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发现潜在威胁->成为内部威胁
精准检测威胁->扰乱正常业务
深度学习->数据中毒
随着网络威胁的迅速发展，专家预计，到 2024 年网络犯罪将给美国公司带来高达 4520 亿美元的损失，且这一数字在未来几年还会迅速增长。除了网络安全措施，更关键是业务安全运营。如今，AI已成为不可或缺的安全工具，从网络钓鱼检测工具到可响应网络安全查询的AI聊天机器人，一应俱全。
然而，正如硬币有两面，AI对于公司及其客户而言，是一把双刃剑，在安全中既是利器也是威胁。AI能够分析数据模式和识别异常情况及时提醒可能被忽视的潜在风险，帮助企业采取预防措施，为最新的防御性网络技术提供动力；但同时，AI也成为攻击者用来制造真实骗局并渗透到企业的网络系统中的威胁。
发现潜在威胁->成为内部威胁
在网络安全方面，AI的显著优势之一是能够预测并提前识别潜在威胁。通过分析数据模式和识别异常情况，可对风险进行提醒，避免遗漏重要信息。然而，使其能够预测威胁的复杂性，也使其成为攻击者的有用工具。
然而，正是这种预测能力也使得AI成为攻击者的有用工具。攻击者可以利用AI制造更加复杂的骗局，绕过传统的安全措施，例如，电子邮件的反垃圾邮件过滤器。此外，攻击者还可以利用AI驱动的社会工程策略，创建看似个性化且令人信服的虚假消息或请求，从而诱骗用户泄露敏感信息或访问安全系统。
精准检测威胁->扰乱正常业务
AI在威胁检测方面，可谓是福祸相依。它擅长对安全事件提供即时响应，能够自动化流程，节省时间并最大限度地减少损害。
但这种快速反应系统有时也会产生反效果，这种自动化的快速反应系统有时会适得其反。因为AI对构成威胁的确定并不总是准确的，可能导致误报，扰乱业务运营。而且，如果威胁者了解其响应模式，还可能操纵系统触发所需反应，使AI的速度起反作用。
深度学习->数据中毒
此外，AI系统是不断学习和发展的，这使得它们在处理更多数据时变得更加有效，处理更多数据时会变得更加高效，能更好地识别和应对不断变化的网络风险格局。
但矛盾的是，这种力量也可能被利用。如果威胁者向AI系统提供操纵数据（即“数据中毒”），可能会扭曲其学习过程，导致模型不准确，无法检测到实际威胁，甚至将恶意活动视为安全。
总之，虽然AI为网络安全带来了诸多好处，但每个优势都伴随着一系列挑战。我们需要谨慎地使用AI技术，并不断加强网络安全防御措施，以确保这些强大的工具能够增强安全性，而不是成为安全的漏洞。
