多年來，人工智慧和網路安全一直是兩個相對獨立的領域。網路安全專業人士專注于保護系統、網路和資料，而人工智慧從業者則致力於提升預測準確性、自動化水準和決策能力；這種分離如今已不復存在。
如今，人工智慧既可能成為網路攻擊的目標，也成為網路安全防禦的強大工具。
企業正以超越其安全防護或解釋能力的速度部署人工智慧，由此催生出一類傳統安全法規框架從未考慮過的新型風險。
與此同時，攻擊者正利用人工智慧來自動化漏洞發現、加速漏洞利用開發，並實現以往僅靠人類對手無法達到的規模。
這一交叉點可以從兩個互補的視角來理解：
- 人工智慧的安全性：保護人工智慧系統免受網路威脅。
- 安全性的AI：利用人工智慧增強網路安全能力。
數字韌性未來的成敗，將取決於對這兩者的全面掌握。
人工智慧的安全性：
傳統軟體執行預定義的邏輯。然而，人工智慧系統通過資料學習，並持續做出概率性決策。這從根本上改變了威脅的格局。AI系統面臨一些在傳統應用中並不存在的威脅。
研究表明，即使經過保護的學習型模型，也常常可以通過精心設計的查詢方式被複製，從而帶來競爭和監管方面的風險。
這些風險尤為關鍵，因為人工智慧正迅速嵌入到關鍵基礎設施、工業系統、醫療環境以及聯網設備之中。
因此，AI安全已從學術關注演變為商業必需。現在最關鍵的問題不再是AI是否可能遭到攻擊，而是企業能否切實證明其已接受充分測試，並滿足合規要求。
通過AI加强安全性：
儘管AI帶來了新的風險，但也提供了前所未有的防禦能力。
網路安全歷史上一直受限於人類的速度。分析師需手動調查警報，漏洞研究人員按順序工作，而搜尋威脅往往依賴有限的人力資源。人工智慧改變了這一格局，使安全防護從以人類速度為主轉向以機器速度為主。組織報告的漏洞發現頻率遠超傳統安全團隊的能力，使得限制因素從漏洞發現轉變為驗證、披露和修復。不幸的是，攻擊者也從中獲益。
同樣的AI能力，既可幫助防禦方識別漏洞，也能協助攻擊方發現漏洞。同樣，輔助安全團隊的生成模型可以生成利用代碼、自動化偵察，並動態調整攻擊方式。目前，基於AI的威脅檢測工具已被用於發現漏洞，並比傳統方法更快地擴展進攻行動。這催生了一場AI競賽，雙方通過自動化持續優化自身能力。
監管機構正日益要求對AI驅動決策進行透明化。企業必須理解、記錄並說明AI如何影響用戶，尤其是在歐盟《人工智慧法案》等框架下。因此，可解釋性已成為一項關鍵的合規能力。人工智慧系統還必須持續審查其公平性、透明度、問責性以及潛在的不良後果。
了解人工智慧在現實世界中可能帶來的風險，最寶貴的資源之一是“人工智慧事件資料庫”（AIID）。這是一個公開的存儲庫，記錄了人工智慧系統造成、促成或與危害或近似危害事件相關的案例。
組織無需等待完善的標準、成熟的法規或下一次重大人工智慧事件發生後再採取行動。現在就開始行動，將更有能力自信地應用人工智慧，向監管機構和客戶證明其可靠性，並在威脅環境不斷演變的情況下做出有效應。
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