人工智能将如何影响网络安全？

随着各组织部署人工智能工具来提高检测准确率、简化调查和加强防御，威胁行为者也在利用相同的技术来开发更高效、更具适应性的攻击方法。 

本文概述了人工智能在网络安全领域当前及未来发展中的作用，包括其防御应用、攻击者的滥用以及由此带来的新攻击面。文章还探讨了人工智能将如何影响劳动力需求，以及企业如何帮助团队应对日益增长的人工智能驱动型威胁。 

OffSec 在网络安全教育方面的经验提供了实用的视角，有助于对这个快速发展的领域有清晰、可操作的理解。

人工智能已成为现代网络安全运营的核心组成部分。机器学习模型能够分析海量数据，识别模式，并发现可能预示着早期入侵的异常情况。这些能力有助于加快决策速度，并减轻人工分析人员的负担。

• 人工智能驱动的检测能力

人工智能系统能够处理和关联日志、网络活动、终端行为和访问模式，从而更全面、更实时地呈现环境的安全态势。机器学习模型能够检测到传统规则工具可能忽略的异常情况，尤其是在复杂分布式基础设施中。

行为分析、异常检测和自动化响应等子领域正成为企业安全策略的重要组成部分。行为分析能够学习正常的活动模式并标记异常情况。异常检测可以识别统计上的异常值。自动化响应系统则会采取预定义或学习到的操作来控制或修复安全事件。

• 人工智能系统作为安全工具和目标

人工智能工具增强了防御能力，但也扩大了攻击面。用于检测或自动化的模型可能被篡改或利用。例如，被篡改的训练数据可以改变模型的输出。安全措施不当的人工智能应用可能会泄露敏感信息或暴露系统逻辑，从而被攻击者利用。

• 传统模型与人工智能驱动模型

传统安全工具依赖于预定义的规则或已知的威胁特征。这些工具虽然仍然有用，但难以应对前所未见的威胁。相比之下，人工智能驱动的模型能够分析不断演变的数据模式，并在可疑行为与已知特征匹配之前就将其识别出来。这有助于构建更具预测性的安全态势，从而更好地适应现代攻击的演变方式。

通过提供持续的模式识别和数据建模，人工智能能够更清晰地解答“人工智能将如何影响网络安全”这一问题。它影响着组织检测威胁、评估风险和构建安全运营的方式。

人工智能在检测、预防和事件响应工作流程中引入了多项改进。这些增强功能有助于安全团队应对日益增长的警报量和更复杂的攻击技术。

• 机器学习支持威胁检测

机器学习模型擅长检测复杂的异常情况。它们能够识别横向移动模式、权限提升指标以及隐蔽的数据窃取尝试。这些模型还可以通过分析与既定基线的偏差来识别零日漏洞。

配备人工智能的威胁情报平台能够关联全球攻击数据。当在一个环境中发现新的威胁时，模型会更新其他连接系统中的检测逻辑。这缩短了应对新出现的威胁所需的时间。

• 人工智能增强的响应和自动化

人工智能可以对警报进行优先级排序、对事件进行分类并处理日常任务。自动化响应功能能够更快地控制事态并减轻人工分析人员的工作量。这些系统可以实施临时网络控制、隔离端点、撤销被盗用的凭证或启动额外的取证收集工作流程。

企业将人工智能集成到安全运营中心后，通常会获得可衡量的投资回报。响应时间的缩短和分析师疲劳的减轻，提高了调查的一致性和彻底性。

• 扩展防御生态系统

随着人工智能工具的日趋成熟，它们与现有基础设施的集成也变得越来越无缝。以前独立运行的安全平台现在可以共享智能和模型输出。 

这种融合使防御者能够对网络、终端和云环境中的活动保持更统一的视图。它还通过验证来自多个数据源的信号，提高了早期预警指标的可靠性。

人工智能已成为威胁行为者的强大助力，使其能够发起更快、更精准、更具适应性的攻击。随着这些工具的不断发展，攻击者能够自动化执行复杂任务，并更加精准地优化其攻击行动。

• 人工智能增强型社会工程学

人工智能使攻击者能够生成极具迷惑性的钓鱼邮件、信息和诱饵，模仿真实的通信模式。生成模型可以复制写作风格、精心设计个性化的营销策略，甚至创建深度伪造的音频或视频来冒充可信人士。这大大提高了凭证窃取、欺诈和初始入侵的成功率。

• 自动创建和修改恶意软件

攻击者利用人工智能模型编写、修改和混淆恶意代码。人工智能无需手动重写有效载荷，即可自动完成以下操作：

• 调整代码以避免基于特征码的检测

• 根据特定目标或环境定制有效载荷

• 大规模生成新变体

这会加速恶意软件的开发，并使传统的防御机制不堪重负。

• 人工智能驱动的侦察和漏洞发现

人工智能驱动的工具能够以远超人工侦察的速度扫描网络、分析暴露的资产并识别已知或新出现的漏洞。自动化数据收集和模式分析能够帮助攻击者以最小的努力绘制攻击面图、确定薄弱环节的优先级并精心设计有针对性的入侵路径。

• 用于规避和模型操纵的对抗性人工智能

攻击者还会利用人工智能直接攻击安全模型。通过巧妙地修改网络流量、文件或行为模式等输入数据，他们可以使检测系统将威胁误判为良性威胁。人工智能可以探测防御模型，学习它们的响应方式，并实时调整攻击行为，从而避免被检测到。

人工智能的日益普及带来了新的安全漏洞。人工智能系统需要像企业基础设施中的其他组件一样受到保护。

• 人工智能模型中的漏洞

针对人工智能的常见攻击手段包括提示注入、数据投毒和模型提取。提示注入是指通过精心构造输入来操纵模型行为。数据投毒是指引入恶意训练数据，旨在扭曲模型输出。模型提取是指攻击者通过观察模型的响应来重构模型。

• 确保人工智能部署安全

企业必须实施控制措施，限制对模型、训练数据和内部系统逻辑的未经授权访问。监控异常的模型输出或置信度水平，可以及早发现安全漏洞。定期审核训练数据质量有助于降低与数据投毒相关的风险。

• LLM红队演练简介

LLM 红队演练从对抗的角度评估人工智能系统。演练人员会识别模型行为、提示信息和系统集成中的弱点。其目标是在漏洞被利用之前将其发现。

OffSec 提供专门的LLM 红队演练学习路径，旨在帮助从业人员分析人工智能将如何影响网络安全，并揭示与人工智能部署相关的风险。该方法强调主动评估和结构化测试，以降低模型相关的风险。

• 人工智能安全操作方面的考虑因素

采用人工智能的企业必须确保安全流程与新技术同步发展。这包括更新事件响应手册以应对人工智能模型故障、监控模型行为的偏差，以及记录人工智能组件与核心业务系统之间的依赖关系。这些措施有助于降低运营风险，并确保系统性能可靠。

人工智能解决方案已集成到企业安全平台中。这些应用支持预防和检测的双重目标。

• 行为异常检测

行为模型会学习典型的用户和系统行为。偏离这些模式可能表明存在内部威胁、凭证泄露或未经授权的系统活动。机器学习工具会持续评估这些模式，并在异常情况达到预设阈值时发出警报。

• 预测性威胁建模

预测模型通过分析历史活动来识别长期模式。当新出现的行为与这些模式不符时，系统会发出预警。这种预测能力有助于更积极主动地进行风险管理，并降低长时间停留的可能性。

• 企业用例

人工智能已应用于电子邮件过滤、终端保护和云访问控制。电子邮件安全工具分析语言特征和发件人行为。终端平台将设备状态与已知的恶意软件模式关联起来。云工具根据组织策略评估访问行为。

安全信息与事件管理 (SIEM) 以及安全编排、自动化和响应 (SARC) 工具集成了机器学习技术，以支持自适应响应工作流程。这些平台会建立基线，并在新数据可用时更新检测模型。

• 扩展跨环境集成

随着企业采用云原生架构和分布式工作模式，人工智能变得日益重要。机器学习支持跨混合环境的监控，并能自动执行大规模手动管理难以完成的任务。这有助于使用一致的标准，统一不同环境中的检测和响应功能。

人工智能将影响网络安全各岗位的人员需求。它不会取代专业人员，但会改变所需的技能水平。

• 不断变化的技能要求

专业人员需要了解人工智能系统的优势和局限性。这包括解读人工智能生成的警报、验证模型行为以及识别需要人工判断的情况。结合网络安全专业知识、数据分析和人工智能监管的混合型岗位将变得越来越普遍。

• 伦理和对抗性人工智能能力

安全团队必须能够从伦理和对抗的角度评估人工智能将如何影响网络安全。这包括了解攻击者如何利用人工智能系统，以及如何有效地测试和保护这些系统。

• OffSec的培训方法

OffSec 通过实践性强的培训来满足这些不断变化的需求。基础学习从SEC-100开始。学员将逐步进阶到PEN-200并获得 OSCP 认证，该认证在网络安全界广受认可。PEN -300提供更高级的攻击性培训，进一步强化对抗性分析技能。

• 关于劳动力发展的其他考虑因素

各组织应鼓励员工持续学习，以保持对不断发展的工具和技术的熟练掌握。人工智能在网络安全领域的快速发展需要符合运营需求的结构化培训项目。员工的适应能力将在决定组织如何有效应对未来人工智能驱动的威胁方面发挥重要作用。

企业必须采取负责任且有效的方式，将人工智能融入到整个安全生命周期中的策略。

• 治理与风险管理

人工智能的实施应与安全治理框架保持一致。清晰的策略、风险评估和文档有助于负责任地采用人工智能技术。定期评估可确保人工智能系统按预期运行，并始终与组织目标保持一致。

• 持续提升技能

安全团队必须接受培训，了解人工智能系统的工作原理、如何解读输出结果以及如何识别异常情况。企业培训计划可确保团队始终做好应对不断演变的威胁的准备。

• OffSec 在企业安全准备中的作用

OffSec 提供团队式培训解决方案，帮助企业提升网络安全能力。这些培训项目侧重于提升事件响应精准度和整体韧性的实用技能。我们秉持社区、创新和诚信的理念，致力于确保有效的培训成果。

各组织应预见利用人工智能能力的新兴攻击手段。可能出现的情况包括：自主恶意软件、更高级的生成式网络钓鱼以及复杂的数据投毒攻击。攻击者还可能依赖人工智能驱动的侦察工具，这些工具能够快速识别大范围内的漏洞。

基于模拟的学习和进攻导向的训练有助于防御者预测新的战术。OffSec强调理解攻击者方法的重要性，这有助于做出更明智的防御决策。

人工智能技术的持续发展将要求各组织重新评估其安全架构和运营流程。规划人工智能将如何影响网络安全对于长期韧性至关重要。

人工智能正在以多种重要方式重塑网络安全。它增强了检测能力，加快了响应速度，并支持预测分析。与此同时，它也通过人工智能模型和系统扩展了攻击者的能力，并引入了新的漏洞。要了解人工智能将如何影响网络安全，就需要认识到这一快速发展领域所带来的优势和风险。

持续学习至关重要。安全专业人员必须随时了解最新发展动态，并掌握支持人工智能技术安全实施和评估的技能。

致力于增强抵御人工智能威胁能力的组织需要结构化且实用的培训，以帮助团队应对现代挑战。OffSec 还提供实践性强的学习路径，帮助个人和企业掌握保护人工智能系统所需的技能。立即探索 OffSec 的课程，让您的员工做好应对下一代网络安全威胁的准备。

与传统的基于规则的安全工具相比，人工智能在威胁检测方面有哪些改进？

人工智能系统会分析不断变化的数据模式，并在匹配已知特征之前识别可疑行为。传统工具依赖于预定义的规则，因此常常会遗漏以前未曾发现的威胁或零日漏洞。

人工智能模型的主要安全漏洞有哪些，例如提示注入和数据投毒？

人工智能模型面临的漏洞包括：提示注入（通过精心设计的输入操纵行为）、数据投毒（破坏训练数据）和模型提取（允许攻击者通过观察响应来重建模型）。

企业如何保护其人工智能系统免受对抗性攻击和模型篡改？

企业应限制对模型和训练数据的访问，监控输出异常情况，定期审核训练数据质量，并开展 LLM 红队演练，以便在攻击者利用漏洞之前发现漏洞。

随着人工智能越来越深入地融入安全运营，网络安全专业人员需要掌握哪些新的网络安全技能？

网络安全专业人员需要具备以下技能：解读人工智能生成的警报、验证模型行为、识别何时需要人工判断，以及了解攻击者如何利用人工智能系统。

为应对 2025 年及以后人工智能驱动的网络攻击，企业应该采取哪些措施？

组织应通过更新事件响应手册、开展基于模拟的培训以及重新评估安全架构来应对人工智能驱动的侦察和数据投毒威胁，从而预测自主恶意软件和高级网络钓鱼的出现。