人工智能驱动的网络攻击——威胁和防御

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网络攻击呈上升趋势。人工智能是威胁的一部分，也是解决方案的一部分。特别是，一些较新的 AI 策略（例如对抗性攻击）可能是一个重要的新攻击向量。


例如，使用 deepfakes，您可以创建高度逼真的视频、音频或照片，并克服生物识别安全系统或渗透社交网络。  

我们将在下一篇文章中更详细地介绍对抗性攻击。在这篇文章中，我们总结了网络安全中人工智能的总体威胁和防御机制。

人工智能可用作网络安全威胁的前五个领域是：

冒充和鱼叉式网络钓鱼攻击
勒索软件
错误信息和破坏数据完整性
远程工作者的中断
深假货


网络安全投资预计将成倍增长以应对新出现的威胁。人工智能安全市场预计将从 2019 年的 80 亿美元增长到 2026 年的 380 亿美元，复合年增长率为 23.3%。

人工智能缓解这些威胁的四大用途是

网络威胁分析
恶意软件检测
安全分析师增强，包括自动执行重复性任务并将分析师时间集中在复杂威胁上
基于人工智能的威胁缓解，包括检测和应对威胁

我们目前还没有看到太多关于对抗性攻击的信息，因为今天投入生产的深度学习系统并不多。例如，使用对抗性攻击自动驾驶系统可能会被误导性的路标所欺骗。

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关键词：人工智能 网络攻击 机器学习 数据分析 网络安全