AI在網絡安全中的另一面包括AI驅動攻擊、深度偽造、加劇現有漏洞以及升級網絡攻擊的風險。了解這些風險對于制定戰略以減輕 AI 對網絡安全的負面影響至關重要。

1、AI驅動的網絡攻擊

攻擊者可利用AI實施更隱蔽的攻擊。例如：

生成高度逼真的釣魚郵件(模仿寫作風格并個性化內容)。

制造多態惡意軟件(改變代碼逃避檢測)。

利用AI安全工具測試惡意軟件，生成抗AI防御的變種。

增強僵尸網絡協調性，使DDoS攻擊更致命。

結合自主AI系統發動無人工干預的攻擊，可能因誤判或算法缺陷迅速升級沖突。

2、深度偽造(Deepfakes)技術濫用

偽造身份與信息：通過生成對抗網絡(GAN)，攻擊者可制作以假亂真的視頻或音頻，用于股價操縱或社會工程攻擊。例如，某企業曾因高管深度偽造視頻導致股價暴跌。

輿論操控與社會動蕩：深度偽造技術被用于制造虛假新聞或政治言論，煽動公眾情緒。研究表明，AI生成的虛假信息傳播速度是真實信息的數倍。

3、加劇安全漏洞

對抗性攻擊：通過向AI模型輸入精心設計的擾動數據(如添加噪聲)，誤導其判斷。此類攻擊可癱瘓安全監控設備。

數據投毒：攻擊者污染AI訓練數據集(如注入帶有偏見的標注)，使模型在部署后產生錯誤輸出。

4、網絡攻擊的升級

自主化攻擊系統：AI可自主執行偵察、漏洞利用和攻擊鏈部署，無需人工干預。

沖突快速升級風險：AI的自動化決策可能導致誤判(如將正常流量誤認為攻擊)，引發連鎖反應。

防御AI驅動的攻擊已是巨大挑戰，但還需應對AI使用的隱私問題。訓練AI需大量數據，這些數據集可能成為攻擊目標，導致敏感信息泄露。此外，基于偏見數據的AI可能延續歧視，其決策過程的不透明性影響透明度和問責制。

應對AI安全風險需多管齊下：強化安全措施、制定倫理準則、持續監控，并結合人類專業知識與AI能力。組織若具備預算和資源，應盡早部署AI安全解決方案(如Log360的ML驅動威脅檢測)，在攻擊者利用AI時搶占先機。AI既是挑戰也是機遇，平衡其利弊方能構建未來安全防線。