AI时代的网络安全：探索AI生成的网络攻击( 二 ) _网络安全

多因素身份验证（MFA）：实现MFA以增加额外的安全层，防止未经授权的访问。

员工培训和安全意识计划：通过持续的意识活动和培训课程，教育员工识别和报告社会工程策略，包括人工智能驱动的技术。

3.勒索软件攻击NCSC评估报告指出，包括勒索软件组织在内的威胁行为者已经在侦察、网络钓鱼和编码等各种网络操作中利用人工智能技术，来提升攻击速度和成功率。而且，预计这些趋势将持续到2025年以后。
人工智能勒索软件攻击防御策略

高级威胁检测：使用人工智能驱动的系统来发现网络活动中的勒索软件模式和异常。
网络分段：划分网络以限制勒索软件的横向移动能力。
备份与恢复：定期对关键数据进行备份，并验证恢复过程。
补丁管理：保持系统更新，以修复被勒索软件利用的漏洞。

4.对抗性人工智能逃逸攻击（Evasion Attack）和投毒攻击（Poisoning Attack）是人工智能和机器学习模型背景下的两种对抗性攻击。

投毒攻击：这些攻击涉及将恶意数据插入AI或ML模型的训练数据集中。目标是通过微妙地改变训练数据来操纵模型的行为，从而导致有偏差的预测或性能受损。通过在训练过程中注入有毒数据，攻击者可以破坏模型的完整性和可靠性。
逃逸攻击：这些攻击的目的是通过伪造输入数据来欺骗机器学习模型。目标是通过对输入的细微修改来改变模型的预测，使其对数据进行错误分类。这些调整经过精心设计，使人类在视觉上无法察觉。逃逸攻击在不同的人工智能应用中很普遍，比如图像识别、自然语言处理和语音识别。

对抗性人工智能防御策略

对抗性训练：使用可用的自动发现工具训练模型识别对抗性示例。
切换模型：在系统中使用多个随机模型进行预测，增加攻击者实施恶意操作的困难度，因为他们无法确定正在使用的当前模型是哪一种。
一般化模型：将多个模型组合起来创建一般化模型（Generalized Model），使威胁参与者难以欺骗所有模型。
负责任的AI：利用负责任的AI框架来解决机器学习中独特的安全漏洞，因为传统的安全框架可能远远不够。

5.恶意GPT恶意GPT涉及操纵生成式预训练模型（GPT）以达到攻击目的。利用大量数据集的定制GPT可以潜在地绕过现有的安全系统，从而加剧人工智能威胁。
知名的恶意GPT包括（但不仅限于）以下几种：

WormGPT：用于生成欺诈性电子邮件、仇恨言论和分发恶意软件，为网络犯罪分子执行商业电子邮件欺诈（BEC）攻击提供服务。
FraudGPT：能够生成无法检测的恶意软件、网络钓鱼页面、未公开的黑客工具、识别泄漏和漏洞，并执行附加功能。
PoisonGPT：PoisonGPT通过在历史事件中注入虚假细节来传播错误信息。这一工具使恶意行为者能够捏造新闻，歪曲事实，并影响公众认知。

结语人工智能引发的攻击构成了严重威胁，能够造成广泛的伤害和破坏。为了应对这些威胁，组织应该投资防御性人工智能技术，培养安全意识文化，并不断更新其防御策略。通过保持警惕和积极主动，组织可以更好地保护自身免受这种新的和不断发展的威胁影响。
原文标题：Cybersecurity in the Age of AI: Exploring AI-Generated Cyber Attacks，作者：Dilki Rathnayake

【AI时代的网络安全：探索AI生成的网络攻击】