在這個網絡威脅攻防日益失衡的時代，飛速發展的人工智能和大型語言模型(LLM)正成為推動網絡安全變革的顛覆性力量。

面對新興威脅，人工智能正推動網絡安全轉向主動、智能防御。人工智能與人類專業知識的結合才是打造下一代網絡安全防御的最佳方式。

今天，人工智能、大語言模型正徹底改變從威脅檢測到事件響應的安全策略，企業必須整合新的技術和方法來保護數字資產。

本文我們將介紹人工智能和大語言模型正在推動的網絡安全技術創新、應用熱點和攻擊威脅。

以下是人工智能和大語言模型推動的五大網絡安全技術創新：

• 數據處理、效率和可擴展性：人工智能技術擅長以非常高的速度處理大量數據。
• 模式識別和異常檢測：算法可以識別數據中人類分析師無法察覺的微妙模式和異常。
• 持續學習和適應：人工智能和大語言模型技術可以不斷從新數據中學習并微調其模型，以提高效率或做好更好的準備。
• 自動決策：系統可以高效、智能地做出復雜決策，根據預定義的規則和模式自主采取行動。
• 多模態數據分析：人工智能和大語言模型技術可以分析多種類型的數據，無論是文本、圖像、視頻，甚至是網絡流量等數字數據。

值得注意的是，大語言模型應用的影響同時適用于防御性和進攻性網絡安全策略。攻擊者可用人工智能技術更好地分析非法獲取的安全日志，同樣，網絡安全專業人員也可以利用人工智能的模式識別功能更好地防御對日志的未授權訪問。

人工智能的七大網絡安全熱門應用

以下是目前人工智能技術推動的七個網絡安全最佳實踐和熱門應用：

1.異常檢測

憑借分析大量數據的能力，人工智能安全系統可以識別網絡威脅模式，更快地檢測和響應潛在的攻擊。

網絡流量通常是可靠的情報來源，用戶和自動化任務往往定期執行相同的業務功能。使用人工智能解決方案可以顯著增強對異?；顒拥谋O控，提高異常檢測能力，確保企業核心業務的穩定運行。

AI工具示例：Vectra

2.自動事件響應

現代企業的事件響應速度往往很慢，從而影響運營并擾亂工作流程。簡化事件響應和穩定核心業務功能對于企業的成功至關重要。人工智能增強的常見事件響應實踐包括隔離受影響的系統、遏制主動威脅以及啟動補救流程。

AI工具示例：Demisto

3.行為生物識別

通過機器學習，人工智能技術現在能夠分析用戶的物理交互，以創建獨特的用戶檔案。這些交互的示例包括打字模式和鼠標移動，這有助于識別未經授權的訪問嘗試。利用尖端技術，我們現在可以極其精確地識別網絡上的用戶身份(無需使用密碼或密鑰)。

AI工具示例：BioCatch

4.網絡釣魚檢測

流行的電子郵件服務器和客戶端多年來始終提供網絡釣魚檢測功能，但網絡釣魚仍然是網絡安全的第一大漏洞。通過將人工智能集成到郵件安全系統中，可以通過網絡和用戶監控來識別全球范圍內的網絡釣魚嘗試，并部署自動緩解策略。

AI工具示例：Cofense

5.惡意軟件檢測

可以通過分析軟件的代碼、執行、部署、行為和其他特征來識別新的和不斷發展的惡意軟件變體。

另一個類似應用是人工智能輔助代碼審查。市場中已經出現此類工具，可以幫助識別存在漏洞的軟件包和第三方服務。這些工具還可以幫助識別不良的代碼實現或不符合最佳實踐的代碼。

AI工具示例：Cybereason

6.用戶認證

人工智能可以通過分析登錄時的多個因素來增強身份驗證方法。設備識別、物理或設備位置以及生物識別數據都是可用于確定用戶真實性的數據點。

AI工具示例：Plurilock

7.安全自動化

安全任務有時實施起來非常復雜，常常導致網絡安全防御實施不力。自動化安全任務可以提高防護能力并識別技術堆棧中的自動化機會。

可以自動化的安全任務包括(但不限于)：設備或服務器配置、端口監控、網絡和安全測試(例如滲透測試)、日志記錄和警報、連接清理、網絡路由驗證、事件響應。

AI工具示例：Simplify

基于大語言模型的五大網絡攻擊

1.復雜網絡釣魚攻擊：使用人工智能技術的攻擊者正在開發更具說服力和個性化的網絡釣魚攻擊。人工智能算法可以抓取目標的社交媒體資料、電子郵件和其他來源信息，以創建高度可信和量身定制的網絡釣魚電子郵件，使用戶更難識別和防范。

2.智能惡意軟件：基于人工智能的惡意軟件會變得更加復雜、具備更強的適應性和規避檢測的能力。人工智能算法可以幫助惡意軟件持續快速提高繞過安全措施的能力，使其更難以檢測和緩解。

3.深度偽造攻擊：人工智能深度偽造(Deepfake)技術可用于創建更具說服力和操縱性的攻擊。黑客可以使用人工智能算法來創建高度逼真的音頻和視覺模擬，從而欺騙目標執行錯誤操作。

4.自動化社會工程：人工智能可用于實施大規模自動化社會工程攻擊(往往會結合深度偽造技術)。智能聊天機器人或虛擬助手可以被設計來模擬人類對話，誘騙個人泄露敏感信息或執行未經授權的操作。

5.人工智能輔助的網絡間諜活動：國家黑客或高級威脅組織可能會利用人工智能算法來進行復雜的網絡間諜活動。人工智能可以更有效地收集和分析目標，幫助對手收集戰略情報，同時保持不被發現。

結論

在不斷變化的網絡安全格局中，人工智能和大型語言模型正成為一股關鍵力量。從加快威脅檢測到徹底改變事件響應，人工智能正在重新定義現有的安全技術、應用和策略。