在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)威脅攻防日益失衡的時(shí)代，飛速發(fā)展的人工智能和大型語言模型(LLM)正成為推動(dòng)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(dòng)網(wǎng)絡(luò)安全轉(zhuǎn)向主動(dòng)、智能防御。人工智能與人類專業(yè)知識(shí)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(dòng)的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)創(chuàng)新、應(yīng)用熱點(diǎn)和攻擊威脅。

以下是人工智能和大語言模型推動(dòng)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(shí)別和異常檢測：算法可以識(shí)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(dòng)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(dòng)。

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(shí)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(shí)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(dòng)的七個(gè)網(wǎng)絡(luò)安全最佳實(shí)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(shí)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(bào)來源，用戶和自動(dòng)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?dòng)的監(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(dòng)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(shí)踐包括隔離受影響的系統(tǒng)、遏制主動(dòng)威脅以及啟動(dòng)補(bǔ)救流程。

AI工具示例：Demisto

3.行為生物識(shí)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(dú)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(dòng)，這有助于識(shí)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(shí)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(shí)別全球范圍內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)釣魚嘗試，并部署自動(dòng)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(shí)別新的和不斷發(fā)展的惡意軟件變體。

另一個(gè)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(shí)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(shí)別不良的代碼實(shí)現(xiàn)或不符合最佳實(shí)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(shí)的多個(gè)因素來增強(qiáng)身份驗(yàn)證方法。設(shè)備識(shí)別、物理或設(shè)備位置以及生物識(shí)別數(shù)據(jù)都是可用于確定用戶真實(shí)性的數(shù)據(jù)點(diǎn)。

AI工具示例：Plurilock

7.安全自動(dòng)化

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

可以自動(dòng)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(bào)、連接清理、網(wǎng)絡(luò)路由驗(yàn)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(gè)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(shí)別和防范。

2.智能惡意軟件：基于人工智能的惡意軟件會(huì)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(cuò)誤操作。

4.自動(dòng)化社會(huì)工程：人工智能可用于實(shí)施大規(guī)模自動(dòng)化社會(huì)工程攻擊(往往會(huì)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(jì)來模擬人類對話，誘騙個(gè)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(dòng)：國家黑客或高級威脅組織可能會(huì)利用人工智能算法來進(jìn)行復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)間諜活動(dòng)。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(bào)，同時(shí)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。