大语言模型的五大网络安全创新热点

在这个威胁不断加剧的时代，人工智能 (AI) 和大型语言模型 (LLM)已成为推动网络安全变革的核心力量。

让我们来看看人工智能、大语言模型和不断发展的网络安全格局之间的动态协同作用。从彻底改变威胁检测到重塑事件响应策略，这些技术将不断发展——组织必须以新的方式保护其数字资产。在本文中，我们将寻求了解人工智能和大语言模型技术对现代网络安全系统的影响。

人工智能的强大之处在于处理命令和执行任务的能力，能够以人类难以想象的速度处理信息。网络安全的大部分内容都基于数学——最简单的例子就是密码复杂性。六个字符的密码比十六个字符的密码更容易解​​密或暴力破解。许多网络安全都植根于同样的概念。

以下是人工智能和大语言模型激发的五大网络安全创新热点：

• 数据处理、效率和可扩展性：人工智能技术擅长以非常高的速度处理大量数据。
• 模式识别和异常检测：算法可以识别数据中人类分析师无法察觉的微妙模式和异常。
• 持续学习和适应：人工智能和大语言模型技术可以不断从新数据中学习并调整其模型，以提高效率或做好更好的准备。
• 自动决策：系统可以高效、智能地做出复杂的决策，根据预定义的规则和模式自主采取行动。
• 多模态数据分析：人工智能和大语言模型技术可以分析多种类型的数据，无论是文本、图像、视频，甚至是网络流量等数字数据。

值得注意的是，这些影响适用于防御性和进攻性网络安全策略。正如攻击者可以利用人工智能技术更好地分析非法获取的安全日志一样，网络专业人员也可以利用人工智能的模式识别功能来更好地防御对日志的未授权访问。

人工智能和大语言模型在网络安全领域的七大应用场景

以下是目前人工智能技术推动的七种顶级网络安全最佳实践和应用场景：

1.异常检测
凭借分析大量数据的能力，人工智能驱动的系统可以识别表明网络威胁的模式，从而更快地检测和响应潜在的攻击。

网络流量通常是可靠的，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着增强对异常活动的监控。通过更好的异常检测，您不仅可以保护您的组织免受威胁，还可以确保核心业务功能按预期继续运行。

AI 工具示例： Vectra

2.自动事件响应
现代企业的事件响应可能很慢，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组织的成功至关重要。可以通过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

3.行为生物识别
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是谁，而无需使用密码或密钥。

以查看电子邮件为例，每个人的软件交互行为都有独特之处。有些人通过 Tab 键浏览表单，而另一些人则单击输入框，击键的时间间隔和节奏也有不同。现在，快捷键的使用、语言怪癖和平均打字速度都可以在网络安全中进行分析。人工智能现在可以识别用户之间的这些类型的一致性，并识别授权用户何时以不同的方式输入信息。

AI 工具示例： BioCatch

4.网络钓鱼检测

流行的电子邮件服务器和客户端多年来一直进行网络钓鱼检测，但网络钓鱼仍然是网络安全中的第一大漏洞。通过将人工智能层集成到系统中，系统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，并在识别时部署自动缓解策略。

AI 工具示例： Cofense

5.恶意软件检测

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菌株。

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： Cyber​​eason

6.用户认证

人工智能监控与用户相关的信息，现在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是可用于确定用户真实性的数据点的示例。

AI 工具示例： Plurilock

7.安全自动化

安全任务有时可能很平常，而有时则实施起来非常复杂。这两个事实常常导致网络安全防御实施不力。自动化安全任务可以帮助保护您的业务，而人工智能可以帮助您识别技术堆栈中的自动化机会。

一些可以自动化的安全任务：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

恶意人工智能的五大网络攻击场景

1 . 复杂的网络钓鱼攻击：人工智能攻击者可能会开发出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社交媒体资料、电子邮件和其他来源，以创建高度可信的网络钓鱼电子邮件或针对个人目标量身定制的消息，使用户更难识别恶意意图。

2 . 智能恶意软件：基于人工智能的恶意软件可能会变得更加复杂、更具适应性和规避性。人工智能算法可以使恶意软件从其环境中学习、绕过安全措施并适应新的防御措施，从而使其更难以检测和缓解。

3 . Deepfake 攻击：人工智能生成的 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，从而可能欺骗人们执行错误操作。

4 . 自动化社会工程：人工智能可用于大规模自动化社会工程攻击。智能聊天机器人或虚拟助手可以被设计来模拟类人对话，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：民族国家行为者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、分析和分析目标，帮助对手收集战略情报，同时保持不被发现。

结论
在不断变化的网络安全格局中，人工智能 (AI) 和大型语言模型 (LLM) 的集成成为一股关键力量。从加快威胁检测到彻底改变事件响应，人工智能的精度和适应性重新定义了现有的安全策略。随着组织在不断发展的数字领域中前进，拥抱人工智能应该是当务之急，它使我们能够主动保护数字资产。

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是打造强大网络安全防御的最佳方式。