AI+OT安全，让威胁情报实现主动防御

当前，网络犯罪组织的运作模式正日趋"企业化"，给全球网络安全带来了严峻挑战。企业以及各类组织机构有必要采用威胁情报驱动的防御体系（Threat-Informed Defense, TID），将安全运营模式从被动响应彻底转向基于威胁情报主动研判、精准布防的智能化安全运营。

三大威胁态势演变新动向

威胁态势持续演变，关键基础设施领域所面临的网络威胁愈发复杂。**网络犯罪即服务模式兴起、IT与OT威胁融合加深、AI驱动网络攻击等三大新趋势，**令传统聚焦入侵指标（IoC）的安全策略，难以应对现代网络攻击的规模与速度。

网络犯罪即服务模式的兴起

IT 与 OT 威胁日趋融合

AI 驱动的网络攻击

借助威胁情报实现主动防御

威胁情报驱动防御（TID）由 MITRE 系统化提出，其模型**"情报驱动测试，基于模拟测试验证防御的有效性，而实际防御成效又将反向优化威胁情报的收集范围与精度"**，形成"情报-测试-防御"的动态增强闭环。

在此坚实模型的基础之上，**四大核心组件作为运营支柱，**共同为 TID 策略的有效、稳健运行提供了有力支撑：

网络威胁情报

汇总整理威胁数据并实现情境化，帮助防御者全面了解攻击者的战术、技术和程序（TTP），威胁活动趋势以及企业特定环境中的潜在风险。

测试和评估

通过红、蓝、紫战队演练，持续模拟和评估真实攻击场景，深入发掘潜在暴露风险，并严格测试威胁检测与响应机制的实际效能。

检测工程

在攻击者持续开发新型或规避性技术时，同步完成两项关键工作适应性改造：对现有防御体系进行动态调优，确保其能捕获变种攻击；创新性构建：针对 OT 环境特有威胁及跨域攻击路径（IT-OT 融合场景），设计专属检测逻辑与可见性方案。

防御措施和自动响应

借助安全编排、自动化和响应（SOAR）与终端检测和响应（EDR）等高级工具，充分利用人工智能与自动化技术加速威胁响应，确保跨 IT 和 OT 环境构建协同一致、稳固可靠的安全防御体系。

威胁情报驱动防御（TID）提供了一种标准化方法，帮助我们深入了解特定于 OT 的攻击者行为。企业应充分利用这些深入的威胁见解，量身定制针对特定行业威胁的防御措施。