网络成为安全情报核心：为何将防御能力内嵌于基础设施
每一次网络攻击，从初始侦察阶段到横向移动及最终的数据泄露，都会在网络层面留下痕迹。这使得网络本身成为组织获取安全情报最丰富的来源之一。然而，仅具备可见性并不足以构成完整的防御体系。由于网络连接着每一个用户、设备、应用程序和工作负载，它也是验证身份和应用一致策略的关键节点。这种架构带来的直接结果是检测速度加快、政策执行力度增强以及攻击爆炸半径缩小。
传统边界消失与分散式安全的困境
当前企业安全面临的主要挑战在于传统网络边界的模糊化。资产分布范围已从云端延伸至边缘设备及本地服务器。在这种环境下，试图通过不断叠加独立的安全工具来保护这些资产是不可持续的。这种做法不仅导致许可费用攀升，还常因工具间的重叠或冲突产生盲区，为攻击者提供可乘之机。此外，分散的安全架构往往涉及不同团队以不同节奏工作，协调困难且成本高昂，严重阻碍了整体安全效能的提升。
集成网络安全：将防御嵌入网络结构
集成网络安全旨在解决上述问题，其核心理念是将传统上位于网络之外的安全功能直接嵌入到网络结构中。在这一模式下，路由器、交换机和接入点不再仅仅负责流量的路由与转发，而是转变为主动识别和阻止威胁的网络安全捍卫者，从而简化和加强企业的整体防护能力。
- 标准化：直接将安全构建到网络底层，允许组织编码一套适用于全网的统一标准方法，覆盖所有连接至网络的资源。这意味着可以在整个网络中应用相同的安全政策，避免政策分散或偏移。
- 敏捷性：在人工智能时代，攻击者利用AI技术实现了更快、更大规模的行动。基于单一真相来源（Single Source of Truth）的操作模式消除了整合多源见解的需求，使组织能够适应快速变化的安全环境。
- 简化零信任实施：“一次编写，到处运行”的功能特性使得将零信任原则编码到系统基础变得可行。NIST SP 800-207标准为此提供了指导，强调在资产层面而非传统的身份认证层面进行保护。零信任并非单一产品，而是一个完整的安全学科；将其置于网络基础之上，使其更加直接和无处不在。例如，微细分技术属于基于网络的安全措施，通过关闭网络部分区域来防止横向移动，限制攻击影响范围。同时，基于网络的安全性也支持SASE（安全访问服务边缘）和SD-WAN等复杂领域的安全强化。
- 协作效率：共同的网络和安全结构促使网络团队与安全团队紧密合作。传统上这两个团队各自为战，其间的隔阂常被攻击者利用。减少两者之间的“日光”（即隔阂），能显著提高拦截入侵者的概率。
人工智能在集成安全中的角色
人工智能在整合安全的过程中发挥着两种重要作用：一是……（原文此处中断，未提供具体细节）
