生成式人工智能：對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全來(lái)說(shuō)是福還是禍？

　　本文將探討生成式人工智能的影響及其對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全的影響

　　在不斷變化的威脅環(huán)境中，生成式人工智能(GAI)作為一種防御高級(jí)網(wǎng)絡(luò)攻擊的手段越來(lái)越受到重視。了解在GAI驅(qū)動(dòng)的安全解決方案方面的最新投資，權(quán)衡其優(yōu)點(diǎn)和局限性。根據(jù)這種變革性技術(shù)的興起，探索對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全部門(包括勞動(dòng)力)的影響。

　　然而，與任何強(qiáng)大的工具一樣，它對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全的影響是一個(gè)激烈辯論的主題。生成式人工智能，包括生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)和自回歸模型等技術(shù)，在網(wǎng)絡(luò)安全社區(qū)中既帶來(lái)了希望，也帶來(lái)了擔(dān)憂。它是可以增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)防御的福音，還是可能放大數(shù)字漏洞的禍根?

　　潛在的好處

　　生成式人工智能通常由生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)和變分自動(dòng)編碼器(VAE)等深度學(xué)習(xí)模型提供支持，具有從大型數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)并生成與人類創(chuàng)造的數(shù)據(jù)非常相似的內(nèi)容的能力。

　　威脅檢測(cè)和分析：生成式人工智能可以增強(qiáng)傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)威脅檢測(cè)方法。通過(guò)從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式，它可以預(yù)測(cè)和識(shí)別新的攻擊向量和漏洞。

　　數(shù)據(jù)增強(qiáng)：機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要大量標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。生成式人工智能可以創(chuàng)建反映現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的合成數(shù)據(jù)，有助于提高人工智能驅(qū)動(dòng)的安全系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性，同時(shí)不會(huì)影響敏感信息。

　　網(wǎng)絡(luò)釣魚和欺騙緩解：網(wǎng)絡(luò)罪犯經(jīng)常使用欺騙性策略，如網(wǎng)絡(luò)釣魚和域名欺騙。生成式人工智能可以用來(lái)模擬和預(yù)測(cè)潛在的網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊。

　　可能的危害

　　雖然生成式人工智能有著巨大的前景，但它在應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全時(shí)也引起了重大擔(dān)憂。

　　增強(qiáng)攻擊潛力：正如人工智能可以增強(qiáng)防御機(jī)制一樣，它也可以增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)犯罪分子的能力。 黑客可以使用生成式人工智能來(lái)創(chuàng)建復(fù)雜的、量身定制的攻擊，繞過(guò)傳統(tǒng)的安全措施，使檢測(cè)和打擊它們變得更具挑戰(zhàn)性。

　　人工智能生成的 Deepfakes：由生成式 AI 提供支持的 Deepfakes 可以以前所未有的程度操縱音頻和視覺(jué)內(nèi)容，在冒充攻擊、虛假新聞傳播和破壞通信渠道信任等領(lǐng)域帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)。

　　隱私風(fēng)險(xiǎn)：生成式人工智能涉及從大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)，其本質(zhì)引起了人們對(duì)其數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練的個(gè)人隱私的擔(dān)憂。 如果不以道德和負(fù)責(zé)任的方式處理，這項(xiàng)技術(shù)可能會(huì)導(dǎo)致個(gè)人信息泄露。

　　網(wǎng)絡(luò)安全的 GAI 用例：強(qiáng)化人工智能時(shí)代的數(shù)字防御

　　在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，威脅變得越來(lái)越復(fù)雜和動(dòng)態(tài)，生成人工智能(GAI)已成為一個(gè)強(qiáng)大的盟友。

　　1. 異常檢測(cè)和威脅追蹤：異常檢測(cè)是有效網(wǎng)絡(luò)安全的核心。 GAI 理解和學(xué)習(xí)系統(tǒng)內(nèi)“正常”行為模式的能力使其成為識(shí)別可能預(yù)示即將發(fā)生違規(guī)的偏差的熟練工具

　　2. 網(wǎng)絡(luò)釣魚檢測(cè)和預(yù)防：網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊仍然是一種持續(xù)存在的威脅，通常通過(guò)欺騙性電子郵件和網(wǎng)站利用人為漏洞。 GAI 可以通過(guò)分析和比較大量合法和惡意內(nèi)容的數(shù)據(jù)集來(lái)加強(qiáng)防御。

　　3. 漏洞管理：在修補(bǔ)漏洞的競(jìng)賽中，GAI 簡(jiǎn)化了流程。 它可以通過(guò)全面掃描代碼并識(shí)別潛在弱點(diǎn)來(lái)自動(dòng)評(píng)估漏洞。 這加快了漏洞的識(shí)別和優(yōu)先級(jí)排序，使網(wǎng)絡(luò)安全團(tuán)隊(duì)能夠更有效地分配資源。

　　4. 基于行為的身份驗(yàn)證：僅依賴密碼或令牌的傳統(tǒng)身份驗(yàn)證方法越來(lái)越容易受到破壞。 GAI 引入了基于行為的身份驗(yàn)證，利用個(gè)人與系統(tǒng)和設(shè)備交互的獨(dú)特模式。

　　5.對(duì)抗性攻擊緩解：矛盾的是，GAI 既可以用來(lái)攻擊，也可以用來(lái)防御。 對(duì)抗性攻擊涉及操縱人工智能系統(tǒng)產(chǎn)生錯(cuò)誤的輸出。 通過(guò)使用 GAI 開發(fā)抵御對(duì)抗性攻擊的穩(wěn)健模型。