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企业和消费者，都想能够方便及时地，从越来越复杂的互联设备及网络，获取个性化的信息及服务。正是这种需求，驱动了我们经济的数字化转型。

访问个人及财务信息的在线设备增加，虚拟及多云环境蔓延，以及万物互联的膨胀—从车辆、家居、办公及工业中的IoT设备军团和关键基础设施，到智慧城市的兴起，共同为网络罪犯创建了新的破坏机会。想要获得成功的公司，不仅仅需要领先消费者和雇员一步，还得走在想要利用这些新机会的犯罪分子前头。

一、自动化

网络罪犯已经开始在其攻击战术、技术和规程（TTP）中利用自动化和机器学习了。利用自动化前端挖掘信息和漏洞，结合基于人工智能（AI）的分析在后端关联盗取的结构化及非结构化大数据的攻击，已经进入我们的视野。此类数据密集型攻击策略的问题，在于需要大量计算能力。这就是为什么网络罪犯要利用盗取的云服务和公共基础设施，来发起并管理其攻击行动，精炼其恶意软件工具的原因。

安全提供商和研究人员也在用机器学习和沙箱工具分析恶意软件。所以，网络罪犯没有任何理由不用同样的方法来自动标定网络、发现目标、确定设备或系统弱点、执行虚拟渗透测试，然后使用指纹识别和晒图之类的技术，建立并发起定制攻击。事实上，我们正在见证第一波自动化产生基于此类信息的定制代码，以更高的效率去攻击脆弱目标。

这并非科幻小说。多态恶意软件就已经在用学习模型绕过安全控制了，且每天能产生百万个病毒变种。……