Google Cloud Well-Architected Framework 安全核心中的这一原则提供了相关建议，可帮助您使用 AI 提高云工作负载的安全性。
由于网络攻击的数量和复杂程度不断增加，因此必须利用 AI 的潜力来帮助提高安全性。AI 可以帮助减少威胁数量，减少安全专业人员所需的手动工作量，并帮助弥补网络安全领域专家稀缺的问题。
原则概览
利用 AI 功能改进现有的安全系统和流程。 您可以使用 Gemini in Security 以及 Google Cloud 服务中内置的固有 AI 功能。
这些 AI 功能可在安全生命周期的每个阶段提供协助，从而改变安全状况。例如，您可以使用AI执行以下操作：
- 无需逆向工程即可分析和解释潜在恶意代码。
- 减少网络安全从业者的重复性工作。
- 使用自然语言生成查询并与安全性事件数据进行交互。
- 显示背景信息。
- 提供快速回复建议。
- 协助修复事件。
- 汇总针对错误配置和漏洞的高优先级提醒，突出显示潜在影响，并提供缓解措施建议。
安全自主性级别
在应对不断演变的网络安全威胁时，AI 和自动化技术可以帮助您实现更好的安全成果。通过将 AI 用于安全领域，您可以实现更高水平的自主性，以检测和防范威胁，并改善整体安全状况。Google 定义了使用 AI 进行安全防护时的四个自主级别，这些级别概述了 AI 在协助并最终主导安全任务方面日益重要的作用：
- 手动：人类用户在整个安全生命周期内运行所有安全任务（预防、检测、确定优先级和响应）。
- 辅助：Gemini 等 AI 工具可通过总结信息、生成数据洞见和提供建议来提高人类的工作效率。
- 半自主化：AI 承担许多安全任务的主要职责，仅在必要时委托给人类。
- 自主：AI 充当值得信赖的助理，根据组织的目标和偏好，以最少的人工干预推动安全生命周期。
建议
以下部分介绍了使用 AI for Security 的建议。 这些部分还指出了这些建议如何与 Google 的安全 AI 框架 (SAIF) 保持一致，以及它们与安全自主级别的关系。
利用 AI 增强威胁检测和响应
此建议与以下重点领域相关：
- 安全运维（简称 SecOps）
- 日志记录、审核和监控
AI 可以分析大量安全数据，提供有关威胁行为者行为的分析洞见，并自动分析潜在的恶意代码。此建议与以下 SAIF 要素相符：
- 扩展检测和响应能力，将 AI 引入组织的威胁防控体系。
- 实现防御自动化，紧跟现有威胁和新威胁的步伐。
根据您的实现，此建议可能与以下自主级别相关：
- 辅助：AI 协助进行威胁分析和检测。
- 半自主化：AI 承担更多安全任务。
Google Threat Intelligence 使用 AI 分析威胁行为者行为和恶意代码，可帮助您实现此建议。
专家和非专家都能掌握安全技能
此建议与以下重点领域相关：
- 安全运维（简称 SecOps）
- 云治理、风险和合规性
AI 赋能的工具可以总结提醒并推荐缓解措施，这些功能可以让更多人员更轻松地使用安全功能。此建议与以下 SAIF 要素相符：
- 实现防御自动化，紧跟现有威胁和新威胁的步伐。
- 统一平台级控制措施，确保整个组织的安全措施保持一致。
根据您的实现情况，此建议可能与以下自主级别相关：
- 辅助：AI 可帮助您提高安全信息的可访问性。
- 半自主：AI 有助于提高所有用户的安全实践成效。
Gemini in Security Command Center 可以提供针对错误配置和漏洞的提醒摘要。
利用 AI 自动执行耗时的安全任务
此建议与以下重点领域相关：
- 基础架构安全
- 安全运维（简称 SecOps）
- 应用安全保障
AI 可以自动执行分析恶意软件、生成安全规则和识别配置错误等任务。这些功能有助于减轻安全团队的工作负载并缩短响应时间。此建议与关于实现防御自动化以紧跟现有威胁和新威胁步伐的 SAIF 要素相符。
根据您的实现，此建议可能与以下自主级别相关：
- 辅助：AI 帮助您自动执行任务。
- 半自主化：AI 承担安全任务的主要职责，仅在必要时请求人工协助。
Google Security Operations 中的 Gemini 可以协助分析师、检索相关上下文并提供后续步骤建议，从而帮助自动执行高工作量任务。
将 AI 纳入风险管理和治理流程
此建议与以下重点领域相关：云治理、风险和合规性。
您可以使用 AI 构建模型清单和风险概况。您还可以使用 AI 实施数据隐私权、网络风险和第三方风险政策。此建议与关于结合周边业务流程背景评估 AI 系统风险的 SAIF 要素相符。
根据您的实现，此建议可能与半自主自治级别相关。在此级别，AI 可以编排安全智能体，让其运行流程来实现您的自定义安全目标。
为 AI 系统实施安全开发实践
此建议与以下重点领域相关：
- 应用安全保障
- AI 和机器学习安全性
您可以使用 AI 进行安全编码、清理训练数据以及验证工具和工件。此建议与关于为 AI 生态系统奠定坚实安全基础的 SAIF 要素相符。
此建议适用于所有级别的安全自主性，因为只有先建立安全的 AI 系统，才能有效地将 AI 用于安全防护。该建议与辅助级别最相关，在该级别，AI 会增强安全实践。
如需实施此建议，请遵循 AI 制品的软件制品的供应链等级 (SLSA) 准则，并使用经过验证的容器映像。