Cisco 如何借助 OpenAI 以机器速度防御网络攻击

Cisco 总裁兼首席产品官 Jeetu Patel 在 OpenAI 的客户案例中介绍了 Cisco 如何将网络智能与 OpenAI 模型结合，用于应对攻击者借助 AI 实现的自动化、机器速度攻击。Cisco 的防御起点是网络本身：安全控制从单一边界转向分布在微服务、容器和集群上的模式，可在每个微服务、每个 Kubernetes 容器和集群前部署小型安全栈，把安全融入网络结构。应用层控制可将通信限制在服务实际需要的连接上，减少攻击者可利用的扩散路径，并支持更精细地隔离受影响系统，让未受影响的服务继续运行。 Patel 指出，将网络智能与 OpenAI 模型结合，使 Cisco 能在机器规模上关联信号——两个单独看似无害的信号合在一起可能揭示有意义的模式。他同时强调防御者面临的紧迫问题：攻击者利用漏洞的速度与组织修补漏洞所需时间之间存在差距，AI 可帮助缩小这一差距，让团队调查更多威胁并更快响应。 在具体能力上，Patel 提到 Daybreak 和 GPT-6 Astra 带来的改进，称其让 Cisco 能更高效地发现和修补漏洞，同时缩短调查、响应和修复所需时间，并称这对 Cisco 自身及其客户的安全态势都是阶跃式提升。这些能力可嵌入团队现有的扫描工作流，无需从根本上改变工作方式。 针对智能体日益自主的趋势，Patel 提出三项优先事项：保护智能体免受恶意攻击、检测并拦截非预期行为、以接近实时的方式运行。通过 Daybreak Defense Network，Cisco 与 OpenAI 正在探索帮助安全团队更快研判暴露面，并在 Cisco Cloud Control 中执行适当控制。OpenAI 方面表示，其企业数据隐私方案以零数据保留、严格的客户数据边界和可验证隔离为核心，使 Cisco 能在关键任务系统中部署前沿智能而不牺牲客户数据。