即将被淘汰的五个网络安全岗位

网络安全已经正式进入AI时代,后者催生了大量新的网络安全需求和岗位,同时一些曾被视为“刚需”的岗位,正悄然走向边缘化。

上周,一位安全分析师在茶歇间隙向笔者自信地说:“AI不会取代我,我负责监控告警、发现异常,总要有人判断这些情况吧。”然而,笔者反问:“如果今天已有AI能更快完成三角告警、威胁识别、优先级排序,还能解释为什么要上报,你还确定人是必要的吗?”他沉默了。

现实是:AI正以惊人的速度攻克那些结构化、重复性高、依赖规则的安全任务。以下五类岗位,正处在“被淘汰”高危边缘。

1. 初级安全运营分析师(SOC Tier 1)

这是许多安全从业者的第一站。职责包括阅读告警、初步筛选事件、调用预设流程。

为何将被淘汰:

这类工作本质上是“读取-匹配-转发”的流程,已极易被自动化。现代SIEM(如Splunk、Microsoft Sentinel)和SOAR工具(如Cortex XSOAR)正结合AI完成这些任务,以秒级速度处理每日上千个告警。

替代趋势:

使用LLM对告警进行语义理解和上下文关联,自动识别哪些事件“值得升高”,哪些是误报。AI甚至可生成完整的事件初步分析报告。

转型建议:

向更高阶的事件响应方向发展。掌握Python自动化脚本、学习MITRE ATT&CK映射、熟悉多云环境下的日志取证,成为“调优者”而非“执行者”。

2. 安全合规文书审计员

你是否负责为ISO/NIST合规抓取系统截图、汇总表格、填报政策落实情况?如果是,你的岗位很危险。

为何将被淘汰:

随着Drata、Vanta、Scrut等合规平台兴起,AI可直接对接系统API拉取配置、映射控制点、分析合规缺口。这类“文书劳动”正在被彻底压缩。

替代趋势:

GenAI正在自动生成政策解读、审计回答文档,替代手工整理过程。

转型建议:

转向AI治理、数据责任合规等高层次治理策略;或成为“合规自动化工程师”,利用编程逻辑整合控制检查脚本。

3. 基础漏洞扫描与报告专员

这类角色负责周期性运行漏洞扫描器(Nessus、Qualys)、分析输出、归档报告。

为何将被淘汰:

漏洞扫描器已加入AI功能,能够根据资产关键性和漏洞严重度生成优先级建议,自动打标签和修复建议。

AI替代方式:

AI可以结合实时威胁情报判断漏洞的真实可利用性,并基于业务上下文判断风险高低。

转型建议:

进阶到“漏洞管理负责人”,掌握CVSS以外的商业风险判断方法;或探索AI模型安全、软件供应链SBOM分析等新兴漏洞领域。

4. 防火墙/IDS规则维护人员

你是否每天在管理系统里添加/修改端口规则?你的工作可能正被算法接管。

为何将被淘汰:

AI模型可自动识别网络流量模式,学习并实时调整防火墙规则与IDS签名。自动响应DDoS、恶意扫描等攻击已非新鲜事。

趋势案例:

GCP和Azure安全服务已能根据微服务行为自动创建防护策略,无需管理员干预。

转型建议:

学习零信任网络架构(ZTNA)、微分段设计、API安全管理,掌握“流量逻辑”而非“规则拼接”。

5. 访问控制协调员

你是否负责发送权限审查邮件、处理审批流程、督促权限回收?这是AI最容易替代的领域之一。

为何将被淘汰:

现代身份治理平台(如Okta Identity Governance、SailPoint)已支持AI分析行为模式,进行“智能访问推荐”与“动态权限吊销”。

AI替代方式:

AI可基于行为异常检测及时触发访问警告、对接HR系统做人员离职权限自动清理。

转型建议:

成为身份架构专家,掌握OAuth2.0/OIDC/SAML、Zero Trust认证逻辑,构建“行为驱动身份策略”。

哪些岗位和技能难以被AI替代?

并非所有安全岗位都在凋零。以下五类能力,在AI时代反而更加珍贵:

  • AI系统的威胁建模与安全设计
  • 多云、边缘计算下的整体安全架构
  • AgenticAI系统的伦理与风险治理
  • 董事会级别的网络责任建议与沟通
  • 跨部门、跨语言的信息风险传达与谈判

这些岗位共通特点是:复杂、不确定、无法规则化,正是AI难以胜任之处。

写在最后:是转型,不是告别

本文并非网络安全职业的“末日清单”,而是一个时代的谢幕提示:

如果你每天工作内容的95%可写入流程文档,那么它100%可以被AI替代。

若你能用逻辑重构问题、用技术重塑系统,你将是AI时代最需要的人。

现在就行动:

  • 学习AI在安全领域的应用,获取权威AI安全专业技能培训和认证(例如CAISP)
  • 提升软技能:沟通、判断、协作
  • 打造知识输出品牌,成为“分享型专家”

记住:AI不会淘汰网络安全,但它会淘汰那些不愿改变的安全人士。

认证AI安全专家(CAISP)

人工智能在网络安全领域的应用越来越广泛,AI开发者、安全工程师、网络安全从业者以及监管机构人员都迫切需要系统全面学习和实践AI安全知识体系。AI安全专家的需求也大幅增加,他们负责确保AI模型的安全性,防止对抗性攻击、数据中毒和模型窃取等风险。随着AI在企业安全运营中的重要性提升,AI安全专家毫无疑问将成为网络安全领域最热门的核心角色。由CSA(国际云安全联盟)推出的人工智能安全认证专家CAISP课程内容全面覆盖技术细节、政策法规以及安全标准,并通过丰富的实践案例分析,确保学员能够深入掌握人工智能安全领域的专业知识。

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