人工智能技术与网络犯罪之间的较量已经进入白热化阶段，因为人工智能已证明自己具有巨大的帮助，特别是在检测和阻止网络钓鱼和恶意软件分发方面。 然而，网络犯罪分子已经发明了通过对话溢出攻击等方式规避人工智能安全组件的方法。 这种使用人工智能作为相应机器学习算法大纲的更严重方式比材料或内幕事实具有更多的安全风险。
了解会话溢出攻击
讨论 电子邮件安全系统中部署的人工智能和机器学习算法会遭受溢出类型的攻击，这些算法在电子邮件对话中的隐藏文本中包含邪恶的思想。 这些隐藏材料的目的是使人工智能安全系统不会将恶意电子邮件归类为来自朋友的无害消息，从而逃避检测。 黑客试图通过模仿现实生活中的通信模式来做到这一点，这样用户就可以相信该消息来自真实来源，并点击恶意链接、共享关键信息，或者在许多情况下与机器人进一步交互。对话线程。
打击会话溢出攻击
为了降低对话溢出攻击的风险，安全专业人员需要丰富机器学习和人工智能来改进现有的身份验证电子邮件解决方案。 这增加了模型解释不同攻击（包括溢出对话）的能力，并通过识别正常电子邮件模式中的dent提供高级异常检测。
制定针对对话黑客攻击的全面防御策略需要将人工智能分析与关键字过滤、发件人信誉检查器和 URL 沙箱等传统安全部分结合使用。 通过选择多元策略，组织可以很好地增强针对不同攻击选项的安全性。
此外，需要经常对员工进行培训，以教会他们如何识别新威胁，并帮助他们使用最佳方式有效报告欺诈电子邮件。
人类专业知识的作用
深入、横向思维的对话溢出攻击证明了网络威胁的动态特征以及相应组织寻求主动、多维网络安全解决方案的必要性。 公认的人工智能和机器学习技术可能无法解决和防止网络安全漏洞，尽管它们有很多好的一面。
促进协作和意识
利用人工智能技术与人类技能相结合，利用威胁情报、协作和号召用户采取行动，是增强企业抵御网络威胁溢出攻击并最大程度保护其数字资产的方法。 在网络安全世界中，不断变化的空间、即时关注和适应对于掌握黑客行为至关重要。
只有通过trac新的网络威胁才能实现针对溢出攻击的网络防御创新。 安全官员可以通过订阅情报源来了解最新动态，即新兴趋势和威胁，从而使他们能够根据需要改变方法。
