I de siste tider, Nettkriminelle bruker kunstig intelligens til å lage en ny generasjon skadevare. som setter brukere og organisasjoner i fare. Selv om kunstig intelligens har forandret utallige områder positivt, har den også gjort digitale trusler mye vanskeligere å oppdage og bekjempe. I dag er det viktig å forstå hvordan disse angrepene utvikler seg for å minimere risikoer og beskytte den mest sensitive informasjonen.
Sofistikasjonen til disse ondsinnede programmene laget av AI har nådd et slikt nivå at de ikke lenger bare er i stand til å omgå tradisjonelle forsvarssystemer, men de kan også tilpasse seg miljøet i sanntid og distribueres ved hjelp av uventede metoder. Vi gjennomgår de mest relevante tilfellene, de viktigste teknikkene som brukes og hvordan disse truslene kan reduseres..
AI-skapt skadelig programvare: Teknikker og hvordan det fungerer
Fremgangen innen kunstig intelligens har åpnet døren for enestående angrepsteknikker I skadevareverdenen er et aspekt som skiller seg ut AI-modellers evne til å analysere sårbarheter, generere ondsinnet kode på forespørsel og tilpasse basert på målofferet eller miljøet. Dette gjør at angripere kan lage mer effektive angrep som er vanskelige å identifisere og til og med motstandsdyktige mot konvensjonelle anti-malware-systemer..
Blant de nye trendene, bruk av polygraffiler Det er en av de mest slående: den består av å legge til kjørbar kode på slutten av tilsynelatende harmløse filer, for eksempel JPEG-bilder, noe som betyr at bare det å åpne dem kan utløse kjøring av skadelige skript i systemminnet.
En annen ny tilnærming involverer full automatisering av utvikling av utnyttelsesutfordringer Ved hjelp av store språkmodeller (LLM-er), som ChatGPT eller Llama 2. Gjennom nøye planlagt samhandling har forskere lykkes med å integrere flere AI-er for å analysere et sårbart program, identifisere svakheter, planlegge angrepet og til slutt generere skadelig kode. Dette gjør det mulig å lage funksjonelle cyberangrep med høy grad av effektivitet og på svært kort tid.
Nylige tilfeller: fra LameHug og FunkSec til Koske
AI-drevne trusler mot skadevare er ikke bare en hypotese: konkrete eksempler har blitt dokumentert de siste månedene som demonstrerer den sanne omfanget av denne teknologien i hendene på nettkriminelle.
CERT-UA-forskere i Ukraina oppdaget LameHug-skadevare, som bruker Hugging Face API til å samhandle i sanntid med en Alibaba-språkmodell og generere ondsinnede instruksjoner skreddersydd for hvert infiserte Windows-system. Denne fleksibiliteten gjør tradisjonell deteksjon ubrukelig, ettersom koden ikke er fast, men snarere genereres dynamisk basert på konteksten til den angrepne datamaskinen.
På den annen side, gruppen FunkSec har utviklet flerbruks, kunstig intelligens-drevet ransomware, som bruker automatisk generert kode og utstyrer angrepene sine med avansert kryptering, datautvinning og forsvarsunndragelsesfunksjoner. Strategien inkluderer billigere løsepenger for å nå et stort antall ofre, med angrep rettet mot myndigheter, teknologi- og utdanningssektoren i ulike regioner rundt om i verden.
Likeledes har det blitt observert at Koske-skadevare, rettet mot Linux-systemer, distribuert skjult i uskyldige JPEG-bilder. Denne skadelige programvaren utnytter teknikker som polyglot-filmisbruk for å kjøre ondsinnet kode når filen åpnes, installere kryptovaluta-minere og endre kritiske systeminnstillinger. Koden, tilsynelatende utviklet ved hjelp av AI, skiller seg ut for sin veldokumenterte og modulære natur, og avslører kvalitetsspranget som kunstig intelligens representerer i hendene på angripere.
Infeksjonsmetoder og -verktøy som brukes
Bruksområder for distribusjon av kunstig intelligens-drevet skadelig programvare flere angrepsvektorer, fra e-postvedlegg til bilder lastet opp på legitime plattformer. I Koskes tilfelle vil for eksempel bare det å åpne et infisert bilde føre til at skjulte skript kjøres i minnet, installerer rootkits og endrer brannmur- og DNS-innstillinger. I andre scenarier utnytter angripere lekkede legitimasjonsopplysninger eller programvaresårbarheter for å få tilgang til systemet innledende, og delegerer deretter automatiseringen av alle påfølgende trinn til AI.
Generative verktøy og plattformer som ChatGPT, Llama 2, FraudGPT, WormGPT og HackerGPT De har blitt sitert som ressurser brukt av både profesjonelle innen offensiv analyse og kriminelle, noe som viser at grensen mellom forskning og ondsinnede angrep kan være svært hårfin. Disse AI-motorene kan analysere konfigurasjoner, oppdage utnyttelser og programmere svært effektive skript i løpet av sekunder.
Eksperter påpeker at det ikke lenger er nødvendig for angripere å skrive all ondsinnet kode fra bunnen av: takket være språkmodeller er det mulig å lage tilpasset skadelig programvare på farten, noe som gjør arbeidet med tradisjonelle sikkerhetsløsninger ekstremt vanskelig.
Tips og strategier for å beskytte deg selv
Gitt dette panoramaet, Beskyttelse mot AI-drevet skadelig programvare krever en proaktiv tilnærming og variert, og kombinerer avanserte teknologiske løsninger og god praksis.
- Oppdater alltid operativsystemet og alle applikasjoner for å hindre at angripere utnytter kjente sårbarheter.
- Implementer deteksjonsløsninger som bruker kunstig intelligens til å identifisere unormal atferd, ikke bare statiske signaturer.
- Utfør segmenterte og beskyttede sikkerhetskopier for å sikre gjenoppretting i tilfelle et angrep, samt overvåk endringer i viktige systemfiler og -tjenester.
- Opplær ansatte i sosial manipulering og phishing, ettersom det vanligste inngangspunktet fortsatt er menneskelige feil.
- Sørg for en robust brannmurkonfigurasjon og begrens tilgang til sensitive instanser, som JupyterLab-servere i vitenskapelige og akademiske miljøer.
I bedriftsmiljøer har spesialiserte verktøy som EDR-løsninger, anti-APT og trusselintelligensplattformer vist seg å være svært nyttige for å forutse og reagere på AI-baserte trusler. Eksperter anbefaler å analysere utgående trafikk og overvåke sideveis bevegelse i nettverket for å oppdage potensielle datatjuver.
Til slutt er det viktig å huske at selv om mange av disse truslene har svært spesifikke mål (som kryptovalutautvinning eller datakryptering), varsler fremveksten av dem, drevet av kunstig intelligens, ankomsten av enda mer avanserte og vanskeligere å målrette varianter.
Utviklingen av skadelig programvare ved hjelp av kunstig intelligens representerer et kvalitativt sprang innen nettkriminalitet., noe som legger til rette for etableringen av stadig vanskeligere å oppdage programmer og lar enda mindre erfarne aktører lansere sofistikerte kampanjer. Nøkkelen til å redusere disse risikoene ligger i å ta i bruk innovative sikkerhetsløsninger, opprettholde fornuftige digitale vaner og fremme bevissthet på alle nivåer.
