相輔相成  生成和預測式AI 共同維護網安

編譯／Cynthia

AI技術在提升網路安全方面扮演越來越重要的角色，尤其是生成式AI和預測式AI。儘管名字相似，但在目標和應用上有著明顯區別，而企業如何善用這些技術，對於強化網路安全具有關鍵性的影響。

AI訓練方式的差異

生成式AI和預測式AI在訓練方式上有顯著不同。生成式AI需要大量數據集來辨識和理解數據中的模式和關係，並能創造新的內容，例如複雜密碼或模擬數據。預測式AI則透過歷史數據來預測未來事件和行為，包括分析過去攻擊途徑和現今趨勢。

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生成式 AI 的創新能力

生成式 AI 的獨特之處在於其創造性輸出能力。這類技術能從現有的惡意軟體樣本中創造全新的變種，可能帶有嶄新的攻擊手法，這對於網路安全防禦具有重要意義。預測式 AI 專注於分析和預測事件發生的概率，能有效地探測網路安全事件，例如可能的攻擊類型或系統漏洞。

在實際應用中的角色

生成式AI通常用於模擬和訓練場景。企業可以利用這項技術生成逼真的釣魚郵件，以提升員工對安全意識的認識和反應能力。預測式AI則更適用於即時監控和自動化應對威脅，例如檢測異常行為或追蹤攻擊者的行動路徑，以預先防範潛在的安全風險。

可解釋性與信任度

在解釋性和信任度方面，預測式AI顯示出明顯的優勢。這類技術基於統計模型，其分析和預測過程相對較易理解和驗證，因此在網路安全決策中更受信任。生成式AI的輸出可能不符合預期，其創造性輸出需要額外的驗證和確認，以確保其準確性和可靠性。

實施AI技術強化網安

綜合上述分析，有效實施生成式AI和預測式AI對於提升網路安全至關重要。企業在導入這些技術時，需確保數據質量的高度一致性和完整性，同時明確定義項目範圍和目標。另外，專業顧問的適當支持，能協助企業克服技術實施過程中的各種挑戰，從而提高項目的成功率。透過適當的應用和合理的期望設置，企業能最大化利用AI技術，有效因應日益複雜的網路安全挑戰。

資料來源：Security Boulevard

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