4个专家安全提示，用于企业在2025年导航AI驱动的网络威胁

网络犯罪分子现在正在使用人工智能（AI）来增强其攻击的每个阶段。他们采用大型语言模型（LLM）来创建高度个性化的网络钓鱼电子邮件，从社交媒体和专业网络中收集个人详细信息。同时，使用生成的对抗网络（GAN）来生成深击音频和视频，这可以欺骗多因素身份验证系统。甚至脚本孩子也在使用诸如蠕虫之类的自动化工具来部署可以更改和躲避传统检测方法的多态性恶意软件。

这些不只是假设的威胁；他们现在正在发生。不适应其安全策略的公司将面临一波复杂的网络威胁，不仅在2025年，而且在超越之后。

想在AI时代保持领先地位吗？您有两个选择：在您的运营中构建AI或使用AI来增强业务。

为了更深入地了解AI如何重塑企业安全，我与Bradon Rogers聊天，岛上的首席定制官和经验丰富的网络安全专家。我们讨论了数字安全，早期威胁检测的不断发展的景观以及为您的团队准备AI驱动的攻击的策略。但是首先，让我们在某些上下文中设置舞台。

为什么AI网络安全威胁不同

AI为恶意演员提供了高级工具，使网络攻击更具针对性，令人信服且难以发现。例如，当今的生成AI系统可以通过大量的个人信息，企业通信和社交媒体进行筛选，以量身定制看起来像是来自可信赖来源的网络钓鱼活动。当与自动适应安全措施的恶意软件配对时，这些攻击的规模和有效性飙升。

DeepFake Technology通过创建现实的视频和音频内容来进一步，从而实现了从执行模仿骗局到大规模错误信息广告系列的一切。我们已经看到了现实世界中的例子，例如通过Deepfake视频会议从一家香港公司盗窃了2500万美元的盗窃案，以及许多实例，AI生成的语音剪辑欺骗人们将资金转移到欺诈者身上。

AI驱动的自动化网络攻击还引入了“设置和验证”系统，这些系统不断寻找漏洞，适应对策并利用没有任何人类投入的弱点。一个值得注意的情况是2024 AWS漏洞，AI驱动的恶意软件映射了网络，确定了漏洞，并执行了一项复杂的攻击，损害了数千个客户帐户。

这些事件表明，AI不仅增强了现有的网络威胁。它正在产生全新的安全风险。这是布雷登·罗杰斯（Bradon Rogers）建议应对这些挑战的方式。

1。实施零信任体系结构

旧的安全外围模型不再针对AI增强威胁进行切割。零信任体系结构遵循一种“永不信任，始终验证”方法，确保在访问资源之前必须对每个用户，设备和应用程序进行认证和授权。即使攻击者设法进入网络，此方法即使未经授权访问的风险最小化。

罗杰斯强调说：“公司需要在触摸关键数据或功能之前验证每个用户，设备和应用程序（包括AI）。”通过不断验证身份并执行严格的访问控制，企业可以缩小其攻击表面并限制受损帐户的损害。

尽管AI提出了新的挑战，但它还为桌子带来了强大的防御工具。 AI驱动的安全解决方案可以实时分析大量数据，发现传统方法可能会错过的异常和潜在威胁。这些系统可以适应新的攻击模式，从而为AI驱动的网络攻击提供动态防御。

罗杰斯警告说，网络防御中的AI不应被视为另一个功能。他说：“ CISO和安全负责人需要从头开始将AI构建到系统中。”通过将AI集成到其安全基础架构中，组织可以提高其检测和迅速响应事件的能力，从而缩小攻击者的机会之窗。

2。教育和培训员工有关AI驱动的威胁

通过培养安全意识文化并为使用AI工具制定明确的准则，公司可以降低内部脆弱性的风险。毕竟，人们很复杂，而且通常，简单的解决方案效果最好。

罗杰斯解释说：“这不仅仅是抵御外部攻击。这还关乎为使用AI作为'生产力作弊代码'的员工设定界限。”

人为错误仍然是网络安全的主要弱点。随着AI生成的网络钓鱼和社会工程攻击变得更加令人信服，对这些不断发展的威胁进行教育至关重要。定期培训可以帮助他们发现可疑活动，例如意外的电子邮件或从正常程序中断的异常请求。

3.监视和规范员工AI使用

AI技术在整个企业中被广泛采用，但未经许可或未经监控的用途（称为“ Shadow AI”）可以引入严重的安全风险。员工可能会意外使用AI应用程序而没有适当的安全性，从而导致数据泄漏或合规性问题。

罗杰斯指出：“我们不能让公司数据自由地流入未批准的AI环境中，因此我们需要找到平衡。”管理AI工具，定期审核并确保所有AI应用程序符合公司安全标准的政策是管理这些风险的关键。

4。与AI和网络安全专家合作

AI驱动威胁的复杂性意味着公司需要与AI和网络安全专家合作。与外部公司合作可以使组织访问最新的威胁情报，尖端的防御技术以及他们可能没有内部的专业技能。

AI驱动的攻击需要传统安全工具通常无法提供的复杂防御。 AI增强威胁检测平台，安全浏览器和零值访问控件可以分析用户行为，检测异常并阻止恶意参与者获得未经授权的访问。

罗杰斯指出，企业的创新解决方案“是零信托安全难题中缺少的作品。这些工具提供了深层的颗粒安全控制，可保护公共和私人网络中的任何应用程序或资源。”

这些工具使用机器学习来关注网络活动，标记可疑模式和自动化事件响应，从而降低了AI生成的攻击的风险。