如今是互联网高速发展的新时期，互联网在推动社会进步的同时，也为黑客带来了便利，尤其是机器学习的应用更是为黑客窃取数据提供了便利。那么黑客如何利用机器学习窃取数据的？黑客利用机器学习窃取数据的方式主要有7种，分别是网络诈骗、漏洞扫描、勒索软件和其他恶意软件、网络钓鱼和矛式网络钓鱼、DDoS攻击、社会工程攻击和破解密码和验证码的方式，下文是详解。

　　1.网络诈骗

网络诈骗能够伪造公司、大品牌或知名人士以及高层员工。利用机器学习算法的功能，网络攻击者首先从不同的角度分析目标，并试图扮演公司CEO的角色。接下来，他们开始发送恶意电子邮件。更有甚者使用机器学习算法来了解公司所有者如何撰写、发布社交媒体帖子和电子邮件。一旦完成，他们就能从中伪造文本、视频和声音以诱骗员工采取所需的行动。我们已经看到某些语音欺诈事件的潜在后果。

　　2.漏洞扫描

在这场网络安全竞赛中，黑客总是比网络安全专家领先一步。为何如此?他们一直在寻找可以利用的漏洞。一旦发现漏洞，他们就会利用漏洞发动攻击。另一方面，网络安全专家需要更长的时间来修补这些漏洞。

机器学习可以扩大双方行动的时间差距并大力加速漏洞攻击进程，因为它可以帮助黑客快速检测漏洞。这意味着，黑客们能够在更短的时间内识别并瞄准这些漏洞。给你举个例子：可以把系统错误或故障当成漏洞，以往黑客识别这种漏洞需要几天，而如今得益于机器学习，仅需几分钟。

　　3.勒索软件和其他恶意软件

大多数网络安全攻击都会使用恶意软件，即使使用的软件类型各式各样，可能是勒索软件，间谍软件或特洛伊木马。通过机器学习算法，网络骗子试图增强恶意软件的复杂性以降低可识别性和破解度。我们观察到恶意软件可以随意改变行为，无法被保护系统识别。关键是按时更新反恶意软件的防护功能并及时备份数据。

　　4.网络钓鱼和矛式网络钓鱼

网络攻击者不断训练机器学习算法以创建真实世界的情况。例如，黑客正使用机器学习算法来破解服务提供商的自动电子邮件模式。这样黑客们就能创建与真实消息完全相同的虚假消息，接收者基本无法识别差异并且最终共享了用户ID和密码。解决此问题的优秀方法是提高员工的网络安全意识。投资网络安全培训项目并通过发起模拟攻击来测试员工对网络安全知识的掌握程度。这将使管理者清楚地了解员工该如何抵御这些网络钓鱼和鱼叉式网络钓鱼攻击。训练有素、网络安全意识强的员工可以成为一种资产，因为他们不仅可以使自己免受此类攻击，还可以趁早识别并汇报网络攻击。

　　5.DDoS攻击

借助机器学习，网络攻击者可以自动执行网络安全攻击的不同元素和阶段。假设某位网络罪犯计划正发起网络钓鱼攻击。为此，他创建了一个网络钓鱼电子邮件。他想在不同的时间将此电子邮件发送给不同的小组。机器学习算法可以帮助他实施此计划。机器学习问世之后，黑客常使用机器学习算法来发起和控制僵尸网络和僵尸机器的危险DDoS攻击。

　　6.社会工程攻击

网络犯罪分子深知人类是网络安全链中最薄弱的一环。社会工程攻击事件的增长趋势有力体现了这点。社会工程攻击的主要目的是欺骗人们提供敏感的私人和财务信息，或说服他们采取某些行动。

黑客们可以通过机器学习进一步收集企业、员工及其合作伙伴的敏感数据。更糟糕的是，由于机器学习可以复制基于社交工程的攻击，黑客们不需要太多时间就能进行攻击。

　　7.破解密码和验证码

大多数人仍使用密码业务，企业使用密码进行授权和用户认证。即使您遵循密码优秀实践和安全的应用程序开发过程，密码也不是最安全的选项。黑客使用蛮力攻击并破解你的密码，机器学习助力匪浅。机器学习加快了密码匹配进程，并让黑客更快地发现正确密码。此外，网络罪犯不断训练机器以越过诸如验证码之类的保护屏障。

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