防范新出现的网络风险和无形威胁的策略
快速阅读: 据《IT 专业人员》称，企业面临日益复杂的网络威胁，如无文件攻击和模仿合法进程的高级恶意软件。这些威胁利用AI工具，增加隐蔽性和风险。为应对挑战，组织需加强安全卫生习惯，持续更新和修补软件，部署端点安全解决方案，并利用AI驱动的威胁检测工具。此外，员工教育和持续监控也是关键。企业应结合传统方法与创新技术，以提高网络安全韧性。
（图片来源：Getty Images）企业正面临着日益扩大的网络威胁版图。例如，生成式人工智能（生成式AI）迅速改变了行业，带来了生产力和效率的提升。从生成内容到揭示洞察并自动化工作流程，由人工智能驱动的工具正在重塑现代商业格局。然而，随着人工智能系统在业务运营中的作用越来越重要，针对它们的网络威胁也变得越来越复杂。先进手段如无文件攻击和模仿合法进程的兴起，使恶意行为者能够绕过传统的防御措施，在长时间内不被发现，并最终对业务构成重大风险。为应对这些挑战并保持领先地位，组织必须采取主动措施来对抗它们并增强其网络安全韧性。
无文件攻击的隐性危险
传统恶意软件一直依赖于可被防病毒软件检测到的可执行文件。尽管随着网络安全防御的加强，攻击者的战术也在不断升级。不幸的是，无文件攻击并非新现象，它们已经存在多年了。但它们的实施方式一直在变化，这使它们更难以被检测和预防。由于活动看起来像是来自可信活动，许多安全系统并未将其识别为威胁。因此，将基于AI或AI驱动的工具叠加在现有的预防和检测方法上至关重要。这样做可以增强整体防御能力，减少事件数量，简化流程，并有助于控制成本。这是更聪明、更高效地应对不断演变威胁的方法。然而，不要忽视这样一个事实：启用AI的防御和响应需要建立在现有的良好实践之上。它们是补充而非替代。
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模仿合法进程
另一个令人担忧的问题是高级恶意软件模仿合法应用程序、进程和网站的能力。网络犯罪分子经常使用网络钓鱼网站窃取凭据，通过恶意电子邮件链接说服用户。这些假冒网站模仿合法网站诱骗用户输入敏感信息。以前，这些网站托管在可疑域上，安全工具很容易标记出来。（图片来源：Getty Images）
MSP在为中端市场修订云战略中点亮道路的角色
现在，攻击者利用可靠公司的受信任基础设施来伪装他们的网站，使其看起来更加合法，具有真实的域名和证书。一旦进入，攻击者可以悄无声息地通过系统，获取敏感数据，甚至通过模仿受信任程序的行为来损害有价值的知识产权（IP），而不引起警报。网络犯罪分子可能会利用缺乏强大安全保护的生成式AI工具，如OpenAI的ChatGPT或MidJourney。他们可能操纵这些工具将有害代码隐藏在图像中，并复制或创建逼真的假文件和电子邮件，模仿组织内部受信任人员的合法通信。关键在于，一旦网络犯罪分子进入内部，恶意软件可以在未被发现的情况下运行，获取组织数据并扰乱运营。
这种策略，越来越多地被威胁行为者所采用，尤其有害，因为它利用了企业和用户对其自身工具和软件的信任。未检测到的恶意软件的风险
高级恶意软件能够在未被发现的情况下运行的时间越长，对目标构成的风险就越大。这通常是一个入口，使攻击者能够访问合法工具，后果可能是灾难性的。一旦这些工具被破坏，就像在“活用现有资源”（LOTL）攻击中可能发生的情况，那么防止或检测和响应入侵的能力将显著降低。
未检测到的恶意软件的风险（图片来源：Getty Images）
扭转局势：科技数字宿醉后的数字排毒需求
敏感数据泄露不仅使组织面临潜在罚款和法律问题，还可能导致客户、客户乃至员工之间的信任度下降。除了数据丢失，恶意软件还会干扰系统，导致停机时间、生产率损失和高昂的恢复成本。这种影响可能是灾难性的，组织可能面临法律费用、修复成本，甚至需支付赎金。最具破坏性的是，如果媒体曝光了数据泄露事件，可能会损害其声誉，导致利益相关者的信心下降，从而危及未来的成功。
敏感数据泄露不仅使组织面临潜在罚款和法律问题，还可能导致客户、客户乃至员工之间的信任度下降。除了数据丢失，恶意软件还会干扰系统，导致停机时间、生产率损失和高昂的恢复成本。所有这些风险共同表明，迫切需要强大的网络安全措施来保护资产和声誉。
如何构建韧性防御
网络威胁可能引发各种风险，如数据泄露、服务中断、欺诈或勒索软件攻击。尽早应对这些风险远比处理一次全面攻击要好，在这种攻击中，黑客已经获得访问权限并能设置多个后门。预防始终比试图遏制和清理攻击后的情况更容易、更便宜且干扰更少。（图片来源：Getty Images）
MSP在构建韧性IT组织时应避免的七大陷阱
强大的网络安全策略始于保持稳健的安全卫生习惯，这是抵御恶意软件威胁的坚实基础。解决漏洞可以使恶意行为者更难获取信息或系统。其中一些重要做法包括持续更新和修补软件和操作系统，以及部署端点安全解决方案来监控和保护设备。
除了基本的网络安全卫生和适当的良好实践外，利用基于AI的威胁检测工具是一种强有力的方法，用于识别和应对大量网络威胁及其快速演变的速度。这些工具使用机器学习实时分析大量数据，检测传统方法可能遗漏的不同之处和可疑模式或短语。凭借行为分析、实时监控和预测威胁检测等能力，AI驱动的解决方案提供了对系统活动的持续可见性，使组织能够迅速有效地识别和反击潜在威胁。
除了基本的网络安全卫生和适当的良好实践外，利用基于AI的威胁检测工具是一种强有力的方法，用于识别和应对大量网络威胁及其快速演变的速度。人为错误仍然是安全漏洞的主要原因，因此员工教育和网络安全意识是任何安全策略的重要组成部分。全面培训应教会员工识别网络钓鱼尝试，理解安全政策，有关密码安全的最佳实践，以及如何安全地使用AI应用程序。定期培训课程，辅以模拟网络钓鱼活动，可以在整个组织中培养一种意识和行动的文化。
最后，采用持续监控和实时警报系统对于检测和缓解威胁至关重要。这些系统可以标记异常或可疑活动、未经授权的配置更改，并提供潜在违规行为的即时通知。这种主动方法确保对威胁的迅速反应，最大限度地减少损害和恢复时间，并强化组织的整体网络安全地位。
展望未来
随着恶意软件的不断发展，企业在其网络安全策略中必须保持敏捷和适应性。多阶段攻击结合使用AI生成的战术和传统网络攻击方法不仅即将到来，而且已经在发生，组织已经开始感受到影响。这些类型的攻击正在快速发展，往往以我们尚未预料的方式进行。虽然像强网络安全卫生、防御策略和零信任架构这样的传统方法仍然至关重要，但它们本身已不足以应对当今许多风险。企业需要快速适应，将这些基本实践与创新的、先进的AI驱动解决方案结合起来，以领先于威胁。
(以上内容均由Ai生成)
