网络安全专家如何对抗AI生成的威胁

AI驱动的网络安全对于领先于攻击者至关重要

人工智能（AI）在网络安全领域的快速集成正在重塑威胁的出现和演变方式。网络犯罪分子不再受传统黑客技术的限制——他们现在使用AI驱动的工具来自动化攻击、生成恶意代码并改进社会工程策略。这种转变使得网络威胁更快、更有效且更难检测，迫使安全专业人员重新思考他们的防御策略。

AI生成的网络攻击最令人担忧的方面是，执行这些攻击几乎不需要技术专长。攻击者不再依赖手动编写脚本，而是使用像ChatGPT和Gemini这样的大型语言模型（LLM），仅通过几个精心设计的提示就能生成钓鱼邮件、漏洞利用脚本和有效载荷。

除了个别攻击之外，AI技术还实现了网络威胁的大规模自动化。攻击者现在可以部署持久的、AI驱动的黑客活动，其中恶意软件实时演变、钓鱼消息动态调整，间谍软件自主收集情报。

这种双重用途潜力——AI既可用于防御也可用于攻击——构成了最大的网络安全挑战之一。

AI驱动的网络攻击：网络犯罪分子使用的技术

社会工程和钓鱼

生成式AI现在允许攻击者大规模创建高度个性化的钓鱼消息，模仿真实的企业沟通风格并适应受害者响应。它可以帮助复制官方品牌、语气和写作风格，使其难以与合法消息区分。在受控实验中，AI生成的钓鱼邮件欺骗了超过75%的收件人点击恶意链接，展示了AI如何有效地操纵人类信任。

恶意代码生成

使用角色扮演方法等越狱技术，攻击者可以绕过AI的道德保护措施，提取用于有效载荷生成、加密和混淆的恶意代码。生成式AI特别适用于制作多态恶意软件——这种恶意软件实时改变其代码结构以逃避检测。传统的防病毒解决方案难以跟上这些快速变化。

AI还协助恶意脚本混淆。攻击者可以使用AI模型生成高度复杂、加密或伪装的恶意软件脚本。由AI驱动的死代码插入、控制流混淆和代码混乱技术允许恶意软件融入合法应用程序，并逃避安全工具的静态分析。

自动化黑客策略

AI可以自动化黑客技术，如暴力攻击、凭据填充和漏洞扫描，使攻击者能够在几秒钟内入侵系统。此外，自动化侦察允许AI扫描系统以查找开放端口、过时软件和配置错误。在AI的协助下，攻击者可以以最少的人工干预进行自动化的SQL注入、跨站脚本（XSS）和缓冲区溢出攻击。

间谍软件和高级持续性威胁（APT）

生成式AI正在推动下一代间谍软件的发展，实现隐蔽的数据窃取、键盘记录和远程访问能力。AI生成的间谍软件可以监控用户行为、窃取凭据并通过混淆技术逃避检测。攻击者使用AI自动化对目标系统的侦察，识别允许长期、未被检测渗透的漏洞。AI驱动的APT可以保持对企业网络的持久访问，随时间推移以小的、不可检测的片段窃取数据。AI还协助自动化权限提升，攻击者使用AI生成的脚本在系统内获得更高级别的访问权限。

深度伪造和AI生成的错误信息

攻击者使用AI生成的音频和视频冒充高知名度个人，操纵公众看法并进行大规模欺诈。使用深度伪造的金融骗局已经欺骗公司向欺诈账户电汇数百万美元。政治错误信息活动利用AI生成的视频传播虚假叙述、影响选举并破坏社会稳定。AI生成内容的兴起也助长了声誉攻击，其中深度伪造被用于制造虚假丑闻、敲诈受害者或传播虚假信息。

Occupy AI：用于网络攻击的微调LLM

奎尼皮亚克大学网络安全研究生研究助理Yusuf Usman研究AI和机器学习如何改进钓鱼检测并自动化网络防御。他强调了一个日益增长的威胁——Occupy AI，一个通过自动化、精确性和适应性增强网络攻击的定制训练LLM。

Occupy AI可以预加载大量安全漏洞、漏洞利用库和现实世界攻击方法的数据集，使网络犯罪分子能够以最少的努力执行复杂的网络攻击。它擅长自动化侦察，提供实时漏洞分析，并生成针对特定目标的高度有效的攻击脚本。

像Occupy AI这样的微调恶意LLM的一个关键优势是它们通过强化学习自我改进的能力。通过持续分析攻击的成功率，这些AI驱动的工具可以改进其技术，使其随时间推移更加有效。它们还可以集成实时威胁情报，适应新的安全补丁、防火墙规则和认证机制。

此类工具的可访问性降低了网络犯罪的门槛，使得即使没有经验的个人也可能进行高度有效的攻击。

伦理关切和AI安全影响

AI驱动的网络攻击的快速发展引发了严重的伦理和安全关切，特别是关于恶意AI工具的可访问性、监管和适应性。

对AI生成的攻击工具的无限制访问

一旦AI模型被微调用于网络攻击，它可以轻松在地下论坛分发或作为服务出售。这种大规模可用性放大了AI驱动攻击的规模和频率，使得恶意行为者更容易发起自动化活动，而不需要深入的网络安全知识。

缺乏对微调AI模型的监管

与遵守严格伦理准则的商业AI产品不同，为网络犯罪设计的定制训练AI模型存在于法律灰色地带。没有标准化政策来规范此类模型的创建和使用，使得执法几乎不可能。

AI驱动威胁的持续演变

AI驱动的网络威胁不断演变，适应安全补丁、威胁情报更新和检测方法。攻击者微调像Occupy AI这样的模型以绕过防御、逃避欺诈检测并增强隐蔽性。这在网络安全防御者和AI增强的攻击者之间创造了一场持续的猫鼠游戏，其中安全解决方案必须不断适应不断变化的威胁格局。

加强防御对抗AI生成的网络威胁

随着AI驱动的网络威胁变得更加复杂，网络安全团队必须利用AI进行防御，并实施主动安全措施以应对新兴风险。

AI驱动的威胁检测和响应

安全团队必须采用AI驱动的安全工具来检测和中和AI生成的网络威胁。实时监控，结合高级行为分析、异常检测和AI驱动的威胁情报平台，可以帮助识别传统安全系统可能遗漏的微妙攻击模式。

零信任架构（ZTA）

鉴于AI自动化凭据盗窃和权限提升的能力，组织必须执行零信任原则，确保每个访问请求无论来源如何都持续验证，通过实施强身份验证和多因素认证实现。

AI驱动的网络欺骗

网络安全团队可以通过部署AI驱动的欺骗技术将AI对抗攻击者，如蜜令牌、假凭据、蜜罐和诱饵系统，误导AI增强的侦察工作。通过向攻击者提供虚假信息，组织可以浪费他们的时间和资源，降低自动化攻击的有效性。

自动化安全测试和红队演练

正如AI被用于网络攻击一样，防御者可以部署AI驱动的渗透测试和自动化安全审计，在攻击者之前识别漏洞。AI辅助的红队演练可以模拟AI增强的攻击策略，通过持续改进防御帮助安全团队领先于对手。

减轻AI驱动的网络犯罪的监管和政策建议

政府和国际组织必须强制执行严格的AI使用法规。这包括禁止专门为网络犯罪设计的AI模型的创建和分发，要求AI开发者保持透明度，并对能够生成恶意代码或绕过安全措施的AI系统强制执行出口管制。

AI平台必须实施强大的过滤机制，防止恶意提示工程和有害代码的生成。持续监控AI生成的输出对于在滥用升级之前检测它是必要的。

政府、网络安全公司和AI开发者必须合作建立实时威胁情报共享平台，以跟踪和中和AI驱动的网络威胁。

最后，增加对AI驱动的网络安全研究的投资对于领先于不断改进其AI驱动技术的攻击者至关重要。