生成式人工智能：構(gòu)成犯罪濫用的風(fēng)險(xiǎn)

生成式人工智能：構(gòu)成犯罪濫用的風(fēng)險(xiǎn)

黑客對(duì)生成式人工智能(AI)的使用已成為對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全的新威脅。生成式人工智能允許黑客生成逼真且令人信服的虛假數(shù)據(jù)，例如圖像、視頻和文本，并將這些數(shù)據(jù)用于網(wǎng)絡(luò)釣魚詐騙、社會(huì)工程攻擊和其他類型的網(wǎng)絡(luò)攻擊。

本文將對(duì)黑客使用的生成式人工智能進(jìn)行全面的技術(shù)分析，包括其架構(gòu)、操作和部署。

不同種類的生成式人工智能

生成式人工智能是機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的一個(gè)子集，其涉及訓(xùn)練模型以生成與原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)相似的新數(shù)據(jù)。黑客可以使用各種類型的生成式人工智能模型，例如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)、變分自動(dòng)編碼器(VAE)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)：GAN由兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成：生成器和鑒別器。生成器生成假數(shù)據(jù)，鑒別器區(qū)分真假數(shù)據(jù)。生成器通過(guò)接收來(lái)自鑒別器的反饋來(lái)學(xué)習(xí)創(chuàng)建真實(shí)數(shù)據(jù)。黑客可以使用GAN來(lái)創(chuàng)建虛假圖像、視頻和文本。變分自動(dòng)編碼器(VAE)：VAE是另一種生成式人工智能模型，涉及將輸入數(shù)據(jù)編碼到低維空間，然后對(duì)其進(jìn)行解碼以生成新數(shù)據(jù)。VAE可用于生成新的圖像、視頻和文本。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)：RNN是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以生成新的數(shù)據(jù)序列，例如文本或音樂(lè)。黑客可以使用RNN生成虛假文本，例如網(wǎng)絡(luò)釣魚電子郵件。

生成式人工智能：風(fēng)險(xiǎn)

生成式人工智能模型通過(guò)學(xué)習(xí)原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系，然后生成與原始數(shù)據(jù)相似的新數(shù)據(jù)來(lái)運(yùn)行。

黑客可以在圖像、視頻和文本等真實(shí)數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練這些模型，以生成令人信服的假數(shù)據(jù)。黑客還可以使用遷移學(xué)習(xí)來(lái)微調(diào)現(xiàn)有的生成式人工智能模型，以生成特定類型的虛假數(shù)據(jù)，例如特定人的圖像或針對(duì)特定組織的虛假電子郵件。

遷移學(xué)習(xí)涉及采用預(yù)訓(xùn)練的生成式人工智能模型，并在較小的新數(shù)據(jù)集上對(duì)其進(jìn)行微調(diào)。黑客可以使用一系列機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)生成令人信服的虛假數(shù)據(jù)。

更詳細(xì)點(diǎn)，GAN可用于通過(guò)在真實(shí)圖像和視頻的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練生成器來(lái)生成逼真的圖像和視頻。VAE可用于生成新圖像，方法是將它們編碼到低維空間，然后將它們解碼回原始空間。RNN可用于生成虛假文本，例如網(wǎng)絡(luò)釣魚電子郵件。

黑客可以在大型合法電子郵件數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練RNN，然后對(duì)其進(jìn)行微調(diào)以生成在語(yǔ)氣和風(fēng)格上與原始電子郵件相似的假電子郵件。這些虛假電子郵件可能包含惡意鏈接或附件，可以感染受害者的計(jì)算機(jī)或竊取敏感信息。

學(xué)術(shù)研究：用于惡意活動(dòng)的生成式人工智能

幾篇研究論文探討了生成式人工智能在網(wǎng)絡(luò)攻擊中的應(yīng)用。例如，一篇名為“使用對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成對(duì)抗樣本”的論文探討了如何使用GAN生成可以愚弄機(jī)器學(xué)習(xí)模型的對(duì)抗樣本。對(duì)抗性示例是機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸入，其被有意設(shè)計(jì)為導(dǎo)致模型出錯(cuò)。

另一篇名為“基于GAN為黑盒攻擊生成對(duì)抗性惡意軟件示例”的論文探討了如何使用GAN生成可以逃避防病毒軟件檢測(cè)的對(duì)抗性惡意軟件示例。該論文證明，GAN可用于生成惡意軟件樣本，這些樣本可以繞過(guò)基于簽名的檢測(cè)方法，也可以逃避基于啟發(fā)式的檢測(cè)方法。

除了研究論文，還有一些可用的工具和框架可以讓黑客使用生成式人工智能輕松生成虛假數(shù)據(jù)。例如，DeepFakes是一種允許用戶通過(guò)交換現(xiàn)有視頻中的人臉來(lái)創(chuàng)建逼真的假視頻的工具。該工具可用于惡意目的，例如制作虛假視頻來(lái)誹謗某人或傳播虛假信息。

生成式人工智能：促進(jìn)犯罪分子的工作

如今，黑客以各種方式使用生成式人工智能模型進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)攻擊。例如，黑客可以使用虛假圖像和視頻來(lái)創(chuàng)建令人信服的網(wǎng)絡(luò)釣魚電子郵件，這些電子郵件似乎來(lái)自合法來(lái)源，例如銀行或其他金融機(jī)構(gòu)。

犯罪分子還可以使用OpenAI或類似工具生成的假文本，來(lái)創(chuàng)建針對(duì)受害者的個(gè)性化的令人信服的網(wǎng)絡(luò)釣魚電子郵件。這些電子郵件可以使用社會(huì)工程策略來(lái)誘騙受害者點(diǎn)擊惡意鏈接或提供敏感信息。

生成式人工智能中的黑客用例，包括：網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊：黑客可以使用生成式人工智能來(lái)創(chuàng)建令人信服的虛假數(shù)據(jù)，例如圖像、視頻和文本，以制作看似來(lái)自合法來(lái)源的網(wǎng)絡(luò)釣魚電子郵件。這些電子郵件可能包含鏈接或附件，這些鏈接或附件會(huì)在受害者的計(jì)算機(jī)上安裝惡意軟件或竊取他們的登錄憑據(jù)。社會(huì)工程攻擊：生成式人工智能可用于創(chuàng)建看似真實(shí)的虛假社交媒體資料。黑客可以使用這些配置文件獲得目標(biāo)的信任，并誘使其提供敏感信息或點(diǎn)擊惡意鏈接。惡意軟件開(kāi)發(fā)：黑客可以使用生成式人工智能創(chuàng)建新的惡意軟件，旨在逃避傳統(tǒng)防病毒軟件的檢測(cè)。通過(guò)生成單個(gè)惡意軟件樣本的數(shù)千個(gè)變體，其可以創(chuàng)建難以檢測(cè)的獨(dú)特惡意軟件版本。密碼破解：生成式人工智能可用于生成新的密碼組合，以對(duì)受密碼保護(hù)的系統(tǒng)進(jìn)行暴力攻擊。通過(guò)在現(xiàn)有密碼和模式上訓(xùn)練人工智能模型，黑客可以生成很可能成功的新密碼組合。欺詐活動(dòng)：黑客可以使用生成式人工智能來(lái)創(chuàng)建看似合法的虛假文件，例如發(fā)票和收據(jù)。其可以使用這些文件進(jìn)行欺詐活動(dòng)，例如賬單欺詐或費(fèi)用報(bào)銷欺詐。冒充攻擊：生成式人工智能可用于創(chuàng)建可用于冒充他人的虛假錄音或視頻。這可用于誘騙受害者提供敏感信息或執(zhí)行未經(jīng)授權(quán)的操作。

降低生成性人工智能被網(wǎng)絡(luò)犯罪分子濫用的風(fēng)險(xiǎn)

隨著網(wǎng)絡(luò)犯罪分子越來(lái)越多地使用生成人工智能來(lái)開(kāi)展各種惡意活動(dòng)，采取適當(dāng)措施降低其濫用風(fēng)險(xiǎn)已變得至關(guān)重要。以下是為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)可以采取的一些措施：

降低生成人工智能被網(wǎng)絡(luò)犯罪分子濫用的風(fēng)險(xiǎn)需要個(gè)人、組織和政府的共同努力。通過(guò)實(shí)施強(qiáng)有力的安全措施、開(kāi)發(fā)先進(jìn)的安全工具、提高意識(shí)和教育以及加強(qiáng)監(jiān)管，可以創(chuàng)造一個(gè)更安全、更有保障的數(shù)字世界。

總結(jié)

總之，生成式人工智能是一種強(qiáng)大的工具，可用于合法和惡意目的。雖然其在醫(yī)學(xué)、藝術(shù)和娛樂(lè)等領(lǐng)域具有許多潛在應(yīng)用，但也構(gòu)成了重大的網(wǎng)絡(luò)安全威脅。

黑客可以使用生成式人工智能創(chuàng)建令人信服的虛假數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可用于執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)釣魚詐騙、社會(huì)工程攻擊和其他類型的網(wǎng)絡(luò)攻擊。網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)人員必須了解生成式人工智能的最新進(jìn)展，并制定有效的對(duì)策來(lái)抵御此類攻擊。

生成海報(bào)

免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來(lái)自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請(qǐng)進(jìn)一步核實(shí)，并對(duì)任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對(duì)有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁(yè)或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識(shí)產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí)，應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實(shí)情況說(shuō)明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會(huì)依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開(kāi)相關(guān)鏈接。