编译／Cynthia
AI技术在提升网路安全方面扮演越来越重要的角色，尤其是生成式AI和预测式AI。尽管名字相似，但在目标和应用上有着明显区别，而企业如何善用这些技术，对於强化网路安全具有关键性的影响。
AI训练方式的差异
生成式AI和预测式AI在训练方式上有显着不同。生成式AI需要大量数据集来辨识和理解数据中的模式和关系，并能创造新的内容，例如复杂密码或模拟数据。预测式AI则透过历史数据来预测未来事件和行为，包括分析过去攻击途径和现今趋势。
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生成式 AI 的创新能力
生成式 AI 的独特之处在於其创造性输出能力。这类技术能从现有的恶意软体样本中创造全新的变种，可能带有崭新的攻击手法，这对於网路安全防御具有重要意义。预测式 AI 专注於分析和预测事件发生的概率，能有效地探测网路安全事件，例如可能的攻击类型或系统漏洞。
在实际应用中的角色
生成式AI通常用於模拟和训练场景。企业可以利用这项技术生成逼真的钓鱼邮件，以提升员工对安全意识的认识和反应能力。预测式AI则更适用於即时监控和自动化应对威胁，例如检测异常行为或追踪攻击者的行动路径，以预先防范潜在的安全风险。
可解释性与信任度
在解释性和信任度方面，预测式AI显示出明显的优势。这类技术基於统计模型，其分析和预测过程相对较易理解和验证，因此在网路安全决策中更受信任。生成式AI的输出可能不符合预期，其创造性输出需要额外的验证和确认，以确保其准确性和可靠性。
实施AI技术强化网安
综合上述分析，有效实施生成式AI和预测式AI对於提升网路安全至关重要。企业在导入这些技术时，需确保数据质量的高度一致性和完整性，同时明确定义项目范围和目标。另外，专业顾问的适当支持，能协助企业克服技术实施过程中的各种挑战，从而提高项目的成功率。透过适当的应用和合理的期望设置，企业能最大化利用AI技术，有效因应日益复杂的网路安全挑战。
资料来源：Security Boulevard
