智能体AI（Agentic AI）系统能够自主执行任务，无需人工干预。这一基本原理起初可能会吓退不少CISO和安全专家。然而，越来越多的安全专家发现，智能体AI的实施远比想象中简单，并能极大地丰富网络安全流程。

“随着智能体AI日益成熟，其在网络安全领域的潜力愈发明显，” Zoom的CISO Sandra McLeod表示。她认为，许多安全应用场景特别适合使用AI：“由于AI能够持续处理大量数据且不会疲劳，该技术非常适合监控那些人类注意力最终会减弱的场景。”

本文与经验丰富的安全专业人士合作，为您介绍智能体AI在网络安全领域的最佳具体应用案例。

1. 自动化威胁检测

在安全环境中，一个突出的智能体AI应用案例是使威胁检测（与响应）自动化。Dell Technologies的CSO John Scimone深信，这能使安全团队以前所未有的速度和规模识别并应对威胁。“本质上，智能体AI可以充当自主网络防御代理。这些系统通过实时修改安全和IT配置，自主识别并阻止入侵企图，”这位Dell高管解释道。

Scimone指出，网络攻击也越来越多地由自主的AI代理执行，其响应速度远超人类能力。因此，对防御者而言，达到同等水平至关重要：“基于代理的AI将创造一个公平的竞争环境，确保人类安全团队能够跟上步伐。”

2. 支持安全运营中心

安全运营中心也提供了智能体AI的一个良好应用场景——毕竟，它们处于识别和消除数以千计威胁的最前线。

Deloitte的首席网络风险服务专家Naresh Persaud解释说，这往往会导致“警报疲劳”：“SOC分析师平均每个工单至少花费21分钟。收集和记录取证数据是一项耗时的任务，追踪漏洞和识别异常有时也很复杂。此外，鉴于网络犯罪分子中AI使用率的上升，安全事件的数量和范围只会继续增加。”

在此背景下，Persaud认为，用智能体AI增强SOC是明智之举。据他介绍，AI代理可以：

• 被训练用于检测目的；
• 集成到身份系统中，以关联可疑的访问尝试；或
• 用于驱动自动补救措施。

“更重要的是，当工作量波动时，安全分析师可以使用基于代理的AI几何级地扩展SOC的规模，” Persaud强调。

3. 自动化分类

结合了丰富安全事件日志的自动化分类，是另一个具有安全相关性的强大智能体AI应用案例。安全服务提供商Radware的威胁研究总监Pascal Geenens解释道：“想象一个AI代理，它自主地从各种威胁源收集入侵指标，将其与内部遥测数据相关联，并用来自OSINT和CTI存储库的数据进行丰富。随后，它为分析师生成结构化的警报，包括响应手册。”

根据Geenens的说法，这种方法解决了两个主要的网络安全问题：规模和速度。“智能体AI可以有效地替代大量重复的关联任务。更重要的是：它可以弥合检测与防御之间的差距，使分析师能够专注于验证和战略——而不是运营。”他补充道，在安全实践中，这并不会导致人类被取代，而是扩展专业知识，同时减少工作量。

4. 缓解技能短缺

这引出了智能体AI在安全领域的下一个应用：作为应对技能短缺的实用解决方案。Palo Alto Networks生成式AI产品管理总监Rahul Ramachandran解释了这种方法如何运作：“AI代理可以充当您超负荷安全团队的力量倍增器。例如，通过自动化看似无止境的维护工作，并修复整个安全工具集中的复杂问题。”

这位Palo Alto的经理并不认为这是一种临时解决方案，恰恰相反：“网络安全领域的技能短缺不是一种暂时趋势，而是一种将持续多年的现实。您无法简单地通过招聘摆脱这个问题。部署AI代理是一项战略决策，旨在使现有团队更高效、更有效，并最终更满意。”

5. 预防欺诈

各种知名（以及不那么知名的）品牌经常被网络犯罪分子用于欺诈目的，例如通过虚假网站。防止这种情况是智能体AI在安全领域的另一个优秀应用案例。办公服务提供商Deskronic的CEO Šarūnas Bružas根据经验谈到：“一个AI代理可以搜索与您公司相似的新域名注册，创建截图，执行WHOIS检查，甚至生成删除申请。”

Bružas报告称，这种方法最近帮助他在一个钓鱼网站创建后不到20分钟内就将其识别出来。“通常情况下，这需要几天时间——可能会损失数据和金钱。”

网络欺诈者还喜欢以知名品牌的名义在社交媒体上投放恶意广告。Bružas指出，此类欺诈企图也可以被AI代理迅速发现。在这种情况下，速度是关键：“一个人力团队无法跟上数量。钓鱼网站或欺诈性广告在线的每一小时，都会增加风险并损害客户信任。由于AI代理持续搜索虚假网站和诈骗广告，检测时间得以缩短——然后专家可以专注于审核任务。”

6. 支持服务台

具有安全相关性的重复性服务台任务，例如提供应用程序访问或解决身份验证问题，同样可以用智能体AI自动化。这个应用案例也适合减轻内部团队的负担，或将他们的重点转移到更复杂的案例上。

正如安全服务提供商GuidePoint的创新副总裁Ed Dunnahoe所述，这还不是全部：“在基础设施环境中，AI代理还可能通过更快地分析系统日志并关联来自不同数据源的结果，加速根本原因分析的过程。”

7. 实施零信任

“每个最终用户都有一个独特的配置文件，反映其特定的行为、权限和风险评估，” 安全供应商Druva的CTO Stephen Manley解释道。

这些配置文件可以由AI代理监控，一旦出现偏差，AI代理可以立即限制访问权限、强制重新认证或将用户临时转移到沙箱中，Manley说。他补充道：“这对于追求零信任的企业尤为重要。因为智能体AI也能够监控非人类参与者，例如其他AI代理。”