网络安全格局正在迅速变化，这归因于网络威胁的不断演变。人工智能（AI）在设计及发动网络攻击中的广泛应用，使得通过防火墙等传统安全工具发现、预防和缓解网络威胁变得更加复杂。面对这一挑战，许多组织已采用更强大的安全策略，例如零信任安全架构。

零信任安全架构基于“永不信任”的原则，将所有用户和设备视为潜在威胁。该策略要求持续验证，并实施严格的访问控制，确保只有经过授权的实体才能访问资源。也就是说，零信任确保所有接入组织网络的实体必须持续验证，而引入 AI 则为这一范式提供了更先进的防御工具，以应对新型威胁。

AI和机器学习工具可以使零信任安全架构更强大、更具弹性。将零信任安全与AI结合不仅是企业提升安全态势的创新方法，更是至关重要的举措。

企业需要制定具体措施，将零信任原则与先进的 AI 工具和技术相融合，从而迅速识别并应对潜在的安全威胁。主要优势包括：

1.自动化威胁响应与缓解

当检测到威胁时，AI 能自动触发响应措施，包括立即隔离受感染设备、暂停访问权限，并及时启动事件响应流程。借助 AI 集成的事件响应方案，企业能够迅速定位并消除威胁，这正是零信任架构的核心能力之一。

2. 适应威胁环境的动态访问控制

AI驱动的访问控制系统可以通过实时风险评估动态调整每个用户的访问级别。AI通过结合地理环境、设备安全级别和行为模式等变量，实现数据驱动的上下文分析。AI还可以用于提供“即时访问”（JIT）和“最小权限访问”（JEA），从而减少攻击面并强化零信任的“最小权限”原则，确保每个人仅获得完成工作所需的最低权限。

3. 行为分析与异常检测

行为分析利用AI深入分析网络和用户活动，以确定正常行为的基准。这种持续监控被精心设计用于发现异常和潜在危险，并不断调整以识别可疑模式。为了增强对未经授权访问和账户泄露的防护，AI强化了零信任安全的核心原则。

安全公司正在所有解决方案中整合人工智能，以对抗恶意软件开发、钓鱼攻击方法和其他攻击中对相同技术的敌对使用。

• AI通过以比人类更高的精度和速度自动化流程，增强了零信任安全原则。这反过来提高了企业检测恶意应用程序、异常用户行为以及未经授权访问敏感信息的速度。AI支持对网络访问实体的持续验证，基于分析的安全数据提供深入的实时洞察，并加速学习以适应新威胁。
• 将AI整合到零信任安全架构中至关重要，因为攻击者也在使用AI工具创建能够绕过传统安全系统的恶意软件。例如，AI驱动的钓鱼攻击通常是入侵的前奏，可能会欺骗零信任系统。而将 AI 与零信任框架结合后，此类攻击便能被迅速检测并有效拦截。
• 在零信任框架中，每个用户和设备在验证之前都被视为不可信。AI通过促进实时威胁识别增强了这一方法。企业可以借助 AI 驱动的监控工具，持续评估用户、设备和应用程序的安全状态。一旦检测到异常活动（如网络流量激增或未经授权访问敏感数据），AI 能迅速识别威胁并自动触发应对措施，例如限制用户访问或隔离受影响的设备。通过即时分析海量数据，人工智能使组织能够主动应对威胁，防止安全风险升级为严重问题。

在零信任安全策略中采用预测性AI（Predictive AI），将通过利用机器学习和数据分析技术改变组织设计零信任框架的方式，这种技术通过研究历史数据中的模式预测未来行为，从而实现对设备、用户、网络、安全态势、数据和系统的全面可见性，这对于加强网络安全防御至关重要。

AI驱动的工具持续监控谁与关键资源交互，在网络威胁出现之前检测异常行为——例如未经授权的用户获得提升的权限。此外，预测性AI可以分析备份数据，以识别不同系统和用户界面之间可疑活动的关系。

预测性人工智能强化了零信任原则，增强了实时威胁检测，并改善了数据安全、备份和恢复流程。最终，这一技术进步使组织能够在应对不断演变的网络威胁的同时，保护运营并提升整体效率和服务交付。

现代网络威胁要求在安全处理方式上进行范式转变，使零信任成为一种必要而非选择。要成功实施零信任架构，企业应从全面的安全审计入手，查找漏洞，并深刻认识 AI 在安全防护中的关键作用。借助 SIEM、UEBA 及自动化响应等 AI 驱动的安全解决方案，通过实时威胁分析、持续身份验证和完善的访问管理，零信任框架将得到进一步强化。此外，定期使用最新的威胁情报训练人工智能模型，也有助于零信任策略保持强大，以对抗新兴的网络安全威胁。通过持续监控、安全意识培训以及负责任地部署 AI 工具，企业能够构建一个动态且强大的零信任环境，从容应对日益复杂的网络安全挑战。

鉴于上述讨论，构建一个坚不可摧的零信任安全体系不仅需要技术创新与实践，还需要专业人才的深度参与和持续教育。云安全联盟大中华区适时推出了人工智能安全认证专家(Certified Artificial Intelligence Security Professional，CAISP)认证培训项目。旨在为从事AI及其安全的研究、管理、运营、开发以及网络安全等领域的专业人员提供一套全面覆盖AI安全领域的认证培训。其课程内容侧重于跨领域综合能力培养、实践导向与案例分析，并融合了全球视野与法规治理，从而提升学员在AI安全领域的综合技能。