势包括：
自动化威胁响应与缓解
当检测到威胁时，AI 能自动触发响应措施，包括立即隔离受感染设备、暂停访问权限，并及时启动事件响应流程。借助 AI 集成的事件响应方案，企业能够迅速定位并消除威胁，这正是零信任架构的核心能力之一。
适应威胁环境的动态访问控制
AI驱动的访问控制系统可以通过实时风险评估动态调整每个用户的访问级别。AI通过结合地理环境、设备安全级别和行为模式等变量，实现数据驱动的上下文分析。AI还可以用于提供“即时访问”（JIT）和“最小权限访问”（JEA），从而减少攻击面并强化零信任的“最小权限”原则，确保每个人仅获得完成工作所需的最低权限。
行为分析与异常检测
行为分析利用AI深入分析网络和用户活动，以确定正常行为的基准。这种持续监控被精心设计用于发现异常和潜在危险，并不断调整以识别可疑模式。为了增强对未经授权访问和账户泄露的防护，AI强化了零信任安全的核心原则。
AI 如何加强零信任安全？
安全公司正在所有解决方案中整合人工智能，以对抗恶意软件开发、钓鱼攻击方法和其他攻击中对相同技术的敌对使用。
- AI通过以比人类更高的精度和速度自动化流程，增强了零信任安全原则。这反过来提高了企业检测恶意应用程序、异常用户行为以及未经授权访问敏感信息的速度。AI支持对网络访问实体的持续验证，基于分析的安全数据提供深入的实时洞察，并加速学习以适应新威胁。
- 将AI整合到零信任安全架构中至关重要，因为攻击者也在使用AI工具创建能够绕过传统安全系统的恶意软件。例如，AI驱动的钓鱼攻击通常是入侵的前奏，可能会欺骗零信任系统。而将 AI 与零信任框架结合后，此类攻击便能被迅速检测并有效拦截。
- 在零信任框架中，每个用户和设备在验证之前都被视为不可信。AI通过促进实时威胁识别增强了这一方法。企业可以借助 AI 驱动的监控工具，持续评估用户、设备和应用程序的安全状态。一旦检测到异常活动（如网络流量激增或未经授权访问敏感数据），AI 能迅速识别威胁并自动触发应对措施，例如限制用户访问或隔离受影响的设备。通过即时分析海量数据，人工智能使组织能够主动应对威胁，防止安全风险升级为严重问题。
在零信任安全策略中采用预测性 AI
在零信任安全策略中采用预测性AI（Predictive AI），将通过利用机器学习和数据分析技术改变组织设计零信任框架的方式，这种技术通过研究历史数据中的模式预测未来行为，从而实现对设备、用户、网络、安全态势、数据和系统的全面可见性，这对于加强网络安全防御至关重要。
AI驱动的工具持续监控谁与关键资源交互，在网络威胁出现之前检测异常行为——例如未经授权的用户获得提升的权限。此外，预测性AI可以分析备份数据，以识别不同系统和用户界面之间可疑活动的关系
预测性人工智能强化了零信任原则，增强了实时威胁检测，并改善了数据安全、备份和恢复流程。最终，这一技术进步使组织能够在应对不断演变的网络威胁的同时，保护运营并提升整体效率和服务交付。
结论
现代网络威胁要求在安全处理方式上进行范式转变，使零信任成为一种必要而非选择。要成功实施零信任架构，企业应从全面的安全审计入手，查找漏洞，并深刻认识 AI 在安全防护中的关键作用。借助 SIEM、UEBA 及自动化响应等 AI 驱动的安全解决方案，通过实时威胁分析、持续身份验证和完善的访问管理，零信任框架将得到进一步强化。此外，定期使用最新的威胁情报训练人工智能模型，也有助于零信任策略保持强大，以对抗新兴的网络安全威胁。通过持续监控、安全意识培训以及负责任地部署 AI 工具，企业能够构建一个动态且强大的零信任环境，从容应对日益复杂的网络安全挑战。
鉴于上述讨论，构建一个坚不可摧的零信任安全体系不仅需要技术创新与实践，还需要专业人才的深度参与和持续教育。云安全联盟大中华区推出的CAISP人工智能安全认证专家认证培训和CZTP零信任认证专家培训项目，其中CAISP认证培训将于3月22日（本周末）由承制科技组织线上直播开班；承制科技CZTP认证培训也在持续开班，随到随学！
课程推荐
CZTP
零信任认证专家
云安全联盟推出的CZTP（Certified Zero Trust Professional）零信任专家认证是零信任领域首个面向从业人员的安全认证，涵盖最新的国际零信任架构技术与实践知识，旨在为网络信息安全从业人员在数字化时代下提供零信任全面的安全知识，培养零信任安全思维，传播与践行零信任理念，为企业守护核心数字资产。
课程大纲
零信任安全基本概念
本章涵盖了零信任的基础，包括理论由来，行业趋势，定义、架构和基础原则和战略。
零信任安全的实践技术架构
本章介绍了零信任的核心、基本原则、逻辑组件及实践技术架构，以及浅析IAM、MSG、SDP和BeyondCorp等零信任架构中的应用。
身份管理与访问控制（IAM）技术详解
本章介绍IAM基本含义及技术思维，以及详解身份管理，登录认证，访问控制，审计风控等方面的核心技术及实践。
软件定义边界（SDP）技术详解
本章涵盖了SDP的标准规范、技术架构详解，对企业上云、对抗DDOS攻击及其他重点优势。
微隔离（Micro-segmentation）技术详解
本章对微隔离的基本概念进行介绍、详解其从架构和优势来阐述微隔离技术如何进行防止数据中心内的横向攻击，及业界优秀实践。
零信任安全的应用场景及案例
本章主要从多种场景描述了零信任安全的应用，在讨论中了解各种常用的场景，包括企业（非）员工及发起的访问、系统间的安全访问、安全防御与合规，及介绍BeyondCorp案例。
零信任安全的战略规划与部署迁移过程
本章讲解在企业业务中零信任的规划到应用与部署迁移的全过程，包括如何制定零信任安全战略，确立实施愿景、制定行动计划及实现部署迁移。
课程综述与考试指导
总结回顾所学的全部内容，对实际问题进行思考和讨论，并对考试提供指导。
证书样例
课程推荐
CAISP
人工智能安全认证专家
CAISP课程专注于理解人工智能安全的治理与管理环境，学习 AI 安全的术语与安全目标、针对于算法、模型以及数据安全和隐私进行学习，全面提升对 AI 安全风险的识别、评估与测评等实战化能力；课程还涵盖了 AI 安全的国内与国外的法律法规框架，并通过实际案例，探讨如何在组织中实施 AI 安全；此外，学员还将具体学习如何应对 AI 安全的风险与挑战，包括应对数据投毒、对抗性攻击和供应链威胁等多种安全挑战。
承制CAISP培训班
承制科技作为CSA授权培训机构，在24年11月已成功举办了承制首期CAISP认证培训班，并且有不少学员已经申请并通过考试。
承制将继续提升CAISP教学服务质量，并将在3月22日举办下一期CAISP直播培训班，本周报名可获赠价值2680元的HVV录播课程。
CAISP课程收益
对个人价值
- 技术与实战结合：通过实际案例和实践指导，提升解决实际问题的能力，将理论知识转化为实际操作技能，促进个人技术成长与实操经验积累。
- 国际视野拓展：结合全球AI安全标准和法规的学习，帮助个人形成国际化的视角，提升在跨国企业或国际合作项目中的适应性和价值。
- 法律法规精通：熟悉国内外政策法规，增强伦理道德意识，为个人职业生涯树立合规操作的基石，降低法律风险。
- 职业发展加速：获得CAISP认证，证明个人在AI安全领域的专业地位，有利于职业晋升、薪资增长以及更广泛的职业选择。
- 安全思维培养：从设计到运营的全周期安全管理能力，使得个人能够在任何涉及AI安全的项目中发挥关键作用，成为企业不可或缺的安全专家。
对企业价值
- 合规性保障：员工熟悉国内外AI安全政策和伦理道德，帮助企业建立合规的安全管理体系，避免法律风险，提升企业形象和社会责任感。
- 成本效率优化：通过DevSecOps的集成，提高AI开发流程的安全性与效率，减少因安全问题导致的修复成本和时间延误。
- 创新能力提升：在大语言模型安全实践与ChatGPT安全最佳实践的指导下，企业能够安全高效地利用最新技术，推动产品和服务创新。
- 安全化构建：培养员工在全生命周期的AI安全管理意识，形成以安全为导向的企业文化，为企业的可持续发展打下坚实基础。
- 竞争力增强：拥有具备CAISP认证的专家团队，企业能够在激烈的市场竞争中展现更高的安全标准和专业实力，吸引更多合作伙伴和客户信任。
CAISP学习对象
- AI行业相关人员：AI工程师与开发者、AI安全工程师、AI应用终端用户；
- 安全相关人员：安全研究员、合规与风险管理专员、网络安全从业者；
- 其他：政策制定者和监管机构、科技管理者、在校学生
CAISP课程大纲
| 模块 | 培训内容 |
| AI安全概述篇 | AI与AI安全基本概念AI与安全衍生技术发展脉络 |
| 技术基础篇 | 常见AI算法与模型介绍AI模型与算法安全性分析数据隐私保护与安全措施 |
| 安全风险篇 | 大模型安全风险概述典型攻击与应对策略：提示攻击、对抗攻击、梯度泄露攻击、推理攻击、模型萃取攻击、供应链攻击、应对策略防御机制解析 |
| 政策与治理篇 | 国内外AI安全法律法规、标准规范分析AI安全治理框架 |
| 全生命周期管理篇 | DevSecOps与AIAI安全需求分析与设计安全的AI系统开发指南与实践AI安全测评框架应用AI渗透测试技术与方法AI安全运营保障体系建设 |
| 标准与评估篇 | AI安全框架AI成熟度模型应用与评估AI安全标准与测评认证实践 |
| 特别篇ChatGPT的安全影响 | 恶意行为者利用LLM的安全分析 防御者如何将LLM应用于网络安全恶意提示词攻击的防范措施 企业安全使用ChatGPT的最佳实践 |
| 实践案例篇 | 现实世界中的AI安全问题深度分析解决方案制定与应对策略关键领域的AI安全最佳实践案例行业大模型应用及安全实践案例 |
| 伦理与未来发展 | AI伦理道德挑战与分析典型场景下的AI伦理道德风险未来发展趋势 |
| 考前串讲 | 考前要点讲解与考前练习 |
CAISP证书样例
