智能持续安全：核心理念、技术支柱与未来展望

在数字转型浪潮中，网络安全威胁日益复杂化和自适应化，传统被动式的安全防御模式已难以应对。同时，数据隐私和合规法规（如GDPR、HIPAA）的日益严格，要求企业实现持续、主动的合规管理。在此背景下，“智能持续安全（Intelligent Continuous Security, ICS）”理念应运而生，强调利用人工智能（AI）和自动化技术，构建贯穿软件全生命周期、数据流转全过程的持续监控、实时分析和智能响应能力。

一、核心概念

智能持续安全的核心在于利用AI和自动化技术，实现对系统和数据的持续实时监控与合规状态管理。其目标是将安全与合规从事后补救转变为事前预防和持续保障。这一理念融合了总体性、人民性和开放性，倡导在动态变化的环境中，以人为本，通过全面的方法统筹管理安全风险。它要求建立基于持续验证和授权的动态访问信任，并以身份为中心进行访问控制，构建闭环安全管理机制，涵盖持续测试、清晰的政策与流程、自动化软件以及持续审查。

智能持续安全的实践能够：

• • 大幅降低人为错误和合规风险，提高响应速度和运营效率。
• • 提供实时集中的安全与合规态势视图，支持快速决策。
• • 通过自动检测异常指标，实现潜在风险和合规问题的早期预警。

二、技术支柱

构建智能持续安全体系依赖于一系列关键技术能力：

• • 自动化安全工具链： 涵盖静态应用安全测试（SAST）、动态应用安全测试（DAST）、软件成分分析（SCA）和运行时应用自我保护（RASP）等，实现安全检测和防护措施的自动化执行。
• • 安全数据治理与大数据分析： 汇集终端、网络、日志、威胁情报等多源安全数据。通过数据标准化、预处理和大数据分析技术，如利用知识图谱构建实体与关系网络，提升数据利用效率和态势感知能力。
• • AI/ML 集成： 利用机器学习（ML）和深度学习（DL）进行恶意代码分析、恶意域名检测、异常检测和入侵检测，提高威胁识别的自动化水平和准确率。通过 MLOps 和 ModelOps 实现机器学习模型的全生命周期管理，解决误报漏报问题，增强模型泛化能力。生成式 AI 可用于自动化报告生成和安全见解总结。
• • 持续集成/持续部署（CI/CD）安全集成： 将安全检查融入自动化流水线（即“黄金管道”），实现安全“左移”，确保安全验证贯穿构建、测试、部署全过程。
• • 智能安全运营平台（AIOps/SecXOps）： 基于AI融合专家经验和机器学习，实现安全事件的自动化检测、告警研判、攻击溯源和响应反馈闭环，显著提升运营效率。**UEBA（用户与实体行为分析）**在此平台中用于监测用户异常行为，发现潜在威胁。

三、AI 的关键作用

AI 在智能持续安全中扮演着核心角色，赋能安全能力的全面提升：

• • 强化威胁检测与分析： AI/ML 模型分析网络流量、系统日志和用户行为，建立正常基线并快速识别异常，有效检测新型零日威胁和自适应恶意软件，特别是通过行为分析应对特征多变的威胁。
• • 实现自动化响应与处置： AI 自动化重复性安全任务，关联多源事件，简化调查。在事件响应中，AI 可自动隔离受感染终端。AI 防火墙在 SASE 架构中提供动态智能支持，简化管理，提高威胁防御效率。AI 支持的代理甚至可以自主管理大量安全和 IT 任务。
• • 自动化合规管理： AI 能够自动分类和保护受 GDPR 和 HIPAA 等法规规范的敏感数据，实时分析系统数据发现潜在合规漏洞并发出警报，帮助组织实现从被动转向主动预防。AI 还可用于自动审查现有策略、事件报告和审计日志，协助收集合规控制证据，显著提升合规性审计的准确性和效率。
• • 提升数据保护与隐私识别能力： 在处理文档和大规模数据时，AI/ML 技术自动识别敏感信息，预防数据泄露，提升合规保证。

实际案例包括跨境支付平台利用内置 AI 合规自检模块一次性通过欧盟 AI 法案认证，以及绿盟科技的 SecXOps 平台通过安全分析自动化实现智能运营。罗克韦尔自动化也将智能安全应用于工业自动化，通过智能安全设备提供诊断信息，提升生产效率和维护预测能力。

DevSecOps 与 SecOps 的融合

智能持续安全推动着 DevSecOps（安全左移，将安全嵌入开发运维）与 SecOps（安全运营，关注运行时监控响应）的融合。这种融合趋势强调安全合规贯穿软件全生命周期，将安全运营团队也纳入早期流程，形成协同闭环，实现持续安全监控和持续合规。

然而，融合面临挑战：

• • 文化与组织壁垒： 开发、运维、安全团队目标和节奏差异大，协作困难。
• • 技术整合复杂： DevSecOps 的 CI/CD 安全集成与 SecOps 的大数据分析和响应自动化在技术平台和数据格式上存在差异。
• • 人才缺口： 缺乏兼具研发安全和安全运营知识的复合型人才。
• • 自动化与智能化成熟度： AI 模型在安全领域仍面临误报漏报、泛化能力不足和持续迭代的挑战。

解决方案包括：构建跨团队协作文化，提升全员安全责任意识；采用 XOps（DataOps, MLOps, ModelOps）规范提升安全分析和模型运营水平；引入成熟自动化工具实现“黄金管道”；法规政策推动；以及加强人才培训。

四、实施挑战

尽管前景光明，智能持续安全落地仍需克服多重挑战：

• • 技术复杂度与集成难度： 需要集成多种安全工具、数据源和 AI 模型，构建统一平台。
• • 数据质量与偏差： AI 模型的有效性高度依赖于高质量、无偏差的训练数据。
• • AI 自身的挑战： AI 模型的透明度/可解释性问题，面对新型未知威胁可能出现误报，以及被攻击者利用进行对抗攻击（如试图规避 AI 检测或投毒 AI 模型）。
• • 人才与文化： 缺乏具备 AI、数据科学和安全领域知识的复合型人才，以及跨团队协作文化的缺失。
• • 法规动态变化： 快速变化的合规要求需要持续更新自动化工具和流程。
• • 需要人工干预： AI 无法完全取代安全专家，复杂决策、策略制定和结果解释仍需人工参与。

五、未来趋势

智能持续安全代表了网络安全与合规管理的未来方向：

• • 深度融合与一体化平台： DevSecOps 与 SecOps 将进一步融合，形成更智能、自动化的安全运营平台（SecXOps），实现安全与业务的无缝协同。
• • AI 在攻防两端的进化： AI 将更多应用于防御自适应恶意软件和深度伪造攻击，同时安全领域也将重点研究如何防御 AI 对抗攻击，保障 AI 系统自身安全。
• • 持续合规与自动化深化： 自动化合规工具将更加成熟，深度集成到业务流程中，实现对法规要求的实时监控、证据收集和策略更新，推动从静态合规走向动态、持续合规。
• • 零信任架构普及： 以身份为中心的动态访问控制和持续验证将成为主流安全模型。
• • AI 安全标准化： 行业将加速制定 AI 在安全领域的应用标准，提升整体可信度和互操作性。

六、总结与展望

智能持续安全是应对现代网络威胁和合规挑战的必然选择。它通过整合 AI、自动化和持续性理念，将安全与合规能力内嵌于业务全流程，实现了从被动响应到主动预防和智能决策的跨越。尽管面临技术集成、人才培养和 AI 自身局限等挑战，但随着技术的不断成熟和跨组织协作的深化，智能持续安全将成为构建有弹性、高效率数字防御体系的关键支柱。未来的安全格局将更加智能化、自动化和一体化，持续保障数字世界的安全与稳定。

来源：刘志诚