安全内参4月25日消息，在RSAC 2023上，谷歌云宣布推出Security AI Workbench，这是业界首套由谷歌安全大模型Sec-PaLM提供支持的可扩展平台。这套新安全模型针对安全用例进行了微调，并结合谷歌强大的安全情报，包括谷歌的威胁态势可见性，Mandiant关于漏洞、恶意软件、威胁指标与恶意黑客行为模式的一线情报。
谷歌云Security AI Workbench可为新产品提供支持，以其独特方式解决三大安全挑战：威胁过载、工具繁琐和人才短缺。它还提供丰富的合作伙伴插件集成，为客户带来威胁情报、工作流和其他关键安全功能。管理咨询公司埃森哲已经成为首家使用Security AI Workbench的合作伙伴。
这套平台允许客户在推理过程中提交私有数据，谷歌承诺确保对客户的一切数据履行隐私承诺。由于Security AI Workbench建立在谷歌云的Vertex AI基础设施之上，因此客户可以通过数据隔离、数据保护、主权与合规性支持等企业级功能来控制自有数据。
狙击网络威胁的二次传播
如果未能抢先一步识别和控制初步感染，还能如何帮助客户遏制威胁的进一步蔓延？随着AI技术的进步，谷歌云将世界一流的威胁情报、单点事件分析与基于AI的新型检测与分析结合起来，以防止引发新的感染。如今，利用机器学习和生成式AI系统实施的潜在对抗性攻击正在快速增加，这些技术进步已经成为应对当前状况的关键手段。谷歌云为此推出了多项新功能：
还有一些更新功能建立在谷歌行业解决方案的现有AI成果上。例如，Chronicle Security Operations使用了一线情报、综合推理与机器学习，来识别初始感染、确定影响优先级并遏制威胁；谷歌验证码reCAPTCHA Enterprise使用图像加噪功能，帮助网站免受恶意黑客利用新型AI发起的攻击，大大增强了对AI机器人的防御能力。
用智能工具降低安全繁琐度
为了推动组织客户开展安全现代化，谷歌云的一项重要手段是尽可能简化安全工具和控制项。生成式AI技术的进步，能帮助组织减少在保护自身庞大攻击面时所需要的工具数量，并最终使系统获得自我保护能力。这将最大限度减少管理多种环境及其安全设计、功能、控制所需要的工作量。因此，谷歌云推出了多项新功能：
- Assured OSS，利用大语言模型将更多开源软件（OSS）包纳入OSS漏洞管理解决方案当中。
- Mandiant Threat Intelligence AI，以Mandiant庞大的威胁图谱为基础，利用Sec-PaLM大模型帮助客户快速查找、汇总并应对相关威胁。
还有一些新功能以现有功能为基础，帮助客户将可见性、控制和检测目标集中起来，全面提高平台的整体安全性。例如，Security Command Center使用机器学习来检测客户容器环境内执行的恶意脚本，并向客户发出警报；Cloud Data Loss Prevention（谷歌云DLP）利用机器学习来查找和分类数据；机密计算产品则帮助客户在云上对敏感且受监管约束的AI模型进行协作、训练和部署，同时保持机密性。
推动安全工作变革以减少人才缺口
谷歌认为，要真正实现网络安全的大众化普及，首先必须承认AI发展将很快缔造出安全专业知识的新时代，深刻影响从业者们实现安全保障的方式。事实上，包括开发人员、系统管理员、网站可靠性工程师（SRE）甚至初级分析师在内，大多数安全相关工种并非接受过培训的安全专家。大家不妨设想这样的未来：新人和安全专家们都能与AI专业知识相结合，把自己从重复和繁琐的日常任务中解放出来，完成一系列今天看来几乎不可能完成的任务。为了推动这方面发展，谷歌云正将Sec-PaLM大模型嵌入安全功能，使得安全更容易理解。谷歌云推出了两个提高效率的新功能：
- Chronicle AI，支持搜索数十亿个安全事件，并与结果进行对话交互、提出后续问题并快速生成检测结果，整个过程无需学习任何新的语法或操作模式。
- Security Command Center AI，能将复杂的攻击图谱转化为人类可读的攻击暴露解释，包括哪些资产受到影响和缓解措施建议。它还将为谷歌云的安全、合规及隐私检查结果提供基于AI的风险摘要。
还有一些新功能增强了原有产品。通过IAM Recommender推荐更适合实际使用模式的权限设置，帮助管理员进一步改善组织内的安全态势。Mandiant Automated Defense运用机器学习帮助进行第一层警报分类，减少重复以解决警报“轰炸”疲劳问题。
参考资料：cloud.google.com
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