Τι πρέπει να γνωρίζει κάθε επαγγελματίας στον κυβερνοχώρο
Η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) μπορεί ταυτόχρονα να θεωρηθεί ως ένα μοναδικό όπλο και μια αυξανόμενη απειλή στο πλαίσιο της σύγχρονης καταπολέμησης ενός αντιπάλου στον ταχέως μεταβαλλόμενο κόσμο των απειλών στον κυβερνοχώρο. Δύο αποκλίνουσες παρατηρήσεις μπορούν να γίνουν από αυτή την άποψη. Οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης προσφέρουν τεράστιες δυνατότητες για τη βελτίωση της άμυνας της κυβερνοασφάλειας σε ψηφιακά περιβάλλοντα, για αναλύσεις βάσει περιεχομένου και για προηγμένα σενάρια ανίχνευσης και πρόληψης απειλών που υπερβαίνουν κατά πολύ αυτό που μπορούν να επιτύχουν τα παραδοσιακά εργαλεία ασφάλειας ΤΠ. Θα μάθουμε την κύρια απειλή τεχνητής νοημοσύνης που έχει να αντιμετωπίσει κάθε κυβερνοασφάλεια, βοηθώντας τους ενδιαφερόμενους να εξοικειωθούν με τις πιθανές απειλές τεχνητής νοημοσύνης και τον τρόπο προστασίας από αυτές.
Ο αντίκτυπος της τεχνητής νοημοσύνης στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο
Πολλά έχουν ειπωθεί και γραφτεί για τον αντίκτυπο της τεχνητής νοημοσύνης στην κυβερνοασφάλεια. Ωστόσο, είναι ακόμη ένας νέος τομέας και μπορεί να αποτελέσει το επίκεντρο μελλοντικής έρευνας τόσο από τεχνολογική όσο και από κοινωνική άποψη.
Η μηχανική μάθηση και η τεχνητή νοημοσύνη έχουν ενσωματωθεί ευρέως στις δραστηριότητες κυβερνοασφάλειας με πλεονεκτήματα όπως ο εντοπισμός απειλών, η αναγνώριση σημάτων και τα εμφανή μοτίβα εντός του εξοπλισμού. Οι νέες λύσεις και εφαρμογές που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη βοηθούν τους ειδικούς της κυβερνοασφάλειας να κάνουν μαζικούς υπολογισμούς και διαπιστώσεις πιθανών απειλών και να αντιδρούν εγκαίρως στις παραβιάσεις.
Όμως, με την ταχεία αύξηση της χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης παρατηρείται επίσης μια αυξανόμενη τάση στη χρήση τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης για τον σχεδιασμό και την εκτέλεση νέων και πιο περίπλοκων επιθέσεων που δεν μπορούν να αποτραπούν από τα συμβατικά συστήματα ασφαλείας. Αυτές είναι οι απειλές τεχνητής νοημοσύνης και αποτελούν σημαντική πρόκληση για τους οργανισμούς από όλο τον κόσμο, εξ ου και η ανάγκη να συνεχίσουν να είναι σε επιφυλακή και να δημιουργήσουν προληπτικά μέτρα για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο.
Κατανόηση των απειλών τεχνητής νοημοσύνης
Αντικρουσιακή μηχανική μάθηση
Η adversarial machine learning είναι μια πρακτική που αποσκοπεί στην υπονόμευση των λειτουργιών των συστημάτων και των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης τροφοδοτώντας τα με ερεθίσματα που είναι ειδικά σχεδιασμένα για να παραπλανήσουν ή να αποκρύψουν. Αυτό συμβαίνει επειδή οι χάκερ μπορούν εύκολα να διεισδύσουν στον αλγόριθμο τεχνητής νοημοσύνης και να αρχίσουν να τροποποιούν τα αποτελέσματα ή ακόμη και να επιλέξουν ψευδώς θετικά, αρνητικά ή να διεισδύσουν σε μέτρα ασφαλείας.
Κακόβουλο λογισμικό που τροφοδοτείται από τεχνητή νοημοσύνη
Μια από τις νέες τάσεις μεταξύ των κυβερνοεγκληματιών είναι η χρήση τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία κακόβουλου λογισμικού που μπορεί να μαθαίνει και να βελτιώνεται όσον αφορά τη λειτουργικότητα και τους τρόπους διείσδυσης στα συστήματα πληροφορικής κάθε φορά που αλληλεπιδρά με αυτά και τα μέτρα ασφαλείας που εφαρμόζονται για την προστασία των τελευταίων. Τα έξυπνα κακόβουλα λογισμικά είναι αυτάρκη και δεν απαιτούν καμία παρέμβαση από τους δημιουργούς τους και είναι ικανά να αναγνωρίζουν αδυναμίες, να αποφεύγουν τον εντοπισμό και να πολλαπλασιάζονται με υπερταχύτητα στο περιβάλλον του δικτύου, γεγονός επικίνδυνο για τις πληροφορίες και το υλικό των οργανισμών.
Deepfakes και χειραγωγημένα μέσα ενημέρωσης
Η τεχνολογία δημιουργίας Deepfake περιλαμβάνει ψεύτικους ήχους, βίντεο και εικόνες των οποίων η σύνθεση επιτυγχάνεται μέσω αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης. Μπορούν να εκμεταλλευτούν τα deepfakes για να καταχραστούν πόρους, να μεταφέρουν ψεύτικες πληροφορίες ή να οργανώσουν τηλεφωνικές απάτες, γεγονός που καταστρέφει την εμπιστοσύνη και την ειλικρίνεια στις αλληλεπιδράσεις.
Επιθέσεις phishing ενισχυμένες με τεχνητή νοημοσύνη
Η επίθεση phishing με υποβοήθηση τεχνητής νοημοσύνης εκμεταλλεύεται πλήρως την τεχνητή νοημοσύνη για την ανάπτυξη περισσότερων πλαστών ηλεκτρονικών μηνυμάτων που είναι μοναδικά και δύσκολα αποκρυπτογραφημένα. Αυτό το είδος επίθεσης επιτρέπει στους επιτιθέμενους να στέλνουν μηνύματα phishing σε συγκεκριμένα άτομα με βάση στοιχεία όπως η ηλικία, το φύλο και άλλα προσωπικά χαρακτηριστικά που θα μπορούσαν να συλλεχθούν από την ανάλυση δεδομένων.
Αυτοματοποιημένη κοινωνική μηχανική
Αρκετές επιθέσεις κοινωνικής μηχανικής χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη που περιλαμβάνει μηχανική μάθηση για να επιτύχουν τα εξής:
Αναλύουν τα δεδομένα που δημοσιεύονται στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, επιλέγουν τους στόχους των επιθέσεων και δημιουργούν μηνύματα που ασκούν ψυχολογικά κενά. Οι γνωστικές μέθοδοι λειτουργίας είναι ευέλικτες υπό την έννοια ότι μπορούν να εξαναγκάσουν την ανθρώπινη δράση, να εξαπατήσουν τους χρήστες και να αποκτήσουν ευαίσθητες πληροφορίες.
Μετριασμός των απειλών τεχνητής νοημοσύνης: Ασφάλεια
Συστάσεις και βέλτιστες πρακτικές για επαγγελματίες του τομέα της κυβερνοασφάλειας.
Συνεχής παρακολούθηση και ανάλυση
Οι επαγγελματίες ασφαλείας απαιτείται να αξιοποιήσουν κατάλληλα εργαλεία για τον εντοπισμό τέτοιων απειλών που σχετίζονται με συστήματα που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη κατά την επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο. Μέσω της συνεχούς παρακολούθησης της κυκλοφορίας του δικτύου, των αρχείων καταγραφής των συστημάτων και των δραστηριοτήτων των χρηστών, οι οργανισμοί θα είναι σε θέση να διαπιστώσουν συμπεριφορές που μπορεί να αποτελούν πιθανούς δείκτες επιθέσεων τεχνητής νοημοσύνης.
Ενισχυμένη ευαισθητοποίηση σε θέματα ασφάλειας
Η διασφάλιση της κατανόησης από τους εργαζομένους των κινδύνων που ενέχει η τεχνητή νοημοσύνη και των κατάλληλων μέτρων κυβερνοασφάλειας παραμένει κρίσιμη για την αποτροπή επιθέσεων που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη. Οι έννοιες της εκπαίδευσης για τη γνωστική ευαισθητοποίηση σε θέματα ασφάλειας περιλαμβάνουν την αξιολόγηση και τον εντοπισμό του τι είναι phishing, την αξιολόγηση πραγμάτων όπως τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και οι σύνδεσμοι που λαμβάνονται και τη γνώση του τρόπου αναφοράς περίεργων πραγμάτων.
Προσαρμοστικά μέτρα ασφαλείας
Η προσαρμοστική ασφάλεια που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση επιτρέπει στους οργανισμούς να προσαρμόζουν τα μέτρα ασφαλείας ανάλογα με τις τρέχουσες και τις μελλοντικές απειλές και κινδύνους. Οι προσαρμοστικές λύσεις ασφάλειας αναφέρονται στην ικανότητα ανάλυσης μοτίβων κυβερνοεπιθέσεων, προσαρμογής των μέτρων ασφαλείας και του ελέγχου και άμυνας κατά των αναδυόμενων απειλών με δυναμικό τρόπο, με ελάχιστη ή καθόλου ανθρώπινη παρέμβαση.
Συνεργασία και ανταλλαγή πληροφοριών
Η ανταλλαγή πληροφοριών αποτελεί σημαντικό παράγοντα στο πλαίσιο της κυβερνοασφάλειας και αυτό θα πρέπει να γίνεται με άλλους επαγγελματίες του τομέα αυτού λόγω των αναδυόμενων απειλών από την τεχνητή νοημοσύνη. Με αυτόν τον τρόπο οι διάφοροι οργανισμοί μπορούν να εμπλουτίσουν την κατανόηση των αμυντικών προβλημάτων και της αντιμετώπισης, παράλληλα με τη βελτίωση της αμυντικής διαχείρισης των συνεπειών των επιθέσεων.
Ηθική ανάπτυξη και ρύθμιση της τεχνητής νοημοσύνης
Η διατήρηση της κατάλληλης ηθικής προοπτικής για την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης και η προώθηση της κατάλληλης ρύθμισης και του χειρισμού των δυνητικά επικίνδυνων απειλών που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη είναι ζωτικής σημασίας. Προτείνεται επίσης το προσωπικό κυβερνοασφάλειας να προωθεί τις αναδυόμενες τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης με μεγαλύτερη διαφάνεια, υπευθυνότητα και δικαιοσύνη, ώστε να αποφεύγεται η ευαισθησία στη χειραγώγηση και την κατάχρηση από τους αντιπάλους.
Η περίληψη
Δεδομένου ότι η χρήση των τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης γίνεται όλο και πιο συνηθισμένη στον τομέα της κυβερνοασφάλειας, οι εκπρόσωποι του κλάδου της κυβερνοασφάλειας πρέπει να είναι πιο δεκτικοί στις αλλαγές και να δίνουν μεγαλύτερη προσοχή στις απειλές που έρχονται με την τεχνητή νοημοσύνη στον τομέα της κυβερνοασφάλειας. Μέσω της συνειδητοποίησης του τύπου των κινδύνων που παραδίδει η τεχνητή νοημοσύνη, της εφαρμογής επιτυχημένων μέτρων άμυνας και της επίδρασης των επιθυμητών πρακτικών της τεχνητής νοημοσύνης, οι ειδικοί της κυβερνοασφάλειας μπορούν να προστατεύσουν τις πληροφορίες, τα συστήματα πληροφορικής και τα τιμαλφή των οργανισμών από νέες ποικιλίες απειλών.
Με το αντικείμενο να εξελίσσεται και να διαπλέκεται όλο και περισσότερο στην τεχνητή νοημοσύνη και την κυβερνοασφάλεια, καθίσταται χρήσιμο και μάλιστα επιτακτικό να παραμείνουμε σχετικοί, ευέλικτοι και συνεργάσιμοι προκειμένου να ανταποκριθούμε αποτελεσματικά στις απειλές που θέτει η ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης. Μόνο με την ορθή υιοθέτηση αυτών των αρχών και με την αποτελεσματική χρήση των τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης από τους ειδικούς της κυβερνοασφάλειας μπορεί να διαφυλαχθεί η ιερότητα και οι δυνατότητες των περιβαλλόντων πληροφορικής σε παγκόσμιο επίπεδο.
Έχουμε ετοιμάσει για εσάς τις πιο συχνές ερωτήσεις σχετικά με αυτό το θέμα και τις απαντήσεις σε αυτές
Ποιες είναι οι πιο πρόσφατες απειλές τεχνητής νοημοσύνης στην κυβερνοασφάλεια;
Οι πιο πρόσφατες απειλές τεχνητής νοημοσύνης στην κυβερνοασφάλεια περιλαμβάνουν προηγμένες εκστρατείες phishing, κλωνοποίηση φωνής, deepfakes και ξένη κακόβουλη επιρροή. Οι επιθέσεις που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να περιλαμβάνουν εξελιγμένο spear phishing, επιθέσεις μηδενικής ημέρας και τη χρήση κακόβουλου λογισμικού που παράγεται από τεχνητή νοημοσύνη για να αποφεύγεται η ανίχνευση. Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία πιο πειστικών και στοχευμένων επιθέσεων, καθιστώντας δυσκολότερο τον εντοπισμό και τον μετριασμό τους.
Πώς μπορεί η τεχνητή νοημοσύνη να χρησιμοποιηθεί κακόβουλα σε επιθέσεις στον κυβερνοχώρο;
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί κακόβουλα σε επιθέσεις στον κυβερνοχώρο με την αξιοποίηση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης για την αυτοματοποίηση και την ενίσχυση των δυνατοτήτων των παραδοσιακών επιθέσεων. Αυτό περιλαμβάνει:
- Ψάρεμα και κοινωνική μηχανική: Τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και τα μηνύματα που δημιουργούνται με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να διαμορφωθούν ώστε να υποδύονται πειστικά αξιόπιστες πηγές, καθιστώντας τα πιο αποτελεσματικά στην εξαπάτηση των θυμάτων.
- Κακόβουλο λογισμικό και Ransomware: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία εξελιγμένου κακόβουλου λογισμικού που προσαρμόζεται και εξελίσσεται για να αποφεύγει την ανίχνευση και για τη βελτιστοποίηση των επιθέσεων ransomware για μέγιστο αντίκτυπο.
- Deepfakes και κλωνοποίηση φωνής: Η τεχνολογία deepfake που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία πειστικών μιμήσεων ήχου και βίντεο, επιτρέποντας πιο πειστικές απάτες και επιθέσεις.
- Παράκαμψη ανίχνευσης ανωμαλιών δικτύου: Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την αποφυγή συστημάτων ανίχνευσης εισβολών με τη μίμηση κανονικών μοτίβων κίνησης δικτύου.
- Αυτοματοποιημένες επιθέσεις: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αυτοματοποιήσει τις επιθέσεις, καθιστώντας τις ταχύτερες, πιο στοχευμένες και πιο δύσκολο να εντοπιστούν.
Ποιες είναι οι επιπτώσεις της τεχνητής νοημοσύνης στην ιδιωτικότητα και την ασφάλεια των δεδομένων;
Οι επιπτώσεις της τεχνητής νοημοσύνης στην προστασία της ιδιωτικής ζωής και την ασφάλεια των δεδομένων περιλαμβάνουν:
- Παραβιάσεις δεδομένων: Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να συλλέγουν και να επεξεργάζονται τεράστιες ποσότητες προσωπικών δεδομένων, αυξάνοντας τον κίνδυνο μη εξουσιοδοτημένης πρόσβασης και παραβίασης δεδομένων.
- Βιομετρικά δεδομένα: Τα συστήματα αναγνώρισης προσώπου που υποστηρίζονται από την τεχνητή νοημοσύνη και άλλες βιομετρικές τεχνολογίες μπορούν να εισβάλουν στην ιδιωτική ζωή, συλλέγοντας ευαίσθητα δεδομένα που είναι μοναδικά για τα άτομα.
- Αδιαφανής λήψη αποφάσεων: Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να λαμβάνουν αποφάσεις που επηρεάζουν τη ζωή των ανθρώπων χωρίς διαφανή αιτιολογία, καθιστώντας τον εντοπισμό.
- Ενσωματωμένες προκαταλήψεις: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να διαιωνίσει τις υπάρχουσες προκαταλήψεις στα δεδομένα που τροφοδοτούνται, οδηγώντας σε αποτελέσματα που εισάγουν διακρίσεις και παραβιάσεις της ιδιωτικής ζωής.
- Ασφάλεια δεδομένων: Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης απαιτούν μεγάλα σύνολα δεδομένων, γεγονός που τα καθιστά ελκυστικούς στόχους για απειλές στον κυβερνοχώρο, ενισχύοντας τον κίνδυνο παραβιάσεων που θα μπορούσαν να θέσουν σε κίνδυνο την ιδιωτική ζωή.
Πώς μπορούν οι οργανισμοί να αμυνθούν απέναντι στις απειλές που τροφοδοτούνται από την τεχνητή νοημοσύνη;
Οι οργανισμοί μπορούν να αμυνθούν κατά των απειλών που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη εφαρμόζοντας εργαλεία ασφάλειας που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη, υιοθετώντας μια πολυεπίπεδη προσέγγιση ασφάλειας, χρησιμοποιώντας ελέγχους ελέγχου αυθεντικοποίησης και εξουσιοδότησης που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη, εκπαιδεύοντας τους υπαλλήλους, ενημερώνοντας για τις τελευταίες απειλές και αναπτύσσοντας ολοκληρωμένα σχέδια αντιμετώπισης περιστατικών.
Ποια ηθικά ζητήματα προκύπτουν από τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην κυβερνοασφάλεια;
Οι ηθικοί προβληματισμοί στην κυβερνοασφάλεια που υποστηρίζεται από τεχνητή νοημοσύνη περιλαμβάνουν ανησυχίες σχετικά με την ιδιωτικότητα των δεδομένων και την επιτήρηση, τα αποτελέσματα διακρίσεων, τη λογοδοσία και τη διαφάνεια. Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να διαιωνίζουν προκαταλήψεις και οι αδιαφανείς διαδικασίες λήψης αποφάσεων εμποδίζουν τη λογοδοσία. Επιπλέον, τα εργαλεία που υποστηρίζονται από την τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να οδηγήσουν σε εκτόπιση θέσεων εργασίας και να εγείρουν ερωτήματα σχετικά με την ευθύνη και τη διαφάνεια κατά τη χρήση τους.
Τι πρέπει να κάνουν οι επαγγελματίες της ασφάλειας στον κυβερνοχώρο για να παραμείνουν προστατευμένοι από τις απειλές τεχνητής νοημοσύνης
Οι επαγγελματίες της ασφάλειας στον κυβερνοχώρο θα πρέπει να παραμείνουν μπροστά από τις απειλές τεχνητής νοημοσύνης, μαθαίνοντας συνεχώς και προσαρμοζόμενοι στις εξελισσόμενες τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης, διασφαλίζοντας τη δεοντολογική χρήση της τεχνητής νοημοσύνης και ενσωματώνοντας εργαλεία που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσουν την ανίχνευση και την αντιμετώπιση απειλών. Θα πρέπει επίσης να εστιάζουν στην εκπαίδευση των χρηστών, στην εφαρμογή ισχυρών μέτρων ασφαλείας και στην ενημέρωση σχετικά με τις αναδυόμενες απειλές και λύσεις.
