自計算機(jī)問世以來，發(fā)展速度一直很快。在現(xiàn)階段，它已廣泛用于人們的日常工作和生活中，并且計算機(jī)更新速度更是層出不窮。從系統(tǒng)升級到主機(jī)性能插件的更改，每天都有某些升級和更改。人工智能（AI）的發(fā)展進(jìn)一步增加了計算的發(fā)展，但同時也給黑客攻擊帶來一定便利。那么AI型網(wǎng)絡(luò)攻擊會帶來哪些威脅？面對AI攻擊如何保護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全？

　　AI型網(wǎng)絡(luò)攻擊會帶來哪些威脅？

首先，AI能夠幫助黑客定制攻擊手段。舉例來說，魚叉式釣魚攻擊要求攻擊者獲取潛在目標(biāo)的個人信息以及其它詳細(xì)資料，具體包括銀行帳戶或者其選擇的醫(yī)療保險公司。

AI系統(tǒng)能夠幫助攻擊者快速收集、組織并處理大型數(shù)據(jù)庫，從而對信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)與識別，最終簡化攻擊實施門檻并加快攻擊執(zhí)行速度。

另外，工作量的降低將使得網(wǎng)絡(luò)犯罪分子能夠發(fā)動大量的小規(guī)模攻擊。由于單次攻擊的影響較為有限，因此這類活動即使被檢測到也往往會受到忽視。

AI系統(tǒng)甚至可被用于從多個來源處同時提取信息，從而發(fā)現(xiàn)那些易受攻擊活動影響的目標(biāo)。

其次，AI能夠幫助提升適應(yīng)能力。AI支持型攻擊者在遇到阻力，或者網(wǎng)絡(luò)安全專家修復(fù)了原有漏洞時，能夠快速作出反應(yīng)。在這種情況下，AI可能會在無需人為指示的前提下轉(zhuǎn)而利用另一項漏洞，或者對系統(tǒng)進(jìn)行掃描以找到新的可行入侵方式。

這意味著防御者將無法跟上AI方案的進(jìn)攻速度。這極有可能引發(fā)新一輪編程與技術(shù)性軍備競賽，其中防御者開發(fā)出AI助手以發(fā)現(xiàn)并抵御攻擊活動，甚至打造出擁有報復(fù)性攻擊能力的AI方案。

第三，AI同樣可能帶來的危險。AI自主操作可能導(dǎo)致其攻擊本不應(yīng)攻擊的對象，甚至可能造成意外損失的系統(tǒng)。

舉例來說，原本只打算竊取資金的攻擊者，在運行AI軟件后，也許會決定將目標(biāo)指向醫(yī)院計算機(jī)，這極易導(dǎo)致人身傷害甚至是死亡等嚴(yán)重后果。

盡管后果與影響如此重要，但大多數(shù)企業(yè)在遭遇第一次AI攻擊時，并不會注意到此類重大變化。但隨著我們不斷利用AI系統(tǒng)改進(jìn)自身家庭環(huán)境、工廠、辦公室乃至交通運輸系統(tǒng)，AI引發(fā)的潛在威脅必將不斷提升。

　　面對AI攻擊如何保護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全？

首先，顯而易見的，增加網(wǎng)絡(luò)防御中AI的使用，并非壞的選擇。網(wǎng)絡(luò)防御已經(jīng)采用了一種監(jiān)管和非監(jiān)管相結(jié)合的學(xué)習(xí)方法，基于現(xiàn)有的模式預(yù)測新的威脅和惡意軟件。

行為分析是另一種探索途徑。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可用于監(jiān)控系統(tǒng)和人類活動，以檢測潛在的惡意偏離。

但重要的是，在使用AI進(jìn)行防御時，我們應(yīng)該假設(shè)攻擊者已經(jīng)對此有所預(yù)料。我們還必須掌控AI的發(fā)展及其在網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，以便能夠可靠地預(yù)測惡意應(yīng)用程序。

為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，行業(yè)從業(yè)者、學(xué)術(shù)研究人員和決策者之間的合作至關(guān)重要。立法者必須考慮到AI的潛在用途，并更新關(guān)于“黑客”的定義。研究人員應(yīng)該謹(jǐn)防其研究成果被惡意使用。補丁和漏洞管理程序也應(yīng)該在企業(yè)界得到應(yīng)有的重視。

最后，用戶也應(yīng)當(dāng)樹立安全意識，防止社會工程攻擊，阻止密碼重用，并在可行的情況下提倡雙因素身份驗證。

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