大语言模型的七大网络安全热门应用-51CTO.COM

在这个网络威胁攻防日益失衡的时代，飞速发展的人工智能和大型语言模型(LLM)正成为推动网络安全变革的颠覆性力量。

面对新兴威胁，人工智能正推动网络安全转向主动、智能防御。人工智能与人类专业知识的结合才是打造下一代网络安全防御的最佳方式。

今天，人工智能、大语言模型正彻底改变从威胁检测到事件响应的安全策略，企业必须整合新的技术和方法来保护数字资产。

本文我们将介绍人工智能和大语言模型正在推动的网络安全技术创新、应用热点和攻击威胁。

以下是人工智能和大语言模型推动的五大网络安全技术创新：

值得注意的是，大语言模型应用的影响同时适用于防御性和进攻性网络安全策略。攻击者可用人工智能技术更好地分析非法获取的安全日志，同样，网络安全专业人员也可以利用人工智能的模式识别功能更好地防御对日志的未授权访问。

以下是目前人工智能技术推动的七个网络安全最佳实践和热门应用：

凭借分析大量数据的能力，人工智能安全系统可以识别网络威胁模式，更快地检测和响应潜在的攻击。

网络流量通常是可靠的情报来源，用户和自动化任务往往定期执行相同的业务功能。使用人工智能解决方案可以显著增强对异常活动的监控，提高异常检测能力，确保企业核心业务的稳定运行。

AI工具示例：Vectra

现代企业的事件响应速度往往很慢，从而影响运营并扰乱工作流程。简化事件响应和稳定核心业务功能对于企业的成功至关重要。人工智能增强的常见事件响应实践包括隔离受影响的系统、遏制主动威胁以及启动补救流程。

AI工具示例：Demisto

通过机器学习，人工智能技术现在能够分析用户的物理交互，以创建独特的用户档案。这些交互的示例包括打字模式和鼠标移动，这有助于识别未经授权的访问尝试。利用尖端技术，我们现在可以极其精确地识别网络上的用户身份(无需使用密码或密钥)。

AI工具示例：BioCatch

流行的电子邮件服务器和客户端多年来始终提供网络钓鱼检测功能，但网络钓鱼仍然是网络安全的第一大漏洞。通过将人工智能集成到邮件安全系统中，可以通过网络和用户监控来识别全球范围内的网络钓鱼尝试，并部署自动缓解策略。

AI工具示例：Cofense

可以通过分析软件的代码、执行、部署、行为和其他特征来识别新的和不断发展的恶意软件变体。

另一个类似应用是人工智能辅助代码审查。市场中已经出现此类工具，可以帮助识别存在漏洞的软件包和第三方服务。这些工具还可以帮助识别不良的代码实现或不符合最佳实践的代码。

AI工具示例：Cybereason

人工智能可以通过分析登录时的多个因素来增强身份验证方法。设备识别、物理或设备位置以及生物识别数据都是可用于确定用户真实性的数据点。

AI工具示例：Plurilock

安全任务有时实施起来非常复杂，常常导致网络安全防御实施不力。自动化安全任务可以提高防护能力并识别技术堆栈中的自动化机会。

可以自动化的安全任务包括(但不限于)：设备或服务器配置、端口监控、网络和安全测试(例如渗透测试)、日志记录和警报、连接清理、网络路由验证、事件响应。

AI工具示例：Simplify

1.复杂网络钓鱼攻击：使用人工智能技术的攻击者正在开发更具说服力和个性化的网络钓鱼攻击。人工智能算法可以抓取目标的社交媒体资料、电子邮件和其他来源信息，以创建高度可信和量身定制的网络钓鱼电子邮件，使用户更难识别和防范。

2.智能恶意软件：基于人工智能的恶意软件会变得更加复杂、具备更强的适应性和规避检测的能力。人工智能算法可以帮助恶意软件持续快速提高绕过安全措施的能力，使其更难以检测和缓解。

3.深度伪造攻击：人工智能深度伪造(Deepfake)技术可用于创建更具说服力和操纵性的攻击。黑客可以使用人工智能算法来创建高度逼真的音频和视觉模拟，从而欺骗目标执行错误操作。

4.自动化社会工程：人工智能可用于实施大规模自动化社会工程攻击(往往会结合深度伪造技术)。智能聊天机器人或虚拟助手可以被设计来模拟人类对话，诱骗个人泄露敏感信息或执行未经授权的操作。

5.人工智能辅助的网络间谍活动：国家黑客或高级威胁组织可能会利用人工智能算法来进行复杂的网络间谍活动。人工智能可以更有效地收集和分析目标，帮助对手收集战略情报，同时保持不被发现。

在不断变化的网络安全格局中，人工智能和大型语言模型正成为一股关键力量。从加快威胁检测到彻底改变事件响应，人工智能正在重新定义现有的安全技术、应用和策略。