人工智能（AI）正在从各个方面改变数字世界。它改善了人们的工作和沟通方式，但也赋予了网络犯罪分子新的力量。曾经助力创新的技术如今却被用来攻击系统和利用人们的信任。人工智能可以自动执行黑客攻击，制造逼真的骗局，并且比人类防御者更快地适应变化。
人工智能最令人担忧的两种用途是勒索软件和深度伪造。这些例子表明，高级工具很容易造成破坏。由于人工智能工具在网上可以免费获取，攻击者不再需要专业技能。即使是经验不足的用户现在也能执行复杂且逼真的操作。
这使得网络犯罪速度更快、手段更狡猾、更难追踪。因此，诸如固定防火墙和基于特征码的杀毒工具等传统防御手段已无法应对。为了确保安全，组织和个人必须了解这些威胁，并采用灵活的、人工智能驱动的防护方法，以跟上攻击本身的发展速度。
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人工智能与勒索软件的新面貌
勒索软件是最具破坏性的网络攻击形式之一。它会锁定数据、瘫痪系统，并索要赎金才能解锁。过去，这类攻击依赖于人工编写代码、人为策划和有限的自动化。如今，人工智能已渗透到勒索软件攻击的每一个环节，使得攻击速度更快、更智能，也更难拦截。
通过自动化实现更智能的目标定位
在发起攻击之前，网络犯罪分子需要找到有价值的目标。人工智能让这项任务变得轻松许多。现代算法可以扫描海量数据集、公司记录和社交媒体资料，从而识别薄弱环节。它们甚至可以根据盈利能力、数据敏感性或支付可能性对潜在受害者进行排名。
这种自动化侦察取代了以往需要数天才能完成的人工观察。现在，同样的工作只需几分钟即可完成。攻击者不再需要手动寻找漏洞；人工智能会进行持续扫描，实时识别新的机会。因此，侦察已经从缓慢的一次性工作演变为精确且持续的过程。
会改变形态的恶意软件
传统勒索软件一旦被安全系统识别出其代码，往往就会失效。而机器学习则能帮助犯罪分子突破这一限制。人工智能驱动的恶意软件可以重写自身结构，每次运行时都会更改文件名、加密方式，甚至行为模式。
每一种变种对安全软件来说都是全新的，这会让依赖固定特征码的杀毒程序感到困惑。这种被称为多态性的持续变异，使得恶意软件能够隐藏更长时间。即使是高级监控系统也很难检测或隔离这种不断演变的威胁。这种持续变换形态的能力，使得人工智能驱动的勒索软件比传统的静态代码拥有显著优势。
无人控制的自主攻击
现代勒索软件几乎无需人工干预即可运行。感染后，它可以探索网络，寻找重要文件或系统，并自行传播。它会研究网络环境并改变自身行为以逃避检测。
如果一条路径被阻断，程序会迅速切换到另一条路径。这种独立性使得阻止或预测攻击变得极其困难。安全团队面临的威胁会在攻击进行过程中不断学习和调整。这些自主运行的攻击表明，网络犯罪已经从人为策划转向机器主导的行动。
感觉像是针对个人的网络钓鱼
欺骗仍然是大多数勒索软件攻击的起点。网络钓鱼邮件或信息诱骗用户泄露凭证或点击恶意链接。借助人工智能，这种社会工程手段已发展到一个新的水平。大型语言模型现在可以生成模仿真人说话的信息，包括语气、措辞和上下文。
这些邮件通常包含个人或公司特定信息，使其看起来真实可信。员工可能难以区分人工智能生成的邮件和来自主管或合作伙伴的合法邮件。近期研究表明，人工智能编写的网络钓鱼邮件与经验丰富的攻击者精心炮制的邮件一样有效。由此产生了一种新型威胁：信任而非技术，成为网络安全中最薄弱的环节。
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深度伪造技术与数字信任的崩溃
勒索软件攻击数据，而深度伪造攻击感知。借助生成式人工智能，犯罪分子现在可以制作出逼真到几乎无法辨认的视频、语音和图像。这些合成内容被用于冒充他人、诈骗和传播虚假信息。过去需要复杂编辑才能完成的工作，现在只需几秒钟的在线处理即可完成。
金融欺诈和公司冒充
2024年发生了一起最令人震惊的事件。一名财务主管参加了一场视频会议，与会者看似都是公司高管。但实际上，所有参会者都是通过深度伪造技术生成的虚拟形象，并配以克隆语音。最终，2560万美元落入了犯罪分子之手。
此类攻击正在迅速增加。诈骗分子只需极少的视频或音频样本，就能模仿任何人的外貌和语气。他们可以要求汇款、发布虚假信息或发出虚假指令。实时检测这些伪造信息几乎是不可能的。
敲诈勒索和身份盗窃
深度伪造技术也被用于敲诈勒索。攻击者会制作虚假视频或语音片段，让受害者处于尴尬或不雅的境地。即使人们怀疑这些内容是伪造的，但害怕被揭穿的恐惧往往会迫使他们支付赎金。
同样的技术也被用于伪造身份文件。人工智能可以生成能够通过目视检查的假护照、驾驶执照或员工证。这些伪造品使得身份盗窃更容易发生，也更难被发现。
操纵和虚假信息
除了对个人或企业造成损害之外，深度伪造技术如今还能影响公众舆论和市场行为。捏造的新闻片段、政治演讲或危机画面可以在几分钟内迅速传播。一张显示五角大楼附近发生爆炸的虚假图片就曾导致美国股市短暂下跌。
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人工智能如何防御人工智能威胁
人工智能如今在网络安全领域扮演着核心角色。驱动攻击的技术同样也能抵御攻击。因此，现代防御系统越来越多地利用人工智能，不仅用于检测入侵，还用于预测和阻止入侵，防患于未然。
基于人工智能的异常检测
机器学习工具会研究用户和系统的正常行为。它们会观察登录、文件移动和应用程序活动，从而形成行为模式。当发生异常情况时，例如意外登录或突然数据传输，系统会立即发出警报。
与依赖已知恶意软件特征的传统防御方式不同，基于人工智能的检测技术能够随着时间的推移不断学习和适应。因此，它无需预先获取样本即可识别新的或改进的攻击方法。这种适应性使安全团队在应对不断演变的威胁时拥有重要的优势。
零信任安全架构
零信任安全遵循一条简单的原则：永远不要想当然地认为安全。每个设备、用户和请求每次访问都必须经过验证。即使是内部系统也要反复进行身份验证。
这种方法降低了攻击者在获得访问权限后在网络中自由移动的能力。此外，它还限制了利用人们对熟悉通信的信任进行深度伪造冒充的成功率。通过质疑每一个连接，零信任创建了一个更安全的数字环境。
高级身份验证方法
传统的密码已不足以应对安全威胁。因此，多因素身份验证 (MFA) 应包含更强大的选项，例如硬件令牌或生物识别扫描。视频或语音验证也必须谨慎处理，因为深度伪造技术可以逼真地模仿两者。
即使某个安全因素遭到破坏，增加这些额外的验证层也能帮助降低未经授权访问的风险。
人类训练与意识
单靠技术无法阻止所有攻击。人仍然是防御体系中至关重要的一部分。员工必须了解人工智能生成的威胁是如何运作的，并学会质疑可疑的请求。
因此，防范意识培训项目应包含虚假电子邮件、克隆语音和合成视频的真实案例。员工还应通过安全、独立的渠道确认任何异常的财务或数据相关请求。在许多情况下，只需向已验证的联系人打个电话就能避免严重损失。
当人工智能工具与训练有素的员工协同工作时，组织机构将更难被欺骗或利用。因此，网络安全的未来不仅取决于更智能的机器，也取决于更智能的人类应对措施。
构建更安全的数字未来
有效防御人工智能威胁取决于明确的规则、共同的责任和切实的准备。
各国政府应制定法律，明确人工智能的使用方式，并对滥用行为进行处罚。这些法律还必须保护符合伦理的创新，在不使系统面临风险的前提下促进技术进步。
此外，各组织也必须承担同等责任。他们应该为人工智能系统添加安全功能，例如水印和滥用检测。定期审计和透明的数据政策有助于维护问责制和信任。
由于网络攻击会跨越国界，国际合作至关重要。信息共享和调查协调有助于更快地发现和应对网络攻击。公共机构和私营安保公司之间的联合行动可以加强对全球威胁的防御。
组织内部的准备工作也至关重要。持续监控、员工培训和模拟攻击演练有助于团队有效应对。由于完全预防是不可能的，因此目标应该是增强系统的韧性，保持运营持续进行，并快速恢复系统。应经常测试离线备份，以确保其在需要时能够正常工作。
尽管人工智能能够预测和分析威胁，但人类的监督仍然至关重要。机器可以处理数据，但决策必须由人来指导，并确保符合伦理规范的行为。网络安全的未来将依赖于人类判断与智能系统之间的合作，共同保障安全。
总结
近年来，人工智能既是工具也是威胁。勒索软件和深度伪造技术表明，强大的系统很容易被利用来对付其创建者。然而，发动攻击的智能技术也能增强防御能力。通过监管、合作和提高意识，社会可以降低这些不断演变的威胁的影响。组织必须注重韧性和问责制，而个人则必须保持警惕，防范欺骗。最重要的是，人类必须始终掌控人工智能的使用方式。网络安全的未来取决于这种平衡：技术应支持保护而非危害，人类的判断力应继续引导智能系统朝着更安全的数字化发展方向前进。
2025-11-24
2025-11-21
2025-11-20
