人工智能不僅僅是針對(duì)網(wǎng)絡(luò)防御的。一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，未來將會(huì)看到人工智能驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)攻擊的部署。

由ESET Security發(fā)布的一篇研究論文“人工智能能否為未來惡意軟件提供什么？”發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)、跟蹤和緩解AI網(wǎng)絡(luò)攻擊比現(xiàn)在更難。除了使用自動(dòng)化的惡意軟件外，還有各種其他惡意應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

它可以很容易地被攻擊者用作工具，攻擊者可能會(huì)使用AI來檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)安全防御者，通過將合法信息與虛假新聞相結(jié)合來生成新的內(nèi)容，例如網(wǎng)絡(luò)釣魚電子郵件，高質(zhì)量的垃圾郵件以及傳播虛假信息 - 這可以通過學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)它說，受害者的偏好。

在網(wǎng)絡(luò)安全支持者更加困難的情況下，人工智能還可以幫助惡意行為者識(shí)別其生成內(nèi)容中的模式和錯(cuò)誤，從而為他們提供“增強(qiáng)”內(nèi)容的機(jī)會(huì)。

AI也可以幫助找到最有效的攻擊技術(shù)?！翱梢猿橄蠛徒M合攻擊技術(shù)，以確定最有效的方法。這些可以優(yōu)先考慮未來的開發(fā)。如果防御者使其中一個(gè)向量無效，攻擊者只需要重新啟動(dòng)算法，“研究表示。

在選擇目標(biāo)時(shí)，可以利用AI來確定訪問者是否值得攻擊并使用惡意軟件為其提供服務(wù)。其他應(yīng)用程序包括通過自己的修改感染應(yīng)用程序并攻擊弱互聯(lián)網(wǎng)連接的安全攝像頭和其他物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備。

然而，盡管人工智能涉及的危險(xiǎn)性明顯不同，但也有局限性?！盀榱擞行У厥褂脵C(jī)器學(xué)習(xí)，需要大量的輸入樣本，每個(gè)樣本都必須正確標(biāo)記。這需要花費(fèi)很多時(shí)間，即使輸入結(jié)果也不能保證?！?/p>

危險(xiǎn)很多，但也存在局限性

盡管人工智能涉及的危險(xiǎn)性明顯不同，但也有局限性。“為了有效地使用機(jī)器學(xué)習(xí)，需要大量的輸入樣本，每個(gè)樣本都必須正確標(biāo)記。這需要花費(fèi)很多時(shí)間，即使輸入結(jié)果也不能保證?！?/p>