如果我是黑客。
如果我是黑客，我就找家工廠下手。現在的工廠都在數字化，聯網的OT設備不要太多，網絡暴露面也不要太多。而且很多OT設備，還運行著爺爺輩的Windows XP系統，他們身上的漏洞，早就被管理員忘了，沒人記得給他們補丁。
況且，我還新掌握了“大殺器”。
AI“武裝”的網絡攻擊
人工智能就像火藥。
人工智能就像火藥一樣，又一次改變了網絡攻防的格局。這就如，800年前的重甲鐵騎。他們并非是揮舞著馬刀，征服了大半個歐亞。重甲鐵蹄是那個時代最尊重科學的一群人。宋、金的工匠們被他們裹挾著西征，他們也因此用大炮，轟塌了貴族城堡的石墻，用子彈射穿了騎士的盔甲。
現在的攻擊者，也如重甲鐵騎一樣，爐火純青地應用了人工智能。這幫用人工智能武裝起來的“軍隊”，沒有任何道德可言，他們不僅在攻擊IT系統，還很喜歡對工廠下手。只因為，在這里更容易下手。
攻擊者最早研究出來的武器，就是“生成對抗網絡”。它拿手的技能是“左右互搏”，左手“生成器神經網絡”，負責生成惡意軟件；右手“判別器神經網絡”，負責識別生成器生成的惡意軟件。就是在幾輪的“左右互搏”，幾輪的對抗性訓練中，惡意軟件的逃逸能力越來越強，幾乎可以逃逸所有防病毒引擎和IPS引擎的檢測。
但這也只是一招而已。
攻擊者還已使用“生成對抗網絡+遷移學習”，破解網絡驗證碼。他們先用“生成對抗網絡”對驗證碼識別大模型進行訓練，再以“遷移學習”算法，對模型進行調優。這種模型強到什么程度？它可以攻破全球排名TOP50網站的驗證碼系統。
這還不算完。
哪里有AI，哪里就有逃逸。攻擊者還在使用“智能網絡逃逸技術”，生成“最低程度被檢測出”的惡意軟件。它的攻擊模式就像一部“諜戰片”，可分為四步：
第一步是“知彼”，以大數據和深度學習技術，對目標系統的策略進行學習；第二步是“知己”，以深度學習技術，對惡意軟件進行分解，以加強軟件的逃逸能力；第三步是“潛伏”，當惡意軟件到達客戶的沙箱環境時，采用靜默技術，躲避沙箱檢測；第四步是“滲透”，當進入目標系統后，避免異常行為或隨機回調連接，實現長久的滲透。
以平臺對抗鐵騎
這就是現在被AI“武裝”起來的重甲鐵騎，但他們也有弱點。重甲鐵騎可以在平原橫沖直撞，但陷入山地丘陵、水網密布地勢，就完全喪失優勢。所以，對抗攻擊者的升維，最好的辦法就是“平臺”，就是建立平臺型的安全體系。
Fortinet的策略就是如此。
如Fortinet中國區總經理李宏凱所說：“基于Security Fabric安全架構，以及操作系統FortiOS，Fortinet的OT安全平臺，深度契合OT網絡架構、協議及應用需求，形成了‘安全組網’、‘安全運營’和‘統一SASE’三大核心基石。”
很顯然，“三大基石”體系都形成了超級的防御縱深，且相互之間通過FortiOS操作系統，還能組成“平臺”。其中，“安全組網”就是網絡與安全的深度融合，Fortinet通過工業交換機，以及工業無線AP，可以將安全能力推送到安全平臺的每個二層接口，且不需要改變現有網絡架構。
同時，Fortinet通過“安全運營”可在最短時間內，發現網絡攻擊，并通過網關設備，完成有效隔離。此外，Fortinet還通過“統一SASE”實現云與端的安全一體化。
更進一步，基于“安全組網”、“安全運營”和“統一SASE”三大基石，Fortinet還形成了龐大的產品和方案矩陣，其最新推出的產品包括：專為嚴苛OT環境設計的FortiGate Rugged系列、FortiSwitch Rugged系列、FortiAP系列，以及創新之作FortiExtender Vehicle，專為車聯網打造，提供穩定可靠的移動安全連接方案，全方位應對行業專屬挑戰。
用魔法打敗魔法
但這也只是升級，還不是升維。人工智能“武裝”起來的網絡攻擊，已經對傳統防御體系形成了降維打擊。對此Fortinet南區技術負責人玉文鋒說：“應對智能化的攻擊，Fortinet的方案是用AI應對AI，用魔法打敗魔法。”
Fortinet在人工智能方向上的投入，已經超過10年。機器學習技術已進化到了第六代，相關AI專利有59個，開發了近百個AI相關的應用，以AI驅動的解決方案達到42個。而且從威脅情報中心，到各產品線均已經實現了AI化，覆蓋了四大應用場景。
首先是AI賦能的威脅情報
從2012年開始，Fortinet就在使用機器學習技術，每天處理數以萬計的安全事件。這使FortiGuard積累了品類最齊全的攻擊樣本。正是以海量的攻擊樣本，結合第六代機器學習技術，Fortinet在云端訓練出針對各類應用的安全大模型。再將安全大模型進行裁剪微調，推送到FortiGate防火墻等客戶端設備中。
效果如何？在此之前的項目POC測試過程中，用戶自己精心設計了一款惡意軟件。這個惡意文件成功地躲避了傳統防病毒引擎和沙箱的查殺，但將惡意文件上傳至FortiGuard檢測時，馬上就被識別，而且FortiGuard在一小時內，將特征庫推送到Fortinet的所有客戶端設備。
其次是AI賦能的惡意軟件檢測
從FortiOS 7.0開始，FortiGuard就可以將微調后安全大模型，打包推送到FortiGate上。如此一來，AI增強的防病毒引擎將取代FortiGate以前老舊的啟發式引擎，FortiGate防火墻也因此具備了0-Day防御能力。
只不過，Fortinet并不認為防火墻是萬能的。防火墻也只適合查殺一些較小的、高危的惡意軟件，而對于那些較大的、耗時的，基于行為的惡意軟件，Fortinet就把它交給FortiEDR進行檢測。FortiEDR完全拋棄了特征庫的模式，采用了云端AI模型，并結合本地機器學習的方式進行惡意軟件的檢測。
除此之外，Fortinet還推出了FortiNDR。OT與IT融合之后，安全態勢也發生了根本性的變化。這就需要對OT網絡里的流量，進行惡意文件或惡意流量的檢測。FortiNDR就在此時有了更大的價值——其既可對惡意文件進行檢測，也能對惡意流量的檢測。
第三是AI賦能的流量檢測
不僅如此。
Fortinet還有一整套方法抵御惡意流量。DDoS被認為是一個古老的，沒有什么技術含量的攻擊手段。但AI重新武裝后的DDoS，可以動態調整攻擊策略，繞開防御措施；還可以對攻擊的全程進行監控，當發現目標系統已經識別或緩解了此前的攻擊手段，AI將快速切換到另外一種攻擊模式；此外，AI還擅長流量混淆，生成與合法流量相識的攻擊流量。
與此應對，FortiDDoS設備中集成的AI能力，也想到了方法，防御AI武裝起來的DDoS攻擊。FortiDDoS基于對流量的學習，建立了流量模型。同時，其還可對每個數據包進行深度檢測。監控從L3層到L 7層的23萬個網絡參數。這樣，FortiDDoS就能對AI型的DDoS攻擊有著精準的檢測和響應能力。
還有剛才提到的FortiNDR，其利用機器學習，可對異常流量進行分析。FortiNDR可以告訴用戶，網絡設備是否正在被高頻掃描，網絡中是否存在不常見的，可能是攻擊者派來“偵查”的流量。
此外，AI還喚醒了WAF設備的第二青春。在AI之前，WAF設備的策略配置，屬于一管即死，一放就松。FortiWeb創新性則在于，使用了兩層機器學習的模型，來解決這個難題。第一層本地模型解決效率問題，快速地分離出異常的流量，第二層云端模型解決精確率問題，準確區別“異常流量”是威脅攻擊，還是真的異常流量。
最后是AI驅動的SecOps
安全運營對于企業來說，一直都是巨大的挑戰，管理員經常被大量的安全告警信息，搞的焦頭爛額。目前，Fortinet已經將生成式AI組件FortiAI，引入SecOps解決方案，
FortiAI已無縫地集成到FortiManager、FortiAnalyzer、FortiSIEM、FortiSOAR等核心產品。首先，FortiAI可以實現威脅識別和移出的自動化；其次，FortiAI對復雜攻擊有著全面的理解，可以預測未來的攻擊；第三，FortiAI可以提供智能化的修復，提供自動化的補丁；最后，FortiAI還可以對安全工作流進行優化。
這也正如Fortinet中國區南區技術負責人玉文鋒最后所說：
“Fortinet OT安全平臺的創新之源首推人工智能。平臺能力覆蓋了從智能網絡攻擊防御，到惡意軟件檢測，再到自動化威脅狩獵與響應。同時，Fortinet的產品組合更深度融合了AI能力，能夠自動識別、預測并應對復雜的網絡威脅，確保業務連續性和數據安全。”
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