黑客用机器学习发动攻击的九种方法 (产品供销 - 其他产品)
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黑客用机器学习发动攻击的九种方法 | |
机器学习算法是一柄双刃剑，既可被用来改进和加强网络安全解决方案，帮助人类分析师更快地分类威胁和修复漏洞，也会被黑客用来发动更大规模、更复杂的网络攻击。 机器学习和人工智能正在成为新一代威胁检测和响应工具的核心技术，帮助网络安全团队增强了动态学习和自动适应不断变化的网络威胁的能力。 然而，一些攻击者也在使用机器学习和人工智能来增强网络攻击能力，逃避安全控制，并以前所未有的速度发现新的漏洞，并带来毁灭性的后果。以下是攻击者利用这些技术的几种最常见方式。 垃圾邮件，垃圾邮件，垃圾邮件 Omdia分析师Fernando Montenegro表示，数十年来，防御者一直在使用机器学习来检测垃圾邮件，垃圾邮件检测也是机器学习的最佳初始用例。 但是，如果垃圾邮件过滤器泄露了检测方法（或评分标准），那么攻击者可以用它来优化攻击行为。例如攻击者会使用合法工具提高攻击的成功率。“如果你提交的内容足够频繁，攻击者可以重建（邮件检测）模型，然后针对性优化攻击以绕过这个模型。” 易受攻击的不仅仅是垃圾邮件过滤器。Montenegro指出：任何提供分数或其他输出信息的安全供应商都可能被滥用。虽然并非所有厂商都有这个问题，但如果你不小心，就会泄露有用的输出信息，攻击者可以将其用于恶意目的。 “更好的”网络钓鱼电子邮件 攻击者不只使用机器学习安全工具来测试他们的邮件能否通过垃圾邮件过滤器。安永技术咨询公司合伙人亚当马龙表示，攻击者还会使用机器学习来创建网络钓鱼电子邮件。黑客们在犯罪论坛上兜售这类服务和工具。可用来生成“更好的”网络钓鱼电子邮件，包括生成虚假角色来推动欺诈活动。 机器学习允许攻击者以创造性的方式自定义网络钓鱼电子邮件，经过优化以触发参与和点击。他们不仅优化电子邮件的文本，人工智能还可用于生成逼真的照片、社交媒体资料和其他材料，以使交流看起来尽可能合法。 猜测密码 马龙指出，犯罪分子也在使用机器学习来更好地猜测密码。“我们已经看到了基于密码猜测引擎的频率和成功率提升的证据。”他说。犯罪分子正在开发更好的字典并破解被盗的哈希值。 他们还使用机器学习来识别安全控制，马龙说，“这样他们就可以减少尝试并猜出更好的密码，并增加他们成功访问系统的机会。” | |
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