Gen AI 正在通过民主化漏洞搜寻来改变网络威胁格局
2025-01-07 07:03:00
大型语言模型 (LLM) 和生成式人工智能在网络安全领域的使用正在迅速发展,为研究人员和威胁行为者提供了机遇和挑战。以下是讨论中的一些要点:### 研究人员的机会1. **加速漏洞发现**:- 法学硕士可以快速分析大型代码库以识别潜在漏洞,从而显着减少手动检查所需的时间。- 它们提供了对人类可能忽视的攻击向量的见解,从而增强了漏洞评估的范围和深度。2. **增强的漏洞利用编写**:- 法学硕士提供详细的说明并生成用于漏洞开发的代码模板,即使对于经验较少的人来说,也可以更轻松地创建功能漏洞。- 他们可以对现有代码提出改进建议并识别新的攻击向量,从而帮助完善漏洞利用链。3. **自动报告**:- 生成全面的漏洞披露报告非常耗时,但很重要。法学硕士可以使这一过程自动化,从而节省研究人员宝贵的时间和精力。4. **知识差距弥合**:- 研究人员可以使用法学硕士来理解不熟悉的编程语言或复杂的错误消息,从而促进故障排除并提高代码质量。- 定制的人工智能工具有助于扫描新的代码库并提供对潜在攻击向量的洞察,从而使研究过程更加高效。### 双方面临的挑战1. **不一致和幻觉**:- 法学硕士还不是万无一失的;它们可能会产生不准确或不一致的结果,特别是在针对特定类型的缺陷时。- 产生幻觉的可能性很高,这意味着研究人员需要仔细验证这些模型提供的信息。2. **威胁行为者采用**:- 恶意行为者还利用法学硕士来增强他们的能力,从侦察和脚本技术到规避策略。- 当攻击者使用这些工具来改进他们的入侵和利用方法时,组织必须保持警惕。3. **归因困难**:- 在野外发现漏洞或有效负载是由人类还是法学硕士创建的越来越困难。- 这使得威胁情报和归因工作变得复杂,使防御者更难了解攻击的性质和起源。### 防御措施1. **利用人工智能工具**:- 安全团队应采用类似的工具来领先于使用法学硕士的攻击者。- 组织可以使用这些模型进行主动防御,例如自动执行漏洞扫描和增强异常检测系统。2. **增强的威胁情报**:- 收集有关威胁行为者如何使用人工智能工具的数据可以为他们不断发展的策略和技术提供有价值的见解。- 与更广泛的社区分享这些情报有助于开发更强大的防御。3. **持续学习和适应**:- 生成式人工智能的快速发展需要研究人员和维护者不断学习和适应。- 及时了解最新发展和最佳实践对于保持有效的网络安全态势至关重要。### 未来展望- 随着法学硕士的不断进步,他们在网络安全中的作用可能会变得更加突出。这不仅包括帮助研究人员,还包括使攻击者能够开发出更复杂的威胁。- 组织应优先考虑利用这些工具进行防御,同时对人工智能模型生成的不准确或误导性信息相关的潜在风险保持谨慎。总之,虽然法学硕士为加速和加强漏洞研究和漏洞利用开发提供了显着的好处,但它们的采用必须与强大的验证实践和持续学习相平衡,以减轻日益增长的威胁形势。