AI攻击提速,边缘安全需求升温:Cloudflare与网宿科技的实战路径

资讯 TechWeb 作者:Techweb 全文 2436 字 · 约 7 分钟读完 配图 1 张 分类产品更新AI 编程

人工智能正在重塑网络安全攻防格局。随着AI在漏洞发现、攻击代码生成和自动化执行等环节的能力不断增强,网络攻击的速度与复杂程度持续提升,企业对快速检测、实时拦截和协同响应的需求随之增长。依托分布式网络、能够在业务访问入口部署防护能力的边缘安全平台,正迎来新的发展机遇。

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人工智能正让网络攻防的格局发生变化。漏洞发现、攻击代码生成、自动化执行,AI在这些环节的本事越来越大,攻击的速度和复杂程度也跟着往上走。企业对快速检测、实时拦截、协同响应的需求随之增长。边缘安全平台依托分布式网络,能把防护能力部署在业务访问入口,这类平台正迎来新的发展机遇。

美银证券在近期研报中提到,PHP2Shell漏洞事件让AI驱动的网络安全风险更加突出,企业可能因此加大对漏洞管理、安全服务及边缘防护的投入。研报重点关注了Cloudflare,这家公司依靠全球网络和托管安全规则形成了快速响应能力。

国内方面,网宿科技在持续推进边缘安全平台建设,把分布式网络与安全检测、防护及运营能力结合起来,并进一步向AI应用安全场景拓展。企业安全需求在升级,边缘网络与安全能力融合的服务模式,有望得到更广泛的应用。

AI加速攻击演进,边缘防护需求提升

AI带来的安全挑战,正蔓延到大量部署的网站、应用程序以及它们依赖的基础软件上。

美银研报认为,AI既能帮安全研究人员更快发现漏洞,也可能被攻击者用来组合利用多个漏洞。过去有些攻击因为技术复杂、实施成本高而难以完成,现在变得更可行了。扫描、验证、漏洞利用一旦以更高的自动化程度开展,企业留给资产排查、防护部署和系统修复的时间就被压缩了。

攻击节奏更快了,企业需要把威胁检测与响应流程衔接得更紧,尽量在恶意流量进入核心业务系统之前就识别并拦截。边缘安全平台依托分布式网络,把检测与防护能力放在业务访问入口,对异常请求和攻击流量做前置处置,源站面临的风险和资源压力因此降低。

遇到影响范围较广的漏洞,边缘安全平台还能统一更新和分发防护策略,帮企业快速部署应急防护。以Web应用防火墙(WAF)来说,它可以拦截部分漏洞利用请求,为企业排查资产、升级系统争取时间。

不过美银也指出,WAF替代不了软件升级。不同漏洞的攻击路径不一样,企业仍得靠软件更新、配置加固以及必要的应用改造来完成修复。

Cloudflare、网宿科技等边缘安全平台价值凸显

攻击手段在不断演进,企业对边缘安全的需求也从单项防护,扩展到覆盖网络、应用和接口的综合防护体系。

美银认为,Cloudflare的优势在于全球Web流量可见性,以及托管安全规则的快速部署。这类漏洞事件未必会带来WAF产品的大规模一次性采购,但企业长期采用WAF、API防护、托管安全规则及边缘安全平台的必要性,可能因此增强。

分布式网络为这种服务模式提供了支撑。边缘安全厂商可以分析不同区域、不同业务场景中的攻击行为,持续更新检测模型与防护规则,再把策略部署到边缘节点,让从威胁发现到防护执行的时间缩短。

PHP2Shell事件中Cloudflare的表现,成了边缘安全路径的一次实战样本。据公开披露,漏洞细节公开前约9小时,Cloudflare就向免费与付费客户批量推送了WAF防护规则,借助全球边缘网络做到"单点发现、全网生效"。

国内,网宿科技依托边缘网络推进安全能力建设,产品布局围绕DDoS防护、WAF、Bot管理及API安全展开,覆盖流量攻击、恶意Web请求、自动化滥用及接口风险,并通过策略管理与安全运营加强各类防护能力之间的协同。

这套平台化体系能结合流量特征、访问行为和攻击信号开展分析,在不同环节实施相应防护,满足企业应对复合攻击的需求。网络与安全能力融合,也有助于减轻多套工具分别部署、独立运营带来的管理负担,提高安全服务的交付与运营效率。

网宿强化边缘AI原生能力,拓展AI应用安全场景

技术架构上,网宿科技提出"架构即安全"理念,其边缘AI原生安全平台依托全球分布式算力、数据及分级AI引擎,把威胁检测、分析和响应推向边缘侧。分布式算力为边缘侧检测与处置提供资源支撑,数据分析与分级AI引擎则辅助威胁识别、风险研判和响应。这些能力协同起来,平台能在业务访问入口开展安全检测与防护,提升安全策略执行和威胁处置效率,减少对人工流程的依赖。

AI 在制造新的攻击风险,同时也给防御手段升级带来了技术支撑。安全团队面对海量安全信号时,可以借助 AI 分析异常行为、关联威胁信息,从而提升研判和处置的效率。网宿科技推进安全平台建设,一个重要方向就是把 AI 的分析能力与边缘节点的防护执行衔接起来。

针对AI应用发展带来的新需求,网宿还推出了边缘AI与安全一体化平台,将多模型统一接入、智能调度、推理加速与模型、应用接口及智能体等环节的安全能力相结合,业务覆盖范围从传统网站和应用防护,进一步延伸到AI应用运行环境。

随着企业加速落地 AI 应用,相关业务对访问效率、运行稳定性、安全防护都提出了综合要求。边缘 AI 与安全能力相结合,既帮助企业统筹应用性能和风险管理,也为边缘安全服务打开了新的应用空间。

安全预算保持增长,平台化服务迎来机遇

企业安全投入持续增长,为边缘安全行业提供了需求层面的支撑。美银近期的 CIO 调查显示,受访企业预计 2027 年网络安全预算同比增长约 7%,增速高于整体软件支出;约半数受访 CIO 预计,网络安全预算增幅将超过 7%。

美银同时提醒,重大安全事件未必马上转化为安全软件厂商的收入增长。漏洞披露后,企业通常要先做资产排查、系统升级、日志检查及事件调查,新增支出可能首先流向内部人力和第三方安全服务。这些需求要转化为平台采购和持续订阅,仍取决于企业预算安排、产品效果及厂商交付能力。

业务入口越铺越开,应用接口不断扩展,攻击的自动化程度也在往上走。放到更长的时间段看,企业会更需要统一的策略管理、持续的威胁监测,以及能快速响应的手段。那些能把多类防护能力整合到一起、策略跟得上变化、服务交付又稳的边缘安全平台,机会会更多。

威胁在AI推动下不断演进,边缘防护在企业安全体系里的分量也随之加重。Cloudflare、网宿科技等厂商正在把网络、安全与AI能力往一处拧,帮企业应对新型攻击、把防护效率提上来;边缘安全服务也会顺着这条路,朝平台化、智能化的方向走。

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