FortiGuard实验室预测：智能边缘被利用将显著改变未来网络攻击的速度和规模

网络黑客将利用智能边缘、5G 设备以及先进的计算能力，以前所未有的速度和规模掀起一波新的高级威胁浪潮。此外，攻击者将继续集中火力攻击和利用新兴边缘环境（如远程办公）甚至是新的 OT 边缘环境，而不再是仅瞄准核心网络。 

而作为防守的一方，企业必须要未雨绸缪，提前规划，利用强大的人工智能 (AI) 和机器学习(ML) 快速进行威胁防护、检测和响应。随着攻击速度的不断提高，综合性实用威胁情报的价值日趋凸显，对提高组织的实时防御能力十分重要。

木马演变，瞄准边缘：虽然最终用户及其家用设备已经成为网络犯罪分子的目标，但老辣的攻击者只把他们当作进一步行动的跳板。攻击者往往会小心筹谋，从远程工作人员家庭网络发起企业网络攻击（尤其是在摸清使用趋势的情况下），以免引起怀疑。最终，他们会利用高级恶意软件通过新 EAT（边缘访问木马）发现更有价值的数据和趋势，并执行入侵性活动，例如从本地网络拦截请求，以入侵其他系统或注入其他攻击命令。 

基于边缘的 Swarm 攻击：受损的新 5G 设备会为更高阶的威胁敞开大门。网络犯罪分子在开发和部署 方面得了进展。这些攻击将被劫持的设备划分为多个子组，每个子组都具有专门的技能。他们将目标网络或设备作为一个系统单元，实时共享情报，以动态精调攻击。Swarm 技术需要使用很高的处理能力来支配各个 Swarmbot 以及有效共享 bot swarm 中的信息。这使攻击者能够快速发现、共享和关联漏洞，然后改变攻击方法以更好地利用发现的漏洞。 

社会工程学攻击可能会更智能：智能设备或与用户交互的其他家用系统将不再是单纯的攻击目标，而是可能会成为深度攻击的铺路石。黑客可以利用有关用户的重要上下文信息（包括日常生活、习惯或财务信息）更成功地发起社会工程学攻击。更智能的攻击带来的后果就不是关闭安全系统、禁用相机或劫持智能设备那么简单了，它可能还会辅助攻击者勒索其他数据或盗窃凭证。 

OT 边缘勒索攻击可能成为新现实：勒索软件在不断演变。随着 IT 系统与运营技术 (OT) 系统（尤其是关键基础设施）的日趋融合，将有更多数据、设备和（更严重的）普通人的生活面临风险。勒索、诽谤和抹黑都是勒索软件攻击者惯用的手段。未来，随着 OT 边缘的现场设备和传感器（包括关键基础设施）逐渐成为该领域网络犯罪分子的目标，人们的生活也将受到威胁。

高级加密货币挖矿：如果网络犯罪分子想要通过 ML 和 AI 功能扩展未来的攻击，就不得不考虑处理能力。通过入侵边缘设备，劫持其处理能力，网络犯罪分子将能够处理大量数据，并深入了解边缘设备的使用模式。此外，这还可以让攻击者更有效地进行加密货币挖矿。由于 CPU 的使用直接影响着最终用户的工作站体验，被劫持计算资源的受感染 PC 很容易被暴露，但入侵辅助设备就没那么明显了。

通过卫星传播攻击：卫星系统和整个电信网络的连通性对攻击者来说也是一块诱人的肥肉。随着新型通信系统的扩展及其对基于卫星的系统网络的依赖性增强，网络犯罪分子可能会从这种融合性开始下手。结果可想而知，通过入侵卫星基站，利用基于卫星的网络传播恶意软件，黑客可能会大规模攻击数百万互联用户，或发起阻碍重要通信的 DDoS 攻击。 

量子计算威胁：从网络安全的角度来看，由于量子计算未来最终能够危及加密的有效性，它可能会带来新的风险。量子计算机的巨大算力可能会帮助破解一些非对称加密算法。因此，组织应该利用加密敏捷性原则，逐渐过渡到抗量子加密算法，以确保当前和未来信息获得妥善保护。虽然普通网络犯罪分子接触不到量子计算机，但是一些国家级黑客可以获得这些资源。因此，如果现在不采用加密敏捷性做好防范，最终可能会栽大跟头。

发展人工智能：人工智能的发展对于未来防御不断演变的攻击至关重要。人工智能将需要演进到下一代，包括将基于 ML 的本地学习节点整合到类似于人类神经系统的集成式系统中。我们必须要开发能够监控、预测和防御攻击的 AI 增强技术，因为未来的网络攻击将在几秒钟内发生。人的主要作用是确保安全系统获得足够的情报，从而不仅可以主动应对攻击，而且还可以实际预测并避免攻击。 

伙伴关系在未来至关重要：组织不能仅靠一己之力抵御网络攻击。他们需要知道在遭到攻击时应向谁报告，以便正确共享“指纹”，方便执法部门开展工作。网络安全厂商、威胁研究组织和其他行业组织需要相互合作以共享信息，并配合执法部门捣毁黑客基础设施，以防其未来再次发起攻击。网络攻击不分国界，打击网络犯罪也要超越国界，只有我们共同努力，才能打赢这场网络安全保卫战。

赋能安全团队：我们可以将威胁情报团队研究的攻击者策略、技术和规程 (TTP)（如）输入到 AI 系统中，为攻击模式检测提供支持。同样，当活跃威胁热图发出预警后，智能系统应该能够主动混淆网络目标，在攻击路径上放置诱人的诱饵。最终，组织可以在对方实施任何反情报工作之前做出响应，从而让安全团队保持主动优势。这种培训能够使安全团队成员在保护网络的同时提高技能。