随着人工智能的进步，红队活动变得更加复杂

快速阅读: 据《网络安全新闻》最新报道，AI强化的红队活动利用先进AI技术模拟高级威胁，加速渗透与数据收集。研究显示，56%的AI攻击聚焦于系统访问，卷积神经网络使用最多。AI在密码破解和攻击各阶段展现多功能性，推动组织需加强AI驱动防御。

人工智能极大改变了网络安全格局，强化后的AI红队活动越来越多地利用先进的AI驱动技术来模拟高级持续性威胁。这些红队以空前的速度自动化渗透目标并收集敏感数据的过程。机器学习、深度学习以及大规模语言模型的发展开启了新的路径，使安全专家能更有效地检验组织防御，应对不断演化的威胁。红队现在使用分类、回归和聚类等AI技术。审查过程中（来源——Arxiv），分类技术如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及长短时记忆（LSTM）网络，使攻击者能够分析数据流中的模式，并区分良性与恶意活动。同时，生成对抗网络（GANs）在创建逼真的假数据方面变得特别有效，这些数据常用于复杂的网络钓鱼活动。研究人员（迈斯·阿尔-阿祖维、杜恩·多安、图莫·西波拉、贾里·豪塔米基、特罗·科孔宁）发现，目前56%的AI驱动的网络攻击针对的是安全系统的访问和渗透阶段，CNN是使用频率最高的AI技术。红队活动与AI的演变中，剩余的攻击重点分布在利用、命令控制、侦察和交付阶段，体现了AI在进攻性安全测试中的多功能用途。

最值得关注的发展之一是AI在密码破解技术中的应用。像PassGAN这类工具利用生成对抗网络来创建大量有效的密码猜测，而不依赖传统基于规则的方式。例如，典型的PassGAN实现可能使用类似以下代码架构：

“`python
def generator(z, reuse=False):
with tf.variable_scope(‘generator’, reuse=reuse):
# 网络结构
h1 = tf.nn.relu(batch_norm(dense(z, 1024), is_training=is_training))
h2 = tf.nn.relu(batch_norm(dense(h1, 7*7*128), is_training=is_training))
h1 = tf.nn.relu(batch_norm(dense(z, 1024), is_training=is_training))
h2 = tf.reshape(h2, [-1, 7, 7, 128])
# 额外层
return tf.nn.tanh(conv2d_transpose(h4, [batch_size, 28, 28, 1], name=’g_h5′))
“`

红队战术的这一演变强调了组织需要增强其防御态势，采取同样复杂的AI驱动防御手段来检测和应对这些新兴威胁。随着AI能力的持续进步，红队未来的策略很可能会在攻防两方面的安全策略上进行持续的适应和创新。红队战术的这一演变再次强调了组织需要提升防御能力，采用复杂且高效的AI驱动防御手段，以检测和应对这些日益复杂的新型威胁。

(以上内容均由Ai生成)