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

    2023年09月20日 20:36:56   來源:千家網(wǎng)

      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)中既帶來了希望,也帶來了擔(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)威脅檢測方法。通過從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式,它可以預(yù)測和識(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模擬和預(yù)測潛在的網(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創(chuàng)建復(fù)雜的、量身定制的攻擊,繞過傳統(tǒng)的安全措施,使檢測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. 異常檢測和威脅追蹤:異常檢測是有效網(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,通常通過欺騙性電子郵件和網(wǎng)站利用人為漏洞。 GAI 可以通過分析和比較大量合法和惡意內(nèi)容的數(shù)據(jù)集來加強(qiáng)防御。

      3. 漏洞管理:在修補(bǔ)漏洞的競賽中,GAI 簡化了流程。 它可以通過全面掃描代碼并識(shí)別潛在弱點(diǎn)來自動(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 既可以用來攻擊,也可以用來防御。 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。 通過使用 GAI 開發(fā)抵御對(duì)抗性攻擊的穩(wěn)健模型。

      文章內(nèi)容僅供閱讀,不構(gòu)成投資建議,請(qǐng)謹(jǐn)慎對(duì)待。投資者據(jù)此操作,風(fēng)險(xiǎn)自擔(dān)。

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