当AI遇上安全，我们为何对AI防御技术感到失望？

在网络安全领域，AI技术的引入曾被视为解决复杂威胁的“银弹”，随着时间推移，许多从业者却对AI防御技术感到失望，这并非因为AI本身不具潜力，而是因为其在实际应用中的表现往往未能达到预期。

为何会感到失望？

数据问题，AI防御技术依赖于大量高质量的数据进行训练和优化，但现实情况是，网络威胁的多样性和快速变化使得高质量数据难以获取，这导致AI模型在面对新威胁时，往往无法做出准确判断。

解释性不足，AI模型在做出决策时，往往缺乏透明性和可解释性，当安全团队面对由AI触发的警报时，他们难以理解为何该警报被触发，这降低了他们应对威胁的效率。

过度依赖，一些组织错误地认为只要引入了AI防御技术，就可以完全依赖它来应对所有威胁，这种过度依赖导致他们在面对AI未能有效识别的威胁时感到措手不及。

技术成熟度，尽管AI在许多领域取得了显著进展，但在网络安全领域，其技术成熟度仍不足以应对所有类型的威胁，这导致许多组织在投入大量资源后，却发现AI防御技术并未如预期那样有效。

尽管AI在网络安全领域具有巨大潜力，但当前的技术水平和应用方式仍存在诸多问题，我们不应因一时的失望而放弃对AI的探索和应用，而应持续努力改进技术、优化应用方式，以真正实现AI在网络安全领域的价值。