2025年RSA大会：10大AI安全工具教学文档

1. SentinelOne的Purple AI

核心功能：

• 自然语言查询安全事件
• 自动关联威胁指标(IoCs)
• 提供可操作的修复建议
• 自动生成事件报告

教学要点：

1. 部署Purple AI到现有SentinelOne环境
2. 使用自然语言查询示例：
   • "显示过去24小时内所有可疑的登录尝试"
   • "查找与Conti勒索软件相关的活动"
3. 解释AI生成的修复建议
4. 自定义报告模板

最佳实践：

• 结合威胁情报源增强检测能力
• 定期验证AI建议的有效性
• 建立AI输出的人工审核流程

2. CrowdStrike的Charlotte AI

核心功能：

• 实时威胁狩猎
• 攻击面管理
• 漏洞优先级排序
• 多模态交互(文本/语音)

教学要点：

1. 配置Charlotte AI与Falcon平台集成
2. 威胁狩猎工作流：
   • 定义狩猎目标
   • 分析AI建议
   • 执行深度调查
3. 攻击面可视化技术
4. 漏洞修复优先级算法解析

最佳实践：

• 定期更新威胁模型
• 结合MITRE ATT&CK框架验证发现
• 建立AI辅助决策的SOP

3. Palo Alto Networks的XSIAM 2.0

核心功能：

• 自主安全运营
• 预测性威胁检测
• 自动事件响应
• 多租户支持

教学要点：

1. XSIAM架构部署指南
2. 预测模型训练方法：
   • 数据收集规范
   • 特征工程
   • 模型验证
3. 自动响应策略配置
4. 多租户隔离实现

最佳实践：

• 定期评估预测准确性
• 建立自动响应的安全护栏
• 实施最小权限原则

4. Microsoft Security Copilot

核心功能：

• 跨产品协同分析
• 端到端事件调查
• 知识库集成
• 合规自动化

教学要点：

1. 多产品集成配置：
   • Defender
   • Sentinel
   • Purview
2. 事件调查工作流：
   • 时间线重建
   • 影响范围评估
   • 根因分析
3. 合规自动化设置
4. 知识库管理

最佳实践：

• 维护统一的数据字典
• 定期验证跨产品关联准确性
• 建立合规检查清单

5. Wiz的AI安全代理

核心功能：

• 云环境异常检测
• 配置错误识别
• 权限滥用分析
• 风险量化评分

教学要点：

1. 多云环境接入指南
2. 风险评分模型解析：
   • 漏洞权重
   • 暴露面评估
   • 业务影响
3. 权限分析技术
4. 修复工单自动生成

最佳实践：

• 实施最小特权原则
• 定期校准风险模型
  • 基于业务变化调整权重
  • 验证评分准确性
• 建立云配置基线

6. Orca Security的AI云安全平台

核心功能：

• 无代理资产发现
• 攻击路径可视化
• 优先级排序
• 合规映射

教学要点：

1. 无代理部署方法
2. 攻击路径分析技术：
   • 横向移动可能性评估
   • 关键路径识别
3. 合规自动化：
   • CIS基准
   • NIST CSF
   • ISO 27001
4. 修复计划生成

最佳实践：

• 定期验证资产清单完整性
• 关键路径优先修复
• 合规要求与业务对齐

7. Darktrace的ActiveAI安全平台

核心功能：

• 行为基线建模
• 异常检测
• 自主响应
• 威胁可视化

教学要点：

1. 行为基线建立：
   • 学习期设置
   • 正常模式识别
   • 异常阈值调整
2. 响应策略配置：
   • 警报级别
   • 自动遏制
   • 人工介入点
3. 威胁可视化技术

最佳实践：

• 定期审查基线模型
• 测试响应策略有效性
• 结合其他检测手段验证

8. IBM Security的AI威胁检测

核心功能：

• 多源数据关联
• 隐蔽威胁识别
• 调查自动化
• 知识图谱

教学要点：

1. 数据源集成：
   • 日志
   • 网络流量
   • 终端数据
2. 知识图谱构建：
   • 实体识别
   • 关系提取
   • 图分析
3. 调查自动化流程

最佳实践：

• 维护高质量数据输入
• 定期更新知识图谱
• 验证关联分析结果

9. Splunk的AI助手

核心功能：

• SPL查询生成
• 模式识别
• 异常检测
• 报告自动化

教学要点：

1. 自然语言转SPL：
   • 查询优化
   • 语法检查
   • 性能调优
2. 异常检测配置：
   • 阈值设置
   • 警报规则
3. 报告自动化流程

最佳实践：

• 验证生成的SPL准确性
• 结合领域知识优化检测
• 建立报告审查机制

10. Tenable的AI漏洞管理

核心功能：

• 漏洞优先级
• 利用可能性预测
• 修复影响评估
• 补救计划

教学要点：

1. 风险评分模型：
   • CVSS整合
   • 环境因素
   • 威胁情报
2. 利用预测算法
3. 补救计划生成

最佳实践：

• 定期校准评分模型
• 关键系统优先修复
• 验证预测准确性

综合教学建议

1. 评估与选择：

   • 制定明确的评估标准
   • 进行概念验证(POC)
   • 考虑现有技术栈集成

2. 部署策略：

   • 分阶段实施
   • 建立性能基准
   • 制定回滚计划

3. 人员培训：

   • 产品特定培训
   • AI模型理解
   • 结果验证技术

4. 持续优化：

   • 定期评估有效性
   • 反馈循环建立
   • 模型再训练流程

5. 伦理与合规：

   • 数据隐私保护
   • 决策透明度
   • 偏见检测机制

通过系统性地学习和应用这些AI安全工具，组织可以显著提升其安全防御能力，实现从被动响应到主动预防的转变。