4個專家安全提示，用於企業在2025年導航AI驅動的網絡威脅

網絡犯罪分子現在正在使用人工智能（AI）來增強其攻擊的每個階段。他們採用大型語言模型（LLM）來創建高度個性化的網絡釣魚電子郵件，從社交媒體和專業網絡中收集個人詳細信息。同時，使用生成的對抗網絡（GAN）來生成深擊音頻和視頻，這可以欺騙多因素身份驗證系統。甚至腳本孩子也在使用諸如蠕蟲之類的自動化工具來部署可以更改和躲避傳統檢測方法的多態性惡意軟件。

這些不只是假設的威脅；他們現在正在發生。不適應其安全策略的公司將面臨一波複雜的網絡威脅，不僅在2025年，而且在超越之後。

想在AI時代保持領先地位嗎？您有兩個選擇：在您的運營中構建AI或使用AI來增強業務。

為了更深入地了解AI如何重塑企業安全，我與Bradon Rogers聊天，島上的首席定制官和經驗豐富的網絡安全專家。我們討論了數字安全，早期威脅檢測的不斷發展的景觀以及為您的團隊準備AI驅動的攻擊的策略。但是首先，讓我們在某些上下文中設置舞台。

為什麼AI網絡安全威脅不同

AI為惡意演員提供了高級工具，使網絡攻擊更具針對性，令人信服且難以發現。例如，當今的生成AI系統可以通過大量的個人信息，企業通信和社交媒體進行篩選，以量身定制看起來像是來自可信賴來源的網絡釣魚活動。當與自動適應安全措施的惡意軟件配對時，這些攻擊的規模和有效性飆升。

DeepFake Technology通過創建現實的視頻和音頻內容來進一步，從而實現了從執行模仿騙局到大規模錯誤信息廣告系列的一切。我們已經看到了現實世界中的例子，例如通過Deepfake視頻會議從一家香港公司盜竊了2500萬美元的盜竊案，以及許多實例，AI生成的語音剪輯欺騙人們將資金轉移到欺詐者身上。

AI驅動的自動化網絡攻擊還引入了“設置和驗證”系統，這些系統不斷尋找漏洞，適應對策並利用沒有任何人類投入的弱點。一個值得注意的情況是2024 AWS漏洞，AI驅動的惡意軟件映射了網絡，確定了漏洞，並執行了一項複雜的攻擊，損害了數千個客戶帳戶。

這些事件表明，AI不僅增強了現有的網絡威脅。它正在產生全新的安全風險。這是布雷登·羅傑斯（Bradon Rogers）建議應對這些挑戰的方式。

1。實施零信任體系結構

舊的安全外圍模型不再針對AI增強威脅進行切割。零信任體系結構遵循一種“永不信任，始終驗證”方法，確保在訪問資源之前必須對每個用戶，設備和應用程序進行認證和授權。即使攻擊者設法進入網絡，此方法即使未經授權訪問的風險最小化。

羅傑斯強調說：“公司需要在觸摸關鍵數據或功能之前驗證每個用戶，設備和應用程序（包括AI）。”通過不斷驗證身份並執行嚴格的訪問控制，企業可以縮小其攻擊表面並限制受損帳戶的損害。

儘管AI提出了新的挑戰，但它還為桌子帶來了強大的防禦工具。 AI驅動的安全解決方案可以實時分析大量數據，發現傳統方法可能會錯過的異常和潛在威脅。這些系統可以適應新的攻擊模式，從而為AI驅動的網絡攻擊提供動態防禦。

羅傑斯警告說，網絡防禦中的AI不應被視為另一個功能。他說：“ CISO和安全負責人需要從頭開始將AI構建到系統中。”通過將AI集成到其安全基礎架構中，組織可以提高其檢測和迅速響應事件的能力，從而縮小攻擊者的機會之窗。

2。教育和培訓員工有關AI驅動的威脅

通過培養安全意識文化並為使用AI工具制定明確的準則，公司可以降低內部脆弱性的風險。畢竟，人們很複雜，而且通常，簡單的解決方案效果最好。

羅傑斯解釋說：“這不僅僅是抵禦外部攻擊。這還關乎為使用AI作為'生產力作弊代碼'的員工設定界限。”

人為錯誤仍然是網絡安全的主要弱點。隨著AI生成的網絡釣魚和社會工程攻擊變得更加令人信服，對這些不斷發展的威脅進行教育至關重要。定期培訓可以幫助他們發現可疑活動，例如意外的電子郵件或從正常程序中斷的異常請求。

3.監視和規範員工AI使用

AI技術在整個企業中被廣泛採用，但未經許可或未經監控的用途（稱為“ Shadow AI”）可以引入嚴重的安全風險。員工可能會意外使用AI應用程序而沒有適當的安全性，從而導致數據洩漏或合規性問題。

羅傑斯指出：“我們不能讓公司數據自由地流入未批准的AI環境中，因此我們需要找到平衡。”管理AI工具，定期審核並確保所有AI應用程序符合公司安全標準的政策是管理這些風險的關鍵。

4。與AI和網絡安全專家合作

AI驅動威脅的複雜性意味著公司需要與AI和網絡安全專家合作。與外部公司合作可以使組織訪問最新的威脅情報，尖端的防禦技術以及他們可能沒有內部的專業技能。

AI驅動的攻擊需要傳統安全工具通常無法提供的複雜防禦。 AI增強威脅檢測平台，安全瀏覽器和零值訪問控件可以分析用戶行為，檢測異常並阻止惡意參與者獲得未經授權的訪問。

羅傑斯指出，企業的創新解決方案“是零信託安全難題中缺少的作品。這些工具提供了深層的顆粒安全控制，可保護公共和私人網絡中的任何應用程序或資源。”

這些工具使用機器學習來關注網絡活動，標記可疑模式和自動化事件響應，從而降低了AI生成的攻擊的風險。