据Google安全团队称，AI驱动的漏洞发现系统首次在一款常用软件中发现了零日漏洞。Google在AI领域的这一突破凸显出一个不可避免的转变：AI既会带来风险，也会提供解决方案。Google研究人员使用了一个名为Big Sleep的AI模型，在SQLite数据库引擎中发现了一个内存安全漏洞，即堆栈缓冲区下溢。SQLite是部署范围广泛的数据库引擎之一，嵌入数百万台设备和应用程序中。它采用开源模式，在数据管道和数据库的软件供应链中占据重要位置。Big Sleep在其代码中发现了一个严重的堆栈缓冲区下溢漏洞，而传统方法未能发现这一缺陷。
对首席信息安全官（CISO）而言，这具有重要影响。无论善意还是恶意行为者，都可以而且必将利用AI检测零日漏洞。安全攻防节奏将会加快，必须借助AI才能跟上这一变化。与此同时，确保核心安全控制措施部署到位并经过适当调优，将变得更加重要。这一时刻凸显出从两个方面应对AI驱动型威胁的必要性：一是部署AI驱动的防御措施，以应对快速演变的安全风险；二是强化现有安全框架，确保其能够集成这些新功能。
“AI威胁日益增多，不仅需要更智能的工具，还需要全面覆盖和自动化，以尽可能减少人为错误。”
AI驱动的零日漏洞即将激增
用于编码和代码分析的大语言模型（LLM）正在迅速改进。这些模型也可免费获取，而且通常属于开源领域。攻击者已经注意到这一点，并在积极寻求利用AI查找系统中的漏洞。CISO应预期AI发现的零日漏洞将激增，主要原因包括以下几个方面：
先进的AI能力：现代AI模型，尤其是大语言模型（LLM），已展现出分析复杂代码库并识别此前未知漏洞的能力。Google在Project Big Sleep中利用AI发现一个影响广泛的零日漏洞，充分体现了AI在主动安全措施方面的潜力。
自动化与效率：AI驱动的工具可以自动执行漏洞发现流程，显著加快安全缺陷的识别速度。这种效率使漏洞检测速度达到仅靠人工方法无法实现的水平。GreyNoise Intelligence利用AI发现直播摄像头中的零日漏洞，体现了这一能力。
更深入的语义理解：AI模型能够更深入地理解代码的上下文、意图和功能，从而发现传统方法可能忽略的漏洞。借助这种语义洞察能力，AI不仅能识别明显的编码错误，还能发现细微的逻辑缺陷、配置问题以及可能被利用的安全缺口。例如，OpenAI Codex已展现出发现隐蔽安全弱点的能力，方法是解读程序的预期行为，并将其与实际实现进行比较。
这些技术进展相互融合，意味着首席信息安全官（CISO）和安全团队必须为大量由AI发现的零日漏洞做好准备。为保持领先，组织应优先采用AI驱动的防御工具，加强开发团队与安全团队之间的协作，以便更早修复漏洞，并持续帮助员工了解新出现的AI威胁。主动防御策略对于降低这一AI赋能网络攻击新时代带来的风险至关重要。这意味着既要部署AI来应对AI威胁，也要进一步强化零信任及其他主动防御策略，以缩小攻击面。
进一步加强纵深防御已势在必行
对于CISO而言，新的AI威胁形势进一步凸显了尽可能覆盖更多攻击面的重要性。这意味着需要覆盖更广泛的代码、配置数据和协议，还需要将安全机制部署到应用交付生命周期中的更多检测点，并提供工具和自动化功能，以减少更多手动任务。
例如，F5 NGINX App Protect可阻止多种异常行为，并覆盖广泛的协议（HTTP/S、HTTP/2、gRPC、MQTT和WebSocket），因而很可能阻止许多由AI识别的零日漏洞攻击。NGINX App Protect可部署在任何位置，包括与任何NGINX产品一同部署，以及部署在CI/CD流水线中。作为纵深防御的另一环，NGINX One SaaS控制台可充当自动配置建议引擎，帮助团队快速应用配置更改，在整个NGINX环境中阻止零日漏洞攻击（包括NGINX Plus、NGINX Open Source、Kubernetes产品和Azure即服务选项）。
拓展AI驱动时代的纵深防御边界
AI零日漏洞不仅意味着威胁形势发生变化，也让我们得以一窥网络安全的未来。AI发现漏洞并非偶发事件，而是一个信号：我们用于防护的工具必须与攻击工具同步演进。AI驱动的漏洞标志着网络安全迎来转折点，需要采取覆盖更广、层次更深的防御策略。
随着攻击者利用AI发现并利用弱点，首席信息安全官（CISO）必须专注于纵深防御，扩大对攻击面的覆盖范围。这意味着将防护范围扩展到更多协议、代码库和配置数据，同时在应用生命周期的每个阶段部署安全机制。AI威胁的兴起不仅需要更智能的工具，还需要全面覆盖和自动化，以尽量减少人为错误。在这个新时代，能否生存取决于是否加固每一层防线，确保所有漏洞都得到防护。
要了解更多信息，请访问F5 NGINX App Protect网页。
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