行为分析在人工智能网络攻击中的重要性

行为分析在人工智能网络攻击中的重要性

人工智能 (AI) 正在改变个人和组织开展诸多活动的方式，包括网络犯罪分子实施网络钓鱼攻击和迭代恶意软件的方式。如今，网络犯罪分子利用 AI 生成个性化的网络钓鱼邮件、深度伪造视频和恶意软件，通过模仿正常用户活动和绕过传统安全模型来逃避传统检测。因此，仅靠基于规则的模型往往不足以抵御 AI 赋能的威胁，保障身份安全。行为分析必须超越对可疑活动模式的长期监控，发展成为能够实时识别异常情况的动态、基于身份的风险建模。
人工智能攻击带来的常见风险
人工智能驱动的网络攻击与传统网络威胁相比，带来了截然不同的安全风险。人工智能依靠自动化和模仿合法行为，使网络犯罪分子能够扩大攻击规模，同时减少明显的信号，从而逃避侦测。
人工智能驱动的网络钓鱼和社会工程
与使用通用信息的传统网络钓鱼攻击不同，人工智能能够利用公共数据大规模发送个性化钓鱼信息，模仿高管的写作风格，或创建与真实事件相关的上下文感知信息。这些人工智能驱动的攻击可以减少明显的预警信号，绕过某些过滤机制，并依赖心理操纵而非恶意软件传播，从而显著增加密码窃取和金融诈骗的风险。
自动化密码滥用和账户接管
人工智能增强型密码滥用可以优化登录尝试，同时避免触发锁定阈值，模拟人类的身份验证尝试间隔时间，并根据上下文针对特权账户发起攻击。由于这些攻击使用被盗密码，它们通常看起来合法，并能融入正常的登录活动中，因此身份安全是现代安全策略的关键组成部分。
人工智能辅助恶意软件
在网络犯罪分子能够利用人工智能加速恶意软件的开发和部署之前，他们必须手动修改代码特征，并花费大量时间创建新的变种。人工智能可以进一步加快变种、脚本编写和适应速度。借助现代自适应恶意软件，网络犯罪分子可以自动修改代码以逃避检测，根据环境改变行为，并几乎无需人工干预即可生成新的攻击变种。由于传统的基于签名的检测模型难以应对不断演变的代码，因此组织必须开始依赖行为模式，而不是静态指标。
传统行为监控如何抵御基于人工智能的攻击
传统监控旨在检测由恶意软件、已知安全漏洞和明显行为异常引发的网络威胁。以下是传统行为监控在应对人工智能攻击方面存在的一些不足之处：
基于特征码的检测无法识别现代威胁：基于特征码的工具依赖于已知的入侵迹象。人工智能辅助的恶意软件会不断重写自身代码并自动生成新的变种，这使得静态代码特征码失效。
基于规则的系统依赖于预定义的阈值：许多行为监控系统依赖于规则，例如登录频率或地理位置。人工智能辅助的网络犯罪分子会调整自身行为以保持在设定的限度内，从而延长恶意活动的时间，并模仿人类行为以逃避检测。
当密码泄露时，基于边界的安全模型就会失效：传统的基于边界的安全模型假定用户或设备一旦通过身份验证就值得信任。当网络犯罪分子使用合法凭证进行身份验证时，这些过时的模型会将他们视为合法用户，从而允许他们执行恶意操作。
基于人工智能的攻击旨在伪装成正常行为：人工智能网络威胁会刻意融入日常活动，在既定权限范围内运行，遵循预期的工作流程，并逐步执行其活动。虽然孤立的活动可能看起来合法，但主要风险在于将这些活动与一段时间内的行为背景结合起来分析。
为什么行为分析必须转变以应对基于人工智能的攻击
向现代行为分析的转变需要从简单的威胁检测发展到动态的、具有上下文感知能力的风险建模，从而能够识别微妙的特权滥用。
基于身份的攻击需要上下文信息。
为了伪装成正常行为，人工智能驱动的网络犯罪分子通常使用通过网络钓鱼或密码滥用窃取的凭证，利用已知的设备或网络进行恶意活动，并持续进行以逃避检测。现代行为分析必须评估哪怕是最细微的行为变化是否符合用户的典型行为模式。先进的行为模型能够建立基线，评估实时活动，并将身份、设备和会话上下文信息结合起来。
监控必须覆盖整个技术栈。
一旦网络犯罪分子通过被盗用、弱密码或重复使用的凭证获得系统访问权限，他们就会逐步扩大访问权限范围。行为可视性需要覆盖整个安全堆栈，包括特权访问、云基础设施、终端、应用程序和管理帐户。为了使行为分析更有效地抵御基于人工智能的网络攻击，组织必须强制执行零信任安全策略，并假定任何用户或设备都不应基于网络位置建立隐式信任或自动身份验证。
恶意内部人员可能会使用人工智能工具
人工智能工具不仅会助长外部网络犯罪分子的气焰，还会让恶意内部人员更容易在组织网络中作案。恶意内部人员可以利用人工智能自动窃取凭证、识别敏感信息或生成逼真的钓鱼内容。由于内部人员通常拥有合法权限，因此检测权限滥用需要识别行为异常，例如超出职责范围的访问、非正常工作时间的活动以及在关键系统中的重复活动。通过强制执行即时 (JIT) 访问控制、会话监控和会话录制来消除长期访问权限，有助于组织限制风险敞口，并降低账户被盗用和内部人员滥用权限的影响。
保护身份信息免受基于人工智能的自主网络攻击
如今，人工智能代理能够创建逼真的社会工程攻击、大规模测试凭证并减少执行攻击所需的人工操作，因此，人工智能驱动的网络攻击正变得越来越自动化。保护人类和非人类身份（NHI）不再仅仅依靠身份验证；组织必须实施持续的、情境感知的行为分析和细粒度的访问控制。像Keeper这样的现代特权访问管理（PAM）解决方案整合了行为分析、实时会话监控和即时访问控制，从而在混合云和多云环境中保护身份安全。