隨著網路安全威脅日益增加，企業對威脅情報的需求也在不斷增長。然而，根據ESG的最新調查，98%的企業計劃在2024年增加威脅情報支出，但同時也面臨一系列的挑戰。這些挑戰包括威脅情報過於“學術化”，難以理解和應用；威脅情報數據量大，難以篩選出有價值的資訊；缺乏足夠的專業人才來處理威脅情報等。然而，隨著生成式人工智慧（Generative AI）的發展，這些痛點可能有望得到緩解。

威脅情報的五大痛點

根據ESG的研究，企業在威脅情報方面面臨的五大痛點包括：

威脅情報報告過於技術化：33%的網路安全專業人士表示，威脅情報報告包含太多技術細節，使非專業人士難以理解。
威脅情報資料量太大：28%的網路安全專業人士表示，威脅情報資料大量且複雜，難以找出真正有價值的資訊。
威脅情報處理耗費資源：27%的網路安全專業人士表示，識別和處理威脅情報佔用了大量的資源和精力，阻礙了安全戰略的實施。
缺乏專業人才：25%的網路安全專業人士表示，他們幾乎沒有具備威脅情報技能的專業人才。
對攻擊者的分析不足：22%的網路安全專業人士表示，他們對攻擊者的分析不足。

生成式人工智慧的解決方案

生成式人工智慧可能是解決上述痛點的有效工具：

簡化威脅情報報告：生成式AI可以幫助威脅情報團隊創建適合不同技術和業務背景的使用者的報告，讓非專業人士也能理解威脅情報。
篩選有價值的信息：生成式AI可以幫助威脅情報團隊確定與公司、產業和地區最相關的威脅情報數據，並降低威脅情報的噪音。
優化資源分配：生成式AI可以加速威脅情報的發現和修復，釋放資源用於更高價值的安全戰略實施。
培訓專業人才：雖然生成式AI無法取代專業人士，但可以作為一個有效的訓練工具，幫助初級人員提升威脅情報處理的技能。
增強攻擊者分析能力：生成式AI可以幫助威脅情報團隊更深入分析攻擊者的策略和手段，提升防禦能力。

儘管生成式AI在威脅情報處理方面具有潛力，但企業也需要注意一些問題。首先，生成式AI並不能取代威脅分析師，而只能作為他們的輔助工具。其次，使用生成式AI的企業需要確保其模型的訓練資料是高品質的，否則可能會導致誤報或漏報。最後，生成式AI的誤用可能會帶來新的安全威脅，例如假新聞產生或深度偽造技術。

結論

生成式人工智慧為企業威脅情報的處理提供了新的可能性。儘管存在一些潛在的挑戰，但如果正確地使用，生成式AI可以幫助企業更有效地理解、處理和應對安全威脅，最終提升企業的網路安全防禦能力。