人工智能(AI)驱动的网络威胁正在加速演变，包括实时变形恶意软件、深度伪造与自动化网络钓鱼，突破时间从三年前的每秒567次密码攻击增至如今的每秒7000次。企业需通过AI驱动的检测、响应与弹性策略，结合人类专业知识，构建主动防御体系。以下为六大关键策略：

自学习AI提升威胁检测

对抗性AI驱动的数据泄露日益增多，传统签名检测已不足以应对。AI通过自学习识别异常模式，提前发现威胁。例如，Darktrace在Palo Alto防火墙漏洞披露前17天检测到可疑活动，显示自学习AI在关键基础设施保护中的价值。企业需部署自适应AI，超越静态防御，聚焦主动威胁识别。

AI驱动的网络钓鱼防御自动化

网络钓鱼攻击激增，70%通过AI生成诱饵绕过传统电子邮件安全。AI驱动的威胁检测可实时分析邮件内容与用户行为，识别恶意模式。Zscaler首席安全官Deepen Desai强调，AI是对抗AI驱动攻击的最佳防御。Rate Companies通过AI监控身份相关威胁，实时适应攻击者策略，降低网络钓鱼与商业电子邮件泄露(BEC)风险。

AI驱动的事件响应加速遏制

突破时间缩短至分钟级，传统系统常因误报与过时代码失效。Rate Companies采用1-10-60 SOC模型，目标为1分钟检测、10分钟分类、60分钟遏制，通过AI优化平均检测时间(MTTD)与响应时间(MTTR)，减少误报。AI自动化事件响应，快速隔离威胁，降低长期违规损失。

强化AI攻击面管理

攻击面涵盖移动设备、云迁移与IoT端点，AI驱动的风险暴露管理可实时识别漏洞。Rate Companies利用AI监控云环境错误配置，结合零信任架构，确保可见性与可扩展性。企业需通过AI自动化漏洞扫描与优先级排序，快速应对动态威胁。

行为分析与AI减少内部威胁

影子AI加剧内部风险，AI驱动的用户与实体行为分析(UEBA)通过基线监控检测异常。Rate Companies实施实时身份监控，采用“永不信任，始终验证”策略，防范凭证盗窃。WinWire首席技术官Vineet Arora建议，提供安全的AI选项，引导创新，结合UEBA降低风险与误报。

人机协同AI确保长期成功

AI需增强而非取代人类专业知识，CrowdStrike首席技术官Elia Zaitsev强调，AI与人类输出相辅相成，提升SOC效率。AI在有限自主性下协助分析师，处理高容量威胁，人类则聚焦战略决策。企业需建立人机协同框架，确保AI透明性与责任归属。