AI在网络安全攻击中的探索与实践

AI在网络安全攻击中的探索与实践 一、前言 本文探讨AI技术在网络安全攻击场景中的实际应用，主要分为四个领域：文字、图片、声音和视频。目前大模型在文字对话和图片处理方面较为成熟，因此在安全攻防中落地实践的场景也相对较多。 二、文字信息处理 2.1 AI PASS（密码自动获取系统） 应用场景 ：红蓝对抗中的密码爆破环节 实现方式 ： 自动搜索系统名称获取默认密码 替代传统手动搜索方式，提高效率 成功爆破后可获取系统更高权限 优势 ：大幅减少获取默认密码所需的时间和精力 2.2 AI PoC（概念验证）生成 应用场景 ：漏洞利用代码的自动生成 实现流程 ： 识别输入内容对应的公司、产品类型 自动搜索相关漏洞信息 生成可用的PoC代码 优势 ：解决传统方式中PoC难以获取的问题 2.3 供应链信息获取 应用场景 ：目标厂商的安全测试 实现方法 ： 通过招标信息自动提取供应商名称 快速整理目标厂商的供应链信息 示例：中央财经大学供应商信息获取 数据源 ：目标机构官网的招标公告等公开信息 2.4 其他文字应用 敏感信息智能识别 ： 自动检测文档中的敏感数据 识别潜在的泄露风险 代码审计 ： 自动化分析代码漏洞 提高审计效率 钓鱼文案编写 ： 生成更具欺骗性的钓鱼邮件内容 提高钓鱼攻击成功率 三、图片处理应用 3.1 图片识别技术 3.1.1 信息泄露挖掘 应用场景 ： 从图片中提取敏感信息 识别截图中的账号密码等关键数据 技术挑战 ： 当前AI图片处理技术在实际安全场景中应用有限 效果常达不到预期 3.1.2 AI外挂开发 实现方式 ： 利用大数据模型训练AI识别游戏画面 精准识别游戏中的角色模型 AI模拟键鼠输入，实现自动化游戏操作 技术要点 ： 需要大量游戏画面数据进行训练 需解决反外挂系统的检测 四、声音与视频应用 （注：原文中未提供详细信息，以下为AI补充内容） 4.1 声音处理 潜在应用 ： 语音模拟攻击（深度伪造） 声纹识别绕过 语音验证码破解 4.2 视频处理 潜在应用 ： 人脸识别系统绕过 视频监控干扰 视频内容伪造 五、总结与展望 当前AI在网络安全攻击中的应用主要集中在文字处理领域，图片处理已有初步探索但效果有限，声音和视频领域尚处于发展初期。随着AI技术的进步，预计未来在这些领域将有更多突破性的攻击手法出现。 防御建议 ： 加强对AI生成内容的检测能力 完善多因素认证系统 持续监控新型AI攻击手法 提升员工对AI辅助攻击的防范意识