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Jasmin123

网络钓鱼和垃圾邮件只是人工智能网络攻击的冰山一角。 当恶意软件在 AI 的支持下更容易采取行动时，它可以在不暴露自身的情况下探测内部系统，并分析网络流量以整理自己的通信。

此外，网络罪犯可以使用“深度学习”（一种机器学习方法）来创建模仿用户认识或信任的人的声音的音频文件。 这种名为 的技术可以改变一个人的形象、录音或视频，造成价值数百万美元的欺诈。 例如，一家英国公司的首席执行官将 220,000 欧元转入供应商 欧洲手机号码列表 的银行账户，认为他是因为“深度造假”而与同事交谈。 在这起发生于 2019 年 3 月的事件中，袭击者未能被抓获。 最新的网络风险 表明我们不能再相信自己的眼睛和耳朵。 什么是  从我们的文章中，您可以了解人工智能如何成为网络犯罪分子手中的威胁。

网络犯罪分子可以滥用这些先进技术的其他示例如下：

使用机器学习和人工智能，网络犯罪分子可以创建看似由人类编写的内容，并使用该内容创建网络钓鱼和垃圾邮件。 以多种语言创建此内容的能力可以扩大全球网络犯罪的范围。 攻击者还可以使用 AI 和 ML 来创建和传播他们的操纵活动。他们还可以使用多种算法来确定哪种类型的内容更有效。
在 AI 驱动的攻击中，很难将虚假电子邮件与来自可信人员的真实电子邮件区分开来。 这些攻击不难生成采用模仿者风格并参考先前通信的响应。
恶意软件可以在人类和传统安全工具无法检测到的深度执行操作。 例如，他们可以发送大小动态变化的负载，具体取决于受感染设备使用的总带宽。
除了生成虚假信息外，网络犯罪分子还可以使用 AI 和 ML 从非结构化文档中提取结构化数据。 例如，他们可能会从数据转储或受损网络中获取个人身份信息。 他们可以开发可以识别随机文本中的信用卡、电话号码和地址的应用程序，并诉诸更有针对性和更复杂的数据抓取技术。



据预测，在不久的将来，网络犯罪分子可能会通过使用深度神经网络来禁用安全措施来开发出人工智能支持的勒索软件。 这些软件； 它会使管理关键基础设施和基本服务的公司、城市和政府变得脆弱。 网络罪犯还可以使用机器学习，根据网络规模和电子邮件对话等许多参数最准确地确定赎金数额。