研究发现 未来将会看到人工智能驱动的网络攻击的部署
人工智能不仅仅是针对网络防御的。一项研究发现，未来将会看到人工智能驱动的网络攻击的部署。
由eset security发布的一篇研究论文“人工智能能否为未来恶意软件提供什么？”发现，发现、跟踪和缓解ai网络攻击比现在更难。除了使用自动化的恶意软件外，还有各种其他恶意应用的机器学习算法。
它可以很容易地被攻击者用作工具，攻击者可能会使用ai来检测网络安全防御者，通过将合法信息与虚假新闻相结合来生成新的内容，例如网络钓鱼电子邮件，高质量的垃圾邮件以及传播虚假信息 - 这可以通过学习来实现它说，受害者的偏好。
在网络安全支持者更加困难的情况下，人工智能还可以帮助恶意行为者识别其生成内容中的模式和错误，从而为他们提供“增强”内容的机会。
ai也可以帮助找到最有效的攻击技术。“可以抽象和组合攻击技术，以确定最有效的方法。这些可以优先考虑未来的开发。如果防御者使其中一个向量无效，攻击者只需要重新启动算法，“研究表示。
在选择目标时，可以利用ai来确定访问者是否值得攻击并使用恶意软件为其提供服务。其他应用程序包括通过自己的修改感染应用程序并攻击弱互联网连接的安全摄像头和其他物联网（iot）设备。
然而，尽管人工智能涉及的危险性明显不同，但也有局限性。“为了有效地使用机器学习，需要大量的输入样本，每个样本都必须正确标记。这需要花费很多时间，即使输入结果也不能保证。“
危险很多，但也存在局限性
尽管人工智能涉及的危险性明显不同，但也有局限性。“为了有效地使用机器学习，需要大量的输入样本，每个样本都必须正确标记。这需要花费很多时间，即使输入结果也不能保证。“
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然而，尽管人工智能涉及的危险性明显不同，但也有局限性。“为了有效地使用机器学习，需要大量的输入样本，每个样本都必须正确标记。这需要花费很多时间，即使输入结果也不能保证。“
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