《网络安全中的AI：明确战略方向》主要探讨生成式AI在网络安全领域带来的影响、风险及应对策略，助力企业有效管理风险股票配资的前景，释放AI在网络安全中的价值。

1. AI在网络安全领域的现状与影响：近90%的企业仍处于研究或试点生成式AI（GenAI）阶段，多数未落实AI信任、风险与安全管理（AI TRiSM）的技术手段或政策。GenAI的发展重塑安全生态，给企业带来多方面影响，包括第三方对敏感数据的非受控使用、版权侵权风险、潜在隐私威胁等，同时也推动安全举措与时俱进，带来新的法规与合规要求 。

2. 应对AI网络安全风险的战略方向

制定AI治理框架与战略路线图：企业需构建新的治理框架，将AI要素纳入全面风险管理框架，调整应用安全策略以支持AI部署，把新AI技术融入网络安全战略，关注第三方对敏感数据的获取、GenAI应用与数据泄露、错误决策等风险 。

实施AI TRiSM框架：该框架可通过内容异常检测、数据治理与保护、降低应用安全风险等措施，帮助企业管理AI相关风险。企业应组建专门团队，推动内部协作，制定并执行可接受使用政策，持续监控应用情况 。

强化GenAI应用安全防护：为Web、SaaS、云服务等构建基础安全控制体系，制定GenAI可接受使用政策，加强对公有云敏感数据的保护，提升自建应用的安全防护能力，检测机器人访问，保护API端点 。

3. 聚焦关键风险领域：GenAI带来不当或恶意使用、幻觉（生成内容包含不准确或非法信息）、内容与用户数据受威胁、隐私与数据保护政策治理、数据隐私影响评估、区域监管合规、对抗性攻击、向量数据库攻击、黑客入侵等风险。企业应针对这些风险，采取相应的检测、防护和管理措施 。

4. 不同角色在AI网络安全中的职责与举措

CIO：需制定AI战略，明确应用场景和收益风险，管理第三方GenAI应用，更新供应商选择标准，优化安全策略，开展概念验证，关注威胁态势变化 。

CISO：应评估GenAI技术风险，明确衡量标准，试用相关功能，遵循AI TRiSM框架开发或引入应用，培训团队应对GenAI带来的影响 。

CDAO：主导数据整理工作，确定AI应用场景，建立数据治理政策，挖掘数据价值，为AI部署做准备。

软件工程主管：理解AI对业务的影响，建立AI工程最佳实践，推广应用，识别AI在软件测试中的应用领域，结合人类与GenAI优势 。

企业架构主管：制定AI基础设施蓝图，掌控投资决策，评估采纳AI解决方案，界定业务成果，规划AI项目，优化基础设施 。

5. 预计到2026年，采用AI TRiSM控制措施的企业可降低决策失误风险；2025年，网络安全在应用和数据安全方面的支出将因GenAI增加15%以上；2028年，GenAI将缩小网络安全技能差距。企业应系统评估AI技术，优化检测与响应能力，投资风险暴露管理与威胁情报 。

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