摘要：使用AI长矛攻击AI盾牌。 01ai上升：秘密战争在双刃剑下具有快速AI技术开发
摘要：使用AI长矛攻击AI盾牌。 01AI上升??：随着AI技术的快速发展，在技术的双重刀片下进行秘密战争，网络安全促进的威胁变得越来越复杂。攻击方法不仅更好且隐藏，而且还诞生了一种新形式的“ AI Hacker”，它已经能够触发各种新型的网络安全危机。首先，生成的AI重塑了在线欺诈的“准确性”。简而言之，这是对传统的网络钓鱼攻击的智能。例如，在更准确的情况下，攻击社会中的数据来训练AI模型，以批次，模仿特定用户的模拟写作方式或语言实践开发个性化的网络钓鱼电子邮件，实施“ -customize”骗局，绕过传统的垃圾邮件过滤器，并完全m M. M. M. M. M.攻击的成功率。接下来是最杰出的深层和身份模仿。在AI技术之前，传统的“面部欺诈”，尤其是BEC FRAUD被称为“业务电子邮件妥协”，尤其是该攻击使用发件人欺骗商业或金钱信息，或者通过拒绝电子邮件作为您的领导者，同事或业务伙伴来获取其他重要信息。现在，“面部变化”确实发生了。 AI生成的面部变化和声音变化可以产生公众人物或亲戚和朋友的身份，以欺诈，操纵公众舆论甚至政治干预。就在两个月前，上海公司的财务总监收到了“主席”的录像会议的邀请。由Ibang Party AI使用来换脸，并声称他必须支付紧急“外国合作押金”。董事按照指示将380万元人民币转移到指定帐户，后来发现是一个使用深层宽恕技术犯罪的外国欺诈帮派。第三个是自动攻击和利用弱点。人工智能技术的进步有LED到许多情况以改变情报和自动化，对于网络攻击也是如此。攻击可以使用AI自动调节系统弱点，生成动态攻击代码并对目标实施意外快速攻击。例如，AI驱动的“零日攻击”将在发现这些弱点后立即编写和执行恶意程序，这与传统的防御系统无关，以实时响应。就在今年的春季音乐节上，Deviceek的官方网站遇到了3.2TBPS超大的DDOS攻击。黑客同时通过穿透API来注入对抗样本，体重减轻的驯服导致主要服务瘫痪了48小时，直接经济损失超过了一百万美元。后来，监测了长期美国国家安全局的痕迹。数据污染和适度的弱点也是一个新的威胁。攻击通过种植错误信息推动了不正确结果的AI输出（i.e。，数据中毒）在AI培训数据中或使用自己的模型缺陷 - 可能会对主要领域的Seguridads造成直接威胁，并可能导致灾难性链条的后果，例如自动驾驶系统的“被禁止访问”的自动驾驶系统，因为签署的速度是“签署的速度”，因为与医学误解或医疗误解一样，或者是一个新的误差，或者是一个新的误解，或者是一个新的误解，或者是“签名”或“或者”。由AI驱动的网络安全和传统的保护模式已变得薄弱，尤其是对AI模型的安全性保护，工业国防应用，更多的政府级别和国际合作的关键。系统地超出了构建的攻击模型保护，敦促AI产生暴力，歧视或插图。为了避免LLM的“越狱”，各种模特公司都尝试了。例如，Anthropic于今年2月发布了“宪法的分类器”。这里的“宪法”是指欣annot的自然语言政策。作为基于措施的合成数据度量，通过确定允许和限制内容来实时监控输入和输出内容。在测试基准条件下，Claude3.5模型在保护分类的情况下，将高级越狱尝试的成功率从14％提高到95％，这大大降低了AI的“越狱”风险。除了基于模型和更一般的防御方法外，行业级别防御的应用也有资格。基于方案的保护在其领域成为崩溃的主要点：金融行业通过AI风险控制模型和多胶体建立反欺诈障碍DAL数据分析，开放的资源精神系统枕头使用智能技术狩猎弱点来快速响应零日的威胁，而企业敏感信息保护则取决于AI驱动的动态管理和控制系统。例如，新加坡国际网络周提出的思科提出的提案可能会干扰员工提交的敏感数据的查询请求，以实时聊天，并自动生成遵守审计以操作封闭管理循环的报告。在宏观层面，政府与国际之间的跨区域合作也加速了。新加坡网络安全局发布了“人工智能安全性指南”，该指南通过强迫部署本地化和数据机制来防止AI滥用，并为AI在网络钓鱼攻击中伪造的身份身份嵌套保护标准；美国，英国和加拿大同时也取消了“ AI网络代理计划”，该计划重点介绍了对APT的实时可信赖的研发和攻击的审查，并通过联合安全真实的安全系统来增强集体防御能力。那么，AI可以在最大程度上使用什么方法来应对AI的网络安全挑战？ “将来，需要安全和情报中心，并且围绕它们建立了新的系统。”在第二个网络安全创新论坛中，Qingteng Cloud Security的创始人Zhang Fu在他的分享中强调，AI是未来网络安全防御系统的主要部分。 “在一年中的三分之一之内，AI将恢复现有的安全行业和所有2B行业。将构建产品以实现所有无人陪伴的效率和提高。将来，该产品将被AI（而不是用于人类）使用。“在大多数情况下，这些产品将被AI使用，而不是AI，而不是为人类使用。“未来产品是针对人工智能”的：一年前，微软迅速，准确地推出了智能的Microsoft Security Copilot Coin Security，以检测，调查和响应安全事件；一个月前，它向主要领域（例如网络钓鱼攻击，数据管理和身份管理）发布了自动帮助的AI代理。 Microsoft添加了AI开发的六个新代理商NA自我开发，以扩大安全副本功能。其中三个用于帮助网络安全人员筛选警报：网络钓鱼分类代理查看网络钓鱼警报并滤除错误警报；其他两个研究的权限通知，以查看未经授权使用员工业务数据的信息。进行了与Microsoft Entra合作的访问优化代理，指出不安全的用户访问策略，并提出单击维修解决方案供管理员执行。集成的漏洞代理和设备管理工具，以帮助快速找到弱终端并应用操作ING系统补丁。情报共享代理人的威胁构成了可能威胁组织系统的网络安全威胁的报道。 03 Wuxian：对高水平智能机构的L4级保护非常一致。在中国，为了达到真正的“自动驾驶”水平，在全球范围内，Qingteng Cloud Security启动了全面的安全智能机构。通过与多个代理商进行合作，分开劳动和合作，并分享替代计划。动态优化决策路径；工具调用包括由恶意代码分析驱动的主机安全日志查询，网络威胁网络和LLM；环境感知实时捕获主机资产和网络信息；知识图动态存储实体协会以帮助决策；多态度通过分配任务和共享信息并执行相似的任务来共同努力。目前，“ Fuxian”已经在三个更多地理解科学应用程序应用程序应用程序，货币货币和输出第二安全性中表现出了最好的最佳状态。在传统的安全操作中，识别大量警报的真实性需要时间和精力。获取一个局部警报，以增强权威为例：没有警报评估代理的NO形式会自动研究威胁属性，对工具链的呼叫，例如过程许可审查，父母过程监视，程序签名验证等。GTENG警报测试，该系统可实现100％的警报范围，评估和准确性99.99％，并使Manu -Manu工作量减少了95％以上。面对诸如Webshel??l攻击之类的真正威胁，代理商通过跨二维关联（例如尚未获得功能代码和文件许可审查）来确认攻击的有效性。传统上，它需要许多部门之间的合作，并需要几天的深度监控（例如恢复上层途径，横向评估影响）。现在，该系统自动链接到数据流，例如主机日志，网络流量，行为基准等，以生成完整的链链报告，并迫使响应期从“天”到“分钟”。 “我们的主要主要是扭转AI与人民之间的合作关系。AI可以用作合作，从L2跳到L4，也就是说，从帮助驾驶到先进的自主驾驶。” Qingteng Lianc副总裁Hu Junhuang, shared, “as could adapt to AI to moreSituations, the success rate of decision-making is higher, and we can gradually think about more responsibility, so that dividing the responsibilities between people and AI will change. "In the scenario of traceability analysis, the first thing is that webshel??l alarm triggers" Formless AI "-Driven Multi-Alante Security Team to adjust traceability:" Experts and Experts Judgment "Develops在平行活动中，例如研究内容，作者的跟踪并生成了类似的任务，例如《警报报警》的作者。可追溯性，目录调查和过程监控。 “安全调查员”代理调用日志日志工具，并正在快速锁定它。编写资源以及相关的主机10.108.108.23（日志的Access被发现发现高频联系）。代理IS Dynamic通过威胁图扩展了线索，从单个文件挖掘到HO的过程和层。按层和研究专家总结工作结果并全面确定风险。该过程可防止手动检查在几天内需要几个小时才能花费数十分钟的时间，从而将攻击链接降低了准确性，超越了先进的人类安全专家，该链接可以监视没有死角的运动路径的车道，而红色团队的审查还表明，很难避免地毯风格。 “大型模型比人造更好，因为它可以彻底研究边缘，角落，而不是排除基于经验的可能性低的情况。” Hu Jun解释说，“这相当于更好的宽度和深度。”在完成对复杂攻击的调查之后，遵守令人震惊的攻击，遵守令人震惊的搜索和调整线索的搜索和调整报告和发展的报告和发展 - 经常 - 工作和努力 - 工作和努力。 AI可以单击摘要，清楚地显示了以视觉时间表的形式进行攻击的过程，例如胶片像胶片一样自动在链条A Band的主框架上示意AOF攻击使用AI自动，个性化和隐藏攻击；另一方面，国防党需要加速现代技术，并通过AI增强发现和响应能力。将来，进攻与国防之间的AI技术竞争将决定网络中的一般安全状况，改善安全代理将是平衡风险和发展的关键。 “无形”安全代理为安全体系结构和授予级别带来了新的更改。 “无燃料”实质上正在改变使用AI的方式。它的突破在于对数据的多维理解，保护策略的生成以及对有机整体的决策的解释的转换 - 从AI使用的先前模型作为一种工具，以使AI自动自动工作。通过评估异源数据，例如日志，文本和流量，系统可以获得线索攻击前的APT活动的S建立了一个完整的攻击链。更重要的是，其决策过程的视觉推理和解释使黑匣子令人震惊的传统工具“知道它是什么，而不是为什么它是”历史 - 安全团队不仅会看到威胁，而且还了解威胁的进化逻辑。这种现代的本质是从“损失的劳动力”跳到“为未来做准备”的范式，这是对进攻和防御性游戏规则的重新定义。 “ Failless”就像具有数字直觉的猎人：通过实时建模微型行为特性，例如实时记忆操作，它可以发现自定义部队摆脱巨大的噪音；对发动机管理的动态攻击继续评估资产风险权重，以确保保护源准确地投资于基本系统；情报情报消化的明智机制平均每天将10,000个警报转换为可能的DEfense指示，甚至预测攻击变体的进化方向 - 当传统解决方案仍在忙于处理发生的侵略时，“ Failess”正在预测并预测下一步的行动。张富说：“ AI智能中央系统（高级安全代理商）的诞生将完全恢复NetW Security Sceneork。我们唯一需要做的就是占据这一机会。”
