针对日本企业的数据泄露和勒索软件攻击报告不断增加，但更棘手的问题并不只是攻击者是否使用了人工智能，而是人工智能究竟在多大程度上切实加快了攻击并扩大了攻击范围。为获得更接近实际情况的判断，ITmedia AI Plus征询了五家技术机构的意见，分别是Hitachi、Fujitsu、Accenture、IBM以及一家未披露名称的供应商。
攻击增加尚无法从数据上确定
五家机构对近期攻击增加的估计各不相同。Hitachi表示，攻击规模和速度均有所上升，并指出据其估计，随着人工智能的发展，从漏洞公开到遭到利用之间的时间已从数周缩短至数小时。Accenture也表示，其安全运营中心和事件响应团队处理的案件数量明显增加，但没有提供仅针对日本的统计数据。
另一方面，IBM警告称，不应将公开公告的数量直接视为攻击活动的指标，因为某个月公布的事件可能早在此前就已发生。未公开名称的供应商指出，自9月以来出现了70多起未经授权访问或类似损害的报告，但这些数字可能包括发生在7月和8月的入侵事件，也可能因为多家公司宣布受到同一项服务或平台影响而被放大。
有什么证据表明攻击者正在使用人工智能？
Hitachi认为，攻击者使用人工智能的可能性很高；Accenture则表示，其威胁情报团队已发现与人工智能代理相关的案例，入侵行动正逐步转向以自动化代理为核心的模式，而不是完全依赖人工操作员。
但IBM和Fujitsu强调，公开披露的事件能够证明的范围存在局限。据IBM称，已公开详细信息的案例并未显示出使用人工智能的确凿证据。尽管如此，该公司认为，通过低成本云端应用程序编程接口提供先进模型，使得完全忽视攻击者可能使用这些模型的可能性并不合理。另一家供应商也推测，这些工具可能会被用于探查可通过互联网访问的Web系统漏洞，但无法断言具体案例确实如此。
企业在实际操作上会发生什么变化？
参与调查的机构所提出的建议一致认为，优先事项不是购买新的人工智能工具，而是先了解需要保护什么。相关步骤包括确定业务连续性所依赖的核心系统和资产，减少向公众暴露的服务和数据，应用补丁，并核查互联网接口中的身份验证机制和漏洞是否安全。
Accenture和Hitachi还建议持续监控攻击面和异常通信；相关建议同时指出，检查第三方数据也十分重要，包括确认合同结束后如何处置这些数据。专家认为，事件响应计划和事件培训应建立在入侵可能发生这一假设之上，而不是建立在能够彻底阻止入侵的承诺之上。
人工智能在哪些防御工作中有用？
Hitachi举例称，在其进行的一项测试中，威胁建模的准备时间从数周缩短至数小时；Accenture则表示，一些过去需要数周或数月完成的漏洞和代码检查工作，在短期项目中可能于数日内完成。IBM确定了三个具有前景的领域：安全运营中心的威胁监控与分析、漏洞发现与评估，以及根据风险确定补丁应用的优先级。
不过，速度提升并不意味着将决策完全交给系统。Hitachi和Fujitsu强调，必须将人工智能分析与专家判断结合起来；另一家供应商则警告称，是否停止系统或接受风险，仍属于管理层决策。编辑解读：各公司的回答显示，最重要的变化是攻击潜在速度加快，而不是安全基础措施消失。因此，企业面临的实际问题仍然是需要保护什么、哪些内容可以停止，以及如果攻击者突破第一道防线，企业将如何恢复业务。