在網絡威脅瞬息萬變的世界中，人工智能既可以被視為一種獨特的武器，又可以被視為一種日益嚴重的威脅。在這方面，可以做出兩種不同的觀察：一方面，人工智能技術為改善數字環境中的網絡安全防御、基于內容的分析，以及高級威脅檢測和預防場景，提供了巨大的潛力，遠遠超出了傳統IT安全工具所能實現的范圍。在本文中，我們將了解每個網絡安全必須面對的主要人工智能威脅，幫助有興趣的人熟悉潛在的人工智能威脅以及如何防范。
關于人工智能（AI）對網絡安全的影響，已經有很多的討論和文章；然而，它仍然是一個年輕的領域，可以從技術和社會角度成為未來研究的重點。
機器學習和人工智能已廣泛應用于網絡安全活動，具有威脅識別、信號識別和機構內顯著模式等優勢。基于人工智能的新解決方案和應用程序，可幫助網絡安全專家對潛在威脅進行大量計算和發現，并及時對違規行為做出反應。
但隨著人工智能應用的快速增長，使用人工智能技術策劃和執行新的、更復雜的攻擊的趨勢也越來越明顯，而這些攻擊無法被傳統安全系統阻止。這些都是人工智能威脅，它們對世界各地的組織來說都是一個重大挑戰，因此需要繼續保持警惕，并為網絡安全專業人員制定主動措施。
了解人工智能威脅
1.對抗性機器學習：對抗性機器學習是一種旨在通過向人工智能系統和模型提供專門設計用于誤導或隱藏的刺激來破壞其運行的實踐。這是因為黑客可以很容易地滲透人工智能算法中，并開始改變結果，甚至選擇誤報、漏報或滲透安全措施。
2.人工智能惡意軟件：網絡犯罪分子的新趨勢之一是利用人工智能技術創建惡意軟件，這些惡意軟件可以在每次與IT系統交互時學習和改進功能和滲透方式，并采用安全措施保護IT系統。人工智能惡意軟件可以自給自足，無需其創建者的干預，并且能夠識別弱點、避免檢測，并在網絡環境中超速擴散，這對組織的信息和材料來說是危險的。
3.Deepfake和操縱媒體：Deepfake制作技術包括通過人工智能算法合成的虛假音頻、視頻和圖像。它們可以利用Deepfake盜用資源、傳遞虛假信息或組織電話詐騙，從而破壞互動中的信任和誠實。
4.人工智能增強型網絡釣魚攻擊：人工智能輔助網絡釣魚攻擊充分利用人工智能來開發更多獨特且難以破譯的偽造電子郵件。這種攻擊允許攻擊者根據年齡、性別和其他可以從數據分析中收集的個人屬性等詳細信息，向特定個人發送網絡釣魚消息。
5.自動化社會工程：一些社會工程攻擊利用人工智能（包括機器學習）來實現以下目標：分析社交媒體上發布的數據，選擇攻擊目標并創建利用心理漏洞的消息。認知操作方法用途廣泛，能夠強迫人類采取行動、欺騙用戶并獲取敏感信息。
減輕人工智能威脅：安全審計
1.持續監控和分析：安全專業人員需要利用適當的工具來檢測與實時數據處理中的基于人工智能的系統相關的此類威脅。具體而言，通過持續監控網絡流量、系統日志和用戶活動，組織將能夠確定哪些行為可能是人工智能攻擊的潛在指標。
2.加強安全意識培訓：正如本文所述，確保員工了解人工智能帶來的風險和適當的網絡安全措施，對于防止人工智能驅動的攻擊仍然至關重要。認知安全意識培訓概念包括評估和識別什么是網絡釣魚、評估收到的電子郵件和鏈接等內容，以及知道如何報告異常的事情。
3.自適應安全措施：基于人工智能和機器學習的自適應安全，使組織能夠根據當前和未來的威脅和風險調整安全措施。自適應安全解決方案是指在很少或沒有人工干預的情況下，以動態方式分析網絡攻擊模式、調整安全措施和控制以及防御新興威脅的能力
4.合作和信息共享：信息共享是網絡安全的一個重要因素，由于人工智能、其他行業參與者甚至政府機構和組織不斷涌現的威脅，信息共享應與該領域的其他專業人員一起進行。這樣，各個組織可以加深對防御問題和響應的理解，同時改善對攻擊后果的防御管理。
5.道德的人工智能開發和監管：保持對人工智能開發的適當道德觀點，推動對潛在危險的人工智能相關威脅進行適當的監管和處理至關重要。故此，建議網絡安全人員以更加開放、負責和公正的態度推動新興人工智能技術，以避免受到對手的操縱和濫用。
總結
由于人工智能技術在網絡安全領域的應用越來越普遍，網絡安全行業的代表必須更加適應變化，并更加關注人工智能在網絡安全領域帶來的威脅。通過認識到人工智能帶來的危險類型、應用成功的防御措施和影響人工智能的理想實踐，網絡安全專家可以保護組織的信息、IT系統和貴重物品免受新型威脅。
隨著人工智能和網絡安全主題的不斷發展和交織，保持相關性、響應性和協作性變得非常有用，而且確實必不可少，以便有效應對人工智能發展帶來的威脅。只有通過正確采用這些原則，并由網絡安全專家有效使用人工智能技術，才能在全球范圍內保護信息技術環境的神圣性和能力。
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