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随着人工智能（AI）技术的飞速发展，网络威胁的形态也在发生深刻变化。未能及时跟进这一趋势的企业将面临日益复杂的攻击风险。本文将探讨如何在这一新形势下保持安全领先地位。
网络犯罪分子正将 AI 技术武器化，应用于攻击的各个阶段。例如，大型语言模型（LLMs）通过分析目标的社交媒体资料，制作出高度个性化的钓鱼邮件；生成对抗网络（GAN）则用于生成深度伪造的音频和视频，以绕过传统的多因素认证；而自动化工具如 WormGPT 则使得普通黑客也能轻松发动多态恶意软件攻击，这些软件能够不断进化以逃避基于签名的检测。
这些网络攻击并非遥不可及，未能制定相应安全策略的组织可能会在 2025 年及以后被这些超智能网络威胁所淹没。
为了更好地理解 AI 如何影响企业安全，我们与云和企业网络安全专家 Bradon Rogers 进行了深入讨论，探讨了这一数字安全新时代的挑战、早期威胁检测方法以及如何为 AI 驱动的攻击做好准备。,
AI 网络安全威胁的独特性
AI 为恶意行为者提供了复杂的工具，使得网络攻击更加精确、有说服力且难以检测。例如，现代生成式 AI 系统能够分析大量个人信息、企业通信和社交媒体活动数据，制作出高度针对性的钓鱼活动，这些活动能够令人信服地模仿可信联系人和合法组织。这种能力，加上能够实时适应防御措施的自动化恶意软件，大大增加了攻击的规模和成功率。
深度伪造技术使攻击者能够生成引人注目的视频和音频内容，从高管冒充欺诈到大规模虚假信息活动。最近的事件包括通过深度伪造视频会议从一家香港公司窃取 2500 万美元，以及多起使用 AI 生成的语音片段欺骗员工和家人将资金转移给犯罪分子的案例。
AI 驱动的自动化网络攻击导致了“设置并忘记”攻击系统的创新，这些系统持续探测漏洞，适应防御措施，并在无需人工干预的情况下利用弱点。一个例子是 2024 年主要云服务提供商 AWS 的漏洞。AI 驱动的恶意软件系统地映射网络架构，识别潜在漏洞，并执行复杂的攻击链，导致数千个客户账户被攻破。
这些事件突显了 AI 不仅仅是在增强现有的网络威胁，而是在创造全新的安全风险类别。以下是 Rogers 关于如何应对这一挑战的建议。,
1. 实施零信任架构
面对 AI 增强的威胁，传统的安全边界已不再足够。零信任架构基于“永不信任，始终验证”的原则，确保每个用户、设备和应用程序在访问资源之前都经过身份验证和授权。这种方法最大限度地降低了未经授权访问的风险，即使攻击者设法突破网络。
“企业必须在访问关键数据或功能之前验证每个用户、设备和应用程序——包括 AI，”Rogers 强调，指出这种方法是组织的“最佳行动方案”。通过持续验证身份并执行严格的访问控制，企业可以减少攻击面，并限制被攻破账户的潜在损害。
虽然 AI 带来了挑战，但它也提供了强大的防御工具。AI 驱动的安全解决方案可以实时分析大量数据，识别传统方法可能遗漏的异常和潜在威胁。这些系统可以适应新兴的攻击模式，提供动态防御以对抗 AI 驱动的网络攻击。
Rogers 补充说，AI——像网络防御系统一样——不应被视为内置功能。“现在是 CISO 和安全领导者从头开始构建 AI 系统的时候了，”他说。通过将 AI 集成到其安全基础设施中，组织可以增强其检测和快速响应事件的能力，减少攻击者的机会窗口。,
2. 对员工进行 AI 驱动威胁的教育和培训
通过培养安全意识文化并提供关于使用 AI 工具的明确指南，组织可以减少内部漏洞的风险。人类是复杂的，因此简单的解决方案往往是最好的。
“这不仅仅是减轻外部攻击。还为使用 AI 作为‘生产力作弊码’的员工提供护栏，”Rogers 说。
人为错误仍然是网络安全中的一个重大漏洞。随着 AI 生成的钓鱼和社会工程攻击变得更加令人信服，教育员工了解这些不断演变的威胁变得更加重要。定期培训课程可以帮助员工识别可疑活动，如意外的电子邮件或偏离常规程序的请求。,
3. 监控和规范员工的 AI 使用
AI 技术的可访问性导致其在各种业务功能中的广泛采用。然而，未经授权或未监控的 AI 使用——通常称为“影子 AI”——可能引入重大的安全风险。员工可能会无意中使用缺乏适当安全措施的 AI 应用程序，导致潜在的数据泄露或合规问题。
“我们不能让企业数据自由流入未经授权的 AI 环境，因此必须取得平衡，”Rogers 解释说。实施管理 AI 工具的政策，进行定期审计，并确保所有 AI 应用程序符合组织的安全标准，对于减轻这些风险至关重要。,
4. 与 AI 和网络安全专家合作
AI 驱动威胁的复杂性需要与专门从事 AI 和网络安全的专家合作。与外部公司合作可以为组织提供最新的威胁情报、先进的防御技术和内部可能不具备的专业技能。
AI 驱动的攻击需要复杂的对策，而传统安全工具往往缺乏这些对策。AI 增强的威胁检测平台、安全浏览器和零信任访问控制分析用户行为，检测异常，并防止恶意行为者获得未经授权的访问。
Rogers 强调，企业的创新解决方案“是零信任安全框架中缺失的一环。[这些工具] 提供了深入、细粒度的安全控制，无缝保护公共和私有网络中的任何应用程序或资源。”
这些工具利用机器学习持续监控网络活动，标记可疑模式，并自动化事件响应，降低 AI 生成的攻击渗透企业系统的风险。
