Is AI a threat to cybersecurity?

• 威胁行为者利用生成式AI升级攻击，利用云漏洞和地缘政治紧张局势。
• 像ChatGPT这样的AI系统可能无意中生成复杂的恶意软件，规避传统检测方法。
• AI集成到关键系统中，增加了网络攻击危及人类安全的风险，例如在自动驾驶汽车和医疗设备中。

随着人工智能技术的不断发展，其所带来的风险和漏洞也在不断演变。从网络攻击的优化到复杂恶意软件的意外生成，AI与关键系统的集成给保护数字基础设施和抵御新兴威胁带来了重大挑战。 另见: Ziggo集团任命领导人，备战2027年阿姆斯特丹上市.

AI在网络安全中的风险

网络攻击优化 另见: Alejandro Estua.

专家警告，威胁行为者可以利用生成式AI和大语言模型将网络攻击的速度和复杂性提升到前所未有的水平。这些进步使攻击者能够设计出突破安全系统、利用漏洞和实施复杂攻击的创新方法。通过利用生成式AI，恶意行为者可以发现渗透云基础设施的新途径，利用地缘政治紧张局势策划有针对性的攻击，并改进策略以更高的效率和隐蔽性部署勒索软件和网络钓鱼活动。

自动化恶意软件 另见: 亚历杭德罗·曼佐.

像ChatGPT这样的人工智能系统展示了精确高效地处理海量数据的能力。尽管这些技术在设计上带有防止生成恶意代码的安全措施，但狡猾的对手可以利用漏洞制造出能逃避检测并对目标系统造成破坏的复杂恶意软件。例如，研究人员已发现AI驱动平台中的漏洞，能够创建几乎无法检测的数据窃取可执行文件，类似国家支持的威胁行为者所使用的技术。

物理安全担忧 另见: 亚历杭德罗·埃尔南德斯.

随着AI继续渗透到各行业的关键系统，对物理安全的潜在风险显著增加。AI驱动的自动驾驶汽车发生网络安全漏洞可能会危及乘客安全，而建筑设备或医疗设备中的数据被操纵则可能导致危险情况和危及生命的后果。将AI整合到此类系统中，需要严格的安全协议来防范恶意利用并减轻对人类生命的潜在风险。 另见: 亚历杭德罗·加尔萨.

AI隐私风险 另见: Alejandro Guerrero.

AI系统无意中泄露敏感信息的事件凸显了这些技术固有的隐私风险。尽管努力纠正此类漏洞，但AI系统处理的海量数据对用户隐私和数据安全构成了持续威胁。恶意行为者利用AI基础设施中的漏洞可能获取敏感信息，而AI驱动的监控和分析技术引发了对侵犯个人隐私权和公民自由权的担忧。

窃取AI模型 另见: Alec Gramont.

AI模型的盗窃构成重大威胁，对手利用网络攻击、社会工程策略和漏洞利用来窃取专有技术。被盗的AI模型可能被操纵和重新利用，以协助各种恶意活动，加剧数字安全和知识产权的风险。 另见: AI芯片通胀：设备制造商受挤压，影响超越数据中心.

数据操纵和投毒

AI对训练数据的依赖使其容易受到操纵和投毒攻击，攻击者可以篡改数据集以产生意外或恶意的结果。通过向AI训练集注入偏见或伪造数据，对手可以损害AI驱动系统的完整性和可靠性，给包括医疗保健、金融和交通运输在内的多个行业带来巨大风险。

冒充和深度伪造

AI驱动的深度伪造技术的进步使得逼真的冒充成为可能，助长了各种形式的欺诈、欺骗和信息误导活动。从模仿真实人物的合成语音到令人信服的被操纵视频片段，深度伪造技术对认证、身份验证和数字通信的信任构成了重大挑战。

更复杂的攻击

恶意行为者可以利用AI策划更复杂、更精细的攻击，从自动化的网络钓鱼活动到能够逃避传统安全措施的先进恶意软件变种。AI驱动的工具使攻击者能够自动执行侦察过程，将漏洞武器化，并以更高的精度和效率利用目标系统的弱点。

另请阅读：犯罪分子如何利用AI换脸应用欺诈用户：一项中国案例研究揭露风险

缓解AI在网络安全中的风险

审计您使用的任何AI系统

检查您使用的任何AI系统的当前声誉，以避免安全和隐私问题。组织应定期审计其系统，以堵塞漏洞并降低AI风险。审计可以在网络安全和人工智能专家的协助下完成，他们可以进行渗透测试、漏洞评估和系统审查。

限制通过自动化分享的个人信息

越来越多的人在未了解AI隐私风险的情况下与人工智能分享机密信息。例如，著名组织的员工被发现将敏感公司数据放入ChatGPT中。甚至一位医生将患者的姓名和医疗状况提交给聊天机器人以撰写信件，却没有意识到ChatGPT的安全风险。

此类行为会带来安全风险，并违反HIPAA等隐私法规。虽然AI语言模型可能无法披露信息，但对话会被记录用于质量控制，并且系统维护团队可以访问。这就是为什么最好避免与AI分享任何个人信息。

数据安全

如前所述，AI依赖其训练数据来获得良好结果。如果数据被修改或投毒，AI可能会产生意外且危险的结果。为了保护AI免受数据投毒的影响，组织必须投资尖端加密、访问控制和备份技术。网络应通过防火墙、入侵检测系统和复杂密码来保护。

优化软件

遵循所有软件维护的最佳实践，以保护自己免受AI风险。这包括使用最新的补丁和更新来更新您的AI软件和框架、操作系统和应用程序，以减少被利用和恶意软件攻击的风险。使用下一代防病毒技术保护您的系统，以阻止高级恶意威胁。此外，投资于网络和应用程序安全措施以加强防御。

对抗训练

对抗训练是一种AI特有的安全措施，帮助AI应对攻击。这种机器学习方法通过将AI模型暴露于不同的场景、数据和技术来提高其韧性。

漏洞管理

组织可以投资AI漏洞管理，以减轻数据泄露和泄漏的风险。漏洞管理是一个端到端的过程，涉及识别、分析和分类漏洞，并减少与AI系统独特特性相关的攻击面。

AI事件响应

尽管拥有最佳安全措施，但随着人工智能风险的增长，您的组织仍可能遭受AI相关的网络安全攻击。您应该有一个清晰的事件响应计划，涵盖遏制、调查和补救，以便从此类事件中恢复。

另请阅读：AI如何应用于网络安全？

AI在网络安全中的优势

网络威胁检测

高级恶意软件可以通过各种规避策略（如代码和结构更改）避开标准网络安全措施。然而，由AI和ML支持的高级防病毒软件可以检测潜在威胁的整体结构、编程逻辑和数据中的异常。

AI驱动的威胁检测工具通过识别新兴威胁并增强组织预测和响应警告的能力来加强组织的保护。此外，基于AI的端点安全软件可以保护组织内的笔记本电脑、智能手机和服务器。

预测模型

通过利用生成式AI，网络安全专业人员可以从被动立场转为主动立场。例如，他们可以使用生成式AI开发预测模型，以预测新威胁并减轻风险。

网络钓鱼检测

网络钓鱼邮件构成重大威胁。恶意行为者可以以最小的风险利用网络钓鱼策略窃取敏感信息和金钱。此外，区分网络钓鱼邮件和合法邮件变得越来越具有挑战性。

AI可以通过加强网络钓鱼检测来增强网络安全工作。包含AI的邮件过滤器可以审查文本，识别具有可疑模式的邮件并阻止各种类型的垃圾邮件。

识别机器人

机器人可能破坏网络和网站，危及组织的安全、生产力和收入。它们还可以使用窃取的凭据控制账户，并帮助网络犯罪分子进行欺诈活动。

使用基于机器学习的模型的软件可以分析网络流量和数据，以检测机器人行为，协助网络安全专家对抗它们。网络专家还可以利用AI设计更安全的验证码机制来防御机器人。

保护网络

渗透网络后，攻击者可能窃取数据或部署勒索软件。及早发现此类威胁至关重要。基于AI的异常检测可以监控网络流量和系统日志，查找未经授权访问、异常代码和其他可疑活动的迹象，以防止漏洞。此外，AI可以通过分析需求和特性来协助网络分段。

事件响应

AI可以增强威胁搜寻、管理和事件响应能力。它可以持续运行以应对威胁并立即采取行动，即使在您的团队不可用时也是如此。此外，它还能缩短事件响应时间，最大限度地减少攻击的影响。

加强访问控制

许多访问控制系统利用AI来增强安全性。它们可以阻止来自可疑IP地址的登录，标记可疑活动，并提示使用弱密码的用户更新凭据并采用多因素身份验证。

AI还通过利用生物识别、上下文信息和用户行为数据来准确验证授权用户的身份，降低滥用风险，从而辅助用户身份验证。