随着网络安全威胁日益增加，企业对威胁情报的需求也在不断增长。然而，根据ESG的最新调查，98%的企业计划在2024年增加威胁情报支出，但同时也面临着一系列的挑战。这些挑战包括威胁情报过于“学术化”，难以理解和应用；威胁情报数据量大，难以筛选出有价值的信息；缺乏足够的专业人才来处理威胁情报等。然而，随着生成式人工智能（Generative AI）的发展，这些痛点可能有望得到缓解。

威胁情报的五大痛点

根据ESG的研究，企业在威胁情报方面面临的五大痛点包括：

威胁情报报告过于技术化：33%的网络安全专业人士表示，威胁情报报告包含太多技术细节，使非专业人士难以理解。
威胁情报数据量太大：28%的网络安全专业人士表示，威胁情报数据大量且复杂，难以找出真正有价值的信息。
威胁情报处理耗费资源：27%的网络安全专业人士表示，识别和处理威胁情报占用了大量的资源和精力，阻碍了安全战略的实施。
缺乏专业人才：25%的网络安全专业人士表示，他们几乎没有具备威胁情报技能的专业人才。
对攻击者的分析不足：22%的网络安全专业人士表示，他们对攻击者的分析不足。

生成式人工智能的解决方案

生成式人工智能可能是解决上述痛点的有效工具：

简化威胁情报报告：生成式AI可以帮助威胁情报团队创建适合不同技术和业务背景的用户的报告，使非专业人士也能理解威胁情报。
筛选有价值的信息：生成式AI可以帮助威胁情报团队确定与公司、行业和地区最相关的威胁情报数据，降低威胁情报的噪音。
优化资源分配：生成式AI可以加速威胁情报的发现和修复，释放资源用于更高价值的安全战略实施。
培训专业人才：虽然生成式AI无法替代专业人士，但可以作为一个有效的培训工具，帮助初级人员提升威胁情报处理的技能。
增强攻击者分析能力：生成式AI可以帮助威胁情报团队更深入地分析攻击者的策略和手段，提升防御能力。

尽管生成式AI在威胁情报处理方面具有潜力，但企业还需要注意一些问题。首先，生成式AI并不能取代威胁分析师，而只能作为他们的辅助工具。其次，使用生成式AI的企业需要确保其模型的训练数据是高质量的，否则可能会导致误报或漏报。最后，生成式AI的误用可能会带来新的安全威胁，例如假新闻生成或深度伪造技术。

结论

生成式人工智能为企业威胁情报的处理提供了新的可能性。尽管存在一些潜在的挑战，但如果正确地使用，生成式AI可以帮助企业更有效地理解、处理和应对安全威胁，最终提升企业的网络安全防御能力。