如何防御 AI 驱动的手机银行木马攻击
快速阅读: 据《科技雷达专业版》最新报道，原生人工智能驱动的移动银行木马正带来日益严重风险，传统防御难以应对。为保护移动应用，需采用原生人工智能移动防御，包括应用内实时保护、行为分析及快速响应机制。这要求将安全直接嵌入应用，并持续监控与支持用户恢复。
（图片来源：Shutterstock）
移动银行木马进入了新时代。如今的威胁借助人工智能，具有动态行为和高级规避技术。这些木马直接在合法移动应用中运行，以绕过安全措施、拦截生物识别信息并实时操纵应用流程。
这带来了关键且不断增长的风险：由原生人工智能驱动的木马现在可以在不通知用户、后端系统或欺诈引擎的情况下执行欺诈和账户接管（ATO），使成千上万的移动银行和数百万用户面临风险。
移动银行木马进入了新时代。如今的威胁借助人工智能，具有动态行为和高级规避技术。这些木马直接在合法移动应用中运行，以绕过安全措施、拦截生物识别信息并实时操纵应用流程。
布莱恩·里德
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Appdome首席营销官
了解威胁态势
原生人工智能驱动的移动木马采用多种战术来执行攻击：
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访问滥用：
木马如Xenomorph和BrasDex利用Android的辅助功能服务读取屏幕、模拟点击并自动执行交易。
覆盖攻击：
恶意软件如SharkBot使用UI覆盖冒充银行应用并捕获凭据。
远程访问木马（RAT）：
BRATA允许完全远程设备控制，使攻击者能够充当用户。
多态行为：
原生人工智能驱动的木马通过改变代码规避静态或基于签名的防御。
生物识别欺骗：
某些变种拦截Face ID或指纹扫描，并伪造成功响应。
针对移动平台的木马攻击正在迅速加速，人工智能正在帮助攻击者绕过传统防御。
为什么传统防御措施不足
大多数传统的移动安全和反欺诈工具并未设计用于应对这种复杂程度。基于签名的方法很容易被人工智能变形的恶意软件规避。
基于云的威胁检测对于在服务器端系统响应之前完成的实时、设备上的攻击来说速度太慢。
外围防御如WAF或SDK无法提供对移动应用运行时内部发生情况的可见性和控制权。手动检测和事件响应无法跟上比人类团队分析的速度更快变异和传播的多态攻击。
这些差距使得原生人工智能驱动的木马更容易在无声中接管设备、注入虚假交易并操纵移动应用流程——通常不会触发任何警告。
支持原生人工智能移动防御的理由
阻止原生人工智能驱动的木马需要一种新的方法：原生人工智能移动安全。这些原生人工智能平台在应用内、设备上运行，使用机器学习和行为智能实时检测和阻止威胁。
支持原生人工智能移动防御的理由
关键能力包括：
应用内、设备上的威胁检测与响应：无需依赖云端——应用可以自我保护，即使离线。
行为和上下文分析：检测移动应用、移动操作系统、设备和/或用户的异常行为。
应用内的预动保护：木马在检测到时即被阻止——在执行凭据盗窃、覆盖、欺骗或欺诈行为之前。
领先的原生人工智能保护提供安全系统，可防止访问滥用、覆盖注入、远程控制恶意软件等问题——无需SDK、服务器依赖或人工调整。
实施原生人工智能防御：三步策略
为了有效对抗移动木马，移动企业和移动开发人员必须采用完整的人工智能原生防御策略：
实施原生人工智能防御：三步策略
将原生人工智能安全性构建到移动应用中
实施原生人工智能防御：三步策略
应用内保护必须直接构建到移动应用中，以确保实时、自主的安全性。这消除了对外部工具或后端流程的依赖，并实现端到端的可观测性和控制。
使用原生人工智能系统进行监控和响应
安全并不止于发布。原生人工智能系统应监控生产环境中的异常，分析攻击的数量和速度，检测木马活动等威胁，并实时触发快速反应。
使用原生人工智能系统进行监控和响应
使用人工智能支持用户恢复
当攻击发生时，原生人工智能工具可以帮助支持团队在设备上识别和移除威胁。这些系统可以隔离受感染的会话、清理受感染的设备并指导恢复——更快恢复信任并减少用户干扰。
结论
原生人工智能驱动的移动银行木马并非边缘威胁——它们已成为当今的新常态。它们感染设备、冒充用户并绕过过时防御的能力使它们成为移动银行领域最严重的风险之一。
要阻止它们，移动应用必须实时保护自己。原生人工智能移动防御平台提供了唯一的前进路径——专门用于防范当前威胁及仍在演化的威胁。
原生人工智能驱动的移动银行木马并非边缘威胁——它们已成为当今的新常态。它们感染设备、冒充用户并绕过过时防御的能力使它们成为移动银行领域最严重的风险之一。
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