什麼是基於人工智慧的加密流量分析？

基於人工智慧的加密流量分析利用人工智慧來識別可疑或惡意加密網路流量。這通常是透過分析加密網路流量的未加密屬性來實現的，而對有效載荷進行最小程度的解密或完全不解密。

加密網路流量已成為增強線上隱私和安全的一種越來越普遍的手段。根據Google透明度報告， Google和其他組織大力推動使用加密網路協議，如今超過 95% 的網路流量都已加密。雖然這對網路隱私來說是件好事，但它限制了這些網路流量的安全可見性，可能會使組織容易受到惡意軟體和其他威脅的攻擊。

AI 模型可以檢查加密流量的元資料、行為和流量模式，以分析與這些流量相關的潛在風險。作為整合 SSE 或SASE架構的一部分，基於 AI 的加密流量分析可以透過減少對網路流量進行資源密集型解密的需求來增強網路效能和安全性。

為什麼加密流量會造成安全盲點

傳輸層安全性協定 (TLS) 是一種網路協議，它將不安全的協定封裝在加密的包裝器中，​​以實現機密性和身份驗證。使用 TLS 進行網路流量加密已成為普遍做法，提高了線上隱私。然而，流量加密技術的日益普及也讓攻擊者受益，他們試圖將惡意內容隱藏在加密流量中。包含惡意軟體、命令和控制流量以及資料外洩的網路流量可能對安全工具不可見，並隱藏在合法流量中。

許多安全工具依賴分析網路流量有效載荷的能力，而 TLS 會對網路流量進行加密。因此，流量加密的日益普及造成了嚴重的安全盲點。

傳統以解密為中心的方法是如何運作的？

傳統上，企業透過對網路流量進行解密和檢查來應對網路流量加密帶來的挑戰。這可以透過多種方式實現，例如使用網路代理、本地設備或雲端網關。這種管理加密網路流量的方法可以深入了解網路流量。透過解密整個有效載荷，安全設備可以對其全部內容進行掃描，以查找潛在的惡意內容。

然而，完全解密流量也有其優點和缺點。完全解密流量需要大量的運算資源，並且會為連線帶來額外的延遲。此外，它還要求組織打破使用企業 SSL 憑證的傳統 TLS 範式，這會帶來安全風險和使用者隱私方面的擔憂。

什麼是基於人工智慧的加密流量分析？

基於人工智慧的加密流量分析透過關注流量中未加密的部分來解決與加密網路流量相關的挑戰。封包元資料（例如 IP 位址和封包大小）以及流量特徵可以提供線索，幫助區分合法網路流量和惡意網路流量。這些系統收集和分析的高品質遙測數據越多，得出的結論就越準確。

基於人工智慧的加密流量分析系統可以使用各種模型來偵測潛在的惡意流量。監督式機器學習 (ML) 可用於偵測已知的惡意流量模式，而無監督式機器學習和異常偵測有助於識別新的行為。

由於加密流量分析不會解密有效載荷，因此它既能保護用戶隱私，又能識別可能存在風險和可疑的連接。這樣一來，安全設備就可以選擇性地解密和檢查被識別為風險最高的 TLS 會話。

加密流量分析如何保護隱私

加密流量分析著重於分析元數據，包括流量持續時間、資料包大小、時間、TLS 握手功能、SNI 和憑證屬性。由於此資訊的敏感度低於資料包有效載荷，因此在 TLS 會話中不會對其進行加密。這些工具透過避免解密包含使用者會話資料的資料包有效載荷，來保護使用者隱私。

人工智慧如何在不解密的情況下偵測加密流量中的威脅？

人工智慧可以分析流量元數據，以檢測常見的惡意網路流量形式，例如命令和控制流量、資料外洩和橫向移動。人工智慧可以識別加密流量中的一些關鍵模式包括：

• 燈塔
• 使用非常規的TLS密碼
• 不尋常的交通目的地
• SNI 和證書不匹配

這些指標可用於識別企業環境中可能存在的惡意流量。這些網路流量可以被入侵防禦系統 (IPS) 和反惡意軟體引擎標記出來進行解密，從而平衡安全性、隱私性和效能。

人工智慧功能和模型應用範例

基於人工智慧的加密流量分析解決方案可以利用各種功能來識別惡意流量。其中包括：

• TLS握手指紋
• 流量統計
• 伺服器信譽評分
• 協定異常
• 行為基線

基於人工智慧的工具可以採用監督學習或非監督學習來識別威脅。監督模型透過標記惡意/良性流量進行訓練，以識別已知威脅；而無監督模型則透過發現與「正常」行為的偏差來檢測新型威脅。此外，一些平台還將威脅情報來源和基於規則的邏輯與人工智慧結合。

哪些TLS握手和流程屬性最重要？

TLS 握手用於協商 TLS 會話，其中包含大量可用於區分合法流量和惡意流量的有用資訊。基於人工智慧的加密流量分析解決方案所關注的一些重要領域包括：

• 密碼
• 版本
• 證書字段
• SNI
• 會話恢復行為
• JA3型指紋

來自網頁瀏覽器使用者會話的合法流量，這些屬性將具有特定的值。因此，任何偏差或異常​​都可能表示存在欺騙服務、惡意軟體框架或隱藏管道。透過尋找這些警告訊號，基於人工智慧的加密流量分析工具可以區分 C2 流量和其他惡意資料流。

TLS 偵測如何與基於 AI 的加密流量分析結合

TLS 偵測和基於 AI 的加密流量偵測是互補的解決方案。人工智慧可以有效率地分析未加密的元數據，以識別需要解密和更深入分析的網路流量。

為了平衡效能和安全性，TLS 檢查方法應遵循最佳實踐，並制定策略來確定何時應該執行解密以及何時可以跳過解密。例如，系統可以規定，如果網路流量的 AI 產生的風險評分高於特定閾值，則需要對其進行解密。此外，某些政策可能要求或禁止對某些類型的流量進行解密，例如與銀行和醫療保健網站的連接。

基於人工智慧的加密流量分析的優點與局限性

在選擇性、安全的 TLS 偵測基礎上，增加基於人工智慧的加密流量分析，可以為組織及其使用者帶來許多好處，包括：

• 性能提升：對未加密元資料進行人工智慧分析可以消除運算密集型解密的需要，從而提高網路效能。
• 增強隱私保護：選擇解密消除了解密和分析低風險網路流量的需求。
• 降低營運成本：選擇性解密比完全解密所需的運算能力更少，從而降低了成本和資源需求。

然而，雖然基於人工智慧的解密是一個有用的工具，但它也有其限制。如果沒有良好的數據和模型，人工智慧系統可能會犯下重大錯誤。此外，系統可能出現誤報或漏報，導致不必要的解密或遺漏威脅。

安全團隊應如何落實這些能力？

應謹慎推出基於人工智慧的加密流量分析，以最大限度地減少對安全性和使用者體驗的潛在影響。最佳實踐包括：

• 在現有平台上啟用可用的加密流量分析功能，並精心調整策略。
• 建立劇本，用於對高風險加密流量警報進行分類，並將其與端點、身分和應用程式日誌關聯起來。
• 持續進行模型調整，將已確認的事件和良性案例回饋到系統中，以增強模型。
• 明確界定網路、安全和合規團隊在加密流量和隱私方面的職責。

關於基於人工智慧的加密流量分析的常見問題解答

基於人工智慧的加密流量分析與 SSL 解密有何不同？

基於人工智慧的加密流量分析試圖透過查看加密會話中的會話元資料和其他未加密資訊來識別惡意流量，而無需解密。與完整的 SSL 解密相比，這種方法計算成本可能更低，侵入性也更小，因此是識別那些值得對解密流量進行更深入分析的會話的好選擇。

加密流量分析能否取代 TLS 偵測？

不，加密流量分析和 TLS 偵測是互補的解決方案。透過識別可能的惡意會話，加密流量分析使組織無需解密所有流量，而是專注於高風險會話。這可以透過減少資源密集型解密的使用來提高效能，並在不損害安全性的前提下提高用戶隱私。

加密流量分析最適合偵測哪些類型的威脅？

加密流量分析最適合識別具有常見結構模式的惡意網路流量。常見用例包括識別命令與控制 (C2) 流量、資料外洩、殭屍網路通訊和惡意軟體。

基於人工智慧的加密流量分析如何影響用戶隱私？

基於人工智慧的加密流量分析無需解密和檢查每個網路會話。這樣可以增強隱私性，因為未標記為需要進一步審查的網路資料包中包含的資料永遠不會被安全設備檢查。

企業在評估解決方案時應該關注哪些面向？

加密流量分析解決方案的好壞取決於它們收集和分析的遙測資料以及它們用於評估這些資料的模型的好壞。其他關鍵特性包括涵蓋組織的整個 IT 環境以及與其他安全工具的集成，理想情況下，應作為融合的 SSE/SASE 部署的一部分。

人工智慧安全漏洞如何影響加密流量分析？

基於人工智慧的加密流量分析可能是一個強大的工具，但它也可能像其他人工智慧系統一樣容易受到相同的威脅。攻擊者可能會污染訓練資料或找到逃避人工智慧模型偵測的方法。此外，系統接收的遙測資料存在盲點，過度依賴人工智慧訊號進行惡意流量偵測，這可能導致攻擊有機可乘。

為了因應這些威脅，各組織必須實施強大的加密流量分析治理模型。持續監控、回饋循環和明確的政策保障措施對於管理系統的潛在風險和漏檢威脅至關重要。

歸根結底，基於人工智慧的加密流量分析是 TLS 檢查的補充工具，可提供有關需要解密的網路流量的專業指導。一個設計完善的網路安全方案結合了 TLS 偵測、加密流量分析和強大的治理能力。