SaaS 安全的日益复杂性
如今，组织平均使用 112 个 SaaS 应用程序，这一数字还在不断增长。2024 年的一项研究显示，在 644 名经常使用 Microsoft 365 的受访者中，49% 认为他们连接到该平台的应用程序不到 10 个，然而数据显示，平均每个部署实际上包含超过 1,000 个 Microsoft 365 SaaS-to-SaaS 连接。这仅仅是一个主要的 SaaS 提供商，可想而知，整个 SaaS 生态系统隐藏着大量难以预见的安全风险。
主要安全风险包括：
- 错误配置风险：每个 SaaS 应用程序都拥有独特的安全配置，错误配置可能导致严重的安全漏洞。
- 业务关键型应用程序：CRM、财务和协作工具存储着大量敏感数据，成为攻击者的主要目标。
- 影子 IT 与第三方集成：未受监管的应用程序和集成可能带来隐藏的安全漏洞。
- AI 服务提供商的合规性问题：如音频/视频转录服务，可能无法满足法律与监管要求，甚至未经过适当的安全审查。
- 持续变更的生态系统：SaaS 提供商每天都有成千上万的开发人员推动变更，使得安全管理复杂化。
在这样的背景下，传统的安全方法已难以扩展以应对 SaaS 安全挑战，企业需要更高效的解决方案来识别和管理风险。
人工智能：提升 SaaS 安全的关键
SaaS 安全的复杂性已超越了人工管理的能力，人工智能（AI）正成为不可或缺的工具。AI 驱动的安全解决方案能够自动化分析、优化风险评估，并提高安全响应的速度与准确性。
AppOmni AskOmni：AI 驱动的 SaaS 安全变革
作为 AI 驱动的 SaaS 安全解决方案，AppOmni 的 AskOmni 结合了生成式人工智能 (GenAI) 和高级分析技术，正在通过以下方式改变 SaaS 安全性：
✓ 提供即时安全见解：基于对话式 AI，安全团队可以快速获取精准的安全信息。
✓ 高效调查安全事件：AI 自动分析威胁信息，提供快速、深入的调查能力。
✓ 转化复杂安全问题：AskOmni 能够将复杂的 SaaS 安全问题转换为清晰、可操作的解决方案。
✓ 可视化风险：通过直观的方式呈现安全数据，使安全团队更容易理解风险。
✓ 支持多语言交互：AskOmni 允许安全团队以多种语言（如日语、法语、英语）与 AI 交互，提高全球团队的可访问性和响应速度。
AskOmni 还能整合不同数据点的上下文，例如检测权限配置过多的问题，并结合访问模式、敏感数据和合规性要求，指导管理员完成补救流程。它不仅提供威胁通知，还会解释潜在后果并优先推荐补救步骤。
人工智能 + 数据深度：提升威胁检测能力
高质量数据是 GenAI 的核心，但在网络安全领域，数据往往供不应求。虽然 GenAI 可用于创建合成数据用于检测测试或红队演习，但这些数据的质量决定了 AI 模型的有效性。
构建 AI 模型以模拟云漏洞场景需要访问详细、上下文丰富的遥测数据，而这些数据往往因隐私问题或缺乏标准化而难以获取。为此，AskOmni 利用高保真威胁情报和实时日志数据，确保其分析的准确性和有效性。
AI 如何提升安全效率
- 快速定位风险：人工识别安全问题可能需要数小时，而 AskOmni 只需几秒钟即可完成分析。
- 自动化事件响应：AI 能够自动分析 SaaS 配置，减少人工干预的需求。
- 提供可操作的安全建议：基于专业知识，生成明确的补救措施，帮助团队更高效地保护数据。
现实世界的应用案例
一家全球企业最近使用 AskOmni 评估其复杂的 SaaS 环境。只需几个提示，AskOmni 就能高效分析系统并识别关键风险点。以下是部分检测到的安全问题：
- 绕过 IP 限制的应用程序：发现严重的配置错误，及时修复。
- Salesforce 未经授权的自我授权：检测到关键安全漏洞，并提供解决方案。
- 过时的高风险应用程序：在漏洞被利用之前，提前标记并处理。
如果没有 AI，识别这些风险可能需要数小时，甚至会被完全忽视。
AI 驱动的 SaaS 安全：现在与未来
人工智能不仅增强了 SaaS 安全性，还在重新定义安全管理的方式。企业采用 AI 驱动的安全工具，将在数据保护和网络威胁防御方面获得关键优势。
通过保护超过 1.01 亿用户的安全，并每天处理超过 20 亿次安全事件，AppOmni 和 AskOmni 正在帮助企业以更高效、更智能的方式管理 SaaS 安全。
未来，AI 在 SaaS 安全领域的应用将持续扩大，确保组织能够更好地应对不断变化的安全挑战。