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    当网络攻击遇上人工智能会如何呢?看完这篇,你可能会背后发凉!

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    发表于 2018-11-14 09:57:51 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
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    当网络攻击遇上人工智能会如何呢?看完这篇,你可能会背后发凉!
                              
                                 
    美国新疆福彩35选7机选网综合报道】研究人员称,当网络攻击遇到人工智能的时候,我们的网络可能会遇到更高级的攻击技术。  
                            
                           
    周四, 撰写了Darktrace报告的研究人员说,目前的网络攻击各种各样,包括从脚本攻击和网络钓鱼攻击到政府资助的高级攻击,而且政府资助的高级攻击还在继续演变。  
                            
                           
    然而,目前遇到的各种复杂的网络攻击,可以在未来通过使用人工智能而进一步发展。  
                            
                           
    在这份报告中,这家网络安全公司记录了过去12个月内监测到的三种活跃攻击。通过对这些攻击的分析,再加上一点想象力,这个研究团队创建了一些人工智能驱动恶意软件攻击的场景,而这些场景有一天会变为现实。  
                            
                           
    Darktrace报告中的攻击追踪主任Max Heinemeyer说:“我们预期人工智能驱动的恶意软件能利用语境来模仿人工操作人员的行为。但我们也预期相反的结果,就是先进的攻击者利用人工智能驱动的植入物来改进他们的攻击并让这些攻击能够更好地扩展?!?/font>
                            
                      

                         
                           
    第一起攻击事件涉及一家律师事务所的一名员工,他是网络钓鱼攻击的受害者, 这次攻击造成了Trickbot病毒感染。  
                            
                           
    Trickbot病毒是一种金融木马,这种木马会利用Windows系统的漏洞EternalBlue来攻击银行和其他机构的网络。这种恶意软件还在不断进化,目前已经装备了注入器、代码混淆、数据窃取??楹退ɑ?/strong>。  
                            
                           
    在这个案例中,Trickbot病毒感染了网络上的另外20台设备,这次感染导致了一场昂贵的清理过程。同时,这次攻击中还发现了Empire Powershell???,这种??橥ǔS糜谠冻痰?、基于键盘的感染后渗透。  
                            
                           
    Darktrace表示,在未来,人工智能驱动的恶意软件将能够自我传播,并利用每个漏洞危及网络。  
                            
                           
    Darktrace写道:“想想蠕虫攻击,比如WannaCry这种病毒可以自行解读目标环境,并相应地选择任何一种内网漫游技术,而不只依赖于单独一种内网漫游的形式(比如EternalBlue漏洞)?!?/font>
                            
                           
    例如,当病毒选择攻击的漏洞被修补了,那么它们就会转而使用暴力攻击、键盘记录和其他技术进行攻击,这些技术在过去的类似目标环境中被证明是成功的。  
                            
                           
    由于人工智能可以学习并“决定”使用什么种类的攻击技术,所以由人工智能驱动的恶意病毒并不需要传统的命令控制(C2)服务器。  
                            
                           
    在一家公用事业公司,一台装有恶意软件的设备使用了各种秘密策略和混淆手段来隐藏自己。   
                            
                           
    这台设备利用Amazon S3服务器下载了一份文件,这个服务器通过使用自签名SSL证书欺骗了标准安全控件,从而建立了一个后门进入了这个网络。接着通过端口443和80发送通信以进一步融入环境。  
                            
                           
    “进一步的公开来源情报(Open Source Intelligence,OSINT)表明,这个特定的威胁行动者使用替代的二重身技术来减少在其他基础设施中的可检测性,”Darktrace写道。  
                            
                           
    人工智能有可能进一步适应环境。和以前一样,语境化可以用来融入,但人工智能也可以用来模仿可信的系统元素,提高隐身能力。  
                            
                           
    报告建议:“人工智能驱动的恶意软件不会猜测常规商业操作的时间,它会去学习这种操作,它不会猜测植入的设备是使用Windows系统还是Linux系统,它也不会去判断Twitter还是Instagram哪个是更好的渠道。人工智能驱动的恶意病毒将能够理解在目标网络中占主导地位的通信是什么,并融入其中?!?/font>
                            
                           
    在最后一个例子中,Darktrace发现了一家医疗技术公司中存在的恶意软件。不过,这个发现有个特别之处,那就是数据被窃取的速度非常慢,而且被打包得很小,以至于这些数据窃取的过程避免了触发安全工具中的数据量阈值。
                            
                           
    这个恶意软件对一个外部IP地址进行了多个连接,但每个连接的容量都小于1MB。尽管数据包很小,但没过多久就有超过15GB的数据被盗。  
                            
                           
    通过淡化日常网络活动的背景,数据窃取背后的攻击者能够窃取病人的姓名、地址和病史。  
                            
                           
    人工智能不仅可以提供快速攻击的通道,还可以提供“慢速”攻击,还可以作为一种工具,用来了解哪种数据传输速率可以将窃取活动标记为安全解决方案。
                            
                           
    例如,人工智能驱动的恶意软件将能够动态调整数据盗窃速率和时间,从而在不被发现的情况下窃取信息,而不是依赖硬编码的阈值。  
                            
                           
    “人工智能驱动恶意攻击的推断是完全可以实现的。我们一方面看到了现有恶意软件的复杂特性,另一方面看到了人工智能动态理解语境。这两种特性的合并将标志着网络安全行业的一个范例转变。企业目前已经无法应对先进的威胁,比如使用遗留工具的新型蠕虫勒索软件?!?/font>
                            
                           
    该报告补充称:“当人工智能驱动的恶意软件被开发出来时,防御网络人工智能威胁是网络安全行业为下一阶段转型做准备的唯一机会。一旦妖怪从瓶子里放出来, 就再也回不去了?!?/font>


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    介是神马???!
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