今年RSA会议上，几个主要厂商的演讲都在讨论生成式AI对行业的影响，如Microsoft、Google、Cisco、Paloalto 。Microsoft 安全业务VP Vasu Jakkal 拿出她2022年演讲时对AI在安全运营中应用时间表，当时她认为走到里程碑最右侧需要4-5年的时间，但当前生成式AI的进展让她更新了这个时间表，也许1-2年内可以到达最右端。同时其它厂商也是充分展现了其乐观估计。

在CharGPT引燃的新一轮AI热潮中，安全厂商可以说是其中最积极的一类。安全行业近些年一些深切的痛点，似乎都看到了进一步的解决方案，如：缺少集成和自动化带来的工作过载；业务面扩展后攻击面放大带来的威胁过载（比报警过载也许更准确）；以及行业中持久存在的中高端分析/影响人才短缺的问题。厂商投入的积极性自不待言，从具体场景看：开发安全、情报运营、报警&样本分析、威胁狩猎、攻击链分析、响应处置、事件总结，几乎安全中最重要的场景我们都看到了LLM的身影。更宏观的角度看，LLM不但可以帮助L1层级的分析师在工作中学习专业的知识，更可以学习高级分析师的思路和经验，成为模型的能力。

这些安全厂商还有一个一致的认识，要实现上述场景的价值，单有模型是远远不够的。数据、模型、专家经验&威胁情报，需要整合这些最基本的力量，才能够达成目的。也就是说，生成式AI发展给安全行业带来的机遇，是延续性的，需要安全厂商在上一阶段的平台化产品、自动化编排、情报驱动的威胁狩猎等方面构建坚实的基础，才能够利用这次的机遇形成更大跨越。

这里面提到的数据，不是传统SIEM中的常规日志数据，而是高保真、高质量的遥测数据，跨域的遥测数据整合到XDR平台，这是AI在检测分析方向发挥作用的基础。Cisco在其keynote中重点谈论了这个问题，揭示了其抛弃传统的SIEM思路，投身XDR方向的底层逻辑。同时我们在这次RSA也得到信息，接近半数的CSO依然将SIEM，而不是EDR/NDR/XDR作为安全分析的优先事项。他们尚没有意识到，传统日志型数据在数字化&AI时代的问题：它们不是为规模化分析准备、保真度差同时需要更多的存储空间。

这其中的威胁情报，重点也不是当前使用已经比较广泛的各种战术类情报，而是更能反应攻击者技术、方法、意图等的作战情报。正如CrowdStrike在其最近的安全态势报告中表明的，越来越多的攻击者会使用合法的管理、运维工具来实施渗透，这种背景下只有建立TTP层面的威胁狩猎能力才能保障对攻击的可见性。而这种狩猎能力，建立在对新的TTP的快速跟进基础上；利用AI在数据中产生洞见，要依赖人提供给其洞见的能力，而它去完成后续的常规操作动作。同样的在事件遏制、防扩散、清除加固等环节，LLM也需要从人哪里去学习处置的经验和知识。

综合看，当前AI技术的发展对行业整体是有利的，但是这个机会最终还是只会落给有准备、对趋势有真正理解的厂商和企业哪里。如果一个厂商在数据和情报能力上没有坚实的基础、一个企业在趋势下不能调整自己的建设思路来适应时代。那么我们看到的可能是，攻击者在AI的加持下渗透能力越发强大，而没有做出及时改变和调整的企业成为整个网络的薄弱点，越发被攻击者关注和青睐。时代大潮之下，强者愈强，变者恒强。

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