人工智能 (AI) 在网络安全领域的快速发展已经被广泛庆祝为技术胜利。然而，现在是时候面对一个较少讨论但至关重要的方面了：在我们的数字防御策略中，人工智能是否更多地成为一种负担而不是一种资产？我在这篇文章中讨论了人工智能在网络安全中的意外后果，挑战了人工智能作为纯粹商品的普遍观念。
我将从深度渗透测试的示例开始，这是网络安全的一个关键方面，已被人工智能彻底改变。我们过去传统上依赖于公式化的方法，这些方法仅限于识别已知的漏洞并引用已建立的漏洞数据库。但人工智能呢？它完全改变了游戏规则。如今的人工智能算法能够通过利用模式识别、机器学习和异常检测等先进技术来发现以前无法检测到的漏洞。这些系统从与环境的每次交互中学习并不断适应。他们可以智能地识别和利用传统方法可能忽视的弱点。这是一个进步，对吗？
不完全是——这项创新伴随着一个重要的警告。我们设计作为数字监管者的人工智能系统可能会被网络攻击者用于恶意目的。在这种情况下，人工智能不仅能识别漏洞，还能识别漏洞。它积极制定并执行复杂的攻击策略。顺便说一句，这些人工智能驱动的渗透工具不断学习和发展，并不关心遥远的未来；它们是当前的现实，越来越多的报道称此类工具被用于网络攻击。
人工智能也从根本上改变了社会工程。还记得社会工程的有效性很大程度上依赖于人类聪明才智的日子< /a> – 操纵、说服或欺骗人类目标的能力？那些日子现在已经过去了。
利用人工智能，攻击者可以自动化并扩展他们的欺骗策略。人工智能系统现在采用自然语言处理和深度学习来分析通信模式，使它们能够模仿特定个体的语言风格和语气。这可以将语音欺骗等攻击提升到一个全新的水平。这些系统还集成了来自各种数据点的信息（社交媒体活动、交易历史，甚至浏览模式），以构建详细的心理概况人们能够预测自己的行为、偏好和弱点。
只要有足够的数据/上下文，这些人工智能驱动的系统就可以制作高度个性化的消息，模拟可信的交互，并执行针对每个目标精心定制的大规模网络钓鱼活动。每次网络钓鱼尝试不再是一般的欺骗尝试，而是高度个性化的消息 旨在与个人的独特特征和弱点产生共鸣。这种特异性显着增加了成功欺骗的可能性。这不再是散弹枪的方式，而是狙击手的精确打击。从首席执行官到最新的实习生，每位员工都成为潜在的漏洞切入点，人工智能算法会精心策划攻击。
现在，谈论多态恶意软件，这就是人工智能的影响力变得特别令人担忧的地方。这就像给一个变形者无穷无尽的服装，每一件都是为了在不被发现的情况下偷偷溜过安检。这种类型的恶意软件本质上是难以捉摸的，能够改变其代码、结构或行为来逃避检测。当人工智能时，尤其是某些东西与 ChatGPT 一样先进，参与其中，该恶意软件就会变得更加强大。
多态恶意软件传统上依赖预定义的算法来改变其每次感染或执行时的代码或签名。然而如今，通过利用机器学习和自然语言处理功能， AI-增强型恶意软件变体可以自主生成新的代码序列或修改其执行模式。这种连续、自主的突变意味着恶意软件可以实时适应，改变其特征以逃避检测系统。
基于签名的检测系统是传统防病毒解决方案的基础，在这种新情况下特别容易受到攻击。这些系统依赖于识别已知恶意软件变体中存在的特定模式或“签名”。人工智能驱动的多态恶意软件可以通过不断改变其签名来绕过这些检测方法，从而降低基于签名的方法的效率。
同样，基于行为的检测系统旨在识别表明恶意软件的可疑行为模式，但也难以应对人工智能驱动的多态恶意软件的适应性。这些系统依靠机器学习算法来根据行为模式预测和识别恶意软件。然而，人工智能驱动的多态恶意软件可以动态改变其行为，比预测分析和行为启发法领先一步。
人工智能驱动的多态恶意软件的进化和适应能力与生物病毒极其相似，生物病毒会发生突变以产生对抗生素的耐药性。正如这些生物实体不断进化以在不断变化的环境中生存并抵御医疗干预一样，人工智能驱动的多态恶意软件不断进化其代码和行为以抵抗网络安全措施。
越来越清楚的是，人工智能在网络安全领域，是一把双刃剑。人工智能驱动的防守每取得进步，人工智能驱动的进攻似乎也会取得同等甚至更大的进步。我们正在进行一场比赛，但这是一场我们的对手使用与我们相同的尖端工具的比赛。那么问题就变成了：在我们强化数字领域的过程中，我们是否无意中为我们的对手配备了更好的武器？