AI網絡防禦：如何發現AI網絡攻擊

安全問題和數據洩露是互聯網上的常年問題。去年，大型漏洞暴露了260億張記錄，並在2025年繼續困擾著企業和消費者。

但是，現在，生成人工智能的進步為網絡安全問題增加了新的維度。

這可能看起來像是只有AI才能做到的騙局，例如假語音或視頻通話，或者可能是增壓的網絡釣魚嘗試。通常，公司的AI工具本身可能是一個目標：去年，有77％的企業向其AI系統報告了違反。

在這裡，我們將解釋AI和安全威脅可以互相糾纏的所有最佳方式，以及毫髮無損的所有重要技巧。

在本指南中：

• 您應該知道的AI網絡攻擊類型
• AI網絡攻擊有多常見？
• 如何發現AI網絡攻擊
• 結論：現在開始為AI網絡安全威脅做準備

您應該知道的AI網絡攻擊類型

網絡釣魚嘗試可以針對任何人，尤其是那些在以前的黑客攻擊中暴露的個人數據的人。鑑於數十億人已經暴露了，因此您可能中間。使用生成AI的大語言模型，威脅參與者現在可以比以前更有效地運作。

當聯邦調查局（FBI）在2024年5月發布有關AI網絡威脅的警告時，他們將AI網絡釣魚的嘗試作為他們的首要任務，就在另一個主要關注點“語音/視頻克隆騙局”之前。這是有道理的：這兩個問題都是消費者可能被欺騙的最大問題之一。

在業務方面，AI可用於簡化惡意軟件和勒索軟件攻擊，這仍然是安全漏洞的重要矢量。儘管近年來勒索軟件襲擊的總數下降了，但據報導，這些襲擊損失的總金額仍在2024年通過了8億美元，因此它們繼續受到威脅。

最後，如果您的企業訓練自己的AI模型，則您的操作可能有數據中毒的風險，這是與培訓數據集本身受到損害有關的威脅。

AI網絡攻擊有多常見？

除了明顯的案例（例如Deepfakes或Audio Clones）外，很難確定是否已在網絡攻擊中使用了AI。但是，在2024年，Vipre Security Group估計，針對業務的所有網絡釣魚電子郵件中有40％是由AI生成的。總的來說，根據德勤分析，生成AI對所有網絡攻擊的影響將是32％的增長，將總損失延長到2027年，每年將總損失延長至400億美元。

在2024年至2026年之間估計將這種新型安全問題增長的全球深層檢測過程估計將增長42％，達到157億美元的全球市場。

不過，總的美元金額並不是全圖：網絡安全專業人員正在使用AI本身來應對威脅。一項2024年的一項調查發現，監視網絡流量是網絡安全方面AI的主要用例，有54％的受訪者用於此目的。其他用途包括生成防禦測試，預測未來的違規行為以及自動化事件響應。

還值得注意的是，在某些情況下，AI的使用純粹是投機性的。許多安全公司和政府機構都警告說，AI有可能實時適應勒索軟件計劃的潛力，以進行精確定位或逃避檢測。但是，我們沒有關於這些實踐在現實中有多普遍的文獻。

如何發現AI網絡攻擊

實際上，您的個人網絡安全取決於有效習慣的洗衣清單，並配上一些有用的工具，例如高質量的VPN ，以及健康的好運。這是從哪裡開始。

如何發現AI網絡釣魚嘗試

網絡釣魚嘗試最常以電子郵件或SMS消息的形式到達，該消息要求您單擊鏈接或輸入密碼。問題在於，它將是一個假貨，由AI工具設計，以包括官方樣式或徽標，以說服您掌握您的個人信息。

AI網絡釣魚電子郵件比以往任何時候都更長，拼寫錯誤較少。為了避免幻影，請尋找這些贈品：

• 不尋常的請求- 這可能是貨幣，個人信息或任何出於規範的要求。
• 錯誤的緊迫感- 騙子不想給您時間思考。尋找“您的帳戶將在24小時內關閉”之類的短語。
• 不匹配域的鏈接- 騙子沒有正確的電子郵件地址或域名，但它們看起來很相似

最好的建議？不要以為你被欺騙了。令人震驚的98％的CEO無法發現網絡釣魚攻擊的所有跡象。

如何發現語音克隆

騙子可能會用文字到聲音發電機通過電話模仿老人的孫子，或者假裝是工人的財富500首席執行官。實際上，他們甚至在AI語音工具使其變得更加容易之前已經使用了這兩種策略。

要捕捉語音克隆騙局，請查找以下內容：

• 任何不尋常或緊急的事情- 語音克隆騙局是音頻形式的網絡釣魚電子郵件，因此適用相同的提示
• 不自然的暫停或聽起來像機器人的演講- 語音克隆技術尚不完美
• 矛盾之處- 騙子可能不知道他們假裝自己的人

在所有這些情況下，目標都與任何傳統騙局相同。壞演員總是追隨敏感的數據或免費錢（通常是以可轉售現金的不可追踪的禮品卡的形式）。

如何發現深擊

AI生成的視頻還可以誘使人們揭示敏感數據。但是，這項技術並不是很好，您根本無法分辨。有許多關鍵元素，假話的頭部無法完全匹配。

• 不現實的解剖結構- 任何事情都可能脫穎而出。仔細看看臉頰，額頭，眼睛，眉毛，眼鏡，面部毛髮和嘴唇。
• 不自然的動作- 檢查任何不符合視頻上下文的明顯反應。
• 音頻不一致- 緩慢的響應或扭曲的音頻可能是贈品。

最後，這些贈品中的大多數可能是連接不良或低質量相機的標誌。只需記住，不要在呼叫本身時承諾給他們金錢或個人數據。說您會給他們回電，然後通過您信任的其他渠道與他們聯繫。

如何發現惡意軟件

如果您的工作計算機是惡意軟件的受害者，那麼您是否有配備AI或非AI的版本都沒關係。根據IBM的說法，這是因為AI的添加有助於騙子“完善不使用AI的相同基本腳本”。實際上，IBM的X-Force團隊尚未發現威脅參與者實際使用AI生成新惡意軟件的證據。結果，從修補資產到培訓工人，IT專業人員正在採取與非AI惡意軟件相同的方法。

作為員工，您需要立即與IT團隊聯繫，以查看是否可以包含損壞。這是要尋找的警告信號：

• 缺乏控制- 任何瀏覽器重定向，彈出窗口，新標籤或新瀏覽器擴展程序都是惡意軟件的指示。
• 更改主頁或搜索引擎- 要警惕您的預設系統的任何突然更改。
• 凍結- 勒索軟件將鎖定對文件的某些或全部訪問。

惡意軟件是如何首先到達那裡的？可能是因為您公司中的某人因網絡釣魚攻擊而倒下。

如何發現數據中毒

“數據中毒”一詞是指通過弄亂對其訓練的數據來損害AI模型的行為。如果您的操作擁有自己的AI模型，這只是一個問題，但它可能會對業務產生巨大的負面影響。您可以通過注意到任何異常輸入或輸出，例如：

• 數據中的異常值- 數據集中的意外模式或異常是操縱的提示
• 預測不良- 生成AI的產出突然變化可能是另一個跡象
• 與現實世界模型的差異- AI模型應該反映現實（幻覺）

數據中毒會極大地影響AI模型，從而導致偏斜的結果可能會忽略多年。抓住它們需要一些直接和開箱即用的思維。至少到目前為止，這些是我們仍然無法通過人工智能複制的特徵。