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AI 的速度已超出碎片化策略所能安全支撑的范围
AI 代理可以回答问题、推荐变更并加速安全运营。它们同样会放大数据不完整或不一致所带来的后果。
逐一查询各台防火墙的副驾助手，会继承当前拖慢人工团队的同一种碎片化问题。它可能看到不同的规则格式、过时的上下文，或仅是访问路径的一部分。
FireMon 在 AI 辅助工作流与执行点之间提供一个受治理的策略层，使 AI 工具能够基于同一个规范化模型开展工作。
以受治理的策略支撑 AI 辅助
运营
以一个可信策略模型为 AI 工作流奠定基础
为 AI 代理和副驾助手提供一致的防火墙、云及受支持分段策略来源，而不是直接访问各台独立设备。
- 在 AI 工具查询或推理之前先对策略进行规范化。
- 使用支撑合规、风险与变更决策的同一份受治理数据。
- 在受支持的场景中减少一次性集成和特定厂商的数据处理。
让人员掌控 AI 提出的变更
无论变更由人员提出还是由 AI 辅助工作流提出，都适用同一套模拟、审批和验证流程。
- 依据策略、流量、风险和控制要求评估拟议的访问权限。
- 将变更转交由负责的人员批准或驳回。
- 验证实施结果并保留决策历史记录。
将合规与风险治理延伸至 AI 辅助工作
利用现有策略控制措施，约束 AI 工具在网络安全运营中可查看、可推荐和可影响的范围。
- 以当前的规范化策略数据为合规答复提供依据。
- 借助风险与行为上下文对发现项和建议进行优先级排序。
- 为 AI 辅助操作背后的策略、审批和验证保留证据。
AI 辅助防火墙管理常见问题
AI 辅助防火墙管理是指借助 AI 代理或副驾助手来协助分析策略、排定风险优先级、回答运营问题或提出变更建议。在变更影响生产环境之前，它仍然需要受治理的策略数据、明确的控制措施、有责任归属的审批以及验证。
AI 代理应查询规范化、受治理的数据源，而不是直接访问单台设备。FireMon 从一个模型中提供策略、风险、合规和变更上下文，使 AI 辅助工作以网络安全团队所信任的同一份数据为基础。
不能。FireMon 不保护 AI 模型，也不替代广义的 AI 安全或 AI 治理平台。其定位更为聚焦：为 AI 辅助的网络安全工作流提供对规范化策略数据的受治理访问，并施加现有的风险、合规、审批和验证控制。
不会。FireMon 的方法始终让负有责任的人员参与审批流程。拟议变更可在实施前进行模拟和评审，变更后验证则确认所产生的访问权限是否与已批准的意图一致。