人工智能驱动的网络攻击：如何检测、预防和抵御智能威胁

人工智能驱动的网络攻击利用人工智能和机器学习，以更快的速度、更高的精度和更强的欺骗性实施攻击。这些行动超越了传统的网络威胁，从每次尝试中学习并适应目标。与遵循静态规则的传统方法不同，这些攻击可以实时转向，通常具有类似人类的行为。

举例说明：想象一下，有一封网络钓鱼邮件会根据您的职称调整语气。这封电子邮件听起来就像你的首席财务官会发送的信息--紧急、精炼，并提及当前的预算事项。在幕后，人工智能利用有关您职位的公开数据精心制作了这封邮件。你点击了附件，但似乎什么也没发生。你没有看到的是，恶意软件在默默尝试不同的方法绕过公司的防御系统，不断变换策略，直到找到一种有效的方法。这不再是一个假设的场景。它正在发生。

基于人工智能的网络攻击包括一系列广泛的智能威胁载体，从以意想不到的方式操纵系统的深度学习漏洞，到模仿人类决策的认知黑客策略。这标志着从简单的漏洞利用到算法驱动的漏洞攻击的转变，即使是先进的防御系统也难以招架。

让我们来探讨一下这些威胁在现实世界中是如何发生的。从冒充诈骗到深度嵌入有效载荷，攻击者正在利用人工智能以前所未有的水平扩大入侵规模并实现个性化。这些策略通常将社交工程与自动代码执行相结合。了解这些攻击的结构有助于建立有效的缓解策略。 

人工智能的多功能性使其能够采用各种攻击形式，而这些攻击形式往往是为了绕过技术防御和人类直觉而设计的。

人工智能可以生成利用信任和熟人关系的策略，使社交工程变得更快、更可扩展、更难发现。

• 模仿企业语气和词汇的文本
• 使用视频语言模型提供教程和指导
• 支持身份欺诈的合成图像或凭证

威胁并非空穴来风。在各行各业，真正的公司正在应用人工智能--无论是防御性的还是操作性的--来解决长期存在的挑战。这些使用案例强调了兼顾网络安全、生产力和适应性的实际实施。

以下所有示例均来自OPSWAT 客户的实际部署。虽然每个例子都反映了不同的业务需求，但其共同点是使用智能解决方案安全地解决实际问题。

面对这种智能化、适应性强的威胁，组织该如何防御？

好消息是，人工智能也可以作为防御者的力量倍增器。从自动文件检查到政策驱动的执行，正确的工具可以提供强大的反制措施。但成功需要的不仅仅是技术。它需要战略、治理和跨职能协调。

防御需要采用人工智能，但要根据自己的条件：

• 将多层扫描（多重扫描、CDR、沙箱）整合到每次文件交换中
• 使用特定领域的人工智能模型，而不是公共 LLM
• 构建内置安全系统，而非事后添加

人工智能威胁不仅是技术上的挑战，也是人类面临的挑战。为了让您的员工做好应对突发攻击的准备，请考虑采取这些先发制人的措施：

• 培训员工识别人工智能生成的内容
• 在技术和运营团队中培养人工智能素养
• 在专家离职前捕捉其知识，然后将其数字化以便重复使用

应对计划也必须与时俱进。在应对适应性强、人工智能驱动的威胁时，传统的战术手册可能会有所欠缺。团队需要考虑更快的决策周期和更复杂的攻击行为。您可以这样做：

• 包括人工智能生成异常的迹象
• 针对模拟智能威胁测试响应
• 记录和分析各项行动，以便持续改进和做好审计准备

随着网络攻击变得越来越智能化，文件传输仍然是一个易受攻击的切入点，尤其是在运行环境中。这正是安全 Managed File TransferMFT) 解决方案发挥着至关重要的作用。与临时传输方法不同，MFT 平台提供基于策略的控制、审计跟踪和分层扫描，这些都是抵御现代人工智能增强型威胁的关键。

OPSWAT 产品副总裁 Jeremy Fong 强调了这一演变："MFT 过去是关于业务效率的。如今，它关系到可视性、控制和合规性。我们已经从单纯的移动文件转变为展示如何检查、保护和跟踪这些文件。这一转变反映出，面对日益智能化和自动化的网络威胁，人们对透明度和可审计性的需求日益增长。

OPSWAT的MetaDefender MFT 将多层保护与集中管理相结合。它可以根据用户角色、资产风险甚至文件来源执行策略。正如 Jeremy Fong 所说："我们建立的这个平台可以在空气屏蔽和 OT 环境中工作。它不仅安全，而且符合团队的实际运作方式。