在某種程度上，由於混合和遠端工作場所是大多數企業的新常態，網路攻擊的複雜性及其帶來的風險在過去幾年迅速增長。事實上，這些新的工作方式為威脅行為者開闢了一套全新的網路釣魚方法。
據估計，未來五年，全球網路犯罪預計將以每年15%的速度成長，到2025年造成約105億美元的損失。
網路空間是巨大的。儘管數以百計的IT專家每天都在分析威脅，但這是一項艱鉅的任務。由於人類對新出現的威脅作出反應的能力有限，因此需要新的、更快和更有效的技術。人工智慧是一個潛在的解決方案。在本文中，我將回顧一些常見的攻擊方法，以及人工智慧解決方案如何應對網路攻擊。
網路犯罪分子註冊了數千個類似的域名，把自己偽裝成知名品牌或值得信任的人員，誘騙受害者提交敏感證書或進行金融交易。在這種情況下，駭客註冊了一個與目標公司類似的網域。他們透過添加字元或替換單個字母來更改URL名稱並創建虛假網站和電子郵件地址。例如，“1”表示“l”，“0”表示“o”，它們也可以使用一系列字母，如“vv”表示“w”，“rn”表示“m”。
拼字錯誤是另一種常見的欺騙眼睛的策略。想像一下，如果有人註冊了“gooogle.com”而不是“google.com”，或者註冊了“yahooo.com”而不是“yahoo.com”。
保護企業免受相似域攻擊可能是困難的，自動化、機器學習和人工智慧、品牌保護解決方案已經發展到：
冒名是指網路犯罪者使用假顯示名冒充合法企業或個人。大多數電子郵件提供者允許使用者編輯其顯示名稱，因此駭客很容易欺騙受害者，讓他們相信電子郵件是合法的。當電子郵件在手機上被讀取時，冒名欺騙就更難察覺了。
網路犯罪分子使用冒名欺騙來進行諸如帳戶接管、捕鯨和CEO欺詐等犯罪活動。成功的名稱欺騙攻擊可能會導致財務損失、聲譽受損和安全性受損。
人工智慧解決方案可以結合預測威脅智慧、機器學習和進階內容分析來偵測冒名欺騙攻擊。該機器為常規電子郵件流量創建基線，任何偏離該基線的電子郵件都被認為是異常和惡意的。
URL網路釣魚是一個日益增長的威脅，網路行為者創建一個看起來合法的網站，誘騙受害者提交敏感的登入憑證。在2021年網路安全威脅報告稱，約86%的企業中至少有一名員工點擊了釣魚連結。
基於深度學習和機器學習的不同方法被引入來防範URL網路釣魚。人工智慧偵測URL釣魚攻擊的方法之一是使用深度神經網路發現URL中的異常模式。透過這種方式，人工智慧會發出警報，吸引人們對可疑URL的注意，阻止網路犯罪分子的蹤跡。
為了對抗這些網路威脅，人工智慧解決方案可以利用機器學習和循環神經網路。當偵測到典型代表釣魚網站的資料模式時，相互連接的神經元會一起激發。收集良性url和釣魚url以建立資料集並識別基於內容的特徵。結合監督的機器學習，確定網站合法或惡意的機率。
所有企業都有被網路行為者攻擊的風險。類似、名稱欺騙和網路釣魚攻擊可以針對任何行業，包括公共管理、醫療保健、製藥、保險、研究和零售。
當涉及長相相似和名稱欺騙時，人工智慧解決方案不斷檢查網域名稱和顯示登陸組織的名稱，以發現表明該公司可能正在遭受欺騙攻擊的隱藏模式。
以網路釣魚URL偵測為例，演算法可以在數百萬個網路釣魚樣本上進行訓練。因此，它基於從高維空間中的單一URL中提取的數千個特徵來檢測釣魚URL。
人類很難想像四維或五維的空間，因為在人眼看來，世界是三維的，但人工智慧可以觀察一千維的空間，並據此得出結論。
儘管有這些好處，但對大多數企業來說，實現高精度的功能性人工智慧解決方案仍然是一個挑戰。為了做到這一點，企業應該考慮這些最佳實踐。
1.人工智慧模型必須根據生產中的真實世界資料進行訓練。企業應該早在開發人工智慧解決方案之前就開始進行資料收集。
2.企業應該監控資料的特性如何隨時間變化。疫情或氣候變遷可能是值得追蹤的變化。
3.企業應該開發並使用可解釋的人工智慧技術。只有可解釋的人工智慧不僅能夠發現網路釣魚攻擊，而且能夠推理決策的來源。
網路攻擊領域正變得越來越龐大，而且還在持續成長。分析企業威脅不僅僅是人為幹預。企業需要新興技術來支援安全團隊。
人工智慧在網路安全領域仍然是新事物，但它學習新事物、做出明智的決策和改進模型的能力是無與倫比的，因為它可以分析大量信息，並提供安全專業人員需要的數據，以增強安全性和抵禦網路攻擊。
以上是人工智慧解決方案如何抵禦網路攻擊的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
