研究報告顯示，26%的人認為可以繞過大多數已知網絡安全措施的惡意AI將在2024年發生，50%的人認為可以繞過大多數已知網絡安全措施的惡意AI將在未來5年內發生。

安全專業人士對惡意AI的擔憂

除了對進攻性AI超過防御性AI的擔憂外，77%的專業人士對惡意AI表示嚴重擔憂，在惡意AI中，AI行為偏離其預期的目的或目標，變得不可預測和危險。

釣魚、社交工程和惡意軟件攻擊被視為AI將加強的最大威脅，但身份欺詐、數據隱私泄露和DDoS攻擊也被認為可能變得更加有效。

盡管如此，受訪者仍對AI對網絡安全的積極影響持樂觀態度。預計AI將支持威脅檢測和漏洞評估，入侵檢測和防御被確定為最有可能從AI中受益的領域。深度學習在檢測加密流量中的惡意軟件方面前景最好，48%的網絡安全專業人士預計AI會產生積極影響。

成本節約成為衡量AI增強防御成功的首要KPI，而72%的受訪者認為AI自動化將在緩解網絡安全人才短缺方面發揮關鍵作用。

AI在網絡安全方面的采用率仍然較低

61%的企業尚未以任何有意義的方式部署AI作為其網絡安全戰略的一部分，41%的企業認為AI是其企業的高或最高優先事項。充滿希望的68%的受訪者預計，未來兩年AI倡議的預算將增加。

50%的網絡安全領導者報告說，他們的企業對網絡安全領域的AI/ML有“廣泛的了解”，另有19%的人報告說“中等知識”，剩下的大約三分之一的人報告說沒有知識到最低限度的知識。當被問及企業應該采取哪些步驟來準備應對復雜或壓倒性的AI攻擊時，68%的人提到加強了對員工的網絡安全培訓和意識。

緊隨其后的是制定特定于AI的事件響應計劃(65%)，61%的人表示定期進行安全評估和審計。超過一半的受訪者表示，加強零信任協議、多因素身份驗證、下一代防火墻和威脅情報等傳統安全控制是準備應對復雜AI攻擊的關鍵。

“了解AI對網絡安全的深刻影響，對于駕馭不斷變化的威脅格局至關重要，”Enea資深行業分析師勞拉·威爾伯表示。“首先，要密切聽取網絡安全領導人及其前線團隊的關切和希望。”

“這份報告證實了人們對惡意使用AI的日益擔憂，但它也強調了使用AI來簡化和自動化防御方面的一些引人注目的創新。已經取得了重大進展，例如減少了檢測和遏制威脅的平均時間。然而，AI并不是一刀切的解決方案——企業必須采取明確和有條不紊的方法來實施AI戰略，以實現最大程度的彈性。正如Enea所說——不要感到驚訝，要做好準備。”