- 保护AI安全：确保嵌入业务各环节的AI系统安全
- 运用AI防御：实现更快速、更智能的安全防护
- 对抗AI威胁：应对能在数分钟甚至数秒内发起的AI驱动攻击
一、AI：云安全的双刃剑
AI正在重塑安全范式，既赋能防御者，也创造了全新的攻击面。
1. 以AI制AI：用火攻火
攻击者的自动化程度越来越高。在CRYSTALRAY等攻击活动中，攻击者将开源工具串联使用，实施侦察、横向移动和凭据窃取。这类攻击展现出的协调性和速度，离开自动化根本无法实现。安全团队正在以相同方式回击。
像**Sysdig Sage™**这样的全集成AI云安全分析平台，已将平均响应时间缩短76%。超过半数Sysdig客户已部署该平台，其中软件和商业服务行业采用率最高。
安全团队运用AI的主要方式包括：
- 上下文关联：AI快速关联相关事件并聚合数据，使告警信息更易理解
- 摘要与去重：AI将告警与历史事件关联，聚焦关键信息
- 流程自动化：AI处理工单创建、漏洞分析和升级逻辑等重复性任务
- 决策加速：作为一级分析师，AI帮助人类防御者更快做出明智决策
- 启示很明确：在攻击以机器速度发起的云环境中，防御必须同样敏捷。
2. AI自身安全：保护数字王冠上的明珠
但另一方面，AI本身已成为需要重点保护的目标。自2024年年中以来，Sysdig威胁研究团队发现并报告了更多针对大语言模型（LLM）等AI工具的攻击。数据显示，2024年包含AI/ML组件的云工作负载激增500%，表明AI应用规模扩大，但近期25%的降幅也反映出企业正在加强安全治理。
保护AI系统的建议包括：通过认证和限制公共端点访问来保护API；通过禁用未认证管理面板等开放默认设置强化配置；实施最小权限控制根访问和限制提升权限；通过工作负载审计监控影子AI（未经授权的模型和组件）；设置数据护栏过滤提示和输出中的敏感信息。核心在于：AI需要与其他关键业务系统同等严格的保护，尤其是当其深度嵌入客户界面和后端运营时。
二、运行时安全：从可选到必选
预防固然重要，但在当今云原生、瞬时性的环境中，运行时可见性是发现漏网之鱼的优秀手段。
1. 实时威胁检测的价值
运行时检测不仅是防御层，更是云原生环境的战略必需。60%的容器存活时间不超过1分钟，而由于配置错误和不安全默认设置，CI/CD管道成为高价值目标，留给检测响应的时间窗口极其有限。云攻击现可在10分钟内完成，这催生了"555云检测响应基准"：指导安全团队5秒内检测威胁、5分钟内调查、后续5分钟内响应。
2. 运行时上下文的重要性
传统漏洞扫描让团队淹没在噪音中。但实际生产中活跃的高危漏洞不足6%，其余都是干扰项。
运行时洞察帮助安全团队：
- 聚焦真实风险：优先修复载入内存的漏洞
- 降低噪音：将漏洞清单减少99%
- 优化协作：为开发人员提供清晰的修复步骤
三、CI/CD管道：日益扩大的攻击面
作为现代DevOps核心的CI/CD工作流，在2025年也成为备受攻击者青睐的入口。从代码库入侵到自动化配置错误，攻击者找到各种创新方式渗透构建系统——往往在代码进入生产环境前就已得手。
今年曝光的多个高危漏洞揭示了CI/CD管道的脆弱性。这些事件敲响警钟：构建系统已成为攻击面的一部分——若缺乏实时可见性，可能为时已晚才发现攻击。Falco等工具通过实时检测（而非事后追溯）帮助防御者抢占先机。
四、开源：现代安全创新的核心
安全始终关乎社区。攻击者共享工具，防御者更应如此。开源工具已成为现代云防御战略的重要支柱。
在开源社区支持下，Falco已从基础入侵检测系统（IDS）发展为强大的实时检测引擎，现支持eBPF以实现更深入的云原生环境可见性。通过与Falco Actions、Falcosidekick和Falco Talon等工具集成，提供更广泛的控制、自动化和工作流定制能力。这使得Falco在金融、医疗和政府等受监管行业尤为宝贵——这些领域需要自主部署和自定义检测规则以满足合规要求。
欧盟数据法案与主权安全兴起
随着《欧盟数据法案》等法规于2025年9月生效，企业需对数据进行控制和本地化存储。开源通过支持自主部署、提供可审计的透明代码库、促进建立信任与灵活性的社区驱动创新，在满足这些要求方面发挥关键作用。
