Vad varje cybersäkerhetsexpert behöver veta

Artificiell intelligens (AI) kan på samma gång betraktas som ett unikt vapen och ett växande hot när det gäller att bekämpa en motståndare i den snabbt föränderliga världen av cyberhot. Två skilda observationer kan göras i detta avseende. Teknik för artificiell intelligens erbjuder en enorm potential för att förbättra försvaret mot cyberhot i digitala miljöer, för innehållsbaserade analyser och för avancerade scenarier för att upptäcka och förebygga hot som går långt utöver vad traditionella IT-säkerhetsverktyg kan åstadkomma. Vi kommer att lära oss det viktigaste hotet från artificiell intelligens som varje cybersäkerhet måste möta, vilket hjälper intresserade att bekanta sig med de potentiella hoten från artificiell intelligens och hur man skyddar sig mot dem.

Den artificiella intelligensens inverkan på cybersäkerheten

Mycket har sagts och skrivits om den artificiella intelligensens inverkan på cybersäkerheten. Det är dock fortfarande ett ungt område som kan komma att stå i fokus för framtida forskning, både ur ett tekniskt och socialt perspektiv.

Maskininlärning och artificiell intelligens har i stor utsträckning integrerats i cybersäkerhetsarbetet med fördelar som hotidentifiering, signaligenkänning och iögonfallande mönster i utrustning. De nya lösningarna och applikationerna baserade på artificiell intelligens hjälper cybersäkerhetsspecialister att göra omfattande beräkningar och upptäckter av potentiella hot och reagera på intrång i tid.

Men i takt med den snabba tillväxten i användningen av artificiell intelligens finns det också en ökande trend att använda artificiell intelligens för att planera och genomföra nya och mer komplicerade attacker som inte kan avvärjas av konventionella säkerhetssystem. Det här är hoten från artificiell intelligens och de är en stor utmaning för organisationer från hela världen, vilket gör det nödvändigt att fortsätta vara på sin vakt och skapa proaktiva åtgärder för cybersäkerhet.

Förstå hoten från artificiell intelligens

Adversarial maskininlärning

Adversarial maskininlärning är en praxis som syftar till att undergräva driften av system och modeller för artificiell intelligens genom att mata dem med stimuli som är specifikt konstruerade för att vilseleda eller dölja. Detta beror på att hackare lätt kan tränga in i algoritmen för artificiell intelligens och börja ändra resultaten eller till och med välja falska positiva, negativa eller infiltration av säkerhetsåtgärder.

Skadlig kod som drivs av artificiell intelligens

En av de nya trenderna bland cyberbrottslingar är att använda artificiell intelligens för att skapa skadlig kod som kan lära sig och förbättras när det gäller funktionalitet och sätt att tränga in i IT-system varje gång den interagerar med dem och de säkerhetsåtgärder som tillämpas för att skydda de senare. Intelligent skadlig kod är självförsörjande och kräver ingen inblandning från sina skapare, och kan känna igen svagheter, undvika upptäckt och spridas i hypersnabb takt i nätverksmiljön, vilket är farligt för organisationernas information och materiel.

Deepfakes och manipulerade medier

Deepfake-teknik omfattar falska ljud-, video- och bildinspelningar som skapas med hjälp av algoritmer för artificiell intelligens. De kan utnyttja deepfakes för att förskingra resurser, förmedla falsk information eller organisera telefonbedrägerier, vilket förstör förtroendet och ärligheten i interaktioner.

Phishing-attacker med hjälp av artificiell intelligens

Phishing-attacker med hjälp av artificiell intelligens utnyttjar artificiell intelligens fullt ut för att utveckla mer förfalskade e-postmeddelanden som är unika och svåra att dechiffrera. Denna typ av attack gör det möjligt för angriparna att skicka phishing-meddelanden till specifika individer baserat på detaljer som ålder, kön och andra personliga attribut som kan samlas in från dataanalysen.

Automatiserad social ingenjörskonst

Flera social engineering-attacker utnyttjar artificiell intelligens som involverar maskininlärning för att uppnå följande:

Analysera data som publiceras på sociala medier, välja ut mål för attacker och skapa meddelanden som utnyttjar psykologiska kryphål. Kognitiva metoder är mångsidiga i den meningen att de kan tvinga fram mänskliga handlingar, vilseleda användare och komma över känslig information.

Minska hoten från artificiell intelligens: Säkerhetsgranskning

Rekommendationer och bästa praxis för cybersäkerhetspersonal.

Kontinuerlig övervakning och analys

Säkerhetspersonal måste använda lämpliga verktyg för att upptäcka sådana hot som är förknippade med artificiell intelligensbaserade system i databehandling i realtid. Genom att konsekvent övervaka nätverkstrafik, systemloggar och användaraktiviteter kommer organisationer att kunna fastställa beteenden som kan vara potentiella indikatorer på attacker med artificiell intelligens.

Förbättrad säkerhetsmedvetenhet

Att säkerställa att medarbetarna förstår de risker som artificiell intelligens medför och vilka cybersäkerhetsåtgärder som är lämpliga är avgörande för att förhindra attacker som drivs av artificiell intelligens. Kognitiva utbildningskoncept för säkerhetsmedvetenhet inkluderar att bedöma och identifiera vad som är phishing, utvärdera saker som e-postmeddelanden och länkar som tas emot och veta hur man rapporterar konstiga saker.

Adaptiva säkerhetsåtgärder

Adaptive Security, som bygger på artificiell intelligens och maskininlärning, gör det möjligt för organisationer att anpassa säkerhetsåtgärderna efter aktuella och framtida hot och risker. Med adaptiva säkerhetslösningar avses förmågan att analysera mönster för cyberattacker, justera säkerhetsåtgärder och kontroll samt försvara sig mot nya hot på ett dynamiskt sätt med liten eller ingen mänsklig inblandning.

Samarbete och informationsdelning

Informationsdelning är en viktig faktor inom cybersäkerhet och detta bör ske med andra yrkesverksamma inom detta område på grund av de nya hoten från artificiell intelligens. På så sätt kan olika organisationer öka förståelsen för försvarets problem och svar, samtidigt som försvarets hantering av attackernas konsekvenser förbättras.

Etisk utveckling och reglering av artificiell intelligens

Det är viktigt att upprätthålla ett lämpligt etiskt perspektiv på utvecklingen av artificiell intelligens och att verka för en korrekt reglering och hantering av de potentiellt farliga hoten från artificiell intelligens. Det föreslogs också att cybersäkerhetspersonal främjar framväxande teknik för artificiell intelligens med mer öppenhet, ansvar och rättvisa för att undvika mottaglighet för manipulation och missbruk av motståndare.

Sammanfattningen

Eftersom användningen av teknik för artificiell intelligens blir allt vanligare inom cybersäkerhet måste företrädare för cybersäkerhetsindustrin vara mer mottagliga för förändringar och ägna mer uppmärksamhet åt de hot som kommer med artificiell intelligens inom cybersäkerhet. Genom att inse vilken typ av faror som artificiell intelligens levererar, tillämpa framgångsrika försvarsåtgärder och påverka önskvärda metoder för artificiell intelligens, kan cybersäkerhetsspecialister skydda organisationers information, IT-system och värdesaker mot nya varianter av hot.

Eftersom ämnet utvecklas och blir mer sammanflätat i artificiell intelligens och cybersäkerhet blir det användbart och faktiskt nödvändigt att vara relevant, lyhörd och samarbeta för att effektivt kunna svara på de hot som utvecklingen av artificiell intelligens utgör. Det är endast genom att tillämpa dessa principer på rätt sätt och genom att cybersäkerhetsspecialister använder teknik för artificiell intelligens på ett effektivt sätt som informationsteknikmiljöernas helgd och kapacitet kan bevaras på global nivå.

Vi har förberett de vanligaste frågorna om detta ämne och svaren på dem för dig

Vilka är de senaste hoten från artificiell intelligens inom cybersäkerhet?

De senaste hoten från artificiell intelligens inom cybersäkerhet omfattar avancerade nätfiskekampanjer, röstkloning, deepfakes och utländsk skadlig påverkan. Attacker som drivs av artificiell intelligens kan också omfatta sofistikerad spear phishing, nolldagsattacker och användning av skadlig kod som genererats av artificiell intelligens för att undgå upptäckt. Dessutom kan artificiell intelligens användas för att skapa mer övertygande och riktade attacker, vilket gör dem svårare att identifiera och motverka.

Hur kan artificiell intelligens användas på ett illvilligt sätt i cyberattacker?

Artificiell intelligens kan användas i skadliga cyberattacker genom att utnyttja maskininlärningsalgoritmer för att automatisera och förbättra kapaciteten hos traditionella attacker. Detta inkluderar:

• Nätfiske och social ingenjörskonst: E-postmeddelanden och meddelanden som genereras av artificiell intelligens kan utformas så att de på ett övertygande sätt utger sig för att vara från betrodda källor, vilket gör dem mer effektiva när det gäller att lura offer.
• Skadlig kod och utpressningsprogram: Artificiell intelligens kan användas för att skapa sofistikerad skadlig kod som anpassar sig och utvecklas för att undgå upptäckt och för att optimera ransomware-attacker för maximal effekt.
• Deepfakes och röstkloning: Deepfake-teknik som drivs av artificiell intelligens kan användas för att skapa övertygande ljud- och videoimitationer, vilket möjliggör mer övertygande bedrägerier och attacker.
• Undvikande av anomalidetektering i nätverk: Algoritmer för artificiell intelligens kan användas för att undvika intrångsdetekteringssystem genom att efterlikna normala nätverkstrafikmönster.
• Automatiserade attacker: Artificiell intelligens kan automatisera attacker, vilket gör dem snabbare, mer målinriktade och svårare att upptäcka.

Vilka konsekvenser har artificiell intelligens för datasekretess och datasäkerhet?

Konsekvenserna av artificiell intelligens när det gäller datasekretess och datasäkerhet är bland annat

• Dataintrång: System med artificiell intelligens kan samla in och bearbeta stora mängder personuppgifter, vilket ökar risken för obehörig åtkomst och dataintrång.
• Biometriska data: Ansiktsigenkänning och annan biometrisk teknik som drivs av artificiell intelligens kan inkräkta på den personliga integriteten och samla in känsliga uppgifter som är unika för enskilda individer.
• Ogenomskinligt beslutsfattande: Algoritmer för artificiell intelligens kan fatta beslut som påverkar människors liv utan transparent resonemang, vilket gör det svårt att spåra.
• Inbyggda fördomar: Artificiell intelligens kan vidmakthålla befintliga fördomar i de data som den matas med, vilket leder till diskriminerande resultat och integritetskränkningar.
• Datasäkerhet: System för artificiell intelligens kräver stora datamängder, vilket gör dem till attraktiva mål för cyberhot och ökar risken för intrång som kan äventyra den personliga integriteten.

Hur kan organisationer försvara sig mot hot som drivs av artificiell intelligens?

Organisationer kan försvara sig mot hot som drivs av artificiell intelligens genom att implementera säkerhetsverktyg som drivs av artificiell intelligens, anta en säkerhetsstrategi i flera lager, använda autentiserings- och auktoriseringskontroller som drivs av artificiell intelligens, utbilda anställda, hålla sig uppdaterade om de senaste hoten och utveckla omfattande incidenthanteringsplaner.

Vilka etiska överväganden uppstår vid användning av artificiell intelligens inom cybersäkerhet?

Etiska överväganden i samband med cybersäkerhet som drivs av artificiell intelligens omfattar dataskydd och övervakning, diskriminerande resultat, ansvarsskyldighet och transparens. Algoritmer för artificiell intelligens kan upprätthålla fördomar, och ogenomskinliga beslutsprocesser hindrar ansvarsskyldighet. Dessutom kan verktyg som drivs av artificiell intelligens leda till att arbetstillfällen försvinner och väcka frågor om ansvar och transparens i användningen av dem.

Vad cybersäkerhetsexperter bör göra för att hålla sig skyddade från hot från artificiell intelligens

Cybersäkerhetsexperter bör ligga steget före hoten från artificiell intelligens genom att kontinuerligt lära sig och anpassa sig till ny teknik för artificiell intelligens, säkerställa etisk användning av artificiell intelligens och integrera verktyg som drivs av artificiell intelligens för att förbättra upptäckt och hantering av hot. De bör också fokusera på användarutbildning, genomföra robusta säkerhetsåtgärder och hålla sig uppdaterade om nya hot och lösningar.