Hvad enhver professionel inden for cybersikkerhed skal vide

Kunstig intelligens (AI) kan på samme tid betragtes som et unikt våben og en voksende trussel i forbindelse med moderne bekæmpelse af en modstander i den hurtigt skiftende verden af cybertrusler. Der kan gøres to forskellige observationer i denne henseende. Teknologier med kunstig intelligens har et enormt potentiale til at forbedre cybersikkerhedsforsvaret i digitale miljøer, til indholdsbaserede analyser og til avancerede scenarier for detektering og forebyggelse af trusler, der går langt ud over, hvad traditionelle it-sikkerhedsværktøjer kan præstere. Vi vil se nærmere på den største trussel fra kunstig intelligens, som alle cybersikkerhedsvirksomheder står over for, og hjælpe interesserede med at sætte sig ind i de potentielle trusler fra kunstig intelligens, og hvordan man beskytter sig mod dem.

Kunstig intelligens’ indvirkning på cybersikkerhed

Der er blevet sagt og skrevet meget om effekten af kunstig intelligens på cybersikkerhed. Men det er stadig et ungt felt, og det kan blive genstand for fremtidig forskning både fra et teknologisk og et socialt perspektiv.

Maskinlæring og kunstig intelligens er i vid udstrækning blevet integreret i cybersikkerhedsaktiviteter med fordele som trusselsidentifikation, signalgenkendelse og iøjnefaldende mønstre i udstyr. De nye løsninger og applikationer baseret på kunstig intelligens hjælper cybersikkerhedsspecialister med at foretage massive beregninger og fund af potentielle trusler og reagere på brud i tide.

Men med den hurtige vækst i brugen af kunstig intelligens er der også en stigende tendens til at bruge kunstig intelligens-teknologier til at planlægge og udføre nye og mere komplicerede angreb, som ikke kan afværges af konventionelle sikkerhedssystemer. Det er truslerne fra kunstig intelligens, og de er en stor udfordring for organisationer fra hele verden, og derfor er der behov for fortsat at være på vagt og skabe proaktive foranstaltninger for cybersikkerheden.

Forståelse af trusler fra kunstig intelligens

Modsatrettet maskinlæring

Adversarial machine learning er en praksis, der har til formål at undergrave driften af systemer og modeller med kunstig intelligens ved at fodre dem med stimuli, der er specifikt konstrueret til at vildlede eller skjule. Det skyldes, at hackere nemt kan trænge ind i den kunstige intelligensalgoritme og begynde at ændre resultaterne eller endda vælge falske positiver, negativer eller infiltration af sikkerhedsforanstaltninger.

Malware drevet af kunstig intelligens

En af de nye tendenser blandt cyberkriminelle er brugen af kunstig intelligens til at skabe malware, der kan lære og forbedre sig med hensyn til funktionalitet og måder at trænge ind i IT-systemer på, hver gang den interagerer med dem og de sikkerhedsforanstaltninger, der anvendes til at beskytte dem. Intelligent malware er selvforsynende og kræver ingen indgriben fra deres skabere, og de er i stand til at genkende svagheder, undgå at blive opdaget og sprede sig med høj hastighed i netværksmiljøet, hvilket er farligt for organisationernes information og materiel.

Deepfakes og manipulerede medier

Deepfake-teknologi omfatter falsk lyd, video og billeder, hvis syntese opnås ved hjælp af algoritmer for kunstig intelligens. De kan udnytte deepfakes til at underslå ressourcer, formidle falske oplysninger eller organisere telefonsvindel, hvilket ødelægger tilliden og ærligheden i interaktioner.

Phishing-angreb forbedret med kunstig intelligens

Kunstig intelligens-assisterede phishing-angreb udnytter kunstig intelligens fuldt ud til at udvikle flere falske e-mails, der er unikke og svære at dechifrere. Denne form for angreb giver angriberne mulighed for at sende phishing-beskeder til specifikke personer baseret på detaljer som alder, køn og andre personlige egenskaber, der kan indsamles fra dataanalysen.

Automatiseret social engineering

Flere social engineering-angreb udnytter kunstig intelligens, der involverer maskinlæring, til at opnå følgende:

Analysere de data, der postes på sociale medier, udvælge mål for angreb og skabe beskeder, der udnytter psykologiske smuthuller. Kognitive driftsmetoder er alsidige i den forstand, at de er i stand til at tvinge mennesker til at handle, bedrage brugere og få fat i følsomme oplysninger.

Afhjælpning af trusler fra kunstig intelligens: Sikkerhedsrevision

Anbefalinger og bedste praksis for professionelle inden for cybersikkerhed.

Kontinuerlig overvågning og analyse

Sikkerhedsfolk skal bruge passende værktøjer til at opdage sådanne trusler forbundet med systemer baseret på kunstig intelligens i realtidsdatabehandling. Gennem konsekvent overvågning af netværkstrafik, systemlogs og brugeraktiviteter vil organisationer være i stand til at fastslå adfærd, som kan være potentielle indikatorer for angreb med kunstig intelligens.

Forbedret sikkerhedsbevidsthed

At sikre, at medarbejderne forstår de risici, som kunstig intelligens udgør, og de rette cybersikkerhedsforanstaltninger, er fortsat afgørende for at forhindre, at angreb drevet af kunstig intelligens finder sted. Kognitive træningskoncepter for sikkerhedsbevidsthed omfatter vurdering og identifikation af, hvad der er phishing, evaluering af ting som e-mails og links, der modtages, og viden om, hvordan man rapporterer mærkelige ting.

Adaptive sikkerhedsforanstaltninger

Adaptiv sikkerhed baseret på kunstig intelligens og maskinlæring gør det muligt for organisationer at tilpasse sikkerhedsforanstaltninger i henhold til de nuværende og fremtidige trusler og risici. Adaptive sikkerhedsløsninger henviser til evnen til at analysere mønstre i cyberangreb, justere sikkerhedsforanstaltninger og kontrol og forsvare sig mod nye trusler på en dynamisk måde med lidt eller ingen menneskelig indgriben.

Samarbejde og informationsdeling

Informationsdeling er en vigtig faktor inden for cybersikkerhed, og det bør ske med andre fagfolk inden for dette område på grund af de nye trusler fra kunstig intelligens. På den måde kan forskellige organisationer øge forståelsen af forsvarsproblemer og respons, samtidig med at de forbedrer forsvarets håndtering af angrebenes konsekvenser.

Etisk udvikling og regulering af kunstig intelligens

Det er afgørende at fastholde et passende etisk perspektiv på udviklingen af kunstig intelligens og at presse på for en ordentlig regulering og håndtering af de potentielt farlige trusler fra kunstig intelligens. Det foreslås også, at cybersikkerhedspersonale fremmer nye teknologier til kunstig intelligens med mere åbenhed, ansvar og retfærdighed for at undgå, at de bliver udsat for manipulation og misbrug af modstandere.

Sammenfatning

Da brugen af kunstig intelligens-teknologier bliver mere og mere almindelig inden for cybersikkerhed, er repræsentanterne for cybersikkerhedsindustrien nødt til at være mere modtagelige over for ændringer og være mere opmærksomme på de trusler, der kommer med kunstig intelligens inden for cybersikkerhed. Ved at indse, hvilke farer kunstig intelligens medfører, anvende vellykkede forsvarsforanstaltninger og påvirke ønskelig praksis med kunstig intelligens, kan cybersikkerhedsspecialister beskytte organisationers information, IT-systemer og værdigenstande mod nye typer af trusler.

Når emnet udvikler sig og bliver mere sammenflettet i kunstig intelligens og cybersikkerhed, bliver det nyttigt og faktisk bydende nødvendigt at forblive relevant, lydhør og samarbejdsvillig for effektivt at kunne reagere på de trusler, som udviklingen af kunstig intelligens udgør. Det er kun gennem korrekt anvendelse af disse principper og med cybersikkerhedsspecialisters effektive brug af kunstig intelligens-teknologier, at informationsteknologimiljøernes ukrænkelighed og kapacitet kan bevares på globalt plan.

Vi har forberedt de hyppigste spørgsmål om dette emne og svarene på dem til dig

Hvad er de seneste trusler fra kunstig intelligens inden for cybersikkerhed?

De seneste trusler fra kunstig intelligens inden for cybersikkerhed omfatter avancerede phishing-kampagner, stemmekloning, deepfakes og udenlandsk skadelig indflydelse. Angreb drevet af kunstig intelligens kan også involvere sofistikeret spear phishing, zero-day-angreb og brug af malware genereret af kunstig intelligens til at undgå at blive opdaget. Derudover kan kunstig intelligens bruges til at skabe mere overbevisende og målrettede angreb, hvilket gør dem sværere at identificere og afbøde.

Hvordan kan kunstig intelligens bruges ondsindet i cyberangreb?

Kunstig intelligens kan bruges ondsindet i cyberangreb ved at udnytte maskinlæringsalgoritmer til at automatisere og forbedre kapaciteten i traditionelle angreb. Dette inkluderer:

• Phishing og social engineering: Kunstig intelligens-genererede e-mails og beskeder kan udformes, så de på overbevisende vis udgiver sig for at være pålidelige kilder, hvilket gør dem mere effektive til at bedrage ofrene.
• Malware og ransomware: Kunstig intelligens kan bruges til at skabe sofistikeret malware, der tilpasser sig og udvikler sig for at undgå at blive opdaget, og til at optimere ransomware-angreb for at få maksimal effekt.
• Deepfakes og stemmekloning: Kunstig intelligens-drevet deepfake-teknologi kan bruges til at skabe overbevisende lyd- og videoimitationer, der muliggør mere overbevisende svindel og angreb.
• Undgåelse af netværksanomalier: Kunstig intelligens-algoritmer kan bruges til at omgå systemer til detektering af indtrængen ved at efterligne normale netværkstrafikmønstre.
• Automatiserede angreb: Kunstig intelligens kan automatisere angreb, så de bliver hurtigere, mere målrettede og sværere at opdage.

Hvad er konsekvenserne af kunstig intelligens inden for databeskyttelse og -sikkerhed?

Konsekvenserne af kunstig intelligens inden for databeskyttelse og -sikkerhed omfatter:

• Brud på datasikkerheden: Systemer med kunstig intelligens kan indsamle og behandle store mængder persondata, hvilket øger risikoen for uautoriseret adgang og databrud.
• Biometriske data: Ansigtsgenkendelse drevet af kunstig intelligens og andre biometriske teknologier kan trænge ind i privatlivets fred og indsamle følsomme data, der er unikke for enkeltpersoner.
• Uigennemsigtig beslutningstagning: Algoritmer med kunstig intelligens kan træffe beslutninger, der påvirker folks liv, uden gennemsigtig begrundelse, hvilket gør det umuligt at spore dem.
• Indbygget bias: Kunstig intelligens kan videreføre eksisterende bias i de data, den fodres med, hvilket fører til diskriminerende resultater og krænkelser af privatlivets fred.
• Datasikkerhed: Systemer med kunstig intelligens kræver store datasæt, hvilket gør dem til attraktive mål for cybertrusler og øger risikoen for brud, der kan kompromittere privatlivets fred.

Hvordan kan organisationer forsvare sig mod trusler fra kunstig intelligens?

Organisationer kan forsvare sig mod trusler drevet af kunstig intelligens ved at implementere sikkerhedsværktøjer drevet af kunstig intelligens, vedtage en lagdelt sikkerhedstilgang, bruge godkendelses- og autorisationskontroller drevet af kunstig intelligens, uddanne medarbejdere, holde sig opdateret om de seneste trusler og udvikle omfattende planer for reaktion på hændelser.

Hvilke etiske overvejelser giver brugen af kunstig intelligens i cybersikkerhed anledning til?

Etiske overvejelser i forbindelse med cybersikkerhed baseret på kunstig intelligens omfatter bekymringer om databeskyttelse og overvågning, diskriminerende resultater, ansvarlighed og gennemsigtighed. Algoritmer med kunstig intelligens kan fastholde fordomme, og uigennemsigtige beslutningsprocesser hindrer ansvarlighed. Derudover kan værktøjer baseret på kunstig intelligens føre til jobudskiftning og rejse spørgsmål om ansvar og gennemsigtighed i brugen af dem.

Hvad cybersikkerhedsfolk bør gøre for at være beskyttet mod trusler fra kunstig intelligens

Cybersikkerhedsfolk bør være på forkant med trusler fra kunstig intelligens ved løbende at lære og tilpasse sig teknologier i udvikling, sikre etisk brug af kunstig intelligens og integrere værktøjer, der er drevet af kunstig intelligens, for at forbedre registrering af trusler og respons. De bør også fokusere på brugeruddannelse, implementere robuste sikkerhedsforanstaltninger og holde sig opdateret om nye trusler og løsninger.