每位网络安全专业人员都需要了解的内容

在瞬息万变的网络威胁世界中，人工智能（AI）既可以被视为一种独特的武器，也可以被视为一种日益严重的威胁。在这方面，有两种不同的看法。人工智能技术为改善数字环境中的网络安全防御、基于内容的分析以及先进的威胁检测和预防方案提供了巨大的潜力，这远远超出了传统 IT 安全工具所能实现的目标。我们将了解每个网络安全必须面对的主要人工智能威胁，帮助感兴趣的人熟悉潜在的人工智能威胁以及如何防范这些威胁。

人工智能对网络安全的影响

关于人工智能对网络安全的影响，人们已经说了很多，也写了很多。然而，它仍然是一个年轻的领域，可以从技术和社会两个角度成为未来研究的重点。

机器学习和人工智能已广泛融入网络安全活动，其优势包括威胁识别、信号识别和设备内的明显模式。基于人工智能的新解决方案和应用有助于网络安全专家对潜在威胁进行大量计算和发现，并及时对漏洞做出反应。

但是，随着人工智能应用的快速增长，使用人工智能技术策划和实施传统安全系统无法挫败的更复杂的新攻击的趋势也日益明显。这些就是人工智能威胁，它们对世界各地的组织都是一个重大挑战，因此有必要继续保持警惕，并制定积极主动的网络安全措施。

了解人工智能威胁

对抗性机器学习

对抗式机器学习是一种旨在颠覆人工智能系统和模型运行的做法，其方法是向人工智能系统和模型提供专门设计用于误导或隐藏的刺激。这是因为黑客可以轻而易举地渗透人工智能算法，开始改变结果，甚至选择假阳性、阴性或渗透安全措施。

人工智能驱动的恶意软件

网络犯罪分子的新趋势之一是使用人工智能技术来创建恶意软件，这些恶意软件每次与 IT 系统和用于保护后者的安全措施交互时，都能学习并改进其功能和渗透 IT 系统的方式。智能恶意软件是自给自足的，不需要其创建者的干预，能够识别弱点，躲避检测，并在网络环境中高速扩散，这对组织的信息和物资是危险的。

深度伪造和操纵媒体

深度伪造技术包括通过人工智能算法合成的虚假音频、视频和图像。他们可以利用深度伪造技术侵吞资源、传递虚假信息或组织电话诈骗，从而破坏互动中的信任和诚信。

人工智能增强型网络钓鱼攻击

人工智能辅助网络钓鱼攻击充分利用人工智能，开发出更多独特且难以破译的伪造电子邮件。这种攻击允许攻击者根据从数据分析中收集到的年龄、性别和其他个人属性等细节，向特定个人发送网络钓鱼信息。

自动化社交工程

有几种社交工程攻击利用人工智能（包括机器学习）来实现以下目的：

分析社交媒体上发布的数据，选择攻击目标，并创建可钻心理漏洞的信息。认知操作方法用途广泛，能够强迫人类行动、欺骗用户和获取敏感信息。

减轻人工智能威胁： 安全审计

网络安全专业人员的建议和最佳实践。

持续监控和分析

安全专业人员需要利用适当的工具，在实时数据处理中检测与人工智能系统相关的威胁。通过持续监控网络流量、系统日志和用户活动，企业将能够确定哪些行为可能是人工智能攻击的潜在指标。

增强安全意识

确保员工了解人工智能带来的风险和适当的网络安全措施，对于防止人工智能攻击的发生仍然至关重要。认知安全意识培训概念包括评估和识别什么是网络钓鱼、评估收到的电子邮件和链接等内容，以及知道如何报告奇怪的事情。

自适应安全措施

基于人工智能和机器学习的自适应安全允许组织根据当前和未来的威胁和风险调整安全措施。自适应安全解决方案是指能够分析网络攻击模式、调整安全措施和控制，并以动态的方式抵御新出现的威胁，几乎不需要人工干预。

协作与信息共享

信息共享是网络安全的一个重要因素，由于人工智能带来的新兴威胁，应与该领域的其他专业人员进行信息共享。通过这种方式，各组织可以丰富对防御问题和应对措施的理解，同时改善对攻击后果的防御管理。

人工智能的伦理发展与监管

对人工智能的发展保持适当的伦理视角，并推动对潜在危险的人工智能相关威胁进行适当的监管和处理至关重要。同时建议网络安全人员以更加开放、负责和公正的态度推广新兴的人工智能技术，避免容易被对手操纵和滥用。

总结

由于人工智能技术在网络安全领域的应用越来越普遍，网络安全行业的代表必须更加善于接受变化，更加关注人工智能在网络安全领域带来的威胁。通过认识人工智能带来的危险类型、应用成功的防御措施和影响人工智能的理想做法，网络安全专家可以保护组织的信息、IT 系统和贵重物品免受各种新型威胁。

随着人工智能和网络安全这一主题的不断发展和日益紧密地联系在一起，为了有效应对人工智能发展所带来的威胁，保持相关性、响应性和协作性变得非常有用，甚至是势在必行。只有网络安全专家正确采用这些原则并有效利用人工智能技术，才能在全球范围内维护信息技术环境的神圣性和能力。

我们为您准备了有关这一主题的最常见问题及其答案

什么是网络安全领域最新的人工智能威胁？

网络安全领域的最新人工智能威胁包括高级网络钓鱼活动、语音克隆、深度伪造和外国恶意影响。人工智能驱动的攻击还可能涉及复杂的鱼叉式网络钓鱼、零日攻击以及使用人工智能生成的恶意软件来逃避检测。此外，人工智能还可用于创建更具说服力和针对性的攻击，使其更难以识别和缓解。

人工智能如何被恶意用于网络攻击？

人工智能可在网络攻击中恶意使用，利用机器学习算法来自动化和增强传统攻击的能力。这包括

• 网络钓鱼和社交工程： 人工智能生成的电子邮件和信息可以令人信服地假冒可信来源，从而更有效地欺骗受害者。
• 恶意软件和勒索软件： 人工智能可用于创建复杂的恶意软件，使其适应和进化以逃避检测，并优化勒索软件攻击以达到最大效果。
• 深度伪造和语音克隆： 人工智能驱动的深度伪造技术可用于创建令人信服的音频和视频模仿，使诈骗和攻击更具说服力。
• 网络异常检测规避： 人工智能算法可用于通过模仿正常的网络流量模式来规避入侵检测系统。
• 自动攻击： 人工智能可以使攻击自动化，从而使攻击更快、更有针对性、更难检测。

人工智能对数据隐私和安全有哪些影响？

人工智能对数据隐私和安全的影响包括

• 数据泄露： 人工智能系统可以收集和处理大量个人数据，增加了未经授权访问和数据泄露的风险。
• 生物识别数据： 人工智能驱动的面部识别和其他生物识别技术可能会侵犯个人隐私，收集个人独有的敏感数据。
• 不透明决策： 人工智能算法可以在没有透明推理的情况下做出影响人们生活的决策，从而进行追踪。
• 嵌入式偏见：人工智能可能会在其输入的数据中延续现有的偏见，导致歧视性结果和隐私侵犯。
• 数据安全： 人工智能系统需要庞大的数据集，这使其成为网络威胁的诱人目标，扩大了可能危及个人隐私的漏洞风险。

企业如何抵御人工智能驱动的威胁？

企业可以通过实施人工智能驱动的安全工具、采用分层安全方法、使用人工智能驱动的身份验证和授权控制、教育员工、了解最新威胁以及制定全面的事件响应计划来抵御人工智能驱动的威胁。

在网络安全中使用人工智能会产生哪些道德问题？

人工智能驱动的网络安全的伦理考虑因素包括数据隐私和监控问题、歧视性结果、问责制和透明度。人工智能算法可能会使偏见永久化，而不透明的决策过程则会妨碍问责制。此外，人工智能驱动的工具可能会导致工作岗位的转移，并引发使用中的责任和透明度问题。

网络安全专业人员应如何防范人工智能威胁

网络安全专业人员应通过不断学习和适应不断发展的人工智能技术、确保合乎道德地使用人工智能以及整合人工智能驱动的工具来加强威胁检测和响应，从而在人工智能威胁面前保持领先。他们还应注重用户教育，实施强有力的安全措施，并随时了解新兴威胁和解决方案的最新情况。