在這個網(wǎng)絡(luò)威脅攻防日益失衡的時代，飛速發(fā)展的人工智能和大型語言模型(LLM)正成為推動網(wǎng)絡(luò)安全變革的顛覆性力量。

面對新興威脅，人工智能正推動網(wǎng)絡(luò)安全轉(zhuǎn)向主動、智能防御。人工智能與人類專業(yè)知識的結(jié)合才是打造下一代網(wǎng)絡(luò)安全防御的最佳方式。

今天，人工智能、大語言模型正徹底改變從威脅檢測到事件響應(yīng)的安全策略，企業(yè)必須整合新的技術(shù)和方法來保護(hù)數(shù)字資產(chǎn)。

本文我們將介紹人工智能和大語言模型正在推動的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)創(chuàng)新、應(yīng)用熱點和攻擊威脅。

以下是人工智能和大語言模型推動的五大網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)創(chuàng)新：

數(shù)據(jù)處理、效率和可擴(kuò)展性：人工智能技術(shù)擅長以非常高的速度處理大量數(shù)據(jù)。 模式識別和異常檢測：算法可以識別數(shù)據(jù)中人類分析師無法察覺的微妙模式和異常。 持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)：人工智能和大語言模型技術(shù)可以不斷從新數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并微調(diào)其模型，以提高效率或做好更好的準(zhǔn)備。 自動決策：系統(tǒng)可以高效、智能地做出復(fù)雜決策，根據(jù)預(yù)定義的規(guī)則和模式自主采取行動。 多模態(tài)數(shù)據(jù)分析：人工智能和大語言模型技術(shù)可以分析多種類型的數(shù)據(jù)，無論是文本、圖像、視頻，甚至是網(wǎng)絡(luò)流量等數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。

值得注意的是，大語言模型應(yīng)用的影響同時適用于防御性和進(jìn)攻性網(wǎng)絡(luò)安全策略。攻擊者可用人工智能技術(shù)更好地分析非法獲取的安全日志，同樣，網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)人員也可以利用人工智能的模式識別功能更好地防御對日志的未授權(quán)訪問。

人工智能的七大網(wǎng)絡(luò)安全熱門應(yīng)用

以下是目前人工智能技術(shù)推動的七個網(wǎng)絡(luò)安全最佳實踐和熱門應(yīng)用：

1.異常檢測

憑借分析大量數(shù)據(jù)的能力，人工智能安全系統(tǒng)可以識別網(wǎng)絡(luò)威脅模式，更快地檢測和響應(yīng)潛在的攻擊。

網(wǎng)絡(luò)流量通常是可靠的情報來源，用戶和自動化任務(wù)往往定期執(zhí)行相同的業(yè)務(wù)功能。使用人工智能解決方案可以顯著增強(qiáng)對異?；顒拥谋O(jiān)控，提高異常檢測能力，確保企業(yè)核心業(yè)務(wù)的穩(wěn)定運(yùn)行。

AI工具示例：Vectra

2.自動事件響應(yīng)

現(xiàn)代企業(yè)的事件響應(yīng)速度往往很慢，從而影響運(yùn)營并擾亂工作流程。簡化事件響應(yīng)和穩(wěn)定核心業(yè)務(wù)功能對于企業(yè)的成功至關(guān)重要。人工智能增強(qiáng)的常見事件響應(yīng)實踐包括隔離受影響的系統(tǒng)、遏制主動威脅以及啟動補(bǔ)救流程。

AI工具示例：Demisto

3.行為生物識別

通過機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能技術(shù)現(xiàn)在能夠分析用戶的物理交互，以創(chuàng)建獨特的用戶檔案。這些交互的示例包括打字模式和鼠標(biāo)移動，這有助于識別未經(jīng)授權(quán)的訪問嘗試。利用尖端技術(shù)，我們現(xiàn)在可以極其精確地識別網(wǎng)絡(luò)上的用戶身份(無需使用密碼或密鑰)。

AI工具示例：BioCatch

4.網(wǎng)絡(luò)釣魚檢測

流行的電子郵件服務(wù)器和客戶端多年來始終提供網(wǎng)絡(luò)釣魚檢測功能，但網(wǎng)絡(luò)釣魚仍然是網(wǎng)絡(luò)安全的第一大漏洞。通過將人工智能集成到郵件安全系統(tǒng)中，可以通過網(wǎng)絡(luò)和用戶監(jiān)控來識別全球范圍內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)釣魚嘗試，并部署自動緩解策略。

AI工具示例：Cofense

5.惡意軟件檢測

可以通過分析軟件的代碼、執(zhí)行、部署、行為和其他特征來識別新的和不斷發(fā)展的惡意軟件變體。

另一個類似應(yīng)用是人工智能輔助代碼審查。市場中已經(jīng)出現(xiàn)此類工具，可以幫助識別存在漏洞的軟件包和第三方服務(wù)。這些工具還可以幫助識別不良的代碼實現(xiàn)或不符合最佳實踐的代碼。

AI工具示例：Cybereason

6.用戶認(rèn)證

人工智能可以通過分析登錄時的多個因素來增強(qiáng)身份驗證方法。設(shè)備識別、物理或設(shè)備位置以及生物識別數(shù)據(jù)都是可用于確定用戶真實性的數(shù)據(jù)點。

AI工具示例：Plurilock

7.安全自動化

安全任務(wù)有時實施起來非常復(fù)雜，常常導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)安全防御實施不力。自動化安全任務(wù)可以提高防護(hù)能力并識別技術(shù)堆棧中的自動化機(jī)會。

可以自動化的安全任務(wù)包括(但不限于)：設(shè)備或服務(wù)器配置、端口監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)和安全測試(例如滲透測試)、日志記錄和警報、連接清理、網(wǎng)絡(luò)路由驗證、事件響應(yīng)。

AI工具示例：Simplify

基于大語言模型的五大網(wǎng)絡(luò)攻擊

1.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊：使用人工智能技術(shù)的攻擊者正在開發(fā)更具說服力和個性化的網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊。人工智能算法可以抓取目標(biāo)的社交媒體資料、電子郵件和其他來源信息，以創(chuàng)建高度可信和量身定制的網(wǎng)絡(luò)釣魚電子郵件，使用戶更難識別和防范。

2.智能惡意軟件：基于人工智能的惡意軟件會變得更加復(fù)雜、具備更強(qiáng)的適應(yīng)性和規(guī)避檢測的能力。人工智能算法可以幫助惡意軟件持續(xù)快速提高繞過安全措施的能力，使其更難以檢測和緩解。

3.深度偽造攻擊：人工智能深度偽造(Deepfake)技術(shù)可用于創(chuàng)建更具說服力和操縱性的攻擊。黑客可以使用人工智能算法來創(chuàng)建高度逼真的音頻和視覺模擬，從而欺騙目標(biāo)執(zhí)行錯誤操作。

4.自動化社會工程：人工智能可用于實施大規(guī)模自動化社會工程攻擊(往往會結(jié)合深度偽造技術(shù))。智能聊天機(jī)器人或虛擬助手可以被設(shè)計來模擬人類對話，誘騙個人泄露敏感信息或執(zhí)行未經(jīng)授權(quán)的操作。

5.人工智能輔助的網(wǎng)絡(luò)間諜活動：國家黑客或高級威脅組織可能會利用人工智能算法來進(jìn)行復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)間諜活動。人工智能可以更有效地收集和分析目標(biāo)，幫助對手收集戰(zhàn)略情報，同時保持不被發(fā)現(xiàn)。

結(jié)論

在不斷變化的網(wǎng)絡(luò)安全格局中，人工智能和大型語言模型正成為一股關(guān)鍵力量。從加快威脅檢測到徹底改變事件響應(yīng)，人工智能正在重新定義現(xiàn)有的安全技術(shù)、應(yīng)用和策略。