[论文解读] Artificial Intelligence for Cybersecurity: Threats, Attacks and Mitigation

Abhilash Chakraborty, Anupam Biswas+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 27, 2022

Network Security and Intrusion Detection被引用 7

一句话总结

本文探讨了人工智能在网络安全中的双重角色，分析了人工智能如何既催生先进的网络威胁，又增强防御机制。文章探讨了对抗性机器学习和AI驱动的社会工程等智能攻击，同时提出了包括AI驱动的异常检测和稳健模型训练在内的缓解策略，最终倡导采用AI增强的安全框架以应对不断演变的威胁。

ABSTRACT

With the advent of the digital era, every day-to-day task is automated due to technological advances. However, technology has yet to provide people with enough tools and safeguards. As the internet connects more-and-more devices around the globe, the question of securing the connected devices grows at an even spiral rate. Data thefts, identity thefts, fraudulent transactions, password compromises, and system breaches are becoming regular everyday news. The surging menace of cyber-attacks got a jolt from the recent advancements in Artificial Intelligence. AI is being applied in almost every field of different sciences and engineering. The intervention of AI not only automates a particular task but also improves efficiency by many folds. So it is evident that such a scrumptious spread would be very appetizing to cybercriminals. Thus the conventional cyber threats and attacks are now ``intelligent" threats. This article discusses cybersecurity and cyber threats along with both conventional and intelligent ways of defense against cyber-attacks. Furthermore finally, end the discussion with the potential prospects of the future of AI in cybersecurity.

研究动机与目标

• 分析人工智能进步加剧的网络威胁演变格局。
• 识别并分类利用人工智能的智能网络攻击，例如对抗性样本和自动化钓鱼攻击。
• 评估传统与AI增强的防御机制，以保护数字系统和网络。
• 探索人工智能在增强对智能对手的网络安全部署韧性方面的未来前景。

提出的方法

• 对人工智能在网络安全中应用及新兴威胁的现有文献进行系统性综述。
• 将AI驱动的网络攻击分类为诸如对抗性机器学习、深度伪造和自动化漏洞利用生成等类别。
• 考察基于人工智能的防御技术，包括异常检测、基于机器学习的入侵检测系统以及稳健的模型训练。
• 分析针对规避攻击和数据污染攻击的AI系统加固的架构与算法方法。
• 讨论在网络安全中部署人工智能所涉及的伦理与治理考量。
• 综合未来在动态威胁环境中集成人工智能的安全框架的研究方向。

实验结果

研究问题

• RQ1 与传统方法相比，AI驱动的技术如何使网络攻击更加复杂且更具隐蔽性？
• RQ2 AI系统中的关键漏洞有哪些，可能被网络犯罪分子利用？
• RQ3 人工智能在超越传统方法的基础上，以何种方式增强网络威胁的检测与缓解能力？
• RQ4 在网络安全防御中部署人工智能所伴随的局限性与风险是什么？
• RQ5 未来基于人工智能的安全系统应如何设计，以抵御对抗性操纵和数据污染？

主要发现

• 人工智能显著提升了网络攻击的复杂性和可扩展性，包括可规避检测的对抗性样本。
• AI驱动的社会工程，如深度伪造语音和视频攻击，对身份认证和信任系统构成日益增长的威胁。
• AI驱动的入侵检测系统在识别零日攻击和多态威胁方面展现出更高的准确性和适应性。
• 稳健的训练技术，如对抗性训练和模型蒸馏，可提升模型对规避攻击的抗性。
• 在安全系统中集成可解释人工智能（XAI）可增强自动化决策的透明度与可信度。
• 未来的网络安全框架必须不仅将人工智能用于防御，还应用于主动威胁狩猎和自动化响应。