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網(wǎng)絡(luò)犯罪分子正利用人工智能（AI）發(fā)動更為復雜、規(guī)模化和先進的定向網(wǎng)絡(luò)攻擊。AI為攻擊者提供了動力，使他們能夠創(chuàng)造出逃避檢測的變形惡意軟件、極具說服力的網(wǎng)絡(luò)釣魚手段，并實現(xiàn)了高級攻擊的自動化。

的第四版報告指出，今年有75%的安全專業(yè)人員目睹了網(wǎng)絡(luò)攻擊的增加，其中85%的攻擊由生成式AI驅(qū)動。傳統(tǒng)的防御控制，如基于規(guī)則的入侵檢測和防御系統(tǒng)、基于簽名的防病毒軟件和防火墻，在防止不斷進化的AI驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)攻擊方面已被證明無效。因此，市場對于適應(yīng)性強和更先進工具及策略的需求日益迫切，以便保護快速變化的威脅環(huán)境，并防御這些自動化的動態(tài)攻擊。

AI驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)攻擊

AI使網(wǎng)絡(luò)罪犯能夠以前所未有的準確性、速度和規(guī)模發(fā)動自動化網(wǎng)絡(luò)攻擊，這是僅靠人類黑客難以實現(xiàn)的。惡意用戶正在以多種方式利用AI技術(shù)。以下是攻擊者結(jié)合生成式AI的一些網(wǎng)絡(luò)攻擊：

• 社會工程學：攻擊者使用多種心理操縱技巧來誘導用戶提供憑據(jù)、信用卡詳細信息和個人信息。他們采用的攻擊手段包括釣魚、誘餌攻擊、語音釣魚、偽裝和侵入個人及企業(yè)電子郵件。黑客利用生成式人工智能使釣魚郵件和仿冒網(wǎng)站更加個性化、富有吸引力和復雜，并且?guī)缀跖c目標原始網(wǎng)站相似。這使得用戶難以檢測到偽造的惡意郵件，他們會被欺騙并被說服輸入其個人詳細信息。黑客還可以利用AI自動化這些攻擊的過程和生成虛假郵件及內(nèi)容，從而增加攻擊的速度、規(guī)模和強度。
• 惡意軟件：過去惡意軟件的行為和特性被研究并開發(fā)了簽名。防病毒軟件以及入侵檢測和防御系統(tǒng)利用這些簽名來檢測惡意軟件、病毒、木馬和其他惡意軟件。如今，黑客正在利用生成式人工智能技術(shù)開發(fā)這種惡意軟件。由于它們具有動態(tài)性并且迅速進化，傳統(tǒng)的安全工具無法檢測到這種變種的軟件。
• 深度偽造：攻擊者利用AI技術(shù)輕松操縱音頻和視覺內(nèi)容，創(chuàng)建欺騙性和誤導性的宣傳活動。他們僅僅通過竊聽通話和利用在社交媒體上發(fā)布的照片和視頻，就能冒充任何人，并制作用于誤導或操控公眾輿論的內(nèi)容。AI使得這些虛假內(nèi)容看起來合法且具有說服力。將這種攻擊與社會工程學、勒索和其他計劃結(jié)合起來，可能造成災(zāi)難性后果。
• 暴力破解：AI技術(shù)增強了網(wǎng)絡(luò)犯罪分子使用的暴力破解工具和技術(shù)。它幫助攻擊者改進了用于破解密碼的解密算法，使這些攻擊更加精確和快速。
• 自動化攻擊：惡意用戶已開始使用由AI驅(qū)動的機器人自動檢測網(wǎng)站、系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)中的威脅和弱點。一旦檢測到，它們就被用于進一步自動化利用已識別的漏洞。這極大地幫助黑客擴展他們的攻擊規(guī)模并造成更多損害。
• 網(wǎng)絡(luò)間諜活動：生成式AI技術(shù)可以用來自動提取被入侵網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)并進行分析。這使得網(wǎng)絡(luò)犯罪分子更容易竊取敏感和機密數(shù)據(jù)。
• 勒索軟件攻擊：黑客可以利用AI自動化識別目標組織網(wǎng)絡(luò)中的漏洞。然后他們可以自動化利用漏洞并加密公司的所有文件和文件夾,索要贖金以提供解密密鑰。AI簡化了整個 過程，減少了時間成本。
• 物聯(lián)網(wǎng)攻擊：網(wǎng)絡(luò)犯罪分子已開始使用AI來破解入侵檢測算法，進而攻擊物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)。如今AI被用于執(zhí)行輸入攻擊、算法/數(shù)據(jù)污染、虛假數(shù)據(jù)注入，并利用模糊測試和符號執(zhí)行等技術(shù)自動檢測網(wǎng)絡(luò)中的漏洞。

綜上所述，生成式AI技術(shù)使得網(wǎng)絡(luò)犯罪分子能夠創(chuàng)建更復雜、更自動化的攻擊手段，這些手法更具可擴展性且耗時更少。組織在檢測和防范這些高級攻擊手段方面面臨著巨大挑戰(zhàn)。

傳統(tǒng)安全措施的局限性

傳統(tǒng)的安全措施和工具，如入侵檢測和防御系統(tǒng)、SIEM、防火墻和防病毒軟件，在保護快速演變的威脅環(huán)境和防止AI驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)攻擊方面已被證明無效。以下是它們的一些局限性（圖1）：

圖1：傳統(tǒng)安全措施的局限性

• 基于簽名的檢測：大多數(shù)安全監(jiān)控工具依賴于通過分析先前的攻擊模式和行為創(chuàng)建的規(guī)則和簽名數(shù)據(jù)庫。這些工具無法檢測到變化和快速演變的AI驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)攻擊。傳統(tǒng)工具不能提供安全事件的實時感知，而這在分析和減輕安全威脅中至關(guān)重要。
• 簽名更新延遲：一旦發(fā)現(xiàn)新的威脅，分析攻擊手段并更新安全工具的新簽名總會存在延遲。在簽名和補丁更新之前，系統(tǒng)仍然容易受到最新攻擊手段的威脅。

• 零日漏洞利用：傳統(tǒng)安全工具無法檢測過去從未遇到的安全漏洞。因為它們完全依賴于簽名數(shù)據(jù)庫，所以無法檢測到AI驅(qū)動的新型動態(tài)攻擊。

• 手動監(jiān)控和測試：傳統(tǒng)安全工具依賴于訓練有素的人工干預(yù)來手動分析和測試安全警報。這些手動評估可能非常耗時，因為分析師必須處理大量日志和事件數(shù)據(jù)。這可能會導致檢測和事件響應(yīng)的大量延遲。

• 易出錯的方法：由于大多數(shù)安全評估是手動進行的，存在更多人為錯誤的可能性，可能會誤解警報/數(shù)據(jù)，或者忽略攻擊跡象的細微變化，導致誤報和漏報。

• 不可擴展：大多數(shù)托管環(huán)境非常動態(tài)，根據(jù)需求快速提供和取消資源。因此，這類動態(tài)環(huán)境中的威脅格局不斷變化，傳統(tǒng)安全工具不堪重負，難以跟上這種轉(zhuǎn)變、復雜性和先進性。

如何利用AI防范AI驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)攻擊？

頗具諷刺意味的是，生成式AI技術(shù)本身可以用于防范AI驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)威脅。網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)已經(jīng)開始結(jié)合使用AI驅(qū)動的安全工具和傳統(tǒng)的安全措施，如身份和訪問管理、入侵檢測、風險評估、欺詐檢測、數(shù)據(jù)丟失預(yù)防、事件響應(yīng)和其他核心安全領(lǐng)域。令人驚訝的是，最近的研究顯示，2021年AI驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)安全工具和產(chǎn)品在全球市場的規(guī)模為150億美元，預(yù)計到2030年將激增至約1350億美元。在對抗當今高級網(wǎng)絡(luò)威脅時，使用AI驅(qū)動的安全工具有幾個優(yōu)勢（圖2）。其中一些是：

圖2：AI驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)安全

• 基線建立：使用AI和機器學習算法的安全工具不依賴于傳統(tǒng)規(guī)則和基于簽名的檢測。相反，它們捕獲所有事件并分析大量數(shù)據(jù)集以創(chuàng)建正常行為的基線。通過分析歷史和實時交互數(shù)據(jù)，可以準確地了解所使用的所有資源、公開的服務(wù)、資產(chǎn)清單、網(wǎng)絡(luò)流量趨勢和正常的用戶活動/行為。這樣，可以輕松識別和管理威脅環(huán)境和相關(guān)漏洞。
• 異常檢測：AI驅(qū)動的工具旨在檢測與已建立的正常行為基線和模式的偏差。這包括不尋常的登錄活動、來自新地理位置或IP地址的訪問請求、新用戶訪問、更改文件和其他資源的權(quán)限、提取或刪除大量罰款，以及比正常速率呈指數(shù)級增長的流量。
• 攻擊預(yù)防能力：一旦AI驅(qū)動的工具識別出安全威脅或異常行為，它們就能夠采取預(yù)定義的主動行動來阻止攻擊。這可能包括注銷用戶、帳戶鎖定、取消交易、阻斷流量、隔離受影響的資源以及向管理員發(fā)送警報和通知以采取適當?shù)牟僮鳌?/li>
• 實時監(jiān)控：在這個AI的時代，實時監(jiān)控非常重要。許多AI驅(qū)動的工具被設(shè)計為持續(xù)監(jiān)控運行中的生產(chǎn)系統(tǒng)。這有助于在安全事件發(fā)生時立即做出響應(yīng)，并可能減少損害。
• 預(yù)測分析：AI安全工具能夠分析歷史數(shù)據(jù)和當前趨勢/行為，并預(yù)測潛在的安全威脅和攻擊。因此，他們可以主動采取措施防止這些攻擊。
• 檢測零日漏洞攻擊和看不見的威脅：傳統(tǒng)安全工具只有在攻擊發(fā)生后才進行分析，并生成和分發(fā)預(yù)防性的簽名和補丁。因此，在簽名發(fā)布前，傳統(tǒng)工具無法保護系統(tǒng)免受新的、看不見的零日漏洞攻擊。另一方面，AI驅(qū)動的工具不依賴簽名，而是創(chuàng)建正常的趨勢基線，如果檢測到任何偏差，它們將采取適當?shù)拇胧Ｒ虼耍珹I工具可以檢測和防御新的、看不見的零日漏洞攻擊
• 減少誤報：傳統(tǒng)工具生成大量誤報警報，分析人員在處理大量數(shù)據(jù)集時可能會錯過一些重要通知。AI安全工具傾向于產(chǎn)生較少的誤報，因為它們適應(yīng)不斷進化的威脅環(huán)境和變化的威脅。
• 自動化：使用AI驅(qū)動的安全工具的顯著優(yōu)勢是它們支持自動化的能力。無需任何手動干預(yù)，就可以自動化安全評估、滲透測試、安全審查和補丁管理。這減少了響應(yīng)時間和人為錯誤的風險。
• 可擴展性：托管環(huán)境是動態(tài)的，AI安全工具旨在適應(yīng)快速發(fā)展的環(huán)境、威脅環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)流量模式和動態(tài)資源分配。它們可以無縫擴展以提供連續(xù)保護。

生成式AI驅(qū)動的工具可以分析以前的安全事件并訓練自己識別可疑行為、預(yù)測威脅和采取預(yù)防措施來阻止網(wǎng)絡(luò)攻擊，從而通過機器學習能力來提高自身水平。此外，這有助于填補缺乏足夠的具有網(wǎng)絡(luò)安全技能的人力資源來填補350萬個安全工作的空白。使用AI使安全分析師從平凡的初級事件監(jiān)控和分析中解放出來，并允許他們將其技能應(yīng)用于更高級的戰(zhàn)略決策任務(wù)。通過結(jié)合傳統(tǒng)安全工具和AI安全工具，組織正在經(jīng)歷更高的生產(chǎn)力、效率以及安全威脅的減少。

組織應(yīng)如何應(yīng)對AI驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)攻擊？

組織需要及時了解AI驅(qū)動的安全攻擊領(lǐng)域的最新研究和發(fā)展，以及預(yù)防/修復攻擊的方法。執(zhí)行定期安全審計以檢測安全漏洞，并確保您的基礎(chǔ)架構(gòu)符合法規(guī)要求且安全。積極采取措施防止這些高級安全漏洞。投資于生成式AI驅(qū)動的安全工具，以利用它們在打擊快速發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)威脅方面提供的好處。為您的團隊提供充分的培訓，并意識到AI安全風險以及安全利用它們的方法。