Sztuczna inteligencja w cyberprzestępczości: jak zabezpieczyć swoje dane w obliczu pojawiających się zagrożeń
Szybki rozwój sztucznej inteligencji niesie ze sobą zarówno szanse, jak i zagrożenia. Zagrożenia wynikają z potencjalnego nadużycia wysoce wydajnej sztucznej inteligencji ogólnego przeznaczenia oraz z opracowywania konkretnych rozwiązań w złych zamiarach. W deklaracji zwrócono szczególną uwagę na zagrożenia związane z cyberbezpieczeństwem, uznając pilną potrzebę zajęcia się rosnącymi zagrożeniami związanymi ze sztuczną inteligencją i cyberprzestępczością.
Cyberataki oparte na sztucznej inteligencji nadal stanowią największe zagrożenie dla bezpieczeństwa danych. Zrozumienie wyzwań, jakie cyberprzestępczość i sztuczna inteligencja stawiają przed infrastrukturą informatyczną i danymi, ma kluczowe znaczenie dla opracowania skutecznych strategii ochrony.
W tym wpisie omawiamy zagrożenie dla cyberbezpieczeństwa związane ze sztuczną inteligencją oraz wyjaśniamy najpowszechniejsze sposoby wykorzystania sztucznej inteligencji w cyberatakach. Zapraszamy do dalszej lektury, aby dowiedzieć się więcej o wpływie sztucznej inteligencji na systemy cyberbezpieczeństwa oraz o kluczowych środkach, które można wdrożyć w celu ochrony danych przed cyberzagrożeniami opartymi na sztucznej inteligencji.
5 kluczowych sposobów, w jakie cyberprzestępcy wykorzystują sztuczną inteligencję w cyberprzestępczości
W nieodpowiednich rękach sztuczna inteligencja może sprawić, że każda próba cyberprzestępstwa z jej wykorzystaniem stanie się znacznie bardziej niebezpieczna. Złośliwi aktorzy dysponują obecnie zaawansowanymi narzędziami opartymi na sztucznej inteligencji, które usprawniają przygotowanie i przeprowadzenie cyberataków.
Ataki phishingowe i e-mailowe wspomagane sztuczną inteligencją
Phishing, prawdopodobnie najskuteczniejsza taktyka przeprowadzania cyberataku, zyskał nowe życie wraz z rozwojem generatywnej sztucznej inteligencji. Cyberprzestępcy należą do pierwszych, którzy wykorzystują narzędzia LLM do tworzenia fałszywych treści e-mailowych.
Korzystając z generatywnej sztucznej inteligencji, atakujący mogą sprawić, że wiadomości phishingowe będą wyglądały na bardziej wiarygodne. Specjalnie wyszkolone modele LLM potrafią naśladować sposób komunikacji i styl pisania danej osoby, tworząc spersonalizowane wiadomości, które wyglądają na godne zaufania i przekonujące. Pozwala to na przykład hakerom zwiększyć skuteczność ataków typu Business Email Compromise (BEC).
Innym skutkiem takiego połączenia jest rosnąca częstotliwość ataków phishingowych. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą generować dużą liczbę ukierunkowanych e-maili w bardzo krótkim czasie. Więcej e-maili generowanych przez sztuczną inteligencję oznacza więcej ataków, co zwiększa szanse cyberprzestępców na sukces.
Technologia deepfake i kradzież tożsamości
Deepfake’i („deep learning” plus „fake”) to obrazy, filmy lub pliki audio generowane lub edytowane przez narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, przedstawiające osoby rzeczywiste lub nieistniejące. Zaawansowane modele sztucznej inteligencji umożliwiają obecnie szybkie tworzenie fałszywych treści audiowizualnych, które wydają się autentyczne. Te fałszywe nagrania głosowe lub wideo wspierają różnorodne taktyki cyberprzestępczości oparte na sztucznej inteligencji, polegające na kradzieży tożsamości.
Cyberprzestępcy mogą wykorzystywać treści typu deepfake do omijania algorytmów identyfikacji biometrycznej i tworzenia kont internetowych pod skradzionymi (lub całkowicie fałszywymi) tożsamościami. Następnie mogą wykorzystywać te konta do oszukańczych działań, takich jak oszustwa związane z kryptowalutami. Filmy typu deepfake przedstawiające gwiazdy promujące fałszywe projekty inwestycyjne i inne sposoby na szybkie wzbogacenie się nadają niezasłużoną wiarygodność treściom internetowym, w które potencjalne ofiary w innym przypadku wątpiłyby lub które zignorowałyby.
Boty OTP i zautomatyzowane ataki hakerskie
Hasła jednorazowe (OTP) stosowane w uwierzytelnianiu wieloskładnikowym (MFA) należą do najbardziej niezawodnych środków kontroli dostępu. Jednak tworzenie botów OTP może pomóc hakerom w przełamaniu tej silnej ochrony. Bot OTP to złośliwy, zautomatyzowany program stworzony specjalnie w celu kradzieży, przechwycenia lub ominięcia haseł jednorazowych, które użytkownicy wprowadzają w celu weryfikacji logowania.
Niektóre boty OTP wykorzystują socjotechnikę i nakłaniają osoby do udostępniania swoich kodów jednorazowych nieuprawnionym podmiotom. Na przykład osoba o złych zamiarach, próbująca włamać się na czyjeś konto bankowe, może wykorzystać bota OTP do skontaktowania się z potencjalną ofiarą i podania się za bota zabezpieczającego banku. Bot OTP może następnie zgłosić fałszywe zagrożenie bezpieczeństwa konta, wywołując w ten sposób poczucie pilności i paniki, aby przekonać ofiarę do wprowadzenia odpowiedniego kodu OTP. Haker widzi ten kod w czasie rzeczywistym i może go wykorzystać do uzyskania dostępu do konta lub przeprowadzenia nieautoryzowanej transakcji.
Inne boty OTP mogą działać jak oprogramowanie szpiegowskie. Najpierw boty te wkradają się do urządzenia użytkownika za pomocą pirackiego oprogramowania lub po kliknięciu przez użytkownika złośliwego linku. Następnie autonomicznie zainstalowany bot OTP ujawnia hakerom przychodzące wiadomości z hasłami jednorazowymi, a ofiary nie są świadome cyberprzestępstwa opartego na sztucznej inteligencji.
Wysoce zautomatyzowane boty OTP umożliwiają przeprowadzanie zakrojonych na szeroką skalę kampanii cyberataków bez konieczności ponoszenia znacznych nakładów finansowych lub angażowania znacznych zasobów. Dysponując zaawansowanym botem OTP i obszerną bazą danych wyciekłych danych uwierzytelniających, nawet pojedynczy cyberprzestępca może w krótkim czasie przejąć tysiące kodów jednorazowych. Ludzki haker musi jedynie wprowadzić dane uwierzytelniające do bota, a algorytmy AI zajmą się resztą, przeprowadzając atak.
Fałszowanie głosu i podszywanie się za inne osoby za pomocą AI
Nowoczesne narzędzia AI mogą generować wysokiej jakości obrazy, pliki audio i wideo w czasie rzeczywistym. Dzięki takim narzędziom cyberprzestępcy mogą tworzyć „deepfake’i w czasie rzeczywistym”.
Możliwości klonowania głosu przez AI stanowią wyjątkowe wyzwanie dla instytucji finansowych, a także innych organizacji. Oszuści mogą próbować klonować głosy prawdziwych użytkowników, aby skontaktować się z centrami obsługi klienta banków i uzyskać nieuprawniony dostęp do ich kont. Ponadto sztuczna inteligencja do tworzenia treści w czasie rzeczywistym umożliwia szybkie generowanie dokumentów i filmów o autentycznym wyglądzie, co pozwala przestępcom ominąć wstępną identyfikację bezpieczeństwa i założyć konta bankowe w oparciu o nieistniejące tożsamości.
Wykorzystanie modeli sztucznej inteligencji do klonowania głosów i fałszowania twarzy w czasie rzeczywistym pozwala złym podmiotom posunąć się jeszcze dalej w dążeniu do nielegalnych zysków.
Inżynieria społeczna 2.0: Manipulowanie zachowaniami za pomocą sztucznej inteligencji
Firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do gromadzenia i przetwarzania ogromnych ilości danych w celu poprawy komfortu użytkowania oraz personalizacji kampanii marketingowych. Jednak te same dane i narzędzia mogą służyć złośliwym celom, gdy trafią w niepowołane ręce.
Wycieki danych zdarzają się, a gigabajty rekordów pozostają publicznie dostępne (lub są nabywane za pośrednictwem dark web). Cyberprzestępcy mogą wykorzystywać zaawansowane narzędzia sztucznej inteligencji do analizy wzorców zachowań. Ponadto analiza skradzionych danych osobowych pozwala im zidentyfikować cele najbardziej narażone na atak.
Możliwości analityczne sztucznej inteligencji umożliwiają wstępne profilowanie celów na żądanie. Obejmuje to profilowanie psychologiczne, stan zdrowia, stanowisko pracy czy hobby, a także inne cechy osobiste potencjalnej ofiary.
Korzystając z danych pochodzących z mediów społecznościowych, innych źródeł otwartych oraz wyciekłych baz danych, przestępcy mogą przeprowadzać wyjątkowo precyzyjne, spersonalizowane cyberataki oparte na sztucznej inteligencji. Mogą oni skutecznie manipulować zachowaniem ofiary, wybierając metody ekspozycji, które z większym prawdopodobieństwem zadziałają w przypadku konkretnej osoby w znanych warunkach. Obejmuje to dodawanie fałszywych reklam i wybranych manipulacyjnych tekstów odnoszących się do hobby ofiary lub konkretnego sposobu traktowania w celu stworzenia spersonalizowanego e-maila phishingowego.
Sztuczna inteligencja a cyberbezpieczeństwo: potężne narzędzie i rosnące zagrożenie
Połączenie cyberbezpieczeństwa i sztucznej inteligencji skutecznie automatyzuje ochronę IT, odciążając specjalistów technicznych i umożliwiając szybszą reakcję w każdym scenariuszu. Jednak te same możliwości mogą również pomóc atakującym i zapewnić im przewagę nad ofiarami. Zagrożenie związane ze sztuczną inteligencją nieustannie ewoluuje, a organizacje na całym świecie muszą nadążać za tymi zmianami, aby zapewnić sobie ochronę.
Sztuczna inteligencja wzmacnia cyberataki
Sztuczna inteligencja poszerza wybór strategii i taktyk oszustw stosowanych przez przestępców. Ponadto wyzwaniem jest również rosnąca liczba cyberataków wykorzystujących sztuczną inteligencję. Sztuczna inteligencja może pomóc hakerom zwiększyć wydajność i szybkość działania na wszystkich etapach ataku, od rozpoznania po wyciek danych.
Ponieważ przeprowadzenie pojedynczego cyberataku wymaga mniej czasu i wysiłku, pojedynczy przestępca lub grupa cyberprzestępcza może przeprowadzać więcej ataków w danym okresie bez obniżania poziomu zagrożenia. Większa liczba ataków prowadzi do wyższych wymagań wydajnościowych wobec systemów monitorowania i zapobiegania naruszeniom. Jest to prawdopodobnie najprostsze spośród wszystkich zagrożeń dla cyberbezpieczeństwa związanych ze sztuczną inteligencją, jednak zmusza organizacje do inwestowania dodatkowych zasobów w celu wzmocnienia ochrony IT.
Złośliwe oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji i zaawansowane taktyki unikania wykrycia
Złośliwe oprogramowanie i oprogramowanie wymuszające okup również zostały wzbogacone o funkcje sztucznej inteligencji w celu poprawy możliwości wstrzykiwania, wykonywania i unikania wykrycia. Przetwarzanie języka naturalnego umożliwia oprogramowaniu ransomware sprawdzanie dokumentów firmowych po dotarciu do nich i szyfrowanie w pierwszej kolejności najważniejszych danych. Ponadto automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji pozwala złośliwemu oprogramowaniu monitorować ruch w sieci wewnętrznej oraz obecność użytkowników, aby zaatakować w najbardziej odpowiednim momencie. Złośliwe oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji może również wykorzystywać algorytmy uczenia maszynowego do analizowania i naśladowania normalnego zachowania systemu, aby uniknąć wykrycia przez oprogramowanie zabezpieczające. Kolejnym udoskonaleniem złośliwych programów wynikającym ze sztucznej inteligencji jest możliwość zmiany kodu w trakcie działania i uniemożliwienia wykrycia przez programy antywirusowe. Nowe, wyrafinowane złośliwe oprogramowanie sprawia, że cyberataki oparte na sztucznej inteligencji stają się bardziej niebezpieczne i wymagają nieustannych badań w celu opracowania skutecznych środków zaradczych.
Ryzyko związane z dezinformacją generowaną przez sztuczną inteligencję i manipulacją danymi
Wyzwania mogą wykraczać poza ryzyko związane ze sztuczną inteligencją i cyberbezpieczeństwem. Niewłaściwe wykorzystanie sztucznej inteligencji tworzy nowy wymiar wielopoziomowych problemów o nieprzewidywalnych skutkach. Fałszywe wiadomości, które wydają się wiarygodne dzięki wysokiej jakości treściom typu deepfake, konta w mediach społecznościowych kontrolowane przez sztuczną inteligencję w celu manipulowania opinią publiczną oraz inne scenariusze zagrażające dobru publicznemu są częścią dzisiejszej rzeczywistości.
Ochrona danych przed cyberzagrożeniami opartymi na sztucznej inteligencji: kluczowe zalecenia
Zagrożenia związane ze sztuczną inteligencją i cyberbezpieczeństwem są zróżnicowane i nieprzewidywalne, co oznacza, że nie ma uniwersalnego przewodnika po zabezpieczeniu infrastruktury IT i danych. Jednak przestrzeganie pewnych zasad podczas tworzenia strategii ochrony danych może pomóc w przygotowaniu się na bieżące i przyszłe wyzwania. Rozważ wdrożenie pięciu kluczowych zaleceń przedstawionych poniżej, aby wzmocnić bezpieczeństwo danych w Twojej organizacji.
Konserwacja systemu: regularne poprawki i aktualizacje
Narzędzia sztucznej inteligencji umożliwiają hakerom skrócenie czasu między wstępnym wykryciem luki a jej wykorzystaniem do przeprowadzenia cyberataku. Pozostawienie luk bez poprawek oznacza pozostawienie otwartej furtki dla infiltracji złośliwego oprogramowania, kradzieży danych lub ich manipulacji.
Należy regularnie aktualizować każdy element systemu, od najczęściej używanych aplikacji po routery i wersje BIOS-u. Warto zwrócić szczególną uwagę na krytyczne poprawki bezpieczeństwa. Ich instalacja zaraz po wydaniu może pomóc w ochronie systemów przed masowymi, niespecyficznymi cyberatakami, w tym tymi opartymi na sztucznej inteligencji.
Rozwiązania bezpieczeństwa wzbogacone o sztuczną inteligencję
Ludzcy specjaliści lub starsze algorytmy ochronne mogą zawieść w obliczu wyrafinowanego złośliwego oprogramowania wykorzystującego uczenie maszynowe i inne technologie sztucznej inteligencji. Zmniejszenie zagrożeń dla bezpieczeństwa związanych ze sztuczną inteligencją wymaga rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, które działają po Twojej stronie.
Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji w zabezpieczeniach IT, programach antywirusowych oraz oprogramowaniu do monitorowania i zapobiegania zagrożeniom możesz wyrównać szanse w walce ze złośliwym oprogramowaniem opartym na sztucznej inteligencji. Umożliwia to szybsze wykrywanie złośliwego kodu i zachowań. Dzięki temu systemy ochrony wspomagane sztuczną inteligencją mogą niemal natychmiast reagować na podejrzane działania w Twoim środowisku.
Kontrola dostępu i uwierzytelnianie wieloskładnikowe
Boty OTP i inne narzędzia hakerskie nieustannie ewoluują, ale wykluczenie ze swojego arsenału sprawdzonych metod ochrony przynosi efekt przeciwny do zamierzonego. Metody takie jak ograniczenie dostępu i uwierzytelnianie wieloskładnikowe mogą skutecznie ograniczać zagrożenia dla cyberbezpieczeństwa związane ze sztuczną inteligencją.
Ulepszenia uwierzytelniania wieloskładnikowego chroniące przed szpiegującymi botami OTP obejmują przeniesienie haseł jednorazowych z wiadomości SMS lub e-mail do dedykowanych aplikacji, takich jak Google Authenticator. Jeśli Twoje konta nadal zostaną przejęte podczas cyberataku, zasada minimalnych uprawnień (PoLP) stosowana poprzez kontrolę dostępu na podstawie ról może pomóc w ograniczeniu skutków.
Edukacja i szkolenia pracowników
Ludzie pozostają głównym celem cyberataków. W większości przypadków narzędzia oparte na sztucznej inteligencji potrafią oszukać zarówno zwykłych użytkowników, jak i doświadczonych ekspertów IT. Pracownicy stanowią pierwszą linię obrony przed zagrożeniami cyfrowymi, co oznacza, że powinni być odpowiednio przygotowani.
Należy upewnić się, że pracownicy posiadają wystarczającą wiedzę na temat zagrożeń dla cyberbezpieczeństwa związanych ze sztuczną inteligencją. Nie należy ograniczać inicjatyw edukacyjnych i praktycznych szkoleń wyłącznie do zespołów związanych z IT. Wszyscy pracownicy powinni nauczyć się rozpoznawać podejrzane wiadomości e-mail, połączenia telefoniczne, linki, prośby o dostęp itp. Należy ustanowić jasny proces reagowania na zagrożenia oraz przeprowadzać regularne ćwiczenia w celu sprawdzenia i podnoszenia kwalifikacji personelu w zakresie cyberbezpieczeństwa.
Tworzenie kopii zapasowych danych
Środki ochrony cybernetycznej mogą jednak zawieść. Kopie zapasowe są jedynym niezawodnym rozwiązaniem pozwalającym zachować kontrolę nad danymi w każdym scenariuszu awaryjnym. Należy tworzyć i regularnie aktualizować kopie zapasowe krytycznych danych, aby zawsze mieć pod ręką kopie umożliwiające odzyskanie danych. Nowoczesne rozwiązania, takie jak NAKIVO Backup & Replication, mogą pomóc w skonfigurowaniu skutecznych procesów tworzenia kopii zapasowych i odzyskiwania danych, niezależnie od typu, wielkości i złożoności infrastruktury.
Wnioski
Zagrożenia dla cyberbezpieczeństwa związane ze sztuczną inteligencją nieustannie ewoluują. Uczenie maszynowe, głębokie uczenie się, przetwarzanie języka naturalnego i sieci neuronowe mogą pomóc w tworzeniu bardziej wyrafinowanego i zautomatyzowanego złośliwego oprogramowania. Ponadto cyberprzestępcy dysponują obecnie bardzo elastycznymi narzędziami pozwalającymi na oszukiwanie cyfrowych systemów ochrony oraz użytkowników.
Osoby prywatne i organizacje muszą dostosować swoje strategie ochrony danych w obliczu zagrożeń związanych ze sztuczną inteligencją. Regularne aktualizacje systemów, rozwiązania zabezpieczające wzbogacone o sztuczną inteligencję, ograniczenia dostępu oraz silne uwierzytelnianie wieloskładnikowe (MFA) mogą zwiększyć odporność środowisk cyfrowych. Edukacja użytkowników nadal ma kluczowe znaczenie dla skutecznego ograniczania ryzyka związanego ze sztuczną inteligencją i cyberbezpieczeństwem. Niezawodne rozwiązanie do ochrony danych, takie jak NAKIVO Backup & Replication, to jedyny sposób na zapewnienie odzyskiwania danych i utrzymania ciągłości działania po cyberatakach.
