使用 AI/ML 的威胁情报自动化

Source: Dev.to

介绍

随着网络安全形势日益复杂，利用 Artificial Intelligence (AI) 和 Machine Learning (ML) 等先进技术已成为扩大威胁情报能力的必要手段。现代安全运营正被海量威胁数据淹没，使得人工分析师无法手动处理、分析并对每一个潜在风险采取行动。AI/ML 模型通过自动化威胁情报生命周期的关键环节提供了解决方案，提高了速度和准确性，同时降低了人为错误。

在本文中，我们将探讨威胁情报自动化的关键组成部分，重点关注 AI 与 ML 如何改变数据收集、分析和事件响应过程。

什么是威胁情报？

威胁情报是 收集、分析并对潜在网络威胁相关数据采取行动 的实践。它帮助组织了解威胁行为者的 技术、战术和程序（TTPs），从而在风险缓解方面做出明智决策。

传统（手动）威胁情报流程

1. 从多个来源收集并聚合数据（开源情报、暗网监控、内部日志等）。
2. 分析海量数据集，以识别模式、异常和潜在的妥协指示器（IOCs）。
3. 为决策者生成威胁报告。

手动流程的局限性

如何通过 AI/ML 解决这些挑战

AI/ML 模型可以通过预测算法 收集、分析并关联 大规模数据集，实现威胁情报各阶段的自动化。

1. 数据收集

威胁情报生命周期的第一阶段是 数据收集，来源包括结构化和非结构化数据：

• 安全日志 – 防火墙、IDS/IPS、终端检测。
• 外部威胁源 – OSINT、商业情报源、暗网监控。
• 内部威胁情报 – 事件报告、漏洞评估、内部网络数据。

AI/ML 的贡献

• 自然语言处理 (NLP) 自动从非结构化来源（博客、论坛、社交媒体）提取信息。
• 机器学习分类器 区分相关与无关数据，降低噪声。
• 持续监控 新发现的漏洞、恶意软件变种以及威胁行为者的战术。

2. 数据分析

传统分析需要大量人工工作。ML 模型带来：

• 模式与异常检测，用于网络流量或日志。
• 无监督学习（聚类、异常检测），用于发现新型威胁、零日漏洞或 APT。
• 深度学习技术（自编码器、LSTM 网络），学习正常行为基线并标记偏离。

丰富与关联

• 跨多个情报源进行关联。
• 将原始数据映射到 MITRE ATT&CK 等框架，添加上下文（威胁行为者、战术、工具）。

3. 威胁评分与优先级划分

分析师面临告警疲劳和误报。AI/ML 通过以下方式提供帮助：

• 使用历史数据 预测新威胁的可能性和影响。
• 基于攻击复杂度、攻击者成熟度和目标脆弱性 计算风险评分。
• 通过监督学习 降低误报，从过去的事件中不断优化检测规则。

4. 事件响应

传统响应方式手工且耗时。AI 驱动的自动化缩短了检测到响应的时间间隔。

• 安全编排、自动化与响应 (SOAR) 平台集成 AI/ML，创建智能剧本。
• 剧本自动化重复性任务：
  • 阻断恶意 IP
  • 隔离受感染设备
  • 部署补丁

这些自动化让分析师能够专注于更高层次的决策。

结论

AI 和机器学习正在重塑威胁情报工作流——从 自动化数据收集 和 高级分析 到 基于风险的优先级排序 和 编排响应。通过采用这些技术，组织能够跟上加速的威胁形势，提高准确性，并在不让人工分析师负担过重的情况下扩展安全运营。

AI/ML 在威胁情报中的应用

自动化调查与修复

SOAR 解决方案 可以自主调查和修复低风险事件，同时为人工分析员提供针对更复杂威胁的可操作洞察。

事后取证

机器学习模型通过分析大量数据来拼凑攻击链，帮助进行事后取证。利用模式识别，AI 能够：

• 重建事件顺序
• 确定攻击者的入口点
• 提出潜在的缓解策略

有效自动化的挑战

Future Directions

• AI‑enabled Deception Technologies – 动态生成虚假环境以诱捕并误导攻击者。
• Self‑Learning Systems – 模型能够自主随不断变化的威胁形势演进，降低频繁人工驱动再训练的需求。
• Real‑time Collaborative Threat Intelligence – AI 驱动的平台实现跨行业的即时共享与协作，强化集体防御。

对网络安全运营的影响

通过自动化威胁情报生命周期的关键环节，AI 和机器学习正在彻底改变网络安全团队的工作方式。从数据收集到事件响应，这些技术：

• 提升威胁检测
• 缩短响应时间
• 加强整体安全态势

随着 AI/ML 的采用不断增长，利用这些能力的组织将更有能力防御不断演变的网络威胁。