Kaj mora vedeti vsak strokovnjak za kibernetsko varnost

Umetno inteligenco (AI) lahko hkrati obravnavamo kot edinstveno orožje in naraščajočo grožnjo v okviru sodobnega boja proti nasprotniku v hitro spreminjajočem se svetu kibernetskih groženj. V zvezi s tem je mogoče podati dve različni ugotovitvi. Tehnologije umetne inteligence ponujajo ogromen potencial za izboljšanje kibernetske varnostne zaščite v digitalnih okoljih, za analize na podlagi vsebine ter za napredne scenarije odkrivanja in preprečevanja groženj, ki daleč presegajo zmogljivosti tradicionalnih orodij za varnost IT. Spoznali bomo glavne grožnje umetne inteligence, s katerimi se mora soočiti vsaka kibernetska varnost, in tako zainteresiranim pomagali, da se seznanijo s potencialnimi grožnjami umetne inteligence in načini zaščite pred njimi.

Vpliv umetne inteligence na kibernetsko varnost

O vplivu umetne inteligence na kibernetsko varnost je bilo že veliko povedanega in napisanega. Vendar je to področje še vedno mlado in je lahko predmet prihodnjih raziskav tako s tehnološkega kot družbenega vidika.

Strojno učenje in umetna inteligenca sta bila široko vključena v dejavnosti kibernetske varnosti s prednostmi, kot so prepoznavanje groženj, prepoznavanje signalov in vidnih vzorcev v opremi. Nove rešitve in aplikacije, ki temeljijo na umetni inteligenci, strokovnjakom za kibernetsko varnost pomagajo pri obsežnih izračunih in ugotovitvah potencialnih groženj ter pri pravočasnem odzivanju na kršitve.

S hitro rastjo uporabe umetne inteligence pa se povečuje tudi trend uporabe tehnologij umetne inteligence za načrtovanje in izvajanje novih in bolj zapletenih napadov, ki jih običajni varnostni sistemi ne morejo preprečiti. To so grožnje umetne inteligence, ki predstavljajo velik izziv za organizacije z vsega sveta, zato je treba biti še naprej pozoren in oblikovati proaktivne ukrepe za kibernetsko varnost.

Razumevanje groženj umetne inteligence

Nasprotno strojno učenje

Nasprotno strojno učenje je praksa, katere cilj je spodkopati delovanje sistemov in modelov umetne inteligence tako, da se jim posredujejo dražljaji, ki so posebej zasnovani za zavajanje ali prikrivanje. Hekerji namreč zlahka prodrejo v algoritem umetne inteligence in začnejo spreminjati rezultate ali se celo odločijo za lažne pozitivne in negativne rezultate ali vdor v varnostne ukrepe.

Zlonamerna programska oprema, ki temelji na umetni inteligenci

Eden od novih trendov med kibernetskimi kriminalci je uporaba tehnologij umetne inteligence za ustvarjanje zlonamerne programske opreme, ki se lahko uči in izboljšuje v smislu funkcionalnosti in načinov prodiranja v sisteme IT ob vsakem stiku z njimi in varnostnimi ukrepi, uporabljenimi za njihovo zaščito. Inteligentna zlonamerna programska oprema je samozadostna in ne potrebuje posredovanja svojih ustvarjalcev, sposobna pa je prepoznati šibke točke, se izogniti odkrivanju in se v omrežnem okolju širiti s preveliko hitrostjo, kar je nevarno za informacije in materiale organizacij.

Globoki ponaredki in zmanipulirani mediji

Tehnologija ustvarjanja globokih ponaredkov obsega ponarejene zvočne, video in slikovne posnetke, katerih sinteza je dosežena z algoritmi umetne inteligence. Globoke ponaredke lahko izkoristijo za poneverbo virov, posredovanje lažnih informacij ali organizacijo telefonskih prevar, kar uničuje zaupanje in poštenost v medsebojnih odnosih.

Napadi z lažnim predstavljanjem, okrepljeni z umetno inteligenco

Napad phishing s pomočjo umetne inteligence v celoti izkorišča umetno inteligenco pri razvoju bolj ponarejenih e-poštnih sporočil, ki so edinstvena in jih je težko razvozlati. Ta vrsta napada omogoča napadalcem, da pošiljajo lažna sporočila določenim posameznikom na podlagi podrobnosti, kot so starost, spol in druge osebne lastnosti, ki jih je mogoče zbrati z analizo podatkov.

Avtomatizirani socialni inženiring

Več napadov socialnega inženiringa uporablja umetno inteligenco, ki vključuje strojno učenje, da bi dosegli naslednje:

analizirajo podatke, objavljene v družabnih medijih, izberejo tarče napadov in ustvarijo sporočila, ki izkoriščajo psihološke vrzeli. Kognitivne metode delovanja so vsestranske v smislu, da lahko prisilijo k človeškemu dejanju, zavedejo uporabnike in se dokopljejo do občutljivih informacij.

Zmanjševanje groženj umetne inteligence: Varnostna revizija

Priporočila in najboljše prakse za strokovnjake s področja kibernetske varnosti.

Neprekinjeno spremljanje in analiza

Varnostni strokovnjaki morajo uporabiti ustrezna orodja za odkrivanje takšnih groženj, povezanih s sistemi, ki temeljijo na umetni inteligenci, pri obdelavi podatkov v realnem času. Z doslednim spremljanjem omrežnega prometa, sistemskih dnevnikov in dejavnosti uporabnikov bodo organizacije lahko ugotavljale vedenje, ki je lahko potencialni pokazatelj napadov na podlagi umetne inteligence.

Okrepljeno varnostno zavedanje

Zagotavljanje, da zaposleni razumejo tveganja, ki jih predstavlja umetna inteligenca, in ustrezne ukrepe kibernetske varnosti, ostaja ključnega pomena za preprečevanje napadov na podlagi umetne inteligence. Koncepti usposabljanja za kognitivno varnostno ozaveščenost vključujejo ocenjevanje in prepoznavanje, kaj je phishing, ocenjevanje stvari, kot so prejeta elektronska sporočila in povezave, ter poznavanje načina prijave nenavadnih stvari.

Prilagodljivi varnostni ukrepi

Prilagodljiva varnost, ki temelji na umetni inteligenci in strojnem učenju, organizacijam omogoča, da prilagodijo varnostne ukrepe glede na trenutne in prihodnje grožnje in tveganja. Prilagodljive varnostne rešitve se nanašajo na sposobnost analiziranja vzorcev kibernetskih napadov, prilagajanja varnostnih ukrepov in nadzora ter obrambe pred novimi grožnjami na dinamičen način z malo ali nič človeškega posredovanja.

Sodelovanje in izmenjava informacij

Izmenjava informacij je pomemben dejavnik v kibernetski varnosti, ki jo je treba zaradi nastajajočih groženj umetne inteligence izvajati z drugimi strokovnjaki na tem področju. Na ta način lahko različne organizacije obogatijo razumevanje obrambnih problemov in odzivov, obenem pa izboljšajo obrambno upravljanje posledic napadov.

Etični razvoj in ureditev umetne inteligence

Ohranjanje ustreznega etičnega pogleda na razvoj umetne inteligence ter zavzemanje za ustrezno ureditev in obvladovanje potencialno nevarnih groženj, povezanih z umetno inteligenco, je ključnega pomena. Predlagano je tudi, da osebje za kibernetsko varnost spodbuja nastajajoče tehnologije umetne inteligence z večjo odprtostjo, odgovornostjo in pravičnostjo, da bi se izognili dovzetnosti za manipulacije in zlorabe s strani nasprotnikov.

Povzetek

Ker je uporaba tehnologij umetne inteligence na področju kibernetske varnosti vse bolj razširjena, morajo biti predstavniki industrije kibernetske varnosti bolj dovzetni za spremembe in bolj pozorni na grožnje, ki prihajajo z umetno inteligenco na področju kibernetske varnosti. S spoznavanjem vrst nevarnosti, ki jih prinaša umetna inteligenca, uporabo uspešnih obrambnih ukrepov in vplivanjem na zaželene prakse umetne inteligence lahko strokovnjaki za kibernetsko varnost zaščitijo informacije, sisteme IT in dragocenosti organizacij pred novimi vrstami groženj.

Ker se tematika umetne inteligence in kibernetske varnosti razvija in postaja vse bolj prepletena, je koristno in dejansko nujno, da ostanemo relevantni, odzivni in sodelujoči, da bi se učinkovito odzvali na grožnje, ki jih prinaša razvoj umetne inteligence. Samo s pravilnim sprejetjem teh načel in z učinkovito uporabo tehnologij umetne inteligence s strani strokovnjakov za kibernetsko varnost je mogoče na svetovni ravni ohraniti nedotakljivost in zmogljivosti okolij informacijske tehnologije.

Za vas smo pripravili najpogostejša vprašanja v zvezi s to temo in odgovore nanje

Katere so najnovejše grožnje umetne inteligence na področju kibernetske varnosti?

Najnovejše grožnje umetne inteligence v kibernetski varnosti vključujejo napredne kampanje ribarjenja, kloniranje glasu, globoke ponaredke in tuje zlonamerne vplive. Napadi, ki jih poganja umetna inteligenca, lahko vključujejo tudi izpopolnjeno “spear phishing”, napade ničelnega dne in uporabo zlonamerne programske opreme, ustvarjene z umetno inteligenco, da bi se izognili odkrivanju. Poleg tega se lahko umetna inteligenca uporablja za ustvarjanje prepričljivejših in ciljno usmerjenih napadov, zaradi česar jih je težje prepoznati in ublažiti.

Kako je mogoče umetno inteligenco zlonamerno uporabiti v kibernetskih napadih?

Umetno inteligenco je mogoče zlonamerno uporabiti v kibernetskih napadih z uporabo algoritmov strojnega učenja za avtomatizacijo in izboljšanje zmogljivosti tradicionalnih napadov. To vključuje:

• ribarjenje in socialni inženiring: Elektronska sporočila in sporočila, ustvarjena z umetno inteligenco, se lahko oblikujejo tako, da se prepričljivo izdajajo za zaupanja vredne vire, zaradi česar so učinkovitejša pri zavajanju žrtev.
• zlonamerna programska oprema in izsiljevalska programska oprema: Umetno inteligenco je mogoče uporabiti za ustvarjanje izpopolnjene zlonamerne programske opreme, ki se prilagaja in razvija, da se izogne odkrivanju, ter za optimizacijo napadov z izsiljevalsko programsko opremo za doseganje največjega učinka.
• Globoki ponaredki in kloniranje glasu: S tehnologijo deepfake, ki jo poganja umetna inteligenca, je mogoče ustvariti prepričljive zvočne in video posnemovalce, kar omogoča prepričljivejše prevare in napade.
• Izogibanje odkrivanju nepravilnosti v omrežju: Algoritmi umetne inteligence se lahko uporabljajo za izogibanje sistemom za odkrivanje vdorov s posnemanjem običajnih vzorcev omrežnega prometa.
• Avtomatizirani napadi: Umetna inteligenca lahko avtomatizira napade, zaradi česar so hitrejši, bolj ciljno usmerjeni in jih je težje odkriti.

Kakšne so posledice umetne inteligence za zasebnost in varnost podatkov?

Posledice umetne inteligence na področju zasebnosti in varnosti podatkov vključujejo:

• Vdori v podatke: Sistemi umetne inteligence lahko zbirajo in obdelujejo velike količine osebnih podatkov, kar povečuje tveganje nepooblaščenega dostopa in kršitev varnosti podatkov.
• Biometrični podatki: Umetna inteligenca, ki jo poganja prepoznavanje obrazov in druge biometrične tehnologije, lahko poseže v zasebnost posameznikov in zbira občutljive podatke, ki so edinstveni za posameznike.
• nepregledno sprejemanje odločitev: Algoritmi umetne inteligence lahko sprejemajo odločitve, ki vplivajo na življenja ljudi, brez pregledne utemeljitve, kar omogoča sledljivost.
• Vgrajena pristranskost: Umetna inteligenca lahko ohranja obstoječe pristranskosti v podatkih, ki jih dobi, kar vodi do diskriminatornih rezultatov in kršitev zasebnosti.
• Varnost podatkov: Sistemi umetne inteligence potrebujejo velike nabore podatkov, zaradi česar so privlačne tarče kibernetskih groženj, kar povečuje tveganje za kršitve, ki bi lahko ogrozile zasebnost posameznikov.

Kako se lahko organizacije branijo pred grožnjami, ki jih poganja umetna inteligenca?

Organizacije se lahko pred grožnjami, ki jih poganja umetna inteligenca, branijo z izvajanjem varnostnih orodij, ki jih poganja umetna inteligenca, sprejetjem večplastnega varnostnega pristopa, uporabo nadzora nad avtentikacijo in avtorizacijo, ki ga poganja umetna inteligenca, izobraževanjem zaposlenih, spremljanjem najnovejših groženj in pripravo celovitih načrtov odzivanja na incidente.

Kateri etični vidiki izhajajo iz uporabe umetne inteligence v kibernetski varnosti?

Etični premisleki pri kibernetski varnosti, ki jo poganja umetna inteligenca, vključujejo pomisleke glede zasebnosti podatkov in nadzora, diskriminatornih rezultatov, odgovornosti in preglednosti. Algoritmi umetne inteligence lahko utrjujejo pristranskost, nepregledni postopki odločanja pa ovirajo odgovornost. Poleg tega lahko orodja, ki jih poganja umetna inteligenca, vodijo do izpodrivanja delovnih mest ter sprožajo vprašanja o odgovornosti in preglednosti pri njihovi uporabi.

Kaj morajo storiti strokovnjaki za kibernetsko varnost, da bodo zaščiteni pred grožnjami umetne inteligence

Strokovnjaki za kibernetsko varnost bi morali biti pred grožnjami umetne inteligence tako, da se nenehno učijo in prilagajajo razvijajočim se tehnologijam umetne inteligence, zagotavljajo etično uporabo umetne inteligence in vključujejo orodja, ki jih poganja umetna inteligenca, da izboljšajo odkrivanje in odzivanje na grožnje. Osredotočiti se morajo tudi na izobraževanje uporabnikov, izvajanje zanesljivih varnostnih ukrepov ter posodabljanje nastajajočih groženj in rešitev.