人工智能网络安全实践：应对双刃剑挑战

人工智能是把双刃剑，既可以是用于网络安全防御的强大工具，又可能被网络攻击者利用来破坏安全。根据麦肯锡的数据，2024年，多个地区和行业的人工智能采用率从前几年的约50%飙升至72%。但人工智能系统复杂的性质和庞大的数据需求也使它们成为网络攻击的主要目标。例如，人工智能系统的输入数据可能会在对抗性攻击中被操纵，从而产生不正确或破坏性的输出。

潜在的 AI 网络威胁

AI 引入了需要特定防御的新攻击媒介。包括：

网站黑客攻击：研究人员发现OpenAI的大型语言模型可以被重新定位为能够自主攻击网站的人工智能黑客代理。

数据中毒：攻击者可以操纵用于训练人工智能模型的数据，使其出现故障。可能涉及注入虚假数据点，影响模型学习不正确的模式或优先考虑不存在的威胁，或者微妙地修改现有数据点，使人工智能模型偏向于有利于攻击者的结果。

规避技术：人工智能可以用来开发逃避安全系统检测的技术，比如创建电子邮件或恶意软件，这些电子邮件或恶意软件在人类看来并不可疑，但会引发漏洞或绕过安全检测。

高级社会工程：由于人工智能可以分析大型数据集，因此它可以根据某些标准识别目标，例如过去的脆弱行为或对某些骗局的敏感性。然后，它可以使用从社交媒体个人资料或之前的互动中抓取的相关信息来自动化和个性化攻击，使其更可信，更能欺骗相关人员。

拒绝服务(DoS)攻击：人工智能可用于组织更难以防御的大规模DoS攻击。通过分析网络配置，它可以检测漏洞，然后在试图用流量淹没系统时更有效地管理僵尸网络。

深度伪造：人工智能可以产生令人信服的视觉或声音模仿人的模仿攻击。例如，它可以模仿高级管理人员的声音，欺骗员工将钱汇到欺诈账户，分享密码或访问码等敏感信息，或批准未经授权的发票或交易。

无论人工智能是部署在网络安全还是其他业务中，保护企业免受人工智能问题影响的重要措施之一是通过持续的培训、检测和监控。

人工智能在网络安全方面的优势

增强的威胁检测

人工智能擅长识别大量数据集中的模式，通过更准确的检测发现网络攻击的异常情况。

改进的事件响应

人工智能可以自动执行日常事件响应任务，加快响应时间，最大限度地减少人为错误。通过分析过去的事件，人工智能还可以预测潜在的攻击媒介，以便组织加强防御。

风险评估和优先级排序

人工智能可以评估组织的安全状况，识别漏洞并根据风险级别确定修复工作的优先级。这有助于优化资源分配并专注于关键领域。

不同类型人工智能的安全注意事项

与 AI 相关的安全挑战因部署的类型而异。如果公司正在使用生成式人工智能，那么重点应该放在保护训练数据、防止模型中毒和保护知识产权上。如果使用人工智能客服机器人，应优先考虑数据安全性、对抗性健壮性和可解释性。

人工智能网络安全的发展

人工智能的快速发展正在推动人工智能网络安全的相应进步，包括：

生成式人工智能威胁建模：人工智能网络安全工具可以模拟攻击场景，帮助组织主动发现和修复漏洞。

基于人工智能的威胁搜索：人工智能可以分析网络流量和系统日志，以检测恶意活动和潜在威胁。

自动事件响应：人工智能网络安全解决方案可以自动执行常规事件响应任务，如隔离受损系统和隔离威胁。

用于漏洞评估：分析软件代码以发现可能的漏洞，以便开发人员构建更安全的应用程序。

人工智能网络安全实践

实施全面的战略，将人工智能应用于网络安全至关重要。

1. 制定数据治理和隐私政策

在采用过程的早期，建立健壮的数据治理策略，包括数据匿名化、加密等。

2. 要求人工智能透明度

开发或授权能够为其决策提供清晰解释的AI模型，而不是使用“黑匣子”模型。这样，安全专业人员就可以了解人工智能是如何得出结论的，并识别潜在的偏见或错误。

3. 强调强大的数据管理

人工智能模型依赖于用于训练的数据质量。确保使用多样化、准确和最新的数据，以便人工智能有效地学习和识别威胁。

实施强有力的安全措施，以保护用于训练和操作人工智能模型的数据，因为有些数据可能是敏感的。任何破坏都可能暴露它，损害人工智能的有效性或引入漏洞。

注意训练数据中潜在的偏差。偏见会导致人工智能优先考虑某些类型的威胁或忽视其他类型的威胁。定期监测和减少偏见，以确保人工智能做出客观的决定。

4. 给 AI 模型进行对抗训练

在训练阶段将人工智能模型暴露在恶意输入中，以便它们能够识别和抵消数据中毒等对抗性攻击。

5. 实施持续监控

执行持续监控和威胁检测系统，以识别偏差和性能下降。

使用异常检测系统识别人工智能模型或网络流量模式中的异常行为，以检测试图操纵数据或利用漏洞的潜在人工智能攻击。

定期使用新数据和更新算法重新培训人工智能网络安全模型，以确保它们能够有效应对不断变化的威胁。

6. 让专业人员参与其中

人工智能并非万无一失。保持人工监督，由安全专业人员审查和验证人工智能输出，以捕捉潜在的人工智能偏差、误报或人工智能可能产生的操纵结果。

7. 定期进行测试和审核

定期评估人工智能模型的漏洞。与任何软件一样，人工智能网络安全产品可能存在攻击者可能利用的弱点。及时修补很重要。

8. 制定事件响应计划

制定全面的事件响应计划，以有效地解决与人工智能相关的安全事件。

9. 重视员工培训

教育员工与人工智能相关的风险，以及如何使用社会工程策略来操纵这些风险，从而危及人工智能系统或数据安全。

 

参读链接：

https://www.ivanti.com/blog/ai-cybersecurity-best-practices-meeting-a-double-edged-challenge