防范 AI 加速型攻击
随着攻击者利用 AI 扩大攻击规模，安全负责人也需借助 AI 主动守护团队、数据与基础设施安全。深入了解 IBM X-Force Threat Intelligence Index，了解全球安全团队面临的挑战与实践成果。
面向公众的软件及系统应用程序中，漏洞利用量同比增长
已披露的漏洞中，无需身份验证即可直接利用的漏洞占比
暗网中观察到的待售 AI 聊天机器人凭据数量
活跃勒索软件组织数量较上年有所上升
执行操作
自主安全运营中心近期快速发展，通过智能体式 AI 强化安全人员能力，可统一调度多个智能体，覆盖从威胁搜寻到修复整改的全流程。这能为组织提供相应能力，及时检测并缓解日益复杂的 AI 生成式攻击。
随着攻击者不断优化凭据驱动的攻击手段，安全负责人需要借助 AI，清晰识别基于身份的各类风险与威胁。通过将 AI 驱动的身份威胁检测与响应 (ITDR) 和身份安全态势管理 (ISPM) 相结合，能够更快速、高效地发现漏洞，防范攻击。
您必须赶在攻击者之前，发现并处理漏洞。要做到这一点，您需要持续、主动地排查整体环境中的薄弱环节，包括安全代码审查、弱口令与复用凭据排查、配置错误检测，以及在本地和云环境中开展动态测试扫描，补齐缺失补丁。
智能体式 AI 带来了新风险，也放大了原有风险。因此，AI 需要配套的安全与治理方案，在可信、透明的基础上实现规模化应用。组织应建立严格的 AI 身份验证与访问控制，妥善保护 AI 服务凭据，并监控异常访问行为。需通过模型治理评估底层 AI 系统，测试其偏差、漂移与准确性，防范不当行为。
数据安全一直至关重要，在 AI 时代更是重中之重，例如定位敏感数据所在、理清数据使用与暴露情况、按场景分级处置数据风险，同时满足数十个全球和地区监管机构的严格合规要求。
自主安全运营中心近期快速发展，通过智能体式 AI 强化安全人员能力，可统一调度多个智能体，覆盖从威胁搜寻到修复整改的全流程。这能为组织提供相应能力，及时检测并缓解日益复杂的 AI 生成式攻击。
随着攻击者不断优化凭据驱动的攻击手段，安全负责人需要借助 AI，清晰识别基于身份的各类风险与威胁。通过将 AI 驱动的身份威胁检测与响应 (ITDR) 和身份安全态势管理 (ISPM) 相结合，能够更快速、高效地发现漏洞，防范攻击。
您必须赶在攻击者之前，发现并处理漏洞。要做到这一点，您需要持续、主动地排查整体环境中的薄弱环节，包括安全代码审查、弱口令与复用凭据排查、配置错误检测，以及在本地和云环境中开展动态测试扫描，补齐缺失补丁。
智能体式 AI 带来了新风险，也放大了原有风险。因此，AI 需要配套的安全与治理方案，在可信、透明的基础上实现规模化应用。组织应建立严格的 AI 身份验证与访问控制，妥善保护 AI 服务凭据，并监控异常访问行为。需通过模型治理评估底层 AI 系统，测试其偏差、漂移与准确性，防范不当行为。
数据安全一直至关重要，在 AI 时代更是重中之重，例如定位敏感数据所在、理清数据使用与暴露情况、按场景分级处置数据风险，同时满足数十个全球和地区监管机构的严格合规要求。