更新于美国东部时间21:31 / 2026年10月26日
双刃剑：人工智能在强化系统防护的同时，也为恶意行为者开辟了新的攻击途径
作者：马克·阿尔伯特森
网络安全行业发现，强大的前沿人工智能模型是一把双刃剑。
企业可以利用模型比以往更快地识别源代码和系统配置中的漏洞。事实证明，恶意行为者同样也能做到这一点。
人工智能模型如何将网络安全推向新高度的一个典型例子，体现在近期围绕PHP编程语言的漏洞事件中。PHP驱动着全球多达70%的网站。安全研究人员使用OpenAI Group PBC的GPT-5.6 Sol扫描了PHP的代码库，发现了多个严重漏洞，各组织纷纷加紧修复这些漏洞。
与此同时，亚马逊公司上周披露，攻击者早在补丁发布前四天便已开始针对PHP漏洞发起攻击，而Cloudflare公司监测到的利用尝试迄今已攀升至数百万次。
最新一轮的数字威胁凸显了各组织必须为不可避免的网络安全事件做好充分准备。今年早些时候在拉斯维加斯举行的戴尔科技世界大会上，与会者明确指出，数据保护与网络韧性已成为企业人工智能应用的基石性管控层面。这为各企业如何在人工智能时代调整安全管控措施奠定了基础，正如theCUBE Research的克里斯塔·凯斯所言。
“这是一场更广泛的市场讨论的一部分，该讨论将网络恢复能力与韧性、人工智能治理、数据完整性以及运营信任紧密相连。在这样一个世界里，企业级人工智能系统的可靠性取决于支撑它们的数据管道、运行时控制机制以及恢复流程，”凯斯表示。“网络韧性和人工智能基础设施平台正从单纯的备份与恢复，进一步扩展到元数据可见性、恢复验证以及对企业数据的上下文理解。各组织应当密切关注供应商如何为人工智能环境建立治理与验证机制。”
此功能是SiliconANGLE Media对推动持续、生产级人工智能的关键趋势与架构变革进行探索的一部分。敬请关注由戴尔科技主导的旗舰活动——10月27日举行的“AI网络安全与韧性峰会”，随后在10月28日还将推出包括InfoScale和Infinidat Ltd.在内的更多行业观点。相关直播将于10月28日至29日通过theCUBE——SiliconANGLE Media的直播演播室——面向北美、EMEA及APJ地区的观众播出。（* 详情请见文末披露。）
应对人工智能对网络安全的影响
在强调网络弹性背后，网络安全界普遍担忧：人工智能有可能在系统防护中造成重大漏洞。人工智能模型显著提升了分析并可能利用安全弱点的能力。微软公司的一份月度报告指出，仅在十月份就发现了1,453个新漏洞。
“人工智能彻底改变了游戏规则，”戴尔公司投资组合营销部门的高级网络安全布道者史蒂夫·肯尼斯顿近日向theCUBE表示。“既有模型推理，也有模型训练数据；还有可能遭遇提示注入等攻击的系统；此外，身份管理也亟需重新审视。”
就其自身而言，戴尔一直积极运用前沿模型来构建防御体系。该公司参与了Anthropic PBC的“Glasswing”项目，该项目为经过严格审核的组织提供强大的AI工具，以保护关键系统。Glasswing项目的宗旨是汇聚那些软件支撑关键基础设施、一旦遭受攻击便可能造成灾难性后果的组织。
AI 智能体的兴起也使企业系统中的身份认证问题再次受到关注。威胁行为者更容易获取 AI 工具，这改变了访问管理和检测的游戏规则。
“毫无疑问，进入门槛和准入壁垒已经不复存在，”戴尔公司总裁兼首席安全官约翰·西莫恩近日在接受theCUBE采访时表示。“换言之，明天最简单的攻击手段，其复杂程度都将超过一年前全球所见过的任何攻击。”
数据弹性的重要性
在一个攻击日益复杂的世界上，另一种态势已变得清晰：毫无预警。企业面临的局面是，与飓风或海啸等自然灾害不同——在世界许多地区都已建立相应的预警系统——重大网络攻击往往在毫无征兆的情况下突然来袭。
据InfoScale产品管理总监约瑟夫·丹杰洛表示，这进一步凸显了恢复与韧性的重要性。
“这里没有任何预测，”D’Angelo在近期与theCUBE的对话中表示。“因此，保护自己的唯一方法，就是确保您具备我们所说的‘可防御的恢复态势’。也就是说，要清楚了解您的应用程序和数据的现状，并且能够在不受到攻击干扰或损害的情况下实现恢复。”
D’Angelo关于数据的观点非常重要。如今，为众多企业级应用提供动力的人工智能系统，其性能优劣完全取决于为其提供训练数据的质量。
数据需要存储，而像Infinidat这样的公司正专注于安全解决方案，以在人工智能不断提升网络风险的速度与复杂性之际，保护企业的运营状态。这涉及将不可变快照、网络检测与恢复能力相结合，旨在帮助组织识别干净的恢复点，并避免恢复受损数据。
“关键在于数据，”Infinidat首席营销官埃里克·赫尔佐格在近期的一次cCube节目中表示。“核心就是数据，这也正是为什么你需要在主存储上部署下一代数据保护技术——而人工智能正是基于此。同样地，你的备份系统也亟需新一代的数据保护方案。”
为量子威胁做准备
对于众多企业而言，网络安全领域另一项关键进展涉及后量子密码学，即PQC。从传统加密技术向能够抵御未来量子计算机攻击的量子安全算法迁移，是任何应对新兴威胁、强化长期网络韧性的战略所不可或缺的要求。
目前，企业似乎尚未为量子威胁做好准备。DigiCert Inc. 今年早些时候发布的一项研究显示，在接受调查的组织中，仅有7%在其大部分数字证书中部署了量子安全或混合加密技术。随着 AI 智能体的快速发展显著提升了数据在企业平台中的作用，量子威胁最终可能会造成重大 disruption。
“量子计算将破解当今用于保护数据的加密和数字签名，而智能体 AI 则通过提升数据价值并自主地在各团队和组织间共享数据，进一步加剧了风险，”戴尔全球首席技术官兼首席人工智能官约翰·罗伊斯表示。
人工智能工具为量子威胁的范围提供了洞见。Anthropic于7月下旬发布的一份PBC报告详细说明了使用Claude Mythos Preview的研究人员如何发现攻击密码算法的更优方法。这其中包括成功削弱了HAWK——该算法是美国国家标准与技术研究院（NIST）用于遴选新型后量子数字签名算法的九个候选算法之一。
“自2023年以来，CISA、NSA和NIST一直警告称，攻击者可能正在收集加密数据，并将其保存至具备解密能力时再行破解，”QuSecure Inc.的首席技术官兼联合创始人加里森·巴斯在为SiliconANGLE撰写的简报中表示。“而人工智能的研究成果改变的是时间轴的另一端——攻击者不再需要量子计算机就能取得实质性进展；他们只需借助经典计算资源，再加上几天的时间即可。”
基础设施层的安全性
随着2026年即将结束，企业正面临着尽快部署AI解决方案的需求，同时亟需防范人工智能带来的各类威胁。这将需要在基础设施层面构建安全防护体系，以有效缓解智能体 AI、量子计算以及掌握在威胁行为者手中的复杂模型所带来的风险。
“没有安全的基础设施，就没有人工智能；这意味着数据不仅要可恢复、安全，还必须合规，”theCUBE Research 的克里斯托夫·贝尔特兰在一次分析师简报会上表示。“网络韧性风险不仅存在于你每天都要处理的数据之中，也开始显现于人工智能基础设施本身。切勿将备份与恢复视为事后之计，否则必将让你付出沉重代价。”
随着各家公司构建更具韧性的基础设施，未知因素或许在于对 AI 智能体本身的掌控。近期，“失控”AI 智能体对 Hugging Face 和联合国发起的备受瞩目的攻击，凸显了新自主时代在安全方面的复杂性。科技行业数十年来一直以创新为驱动，而如今，在网络安全领域，也许正是需要突破常规思维的时刻。
“我们过去会把技术栈画出来，而安全只是一层，”theCUBE Research的戴夫·维兰特在theCUBE播客的最新一期中表示。“如今它已不再是单一的一层，而必须成为一种与各层正交的独立存在。我认为攻击者始终占据优势。正如那句老话所说，他们只需成功一次即可。而且系统中总会有漏洞和薄弱环节。”
(* 免责声明：TheCUBE 是 AI 网络安全与韧性峰会的付费媒体合作伙伴。TheCUBE 峰会报道的赞助商对 TheCUBE 或 SiliconANGLE 上的内容不具有编辑控制权。)
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