导言：人工智能驱动攻击的新时代
2025 年是网络安全的转折点。生成式人工智能为网络攻击提供了超级动力，使威胁行为者能够发动更多的网络攻击。 频繁、现实和可扩展 与以往任何时候相比，这些活动都更有吸引力。事实上，在过去一年中，估计有 报告的网络事件中有 16% 涉及攻击者利用人工智能工具 (如图像和语言生成模型），以加强社会工程学[1].从极具说服力的网络钓鱼电子邮件到深度伪造音频/视频诈骗，恶意行为者正在各行各业将人工智能武器化。目前，大多数安全专业人员将人工智能归因于 网络攻击激增与人工智能生成有关这让坏人可以更快、更智能地利用受害者[2].生成式人工智能有效地降低了网络犯罪的技能门槛，同时也增强了网络犯罪的威力。
为什么如此令人担忧？ 人工智能可以立即生成精良的、可感知上下文的内容，甚至可以骗过训练有素的用户。它能以令人恐惧的准确度假冒声音和面孔，甚至生成可变形的恶意代码以逃避检测。因此，网络攻击变得更难检测、更易实施。网络攻击 世界经济论坛 警告说，72% 的组织发现，由于生成式人工智能的能力不断增强，网络风险（尤其是社交工程和欺诈）有所增加[3].现实世界中发生的事件也证明了这一点：2024 年初，犯罪分子利用人工智能生成的 深度伪造视频通话 假冒公司的首席财务官，诱骗员工转移资金。 $ 2 560 万 给骗子[4].在另一个案例中，朝鲜黑客利用 人工智能生成假身份证件 在防御网络钓鱼活动中绕过安全检查[5].这些例子凸显了其中的利害关系--生成式人工智能正在为绕过人为和技术控制的欺诈行为提供能力。
然而，人工智能也是解决方案的一部分。先进的检测工具（如 TruthScan 的检测工具）利用人工智能 反对 人工智能--分析内容，寻找机器生成的微妙特征。在本白皮书中，我们将探讨 2025 年人工智能驱动的顶级网络威胁，以及企业如何减轻这些威胁。来自 人工智能生成的网络钓鱼 至 深陷首席执行官欺诈案, 人工智能制作的恶意软件, 合成身份等等，我们将探讨生成式人工智能如何重塑攻击。我们还将讨论具体的防御措施，包括 人工智能内容检测这些技术可以帮助安全团队重新赢得先机。目标是阐明企业、MSSP、CISO 和欺诈调查人员如何能够 在网络安全堆栈中集成人工智能检测工具 以应对这一波由人工智能驱动的威胁。
人工智能生成的网络钓鱼和 BEC：规模空前的骗局
生成式人工智能最明显的影响之一是对网络钓鱼和网络欺诈的影响。 商业电子邮件泄露（BEC） 方案。人工智能语言模型可以在几秒钟内起草出流畅的、根据上下文量身定制的电子邮件--消除了曾经让网络钓鱼露出马脚的语法错误和笨拙的措辞。结果就是大量极具说服力的诈骗电子邮件和短信。到 2025 年 4 月 超过一半的垃圾邮件（51%）是由人工智能编写的两年前几乎为零[6].更令人震惊的是，研究人员发现，大约 14% 的 BEC 攻击邮件是人工智能生成的 到 2025 年[7] - 随着犯罪分子采用 ChatGPT 等工具，预计这一数字还会攀升。一些研究估计 超过 80% 现在，人工智能可能会协助制作网络钓鱼电子邮件[8].
这些人工智能生成的诱饵数量呈爆炸式增长。安全分析显示，与人工智能生成有关的网络钓鱼攻击激增了 1,265% 弹指之间[9].在一个时期内，网络钓鱼事件报告猛增 466% 单季度这主要是由于自动网络钓鱼工具包和机器人泵出了定制的诱饵[9][10].为什么会出现这样的峰值？因为人工智能让攻击者 比例尺 人工智能聊天机器人可以极大地减少他们的行动。一个罪犯可以利用人工智能聊天机器人生成 数千 针对不同员工或客户的个性化诈骗电子邮件，而这一切只需要过去制作一封邮件的时间。这种大规模自动化导致联邦调查局警告说，由于人工智能 "有可能将这些损失推得更高"，BEC 的损失（2022 年已经达到 17 亿美元）只会加速增长。[11][12].
网络钓鱼电子邮件不仅越来越多，而且还 更有效.由于人工智能可以加入精炼的语言和上下文细节，受害者上当受骗的几率更高。在实验室测试中，人工智能编写的网络钓鱼电子邮件达到了 54% 点击率 - 远高于传统网络钓鱼尝试的 ~12%[13].这些信息读起来像真正的首席执行官的风格，或提及真实的公司事件，从而降低收件人的警惕性。攻击者甚至使用人工智能对不同的措辞进行 A/B 测试，并对最成功的钩子进行迭代[14].与人类不同的是，人工智能不会打错字，也不会疲倦--它可以无穷无尽地变种，直到有一种变种通过过滤，骗过别人。
典型案例 在 2025 年中期，一个 路透社 调查揭露了东南亚骗子如何利用 ChatGPT 自动进行诈骗通信[15].他们大量生成令人信服的银行电子邮件和客户服务短信，大大增加了他们的计划的覆盖范围。欧洲警方同样报告称，人工智能驱动的网络钓鱼工具包在暗网上以低于 $20 的价格出售，使低技能的行为者也能发起复杂的活动。[16][17].BEC 和网络钓鱼的准入门槛已基本消失。
防御措施 - 阻止人工智能网络钓鱼： 面对这种冲击，企业必须加强电子邮件和信息渠道。这就是 人工智能内容检测 可以提供帮助。这些工具包括 TruthScan 的人工智能文本检测器 和专业化 电子邮件扫描仪 可以分析收到的信息，找出人工智能生成文本的统计标记。例如 TruthScan 电子邮件欺诈探测器 使用自然语言分析来标记可能来自人工智能的电子邮件，即使这些电子邮件看起来是合法的[18].这些检测器会检查诸如完美的语法、句子的复杂性以及对人类写作者来说不常见的文体模式。通过 实时扫描这样，可疑邮件在到达用户之前就能被隔离或标记审查。企业安全团队开始在电子邮件网关和信息平台上部署这种人工智能驱动的过滤器。实际上，这是在传统垃圾邮件过滤器的基础上增加了一层新的防御--明确用于捕捉人工智能编写的内容。截至 2025 年，领先企业正在通过 API 将 TruthScan 等解决方案集成到其安全电子邮件网关和云协作套件中，从而为以下方面创建一个自动检查点 人工智能生成的网络钓鱼 内容。
Deepfake 语音和视频模仿：眼见为实 "的骗局
2025 年，由人工智能驱动的最直观的威胁可能就是 "人工智能 "的崛起。 深度伪造语音和视频攻击.利用人工智能模型，犯罪分子可以从短短几秒钟的音频中克隆出一个人的声音，或从少量照片中生成一个人面部的逼真视频。这些 "深度伪造 "正在被用于高风险的冒充诈骗--从首席执行官诈骗（"假冒首席执行官 "电话）到虚假视频会议等等。最近的一份行业报告显示 47% 的组织遭受过深度伪造攻击 某种[19].这不仅仅是理论上的问题：2023-2025 年发生的多起抢劫案已经证明，深度伪造可以击败终极认证--我们自己的眼睛和耳朵。
一个臭名昭著的案例涉及一笔国际银行转账，金额为 $25 百万 一名员工被深度伪造的视频会议欺骗。攻击者利用人工智能合成了该公司首席财务官在 Zoom 通话中的肖像，包括她的声音和举止，并指示该员工汇入资金[4][20].在澳大利亚的另一起事件中，一个地方政府 损失 $230 万美元 当骗子伪造市政官员的声音和视频来批准欺诈性付款时[21].令人不安的是，犯罪分子正在利用人工智能克隆的声音进行 "祖父母诈骗"--打电话给老年人，冒充他们的亲属向他们求救。......。 联邦调查局 和 FinCEN 2024 年末发出警报，称利用欺诈手段进行诈骗的案件激增 人工智能生成的 "深度伪造 "媒体包括假冒客户服务代理和合成身份，以绕过 KYC 验证[22].
基于深度伪造的犯罪频率正在快速攀升。一项分析显示，到 2024 年底 每五分钟就会出现一个新的深假骗局 平均[23].仅在 2025 年第一季度，报告的深度伪造事件就猛增了 19%。 一应俱全 2024 年[24][25].据估计，目前 占所有欺诈攻击的 6.5%, a 自 2022 年以来增加 2,137%[26][27].所需的技术已经变得很容易获得，通常只需要 30 秒音频 克隆一个人的声音，或者用不到一个小时的样本视频来制作一个人的面部模型，使人信服[20].简而言之，实现以下目标从未如此简单 "假冒亲信 并诱骗受害者交出钱财或信息。
防御措施 - 验证现实： 为了应对深度伪造威胁，企业正在转向先进的 合成介质检测 工具。例如 TruthScan 的人工智能语音检测器 和 TruthScan 深度伪造检测器 使用人工智能来分析音频和视频，以发现人为操纵的迹象。这些系统会进行逐帧和波形分析，以发现人工智能生成的片段中存在的人工痕迹，如不自然的面部动作、唇部同步问题或音频频谱不规则等。在测试中，TruthScan 的算法实现了 99%+ 识别人工智能语音的准确性 并实时检测被操纵的视频帧[28][29].事实上，Genians 安全中心的研究人员最近使用 TruthScan 的图像取证技术分析了朝鲜黑客使用的假身份证--TruthScan 的深层伪造图像检测器将该文件标记为非真实文件，并在其上标注了 "赝品 "字样。 98% 信心挫败鱼叉式网络钓鱼企图[5][30].
在实际防御中，企业正在关键的卡口部署这些检测功能。 语音验证 正在被添加到呼叫中心的工作流程中--例如，当 "客户 "通过电话请求大额转账时，音频可以通过语音深度伪造检测器进行检测，以确保真的是他们（而不是人工智能模仿者）。同样 视频会议平台 可以集成对参与者视频流的实时深度伪造扫描，以捕捉任何合成人脸。例如，TruthScan 的深度伪造检测套件可提供 实时视频通话分析和面部认证 可通过 API 插入 Zoom 或 WebEx[31][29].这意味着，如果有人试图使用人工智能创建的首席执行官视频加入会议，系统可以在造成任何损失之前标记 "可能是深度伪造"。此外，现在重要的交易通常都包括一个验证步骤（带外或多因素），可以利用内容验证，例如要求一个简短的口语确认，然后由人工智能语音检测器检查其真实性。通过分层使用这些工具，企业可以创建一个安全网：即使员工 看看 或 聆听 但幕后的人工智能取证却会质疑其真实性。在人工智能渗透的威胁环境中、 "不要相信--核实" 成为任何涉及金钱或敏感访问的语音或视频通信的口头禅。
人工智能制作的恶意软件和混淆代码：代码中不断演变的威胁
人工智能的影响不仅限于社会工程学，它还在改变恶意软件开发和闪避攻击代码的游戏规则。2025 年，谷歌的威胁情报小组发现了 首个使用人工智能的恶意软件菌株 期间 执行，以改变其行为[32][33].其中一个例子被称为 PROMPTFLUX这是一个恶意脚本，它实际上调用了人工智能应用程序接口（谷歌的双子座模型），以便 即时重写自己的代码生产新的混淆变种，以逃避杀毒软件的检测[34][35].这种 "适时 "的人工智能进化标志着向自主、多态恶意软件的飞跃。另一个样本、 PROMPTSTEAL该公司使用人工智能编码助手为数据盗窃生成单行 Windows 命令，这实际上是将部分逻辑实时外包给了人工智能引擎。[36][37].这些创新表明，在未来，恶意软件可以不断自我变形，就像人类的测笔员一样，从而攻破防御系统。
即使没有即时人工智能，攻击者也会在开发过程中使用人工智能来创建更强大的恶意代码。生成式人工智能可以生成以下恶意软件 高度模糊其中包含层层混乱的逻辑，阻碍了逆向工程。根据威胁情报报告 2025 年超过 70% 的重大漏洞涉及某种形式的多态恶意软件 改变其特征或行为以避免被发现[38].此外、 76% 的网络钓鱼活动 现在采用动态 URL 或人工智能重写有效载荷等多态策略[38].暗网产品等工具 WormGPT 和 FraudGPT (ChatGPT 的无限制克隆），即使是非专家也可以通过简单描述他们想要的东西来生成恶意软件滴注程序、键盘记录程序或勒索软件代码[39].因此，新的恶意软件变种层出不穷。例如，2024 年，一个名为 黑曼巴 出现了 完全由人工智能生成它使用 ChatGPT 分段编写代码，每次执行都会产生略有不同的二进制文件，从而混淆了传统的基于签名的杀毒软件[38].安全研究人员还展示了人工智能生成的多态概念验证，它可以规避许多端点保护措施[40].
此外，攻击者还利用人工智能来微调他们的 送货 的恶意软件。人工智能可以智能编写带有恶意软件链接的钓鱼邮件（如上所述）。人工智能还可以帮助开发漏洞，例如利用人工智能发现新漏洞或优化外壳代码。据报道，民族国家行为者已使用先进的人工智能模型来协助发现零日漏洞，并为目标开发定制的恶意软件。[41].所有这些趋势都意味着 2025 年的恶意软件更加隐蔽，适应性更强。它通常 与人工智能 "共同创造"因此更难使用传统规则进行检测。
防御措施 - 恶意软件防御中的人工智能与人工智能之争： 要抵御人工智能制作的恶意软件，需要在防御端结合先进的检测和人工智能驱动的分析。许多组织正在增强其 端点保护和 EDR（端点检测与响应） 与 AI/ML 模型一起寻找 AI 生成代码的行为模式。例如，突然的主机代码转换或不寻常的 API 调用模式可能表明 PROMPTFLUX 正在自我再生。同样，网络监控也能捕捉到异常情况，如恶意软件向人工智能服务伸出援手（这对用户应用来说并不 "正常"）。供应商正在对基于 ML 的检测器进行训练。 家庭 的人工智能辅助恶意软件，提高了对这些新型威胁的识别能力。
一种新出现的解决方案是 在开发人员和构建管道中集成人工智能内容扫描功能.这意味着使用人工智能驱动的检测器来分析脚本、软件构建甚至配置更改，以查找恶意或人工智能生成的内容。例如 TruthScan 的实时探测器 其多模态分析可识别可疑代码或配置文件是否由机器生成并带有混淆模式，从而标记出可疑代码或配置文件。[42][43].开发团队和 MSSP 正在开始扫描基础架构即代码脚本、PowerShell 日志和其他工件，以寻找人工智能编写的片段迹象，这些迹象可能表明攻击者已经动手。虽然这是一个新兴领域，但它显示出了希望：在一个案例中，一个安全团队使用人工智能检测器捕捉到了一个混淆的网络钓鱼工具包文件，该文件 "感觉 "是人工智能生成的，而且确实是攻击的一部分[44].该文件的代码过于复杂和冗长（人工智能生成的标志），人工智能内容扫描证实它很有可能不是人类编写的[40].
最后，共享以人工智能威胁为重点的威胁情报至关重要。当 Google GTIG 公布基于 Prompt 的恶意软件的详细信息或研究人员报告新的人工智能规避技术时，企业应将这些信息反馈到其检测工程中。 行为分析 - 寻找诸如进程生成脚本重写同一进程代码的行为，可以捕捉到人工智能辅助恶意软件表现出的异常。简而言之，防御者必须以毒攻毒：部署 人工智能驱动的安全工具 能像人工智能驱动的恶意软件一样快速适应的技术。这包括从人工智能增强型杀毒软件到用户行为分析（可识别账户或系统何时开始表现得 "不太像人类"）等一切。通过采用人工智能进行防御，安全团队可以对抗人工智能赋予攻击者的速度和规模优势。
合成身份和人工智能助推的欺诈骗局
从恶意软件走向欺诈世界： 合成身份欺诈 在生成式人工智能的帮助下，合成身份欺诈已呈爆炸式增长。合成身份欺诈是指通过组合真实和虚假数据（如真实的社会保险号码+虚假姓名和证件）来创建虚构的角色。然后，这些 "科学怪人 "身份被用来开设银行账户、申请信贷或通过 KYC 检查，最终导致未偿还贷款或洗钱。这已经是增长最快的欺诈类型之一，而人工智能现在又火上浇油。合成身份欺诈造成的损失 2023 年突破 $35 亿美元[45]据估计，到 2025 年初 所有银行欺诈损失中的近 25% 是由于合成特性[46].益百利的分析师发现 超过 80% 的新账户欺诈案 在某些市场中，现在与合成 ID 有关[19] - 这一惊人的统计数字凸显了这种骗局的普遍性。
生成式人工智能从几个方面放大了合成欺诈。首先，人工智能可以轻而易举地制造出 "饲养员文件" 以及出售假身份所需的数字足迹。过去，欺诈者可能会用 Photoshop 制作身份证，或者手工制作假的公用事业账单。现在，有了生成 真实的个人资料照片、身份证、护照、银行对账单，甚至社交媒体资料 使用人工智能图像生成器和语言模型[47][48].例如，可以利用人工智能创建一个不存在的人的逼真头像（防止轻易进行反向图像搜索），并用该照片生成与之匹配的假驾照。人工智能还可以模拟身份的 "生命迹象"，例如创建 合成父母、地址或社交媒体帖子的记录 充实背景故事[49].波士顿联储指出，创人工智能甚至可以产生 深度伪造假人音视频 - 例如，合成用户可以 "出现 "在自拍验证视频中，并配有独特的面部和声音，这些都是人工智能生成的[50].
第二，人工智能帮助欺诈者 扩大规模 他们的业务。他们不再需要一次伪造一两个身份，而是可以通过编程生成成百上千个完整的身份包，并大量自动填写新账户申请。[51][52].一些暗网服务正在有效地提供 "合成身份即服务"例如，在 COVID-19 大流行救济计划期间，犯罪分子利用人工智能生成的机器人大量申请贷款和福利。例如，在 COVID-19 大流行病救济计划期间，犯罪分子利用人工智能生成的身份机器人大量申请贷款和福利，使系统中充斥着虚假申请人。瞻博网络研究公司预测，全球数字身份欺诈（由这些手段推波助澜）的成本将达到 到 2030 年增加 153% 与 2025 年相比[53].
防御措施--在人工智能世界中验证身份： 传统的身份验证方法难以应对人工智能制造的假冒伪劣产品。为了适应这种情况，企业正在采用 多层身份和行为验证 人工智能的支持。关键的一层是先进的 文件和图像取证.例如 TruthScan 的人工智能图像检测器 和 伪造文件检测器 提供分析上传的身份证、自拍或文件的能力，以发现合成或篡改的迹象。这些工具可以检查像素级伪影、光照不一致和元数据，以确定图像是否是人工智能生成或篡改的。它们可以捕捉到细微的线索--比如 GAN 生成的照片中相同的背景图案，或者身份证上与任何已知政府模板不符的字体和间距。如果申请人的驾照或自拍照很可能是人工智能生成的，那么银行就可以通过在入职程序中部署此类检测器自动对其进行标记（例如，TruthScan 的系统就会对 Kimsuky APT 网络钓鱼案件中使用的假军人证进行标记）。[5]).根据 TruthScan 的一份新闻稿，金融机构已利用他们的平台大规模验证文件的真实性，以极高的准确度识别深度伪造文件。[54].
另一层是 行为分析 和对照检查。真实身份具有深度--多年历史、公共记录、社交媒体活动等。人工智能生成的身份，无论多么精巧，往往缺乏这些深厚的根基。银行和贷款机构现在使用人工智能将申请数据与公共和专有数据进行交叉比对：这个人的电话号码和电子邮件是否显示了使用历史？设备或 IP 地理位置是否合理？他们是以人工方式在表格中输入数据，还是复制粘贴（如机器人所为）？可以对人工智能模型进行训练，以区分真实的客户行为和合成模式。美联储指出 "合成身份很肤浅，人工智能看得出来" - 基于人工智能的验证可以快速搜索身份的数字足迹，如果几乎没有发现，就会发出警报[55]在实践中，身份验证服务现在采用人工智能来检查用户的自拍照是否与过去的照片相匹配（以检测人脸互换），甚至在有效性检查过程中以随机动作（如特定姿势或短语）提示用户，从而使深度伪造者更难做出正确反应。[56][57].
最后 连续监测 入职后的账户行为有助于捕捉漏网的合成账户。由于这些账户并不与真实身份绑定，因此其使用模式往往最终会脱颖而出（例如，适时进行交易以建立信用，然后将信用额度用完）。人工智能驱动的欺诈监控（如 Sift 或 Feedzai 的平台）可以识别账户使用中的异常情况，标记出潜在的合成账户以供审查。总之，打击人工智能驱动的身份欺诈需要 人工智能身份证明 - 它结合了文件取证、生物识别检查、数据关联和行为分析。好消息是，使欺诈成为可能的人工智能技术也被用来检测欺诈。例如，TruthScan 可提供 身份验证套件 该工具集成了文本、图像和语音分析功能，用于审核新用户。通过利用这些工具，一家大型银行注意到，即使在行业平均水平不断上升的情况下，合成账户的成功开户率也显著下降。军备竞赛仍在继续，但无论人工智能如何试图掩盖自己的踪迹，防御者们都在学习如何发现合成账户的微弱 "数字信息"。
将人工智能检测融入整个安全堆栈
我们已经探讨了几个不同的威胁领域--网络钓鱼、深度伪造、恶意软件、合成欺诈--所有这些都由人工智能增压。很明显 没有单一工具或一次性解决方案 就能解决挑战。相反，企业需要一个全面的战略来 在每一层嵌入人工智能驱动的检测和验证功能 的网络安全堆栈。这种方法必须反映攻击面，涵盖电子邮件、网络、语音、文档、身份等。下图说明了企业如何将 TruthScan 的人工智能检测工具（以及类似解决方案）集成到常见的企业安全层中：
在安全堆栈的多个层面集成人工智能检测工具--从电子邮件网关和呼叫中心到用户验证和端点保护。人工智能内容检测（中心）实时分析文本、图像、音频和视频，为保护资产和用户的执行点提供信息。
在这种模式中 多模态人工智能探测器充当中枢大脑 与各种安全控制接口：
- 电子邮件网关： 入站电子邮件在到达收件箱之前会通过人工智能文本/诈骗检测器。这与我们讨论过的网络钓鱼防御有关，例如使用 TruthScan 的电子邮件欺诈探测器 通过电子邮件提供商的 API，自动隔离人工智能生成的可疑电子邮件[18].它还可应用于信息平台（聊天应用程序、短信网关），以扫描内容中的网络钓鱼或诈骗模式。
- 呼叫中心和语音系统： 通过集成语音深度伪造检测功能，确保电话和 VOIP 信道的安全。例如，银行的客户支持热线可以使用 TruthScan 的人工智能语音检测器 实时分析来电音频，并在来电者的声纹是合成的或与其已知资料不符时发出警报[58][59].这有助于防止网络钓鱼和语音冒充攻击（如假冒首席执行官的电话）得逞。
- 用户身份验证程序： 在账户创建或高风险用户操作（密码重置、电汇）期间，人工智能驱动的身份验证就会启动。上传的身份证照片由图像取证工具进行审核（例如，检查照片是人工智能生成的还是照片的照片），自拍照或视频通话则由深度伪造检测器进行筛查。TruthScan 的 深度伪造检测器 在此可用于执行面部验证--确保摄像头中的人是真实的，并与 ID[60][61].行为信号（打字频率、设备一致性）也可输入人工智能模型，以检测机器人或合成身份。
- 终端和网络 端点安全代理和代理服务器可以对文件和脚本进行人工智能内容分析。例如，如果端点 EDR 发现有新的脚本或 EXE 正在执行，它可以将文件的文本内容发送给人工智能检测器，以检查它是否与已知的人工智能生成的恶意软件相似，或是否显示出混淆人工智能代码的特征。同样，DLP（数据丢失防护）系统也可以使用人工智能文本检测来标记人工智能生成的敏感文本（这可能表明内部人员使用人工智能起草数据外泄信息或伪造报告）。TruthScan 的 实时探测器 旨在插入此类工作流程，提供跨平台的实时内容分析和自动响应选项[42][62] (例如，如果文件或信息被识别为人工智能生成的恶意软件或虚假信息，就会被自动屏蔽）。
"(《世界人权宣言》) 主要优点 这种综合方法的特点是 速度和一致性.人工智能攻击行动迅速--网络钓鱼电子邮件、虚假声音和合成数据可以同时攻击多个渠道。通过对所有这些渠道进行人工智能检测，企业可以获得实时可见性和深度防御。一个团队将其描述为为企业创建了一个 "人工智能免疫系统"：每当有东西被发送（无论是电子邮件、文件上传、语音通话等），人工智能免疫系统就会 "嗅探 "它是否有外来的（人工智能生成的）签名，如果发现是恶意的，就会将其中和。
TruthScan 的企业套件就体现了这一点，因为它提供了一个 统一平台 涵盖文本、图像、音频和视频人工智能检测，可模块化部署或整体部署[63][64].许多公司一开始只部署一两项功能（例如，电子邮件中的文本检测和入职培训中的图像检测），一旦发现有价值，就会扩展到其他功能。 重要的是，集成对开发人员友好 - TruthScan 和类似服务提供 API 和 SDK，因此安全团队无需进行大规模重新设计，即可将检测与现有系统挂钩。无论是 SIEM、电子邮件网关、定制银行应用程序还是 CRM 系统，检测都可以在幕后运行，并提供警报或自动操作。例如，一个大型社交媒体平台集成了内容审核 API，可在深度伪造视频上传后几分钟内自动删除这些视频。[65][66]防止人工智能生成的错误信息传播。
总结：保持领先
2025 年，人工智能驱动的威胁迅速扩散，给企业带来了新的挑战。攻击者已经找到了大规模利用人类信任的手段--冒充声音和身份、自动化社交工程、通过自适应代码逃避防御，以及编造整个虚假现实。对于防御者来说，这是一个令人生畏的前景，但并非毫无希望。就像犯罪分子正在利用人工智能一样，我们也可以让人工智能站在安全的一边。人工智能的出现 人工智能内容检测、深度伪造取证和合成身份扫描仪 为我们提供了应对这些新威胁的有力手段。通过部署这些工具和 将它们整合到所有层面 有了人工智能技术的支持，企业就能大大降低人工智能攻击的漏网风险。早期采用者已经通过捕捉深度伪造的行为挫败了数百万美元的欺诈企图[26]或通过过滤人工智能制作的电子邮件来防止网络钓鱼灾难。
除了技术之外，企业还应培养 "信任但要验证 "的文化。员工应该意识到，在人工智能时代，眼见（或耳闻）不一定为实--健康的怀疑态度与验证工作流程相结合，可以阻止许多社交工程伎俩。培训和意识，再加上 自动验证工具，如 TruthScan这就形成了一道强大的防线。从某种意义上说，我们必须提高信息认证和验证的标准。数字通信和文件不能再照单全收；它们的出处需要通过机器或程序进行检查。
展望未来，我们期待攻击者进一步完善其人工智能战术，但同时也期待防御性人工智能的不断创新。猫捉老鼠的态势将持续下去。防御者的成功将取决于 敏捷性和情报共享.那些能迅速融入新威胁情报（如新型深度伪造检测技术或更新的人工智能模型签名）的企业将领先于利用最新人工智能工具的攻击者。行业、学术界和政府之间的合作在这场斗争中也将至关重要，这一点从美国国家标准与技术研究院（NIST）的人工智能风险管理框架和银行间人工智能欺诈检测合作等机构发布的警报和框架中可见一斑。
最后，网络安全行业正处于人工智能驱动的模式转变之中。现在的威胁与十年前不同，但我们正以同样前所未有的防御措施来应对。结合先进的检测技术和强大的安全策略，我们可以 会 减轻生成式人工智能的风险，甚至将其转化为我们的优势。TruthScan 的人工智能检测套件等工具使我们能够 在零信任世界中恢复信任 - 以确保电话另一端的人是真实的，收件箱中的文件是真实的，网络中运行的代码没有被恶意人工智能篡改。通过现在就投资于这些功能，企业不仅可以保护自己免受今天的人工智能攻击，还可以建立起抵御未来不断演变的威胁的能力。这其中的道理显而易见： 人工智能可能会为网络攻击提供超级动力，但如果方法得当，它也能为我们的防御提供超级动力。
资料来源 相关数据和实例来自 2025 份威胁情报报告和专家，包括 Mayer Brown 的《网络事件趋势》。[1][67]Fortinet的2025年威胁综述[2][19]梭子鱼对人工智能电子邮件攻击的研究[6][7]谷歌GTIG的人工智能威胁报告[34]波士顿联储对合成欺诈的见解[45][50]以及 TruthScan 发布的案例研究和新闻稿[30][26]等等。这些都说明了人工智能驱动的威胁范围，以及在现实世界中以人工智能为重点的应对措施的有效性。通过从这些情报中学习并部署尖端工具，我们可以满怀信心地驾驭人工智能增强型网络风险时代。
[1] [67] 2025 年网络事件趋势 您的企业需要了解什么 | 透视 | Mayer Brown
[2] [3] [19] 顶级网络安全统计数据：2025 年的事实、统计数字和违规事件
[4] [11] [12] [16] [17] [20] [22] [47] [48] [52] 人工智能驱动的金融服务欺诈：最近的趋势和解决方案 | TruthScan
[5] [26] [30] [54] TruthScan 检测到朝鲜对国防官员的深度伪造攻击 - 布莱恩县杂志
[6] [7] [14] 您收件箱中的垃圾邮件有一半是由人工智能生成的--人工智能在高级攻击中的应用正处于早期阶段 | 梭鱼网络 博客
[8] [10] 2025 年第二季度数字信任指数：人工智能欺诈数据与洞察 | Sift
[9] [13] [24] [25] [38] [39] 2025 年的人工智能网络安全威胁：$25.6M 深度伪造
[18] [63] [64] TruthScan - 企业人工智能检测与内容安全
[23] [46] [56] [57] 深度伪造和存款：如何打击生成式人工智能欺诈
[27] 深度伪造攻击与人工智能生成的网络钓鱼：2025 年统计数据
[28] [58] [59] 针对深度伪造和语音克隆的人工智能语音检测器 | TruthScan
[29] [31] [60] [61] [65] [66] Deepfake Detector - 识别虚假和人工智能视频 - TruthScan
[32] [33] [34] [35] [36] [37] [41] GTIG 人工智能威胁追踪：威胁行为者使用人工智能工具的进展 | 谷歌云博客
[40] 黑客用冗长的人工智能代码混淆恶意软件
[42] [43] [62] 实时人工智能检测 - TruthScan
[44] EvilAI 运营商利用人工智能生成的代码和假冒应用程序为远 ...
[45] [49] [50] [51] [55] 新一代人工智能正在加剧合成身份欺诈的威胁 - 波士顿联邦储备银行
[53] 2025 年合成身份欺诈：人工智能检测与防范策略