Wat elke cyberbeveiligingsprofessional moet weten
Kunstmatige intelligentie (AI) kan tegelijkertijd worden beschouwd als een uniek wapen en een groeiende bedreiging in de context van moderne bestrijding van een tegenstander in de snel veranderende wereld van cyberbedreigingen. In dit verband kunnen twee uiteenlopende opmerkingen worden gemaakt. Kunstmatige intelligentietechnologieën bieden een immens potentieel voor het verbeteren van de verdediging tegen cyberdreigingen in digitale omgevingen, voor op inhoud gebaseerde analyses en voor geavanceerde scenario’s voor het opsporen en voorkomen van bedreigingen die veel verder gaan dan wat traditionele IT-beveiligingstools kunnen bereiken. We gaan in op de belangrijkste bedreigingen van kunstmatige intelligentie waarmee elke cyberbeveiliging te maken heeft, zodat geïnteresseerden vertrouwd raken met de potentiële bedreigingen van kunstmatige intelligentie en weten hoe ze zich hiertegen kunnen beschermen.
De invloed van kunstmatige intelligentie op cyberbeveiliging
Er is al veel gezegd en geschreven over de invloed van kunstmatige intelligentie op cyberbeveiliging. Het is echter nog een jong veld en kan de focus zijn van toekomstig onderzoek vanuit zowel technologisch als sociaal perspectief.
Machine learning en kunstmatige intelligentie zijn op grote schaal geïntegreerd binnen cyberbeveiligingsactiviteiten met voordelen als dreigingsidentificatie, signaalherkenning en opvallende patronen binnen apparatuur. De nieuwe oplossingen en toepassingen op basis van kunstmatige intelligentie helpen cyberbeveiligingsspecialisten om massale berekeningen en bevindingen van potentiële bedreigingen te maken en op tijd te reageren op inbreuken.
Maar met de snelle groei in het gebruik van kunstmatige intelligentie is er ook een toenemende trend in het gebruik van kunstmatige intelligentie technologieën voor het plannen en uitvoeren van nieuwe en meer gecompliceerde aanvallen die niet verijdeld kunnen worden door conventionele beveiligingssystemen. Dit zijn de bedreigingen door kunstmatige intelligentie en ze vormen een grote uitdaging voor organisaties van over de hele wereld, vandaar de noodzaak om alert te blijven en proactieve maatregelen te nemen voor cyberbeveiliging.
Bedreigingen door kunstmatige intelligentie begrijpen
Tegenstrijdig machinaal leren
Adversarial Machine Learning is een praktijk die gericht is op het ondermijnen van de werking van kunstmatige intelligentiesystemen en -modellen door ze te voeden met stimuli die specifiek zijn ontworpen om te misleiden of te verbergen. Dit komt doordat hackers gemakkelijk het algoritme van kunstmatige intelligentie kunnen binnendringen en de uitkomsten kunnen veranderen of zelfs kunnen kiezen voor valse positieven, negatieven of infiltratie van beveiligingsmaatregelen.
Kunstmatige intelligentie aangedreven malware
Een van de nieuwe trends onder cybercriminelen is het gebruik van technologieën op basis van kunstmatige intelligentie om malware te maken die kan leren en verbeteren op het gebied van functionaliteit en manieren om IT-systemen binnen te dringen bij elke interactie met deze systemen en de beveiligingsmaatregelen die worden toegepast om deze systemen te beschermen. Intelligente malware is zelfvoorzienend en vereist geen tussenkomst van de makers. Intelligente malware is in staat zwakke plekken te herkennen, detectie te omzeilen en zich met hoge snelheid te verspreiden in de netwerkomgeving, wat gevaarlijk is voor de informatie en het materiaal van organisaties.
Deepfakes en gemanipuleerde media
De technologie voor het maken van deepfakes bestaat uit valse audio, video en afbeeldingen waarvan de synthese wordt bereikt door kunstmatige intelligentiealgoritmen. Ze kunnen deepfakes gebruiken om middelen te verduisteren, valse informatie over te brengen of telefoonzwendel te organiseren, wat het vertrouwen en de eerlijkheid in interacties vernietigt.
Door kunstmatige intelligentie ondersteunde phishing-aanvallen
Bij phishingaanvallen met kunstmatige intelligentie wordt kunstmatige intelligentie volledig benut om meer vervalste e-mails te ontwikkelen die uniek en moeilijk te ontcijferen zijn. Dit soort aanval stelt de aanvallers in staat om phishingberichten te sturen naar specifieke individuen op basis van details zoals leeftijd, geslacht en andere persoonlijke kenmerken die kunnen worden verzameld uit de gegevensanalyse.
Geautomatiseerde social engineering
Verscheidene social engineering-aanvallen maken gebruik van kunstmatige intelligentie waarbij gebruik wordt gemaakt van machinaal leren om het volgende te bereiken:
Het analyseren van de gegevens die op sociale media worden geplaatst, het selecteren van doelwitten van aanvallen en het creëren van berichten die psychologische achterpoortjes uitoefenen. Cognitieve besturingsmethoden zijn veelzijdig in de zin dat ze in staat zijn om menselijke actie te forceren, gebruikers te misleiden en gevoelige informatie te bemachtigen.
Bedreigingen door kunstmatige intelligentie beperken: Beveiligingsaudit
Aanbevelingen en best practices voor cyberbeveiligingsprofessionals.
Continue bewaking en analyse
Beveiligingsprofessionals moeten de juiste tools inzetten om dergelijke bedreigingen op te sporen die samenhangen met op kunstmatige intelligentie gebaseerde systemen in realtime gegevensverwerking. Door het netwerkverkeer, systeemlogs en gebruikersactiviteiten consequent in de gaten te houden, zijn organisaties in staat om gedrag vast te stellen dat mogelijke indicatoren zijn van aanvallen met kunstmatige intelligentie.
Verbeterd beveiligingsbewustzijn
Zorgen dat werknemers de risico’s van kunstmatige intelligentie en de juiste cyberbeveiligingsmaatregelen begrijpen, blijft van cruciaal belang om aanvallen op basis van kunstmatige intelligentie te voorkomen. Cognitieve trainingsconcepten voor beveiligingsbewustzijn omvatten het beoordelen en herkennen wat phishing is, het evalueren van zaken als e-mails en links die worden ontvangen, en weten hoe vreemde zaken te melden.
Adaptieve beveiligingsmaatregelen
Adaptieve beveiliging op basis van kunstmatige intelligentie en machine learning stelt organisaties in staat om beveiligingsmaatregelen aan te passen aan de huidige en toekomstige bedreigingen en risico’s. Adaptieve beveiligingsoplossingen verwijzen naar het vermogen om patronen van cyberaanvallen te analyseren, beveiligingsmaatregelen en -controle aan te passen en zich op een dynamische manier te verdedigen tegen opkomende bedreigingen met weinig of geen menselijke tussenkomst.
Samenwerking en informatiedeling
Het delen van informatie is een belangrijke factor binnen Cybersecurity en dit moet gebeuren met andere professionals op dit gebied vanwege de opkomende dreigingen van kunstmatige intelligentie. Op deze manier kunnen verschillende organisaties het begrip van defensieproblemen en reacties daarop verrijken, naast het verbeteren van het defensiemanagement van de gevolgen van aanvallen.
Ethische ontwikkeling en regulering van kunstmatige intelligentie
Het handhaven van het juiste ethische perspectief op de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie en het aandringen op goede regelgeving en afhandeling van de potentieel gevaarlijke dreigingen die kunstmatige intelligentie met zich meebrengt, is van cruciaal belang. Ook wordt gesuggereerd dat cyberbeveiligingspersoneel opkomende technologieën voor kunstmatige intelligentie bevordert met meer openheid, verantwoordelijkheid en rechtvaardigheid om te voorkomen dat tegenstanders vatbaar zijn voor manipulatie en misbruik.
De samenvatting
Omdat het gebruik van kunstmatige intelligentie-technologieën steeds gewoner wordt in de sfeer van cyberbeveiliging, moeten de vertegenwoordigers van de cyberbeveiligingsindustrie ontvankelijker zijn voor veranderingen en meer aandacht besteden aan de bedreigingen die kunstmatige intelligentie met zich meebrengt in de sfeer van cyberbeveiliging. Door zich bewust te zijn van de gevaren die kunstmatige intelligentie met zich meebrengt, succesvolle verdedigingsmaatregelen toe te passen en de gewenste praktijken van kunstmatige intelligentie te beïnvloeden, kunnen cyberbeveiligingsspecialisten de informatie, IT-systemen en waardevolle spullen van organisaties beschermen tegen nieuwe soorten bedreigingen.
Nu het onderwerp evolueert en steeds meer verweven raakt met kunstmatige intelligentie en cyberbeveiliging, wordt het nuttig en zelfs noodzakelijk om relevant te blijven, te reageren en samen te werken om effectief te kunnen reageren op de bedreigingen die de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie met zich meebrengt. Alleen door deze principes op de juiste manier toe te passen en door effectief gebruik te maken van kunstmatige intelligentie-technologieën door specialisten op het gebied van cyberbeveiliging, kunnen de onschendbaarheid en mogelijkheden van de informatietechnologie-omgeving wereldwijd behouden blijven.
We hebben de meest gestelde vragen over dit onderwerp en de antwoorden daarop voor u op een rijtje gezet
Wat zijn de nieuwste bedreigingen met kunstmatige intelligentie op het gebied van cyberbeveiliging?
De nieuwste bedreigingen met kunstmatige intelligentie op het gebied van cyberbeveiliging omvatten geavanceerde phishing-campagnes, stemkloon, deepfakes en buitenlandse kwaadaardige beïnvloeding. Aanvallen op basis van kunstmatige intelligentie kunnen ook geavanceerde spear phishing, zero-day aanvallen en het gebruik van door kunstmatige intelligentie gegenereerde malware omvatten om detectie te omzeilen. Bovendien kan kunstmatige intelligentie worden gebruikt om meer overtuigende en gerichte aanvallen te creëren, waardoor ze moeilijker te identificeren en te beperken zijn.
Hoe kan kunstmatige intelligentie kwaadwillig worden gebruikt bij cyberaanvallen?
Kunstmatige intelligentie kan kwaadwillig worden gebruikt in cyberaanvallen door gebruik te maken van machine-learningalgoritmen om de mogelijkheden van traditionele aanvallen te automatiseren en te vergroten. Dit omvat:
- Phishing en social engineering: Door kunstmatige intelligentie gegenereerde e-mails en berichten kunnen zo worden opgesteld dat ze overtuigend lijken op vertrouwde bronnen, waardoor ze effectiever zijn in het misleiden van slachtoffers.
- Malware en Ransomware: Kunstmatige intelligentie kan worden gebruikt om geavanceerde malware te maken die zich aanpast en ontwikkelt om detectie te omzeilen en om ransomware-aanvallen te optimaliseren voor maximale impact.
- Deepfakes en stem klonen: Door kunstmatige intelligentie aangedreven deepfake-technologie kan worden gebruikt om overtuigende audio- en video-imitaties te maken, waardoor meer overtuigende zwendelpraktijken en aanvallen mogelijk worden.
- Ontwijking van netwerkanomaliedetectie: Kunstmatige intelligentie-algoritmen kunnen worden gebruikt om inbraakdetectiesystemen te omzeilen door normale netwerkverkeerpatronen na te bootsen.
- Geautomatiseerde aanvallen: Kunstmatige intelligentie kan aanvallen automatiseren, waardoor ze sneller, gerichter en moeilijker te detecteren zijn.
Wat zijn de implicaties van kunstmatige intelligentie voor de privacy en beveiliging van gegevens?
De implicaties van kunstmatige intelligentie voor de privacy en beveiliging van gegevens zijn onder andere:
- Inbreuken op gegevens: Kunstmatige intelligentiesystemen kunnen enorme hoeveelheden persoonlijke gegevens verzamelen en verwerken, waardoor het risico op onbevoegde toegang en inbreuken op gegevens toeneemt.
- Biometrische gegevens: Door kunstmatige intelligentie aangedreven gezichtsherkenning en andere biometrische technologieën kunnen binnendringen in de persoonlijke privacy en gevoelige gegevens verzamelen die uniek zijn voor individuen.
- Ondoorzichtige besluitvorming: Kunstmatige intelligentie-algoritmen kunnen beslissingen nemen die het leven van mensen beïnvloeden zonder transparante redenering, waardoor tracering mogelijk wordt.
- Ingebedde vooroordelen: Kunstmatige intelligentie kan bestaande vooroordelen in de gevoede gegevens bestendigen, wat leidt tot discriminerende uitkomsten en privacyschendingen.
- Gegevensbeveiliging: Systemen voor kunstmatige intelligentie vereisen grote datasets, waardoor ze een aantrekkelijk doelwit vormen voor cyberbedreigingen, waardoor het risico op inbreuken die de persoonlijke privacy in gevaar kunnen brengen, toeneemt.
Hoe kunnen organisaties zich verdedigen tegen bedreigingen die worden aangedreven door kunstmatige intelligentie?
Organisaties kunnen zich tegen bedreigingen met kunstmatige intelligentie verdedigen door beveiligingshulpmiddelen met kunstmatige intelligentie te implementeren, een gelaagde beveiligingsaanpak te hanteren, authenticatie- en autorisatiecontroles met kunstmatige intelligentie te gebruiken, werknemers op te leiden, op de hoogte te blijven van de nieuwste bedreigingen en uitgebreide incidentbestrijdingsplannen te ontwikkelen.
Welke ethische overwegingen komen voort uit het gebruik van kunstmatige intelligentie bij cyberbeveiliging?
Ethische overwegingen bij het gebruik van kunstmatige intelligentie bij cyberbeveiliging zijn onder meer de privacy van gegevens en toezicht, discriminerende uitkomsten, verantwoordingsplicht en transparantie. Kunstmatige intelligentie-algoritmen kunnen vooroordelen in stand houden en ondoorzichtige besluitvormingsprocessen belemmeren verantwoording. Daarnaast kunnen tools die gebruik maken van kunstmatige intelligentie leiden tot verplaatsing van banen en vragen oproepen over verantwoordelijkheid en transparantie bij het gebruik ervan.
Wat cyberbeveiligingsprofessionals moeten doen om beschermd te blijven tegen bedreigingen door kunstmatige intelligentie
Cyberbeveiligingsprofessionals moeten de dreigingen van kunstmatige intelligentie voorblijven door voortdurend te leren en zich aan te passen aan evoluerende technologieën op het gebied van kunstmatige intelligentie, te zorgen voor ethisch gebruik van kunstmatige intelligentie en door hulpmiddelen op basis van kunstmatige intelligentie te integreren om de detectie van en reactie op bedreigingen te verbeteren. Ze moeten zich ook richten op gebruikerseducatie, het implementeren van robuuste beveiligingsmaatregelen en op de hoogte blijven van nieuwe bedreigingen en oplossingen.
