AI 网络弹性面临信任缺口，企业需验证自身 AI 部署的恢复能力

随着备份恢复演变为数据保护与安全，当前焦点转向业务韧性。与 Qualitate 合作开展的新领域研究探讨了攻击者利用 AI 及防御者如何利用 AI 保护资产的问题，包括企业部署 AI 犯错时的风险。研究发现对恢复的信心远超实际能力，显示网络弹性与 AI 安全尚不成熟。代理型 AI 给从业者带来更大压力，需确保数据安全、重构代理行为并恢复业务至可信状态。企业自身 AI 部署带来的风险成为韧性挑战的一部分。研究采访了 25 名安全及韧性从业者，发现仅有四家组织进行过 AI 或代理事件场景演练。受访者常依赖现有勒索软件剧本，但认为代理错误行动可像内部或外部攻击一样处理的假设并不准确。工具需验证能否重构整个代理工作流活动。恢复可信业务服务涉及技术与商业维度，企业需在现实条件下演练完整代理工作流，验证工具与流程能否重建活动并支持响应，以应对授权代理犯错带来的后果及下游影响。