如何防範 AI 驅動的網路攻擊？

並非所有 AI 應用程式都是安全的，而且許多都容易受到漏洞影響。AI 就像一把瑞士刀——如果落入錯誤的人手中，可能造成的損害規模將是災難性的。

各國技術安全機構在其最新公告中已向全球使用者警告 AI 中的技術問題，例如對抗性攻擊、資料投毒、提示注入、模型反演，以及幻覺利用。AI 被視為創新的標誌，同時也可被用來發動複雜的網路威脅。AI 驅動的網路攻擊鎖定電信、醫療保健、金融科技和 IT 等產業，甚至也會攻擊政府。

本指南將探討 AI 網路攻擊如何運作、其不同類型，以及如何防範 AI 驅動的網路攻擊。

什麼是 AI 驅動的網路攻擊？

簡單來說，AI 網路攻擊是由使用 AI 來設計並部署威脅的人所發動的攻擊。例如，如果某人使用 AI 撰寫惡意程式碼，並將其注入使用者裝置上的應用程式中，那就是 AI 生成網路攻擊的一個例子。

AI 可用於進行研究、對受害者與威脅進行偵察，並向使用者提供如何蒐集個人與敏感資料的建議。當威脅行為者能夠繞過 AI 的審查規則與模型偏差時，他們可能對全球生態系統帶來巨大危害。

AI 服務可協助威脅行為者隱藏其身分，造成 資料外洩，並在數位世界中更好地掩蓋其行蹤。他們可以提出問題並獲得協助，藉由取得對關鍵決策的答案，尤其是在法律問題方面。AI 服務也可以協助保護人們免於非法和醫療聯絡。

網路犯罪分子如何利用 AI 發動攻擊？

網路犯罪分子可以利用 AI 提升其攻擊成效並改變其攻擊路徑。AI 可用於即時修改並適應 AI 威脅偵測技術，使其攻擊更難以被偵測到，即使使用最新的網路安全工具也是如此。AI 技術可協助攻擊者在組織做出反應之前更快速地發動攻擊。它可以提高其複雜程度，並隨著時間推移繞過現代規避技術。AI 可協助攻擊者記錄組織為防禦其戰術所採取的所有安全措施，並為其制定反制策略。

惡意 GPTs 可以回應使用者提示產生智慧型文字，並讓他們在應對攻擊時更加棘手。由 AI 啟用的勒索軟體是一個真實存在的問題，而攻擊者可以使用各種 AI 和 ML 技術來鎖定不同的業務營運與模型開發領域。資料投毒攻擊涉及將偽造或誤導性資訊注入訓練資料集，以影響組織模型的準確性與客觀性。有些攻擊可以對模型資料施加細微變更、造成錯誤分類，甚至竄改目標的參數與模型結構。

常見的 AI 驅動網路攻擊類型

以下是最常見的 AI 驅動網路攻擊類型：

社交工程攻擊

以 AI 為基礎的社交工程攻擊正變得非常普遍。AI 演算法可用於研究、撰寫精心設計且具說服力的電子郵件，並操縱人類行為。它們可以說服目標轉移資金以及高價值資產的所有權。AI 生成的電子郵件可以說服目標授予系統存取權限，並誘使他們交出敏感資訊。駭客可以建立並採用特定的人設，並打造能獲得真實關注的逼真情境。他們可以撰寫個人化訊息，並建立如影片畫面、音訊錄音及其他元素等多媒體素材。

深偽

攻擊者可以建立常見於網際網路上的深偽內容，並模仿官員。對於高知名度事件而言，假訊息活動與假新聞正變得極為普遍。例如，攻擊者可以使用組織中某個官方實體的既有影像素材，並建立經過竄改的影片畫面與語音錄音。他們可以使用 AI 模仿該人的聲音、複製其臉部，並指示該人執行特定動作或下達指令。組織中的其他所有人都會因此受騙，因為這些深偽內容極度逼真，且沒有人能分辨真假。

AI 惡意軟體與網頁擷取機器人

網路攻擊者正為惡意軟體配備 AI 能力，以規避偵測軟體並適應對抗措施。基於 AI 的惡意軟體可從失敗的攻擊中學習、調整行為，並自動尋找新的弱點。基於 AI 的網頁爬蟲機器人也能規避標準的機器人偵測方法，例如 CAPTCHA 和速率限制器。這些機器人會從網站擷取大量敏感資料，包括個人資料與競爭相關資料。它們會模仿人類瀏覽模式、為其 IP 輪替代理，並調整其時序以避免觸發安全警示。這使其對於在線上儲存客戶資訊或機密資料的企業而言，具有高度惡意性。

如何偵測 AI 驅動的網路威脅？

AI 網路攻擊需要先進的監控硬體與行為分析工具。請留意異常的網路使用模式、資料存取請求或登入嘗試，這些都可能是 AI 驅動活動的特徵。由於 AI 驅動的攻擊可能以機器速度執行，因此異常的流量或活動速率激增應立即觸發警報。

利用異常偵測工具建立日常作業標準並識別偏差。這些工具需要同時沿著多個不同維度監控使用者與系統活動。例如，帳戶開啟異常的一組資源，或在離峰時段執行此類操作，可能表示 AI 驅動的攻擊。

採取漸進式、反覆迭代的防禦測試——AI 系統會在大規模攻擊前先緩慢測試。部署誘餌系統以引出並揭露 AI 攻擊者，而不必讓實體資產承受風險，並藉此了解其戰術。

系統化檢查驗證記錄，尋找不可能的旅行模式或來自兩個地理位置的同時存取。AI 環境可能會透過分散式網路嘗試繞過地理空間封鎖。您也應搜尋異常的資料外洩模式，因為 AI 攻擊會以旨在避開基於流量偵測工具的模式來外洩資料。

防範 AI 驅動網路攻擊的最佳實務

防範 AI 驅動網路攻擊的第一步，是了解犯罪分子使用哪些手法來提升其能力並造成資料外洩。AI 演算法可以像人類一樣解決 CAPTCHA，並透過劫持帳戶竊取敏感資訊。駭客可以利用 AI 破解密碼、發動暴力破解攻擊，並強行進入網路與系統。

他們也可以利用 AI 監聽您的鍵擊、分析過往模式，並以高達 95% 的準確率猜出密碼。音訊指紋辨識是網路犯罪分子用來複製您聲音並對您的家人與朋友加以利用的另一種手法。既然您已了解 AI 的一些常見用途，就可以防範 AI 驅動的網路攻擊。以下是一些可行的方法：

啟用多重要素驗證

多重要素驗證會增加一層 AI 無法繞過的額外安全防護。攻擊者將需要存取多個裝置，並在不同形式的身分驗證之間切換。這會讓入侵您的帳戶變得更加困難。您可以混合使用生物辨識、驗證器應用程式和一次性密碼。即使攻擊者能猜出您的密碼並突破第一道防線，額外的防禦層也會阻擋他們。

使用高強度密碼

在 ChatGPT 出現之前，就已經需要高強度密碼。但現在您需要超高強度密碼。這表示您需要建立包含字母、數字和符號組合的密碼。在其中使用特殊字元，並讓密碼長度超過 15 個字元。不要對所有帳戶使用相同密碼；絕對不要重複使用密碼。如果您無法記住所有密碼，請開始使用密碼管理器，而且絕對不要將密碼儲存在網頁瀏覽器中。

讓您的行動裝置更加安全

關閉 Wi-Fi 的自動連線設定，並始終使用 VPN。您也應啟用在手機遭竊時可遠端清除手機資料的選項。切勿將資料儲存在您的手機上。眾所周知，行動裝置的安全性低於筆記型電腦和桌上型電腦，因此在使用這些裝置時，您必須實施最佳的網路安全措施。不要在社群媒體或任何會與他人分享您電話號碼的線上帳戶上分享您的個人資訊。盡量不要在線上公開您的電話號碼，因為您的手機可能成為進入您的電子郵件帳戶及其他帳戶的入口。

經常更新與修補

AI 自動化攻擊工具是根據輸入資料進行訓練的，因此如果您持續更新網路系統和使用者詳細資料，AI 就無法如此快速地利用它們。請務必經常更新軟體並修補漏洞、修正最新錯誤，並升級至最新作業系統。這些簡單措施可以降低大量已知會被駭客利用來存取您裝置的漏洞風險。

如何回應 AI 驅動的網路威脅？

組織應採用嚴格的驗證協定與流程，以對抗來自 AI 式網路釣魚與深偽詐騙的金融詐欺。他們應實施行為分析技術、追蹤異常交易模式，並提供最佳的員工教育，以識別詐騙請求。

他們也應著手進行事件回應規劃，以將潛在損害降至最低。了解如何防範 AI 驅動的網路攻擊同樣重要。良好的 AI 事件回應計畫將包含隔離受影響系統的立即行動步驟。它也應協助他們分析入侵事件以防止未來事故，並傳達管理外部關係的策略。

下一步是實施強大的存取控制與加密，以保護敏感資料。企業必須訓練員工識別並回應新興的 AI 式威脅。

他們應採用 AI 威脅偵測與安全解決方案，以即時回應 AI 式網路攻擊。定期修補與更新系統可降低潛在漏洞。此外，在面對深偽或任何社交工程詐騙時，員工的良好做法是直接向當事人本人確認，而不是僅僅核准請求。所有這些措施都有助於處理並回應 AI 驅動的網路威脅。

AI 驅動網路攻擊的真實案例

2019 年，駭客利用 AI 驅動的語音技術來模仿 CEO 的聲音，並欺騙一名財務主管將 243,000 美元匯入一個假帳戶。AI 完美模仿了說話模式、口音和語調，使其幾乎無法被偵測。

另一個案例是針對大型公司的 AI 魚叉式網路釣魚攻擊。AI 瀏覽社群媒體個人檔案，根據公司近期事件設計個人化訊息，並使用正確的產業術語。這些攻擊的成功率幾乎是一般網路釣魚攻擊的三倍。

HP Wolf Security 也發現駭客利用 AI 生成惡意軟體、撰寫惡意指令碼，並將其注入程式碼庫。威脅行為者也將惡意軟體嵌入影像檔案中，並將其用於惡意廣告活動。HP 發現 ChromeLoader 活動愈發猖獗，該惡意軟體會載入瀏覽器擴充功能中，接管受害者的瀏覽工作階段，並將其搜尋重新導向至攻擊者控制的網站。

使用 SentinelOne 降低 AI 驅動網路攻擊風險

SentinelOne 可透過其專利 Storylines 技術描繪攻擊路徑、關聯安全事件，並重建歷史時間軸以進行更深入的分析。其具備 Verified Exploit Paths 的 Offensive Security Engine 可在攻擊發生前進行預測。SentinelOne 也可透過一鍵修復與回復未經授權的變更來補救重大漏洞。

不同於傳統以特徵碼為基礎的解決方案，SentinelOne 的行為式 AI 識別的是惡意行為，而非已知程式碼模式，因此對新型 AI 威脅特別有效。該平台會在偵測到威脅時自動加以遏制，防止橫向移動與資料外洩。

SentinelOne 能夠對抗 AI 驅動的惡意軟體、勒索軟體、零時差漏洞、網路釣魚、社交工程及其他網路威脅。它可提供端點防護，並為所有使用者與裝置偵測細微的入侵指標。SentinelOne 也採用 AI 威脅偵測與持續監控，且無需人工監督。它也能解決安全孤島問題，並可確保持續符合 SOC 2、HIPAA、NIST、CIS Benchmark 等法規框架的要求。SentinelOne 的全球威脅情報始終保持最新，並且結合其生成式 AI 網路安全分析師 Purple AI 時，組織即可獲得最新的安全洞察。其無代理程式 CNAPP 可協助企業實現整體性安全，而 SentinelOne 能夠執行定期與例行的雲端安全稽核 和漏洞評估。

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結論

由 AI 驅動的網路攻擊短期內不會消失。由於攻擊者利用人工智慧來提升其能力，組織也必須同步演進其安全策略。強式驗證、定期更新、員工培訓，以及強大的 AI 安全系統，可提供多層防護機制來偵測並對抗此類進階攻擊。雖然 AI 攻擊持續演進，安全技術也同樣日益成熟。

您必須了解網路犯罪分子如何使用 AI，並以其工具加以反制。貴組織的防禦必須持續迭代，且您需要採取主動式安全態勢。

立即使用 SentinelOne 保護您的組織。