如果您是 IT 专业人士或网络安全专家，您必须知道，当谈到网络攻击时，这不再是“是否”的问题，而是“何时”的问题。根据 Statista 的数据， 截至 2023 年，全球超过 72% 的组织受到勒索软件攻击的影响。威胁行为者不会根据公司的 按行业划分的特定数据库 规模或垂直行业进行区分。根据 KELA 的《2023 年第一季度勒索软件受害者和网络访问销售报告》，在 2023 年第一季度，制造业经历了最频繁的勒索软件事件（略低于 17%），其中 45% 的攻击发生在美国。第二大受攻击行业是专业服务，约占 15%，建筑业（8.6%）和医疗保健业（7.2%）紧随其后。随着机器学习 (ML) 和人工智能的出现，减轻网络安全威胁变得更加具有挑战性。
我们的网络研讨会深入探讨了人工智能如何彻底改变网络攻击，使其比以往任何时候都更加复杂和强大。人工智能能够分析大量数据集、识别模式并快速适应，这使其成为网络犯罪分子的强大盟友。
人工智能与网络威胁的结合体现在以下几个方面：
自动威胁检测
人工智能算法擅长自动识别漏洞并加以利用。网络犯罪分子利用机器学习模型扫描网络、应用程序和系统以查找潜在弱点，从而大大加快攻击的侦察阶段。人工智能网络攻击使威胁行为者能够快速执行大规模、协同攻击，压倒防御系统并造成大面积破坏。
精准定位
人工智能使网络犯罪分子能 就可以编辑关键字存储桶和关 够根据目标的特定弱点来个性化攻击，例如高度针对性和令人信服的网络钓鱼攻击。人工智能分析大量数据集来制作个性化电子邮件，诱骗毫无戒心的个人泄露敏感信息或做一些可能有害的事情。这种精确度和定制度增加了成功入侵的可能性，并降低了被发现的机会。不足为奇的是， 超过 90% 的网络攻击都是从网络钓鱼攻击开始的。
逃避防御机制
人工智能驱动的网络攻击可以动 电话数据 态调整和变异，以适应不断变化的网络安全防御。这些自我修改的代码可以从其环境中学习，改变其行为以避免被发现，同时渗透网络、泄露敏感数据并对各种规模的企业造成严重破坏。