出于自卫的行为

《Communications of the ACM》：Acting in Self-Defense

AI技术大幅降低了网络犯罪门槛，催生赎金软件即服务（RaaS）等产业化犯罪模式，生成模型用于制作深度伪造和钓鱼邮件，导致2025年勒索软件攻击激增126%。防御需结合AI监测、零信任架构和暗网监管，但根本解决需立法管控武器级AI模型。

　　人工智能的兴起正在重塑网络犯罪的格局，使得恶意行为变得更加普及和高效。随着技术的不断进步，犯罪分子能够利用人工智能工具，将复杂的攻击手段简化，从而降低实施攻击的门槛。这种趋势不仅影响了犯罪行为的频率和规模，也改变了其运作方式，使得传统的网络安全防御体系面临前所未有的挑战。

网络犯罪已从一种依赖于专业知识和资源的活动，演变为一种类似于即服务模式（as-a-service）的产业。如今，恶意软件开发、钓鱼工具包、僵尸网络以及初始访问服务等犯罪行为都可以通过暗网市场进行交易，类似于合法的软件即服务（SaaS）模式。犯罪分子不再需要自己具备深厚的编程技能或网络安全知识，只需通过简单的提示词，就能生成可用于攻击的代码。这种“恶意软件即服务”（RaaS）的模式，让任何拥有基本技术背景的人都能参与网络犯罪，从而形成一个规模庞大的犯罪网络。

在这一背景下，人工智能的作用尤为突出。它不仅提升了犯罪行为的效率，还使得攻击手段更加隐蔽和难以追踪。例如，生成式人工智能模型能够创建高度定制化的钓鱼邮件，这些邮件几乎与真实内部邮件无异，甚至包含公司特有的术语和语言风格。这种高度个性化的方式，使得攻击的成功率大幅提升，成为近年来网络犯罪激增的重要原因之一。同时，深度伪造（deepfake）技术的发展，也使得犯罪分子能够通过合成媒体制造虚假的视频或语音，从而实施更为复杂的社交工程攻击。这些技术的结合，让网络犯罪的攻击手段更加多样化，也更具欺骗性。

此外，人工智能还使得网络犯罪的自动化程度大幅提高。一些研究者开发了“代理”系统，这些系统能够结合大型语言模型（LLM）的推理能力与漏洞扫描工具和攻击库，实现完全自动化的攻击流程。在实验中，这些系统可以在没有人工干预的情况下，对过时的Web服务器进行入侵、部署勒索软件并进行谈判，甚至通过Tor网络完成整个过程。这种自动化攻击的出现，意味着网络犯罪不再依赖于单个专家的技能，而是可以通过大规模的协作网络实现。犯罪分子可以利用这些工具快速扩大攻击范围，甚至针对不同行业和组织制定专门的攻击策略。

从经济角度来看，网络犯罪的利润空间巨大，而实施成本却极低。根据相关数据显示，2025年第一季度的勒索软件事件数量激增了126%，而随后的高影响力攻击更是席卷了多个知名品牌和重要机构。这些攻击的成功，部分归因于人工智能技术的普及，使得犯罪分子能够以极低的成本获取高效的攻击工具。与此同时，暗网市场已经成为一个规模庞大的地下经济体系，其交易方式与合法的电商平台相似，包括预付保证金、忠诚度折扣和24小时客户支持服务。这种市场机制的成熟，使得网络犯罪的运作更加高效，也更具可持续性。

然而，人工智能的普及也对网络安全防御提出了新的挑战。传统的防御手段，如人工审查、漏洞修补和安全培训，已经难以应对由人工智能驱动的攻击。为此，一些安全公司和研究机构开始利用人工智能技术进行防御，例如通过深度学习模型分析海量的日志数据，以快速识别异常行为。这些模型能够在短时间内处理大量数据，大幅提高安全事件的响应速度。但研究也表明，即使在人工智能技术的帮助下，人类仍然在识别高质量的深度伪造视频方面更具优势。这说明，在面对由人工智能生成的复杂攻击时，仍需要人类的判断和经验。

为了有效应对这些新的威胁，网络安全行业需要采取更加全面的防御策略。首先，组织应通过持续的自动化补丁管理，尽可能减少攻击面。其次，应采用零信任架构（Zero-Trust segmentation），确保即使发生数据泄露，攻击者也无法轻易获取整个系统的访问权限。此外，组织还应建立不可篡改的离线备份，以应对双重勒索（double-extortion）攻击。最后，应定期进行红队演练和桌面推演，以模拟真实攻击场景并提高防御能力。这些措施的结合，能够有效提升组织的网络安全水平，并减少因人工智能技术带来的潜在风险。

与此同时，政府和监管机构也需要加强对人工智能技术的管理。当前，许多国家在网络安全政策上主要关注技术层面的防御，而忽略了人工智能技术本身可能带来的风险。因此，需要将人工智能技术视为一种需要严格管控的资源，类似于毒品或武器。任何能够自主扫描、入侵或生成深度伪造内容的模型，都应受到严格的监管，确保其使用符合法律法规。这不仅有助于减少网络犯罪的实施可能性，也能避免人工智能技术被滥用带来的社会危害。

当前的网络犯罪形势表明，人工智能技术正在改变传统的犯罪模式，使得犯罪行为更加智能化和规模化。随着技术的不断进步，网络犯罪的攻击手段将变得更加复杂，而防御体系则需要不断升级以应对这些挑战。因此，网络安全行业和政府监管机构需要共同努力，推动更加完善的防御机制和监管政策，以应对由人工智能驱动的网络犯罪浪潮。只有这样，才能在未来的数字安全竞争中占据主动，确保组织和个人的信息安全。