詳細解釋
使用機器學習自動檢測、響應和修復網絡威脅的智能防火牆系統，與依賴預定義規則的傳統防火牆不同。
自愈機制：
- 異常檢測：無監督學習建立正常流量基線，識別偏離（零日攻擊、內部威脅）
- 自動響應：檢測到攻擊時自動隔離受感染端點、阻斷惡意 IP、調整規則
- 威脅情報：整合外部威脅數據庫，預先阻斷已知惡意來源
- 修復建議：不僅報警，還生成修復腳本
技術組件：
- 深度包檢測（DPI）+ 機器學習分類器
- 行為分析：用戶和實體行為分析（UEBA）識別異常登錄、數據洩露
- 誘騙技術：AI 生成動態蜜罐，誘捕攻擊者並學習其技術
- 強化學習：基於攻擊響應結果持續優化策略
代表產品：
- Darktrace：「企業免疫系統」，強調自學習和自愈
- Cisco SecureX：AI 驅動的威脅響應
- Palo Alto Networks Cortex XDR：跨端點和網絡的自動化響應
挑戰：
- 誤報：自動響應可能阻斷合法流量（業務中斷）
- 對抗性攻擊：攻擊者針對 ML 模型設計規避技術
- 監管：自動化響應在某些行業需要人工審核合規
適合：大型企業、數據中心、關鍵基礎設施，這些場景威脅複雜且響應時間窗口短。