CISO 成就式 AI 进攻指南 （ 英文 ）

生成性AI攻击的CISO指南

背景与影响

• 技术概览：生成性AI技术允许计算机生成高度仿真的人类可接受内容，包括文本、图像、音乐和代码。这项技术正在迅速普及，预计到2025年，所有产生的数据中有10%将由AI生成。

• 网络犯罪应用：网络犯罪分子利用生成AI技术增强网络钓鱼邮件、利用端点漏洞、执行商业电子邮件妥协（BEC）攻击和社会工程策略，以及生成新的恶意软件变体。ChatGPT等平台已显示被用于制作更具说服力和合法性的网络钓鱼邮件。

AI生成攻击的机制

1. 网络钓鱼：生成AI技术增强了网络钓鱼邮件的复杂性和真实性，通过模仿真实用户通信，诱导目标用户泄露敏感信息或输入凭据。

2. 端点利用：攻击者识别软件漏洞后，使用生成AI创建自动攻击有效载荷，通过特定代码或命令直接传递恶意有效载荷至易受攻击的系统和端点。

3. BEC与社会工程：通过特定信息的输入，生成AI用于参与对话，建立信任并操纵目标采取特定行动，如支付虚假发票、更改银行详细信息或提供敏感信息访问权。

4. 恶意软件创建：生成AI技术用于自动生成恶意软件变体，这些变体难以被基于签名的传统端点保护系统检测。

AI生成攻击的挑战

• 便利性：生成AI工具降低了网络犯罪的门槛，使得新犯罪分子能快速启动攻击。
• 音量与复杂性：使用生成AI的犯罪者数量增加导致攻击数量激增，同时攻击的复杂性也显著提升，使传统检测方法失效。
• 新型威胁：生成AI使得攻击更加难以检测，尤其是当它生成的邮件与真实邮件在语法、用词上几乎一致时。

真实世界案例

异常安全公司近期检测到的由生成AI工具创建的攻击，主要针对凭证网络钓鱼活动，展示了AI生成邮件的欺骗性与隐蔽性，难以通过常规手段检测。

AI生成攻击的严重性

• 威胁演变：商业电子邮件妥协已成为全球企业最具财务破坏性的网络犯罪之一。
• 攻击趋势：生成AI的引入加速了网络攻击的复杂性和频率，使得防范变得更加困难。

预防措施

• 行为数据科学：采用综合解决方案，结合行为数据科学方法、API架构和集成、组织与供应链洞察等技术，构建多层次防御体系。
• 实时监测：利用API集成实时监测不寻常活动，如地理位置变化、IP地址异常、设备登录异常等。
• 多渠道防御：连接Slack、Teams、Zoom等平台，深入了解身份信息，检测多渠道攻击。
• 智能分析：通过深度内容分析、身份建模和行为分析，识别并阻止可疑和AI生成的邮件。

结论

面对生成性AI带来的新型攻击威胁，传统安全措施已不足以应对。现代组织需要采用基于行为的AI技术驱动的解决方案，通过实时监测、智能分析和多层防御策略，以确保在生成AI技术不断演进的同时，组织的安全性得到充分保障。

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