AI模型策劃網路攻擊能力研究
卡內基美隆大學與Anthropic的研究人員合作，證明大型語言模型（LLM）能夠自主策劃並執行針對企業網路的複雜網路攻擊. 這項研究顯示在AI驅動的網路攻擊日益猖獗的背景下，重新評估未來網路安全策略的必要性.
研究發現
研究發現，LLM可以滲透企業網路、識別漏洞，並在沒有人工干預的情況下進行多階段攻擊. 這項研究強調了網路安全領域的風險與機遇. 惡意行為者可以自動化攻擊，而公司和安全研究人員則可以使用LLM來開發和測試更強大的防禦機制.
網路安全成本與AI防禦
全球網路犯罪的總成本估計在2023年達到8兆美元，預計到2025年將達到10.5兆美元. 顯示了在AI技術不斷發展的背景下，網路攻擊的潛在破壞力. AI有潛力加強防禦機制，幫助更快地識別漏洞，並在攻擊發生之前就阻止它們.
面對這些挑戰，除了保護數據隱私、使用強密碼和保持安全軟體的更新外，還需要為AI驅動的攻擊做好準備.