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进攻性人工智能的威胁以及如何防范

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人工智能 (AI) 迅速改变了我们的数字空间,暴露了威胁行为者滥用的可能性。攻击性或对抗性人工智能是人工智能的一个子领域,旨在利用人工智能系统中的漏洞。想象一下,网络攻击如此聪明,以至于它绕过防御的速度比我们阻止它的速度还要快!进攻性人工智能可以自主执行网络攻击、渗透防御和操纵数据。

科技创业 分享称,96% 的 IT 和安全领导者现在将人工智能驱动的网络攻击纳入其威胁矩阵。随着人工智能技术的不断进步,恶意个人造成的危险也变得更加动态。

本文旨在帮助您了解与攻击性人工智能相关的潜在风险以及有效应对这些威胁的必要策略。

了解进攻性人工智能

进攻性人工智能日益引起人们对全球稳定的担忧。攻击性人工智能是指为协助或执行有害活动而定制的系统。一项研究 暗迹 揭示了一个令人担忧的趋势:近 74% 的网络安全专家认为人工智能威胁现在是重大问题。这些攻击不仅速度更快、更隐蔽,而且更加隐蔽。他们能够制定超出人类能力的战略并改变网络安全战场。使用攻击性人工智能可以传播虚假信息、扰乱政治进程并操纵公众舆论。此外,对人工智能驱动的自主武器的日益增长的需求令人担忧,因为这可能会导致侵犯人权。制定负责任的使用指南对于维护全球稳定和维护人道主义价值观至关重要。

人工智能驱动的网络攻击示例

人工智能可用于各种网络攻击,以提高效率并利用漏洞。让我们通过一些真实的例子来探讨进攻性人工智能。这将展示人工智能如何用于网络攻击。

  • 深度假语音诈骗: 在最近的一次骗局中,网络犯罪分子使用 AI模仿 一位首席执行官的声音,并成功地向毫无戒心的员工请求紧急电汇。
  • 人工智能增强型网络钓鱼电子邮件: 攻击者使用人工智能通过创建看似真实合法的个性化网络钓鱼电子邮件来瞄准企业和个人。这使他们能够操纵毫无戒心的个人泄露机密信息。这引起了人们对速度和变化的担忧 社会工程学攻击 成功的机会增加。
  • 金融犯罪: 生成式人工智能凭借其民主化的访问方式,已成为欺诈者实施网络钓鱼攻击、撞库攻击以及人工智能驱动的 BEC(商业电子邮件泄露)和 ATO(帐户接管)攻击的首选工具。这增加了美国金融部门的行为驱动攻击 43%,导致 3.8 年损失 2023 万美元。

这些例子揭示了人工智能驱动的威胁的复杂性,需要强有力的缓解措施。

影响和启示

进攻性人工智能对当前的安全措施提出了重大挑战,这些措施难以跟上人工智能威胁的迅速和智能的本质。公司面临着更高的数据泄露、运营中断和严重声誉受损的风险。现在比以往任何时候都更重要的是制定先进的防御策略来有效应对这些风险。让我们更仔细、更详细地了解进攻性人工智能如何影响组织。

  • 人控检测系统面临的挑战: 进攻性人工智能给人类控制的检测系统带来了困难。它可以快速生成和调整攻击策略,压倒依赖人类分析师的传统安全措施。这使组织面临风险并增加了成功攻击的风险。
  • 传统检测工具的局限性: 攻击性人工智能可以逃避传统规则或基于签名的检测工具。这些工具依赖于预定义的模式或规则来识别恶意活动。然而,攻击性人工智能可以动态生成与已知特征不匹配的攻击模式,从而使其难以检测。安全专业人员可以采用异常检测等技术来检测异常活动,以有效应对进攻性人工智能威胁。
  • 社会工程攻击: 攻击性人工智能可以增强社会工程攻击,操纵个人泄露敏感信息或危及安全。 人工智能驱动的聊天机器人 语音合成可以模仿人类行为,使得区分真实和虚假的交互变得更加困难。

这使组织面临更高的风险 数据泄露、未经授权的访问和财务损失。

进攻性人工智能的影响

虽然攻击性人工智能对组织构成严重威胁,但其影响超出了技术障碍。以下是进攻性人工智能需要我们立即关注的一些关键领域:

  • 迫切需要法规: 攻击性人工智能的兴起要求制定严格的法规和法律框架来管理其使用。制定负责任的人工智能开发的明确规则可以阻止不良行为者利用它进行伤害。负责任的人工智能开发的明确规定将防止滥用并保护个人和组织免受潜在危险。这将使每个人都能安全地受益于人工智能所带来的进步。
  • 道德考虑: 攻击性人工智能引发了许多道德和隐私问题,威胁到监视和数据泄露的蔓延。此外,恶意开发和部署自主武器系统可能会加剧全球不稳定。组织可以通过在人工智能的设计和使用过程中优先考虑透明度、问责制和公平性等道德考虑因素来限制这些风险。
  • 安全策略的范式转变: 对抗性人工智能颠覆了传统的安全范式。传统的防御机制正在努力跟上人工智能驱动的攻击的速度和复杂性。随着人工智能威胁不断发展,组织必须通过投资更强大的安全工具来加强防御。组织必须利用人工智能和机器学习来构建强大的系统,能够在攻击发生时自动检测和阻止攻击。但这不仅仅是工具的问题。组织还需要投资培训其安全专业人员,以便有效地使用这些新系统。

防御型人工智能

防御性人工智能是打击网络犯罪的强大工具。通过使用人工智能驱动的高级数据分析来发现系统漏洞并发出警报,组织可以消除威胁并构建强大的安全保障。尽管仍处于开发阶段,但防御性人工智能为构建负责任且符合道德的缓解技术提供了一种有前景的方法。

防御性人工智能是打击网络犯罪的有力工具。由人工智能驱动的防御系统使用先进的数据分析方法来检测系统漏洞并发出警报。这有助于组织消除威胁并针对网络攻击构建强大的安全保护。尽管防御性人工智能仍然是一项新兴技术,但它为开发负责任且符合道德的缓解解决方案提供了一种有前景的方法。

减轻进攻性人工智能风险的战略方法

在对抗进攻性人工智能的战斗中,需要动态的防御策略。以下是组织如何有效应对进攻性人工智能浪潮的方法:

  • 快速响应能力: 为了应对人工智能驱动的攻击,企业必须增强快速检测和响应威胁的能力。企业应该通过事件响应计划和威胁情报共享来升级安全协议。此外,公司应该利用最先进的实时分析工具,例如威胁检测系统和人工智能驱动的解决方案。
  • 利用防御性人工智能: 集成更新的 网络安全 系统可以自动检测异常并在潜在威胁出现之前识别它们。通过在无需人工干预的情况下不断适应新策略,防御性人工智能系统可以领先进攻性人工智能一步。
  • 人类监督: 人工智能是网络安全的强大工具,但它并不是灵丹妙药。人机交互 (HITL) 确保人工智能的可解释、负责任且合乎道德的使用。人类和人工智能的结合对于使防御计划更加有效实际上非常重要。
  • 持续进化: 对抗进攻性人工智能的战斗并不是一成不变的;这是一场持续的军备竞赛。为了应对新的威胁,必须定期更新防御系统。保持信息灵通、灵活且适应性强是抵御快速发展的进攻性人工智能的最佳防御手段。

防御性人工智能是确保针对不断变化的网络威胁的弹性安全覆盖的重要一步。由于攻击性人工智能不断变化,组织必须时刻保持警惕,随时了解新兴趋势。

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