人工智能驱动的网络攻击：黑客正在将人工智能武器化

无可否认， 人工智能正在改变网络安全行业。 人工智能是一把双刃剑，既可以作为安全解决方案，也可以作为黑客的武器。 随着人工智能进入主流，关于其功能和潜在威胁存在很多错误信息和混乱。 全知机器接管世界并毁灭人类的反乌托邦场景在流行文化中比比皆是。 然而，许多人认识到人工智能可能通过它所带来的进步和见解给我们带来潜在的好处。

具有学习、推理和行动能力的计算机系统仍处于早期阶段。 机器学习需要大量数据。 当应用于自动驾驶汽车等现实世界系统时，该技术结合了复杂的算法、机器人和物理传感器。 虽然企业的部署得到了简化，但为人工智能提供数据访问权限并授予其一定程度的自主权却引发了重大担忧。

人工智能正在改变网络安全的本质，无论好坏

人工智能（AI）已广泛应用于网络安全解决方案，但黑客也利用它来创建复杂的恶意软件并进行网络攻击。

在超连接时代，数据被视为公司最有价值的资产，网络安全行业呈现多元化。 有很多的 人工智能驱动的网络安全趋势 这一点业内专家一定是清楚的。

到 2023 年，网络安全价值预计将达到 248 亿美元，主要是由于网络威胁的增长需要日益复杂和精确的对策。

如今，人们可以从网络犯罪中赚到很多钱。 凭借大量可用资源，即使没有技术专业知识的人也可以参与其中。 可以购买不同复杂程度的漏洞利用工具包，价格从几百美元到数万美元不等。 据 Business Insider 报道，一名黑客每月可能赚取大约 85,000 美元。

这是一种利润丰厚且容易获得的消遣，因此它不会很快消失。 此外，未来网络攻击预计将变得更难检测、更频繁、更复杂，使我们所有的联网设备都面临风险。

当然，企业面临着数据丢失、收入损失、巨额罚款以及业务关闭的可能性等巨大损失。

因此，网络安全市场预计将扩大，供应商将提供多样化的解决方案。 不幸的是，这是一场永无休止的战斗，他们的解决方案只能与下一代恶意软件一样有效。

包括人工智能在内的新兴技术将继续在这场战斗中发挥重要作用。 黑客可以利用人工智能的进步 使用它们进行 DDoS 攻击等网络攻击、MITM 攻击和 DNS 隧道。

例如，让我们以验证码为例，这种技术已经存在了几十年，通过挑战非人类机器人读取扭曲的文本来防止撞库。 几年前，谷歌的一项研究发现，基于机器学习的光学字符识别 (OCR) 技术可以处理 99.8% 的机器人 验证码困难.

犯罪分子还利用人工智能更快地破解密码。 深度学习有助于加速暴力攻击。 例如，研究用数百万个泄露的密码训练神经网络，生成新密码的成功率达到 26%。

网络犯罪工具和服务的黑市为人工智能提供了提高效率和盈利能力的机会。

对于人工智能在恶意软件中的应用，最严重的担忧是新兴病毒将从检测事件中学习。 如果恶意软件菌株能够找出导致其被检测到的原因，则下次可以避免相同的操作或特征。

例如，如果蠕虫病毒的代码是造成危害的原因，那么自动化恶意软件开发人员可能会重写该代码。 同样，如果行为的特定特征导致其被发现，则可以添加随机性来阻止模式匹配规则。

勒索

勒索软件的有效性取决于它在网络系统中传播的速度。 网络犯罪分子已经利用人工智能来实现这一目的。 例如，他们利用人工智能来查看防火墙的反应并找到安全团队忽略的开放端口。

同一家公司的防火墙策略发生冲突的情况有很多，而人工智能是利用此漏洞的绝佳工具。 最近的许多违规行为都使用人工智能来规避防火墙限制。

其他攻击是由人工智能驱动的， 鉴于其规模和复杂程度。 人工智能被嵌入到黑市上出售的漏洞利用工具包中。 对于网络犯罪分子来说，这是一种非常有利可图的策略，并且勒索软件 SDK 加载了人工智能技术。

自动攻击

黑客还利用人工智能和机器学习来自动攻击企业网络。 例如，网络犯罪分子可以使用人工智能和机器学习来构建恶意软件来检测漏洞并确定使用哪些有效负载来利用它们。

这意味着恶意软件可以通过不与命令和控制服务器通信来避免检测。 攻击可以是激光聚焦的，而不是采用通常的较慢、分散的策略来警告受害者他们正受到攻击。

模糊测试

攻击者还使用人工智能来发现新的软件弱点。 模糊测试工具已经可以帮助合法的软件开发人员和渗透测试人员保护他们的程序和系统，但通常情况下，无论好人使用什么工具，坏人都可以利用。

人工智能和相关系统在全球经济中变得越来越普遍，黑社会也随之而来。 此外，用于开发和维护这些强大功能的源代码、数据集和方法都是公开的，因此有经济动机利用它们的网络犯罪分子将集中精力在这里。

在检测恶意自动化时，数据中心必须采用零信任策略。

網絡釣魚

员工已经变得善于识别网络钓鱼电子邮件，特别是那些大量发送的电子邮件，但人工智能允许攻击者为每个收件人个性化每封电子邮件。

这就是我们看到机器学习算法第一次严重武器化的地方。 这包括阅读员工的社交媒体帖子，或者在攻击者之前访问网络的情况下，阅读该员工的所有通信。

攻击者还可以使用人工智能将自己插入正在进行的电子邮件交换中。 作为当前对话一部分的电子邮件立即听起来很真实。 电子邮件线程劫持是进入系统并将恶意软件从一个设备传播到另一个设备的强大策略。

资料来源：https://www.smartdatacollective.com/ai-powered-cyberattacks-hackers-are-weaponizing-artificial-intelligence/