2024 年今年是网络安全行业发生重大变化的一年，AI 使攻击技术变得更加复杂和规范。 以下是 2024 年网络安全 10 大新趋势的综合列表和分析。
编号：01 AI 编程助手的隐藏风险
AI 编码助手的普及在大大提高了开发过程的效率的同时，也带来了不容忽视的风险。 虽然一些公司急于部署 AI 代码生成工具，但缺乏相应的开发人员培训导致代码缺陷率增加，甚至新的安全漏洞。 研究表明，AI 生成的代码通常需要比传统开发流程更长的时间来部署和解决。
AI 编程助手擅长高度结构化且易于衡量的任务，例如修复静态应用程序安全测试中的错误，但广泛应用时存在陷阱。 这表明，AI 工具不应该盲目推广，而应该更谨慎地使用，并选择与其优势相符的场景。
未来，公司将需要加强对 AI 技术的监控和评估，以最大限度地降低潜在风险，同时获得技术优势。
NO.02 新规提升上市公司安全事件透明度
美国证券交易委员会 （SEC） 于 2023 年出台的新法规将对上市公司的网络安全治理提出更高的要求。 这些法规要求公司披露关键的网络安全事件，并且必须在发现重大风险后的 4 个工作日内提交报告。 此更改显著增加了安全领导者的披露责任。
SEC 对“重要性”的定义不仅限于财务损失，还包括定性风险，例如声誉损害和运营中断。 这给公司带来了估值挑战。 “什么时候将材料视为材料？”您如何平衡风险披露与商业秘密保护？
未来，透明度将成为监管环境的一个主要主题，公司将需要建立更完整的披露机制，同时提高保护投资者的能力。
NO.0 3 中小企业加快安全投资
过去，小型企业往往只有在快速增长后才关注网络安全。 但是，许多初创公司现在是虚拟 CISO （vCISO） 服务的早期采用者，并在最小可行产品 （MVP） 完成之前就开始设计安全性和合规性策略。
与大中型企业的合规驱动力相反，中小企业正在通过安全认证（例如 ISO 27001）来增强其市场竞争力，以赢得大客户的信任。 这一趋势表明，网络安全正在从“成本中心”转变为“业务推动因素”。
对于初创企业来说，早期的安全规划不仅可以保证风险管理，而且是未来增长的基础。
NO.04 云计算需要成立信托办公室应对信任危机
一场自信危机爆发了。 近年来，云服务提供商的多起重大安全事件（例如 Snowflake 和 Okta 的中断）大大降低了用户对云服务提供商的信任。 传统的安全调查和责任共担模型无法满足客户需求，进一步推迟了云服务的采用。
一些大公司已经开始设立“信任办公室”，通过透明的沟通来恢复客户的信任。 这些办事处直接解决了客户对数据安全、隐私和灾难恢复的担忧，从而提高了客户信任度。
未来，随着人工智能和云技术的普及，预计信托办公室将成为公司的标准构成，并在客户关系中占据更核心的位置。
NO.05 第三方安全审核流程优化需求
现有的安全审查流程有其局限性。 例如，供应商安全验证依赖于繁琐的调查和报告（例如 SOC 2），但这些方法耗时、劳动密集、效果有限，并且无法真正降低第三方供应链风险。 数据显示，尽管公司在验证上花费了大量资源，但第三方和第四方安全漏洞仍在增加。
AI 工具加快了调查处理过程，使供应商能够更快、更准确地完成评估。 但是，彻底改变第三方安全审查流程需要平衡效率和安全性的新解决方案。
未来，公司将需要寻求更复杂的验证机制来应对日益复杂的供应链威胁。
NO.06 对鱼叉式网络钓鱼的响应需求不断增加
网络钓鱼攻击变得越来越复杂。 2024 年的网络钓鱼攻击将不再基于单一模板，而是将通过高度定制的电子邮件精确针对不同的用户。 这种方法不仅提高了攻击的成功率，而且还使攻击更难检测和响应。
为了应对复杂的网络钓鱼攻击，公司需要提高其事件响应能力，增加事件响应团队的数量，并使用更复杂的工具来实时监控电子邮件。 与此同时，安全意识培训仍然是防范此类攻击的关键。
随着攻击者技术在未来不断改进，公司将需要更多创新的检测方法来应对复杂的网络钓鱼活动。
NO.07 AI 是一把双刃剑
AI 技术正在迅速发展，但其潜在的安全威胁往往是不可预测的。 安全团队需要实时监控 AI 系统的运行状况，以应对不可预见的风险。
公司需要保持技术敏捷性，优化 AI 的积极影响，并教育员工了解 AI 安全风险，同时抵御潜在威胁。
AI 技术未来将进一步渗透到安全领域，但企业需要对 AI 技术可能造成的系统性风险保持警惕。
NO.0 8 DEEPFAKE 技术是新的威胁
生成式 AI 正在推动深度伪造技术的发展，该技术为身份伪造和欺诈提供了新工具。 攻击者还可以使用逼真的虚假视频和音频在公司内部制造欺诈和破坏。
安全团队需要使用 AI 和机器学习技术来检测深度伪造内容，同时还要加强员工意识培训以识别潜在的攻击。 技术措施和意识培训有两个方面。
未来，深度伪造技术的应用场景将更加广泛，因此安全团队需要为 deepfake 技术可能构成的重大威胁做好准备。
NO.09 第三方威胁复杂性和碎片化
随着企业逐渐采用多云和 SaaS 架构，传统的边界保护策略已无法适应新环境的风险管理需求。 身份验证和访问控制是现代安全管理的核心。
新的风险管理模型要求组织基于身份和数据构建动态安全框架，以应对分布式环境中的复杂威胁。 这一变化要求公司在其安全策略方面更加灵活，以便对数据和系统的访问始终处于受控之下。
NO.10 AI 和自动化正在重新构想漏洞管理
事实证明，AI 可以提高漏洞修复效率。 在 AI 工具的帮助下，公司可以更快地对漏洞进行分类、确定优先级和分发漏洞。 与传统的 SOAR 工具相比，AI 解决方案减少了对手动脚本的依赖，提高了漏洞管理效率。
动态在云环境中，大规模修复漏洞对团队资源提出了非常高的要求。 AI 和自动化工具的引入不仅减轻了资源负担，还显著提高了维修的速度和准确性。
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