AI网络防御：如何发现AI网络攻击

安全问题和数据泄露是互联网上的常年问题。去年，大型漏洞暴露了260亿张记录，并在2025年继续困扰着企业和消费者。

但是，现在，生成人工智能的进步为网络安全问题增加了新的维度。

这可能看起来像是只有AI才能做到的骗局，例如假语音或视频通话，或者可能是增压的网络钓鱼尝试。通常，公司的AI工具本身可能是一个目标：去年，有77％的企业向其AI系统报告了违反。

在这里，我们将解释AI和安全威胁可以互相纠缠的所有最佳方式，以及毫发无损的所有重要技巧。

在本指南中：

• 您应该知道的AI网络攻击类型
• AI网络攻击有多常见？
• 如何发现AI网络攻击
• 结论：现在开始为AI网络安全威胁做准备

您应该知道的AI网络攻击类型

网络钓鱼尝试可以针对任何人，尤其是那些在以前的黑客攻击中暴露的个人数据的人。鉴于数十亿人已经暴露了，因此您可能中间。使用生成AI的大语言模型，威胁参与者现在可以比以前更有效地运作。

当联邦调查局（FBI）在2024年5月发布有关AI网络威胁的警告时，他们将AI网络钓鱼的尝试作为他们的首要任务，就在另一个主要关注点“语音/视频克隆骗局”之前。这是有道理的：这两个问题都是消费者可能被欺骗的最大问题之一。

在业务方面，AI可用于简化恶意软件和勒索软件攻击，这仍然是安全漏洞的重要矢量。尽管近年来勒索软件袭击的总数下降了，但据报道，这些袭击损失的总金额仍在2024年通过了8亿美元，因此它们继续受到威胁。

最后，如果您的企业训练自己的AI模型，则您的操作可能有数据中毒的风险，这是与培训数据集本身受到损害有关的威胁。

AI网络攻击有多常见？

除了明显的案例（例如Deepfakes或Audio Clones）外，很难确定是否已在网络攻击中使用了AI。但是，在2024年，Vipre Security Group估计，针对业务的所有网络钓鱼电子邮件中有40％是由AI生成的。总的来说，根据德勤分析，生成AI对所有网络攻击的影响将是32％的增长，将总损失延长到2027年，每年将总损失延长至400亿美元。

在2024年至2026年之间估计将这种新型安全问题增长的全球深层检测过程估计将增长42％，达到157亿美元的全球市场。

不过，总的美元金额并不是全图：网络安全专业人员正在使用AI本身来应对威胁。一项2024年的一项调查发现，监视网络流量是网络安全方面AI的主要用例，有54％的受访者用于此目的。其他用途包括生成防御测试，预测未来的违规行为以及自动化事件响应。

还值得注意的是，在某些情况下，AI的使用纯粹是投机性的。许多安全公司和政府机构都警告说，AI有可能实时适应勒索软件计划的潜力，以进行精确定位或逃避检测。但是，我们没有关于这些实践在现实中有多普遍的文献。

如何发现AI网络攻击

实际上，您的个人网络安全取决于有效习惯的洗衣清单，并配上一些有用的工具，例如高质量的VPN ，以及健康的好运。这是从哪里开始。

如何发现AI网络钓鱼尝试

网络钓鱼尝试最常以电子邮件或SMS消息的形式到达，该消息要求您单击链接或输入密码。问题在于，它将是一个假货，由AI工具设计，以包括官方样式或徽标，以说服您掌握您的个人信息。

AI网络钓鱼电子邮件比以往任何时候都更长，拼写错误较少。为了避免幻影，请寻找这些赠品：

• 不寻常的请求- 这可能是货币，个人信息或任何出于规范的要求。
• 错误的紧迫感- 骗子不想给您时间思考。寻找“您的帐户将在24小时内关闭”之类的短语。
• 不匹配域的链接- 骗子没有正确的电子邮件地址或域名，但它们看起来很相似

最好的建议？不要以为你被欺骗了。令人震惊的98％的CEO无法发现网络钓鱼攻击的所有迹象。

如何发现语音克隆

骗子可能会用文字到声音发电机通过电话模仿老人的孙子，或者假装是工人的财富500首席执行官。实际上，他们甚至在AI语音工具使其变得更加容易之前已经使用了这两种策略。

要捕捉语音克隆骗局，请查找以下内容：

• 任何不寻常或紧急的事情- 语音克隆骗局是音频形式的网络钓鱼电子邮件，因此适用相同的提示
• 不自然的暂停或听起来像机器人的演讲- 语音克隆技术尚不完美
• 矛盾之处- 骗子可能不知道他们假装自己的人

在所有这些情况下，目标都与任何传统骗局相同。坏演员总是追随敏感的数据或免费钱（通常是以可转售现金的不可追踪的礼品卡的形式）。

如何发现深击

AI生成的视频还可以诱使人们揭示敏感数据。但是，这项技术并不是很好，您根本无法分辨。有许多关键元素，假话的头部无法完全匹配。

• 不现实的解剖结构- 任何事情都可能脱颖而出。仔细看看脸颊，额头，眼睛，眉毛，眼镜，面部毛发和嘴唇。
• 不自然的动作- 检查任何不符合视频上下文的明显反应。
• 音频不一致- 缓慢的响应或扭曲的音频可能是赠品。

最后，这些赠品中的大多数可能是连接不良或低质量相机的标志。只需记住，不要在呼叫本身时承诺给他们金钱或个人数据。说您会给他们回电，然后通过您信任的其他渠道与他们联系。

如何发现恶意软件

如果您的工作计算机是恶意软件的受害者，那么您是否有配备AI或非AI的版本都没关系。根据IBM的说法，这是因为AI的添加有助于骗子“完善不使用AI的相同基本脚本”。实际上，IBM的X-Force团队尚未发现威胁参与者实际使用AI生成新恶意软件的证据。结果，从修补资产到培训工人，IT专业人员正在采取与非AI恶意软件相同的方法。

作为员工，您需要立即与IT团队联系，以查看是否可以包含损坏。这是要寻找的警告信号：

• 缺乏控制- 任何浏览器重定向，弹出窗口，新标签或新浏览器扩展程序都是恶意软件的指示。
• 更改主页或搜索引擎- 要警惕您的预设系统的任何突然更改。
• 冻结- 勒索软件将锁定对文件的某些或全部访问。

恶意软件是如何首先到达那里的？可能是因为您公司中的某人因网络钓鱼攻击而倒下。

如何发现数据中毒

“数据中毒”一词是指通过弄乱对其训练的数据来损害AI模型的行为。如果您的操作拥有自己的AI模型，这只是一个问题，但它可能会对业务产生巨大的负面影响。您可以通过注意到任何异常输入或输出，例如：

• 数据中的异常值- 数据集中的意外模式或异常是操纵的提示
• 预测不良- 生成AI的产出突然变化可能是另一个迹象
• 与现实世界模型的差异- AI模型应该反映现实（幻觉）

数据中毒会极大地影响AI模型，从而导致偏斜的结果可能会忽略多年。抓住它们需要一些直接和开箱即用的思维。至少到目前为止，这些是我们仍然无法通过人工智能复制的特征。