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防御性网络如何应对人工智能驱动的威胁的曲棍球棒式增长
[赞助] 人工智能正在以机器速度重塑对抗性网络作战，要求防御者加快作战节奏，同时带来痛苦和成本。
来源:美国防务快讯网人工智能 (AI) 正在推动更快、更广泛的网络攻击，从而压垮防御系统。维持现状是不够的，因为遗留系统中预先存在的漏洞和运营网络中的漏洞会被拥有更快、适应性更强的工具的对手迅速识别和攻击。
Breaking Defense 与 Leidos 国防机构业务领域负责人高级副总裁 Paul Welch 和防御网络实践副总裁 Josh Salmanson 讨论了网络防御如何发展以保护关键系统。
破坏防御：描述需要防御性网络技术的威胁场景，尤其是那些主动性而非被动性的威胁场景。
韦尔奇：让我们从800磅重的大猩猩开始：AI。威胁行为者（包括犯罪分子和国家支持）对人工智能的使用正在增加整个网络空间的风险。特别是对于战争部来说，随着数据对该部门的运作变得越来越重要，数据可用性和完整性的重要性也随之增加，在某些情况下呈指数级增长。当这些数据不可用或可能不可信时，运营风险就会急剧上升。
将这种对数据日益增长的依赖和需求与现代基础设施和战斗系统的复杂性结合起来，再加上人工智能对手利用这些系统的漏洞所带来的日益增长的威胁，以及对注重任务完整性的更主动的网络防御方法的需求变得显而易见。
Salmanson：它确实从生命周期的开始就开始了。我们需要构建设计更具弹性的系统。很多时候，由于任务需求是连续的，关键系统仍然脆弱，几乎没有时间来解决随着时间的推移而积累的技术债务。
我们如何才能让对手及其网络犯罪活动付出代价，从而减慢他们的速度？