黑客對生成式人工智能(AI)的使用已成為對網絡安全的新威脅。生成式人工智能允許黑客生成逼真且令人信服的虛假數據，例如圖像、視頻和文本，并將這些數據用于網絡釣魚詐騙、社會工程攻擊和其他類型的網絡攻擊。

本文將對黑客使用的生成式人工智能進行全面的技術分析，包括其架構、操作和部署。

不同種類的生成式人工智能

生成式人工智能是機器學習(ML)的一個子集，其涉及訓練模型以生成與原始訓練數據相似的新數據。黑客可以使用各種類型的生成式人工智能模型，例如生成對抗網絡(GAN)、變分自動編碼器(VAE)和遞歸神經網絡(RNN)。

• 生成對抗網絡(GAN)：GAN由兩個神經網絡組成：生成器和鑒別器。生成器生成假數據，鑒別器區分真假數據。生成器通過接收來自鑒別器的反饋來學習創建真實數據。黑客可以使用GAN來創建虛假圖像、視頻和文本。
• 變分自動編碼器(VAE)：VAE是另一種生成式人工智能模型，涉及將輸入數據編碼到低維空間，然后對其進行解碼以生成新數據。VAE可用于生成新的圖像、視頻和文本。
• 遞歸神經網絡(RNN)：RNN是一種神經網絡，可以生成新的數據序列，例如文本或音樂。黑客可以使用RNN生成虛假文本，例如網絡釣魚電子郵件。

生成式人工智能：風險

生成式人工智能模型通過學習原始訓練數據中的模式和關系，然后生成與原始數據相似的新數據來運行。

黑客可以在圖像、視頻和文本等真實數據的大型數據集上訓練這些模型，以生成令人信服的假數據。黑客還可以使用遷移學習來微調現有的生成式人工智能模型，以生成特定類型的虛假數據，例如特定人的圖像或針對特定組織的虛假電子郵件。

遷移學習涉及采用預訓練的生成式人工智能模型，并在較小的新數據集上對其進行微調。黑客可以使用一系列機器學習算法來生成令人信服的虛假數據。

更詳細點，GAN可用于通過在真實圖像和視頻的數據集上訓練生成器來生成逼真的圖像和視頻。VAE可用于生成新圖像，方法是將它們編碼到低維空間，然后將它們解碼回原始空間。RNN可用于生成虛假文本，例如網絡釣魚電子郵件。

黑客可以在大型合法電子郵件數據集上訓練RNN，然后對其進行微調以生成在語氣和風格上與原始電子郵件相似的假電子郵件。這些虛假電子郵件可能包含惡意鏈接或附件，可以感染受害者的計算機或竊取敏感信息。

學術研究：用于惡意活動的生成式人工智能

幾篇研究論文探討了生成式人工智能在網絡攻擊中的應用。例如，一篇名為“使用對抗網絡生成對抗樣本”的論文探討了如何使用GAN生成可以愚弄機器學習模型的對抗樣本。對抗性示例是機器學習模型的輸入，其被有意設計為導致模型出錯。

另一篇名為“基于GAN為黑盒攻擊生成對抗性惡意軟件示例”的論文探討了如何使用GAN生成可以逃避防病毒軟件檢測的對抗性惡意軟件示例。該論文證明，GAN可用于生成惡意軟件樣本，這些樣本可以繞過基于簽名的檢測方法，也可以逃避基于啟發式的檢測方法。

除了研究論文，還有一些可用的工具和框架可以讓黑客使用生成式人工智能輕松生成虛假數據。例如，DeepFakes是一種允許用戶通過交換現有視頻中的人臉來創建逼真的假視頻的工具。該工具可用于惡意目的，例如制作虛假視頻來誹謗某人或傳播虛假信息。

生成式人工智能：促進犯罪分子的工作

如今，黑客以各種方式使用生成式人工智能模型進行網絡攻擊。例如，黑客可以使用虛假圖像和視頻來創建令人信服的網絡釣魚電子郵件，這些電子郵件似乎來自合法來源，例如銀行或其他金融機構。

犯罪分子還可以使用OpenAI或類似工具生成的假文本，來創建針對受害者的個性化的令人信服的網絡釣魚電子郵件。這些電子郵件可以使用社會工程策略來誘騙受害者點擊惡意鏈接或提供敏感信息。

生成式人工智能中的黑客用例，包括：

• 網絡釣魚攻擊：黑客可以使用生成式人工智能來創建令人信服的虛假數據，例如圖像、視頻和文本，以制作看似來自合法來源的網絡釣魚電子郵件。這些電子郵件可能包含鏈接或附件，這些鏈接或附件會在受害者的計算機上安裝惡意軟件或竊取他們的登錄憑據。
• 社會工程攻擊：生成式人工智能可用于創建看似真實的虛假社交媒體資料。黑客可以使用這些配置文件獲得目標的信任，并誘使其提供敏感信息或點擊惡意鏈接。
• 惡意軟件開發：黑客可以使用生成式人工智能創建新的惡意軟件，旨在逃避傳統防病毒軟件的檢測。通過生成單個惡意軟件樣本的數千個變體，其可以創建難以檢測的獨特惡意軟件版本。
• 密碼破解：生成式人工智能可用于生成新的密碼組合，以對受密碼保護的系統進行暴力攻擊。通過在現有密碼和模式上訓練人工智能模型，黑客可以生成很可能成功的新密碼組合。
• 欺詐活動：黑客可以使用生成式人工智能來創建看似合法的虛假文件，例如發票和收據。其可以使用這些文件進行欺詐活動，例如賬單欺詐或費用報銷欺詐。
• 冒充攻擊：生成式人工智能可用于創建可用于冒充他人的虛假錄音或視頻。這可用于誘騙受害者提供敏感信息或執行未經授權的操作。

降低生成性人工智能被網絡犯罪分子濫用的風險

隨著網絡犯罪分子越來越多地使用生成人工智能來開展各種惡意活動，采取適當措施降低其濫用風險已變得至關重要。以下是為實現這一目標可以采取的一些措施：

• 實施強有力的安全措施：組織和個人應實施強有力的安全措施，以保護其系統和數據免受網絡威脅。這包括使用多重身份驗證、強密碼以及定期更新軟件和應用。
• 開發高級安全工具：研究人員和安全專家應繼續開發高級安全工具，以檢測和防止使用生成人工智能的網絡攻擊。這些工具應該能夠識別和阻止使用人工智能模型生成的虛假數據的惡意流量。
• 提高認識和教育：重要的是要提高對生成人工智能濫用的潛在風險的認識和教育。這包括培訓員工和個人如何識別和避免網絡釣魚攻擊、社會工程策略和其他類型的網絡威脅。
• 加強監管：政府和監管機構應加強圍繞生成人工智能的使用的監管，以防止其被濫用。這包括制定數據隱私和安全標準，以及監控和強制合規性。

降低生成人工智能被網絡犯罪分子濫用的風險需要個人、組織和政府的共同努力。通過實施強有力的安全措施、開發先進的安全工具、提高意識和教育以及加強監管，可以創造一個更安全、更有保障的數字世界。

總結

總之，生成式人工智能是一種強大的工具，可用于合法和惡意目的。雖然其在醫學、藝術和娛樂等領域具有許多潛在應用，但也構成了重大的網絡安全威脅。

黑客可以使用生成式人工智能創建令人信服的虛假數據，這些數據可用于執行網絡釣魚詐騙、社會工程攻擊和其他類型的網絡攻擊。網絡安全專業人員必須了解生成式人工智能的最新進展，并制定有效的對策來抵御此類攻擊。