​Amikor az AI a hackerek kezére játszik

A mesterséges intelligencia éppen most változtatja meg a mindennapokat, beleértve az internet sötét oldalát is.
 

A mesterséges intelligencia szélesebb körű elterjedéséig a kibertámadók manuálisan dolgoztak, így sok emberi munkára volt szükségük: kódok írására, jelszavak próbálgatására, adathalász e-mailek szerkesztésére stb. Ám napjainkban már ezek a folyamatok automatizálhatóvá váltak számukra az AI révén.
 
A mesterséges intelligencia képes feltérképezni a rendszerek működését, és gyorsan "megtanulni" azok védelmi mintázatait. A támadási folyamatok automatizálása jelentősen leegyszerűsíti a korábban hetekig vagy hónapokig tartó felderítéseket. Az LLM-ek és más generatív modellek nagymennyiségű publikus és belső adat feldolgozásával célzott profilokat, illetve meggyőző, személyre szabott adathalász üzeneteket állíthatnak elő. Ezzel párhuzamosan a deepfake-es hang- és videóanyagok olyan hamisításokat eredményeznek, amelyek megkönnyítik a felhasználók megtévesztését, így a hitelesítő adatok vagy akár a pénzügyi információk eltulajdonítását is.
 
Az AI-vezérelt eszközök képesek automatizálni a sebezhetőségek keresést és az exploit-generálást, gyorsabbá téve a penetrációs munkát. A modellek és az automatizáció kombinációja lehetővé teszi adaptív malware-ek fejlesztését is. Mindezek mellett fenyegetést jelent az AI-modellek támadása, esetleges kompromittálása is.
 
A szoftverfejlesztés válasza az AI-fenyegetésekre
 
Az idő előrehaladtával, ahogy a hackerek egyre inkább kihasználják az AI adta lehetőségeket, a fejlesztőknek is változtatniuk kell a módszereiken. Ma már nem elég egy-egy release előtt ellenőrizni, hogy van-e biztonsági hiba.
 
Az AI szerepe a szoftverfejlesztési folyamatokban
 
A fejlesztőknek és a tesztelőknek a kiberbiztonságot ma már a teljes szoftverfejlesztési folyamat részeként kell kezelniük. Ez magában foglalja a DevSecOps bevezetését, vagyis a biztonsági tesztek és ellenőrzések (SAST, DAST, dependency scanning) automatizálását, valamint a gyors patch kezelést. Kiemelten fontos az adverzariális tesztelés és a red-teaming, amellyel feltárhatók az AI-alapú támadásokra érzékeny pontok, valamint a modellek körüli biztonsági hiányosságok.
 
A védelemhez elengedhetetlen a detektálási képességek fejlesztése, az erős identitásvédelem, valamint a biztonságos AI-használat. Ezt kiegészíti a folyamatos kiberképzés, a threat intelligence és a védelmi AI-eszközök tudatos alkalmazása. Mindezek együttesen biztosítják, hogy egy szervezet proaktívan tudjon reagálni a mesterséges intelligenciát kihasználó támadásokra.
 
Mi várható ezután?
 
A jövőben még kifinomultabb támadásokkal kell számolni: az AI képes lesz valós időben változtatni a stratégiáját, mintha egy élő hacker ülne a túloldalon. Ugyanakkor a védelemben is mind inkább megjelenik az AI. Például rendszerfigyelő programok által, amelyek azonnal észlelik a szokatlan viselkedést, vagy olyan előrejelző rendszerek révén, amelyek megjósolják, hogy hol lesz legközelebb támadás.
 
Ez egyfajta "fegyverkezési verseny" a hackerek és a fejlesztők között. A nagy kérdés, hogy melyik oldal tud gyorsabban és hatékonyabban alkalmazkodni a technológiai változásokhoz.
 
Forrás: FrontEndART