示例：网络犯罪分子可以篡改面部识别系统中的数据以绕过公司的保护措施，或者伪造用于训练人工智能的数据以降低威胁检测系统的有效性。
风险：犯罪分子正在利用人工智能创建可以绕过传统网络安全系统的恶意代码。
工作原理：机器学习算法用于分析安全系统，创建新型恶意软件，并自动修改系统以规避反病毒系统的检测。此类软件可以配置为检测和规避某些安全系统，以及在不引起怀疑的情况下渗透网络。
示例：创建恶意代码，当防病毒系统每次尝试检测时，该代码都会自 荷兰 whatsapp 号码列表 动改变其结构，使其更难被阻止。
5. 大数据自动化分析（OSINT）
风险：人工智能可用于收集、分析和使用大量有关公司及其员工的开源情报 (OSINT) 来开展有针对性的攻击。
工作原理：人工智能分析社交媒体、商业注册、网站和其他资源上的公开信息，以建立公司的完整资料，识别其弱点，并策划有针对性的攻击。
例如：犯罪分子可以使用人工智能监控公司员工的社交媒体活动，以发现社会工程或渗透公司内部网络的机会。