2025 年人工智能 (AI) 的快速發(fā)展必將極大地改變網(wǎng)絡(luò)安全形勢(shì)。作為網(wǎng)絡(luò)安全解決方案先驅(qū)者和全球領(lǐng)導(dǎo)者，Check Point公司認(rèn)為以下幾項(xiàng)重要發(fā)展趨勢(shì)將在新的一年中，給我們的數(shù)字世界帶來(lái)重大影響。
AI 大爆發(fā)
AI 技術(shù)的普及速度之快前所未有。例如，在推出僅僅 60 天后，ChatGPT 的用戶(hù)數(shù)量就達(dá)到了 1 億，現(xiàn)在其每月訪問(wèn)量超過(guò) 30 億次。橫空出世的DeepSeek在一月底幾乎“霸榜”了全球所有地區(qū)的App下載榜單。據(jù)《金融時(shí)報(bào)》報(bào)道，到 2024 年底，92% 的財(cái)富 500 強(qiáng)公司已將生成式 AI 集成到其工作流程中。Dimension Market Research 預(yù)測(cè)，到 2033 年，全球大型語(yǔ)言模型市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到 1408 億美元。AI 技術(shù)需要大量的計(jì)算資源，隨著這些技術(shù)的迅速采用，支持它們所需的土地、水和能源用量大幅增加。AI 對(duì)自然資源造成的巨大壓力將在 2025 年顯現(xiàn)。
能源需求與效率創(chuàng)新
AI 技術(shù)的快速普及給全球能源資源帶來(lái)了巨大壓力。作為 AI 運(yùn)維支柱的數(shù)據(jù)中心正迅速增加。數(shù)據(jù)中心需要土地、能源和水；即使沒(méi)有因 AI 使用激增而增加的需求，這三種寶貴的自然資源也已經(jīng)非常緊缺。根據(jù)麥肯錫的統(tǒng)計(jì)，2024 年，數(shù)據(jù)中心的數(shù)量翻了一番，從 2015 年的 3,500 個(gè)增加到了 7,000 個(gè)。德勤預(yù)計(jì)，到 2034 年，數(shù)據(jù)中心的能耗將從 2024 年的 508 TWh 激增到 1580 TWh，后者相當(dāng)于印度全年的能耗量。
很多業(yè)內(nèi)專(zhuān)家都敲響了警鐘，現(xiàn)行體系很快就會(huì)變得難以為繼。Goldman Sachs Research 預(yù)計(jì)，到 2030 年，數(shù)據(jù)中心用電需求將增長(zhǎng) 160%，到 2028 年，AI 用電需求將占數(shù)據(jù)中心總用電需求的 19% 左右。鑒于這一前所未有的能源需求，各企業(yè)必須轉(zhuǎn)向更具可持續(xù)性的能源來(lái)源和創(chuàng)新型散熱解決方案，以滿足高密度 AI 工作負(fù)載的要求。
另一方面，隨著芯片設(shè)計(jì)的發(fā)展和工作負(fù)載規(guī)劃的優(yōu)化，計(jì)算技術(shù)本身也將變得更加高效。由于 AI 工作負(fù)載通常涉及海量數(shù)據(jù)傳輸，因此計(jì)算內(nèi)存 (CIM) 架構(gòu)等創(chuàng)新技術(shù)將越來(lái)越重要。這些技術(shù)能夠顯著降低在內(nèi)存和處理器之間移動(dòng)數(shù)據(jù)所需的能耗。隨機(jī)存取內(nèi)存 (RAM) 芯片將處理功能集成到內(nèi)存本身，消除了計(jì)算單元與內(nèi)存單元之間的界限，從而提高了效率。這些技術(shù)及其他顛覆性技術(shù)層出不窮，有助于以節(jié)能方式管理不斷增長(zhǎng)的計(jì)算量。
AI 技術(shù)將改變軟件開(kāi)發(fā)
AI 技術(shù)將革新軟件編程，工程師們正從 GitHub Copilot 等簡(jiǎn)單的代碼完成工具轉(zhuǎn)向 CursorAI 和 Replit.com 等完整的代碼創(chuàng)建平臺(tái)。雖然這一轉(zhuǎn)變有望提高工作效率，但也帶來(lái)了重大安全風(fēng)險(xiǎn)。借助 AI 技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子只需提供一個(gè)提示詞便可快速生成完整的惡意軟件，開(kāi)啟了網(wǎng)絡(luò)威脅的新時(shí)代。隨著網(wǎng)絡(luò)犯罪愈加復(fù)雜且影響廣泛，攻擊者發(fā)起攻擊的門(mén)檻將逐漸消失，導(dǎo)致我們的數(shù)字世界變得越來(lái)越不安全。
這種威脅將提升AI相關(guān)企業(yè)對(duì)“技術(shù)濫用”的關(guān)注與投資。 AI 廠商需構(gòu)建安全護(hù)欄以防止其大型語(yǔ)言模型 (LLM) 被武器化或惡意使用。軟件開(kāi)發(fā)人員和網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)廠商應(yīng)合作實(shí)現(xiàn)“負(fù)責(zé)任的 AI”。如Check Point這樣的安全防護(hù)廠商熟諳攻擊者的思維模式，可以模擬和預(yù)測(cè)新型攻擊技術(shù)。滲透測(cè)試人員、“白帽”黑客和安全測(cè)試團(tuán)隊(duì)致力于在黑客之前發(fā)現(xiàn)軟件可能會(huì)被利用的方式，從而主動(dòng)防御漏洞利用。軟件和網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)廠商之間需要建立新型合作伙伴關(guān)系，以測(cè)試 LLM 模型是否會(huì)被武器化。
多代理 AI 系統(tǒng)的興起
2025 年，網(wǎng)絡(luò)攻擊和防御中將不乏多代理人工智能 (AI) 系統(tǒng)的身影。AI 代理（AI agents）是 AI 助手 （AI Copilot）的下一發(fā)展階段，屬于自主系統(tǒng)，可代表人類(lèi)做出決策、執(zhí)行任務(wù)并與環(huán)境交互。AI 代理能夠與其他 AI 代理、數(shù)據(jù)庫(kù)、傳感器、API、應(yīng)用、網(wǎng)站及電子郵件等實(shí)體進(jìn)行通信，并根據(jù)反饋?zhàn)龀稣{(diào)整，只需極少的人為干預(yù)。攻擊者可以利用這些代理發(fā)起難以檢測(cè)的協(xié)同攻擊，而防御者則可以使用它們來(lái)增強(qiáng)威脅檢測(cè)、加快響應(yīng)速度并跨網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備展開(kāi)實(shí)時(shí)協(xié)作。 多代理 AI 系統(tǒng)能夠通過(guò)協(xié)同工作，共享實(shí)時(shí)威脅情報(bào)，并協(xié)調(diào)防御措施，以更有效地識(shí)別和緩解攻擊，從而抵御同時(shí)發(fā)生的多起攻擊。
結(jié)語(yǔ)
2025 年將是 AI 技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)安全至關(guān)重要的一年。AI 在提供前所未有的發(fā)展機(jī)遇的同時(shí)，也帶來(lái)了重大挑戰(zhàn)。商業(yè)領(lǐng)域、軟件和安全防護(hù)廠商以及政府和執(zhí)法部門(mén)之間需要展開(kāi)密切合作，以確保這一快速發(fā)展的強(qiáng)大技術(shù)不會(huì)損害數(shù)字信任或破壞用戶(hù)的物理環(huán)境。Check Point建議：網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)專(zhuān)業(yè)人員必須搶先一步，快速調(diào)整策略，從而充分利用 AI 技術(shù)的強(qiáng)大力量，同時(shí)緩解其風(fēng)險(xiǎn)。未來(lái)安全形勢(shì)如何將取決于我們能否有效應(yīng)對(duì)這一復(fù)雜的 AI 環(huán)境。
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