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其他示例包括自動網(wǎng)絡釣魚和數(shù)據(jù)盜竊檢測,這非常有用,因為它們涉及實時響應。上下文感知的行為分析也很有趣,它提供了立即發(fā)現(xiàn)可能表示攻擊的用戶行為變化的可能性。
以上是機器學習和AI有用的所有示例。但是,過度依賴和虛假保證可能會帶來另一個問題:隨著AI在保護資產(chǎn)方面的進步,對資產(chǎn)的攻擊也隨之改善。隨著尖端技術(shù)被用來提高安全性,網(wǎng)絡罪犯正在使用相同的創(chuàng)新來獲得這些防御的優(yōu)勢。
典型的攻擊可能涉及收集有關(guān)系統(tǒng)的信息或通過向AI系統(tǒng)發(fā)送大量請求來破壞AI系統(tǒng)。
在其他地方,所謂的Deepfake證明了相對較新的欺詐領(lǐng)域,這帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。我們已經(jīng)知道,網(wǎng)絡分子會用假冒垃圾在網(wǎng)絡上亂扔垃圾,這幾乎是不可能將真實新聞與假冒區(qū)別開來的。
結(jié)果是,許多立法者和監(jiān)管者正在考慮建立規(guī)則和法律來治理這一現(xiàn)象。對于組織而言,這意味著深造型產(chǎn)品可能會在將來導致更復雜的網(wǎng)絡釣魚,并通過模仿公司的寫作風格甚至個人寫作風格來定位員工。
簡而言之,只要組織了解其局限性,并且在不斷關(guān)注不斷變化的威脅形勢的同時制定針對當前的明確戰(zhàn)略,人工智能就可以增強網(wǎng)絡安全性。
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