自計算機問世以來，發展速度一直很快。在現階段，它已廣泛用于人們的日常工作和生活中，并且計算機更新速度更是層出不窮。從系統升級到主機性能插件的更改，每天都有某些升級和更改。人工智能（AI）的發展進一步增加了計算的發展，但同時也給黑客攻擊帶來一定便利。那么AI型網絡攻擊會帶來哪些威脅？面對AI攻擊如何保護網絡安全？

　　AI型網絡攻擊會帶來哪些威脅？

首先，AI能夠幫助黑客定制攻擊手段。舉例來說，魚叉式釣魚攻擊要求攻擊者獲取潛在目標的個人信息以及其它詳細資料，具體包括銀行帳戶或者其選擇的醫療保險公司。

AI系統能夠幫助攻擊者快速收集、組織并處理大型數據庫，從而對信息進行關聯與識別，最終簡化攻擊實施門檻并加快攻擊執行速度。

另外，工作量的降低將使得網絡犯罪分子能夠發動大量的小規模攻擊。由于單次攻擊的影響較為有限，因此這類活動即使被檢測到也往往會受到忽視。

AI系統甚至可被用于從多個來源處同時提取信息，從而發現那些易受攻擊活動影響的目標。

其次，AI能夠幫助提升適應能力。AI支持型攻擊者在遇到阻力，或者網絡安全專家修復了原有漏洞時，能夠快速作出反應。在這種情況下，AI可能會在無需人為指示的前提下轉而利用另一項漏洞，或者對系統進行掃描以找到新的可行入侵方式。

這意味著防御者將無法跟上AI方案的進攻速度。這極有可能引發新一輪編程與技術性軍備競賽，其中防御者開發出AI助手以發現并抵御攻擊活動，甚至打造出擁有報復性攻擊能力的AI方案。

第三，AI同樣可能帶來的危險。AI自主操作可能導致其攻擊本不應攻擊的對象，甚至可能造成意外損失的系統。

舉例來說，原本只打算竊取資金的攻擊者，在運行AI軟件后，也許會決定將目標指向醫院計算機，這極易導致人身傷害甚至是死亡等嚴重后果。

盡管后果與影響如此重要，但大多數企業在遭遇第一次AI攻擊時，并不會注意到此類重大變化。但隨著我們不斷利用AI系統改進自身家庭環境、工廠、辦公室乃至交通運輸系統，AI引發的潛在威脅必將不斷提升。

　　面對AI攻擊如何保護網絡安全？

首先，顯而易見的，增加網絡防御中AI的使用，并非壞的選擇。網絡防御已經采用了一種監管和非監管相結合的學習方法，基于現有的模式預測新的威脅和惡意軟件。

行為分析是另一種探索途徑。機器學習技術可用于監控系統和人類活動，以檢測潛在的惡意偏離。

但重要的是，在使用AI進行防御時，我們應該假設攻擊者已經對此有所預料。我們還必須掌控AI的發展及其在網絡中的應用，以便能夠可靠地預測惡意應用程序。

為了實現這一目標，行業從業者、學術研究人員和決策者之間的合作至關重要。立法者必須考慮到AI的潛在用途，并更新關于“黑客”的定義。研究人員應該謹防其研究成果被惡意使用。補丁和漏洞管理程序也應該在企業界得到應有的重視。

最后，用戶也應當樹立安全意識，防止社會工程攻擊，阻止密碼重用，并在可行的情況下提倡雙因素身份驗證。

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