KI -Cyberverteidigung: Wie man AI Cyber ​​-Angriffe erkennt

Sicherheitsbedenken und Datenverletzungen sind ein beständiges Problem im Internet. Im vergangenen Jahr enthüllte ein Mega -Verstoß 26 Milliarden Rekorde , und im Jahr 2025 sind massive Datenlecks weiterhin Unternehmen und Verbraucher gleichermaßen plagen.

Jetzt haben Fortschritte in der generativen künstlichen Intelligenz jedoch eine neue Dimension zu Cybersicherheitsbedenken hinzugefügt.

Dies könnte wie ein Betrug aussehen, den nur KI ermöglicht, wie eine gefälschte Stimme oder ein Videoanruf, oder es könnte sich um einen aufgeladenen Phishing -Versuch handeln. Oft kann die KI -Tools eines Unternehmens selbst ein Ziel sein: Letztes Jahr haben 77% der Unternehmen einen Verstoß gegen ihre KI -Systeme gemeldet.

Hier erklären wir alle Top -Möglichkeiten, wie KI und Sicherheitsbedrohungen miteinander verwickelt werden können, zusammen mit allen Top -Tipps, um unversehrt wegzukommen.

In diesem Leitfaden:

• Arten von AI -Cyberangriffen, über die Sie Bescheid wissen sollten
• Wie häufig sind AI -Cyber ​​-Angriffe?
• Wie man AI Cyber-Angriffe ermittelt
• Schlussfolgerung: Beginnen Sie jetzt mit der Vorbereitung auf KI -Cybersicherheitsbedrohungen

Arten von AI -Cyberangriffen, über die Sie Bescheid wissen sollten

Phishing -Versuche können jeden ansprechen, insbesondere auf diejenigen, die ihre persönlichen Daten in früheren Hacks entlarvt haben. Angesichts der Tatsache, dass Milliarden von Menschen entlarvt wurden, sind Sie wahrscheinlich unter ihnen. Mit den großen Sprachmodellen der generativen KI können Bedrohungsakteure nun weitaus effizienter arbeiten als zuvor.

Als das FBI im Mai 2024 eine Warnung vor KI -Cyber ​​-Bedrohungen herausgab, stellten sie AI -Phishing -Versuche als oberste Priorität vor, direkt vor einem weiteren wichtigsten Anliegen, „ Sprach-/Videoklon -Betrug “. Dies ist sinnvoll: Beide Probleme gehören zu den größten, mit denen die Verbraucher wahrscheinlich betrogen werden.

Auf der geschäftlichen Seite kann KI verwendet werden, um Malware- und Ransomware -Angriffe zu optimieren, die ein großer Vektor für Sicherheitsverletzungen bleiben. Während die Gesamtzahl der Ransomware -Angriffe in den letzten Jahren gesunken ist , überging der Gesamtbetrag dieser Angriffe im Jahr 2024 noch 800 Millionen US -Dollar, sodass sie weiterhin eine Bedrohung darstellen.

Wenn Ihr Unternehmen sein eigenes KI -Modell ausbildert, besteht möglicherweise ein Risiko für Datenvergiftungen , eine Bedrohung, die sich auf den Schulungsdatensatz selbst bezieht.

Wie häufig sind AI -Cyber ​​-Angriffe?

Abgesehen von offensichtlichen Fällen wie Deepfakes oder Audioklonen ist es schwierig festzustellen, ob KI bei einem Cyberangriff verwendet wurde. Im Jahr 2024 schätzte die VIPRE -Sicherheitsgruppe jedoch, dass 40% aller Phishing -E -Mails, die sich an Unternehmen richten, von AI generiert wurden . Insgesamt wird laut einer Deloitte -Analyse der Einfluss der Generativen KI auf alle Cyber ​​-Angriffe ein Wachstum von 32% sein, das die Gesamtverluste auf 40 Milliarden US -Dollar pro Jahr bis 2027 verlängert.

Der globale Markt für die DeepFake -Erkennungsprozesse, die das Wachstum dieser neuen Art von Sicherheitsbedenken aufweisen, wird auf 42% zwischen 2024 und 2026 um einen globalen Markt von 15,7 Milliarden US -Dollar wachsen.

Dieser Gesamtbetrag von Dollar ist jedoch nicht das gesamte Bild: Cybersicherheitsprofis nutzen KI selbst, um Bedrohungen zu bekämpfen. Eine Umfrage von 2024 ergab, dass der Überwachungsnetzwerkverkehr der Hauptanwendungsfall für KI in Cybersicherheit war, wobei 54% der Befragten ihn für diesen Zweck verwendeten. Zu den weiteren Verwendungen gehörten die Generierung von Verteidigungstests, die Vorhersage zukünftiger Verstöße und die Automatisierung der Vorfälle.

Es ist auch erwähnenswert , dass in einigen Fällen die Verwendung von KI rein spekulativ ist . Viele Sicherheitsunternehmen und Regierungsbehörden haben vor dem Potenzial für KI gewarnt, Ransomware -Programme in Echtzeit für Präzisionsziele oder Entdeckung zu unterstützen. Wir haben jedoch keine Dokumentation darüber, wie häufig diese Praktiken in Wirklichkeit sind.

Wie man AI Cyber-Angriffe ermittelt

Praktisch gesehen hängt Ihre persönliche Cybersicherheit auf eine Wäscheliste mit effektiven Gewohnheiten ab, die mit ein paar hilfreichen Tools wie einem hochwertigen VPN und einer gesunden Dosis viel Glück gepaart sind. Hier finden Sie, wo Sie anfangen.

Wie man Ai Phishing -Versuche ermittelt

Phishing -Versuche werden am häufigsten in Form einer E -Mail- oder SMS -Nachricht eintreten, in der Sie aufgefordert werden, auf einen Link zu klicken oder ein Passwort einzugeben. Das Problem ist, dass es sich um eine Fälschung handelt, die von KI -Tools entworfen wurde, um die offiziellen Stile oder Logos zu enthalten, die Sie davon überzeugen, sich von Ihren persönlichen Daten zu trennen.

AI Phishing -E -Mails sind länger als je zuvor und haben weniger Rechtschreibfehler. Um einen Phisher zu vermeiden, suchen Sie nach diesen Werbegeschenken:

• Ungewöhnliche Anfragen - Dies kann eine Anfrage für Geld, persönliche Informationen oder irgendetwas aus der Norm sein.
• Falsches Gefühl der Dringlichkeit - Betrüger wollen Ihnen keine Zeit zum Nachdenken geben. Suchen Sie nach Phrasen wie "Ihr Konto wird in 24 Stunden geschlossen."
• Links, die nicht mit der Domain übereinstimmen - Betrüger haben nicht die richtige E -Mail -Adresse oder den Domain -Namen, aber sie haben möglicherweise eine, die sehr ähnlich aussieht

Der beste Rat? Denken Sie nicht, dass Sie übertrifft werden. Schockierende 98% der CEOs können nicht alle Anzeichen eines Phishing -Angriffs erkennen .

Wie man Sprachklone erfasst

Betrüger haben möglicherweise das Enkelkind einer älteren Person mit einem Text-to-Voice-Generator über das Telefon ausgestattet oder vorgeben, stattdessen ein Fortune 500-CEO eines Arbeitnehmers zu sein. Tatsächlich haben sie bereits beide Taktiken angewendet, bevor AI -Sprachwerkzeuge es noch einfacher gemacht haben.

Suchen Sie nach Folgendem:

• Alles ungewöhnliche oder dringende - Sprachklonbetrugs sind Phishing -E -Mails in Audioform. Daher gelten die gleichen Tipps
• Unnatürliche Pausen oder Robosen-klingende Sprache -Sprachkloning-Technologie ist noch nicht perfekt
• Inkonsistenzen - Betrüger werden wahrscheinlich nicht alles über die Person wissen, die sie vorgeben, zu sein

In all diesen Fällen bleibt das Ziel mit jedem traditionellen Betrug das gleiche. Schlechte Schauspieler sind immer nach sensiblen Daten oder kostenlosen Geld (häufig in Form von nicht nachweisbaren Geschenkkarten, die für Bargeld weiterverkauft werden können).

Wie man Deepfakes entdeckt

Augenerierte Videos können auch Menschen dazu bringen, sensible Daten zu enthüllen. Die Technologie ist jedoch nicht so gut, dass Sie überhaupt nicht sagen können. Es gibt eine Vielzahl von Schlüsselelementen, mit denen ein gefälschter sprechender Kopf nicht ganz übereinstimmt.

• Unrealistische Anatomie - alles könnte ausgehen. Schauen Sie sich die Wangen, Stirn, Augen, Augenbrauen, Gläser, Gesichtshaare und Lippen genau an.
• Unnatürliche Bewegungen - Überprüfen Sie eine offensichtliche Reaktion, die nicht in den Kontext des Videos passt.
• Inkonsistente Audio - langsame Antworten oder verzerrte Audio können ein Werbegeschenk sein.

Am Ende könnten die meisten dieser Werbegeschenke ein Zeichen für eine schlechte Verbindung oder eine minderwertige Kamera sein. Denken Sie daran, nicht dazu zu verpflichten, ihnen Geld oder personenbezogene Daten zu geben, während er sich selbst auf den Anruf selbst gibt. Sagen Sie, Sie rufen sie zurück und kontaktieren Sie sie dann über einen anderen Kanal , dem Sie vertrauen.

Wie man Malware entdeckt

Wenn Ihr Arbeitscomputer Opfer von Malware war, ist es keine Rolle, ob Sie eine KI oder eine nicht-AI-Version haben. Dies liegt daran, dass die Zugabe von AI Betrug hilft, „die gleichen grundlegenden Skripte zu verfeinern“, die laut IBM ohne KI verwendet werden. Tatsächlich hat das X-Force-Team von IBM noch keine Beweise dafür gefunden, dass Schauspieler, die AI verwenden, um neue Malware zu generieren . Infolgedessen verfolgen IT-Fachkräfte den gleichen Ansatz wie mit Nicht-AI-Malware, vom Patching-Vermögen bis hin zu Schulungsarbeitern.

Als Angestellter müssen Sie sich sofort an Ihr IT -Team wenden, um festzustellen, ob Sie den Schaden enthalten können. Hier sind die Warnzeichen, nach denen Sie suchen sollten:

• Mangel an Kontrolle -Jeder Browser-Umleitungen, Pop-up-Fenster, neue Registerkarten oder neue Browser-Erweiterungen sind ein Hinweis auf Malware.
• Änderungen an Ihrer Homepage oder Suchmaschine -sind Sie vor plötzlichen Änderungen Ihres voreingestellten Systems vorsichtig.
• Einfrieren - Ransomware sperrt einige oder alle Zugriffe auf Ihre Dateien.

Wie kam die Malware überhaupt dorthin? Wahrscheinlich, weil jemand in Ihrer Firma auf einen Phishing -Angriff gefallen ist.

So erkennen Sie Datenvergiftungen

Der Begriff „Datenvergiftung“ bezieht sich auf den Akt der Kompromittierung eines KI -Modells, indem Sie mit den Daten, auf denen er ausgebildet ist, durcheinander bringt. Es ist nur ein Problem, wenn Ihr Betrieb ein eigenes KI -Modell hat, aber es kann einen enormen negativen Einfluss auf das Geschäft haben. Sie können es erkennen, indem Sie eine ungewöhnliche Eingabe oder Ausgabe bemerken, z. B.:

• Ausreißer in den Daten - unerwartete Muster oder Anomalien in Datensätzen sind ein Hinweis auf die Manipulation
• Schlechte Vorhersagen - Eine plötzliche Veränderung der Ausgabe von generativer KI kann ein weiteres Zeichen sein
• Diskrepanzen mit realen Modellen -KI-Modelle sollen die Realität widerspiegeln ( Halluzinationen beiseite )

Die Datenvergiftung kann sich auf ein KI -Modell dramatisch auswirken, was zu verzerrten Ergebnissen führt, die jahrelang unbemerkt bleiben könnten. Wenn Sie sie fangen, müssen Sie ein wenig intiativ und außerhalb des Boxs denken. Zumindest sind das Merkmale, die wir immer noch nicht mit künstlicher Intelligenz replizieren können.