AI驱动的网络攻击与防御：构建更安全的体系

目次

• 引言
  
• AI在威胁谍报分析中的应用
  
• AI在漏洞分析和安全测试中的应用
  
• AI在安全意识培训中的应用
  
• AI驱动的防御步伐
  
• 传统防御步伐
  
• 总结
  
• 免责声明
  
• 道德声明
  

引言

随着AI技术的快速发展，网络攻击的手段也日益复杂和智能化。攻击者开始使用基于OpenAI API和ChatGPT等强盛工具来增强攻击效果。这些工具大概被用于自动化漏洞扫描、天生更具诱骗性的钓鱼邮件、创建更难以检测的恶意代码等。本手册旨在探究AI驱动的攻击对网络安全的挑战，并介绍如何使用AI技术加强防御，构建更安全的体系。我们将讨论AI在威胁谍报分析、安全测试、非常行为检测等方面的应用，并提供相应的防御策略和最佳实践。
<hr> AI在威胁谍报分析中的应用

AI可以帮助安全分析师更高效地处置惩罚海量的威胁谍报数据。比方，可以使用自然语言处置惩罚（NLP）技术：

• 从安全陈诉、博客、论坛等泉源中提取关键信息（漏洞信息、攻击者TTPs等）。
  
• 识别埋伏的威胁和攻击模式。
  
• 天生威胁摘要和陈诉。
  
• 检测鱼叉式钓鱼邮件： 使用呆板学
  

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