网络攻击者已用上AI，地方政府必须跟进

Tim Miller是人工智能公司Dataminr的现场首席技术官，专注于实时事件、威胁与风险情报。

多年来，围绕政府中AI应用的讨论一直被一个问题主导：我们能信任它吗？

随着州及地方机构面临自动化网络战的新时代——从AI驱动的勒索软件到复杂的网络注入——答案正以代码的形式书写。各州领导层正在部署由AI驱动的防御系统，这些系统不仅监控流量，还提供实时情报，以便在威胁危及公众信任之前将其化解。

这一向AI的转变有数据支撑。根据全国州首席信息官协会（NASCIO）发布的2026年州CIO调查，已有23个州将AI用于增强网络安全运营，另有21个州计划在12个月内采用。伴随这些投资，州及地方政府面临一个关键挑战：如何在部署公众可信赖系统的同时，利用AI提升公共安全与危机响应能力？

将AI付诸行动

州及地方辖区正在多种场景中利用AI，从AI检测税务欺诈，到根据实时交通状况调整红绿灯的智能信号。网络安全也成为重点领域。事实上，2025年NASCIO报告发现，州CIO们正将AI用于网络安全事件分析，以帮助识别、调查和解读潜在的入侵行为。

在加州，州网络领导者正使用AI赋能工具，为其各机构（以及地方、教育和特别区）提供全天候监控、威胁检测和事件响应支持。加州的做法将AI辅助网络安全操作化地应用于多个辖区，降低了较小县市获取先进检测与响应能力的门槛。

新泽西网络安全与通信集成单元正在利用AI，构建其威胁态势的全面按需视图。这包括使用AI将冗长的技术报告压缩为关键事实与信息，为州网络分析师提供快速决策所需的背景。

优先实时数据分析

在当今威胁环境中，风险可能来自任何地方——数字、物理、网络或运营层面。所有领域相互交织，忽视其一将使其他领域面临风险。消除这种融合造成的盲区至关重要。

州及地方政府在识别、解读和响应政府各部门风险方面正实现巨大飞跃。通过部署AI驱动的实时信息平台，州及地方政府在事件、威胁和风险情报方面获得了对潜在攻击者的优势。

这三类情报回答了每个安全事件背后的“是什么、所以呢、现在怎么办”，将依赖静态安全公告转变为基于新发展和新信息动态更新的警报。

此外，利用适应内部遥测和特定机构需求的定制化情报，州及地方网络团队能够加速运营，而无需手动研究周期、额外工具或复杂工作流。

这些策略帮助政府重新评估信任关系、重新评估暴露水平，并在损害发生前缓解风险。

州及地方政府正开始理解AI工具带来的风险，并将公众信任置于优先位置。为了给公共安全机构配备可做出挽救生命决策的工具，这些政府正在权衡如何负责任地使用AI技术，通过利用高影响、实时的警报来降低风险。

最终，州及地方网络领导者的目标是构建一座无需“信仰之跃”的数字堡垒。通过用AI驱动的实时情报取代静态防御，政府正在证明他们能够超越对手，同时保护公众数据——以及他们的信任——安全无虞。