Rachel James，AbbVie 的网络安全杰出人物，强调利用*人工智能*应对数字威胁的积极作用。*网络安全的挑战*只有通过攻击技术的持续演变才能显现其规模。深入分析*防御者与攻击者*之间的动态关系对预测恶意行为至关重要。
凭借其专业知识，詹姆斯致力于将挑战转变为机遇，结合技术创新和战略警觉性。这种宝贵的协同作用构建了针对网络攻击的坚固防线。
人工智能在网络安全中的应用
Rachel James，AbbVie 的首席人工智能与机器学习工程师，以其创新的网络安全方法而闻名。人工智能已经成为对抗网络威胁的一个重要工具。詹姆斯强调，人工智能的作用是双重的，它既是防御者的有效盾牌，同时也是恶意行为者的强大武器。
安全警报分析
詹姆斯及其团队的职责是分析大量的安全警报。他们利用先进的语言模型来识别模式、发现重复和在攻击者可以利用之前找出防御中的漏洞。使用大型语言模型（LLM）可以对数据进行深入分析，从而提供一个统一的威胁画像。
LLM 的实施增强了团队进行相似性分析的能力，并提供漏洞评估。詹姆斯计划整合更多的外部威胁数据以丰富该分析，从而使他们的做法朝着更加准确的智能演变。
威胁情报平台
在这项操作中，OpenCTI 平台提供了威胁的整体视图。它使 AbbVie能够将数字噪声的海洋转化为根据 STIX 格式的结构化和可操作的数据。詹姆斯希望语言模型能够将这一情报连接到其他安全领域，包括漏洞管理和第三方风险。
关于人工智能的警示
尽管人工智能充满希望，但其风险必须被重视。詹姆斯强调了生成性人工智能所带来的潜在漏洞。她是专门小组「OWASP Top 10 for GenAI」的一员，该小组探讨与该技术相关的风险。这项工作对于在复杂的安全漏洞环境中导航至关重要。
挑战包括生成性人工智能通常具有的不可预测性，以及对于人工智能决策的透明度丧失。领导者还必须准确评估人工智能项目的投资回报，常常会被这种浮夸技术所夸大的承诺误导。
威胁情报专业知识
Rachel James 的职业生涯延续着丰富的威胁情报专业知识。她的经验使她能够深入理解恶意行为者的动机和战术。通过深入研究，她观察并记录了关于威胁的讨论及开放源代码社群中的工具开发。
詹姆斯在暗网中保持活跃，分享她在名为 cybershujin 的 GitHub 上的发现。作为 OWASP「提示注入」主题的负责人，她还开发了对抗输入的技术。她对研究的热情驱使她与该领域的其他专家合作。
网络安全与数据科学之间的协调
詹姆斯发现威胁情报生命周期与人工智能机器学习系统之间的迷人平行关系。这种类比揭示了防御者的巨大潜力。利用情报数据和智能信息共享可以增强企业的网络安全态势。
针对人工智能的安全技术的蓬勃发展为企业提供了独特的机遇。组织必须适应快速变化的技术环境，拥抱人工智能与网络安全之间的协同作用。
即将来临的事件
Rachel James 将在 2025 年 9 月 24 日和 25 日于阿姆斯特丹举行的 AI & Big Data Expo Europe 上分享她的见解。她在活动第二天关于大规模人工智能伦理的演讲已被预告为此次会议的亮点。
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关于 Rachel James 在网络安全中利用人工智能的常见问题
Rachel James 在 AbbVie 中的网络安全角色是什么？
Rachel James 是 AbbVie 的首席人工智能与威胁工程师，她利用大型语言模型分析安全警报并识别潜在的漏洞。
AbbVie 如何利用语言模型来增强其网络安全？
AbbVie 使用语言模型处理大量安全警报，寻找模式、检测重复并在攻击者介入之前识别其防御中的漏洞。
Rachel James 的团队分析哪些类型的数据？
团队分析安全警报数据、观察、关联性和相关规则，以获取威胁的统一图像。
Rachel James 提到关于在网络安全中整合人工智能的哪些预防措施？
她强调接受与人工智能的创造性和不可预测的本质相关的风险，面对人工智能决策中的透明度丧失，并准确评估人工智能项目的投资回报。
在网络安全的背景下，理解攻击者为何重要？
理解攻击者的动机和技术能够使专业人士加强他们的网络安全态势，更好地预测潜在的威胁。
Rachel James 关于人工智能在网络安全领域的未来是什么看法？
她认为，网络安全专业人士必须接受人工智能和数据科学，以利用数据共享和智能模型所提供的机会。
Rachel James 在她的研究中采取了哪些举措？
Rachel James 跟踪对手工具的演变，并在她的 GitHub cybershujin 上分享她的工作，以帮助网络安全社区了解新兴威胁。
根据 Rachel James 的说法，人工智能与网络安全相关事件的未来是什么？
她宣布将参加诸如 AI & Big Data Expo 的活动，在那里她将分享关于人工智能伦理及其在网络安全操作中的整合的观点。
