生成式人工智能的进步正将网络犯罪转变为一种更加自动化、可扩展且难以遏制的行动。这是全球专注于高复杂度保险的经纪公司豪顿（Howden）与网络安全情报公司Malanta合作开展的题为“AI.Attackers”的研究报告中的结论。.
分析显示，人工智能的普及极大地加速了用于欺诈、黑客攻击和恶意程序传播的数字结构的创建。此类网络环境的数量从2022年的6498个跃升至2024年的约11万个。.
调查还显示，随着生成式人工智能工具的普及，这些犯罪结构的增长率进一步加快。2015年至2022年间，此类数字环境的年增长率约为32%。2023年至2024年间，这一数字更是飙升至每年285%至340%之间。.
这些结构包括用于存储恶意代码、注册虚假域名、分发欺诈程序以及组织网络钓鱼和数据窃取行动的在线环境。.
该研究汇集了与数字间谍活动、欺诈以及针对金融、科技、化工和政府部门组织的攻击相关的国际行动的分析。.
“我们看到网络犯罪正在经历一个产业化的过程。人工智能使得以前需要高素质团队才能完成的步骤可以自动化，从而加速了攻击并扩大了犯罪集团的行动能力，”豪登巴西网络与技术保险总监玛尔塔·舒赫强调说。.
企业反应时间缩短。
该报告重点介绍了Anthropic在2025年分析的一个案例，该案例涉及一起被归咎于中国国家行为体的网络间谍活动。研究表明，此次攻击中80%至90%的任务是由人工智能代理自主执行的，人为干预极少。.
该操作可自动执行漏洞评估、入侵工具开发、凭证窃取、在受损系统内移动以及数据提取等活动。.
“人工智能驱动的攻击不再是理论上的设想。如今，已经出现了实际案例，自主代理几乎执行了整个攻击周期，大大缩短了企业的反应时间，”玛尔塔说道。.
该研究还指出，恶意基础设施从注册到实际用于攻击的平均间隔时间长达72天。此外，在分析时，监测行动中约82%的域名尚未被安全厂商检测到。实际上，这意味着犯罪分子使用的许多基础设施在攻击活动正式发起前数周都处于隐蔽状态。.
该研究还估计，犯罪集团可以用不到 10 万美元的价格维持十多个同时进行的数字行动，从而扩大攻击的规模和可重复性。.
来自 Malanta 的数据还显示，每个数字犯罪活动平均使用数十个域名、子域名、数字证书和虚假社交媒体帐户来构建诈骗、网络钓鱼攻击和恶意软件传播。.
“这种新形势降低了传统网络安全模型的有效性，这些模型通常只有在识别出明显的入侵迹象后才会采取行动。随着人工智能的发展，攻击周期变得越来越短，因此在未来几年，攻击前的预防可能会变得更加重要，”玛尔塔说道。.
