AI在网络安全中的另一面包括AI驱动攻击、深度伪造、加剧现有漏洞以及升级网络攻击的风险。了解这些风险对于制定战略以减轻 AI 对网络安全的负面影响至关重要。

1、AI驱动的网络攻击

攻击者可利用AI实施更隐蔽的攻击。例如：

生成高度逼真的钓鱼邮件(模仿写作风格并个性化内容)。

制造多态恶意软件(改变代码逃避检测)。

利用AI安全工具测试恶意软件，生成抗AI防御的变种。

增强僵尸网络协调性，使DDoS攻击更致命。

结合自主AI系统发动无人工干预的攻击，可能因误判或算法缺陷迅速升级冲突。

2、深度伪造(Deepfakes)技术滥用

伪造身份与信息：通过生成对抗网络(GAN)，攻击者可制作以假乱真的视频或音频，用于股价操纵或社会工程攻击。例如，某企业曾因高管深度伪造视频导致股价暴跌。

舆论操控与社会动荡：深度伪造技术被用于制造虚假新闻或政治言论，煽动公众情绪。研究表明，AI生成的虚假信息传播速度是真实信息的数倍。

3、加剧安全漏洞

对抗性攻击：通过向AI模型输入精心设计的扰动数据(如添加噪声)，误导其判断。此类攻击可瘫痪安全监控设备。

数据投毒：攻击者污染AI训练数据集(如注入带有偏见的标注)，使模型在部署后产生错误输出。

4、网络攻击的升级

自主化攻击系统：AI可自主执行侦察、漏洞利用和攻击链部署，无需人工干预。

冲突快速升级风险：AI的自动化决策可能导致误判(如将正常流量误认为攻击)，引发连锁反应。

防御AI驱动的攻击已是巨大挑战，但还需应对AI使用的隐私问题。训练AI需大量数据，这些数据集可能成为攻击目标，导致敏感信息泄露。此外，基于偏见数据的AI可能延续歧视，其决策过程的不透明性影响透明度和问责制。

应对AI安全风险需多管齐下：强化安全措施、制定伦理准则、持续监控，并结合人类专业知识与AI能力。组织若具备预算和资源，应尽早部署AI安全解决方案(如Log360的ML驱动威胁检测)，在攻击者利用AI时抢占先机。AI既是挑战也是机遇，平衡其利弊方能构建未来安全防线。