AI Cyber ​​Defense: Cara melihat serangan cyber AI

Masalah keamanan dan pelanggaran data adalah masalah abadi di internet. Tahun lalu, sebuah pelanggaran besar mengekspos 26 miliar catatan , dan pada tahun 2025, kebocoran data besar -besaran terus mengganggu bisnis dan konsumen.

Namun, sekarang, kemajuan dalam kecerdasan buatan generatif telah menambahkan dimensi baru untuk keprihatinan keamanan siber.

Ini mungkin terlihat seperti penipuan yang hanya dimungkinkan AI, seperti suara atau panggilan video palsu, atau itu bisa menjadi upaya phishing supercharged. Seringkali, alat AI perusahaan itu sendiri dapat menjadi target: tahun lalu, 77% bisnis melaporkan pelanggaran terhadap sistem AI mereka.

Di sini, kami akan menjelaskan semua cara teratas bahwa AI dan ancaman keamanan dapat berkelahi satu sama lain, bersama dengan semua tips teratas untuk melarikan diri tanpa cedera.

Dalam panduan ini:

• Jenis serangan cyber ai yang harus Anda ketahui
• Seberapa umum serangan cyber AI?
• Cara melihat serangan cyber ai
• Kesimpulan: Mulailah mempersiapkan ancaman keamanan siber AI sekarang

Jenis serangan cyber ai yang harus Anda ketahui

Upaya phishing dapat menargetkan siapa pun, terutama mereka yang telah melihat data pribadi mereka terpapar dalam peretasan sebelumnya. Mengingat bahwa miliaran orang telah diekspos, Anda mungkin di antara mereka. Menggunakan model bahasa besar AI generatif, aktor ancaman sekarang dapat beroperasi jauh lebih efisien daripada sebelumnya.

Ketika FBI mengeluarkan peringatan tentang ancaman cyber AI pada Mei 2024, mereka melakukan upaya AI phishing sebagai prioritas utama mereka, tepat di depan kekhawatiran teratas lainnya, " Penipuan Kloning Suara/Video ." Ini masuk akal: kedua masalah itu adalah yang terbesar yang cenderung ditipu oleh konsumen.

Di sisi bisnis, AI dapat digunakan untuk merampingkan serangan malware dan ransomware , yang tetap menjadi vektor besar untuk pelanggaran keamanan. Sementara jumlah total serangan ransomware telah turun dalam beberapa tahun terakhir, jumlah total yang dilaporkan hilang dari serangan ini masih melewati $ 800 juta pada tahun 2024, sehingga mereka terus menjadi ancaman.

Akhirnya, jika bisnis Anda melatih model AI sendiri, operasi Anda mungkin berisiko keracunan data , ancaman yang berkaitan dengan dataset pelatihan itu sendiri dikompromikan.

Seberapa umum serangan cyber AI?

Selain kasus -kasus yang jelas seperti Deepfake atau Audio Clones, sulit untuk menentukan apakah AI telah digunakan dalam serangan cyber. Namun, pada tahun 2024, Vipre Security Group memperkirakan bahwa 40% dari semua email phishing yang menargetkan bisnis dihasilkan oleh AI . Secara total, menurut analisis Deloitte, dampak AI generatif pada semua serangan cyber akan menjadi pertumbuhan 32% yang memperpanjang total kerugian menjadi $ 40 miliar per tahun pada tahun 2027 .

Pasar global untuk proses deteksi Deepfake yang membendung pertumbuhan jenis masalah keamanan baru ini diperkirakan tumbuh 42% antara 2024 dan 2026 untuk mencapai pasar global $ 15,7 miliar .

Jumlah total dolar itu bukanlah gambaran lengkap, meskipun: profesional cybersecurity menggunakan AI sendiri untuk memerangi ancaman. Satu survei 2024 menemukan bahwa pemantauan lalu lintas jaringan adalah kasus penggunaan utama untuk AI dalam keamanan siber, dengan 54% responden menggunakannya untuk tujuan itu. Penggunaan lain termasuk menghasilkan tes pertahanan, memprediksi pelanggaran di masa depan, dan mengotomatiskan respons insiden.

Perlu juga dicatat bahwa dalam beberapa kasus, penggunaan AI murni spekulatif . Banyak perusahaan keamanan dan lembaga pemerintah telah memperingatkan tentang potensi AI untuk membantu program ransomware beradaptasi secara real time untuk penargetan presisi atau menghindari deteksi. Namun, kami tidak memiliki dokumentasi tentang seberapa umum praktik -praktik itu dalam kenyataan.

Cara melihat serangan cyber ai

Secara praktis, cybersecurity pribadi Anda datang ke daftar cucian kebiasaan yang efektif, dipasangkan dengan beberapa alat bermanfaat seperti VPN berkualitas tinggi , dan dosis keberuntungan yang sehat. Di sinilah Mulai.

Bagaimana melihat upaya phishing ai

Upaya phishing akan paling sering tiba dalam bentuk email atau pesan SMS yang meminta Anda untuk mengklik tautan atau memasukkan kata sandi. Masalahnya adalah itu akan menjadi palsu, dirancang oleh alat AI untuk memasukkan gaya atau logo resmi yang akan meyakinkan Anda untuk berpisah dengan informasi pribadi Anda.

Email phishing AI lebih lama dari sebelumnya dan memiliki lebih sedikit kesalahan ejaan. Untuk menghindari phisher, cari hadiah ini:

• Permintaan yang tidak biasa - Ini mungkin permintaan uang, informasi pribadi, atau apa pun dari norma.
• Rasa urgensi yang salah - scammers tidak ingin memberi Anda waktu untuk berpikir. Cari frasa seperti "Akun Anda akan ditutup dalam 24 jam."
• Tautan yang tidak cocok dengan domain - scammers tidak akan memiliki alamat email atau nama domain yang benar, tetapi mereka mungkin memiliki yang terlihat sangat mirip

Saran terbaik? Jangan berpikir Anda di atas ditipu. 98% CEO yang mengejutkan tidak dapat menemukan semua tanda serangan phishing.

Cara melihat klon suara

Scammers mungkin menyamar sebagai cucu orang tua melalui telepon dengan generator teks-ke-suara, atau mungkin berpura-pura menjadi CEO Fortune 500 pekerja sebagai gantinya. Bahkan, mereka sudah menggunakan kedua taktik itu bahkan sebelum alat suara AI membuatnya lebih mudah.

Untuk menangkap penipuan klon suara, cari yang berikut:

• Segala sesuatu yang tidak biasa atau mendesak - Penipuan Klon Suara adalah email phishing dalam formulir audio, jadi tips yang sama berlaku
• Jeda tidak wajar atau pidato yang terdengar robot -teknologi kloning suara belum sempurna
• Ketidakkonsistenan - scammers kemungkinan tidak akan tahu segalanya tentang orang yang mereka pura -pura

Dalam semua kasus ini, tujuannya tetap sama dengan penipuan tradisional apa pun. Aktor -aktor buruk selalu setelah data sensitif atau uang gratis (seringkali dalam bentuk kartu hadiah yang tidak dapat dilacak yang dapat dijual kembali untuk uang tunai).

Cara melihat Deepfake

Video yang dihasilkan AI juga dapat menipu orang untuk mengungkapkan data sensitif. Namun, teknologinya tidak terlalu bagus sehingga Anda tidak bisa tahu sama sekali. Ada sejumlah elemen kunci yang tidak bisa ditandingi oleh kepala bicara palsu.

• Anatomi yang tidak realistis - apapun mungkin tidak aktif. Perhatikan dekat pipi, dahi, mata, alis, kacamata, rambut wajah, dan bibir.
• Gerakan yang tidak wajar - Periksa reaksi nyata yang tidak sesuai dengan konteks video.
• Audio yang tidak konsisten - Respons lambat atau audio yang bengkok bisa menjadi hadiah.

Pada akhirnya, sebagian besar hadiah ini mungkin merupakan tanda koneksi yang buruk atau kamera berkualitas rendah. Ingatlah untuk tidak berkomitmen untuk memberi mereka uang atau data pribadi saat melakukan panggilan itu sendiri. Katakanlah Anda akan menelepon mereka kembali, dan kemudian menghubungi mereka melalui saluran berbeda yang Anda percayai.

Cara melihat malware

Jika komputer kerja Anda adalah korban malware, tidak masalah jika Anda memiliki versi AI atau non-AI yang dilengkapi. Ini karena penambahan AI membantu scammers untuk "memperbaiki skrip dasar yang sama" yang akan digunakan tanpa AI, menurut IBM. Faktanya, tim X-Force IBM belum menemukan bukti aktor ancaman yang benar-benar menggunakan AI untuk menghasilkan malware baru . Akibatnya, para profesional TI mengambil pendekatan yang sama dengan mereka dengan malware non-AI, dari menambal aset hingga pelatihan pekerja.

Sebagai karyawan, Anda harus segera menghubungi tim TI Anda untuk melihat apakah Anda dapat menahan kerusakan. Berikut adalah tanda -tanda peringatan yang harus dicari:

• Kurangnya kontrol -Pengalihan browser apa pun, jendela pop-up, tab baru, atau ekstensi browser baru merupakan indikasi malware.
• Perubahan beranda atau mesin pencari Anda -berhati-hatilah dengan perubahan mendadak pada sistem yang telah ditentukan sebelumnya.
• Membekukan - Ransomware akan mengunci sebagian atau semua akses ke file Anda.

Bagaimana malware sampai di sana? Kemungkinan karena seseorang di perusahaan Anda jatuh karena serangan phishing .

Bagaimana melihat keracunan data

Istilah "keracunan data" mengacu pada tindakan mengkompromikan model AI dengan mengacaukan data yang dilatih. Ini hanya kekhawatiran jika operasi Anda memiliki model AI sendiri, tetapi dapat memiliki dampak negatif yang sangat besar pada bisnis. Anda dapat melihatnya dengan memperhatikan input atau output yang tidak biasa, seperti:

• Pencilan dalam data - Pola atau anomali yang tidak terduga dalam kumpulan data adalah tipoff manipulasi
• Prediksi yang buruk - Perubahan mendadak dalam output AI generatif bisa menjadi tanda lain
• Perbedaan dengan model dunia nyata -Model AI seharusnya mencerminkan realitas ( di samping halusinasi )

Keracunan data dapat secara dramatis memengaruhi model AI, menyebabkan hasil miring yang mungkin tidak diketahui selama bertahun -tahun. Menangkap mereka membutuhkan sedikit pemikiran intiatif dan di luar kotak. Sejauh ini, setidaknya, itu adalah sifat -sifat yang masih tidak dapat kita tiru dengan kecerdasan buatan.