Binary Defense推NightBeacon CMD 人工智能助保安調查

Binary Defense作為受信任的受管偵測及回應（MDR）及企業防禦供應商，今日宣布推出NightBeacon CMD。這是一個獨立的人工智能驅動保安營運中心（SOC）工作平台，企業保安團隊可將其部署於自身環境。NightBeacon CMD在Binary Defense實時24/7保安營運中心內部構建及強化，為客戶提供與Binary Defense分析員日常使用的相同操作平台，而無需受管服務。該平台現已開放予任何企業保安團隊搶先體驗。

NightBeacon CMD並非簡單地在現有保安工具上增加人工智能層，而是從根本上改變保安營運中心的運作方式。該平台預先完成約八成調查工作，自動將跨端點、身份、網絡及雲端的威脅活動關聯成準備好決策的狀況，然後分析員才開啟工單。該平台支援九個類別的超過116個連接器，並從超過80個威脅情報來源獲取豐富資訊，偵測流程由超過8,700條惡意軟件規則支援，令分析員減少收集證據的時間，將更多時間用於決策。NightBeacon CMD設計用於快速實施，可在數分鐘內部署到複雜環境，機構幾乎即時看到價值。

NightBeacon CMD：實時偵測顯示Binary Defense的定制人工智能如何將跨端點、身份、數據及雲端環境的多個警報，關聯成單一高優先級「狀況」，並附帶背景、證據及建議行動。 AP圖片

Binary Defense行政總裁兼創辦人David Kennedy表示：「多年來，這個行業向分析員提供更多警報、更多儀表板及更多工具，並稱之為進步。我們在自己的保安營運中心內部構建NightBeacon CMD，以扭轉這種模式。分析員不再收集證據，而是從準備好裁決的狀況開始，專注於決策。每個建議都完全可解釋，這是我們自己的分析員每天依賴的工作平台，現已開放予企業保安團隊。」

零隊列模式：主動搜捕，而非分類處理

NightBeacon CMD的核心是保安營運中心運作方式的根本性轉變。傳統保安營運令分析員被無休止的警報隊列淹沒，這些警報必須人手調查及整合。NightBeacon CMD通過自動將跨端點、身份、網絡及雲端的相關警報關聯成單一敘述狀況，從而消除該隊列，然後才有人開啟工單。分析員不再從數千個不相關的警報開始，而是從簡潔的高優先級狀況列表開始，每個狀況都附有證據、背景及建議，以便迅速而自信地作出裁決。

NightBeacon CMD的操作室為分析員提供單一屏幕上整個保安營運中心的實時視圖，包括活躍狀況、端點、身份、數據及雲端資產、人工智能代理、連接器健康狀況及分析員容量。開啟一個狀況會顯示人工智能生成的完整事件敘述，包括置信分數、攻擊時間線、證據、建議回應行動及透明推理。每個由人工智能生成的欄位都清晰識別，允許分析員在採取行動前檢查、驗證或覆蓋任何建議。

Binary Defense產品管理及軟件工程副總裁Aaron Estes博士表示：「我們通過觀察我們自己的分析員實際工作方式來設計狀況視圖。NightBeacon CMD並非強迫他們整合數千個警報，而是自動建立單一敘述，解釋攻擊者實際正在做甚麼，研究已完成，推理清晰可見。這是保安營運中心一直應有的工作單位，亦是零隊列模式成為可能的原因。」

從被動防禦轉向主動搜捕

由於分類處理自動完成，分析員可從回應警報轉向主動搜捕威脅。搜捕輔助（Hunt Assist）允許保安團隊以簡單英語調查假設，自動將這些請求轉換為跨每個連接環境的平台特定搜索，並返回單一、有證據支持的結果。每次搜捕都完全記錄、可重複，並由透明引用及分析員批准支持。

NightBeacon CMD中的每個建議都通過完整的證據鏈及審計追蹤完全可解釋。該平台有意採用人機協作模式：人工智能以機器速度執行分析，但分析員作出所有決策，高影響行動始終需要批准。NightBeacon CMD亦絕不使用客戶數據進行訓練，轉而從保護私隱的分析員反饋中學習，不保留或跨租戶共享客戶日誌。

其他功能包括深度掃描惡意軟件分析、實體風險雷達行為評分、聚合威脅情報中心、跨機構活動偵測及自動化董事會就緒報告。這些功能共同協助保安團隊減少處理繁瑣工作，將更多時間用於阻止實際攻擊，從而實現更快的決策、更少遺漏的威脅，以及保安主管可自信地向董事會、審計師及監管機構解釋的人工智能。

有興趣了解NightBeacon CMD的機構可聯絡Binary Defense獲取更多資訊。他們亦可參與今天東部時間下午1時的現場演示，屆時David Kennedy、Jason Vest及Aaron Estes將展示該平台如何支援現實世界的保安營運中心調查。

關於Binary Defense

Binary Defense是領先的受管偵測及回應（MDR）供應商，獲數百家機構信賴，以保護最重要資產。我們的保安營運中心分析員、威脅搜捕員、偵測工程師及威脅研究員團隊全天候工作，提供主動、以風險為中心的保安成果。我們將攻擊者思維帶入防禦，協助客戶更早偵測威脅、更快回應，並持續改善其保安態勢。

（美聯社）

澳洲唱片業有代表周二表示，由於生成式人工智能技術迅速發展，威脅到藝術家的生計，澳洲唱片業將禁止完全由人工智能（AI）生成的歌曲，登上官方音樂排行榜。

這次打擊行動源於麥當娜流行歌曲《Like a Prayer》的一個改編版本，由一名澳洲製作人利用人工智能生成的歌聲及鼓聲製作，已在澳洲二十大歌曲榜上停留十六周，引發外界對生成式人工智能在音樂領域地位的爭議。該歌曲五月曾登上澳洲唱片業協會（ARIA）二十大澳洲單曲榜第二位，周二仍排在第四位。

(美聯社圖片/Aurelien Morissard) AP圖片

澳洲唱片業協會一份聲明表示，完全由人工智能生成的歌曲，將由下周一開始，禁止登上澳洲唱片業協會的排行榜，但部分人工智能輔助創作的音樂仍符合資格。

聲明指，歌曲必須由「人類創作，並演唱主音及演奏主要樂器」等，才符合資格。

人工智能生成的音樂亦不符合資格，競逐澳洲唱片業協會的著名獎項。

澳洲唱片業協會行政總裁赫德（Annabelle Herd）表示，這些改變反映協會希望保持活力，並在一個迅速發展的領域中，推廣藝術的人性本質。

赫德補充，澳洲唱片業協會排行榜將永遠是澳洲音樂消費的透明衡量標準，但一個獎勵未經授權人工智能作品的排行榜，將會損害協會所代表的錄製音樂的根本。

符合資格的音樂亦必須使用合法的AI服務製作。現時串流服務上出現的音樂，顯然是利用未經授權、以藝術家音樂訓練的AI工具開發。

澳洲的規定與總部設於倫敦的國際唱片業協會（International Federation of the Phonographic Industry）七月發布的新原則一致。該協會代表全球唱片業。

國際指引指出，歌曲要符合登上官方音樂排行榜的資格，必須「主要由人類製作」。

悉尼音樂學院作曲家兼講師韋弗（Alexis Weaver）向澳洲廣播公司表示，關於人工智能在音樂領域的爭議「極其複雜，對許多音樂家來說非常情緒化，因此每個人都會有不同的意見」。

韋弗讚揚澳洲唱片業協會的舉動是「向前邁出的美好一步」，傳達了協會希望「優先考慮和重視人類創造力」的訊息。

韋弗說，在目前的環境下，很難避免使用人工智能工具，但仍有辦法在主導創作方向和做出主要創意選擇的同時使用它。

（美聯社）