黑客对生成式人工智能(AI)的使用已成为对网络安全的新威胁。生成式人工智能允许黑客生成逼真且令人信服的虚假数据，例如图像、视频和文本，并将这些数据用于网络钓鱼诈骗、社会工程攻击和其他类型的网络攻击。
本文将对黑客使用的生成式人工智能进行全面的技术分析，包括其架构、操作和部署。
不同种类的生成式人工智能
生成式人工智能是机器学习(ML)的一个子集，其涉及训练模型以生成与原始训练数据相似的新数据。黑客可以使用各种类型的生成式人工智能模型，例如生成对抗网络(GAN)、变分自动编码器(VAE)和递归神经网络(RNN)。
- 生成对抗网络(GAN)：GAN由两个神经网络组成：生成器和鉴别器。生成器生成假数据，鉴别器区分真假数据。生成器通过接收来自鉴别器的反馈来学习创建真实数据。黑客可以使用GAN来创建虚假图像、视频和文本。
- 变分自动编码器(VAE)：VAE是另一种生成式人工智能模型，涉及将输入数据编码到低维空间，然后对其进行解码以生成新数据。VAE可用于生成新的图像、视频和文本。
- 递归神经网络(RNN)：RNN是一种神经网络，可以生成新的数据序列，例如文本或音乐。黑客可以使用RNN生成虚假文本，例如网络钓鱼电子邮件。
生成式人工智能：风险
生成式人工智能模型通过学习原始训练数据中的模式和关系，然后生成与原始数据相似的新数据来运行。
黑客可以在图像、视频和文本等真实数据的大型数据集上训练这些模型，以生成令人信服的假数据。黑客还可以使用迁移学习来微调现有的生成式人工智能模型，以生成特定类型的虚假数据，例如特定人的图像或针对特定组织的虚假电子邮件。
迁移学习涉及采用预训练的生成式人工智能模型，并在较小的新数据集上对其进行微调。黑客可以使用一系列机器学习算法来生成令人信服的虚假数据。
更详细点，GAN可用于通过在真实图像和视频的数据集上训练生成器来生成逼真的图像和视频。VAE可用于生成新图像，方法是将它们编码到低维空间，然后将它们解码回原始空间。RNN可用于生成虚假文本，例如网络钓鱼电子邮件。
黑客可以在大型合法电子邮件数据集上训练RNN，然后对其进行微调以生成在语气和风格上与原始电子邮件相似的假电子邮件。这些虚假电子邮件可能包含恶意链接或附件，可以感染受害者的计算机或窃取敏感信息。
学术研究：用于恶意活动的生成式人工智能
几篇研究论文探讨了生成式人工智能在网络攻击中的应用。例如，一篇名为“使用对抗网络生成对抗样本”的论文探讨了如何使用GAN生成可以愚弄机器学习模型的对抗样本。对抗性示例是机器学习模型的输入，其被有意设计为导致模型出错。
另一篇名为“基于GAN为黑盒攻击生成对抗性恶意软件示例”的论文探讨了如何使用GAN生成可以逃避防病毒软件检测的对抗性恶意软件示例。该论文证明，GAN可用于生成恶意软件样本，这些样本可以绕过基于签名的检测方法，也可以逃避基于启发式的检测方法。
除了研究论文，还有一些可用的工具和框架可以让黑客使用生成式人工智能轻松生成虚假数据。例如，DeepFakes是一种允许用户通过交换现有视频中的人脸来创建逼真的假视频的工具。该工具可用于恶意目的，例如制作虚假视频来诽谤某人或传播虚假信息。
生成式人工智能：促进犯罪分子的工作
如今，黑客以各种方式使用生成式人工智能模型进行网络攻击。例如，黑客可以使用虚假图像和视频来创建令人信服的网络钓鱼电子邮件，这些电子邮件似乎来自合法来源，例如银行或其他金融机构。
犯罪分子还可以使用OpenAI或类似工具生成的假文本，来创建针对受害者的个性化的令人信服的网络钓鱼电子邮件。这些电子邮件可以使用社会工程策略来诱骗受害者点击恶意链接或提供敏感信息。
生成式人工智能中的黑客用例，包括：
- 网络钓鱼攻击：黑客可以使用生成式人工智能来创建令人信服的虚假数据，例如图像、视频和文本，以制作看似来自合法来源的网络钓鱼电子邮件。这些电子邮件可能包含链接或附件，这些链接或附件会在受害者的计算机上安装恶意软件或窃取他们的登录凭据。
- 社会工程攻击：生成式人工智能可用于创建看似真实的虚假社交媒体资料。黑客可以使用这些配置文件获得目标的信任，并诱使其提供敏感信息或点击恶意链接。
- 恶意软件开发：黑客可以使用生成式人工智能创建新的恶意软件，旨在逃避传统防病毒软件的检测。通过生成单个恶意软件样本的数千个变体，其可以创建难以检测的独特恶意软件版本。
- 密码破解：生成式人工智能可用于生成新的密码组合，以对受密码保护的系统进行暴力攻击。通过在现有密码和模式上训练人工智能模型，黑客可以生成很可能成功的新密码组合。
- 欺诈活动：黑客可以使用生成式人工智能来创建看似合法的虚假文件，例如发票和收据。其可以使用这些文件进行欺诈活动，例如账单欺诈或费用报销欺诈。
- 冒充攻击：生成式人工智能可用于创建可用于冒充他人的虚假录音或视频。这可用于诱骗受害者提供敏感信息或执行未经授权的操作。
降低生成性人工智能被网络犯罪分子滥用的风险
随着网络犯罪分子越来越多地使用生成人工智能来开展各种恶意活动，采取适当措施降低其滥用风险已变得至关重要。以下是为实现这一目标可以采取的一些措施：
- 实施强有力的安全措施：组织和个人应实施强有力的安全措施，以保护其系统和数据免受网络威胁。这包括使用多重身份验证、强密码以及定期更新软件和应用。
- 开发高级安全工具：研究人员和安全专家应继续开发高级安全工具，以检测和防止使用生成人工智能的网络攻击。这些工具应该能够识别和阻止使用人工智能模型生成的虚假数据的恶意流量。
- 提高认识和教育：重要的是要提高对生成人工智能滥用的潜在风险的认识和教育。这包括培训员工和个人如何识别和避免网络钓鱼攻击、社会工程策略和其他类型的网络威胁。
- 加强监管：政府和监管机构应加强围绕生成人工智能的使用的监管，以防止其被滥用。这包括制定数据隐私和安全标准，以及监控和强制合规性。
降低生成人工智能被网络犯罪分子滥用的风险需要个人、组织和政府的共同努力。通过实施强有力的安全措施、开发先进的安全工具、提高意识和教育以及加强监管，可以创造一个更安全、更有保障的数字世界。
总结
总之，生成式人工智能是一种强大的工具，可用于合法和恶意目的。虽然其在医学、艺术和娱乐等领域具有许多潜在应用，但也构成了重大的网络安全威胁。
黑客可以使用生成式人工智能创建令人信服的虚假数据，这些数据可用于执行网络钓鱼诈骗、社会工程攻击和其他类型的网络攻击。网络安全专业人员必须了解生成式人工智能的最新进展，并制定有效的对策来抵御此类攻击。
