摘要：
勒索软件与AI时代的防御策略
随着人工智能（AI）驱动的勒索软件攻击日益增多，组织需要提前做好准备，以应对未来的威胁。全球网络犯罪成本预计将显著增长，达到13.8万亿美元，相较于2023年的数值增长69%。勒索软件攻击的频率和复杂度均呈上升趋势，导致业务损失高达数百万美元。
AI时代面临的挑战与机遇
- AI技术的应用：AI技术正逐渐被不良行为者利用，包括生成AI在内的AI平台可用于勒索软件的侦察与开发，增加了网络威胁的数量与影响。AI的广泛应用也意味着更高的风险与机遇并存，需要组织评估自身防御能力，通过获取勒索软件准备情况记分卡来量化风险等级，进而优化网络安全状况。
勒索软件攻击的现状
- 平均赎金支付额增长：自2022年第一季度起，平均赎金支付额显著增长，从21.2万美元增至74万美元，呈现出爆炸式增长的趋势。
- 目标行业：教育、建筑业和中央/联邦政府成为勒索软件攻击的热门目标。
- 停机时间：每次攻击的平均停机时间为73天，显示出勒索软件对业务运营的严重干扰。
AI的作用与威胁
- AI技术的双刃剑：尽管AI可以被用来发动攻击，但同样也可以增强防御能力。AI和机器学习（ML）技术在网络安全领域的应用日益广泛，通过自动化、大规模处理和高效执行，为防御者提供了新的工具和策略。
勒索软件准备策略
- 评估与增强：使用勒索软件准备情况记分卡评估组织的威胁档案和网络安全状况，提供降低风险和提高安全性的建议。
- 防御加固：修补程序管理、员工教育、访问控制、网络架构优化、电子邮件过滤、数据保护、备份策略、事件响应规划和高级防御策略（如SIEM/SOAR）是关键的防御措施。
- 主动防御：实施AI驱动的解决方案，如AI驱动的SIEM、加强Web应用程序安全、MFA等，以增强检测和响应能力。
- 恢复与持续改进：制定全面的事件响应计划，进行测试和验证，优先恢复关键资产，沟通计划，并持续改进恢复流程。
结论：
在AI驱动的勒索软件攻击成为常态的情况下，组织需要采取主动防御措施，利用AI技术优化网络安全策略，同时加强数据保护、事件响应和恢复流程。通过综合运用技术手段和管理策略，组织可以更好地抵御勒索软件攻击，确保业务连续性和数据安全。
