发布于周五 15:564天前 # 简介 近几十年来，人工智能（AI）逐渐从科幻概念转变为实际应用，渗透到社会的各个角落。从电商网站推荐个性化产品，到自动导引车，再到帮助医生诊断疾病，人工智能的应用似乎无处不在。然而，随着人工智能在各行业的广泛应用，其在网络安全领域的作用日益凸显。 网络安全被认为是现代社会的重要基石。随着网络攻击的复杂性和频率不断增加，传统的基于规则的安全防御方法已经无法应对现有的挑战。这促使安全专家和研究人员寻求新的防御方法，而人工智能就是其中的重要策略。人工智能可以帮助我们预测和识别网络攻击，预防和应对复杂的威胁。 首先，人工智能的自主学习和识别能力使其成为识别潜在威胁的有效工具。它可以从大量数据中学习和提取特征，然后利用这些特征来预测和识别新的威胁。其次，人工智能的自动化能力还可以提高防御效率。它可以实时监控网络活动，一旦发现可疑行为，立即采取防御措施。 #AI在网络安全中的应用 AI在网络安全中的应用可以说是一场革命。它通过学习和理解网络流量模式、预测和识别潜在威胁来提供更高效、更准确的网络安全。 ## AI在网络安全中的应用方法及优势 人工智能在网络安全方面的主要应用包括： 1. 入侵检测：人工智能可以学习网络的正常行为模式，然后检测与这些模式的任何偏差。这可以帮助检测针对系统的未知攻击，而这些攻击在传统的基于规则的入侵检测系统中可能会被忽视。 2.风险评估与响应：人工智能可以根据已知的威胁和系统漏洞自动评估系统风险，并相应优化安全响应策略。 3.预测分析：人工智能通过收集和分析大量网络数据，可以预测可能的安全威胁并采取预防措施。 4、自动化和自我修复：AI可以从大量的网络流量数据中“学习”正常的网络行为模式和攻击模式，并以此作为威胁检测和预测的基础。其自动化功能使人工智能能够实时监控网络流量，并在检测到潜在威胁时立即采取防御措施。 5. 网络安全培训：人工智能系统可用于根据现实生活中的示例提供更真实的网络攻击（例如网络钓鱼尝试）模拟，这可用于提高网络风险意识并强化整个组织的良好网络安全实践。 人工智能在网络安全方面的主要优势是： 1.批量数据分析：人工智能系统非常擅长筛选大量数据并标记异常模式或活动。如今生成大量数据，团队几乎不可能手动审核所有数据。将安全、防火墙和入侵检测日志以及其他IT 安全数据输入人工智能系统可以帮助其识别网络上的日常行为并检测任何问题，例如可能表明内部威胁或持续数据泄露的可疑活动。人工智能模型还可以通过实时进行定量风险分析、建议缓解措施并帮助您跟踪关键风险指标以主动管理网络风险，从而加速您的网络风险量化计划。此外，当前的人工智能支持报告自动化，通过自然语言查询提供见解，简化安全系统，并提供增强未来网络安全策略的建议。 2. 自动化、持续控制和漏洞测试：人工智能系统有潜力用于自动化、持续监控和测试整个组织的网络安全控制、漏洞和补丁管理。手动执行此操作是一个非常耗时的过程。让人工智能自动、连续地执行此操作可以帮助您实时识别和纠正任何差距，并始终保持审核准备状态。 3. 提高效率：人工智能可以使制定政策和程序文件等耗时的任务变得更容易完成。像ChatGPT 这样的系统可以通过自动化这些文档的大纲甚至初稿，让网络团队快速开始此类工作。此外，人工智能聊天机器人可以用作虚拟助手，提供安全支持并减轻人类客户服务的一些负担。 4.减少误报的模式识别：人工智能非常擅长模式识别，这意味着它能够更好地检测异常、提供行为分析并执行实时威胁检测。事实上，Ponemon Institute 2022 年的一项研究表明，使用人工智能驱动的入侵检测系统的企业误报率降低了43%，使安全团队能够专注于真正的威胁。此外，人工智能驱动的电子邮件安全解决方案已被证明可将误报率降低高达70%。 5.沙盒网络钓鱼培训：生成式人工智能可以为网络安全实践培训创建真实的网络钓鱼场景，培养员工的警惕性，让员工做好应对现实世界威胁的准备。 ## 人工智能如何帮助检测和预防网络威胁 以人工智能驱动的威胁狩猎系统为例。该系统可以学习正常的网络行为模式，建立基线，然后通过比较实时网络行为与基线的偏差来检测和标记潜在威胁。一旦检测到潜在威胁，系统会立即发出警报，甚至自动采取防御措施。 ## 人工智能预测和解决网络安全问题的能力 在预测网络安全问题方面，人工智能可以通过分析历史网络流量数据来学习和预测未来可能的攻击模式。例如，人工智能可以通过分析过去的DDoS 攻击模式来预测未来的DDoS 攻击。 在解决网络安全问题时，人工智能不仅可以在攻击发生后快速响应，还可以在攻击发生前进行预防。例如，人工智能可以提前识别攻击者，并通过分析潜在攻击者的行为模式来采取防御措施。 #网络安全中的人工智能挑战 人工智能在网络安全方面具有诸多优势的同时，也带来了新的挑战和问题。黑客可能利用人工智能发起更复杂的攻击，新的安全和隐私问题将会出现。而且，人工智能技术在网络安全中的应用还存在一些局限性和问题。 ## 黑客利用人工智能的手段 ### 攻击技巧 我们已经看到攻击者在攻击中使用人工智能。例如： - 人工智能自动恶意软件攻击：网络犯罪分子可以利用生成式人工智能创建复杂的恶意软件，调整其代码或行为以避免检测。这些“智能”恶意软件更难以预测和控制，增加了大范围系统中断和大规模数据泄露的风险。 - 高级网络钓鱼攻击：生成式人工智能能够学习和模仿用户的写作风格和个人信息，使网络钓鱼攻击更具说服力。定制的网络钓鱼电子邮件似乎来自受信任的联系人或信誉良好的机构，它们诱骗个人泄露敏感信息，对个人和企业的网络安全构成重大威胁。 - 逼真的深度假货：在生成人工智能的帮助下，不良行为者现在能够创建高度令人信服的深度假货图像、音频和视频赝品。 Deepfakes 给虚假信息活动、欺诈活动和伪造带来了重大风险。想象一下首席执行官宣布破产的真实视频，或者全球领导人宣战的虚假录音。这些场景不再局限于科幻小说的情节，有可能造成严重的混乱。 - 此外，人工智能需要大量数据，企业需要准确限制共享的数据，因为这会创建另一个第三方，通过该第三方可能会泄露数据。由于Redis开源库存在漏洞，ChatGPT本身也遭遇了数据泄露，导致用户可以访问其他人的聊天记录。 OpenAI 很快解决了这个问题，但它强调了聊天机器人和用户的潜在风险。一些公司已经开始彻底禁用ChatGPT 以保护敏感数据，而另一些公司则正在实施AI 策略来限制可以与AI 共享的数据。 ### 黑客工具 #### WormGPT：没有道德限制的“ChatGPT” WormGPT 可以看作是ChatGPT 的恶意版本，于今年3 月首次推出。它建立在2021年开源的GPT-J语言模型之上，所使用的核心技术也起源于2021年，因此并不具备最先进的能力。但其工作原理与早期版本的ChatGPT类似：可以处理人类自然语言请求，生成相应的内容，并编写故事、摘要和软件代码。但与ChatGPT 等最大的区别在于，它不采取任何道德和伦理限制，可以回复包括恶意内容在内的所有查询。 WormGPT的创建者声称，“这个项目的目的是允许用户做各种非法的事情。任何你能想到的与黑客有关的事情都可以用WormGPT来做。”本质上，WormGPT 就像没有道德过滤器的ChatGPT。它根据用户的请求检索答案（无论是生成网络钓鱼文本还是恶意软件）。此外，该模型还提供个人隐私保护，使得恶意用户难以被追踪和识别。 **主要特点：** - 保证高响应率和运行速度； - 与GPT模型相比，WormGPT对于较长的上下文没有字符输入限制； - 用户可以访问不受限制的人工智能模型，并用它来编写用于恶意目的的东西； - WormGPT经过源代码大数据训练，具有一定程度的专家级技能。 #### FraudGPT：“最先进的”恶意机器人 2023 年7 月，云安全供应商Netrich 发现，网络名为“CanadianKingpin”的威胁参与者正在多个流行的暗网市场上推广新型AI 网络犯罪工具——FraudGPT。该工具被宣传为“专为欺诈者、黑客、垃圾邮件发送者设计的新机器人”，并且是“同类中最先进的机器人”。 据其开发人员称，FraudGPT 可用于编写功能复杂的恶意代码、开发无法检测的恶意软件以及识别目标平台中的数据泄漏和漏洞。在一些出售FraudGPT的暗网中，Canadiankingpin和一些订阅者分享了多起基于FraudGPT的黑客活动。 **主要特点：** - 编写恶意代码； - 开发无法检测的恶意软件； - 创建黑客工具查询组、网站和市场； - 撰写欺诈性网页/电子邮件； - 优质的诈骗模板和黑客技术学习资源； - 可全天候托管； - 拥有广泛的角色支持； - 能够保留聊天记忆； - 能够格式化代码。 ### Deepfake：换脸AI软件： Deepfake基于深度学习和人工智能技术，可以将目标人的面部特征和表情融入到其他人或虚构人物的面孔中，从而创建逼真的图像和视频。这项技术于2017 年由Reddit 用户“deepfakes”首次提出，并由此得名。 Deepfake和换脸人工智能软件的工作原理与图像识别和合成技术类似：通过学习大量面部图像，了解面部的各种特征，例如眼睛、鼻子和嘴巴的形状、位置和运动，然后将这些特征应用到另一个人的面部。此外，一些先进的Deepfake软件还可以实时进行面部替换，使假视频和图像更加真实。 **主要特点：** - 创建逼真的假视频和图像，以至于人眼很难区分真假。 - 高度灵活，可用于娱乐、艺术创作、新闻报道和教育等多种应用。 - 用户友好，无需专业知识即可轻松使用。 ## 人工智能可能引发的新安全和隐私问题 人工智能在网络安全中的应用需要处理大量的网络流量数据，这可能会引发新的安全和隐私问题。例如，如果AI系统被黑客攻击并获得这些数据，则用户的隐私可能会被泄露。 在不提及道德考虑的情况下讨论人工智能在网络安全中的使用将是失职的。使用负责任的人工智能实践和人工监督来确保安全和隐私非常重要。 AI只能复制它所学到的东西，而且它所学到的一些东西是缺失的。因此，在采用人工智能解决方案之前，企业应考虑道德因素，包括以下几点： 1.数据偏差放大：人工智能算法从历史数据中学习。如果用于训练的数据包含偏差，算法可能会无意中继续并放大这些偏差。当算法根据有偏见的数据做出决策或预测时，可能会导致不公平或歧视性的结果。 2.无意歧视：人工智能算法可能会由于训练数据或算法考虑的特征的偏差而歧视某些群体或个人。这可能会导致招聘、贷款或执法等领域的不公平待遇，这些领域的决策会影响人们的生活，但却是基于他们无法控制的因素。 3. 透明度和问责制：许多人工智能算法，尤其是深度神经网络等复杂算法，可能难以解释和理解。缺乏透明度使得很难确定偏见是如何引入的以及决策是如何做出的，从而导致人们在出现偏见或不公平结果时担心责任问题。 尽管目前人工智能领域存在一些监管空白，但我们将看到要求透明度和问责制的法规不断出现，以解决一些隐私和道德问题。例如，欧盟委员会呼吁谷歌、Facebook和TikTok等大型科技公司采取措施，对人工智能生成的内容进行标记，作为打击互联网上虚假信息扩散的努力的一部分。欧盟数字服务法规定，平台很快将必须用可见的指标来明确标记深度造假内容。 ## AI技术在网络安全中的应用仍存在局限性和问题 尽管人工智能在网络安全中的应用潜力巨大，但也存在一些局限性和问题。首先，人工智能系统的训练需要大量的标记数据，而这些数据往往很难获得。其次，AI系统的预测能力依赖于其训练数据，因此如果遇到新的、未见过的攻击模式，AI系统可能无法有效防御它们。最后，人工智能系统可能会产生误报，这将对防御有效性产生负面影响。 # 如何利用AI提高网络安全 人工智能技术可以作为我们的盟友，帮助我们对抗网络威胁并提高网络安全。下面我们将从战略和技术角度介绍如何利用人工智能提升网络安全，并通过具体案例进行详细讲解。 首先，我们需要制定明确的人工智能战略，定义我们希望人工智能在网络安全方面实现的目标。例如，我们可能希望使用人工智能来检测和防御DDoS 攻击，或者识别和阻止恶意软件。此外，我们还需要选择合适的人工智能技术，例如机器学习、深度学习或自然语言处理，来实现我们的目标。 在技术实现方面，我们需要收集并标记大量的训练数据，以便AI系统能够学习网络行为模式和攻击模式。然后，我们需要使用这些数据来训练我们的人工智能系统，并定期更新和优化模型以应对新的威胁。 ## 具体案例 了解网络行为模式，然后使用这些模式来检测和防御网络威胁。例如，在实际应用中，Darktrace的AI系统成功识别并阻止了针对公司内部网络的复杂攻击。 这次攻击始于看似正常的网络请求，但Darktrace 的人工智能系统通过将该请求与正常行为模式进行比较来识别其潜在的恶意。 AI系统随后自动阻止该请求并发出警报，通知安全团队采取进一步行动。这个例子清楚地展示了人工智能在网络安全方面的力量。 总的来说，我们可以通过制定明确的策略、选择合适的人工智能技术并进行有效的技术实施来利用人工智能来提高网络安全。而且，通过Darktrace这样的成功案例，我们可以看到人工智能在网络安全领域的巨大潜力。 #未来展望 随着人工智能技术的不断进步，我们可以预见人工智能在网络安全领域的作用将进一步增强。未来的AI系统可能具有更高的自主性，能够自动适应新的威胁并及时更新防御策略。同时，随着人工智能技术在更多网络安全任务中的应用，我们将能够更全面、更深入地保护网络安全。 然而，随着人工智能的发展，新的挑战也可能出现。比如，人工智能可能会被用来发起更加复杂、难以防御的攻击，这就需要我们开发新的防御策略和技术。此外，人工智能的普及还可能引发新的安全和隐私问题。我们需要在提高网络安全的同时，确保用户隐私得到保护。 # 结论 总的来说，人工智能对于网络安全的重要性不言而喻。但我们也不能忽视人工智能带来的新挑战和新问题。尽管如此，我们相信，通过持续的研究和开发，我们将能够充分利用人工智能的潜力并改善网络安全。 我们需要更多的研究来解决人工智能在网络安全应用中遇到的问题，需要更多的技术开发来充分发挥人工智能在网络安全中的潜力。人工智能是我们应对网络威胁的有力武器，我们应该充分利用人工智能来提高网络安全防御能力。转载自freebuf：[https://www.freebuf.com/articles/neopoints/392148.html](https://www.freebuf.com/articles/neopoints/392148.html)作者：charun
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