（吉隆坡3日讯）网络安全解决方案供应商Fortinet警惕大马企业，须在今年开始防范机器学习和人工智能里更智能和更复杂的网络攻击。 

Fortinet说，为了管理日益分布和复杂的网络，企业正在采用人工智能和机器学习来自动化通常需高度人工监督和干预的繁琐耗时活动，为了解决安全生态系统的这种转变，网络犯罪团体也开始朝着同一方向发展。

网攻潜在损失料509亿

“将整个分布式网络中部署的机器语言和人工智能跨点产品集成起来，再加上自动化和创新，将有助打击日益猖獗的网络犯罪。” 

Microsoft和Frost＆Sullivan的2018年联合报告指出，大马网络攻击造成的潜在经济损失估计为122亿美元（约509亿令吉），超过大马国内生产总值2960亿美元的4%。 

Fortinet网络和安全策略师曹家荣说，企业需重新考虑他们当前的安全策略。

5种新威胁趋势

●AI Fuzzing：因为他们的目标是未知的威胁载体，利用零日漏洞是特别有效的网络犯罪策略、所幸这很罕有，因为网络敌人需时间和专业来发掘和利用它，这牵涉到称为模糊化的技术。

●零日漏洞的持续利用：虽然外面存在大量已知漏洞，但网络犯罪分子实际上只利用不到6%的漏洞。鉴于潜在威胁日益增加，安全工具需越来越智能地了解他们寻找的方式和内容。

●集群即服务：基于群体的智能技术进步使用户更接近僵尸网络，这种僵尸网络可协同和自主地操作以压倒现有防御系统。

●自定义的集群：在一群集群即服务环境中，犯罪企业家能用系列分析工具预编程序，从妥协策略到逃避和秘密的数据抽取，这都是罪犯一部分。

●机器学习投毒：最可取的网络安全工具之一是机器学习，可对设备和系统进行自主执行具体任务的培训，例如行为基础，应用行为分析及确定复杂的威胁，或在面临复杂威胁时采取有效对策。

繁琐的手工任务如跟踪和修补设备也可交给经培训的系统，惟这过程也是一把双刃剑，机器学习没良知，无法识别好和坏，网络罪犯可能乘机而入。