AI 驅動的網路攻擊：如何偵測、預防及抵禦智慧型威脅

AI 驅動的網路攻擊使用人工智慧和機器學習，以更快的速度、更高的精確度和更大的欺騙性進行攻擊。這些行動超越了傳統的網路威脅，可從每次嘗試中學習，並適應其目標。與遵循靜態規則的傳統方法不同，這些攻擊可以即時轉移，通常具有類似人類的行為。

為了說明這一點，請想像一封會根據您的職稱調整語氣的網路釣魚電子郵件。這封電子郵件聽起來就像您的財務長會傳送的訊息 - 緊急、精緻，並提及目前的預算事宜。在幕後，AI 利用關於您角色的公開資料精心製作了這封電子郵件。您點選附件，但似乎什麼都沒有發生。您沒有看到的是，惡意軟體默默地嘗試不同的方式來繞過您公司的防禦系統，不斷轉換策略，直到找到有效的方法為止。這不再是假設的情況。它正在發生。

以 AI 為基礎的網路攻擊包含各式各樣的智慧型威脅媒介，從以意想不到的方式操控系統的深度學習攻擊，到模仿人類決策的認知駭客策略。這標誌著從簡單的入侵攻擊轉變為演算法驅動的入侵攻擊，即使是先進的防禦系統也無法招架。

讓我們來探討這些威脅在現實世界中是如何發生的。從冒充詐騙到深度內嵌的有效負載，攻擊者正利用 AI 以前所未有的層級擴大入侵規模並使入侵個人化。這些策略通常會結合社交工程與自動執行程式碼。瞭解這些攻擊的結構有助於建立有效的緩解策略。 

AI 的多樣性讓一系列的攻擊形式成為可能，而這些攻擊形式往往是為了繞過技術防禦和人類直覺而設計的。

AI 可以產生利用信任和熟悉感的策略，讓社交工程變得更快、更可擴展、更難被發現。

• 模仿企業語氣和詞彙的文字
• 使用視訊語言模型的教學與指導
• 合成影像或憑證以支援身份詐騙

威脅並不是理論上的。在各行各業中，實際的公司正在應用 AI（無論是在防禦或營運上）來解決長期以來的挑戰。這些使用案例突顯了平衡網路安全、生產力和適應性的實際實作。

以下所有範例均取材自OPSWAT 客戶的實際部署。雖然每個範例都反映了不同的業務需求，但共同點都是使用智慧型解決方案來安全地解決實際問題。

組織如何抵禦這種智慧型、適應性強的威脅？

好消息是，人工智能也可作為防禦者的力量倍增器。從自動檔案檢查到政策驅動的執行，正確的工具可以提供強大的反制措施。但成功需要的不只是技術。它需要策略、治理和跨功能的協調。

防禦需要採用 AI，但以您的條件為準：

• 將多層掃描 (多重掃描、CDR、沙箱) 整合到每次檔案交換中
• 使用特定領域的 AI 模型，而非公開的 LLM
• 建立內建安全性的系統，而非後加的系統

AI 威脅不僅是技術上的挑戰，也是人類的威脅。為了讓您的員工為突如其來的攻擊做好準備，請考慮這些先發制人的措施：

• 訓練員工辨識 AI 產生的內容
• 在技術和營運團隊中建立 AI 素養
• 在專家知識離開工作崗位前將其擷取，然後將其數位化以便重複使用

回應計畫也必須演進。在處理適應性、AI 驅動的威脅時，傳統的劇本可能會有所不足。團隊需要考慮更快的決策週期和更複雜的攻擊行為。您可以這樣做：

• 包括人工智能產生異常的跡象
• 測試針對模擬智慧型威脅的回應
• 記錄和分析持續改善和審計準備的行動

隨著網路攻擊變得越來越聰明，檔案傳輸仍然是易受攻擊的切入點，尤其是在作業環境中。這正是安全 Managed File TransferMFT) 解決方案發揮關鍵作用。與臨時傳輸方法不同，MFT 平台提供政策式控制、稽核追蹤和分層掃描，這些都是抵擋現代 AI 增強威脅的必要條件。

OPSWAT 產品副總裁 Jeremy Fong 強調了這種演進："MFT 過去是關於業務效率。如今，它關係到可視性、控制和合規性。我們已從單純移動檔案，轉變為顯示這些檔案是如何被檢查、保全及追蹤的。這種轉變反映出，面對日益智慧化與自動化的網路威脅，對於透明度與可稽核性的需求與日俱增。

OPSWAT的MetaDefender MFT 結合了多層防護與集中管理。它可以根據使用者角色、資產風險，甚至檔案來源來強制執行政策。正如 Jeremy Fong 所說：「我們建置這個平台的目的，是要在空氣隔離和 OT 環境中運作。它不僅安全，還符合團隊的實際運作方式。