黑客可以通过针对系统漏洞的攻击手段，干扰和破坏人工智能系统的正常运行，从而对金融安全造成威胁。
人工智能技术在互联网金融安全中的应用主要体现在以下几个方面：
1. 风险监测与预测：人工智能可以通过学习和分析大量的金融数据，识别潜在的安全风险，并预测可能发生的安全事件。例如，通过对用户交易行为的分析，可以及时发现异常交易行为，预防欺诈行为的发生。
2. 用户身份验证与欺诈检测：人工智能可以通过分析用户的行为模式、生物特征等信息，对用户进行身份验证，并识别潜在的欺诈行为。通过深度学习算法的应用，可以提高欺诈检测的准确率，降低错误报警的概率。
3. 智能风险评估与个性化风险控制：人工智能可以根据个体的风险偏好、投资目标等因素，为用户提供个性化的风险评估和风险控制方案。通过对用户数据的分析，可以帮助用户合理分散投资风险，降低损失风险。
然而，人工智能技术在互联网金融安全中的应用也存在一定的风险和挑战：
1. 数据隐私问题：为了实现精准的风险监测和个性化的风险控制，人工智能需要大量的用户数据。但这也带来了用户数据隐私泄露的风险。如何保护用户数据的安全性和隐私性，是技术和法律面临的重要问题。
2. 对抗攻击问题：人工智能系统在应对恶意攻击时可能存在一定的脆弱性。黑客可以通过针对系统漏洞的攻击手段，干扰和破坏人工智能系统的正常运行，从而对金融安全造成威胁。
3. 误判和错过检测问题：虽然人工智能在风险监测和预测方面具有很高的准确性，但也存在误判和错过检测的风险。如果系统对潜在安全风险的判断不准确或错过检测，将给金融安全带来潜在的风险和损失。
综上所述，虽然人工智能技术在互联网金融安全中的应用能够提供更加精准和高效的风险控制和安全保障，但在应用过程中需要注意数据隐私保护、对抗攻击和误判等问题，以实现更好的风险控制和安全性。