网络威胁联盟 (CTA) 的但需警惕最新报告得出结论 ,GenAI帮助降低了恶意行为者的恶意入门门槛 ,并提高了他们的用G预期效率,即更快地创建令人信服的但需警惕深度伪造内容、发起网络钓鱼攻击和投资诈骗。恶意
不过 ,用G预期就目前而言,但需警惕它并没有让攻击者变得“更聪明” ,恶意也没有彻底改变网络威胁。源码下载用G预期 恶意行为者如何使用GenAI该报告基于 CTA 成员可获得的但需警惕数据和实证案例研究 ,解释了攻击者目前使用GenAI的恶意几个方面: 创建深度伪造视频和欺骗性图像 、克隆特定声音的用G预期录音、编写高度逼真的但需警惕电子邮件、信息和网站内容辅助创建恶意软件(但无法在没有额外人为输入和调整的恶意情况下创建恶意软件)优化命令和控制操作(例如,用于管理僵尸网络)传播错误信息和虚假信息(例如,用G预期以推动网络阴谋论、源码库影响选举活动)创建由AI控制的虚假社交媒体账户网络(机器人农场)分析人员发现 ,“虽然AI创新无疑具有强大功能,但到目前为止,它们只是逐步提升了对手的能力,并没有创造出全新的威胁。” 挫败AI增强的威胁迄今为止 ,基础的模板下载网络安全实践——定期软件更新、多因素身份验证 、离线数据备份 、终端监控 、行为分析等——对于抵御所有威胁(包括那些由AI增强的威胁)仍然至关重要 。 但对抗后者还需要结合技术解决方案(如深度伪造检测器)以及更为重要的持续教育、获取特定技能(如知道如何进行事实核查 、反向图像搜索、验证元数据等)和鼓励批判性思维 。 CTA 分析师切尔西·康纳德指出:“企业应强调以内容分析为重点的免费模板培训,并培养一种健康怀疑的文化。应鼓励员工提出诸如‘是我发起的这个请求吗?’或‘这次通信与之前的交流一致吗?’等问题。” “其他防御措施可以依赖于技术和流程相结合的措施 。技术工具可以分析内容是否被篡改 ,例如音频不匹配。高防服务器当这些工具不足时 ,企业可以依赖基于流程的措施,包括多渠道验证 、双重审批或预先安排的认证短语,以提供关键保障 。” 好消息是 ,对手对GenAI的使用尚未达到炒作的程度,云计算如果企业和机构行动迅速,他们可以部署防御措施来阻止大多数由AI增强的威胁 。 |
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