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亞太地區(qū)恐在2025年面臨更多深度偽造、量子攻擊威脅

安全
亞太地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)犯罪分子越來越多地利用人工智能(AI)發(fā)起復(fù)雜的攻擊活動(dòng),例如 AI 生成的釣魚郵件、自適應(yīng)惡意軟件和深度偽造。

在即將過去的2024年,亞太地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)犯罪分子越來越多地利用人工智能(AI)發(fā)起復(fù)雜的攻擊活動(dòng),例如 AI 生成的釣魚郵件、自適應(yīng)惡意軟件和深度偽造。

Check Point 軟件技術(shù)公司亞太區(qū)安全架構(gòu)師和布道師 Clement Lee 表示,這些攻擊削弱了對(duì)關(guān)鍵通信的信任,并加劇了社會(huì)緊張局勢(shì)。

他例舉了一些具體案列:在印度,深度偽造助長(zhǎng)了廣泛的不實(shí)信息傳播;在印度尼西亞,一段經(jīng)過篡改的深度偽造視頻旨在煽動(dòng)反華情緒;在中國(guó)香港,一名財(cái)務(wù)員工因深度偽造冒充公司高管而被騙轉(zhuǎn)賬 2500 萬美元。

對(duì)于即將到來的2025年,Palo Alto Networks 亞太及日本區(qū)總裁 Simon Green 認(rèn)為亞太地區(qū)將迎來“AI 驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)威脅”。他指出,深度偽造音頻和視頻攻擊可能是這一趨勢(shì)中最明顯的表現(xiàn)形式。

隨著亞太地區(qū)越來越多的企業(yè)組織在實(shí)施 AI 項(xiàng)目,預(yù)計(jì)會(huì)更多地尋求更好保護(hù)其數(shù)據(jù)的方法。 AvePoint 澳大利亞和新西蘭副總裁兼董事總經(jīng)理 Max McNamara 表示,客戶正在詢問如何在保持強(qiáng)大安全性的同時(shí),從數(shù)據(jù)中獲得更多價(jià)值,尤其是在他們希望從 Microsoft Copilot 等生成式 AI 產(chǎn)品中獲益時(shí)。這始于擁有安全且可訪問的數(shù)據(jù),確保能夠在不影響安全態(tài)勢(shì)的情況下擴(kuò)展解決方案,并嚴(yán)格遵守日益復(fù)雜的監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)。

另外,亞太地區(qū)量子計(jì)算項(xiàng)目的增加可能會(huì)推動(dòng)“先收集,后解密”攻擊的上升。此類攻擊涉及對(duì)手收集并存儲(chǔ)當(dāng)前加密的數(shù)據(jù),目的是在未來量子計(jì)算機(jī)足夠強(qiáng)大時(shí)解密這些數(shù)據(jù)。這些攻擊對(duì)需要長(zhǎng)期保持安全的敏感信息構(gòu)成了重大威脅。

根據(jù)《財(cái)富商業(yè)洞察》(Fortune Business Insights)的數(shù)據(jù),亞太地區(qū)是全球增長(zhǎng)最快的量子計(jì)算市場(chǎng),包括 IBM 、微軟、谷歌、阿里巴巴、百度、 JSR 和D-Wave 在內(nèi)的多家公司目前正在參與該地區(qū)的大型量子軟件和硬件項(xiàng)目。例如,阿里巴巴與中國(guó)科學(xué)院合作部署了新型量子計(jì)算云平臺(tái)。亞太地區(qū)的一些量子項(xiàng)目正在國(guó)家層面進(jìn)行,例如印度由美國(guó)資助的國(guó)家量子技術(shù)與應(yīng)用任務(wù)和新加坡的量子工程項(xiàng)目。

Lee 表示,量子計(jì)算的出現(xiàn)可能會(huì)使當(dāng)前的加密標(biāo)準(zhǔn)過時(shí),導(dǎo)致敏感數(shù)據(jù)暴露并危及關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。隨著組織為未來的解密威脅做準(zhǔn)備,抗量子密碼學(xué)將獲得更多關(guān)注。

Green 指出,亞太地區(qū)的組織應(yīng)預(yù)期到來自包括國(guó)家支持的黑客在內(nèi)的‘先收集,后解密’攻擊。這些攻擊將對(duì)政府和企業(yè)、民用和軍事通信、關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施以及開發(fā)量子項(xiàng)目的組織構(gòu)成威脅。

Qualys EMEA 和亞太區(qū)首席技術(shù)安全官兼解決方案架構(gòu)副總裁 Richard Sorosina 認(rèn)為,亞太地區(qū)威脅環(huán)境的快速演變和日益復(fù)雜化可能會(huì)加速該地區(qū)許多組織安全能力的整合。他預(yù)計(jì),組織將越來越多地采用統(tǒng)一的安全平臺(tái)方法,以提供對(duì)組織風(fēng)險(xiǎn)的集中視圖,并在發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)提供修復(fù)機(jī)制。

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: FreeBuf
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