如今是互聯網高速發展的新時期，互聯網在推動社會進步的同時，也為黑客帶來了便利，尤其是機器學習的應用更是為黑客竊取數據提供了便利。那么黑客如何利用機器學習竊取數據的？黑客利用機器學習竊取數據的方式主要有7種，分別是網絡詐騙、漏洞掃描、勒索軟件和其他惡意軟件、網絡釣魚和矛式網絡釣魚、DDoS攻擊、社會工程攻擊和破解密碼和驗證碼的方式，下文是詳解。

　　1.網絡詐騙

網絡詐騙能夠偽造公司、大品牌或知名人士以及高層員工。利用機器學習算法的功能，網絡攻擊者首先從不同的角度分析目標，并試圖扮演公司CEO的角色。接下來，他們開始發送惡意電子郵件。更有甚者使用機器學習算法來了解公司所有者如何撰寫、發布社交媒體帖子和電子郵件。一旦完成，他們就能從中偽造文本、視頻和聲音以誘騙員工采取所需的行動。我們已經看到某些語音欺詐事件的潛在后果。

　　2.漏洞掃描

在這場網絡安全競賽中，黑客總是比網絡安全專家領先一步。為何如此?他們一直在尋找可以利用的漏洞。一旦發現漏洞，他們就會利用漏洞發動攻擊。另一方面，網絡安全專家需要更長的時間來修補這些漏洞。

機器學習可以擴大雙方行動的時間差距并大力加速漏洞攻擊進程，因為它可以幫助黑客快速檢測漏洞。這意味著，黑客們能夠在更短的時間內識別并瞄準這些漏洞。給你舉個例子：可以把系統錯誤或故障當成漏洞，以往黑客識別這種漏洞需要幾天，而如今得益于機器學習，僅需幾分鐘。

　　3.勒索軟件和其他惡意軟件

大多數網絡安全攻擊都會使用惡意軟件，即使使用的軟件類型各式各樣，可能是勒索軟件，間諜軟件或特洛伊木馬。通過機器學習算法，網絡騙子試圖增強惡意軟件的復雜性以降低可識別性和破解度。我們觀察到惡意軟件可以隨意改變行為，無法被保護系統識別。關鍵是按時更新反惡意軟件的防護功能并及時備份數據。

　　4.網絡釣魚和矛式網絡釣魚

網絡攻擊者不斷訓練機器學習算法以創建真實世界的情況。例如，黑客正使用機器學習算法來破解服務提供商的自動電子郵件模式。這樣黑客們就能創建與真實消息完全相同的虛假消息，接收者基本無法識別差異并且最終共享了用戶ID和密碼。解決此問題的優秀方法是提高員工的網絡安全意識。投資網絡安全培訓項目并通過發起模擬攻擊來測試員工對網絡安全知識的掌握程度。這將使管理者清楚地了解員工該如何抵御這些網絡釣魚和魚叉式網絡釣魚攻擊。訓練有素、網絡安全意識強的員工可以成為一種資產，因為他們不僅可以使自己免受此類攻擊，還可以趁早識別并匯報網絡攻擊。

　　5.DDoS攻擊

借助機器學習，網絡攻擊者可以自動執行網絡安全攻擊的不同元素和階段。假設某位網絡罪犯計劃正發起網絡釣魚攻擊。為此，他創建了一個網絡釣魚電子郵件。他想在不同的時間將此電子郵件發送給不同的小組。機器學習算法可以幫助他實施此計劃。機器學習問世之后，黑客常使用機器學習算法來發起和控制僵尸網絡和僵尸機器的危險DDoS攻擊。

　　6.社會工程攻擊

網絡犯罪分子深知人類是網絡安全鏈中最薄弱的一環。社會工程攻擊事件的增長趨勢有力體現了這點。社會工程攻擊的主要目的是欺騙人們提供敏感的私人和財務信息，或說服他們采取某些行動。

黑客們可以通過機器學習進一步收集企業、員工及其合作伙伴的敏感數據。更糟糕的是，由于機器學習可以復制基于社交工程的攻擊，黑客們不需要太多時間就能進行攻擊。

　　7.破解密碼和驗證碼

大多數人仍使用密碼業務，企業使用密碼進行授權和用戶認證。即使您遵循密碼優秀實踐和安全的應用程序開發過程，密碼也不是最安全的選項。黑客使用蠻力攻擊并破解你的密碼，機器學習助力匪淺。機器學習加快了密碼匹配進程，并讓黑客更快地發現正確密碼。此外，網絡罪犯不斷訓練機器以越過諸如驗證碼之類的保護屏障。

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