AIサイバー防衛：AIサイバー攻撃を見つける方法

セキュリティの懸念とデータ侵害は、インターネット上の多年生問題です。昨年、Mega違反が260億の記録を公開し、2025年に大規模なデータリークが企業や消費者を同様に悩ませ続けています。

ただし、現在、生成的人工知能の進歩により、サイバーセキュリティの懸念に新しい次元が追加されています。

これは、偽の音声やビデオ通話のように、AIだけが可能にする詐欺のように見えるかもしれませんし、それが過給フィッシングの試みである可能性があります。多くの場合、企業のAIツール自体がターゲットになる可能性があります。昨年、企業の77％がAIシステムに違反を報告したと報告しました。

ここでは、AIとセキュリティの脅威が、無傷で逃げるためのすべてのトップのヒントとともに、互いに絡み合うことができるすべてのトップの方法を説明します。

このガイドで：

• 知っておくべきAIサイバー攻撃の種類
• AIサイバー攻撃はどの程度一般的ですか？
• AIサイバー攻撃を見つける方法
• 結論：AIサイバーセキュリティの脅威の準備を今すぐ開始します

知っておくべきAIサイバー攻撃の種類

フィッシングの試みは、誰でも、特に以前のハッキングで個人データが公開されている人をターゲットにすることができます。何十億人もの人々が暴露されていることを考えると、あなたは彼らの中にいる可能性が高いです。生成AIの大規模な言語モデルを使用して、脅威アクターは以前よりもはるかに効率的に動作できるようになりました。

FBIが2024年5月にAIサイバーの脅威について警告を発したとき、彼らは別の最優先事項としてAIフィッシングの試みを最優先事項とし、「音声/ビデオクローニング詐欺」という最優先事項を進めました。これは理にかなっています。これらの問題はどちらも、消費者がだまされる可能性が高い最大の問題の1つです。

ビジネス面では、AIを使用してマルウェアとランサムウェアの攻撃を合理化できます。これは、セキュリティ侵害のための大きなベクトルのままです。近年、ランサムウェア攻撃の総数は減少していますが、これらの攻撃に失われた総額は2024年に8億ドルを超えたため、引き続き脅威にさらされています。

最後に、ビジネスが独自のAIモデルをトレーニングしている場合、操作はデータ中毒のリスクがある可能性があります。これは、トレーニングデータセット自体が危険にさらされている脅威です。

AIサイバー攻撃はどの程度一般的ですか？

ディープフェイクやオーディオクローンなどの明らかなケースは別として、AIがサイバー攻撃で使用されているかどうかを判断することは困難です。しかし、2024年に、Vipre Security Groupは、ビジネスをターゲットにしたすべてのフィッシングメールの40％がAIによって生成されたと推定しました。デロイト分析によると、合計で、すべてのサイバー攻撃に対する生成AIの影響は、2027年までに年間総損失を年間400億ドルに延長する32％の成長になります。

この新しいタイプのセキュリティ上の懸念の成長を発生させるディープファーキ検出プロセスのグローバル市場は、2024年から2026年の間に42％増加して157億ドルのグローバル市場に到達すると推定されています。

ただし、その総額は全体像ではありません。サイバーセキュリティの専門家は、AI自身を使用して脅威と戦うことです。ある2024年の調査では、ネットワークトラフィックの監視がサイバーセキュリティのAIの主なユースケースであり、回答者の54％がその目的でそれを使用していることがわかりました。その他の用途には、防御テストの生成、将来の違反の予測、インシデント応答の自動化が含まれます。

また、場合によっては、AIの使用が純粋に推測的であることも注目に値します。多くのセキュリティ会社と政府機関は、AIがランサムウェアプログラムが精度のターゲティングまたは回避検出にリアルタイムで適応するのを支援する可能性について警告しています。ただし、これらのプラクティスが実際にどれほど一般的であるかについての文書はありません。

AIサイバー攻撃を見つける方法

実際に言えば、あなたの個人的なサイバーセキュリティは、効果的な習慣の洗濯リストに帰着し、高品質のVPNなどのいくつかの役立つツールと健康的な幸運を備えています。ここから始める場所です。

AIフィッシングの試みを見つける方法

フィッシングの試みは、リンクをクリックするか、パスワードを入力するように求められる電子メールまたはSMSメッセージの形で最も頻繁に到着します。問題は、AIツールによって設計された偽物であり、個人情報を手放すように説得する公式スタイルやロゴを含めるように設計されていることです。

AIフィッシングメールはこれまで以上に長く、スペルミスが少なくなります。フィッシャーを避けるために、これらの景品を探してください。

• 異常なリクエスト- これは、お金、個人情報、または標準からのもののリクエストかもしれません。
• 誤った緊急感- 詐欺師はあなたに考える時間を与えたくありません。 「アカウントは24時間で閉鎖されます」などのフレーズを探してください。
• ドメインと一致しないリンク- 詐欺師には正しい電子メールアドレスやドメイン名がありませんが、見た目が非常に似ている場合があります

最良のアドバイス？あなたが上にだまされているとは思わないでください。衝撃的な98％のCEOは、フィッシング攻撃のすべての兆候を見つけることはできません。

音声クローンを見つける方法

詐欺師は、テキストから声のジェネレーターを使用して、高齢者の孫に電話で孫になりすましたり、代わりに労働者のフォーチュン500 CEOのふりをしたりするかもしれません。実際、AIの音声ツールがさらに簡単になる前でさえ、彼らはすでにこれらの戦術の両方を使用しています。

音声クローン詐欺をキャッチするには、以下を探してください。

• 異常または緊急のもの- 音声クローン詐欺はオーディオフォームのフィッシングメールであるため、同じヒントが適用されます
• 不自然な一時停止またはロボットシューズのスピーチ- 音声クローンテクノロジーはまだ完璧ではありません
• 矛盾- 詐欺師は、彼らがふりをしている人についてのすべてを知らないでしょう

これらすべての場合、目標は従来の詐欺と同じままです。悪い俳優は、常に敏感なデータまたは無料のお金のいずれかを追いかけます（多くの場合、現金のために再販売できる追跡不可能なギフトカードの形で）。

ディープフェイクを見つける方法

AIに生成されたビデオは、人々をだまして機密データを明らかにすることもできます。ただし、このテクノロジーはあまり良くなく、まったくわかりません。偽のトーキングヘッドがまったく一致できない重要な要素がたくさんあります。

• 非現実的な解剖学- 何でもオフになるかもしれません。頬、額、目、眉毛、メガネ、顔の髪、唇をよく見てください。
• 不自然な動き- ビデオのコンテキストに合わない明らかな反応を確認してください。
• 一貫性のないオーディオ- 応答が遅くなったり、ゆがんだオーディオは景品になる可能性があります。

最終的に、これらのプレゼントのほとんどは、接続不良または低品質のカメラの兆候かもしれません。通話自体でお金や個人データを提供することを約束しないことを忘れないでください。あなたがそれらを呼び戻し、あなたが信頼する別のチャネルを通してそれらに連絡するとします。

マルウェアを見つける方法

ワークコンピューターがマルウェアの犠牲者であった場合、AIまたは非AAIが装備されていないバージョンを持っているかどうかは関係ありません。これは、AIを追加することで、IBMによると、AIなしで使用される「同じ基本的なスクリプトを改良」するのに役立つためです。実際、IBMのX-Forceチームは、新しいマルウェアを生成するためにAIを実際に使用している脅威アクターの証拠をまだ発見していません。その結果、ITの専門家は、資産のパッチを適用することから労働者のトレーニングまで、非AAIマルウェアを使用するのと同じアプローチを取っています。

従業員として、ITチームにすぐに連絡して、ダメージを抑えることができるかどうかを確認する必要があります。ここに探すべき警告サインがあります：

• 制御不足- ブラウザのリダイレクト、ポップアップウィンドウ、新しいタブ、または新しいブラウザ拡張機能は、マルウェアの兆候です。
• ホームページまたは検索エンジンの変更- 事前に設定されたシステムの突然の変更に注意してください。
• フリーズアップ- ランサムウェアは、ファイルへの一部またはすべてのアクセスをロックします。

そもそもマルウェアはどのようにしてそこに到達しましたか？あなたの会社の誰かがフィッシング攻撃に落ちたからです。

データ中毒を見つける方法

「データ中毒」という用語とは、訓練されているデータをいじることにより、AIモデルを妥協する行為を指します。オペレーションに独自のAIモデルがある場合にのみ懸念事項ですが、ビジネスに大きなマイナスの影響を与える可能性があります。次のような異常な入力や出力に気づくことでそれを見つけることができます。

• データの外れ値- データセットの予期しないパターンまたは異常は操作のチップです
• 不十分な予測- 生成AIの出力の突然の変化は別の兆候になる可能性があります
• 現実世界モデルとの不一致- AIモデルは現実を反映することになっています（幻覚はさておき）

データ中毒は、AIモデルに劇的に影響を与える可能性があり、何年も気付かれない可能性のある歪んだ結果を引き起こします。それらを捕まえるには、少しの概要と屋外の思考が必要です。これまでのところ、少なくとも、それらは人工知能で再現できない特性です。