在某种程度上，由于混合和远程工作场所是大多数企业的新常态，网络攻击的复杂性及其带来的风险在过去几年里迅速增长。事实上，这些新的工作方式为威胁行为者开辟了一套全新的网络钓鱼方法。
据估计，未来五年，全球网络犯罪预计将以每年15%的速度增长，到2025年造成约105亿美元的损失。
网络空间是巨大的。尽管数以百计的IT专家每天都在分析威胁，但这是一项艰巨的任务。由于人类对新出现的威胁作出反应的能力有限，因此需要新的、更快和更有效的技术。人工智能是一个潜在的解决方案。在本文中，我将回顾一些常见的攻击方法，以及人工智能解决方案如何应对网络攻击。
网络犯罪分子注册了数千个类似的域名，把自己伪装成知名品牌或值得信任的人员，诱骗受害者提交敏感证书或进行金融交易。在这种情况下，黑客注册了一个与目标公司类似的域名。他们通过添加字符或替换单个字母来更改URL名称并创建虚假网站和电子邮件地址。例如，“1”表示“l”，“0”表示“o”，它们也可以使用一系列字母，如“vv”表示“w”，“rn”表示“m”。
拼写错误是另一种常见的欺骗眼睛的策略。想象一下，如果有人注册了“gooogle.com”而不是“google.com”，或者注册了“yahooo.com”而不是“yahoo.com”。
保护企业免受相似域攻击可能是困难的，自动化、机器学习和人工智能、品牌保护解决方案已经发展到：
冒名是指网络犯罪分子使用假显示名冒充合法企业或个人。大多数电子邮件提供商允许用户编辑其显示名称，因此黑客很容易欺骗受害者，让他们相信电子邮件是合法的。当电子邮件在手机上被读取时，冒名欺骗就更难察觉了。
网络犯罪分子使用冒名欺骗来进行诸如账户接管、捕鲸和CEO欺诈等犯罪活动。成功的名称欺骗攻击可能会导致财务损失、声誉受损和安全性受损。
人工智能解决方案可以结合预测威胁智能、机器学习和高级内容分析来检测冒名欺骗攻击。该机器为常规电子邮件流量创建基线，任何偏离该基线的电子邮件都被认为是异常和恶意的。
URL网络钓鱼是一个日益增长的威胁，网络行为者创建一个看起来合法的网站，诱骗受害者提交敏感的登录凭证。在2021年网络安全威胁报告称，约86%的企业中至少有一名员工点击了钓鱼链接。
基于深度学习和机器学习的不同方法被引入来防范URL网络钓鱼。人工智能检测URL钓鱼攻击的方法之一是使用深度神经网络发现URL中的异常模式。通过这种方式，人工智能会发出警报，吸引人们对可疑URL的注意，阻止网络犯罪分子的踪迹。
为了对抗这些网络威胁，人工智能解决方案可以利用机器学习和循环神经网络。当检测到典型代表钓鱼网站的数据模式时，相互连接的神经元会一起激发。收集良性url和钓鱼url以创建数据集并识别基于内容的特征。结合有监督的机器学习，确定网站合法或恶意的概率。
所有企业都有被网络行为者攻击的风险。类似、名称欺骗和网络钓鱼攻击可以针对任何行业，包括公共管理、医疗保健、制药、保险、研究和零售。
当涉及到长相相似和名称欺骗时，人工智能解决方案不断检查域名和显示登陆组织的名称，以发现表明该公司可能正在遭受欺骗攻击的隐藏模式。
以网络钓鱼URL检测为例，该算法可以在数百万个网络钓鱼样本上进行训练。因此，它基于从高维空间中的单个URL中提取的数千个特征来检测钓鱼URL。
人类很难想象四维或五维的空间，因为在人眼看来，世界是三维的，但人工智能可以观察一千维的空间，并据此得出结论。
尽管有这些好处，但对大多数企业来说，实现高精度的功能性人工智能解决方案仍然是一个挑战。为了做到这一点，企业应该考虑这些最佳实践。
1.人工智能模型必须根据生产中的真实世界数据进行训练。企业应该早在开发人工智能解决方案之前就开始数据收集。
2.企业应该监控数据的特性如何随时间变化。疫情或气候变化可能是值得追踪的变化。
3.企业应该开发和使用可解释的人工智能技术。只有可解释的人工智能不仅能够发现网络钓鱼攻击，而且能够推理决策的来源。
网络攻击领域正变得越来越庞大，而且还在不断增长。分析企业威胁不仅仅是人为干预。企业需要新兴技术来支持安全团队。
人工智能在网络安全领域仍然是新事物，但它学习新事物、做出明智的决策和改进模型的能力是无与伦比的，因为它可以分析大量信息，并提供安全专业人员需要的数据，以增强安全性和抵御网络攻击。
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