前言

随着威胁事件的增加，人工智能（AI）和机器学习（ML）已成为安全行业进攻安全态势中的关键因素。传统的防御性安全实践足以防止威胁，但随着网络威胁的不断演变，防御这些攻击的能力显著降低。

这就是人工智能和机器学习发挥作用的地方。它们支持对大数据集的快速处理，使检测漏洞和攻击的效率超过人类分析师。各种研究也证实了这一趋势。

据研究，人工智能工具可以将识别和缓解漏洞所需的时间减少69%。通过使用具有自动化威胁检测和响应功能的人工智能工具，组织可以在对手之前保持一步领先。

传统进攻安全与人工智能驱动的技术

随着网络威胁变得越来越复杂，组织需要开始采取主动的方式来缓解漏洞。网络犯罪分子正在使用更先进的安全威胁，包括高级持续威胁（APT）和零日漏洞。然而，这些传统的防御解决方案可能会延迟威胁，但并不能完全排除IT基础设施受到攻击的可能。

传统进攻安全的主要问题在于依赖手动的漏洞分析和渗透测试。这些技术确实强大，但需要时间才能见效，并且可能涉及某种程度的主观性。

例如，传统的安全方法可能会分析数据，但基于人工智能的技术使用算法来处理海量数据。它们能够快速分析数据并识别来自请求和流量中的模式，而这在手动测试中是无法做到的。

这种自动化加速了流程，并提供全天候监控和实时威胁检测，从而增强了组织的安全态势。

人工智能和机器学习在漏洞检测中的重要性

人工智能（AI）和机器学习（ML）在漏洞检测中发挥着关键作用，通过自动化扫描系统中的安全漏洞来实现。AI技术能够有效分析来自各种来源的大型数据集，以识别系统的弱点。

利用在历史数据上训练的机器学习算法，这些系统可以轻松识别与漏洞相关的模式，并将其标记以便进一步调查。

以下是AI和ML如何帮助识别系统弱点的几个方面：

自动化漏洞检测

自动化漏洞检测利用AI算法系统性地扫描代码库以发现已知的漏洞。这一过程加速了对可能被攻击者利用的漏洞的识别，使组织能够主动解决这些问题。

攻击自动化

AI通过使攻击者能够开发出针对实时系统响应进行适应的复杂攻击手段来增强攻击自动化。这种能力使防御措施变得复杂，因为攻击者可以利用基于AI的工具进行更有效的入侵。

自动化钓鱼攻击

随着自然语言处理技术的进步，AI能够生成针对特定目标的说服性钓鱼邮件。这种个性化程度增加了成功钓鱼尝试的可能性，为组织带来了显著风险。

基于AI的社会工程攻击

基于AI的威胁检测工具可以分析社交媒体资料和在线行为模式，以制定有针对性的社会工程攻击。对用户行为的理解使攻击者能够有效操控受害者。

基于AI的恶意软件开发

恶意软件开发者越来越多地利用AI技术，创建更复杂的恶意软件以规避传统的检测方法。这些智能恶意软件系统能够根据环境因素调整自身行为，使其更难以对付。智能恶意软件使用机器学习算法从环境中学习，并据此调整其战术。这种高度的适应能力对传统的网络安全防御构成了重大挑战。

人工智能和机器学习在进攻安全中的作用

人工智能（AI）和机器学习（ML）可以增强威胁识别，并帮助采取主动措施抵御潜在的网络攻击：

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