AI Cyber ​​Defense: วิธีการตรวจสอบการโจมตีไซเบอร์ AI

ความกังวลด้านความปลอดภัยและ การละเมิดข้อมูล เป็นปัญหาที่ยืนต้นบนอินเทอร์เน็ต เมื่อปีที่แล้วมีการละเมิดขนาดใหญ่ ได้รับการบันทึก 26 พันล้านแผ่น และในปี 2568 การรั่วไหลของข้อมูลจำนวนมากยังคงดำเนินต่อไปในธุรกิจและผู้บริโภคที่ทำให้เกิดภัยพิบัติและผู้บริโภค

แม้ว่าตอนนี้ความก้าวหน้าใน ปัญญาประดิษฐ์กำเนิด ได้เพิ่มมิติใหม่ให้กับความกังวลด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์

สิ่งนี้อาจดูเหมือนการหลอกลวงที่มีเพียง AI เท่านั้นที่เป็นไปได้เช่นเสียงปลอมหรือการโทรทางวิดีโอหรืออาจเป็นความพยายามฟิชชิ่งซุปเปอร์ชาร์จ บ่อยครั้งที่เครื่องมือ AI ของ บริษัท เองสามารถเป็นเป้าหมายได้: ปีที่แล้ว 77% ของธุรกิจ รายงานการละเมิดระบบ AI ของพวกเขา

ที่นี่เราจะอธิบายวิธีการสูงสุดทั้งหมดที่ AI และภัยคุกคามความปลอดภัยสามารถยุ่งเหยิงซึ่งกันและกันพร้อมกับเคล็ดลับยอดนิยมทั้งหมดสำหรับการได้รับบาดเจ็บ

ในคู่มือนี้:

• ประเภทของการโจมตีทางไซเบอร์ AI ที่คุณควรรู้
• การโจมตีไซเบอร์ AI เป็นเรื่องธรรมดาแค่ไหน?
• วิธีสังเกตการโจมตีไซเบอร์ AI
• สรุป: เริ่มเตรียมตัวสำหรับภัยคุกคามความปลอดภัยทางไซเบอร์ AI ตอนนี้

ประเภทของการโจมตีทางไซเบอร์ AI ที่คุณควรรู้

ความพยายามฟิชชิงสามารถกำหนดเป้าหมายทุกคนโดยเฉพาะผู้ที่ได้เห็นข้อมูลส่วนบุคคลของพวกเขาที่เปิดเผยในแฮ็กก่อนหน้า เนื่องจากมี ผู้คนหลายพันล้านคน ได้รับการเปิดเผยคุณน่าจะอยู่ในหมู่พวกเขา การใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ของ AI Generative ทำให้นักแสดงภัยคุกคามสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าเดิม

เมื่อ FBI ออกคำเตือนเกี่ยวกับภัยคุกคามไซเบอร์ AI ในเดือนพฤษภาคม 2567 พวกเขาพยายามทำ ฟิชชิ่ง AI เป็นลำดับความสำคัญสูงสุดของพวกเขาก่อนหน้านี้อีกเรื่องหนึ่ง“ การหลอกลวงการโคลนเสียง/วิดีโอ ” สิ่งนี้สมเหตุสมผล: ทั้งสองประเด็นเหล่านี้เป็นหนึ่งในประเด็นที่ใหญ่ที่สุดที่ผู้บริโภคมีแนวโน้มที่จะถูกหลอก

ในด้านธุรกิจ AI สามารถใช้เพื่อปรับปรุง การโจมตีมัลแวร์และ ransomware ซึ่งยังคงเป็นเวกเตอร์ขนาดใหญ่สำหรับการละเมิดความปลอดภัย ในขณะที่จำนวนการโจมตี ransomware ทั้งหมด ได้ลดลง ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาจำนวนรายงานทั้งหมดที่รายงานหายไปจากการโจมตีเหล่านี้ยังคงผ่าน 800 ล้านดอลลาร์ในปี 2567 ดังนั้นพวกเขาจึงยังคงเป็นภัยคุกคามต่อไป

ในที่สุดหากธุรกิจของคุณฝึกอบรมแบบจำลอง AI ของตัวเองการดำเนินการของคุณอาจมีความเสี่ยงต่อ การเป็นพิษข้อมูล ซึ่งเป็นภัยคุกคามที่เกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่ถูกบุกรุก

การโจมตีไซเบอร์ AI เป็นเรื่องธรรมดาแค่ไหน?

นอกเหนือจากกรณีที่เห็นได้ชัดเช่น deepfakes หรือโคลนเสียงแล้วมันยากที่จะพิจารณาว่า AI ถูกใช้ในการโจมตีไซเบอร์หรือไม่ อย่างไรก็ตามในปี 2024 กลุ่ม VIPRE Security ประเมินว่า 40% ของอีเมลฟิชชิ่งทั้งหมดที่กำหนดเป้าหมายธุรกิจถูกสร้างขึ้นโดย AI โดยรวมตามการวิเคราะห์ของ Deloitte ผลกระทบของ AI กำเนิดต่อการโจมตีไซเบอร์ทั้งหมดจะมีการเติบโต 32% ที่ขยาย ความสูญเสียทั้งหมดไปถึง 40 พันล้านเหรียญสหรัฐต่อปีภายในปี 2570

ตลาดโลกสำหรับกระบวนการตรวจจับ Deepfake ที่เกิดจากการเติบโตของความกังวลด้านความปลอดภัยรูปแบบใหม่นี้คาดว่าจะ เติบโต 42% ระหว่างปี 2567 ถึง 2569 เพื่อไปถึงตลาดโลกที่ 15.7 พันล้านดอลลาร์

จำนวนเงินดอลลาร์ทั้งหมดนั้นไม่ใช่ภาพรวม แต่ ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ใช้ AI เพื่อต่อสู้กับภัยคุกคาม การสำรวจ 2024 ครั้งพบว่าการตรวจสอบการรับส่งข้อมูลเครือข่ายเป็นกรณีการใช้งานหลักสำหรับ AI ในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์โดย 54% ของผู้ตอบแบบสอบถามใช้เพื่อจุดประสงค์นั้น การใช้งานอื่น ๆ รวมถึงการสร้างการทดสอบการป้องกันการทำนายการละเมิดในอนาคตและการตอบสนองของเหตุการณ์โดยอัตโนมัติ

นอกจากนี้ยังเป็นที่น่าสังเกตว่า ในบางกรณีการใช้ AI นั้นเป็นการเก็งกำไรอย่างหมดจด บริษัท รักษาความปลอดภัยจำนวนมากและหน่วยงานของรัฐได้เตือนเกี่ยวกับศักยภาพของ AI ที่จะช่วยโปรแกรม ransomware ปรับตัวในเวลาจริงสำหรับการกำหนดเป้าหมายที่แม่นยำหรือหลบเลี่ยงการตรวจจับ อย่างไรก็ตามเราไม่มีเอกสารว่าการปฏิบัติเหล่านั้นเป็นเรื่องจริงในความเป็นจริงอย่างไร

วิธีสังเกตการโจมตีไซเบอร์ AI

ในทางปฏิบัติแล้วความปลอดภัยทางไซเบอร์ส่วนบุคคลของคุณลงไปในรายการซักรีดของนิสัยที่มีประสิทธิภาพจับคู่กับเครื่องมือที่เป็นประโยชน์สองสามอย่างเช่น VPN คุณภาพสูง และโชคดีที่มีสุขภาพดี นี่คือจุดเริ่มต้น

วิธีสังเกตความพยายามฟิชชิ่ง AI

ความพยายามฟิชชิงมักจะมาถึงในรูปแบบของข้อความอีเมลหรือ SMS ที่ขอให้คุณคลิกลิงก์หรือป้อนรหัสผ่าน ปัญหาคือมันจะเป็นของปลอมออกแบบโดยเครื่องมือ AI เพื่อรวมสไตล์หรือโลโก้อย่างเป็นทางการที่จะโน้มน้าวให้คุณมีส่วนร่วมกับข้อมูลส่วนบุคคลของคุณ

อีเมล AI ฟิชชิ่ง นานขึ้นกว่าเดิมและมีข้อผิดพลาดในการสะกดคำน้อยลง เพื่อหลีกเลี่ยงฟิชเชอร์ให้มองหาของรางวัลเหล่านี้:

• คำขอที่ผิดปกติ - นี่อาจเป็นคำขอเงินข้อมูลส่วนบุคคลหรืออะไรก็ตามจากบรรทัดฐาน
• ความรู้สึกผิดเร่งด่วนที่ผิดพลาด - นักต้มตุ๋นไม่ต้องการให้เวลาคุณคิด มองหาวลีเช่น“ บัญชีของคุณจะปิดใน 24 ชั่วโมง”
• ลิงค์ที่ไม่ตรงกับโดเมน - นักต้มตุ๋นจะไม่มีที่อยู่อีเมลหรือชื่อโดเมนที่ถูกต้อง แต่พวกเขาอาจมีที่ดูคล้ายกันมาก

คำแนะนำที่ดีที่สุด? อย่าคิดว่าคุณกำลังถูกหลอก ซีอีโอ 98% ที่น่าตกใจไม่สามารถมองเห็นสัญญาณทั้งหมด ของการโจมตีแบบฟิชชิง

วิธีการพบโคลนเสียง

นักต้มตุ๋นอาจเลียนแบบหลานของผู้สูงอายุทางโทรศัพท์ด้วยเครื่องกำเนิดไฟฟ้าแบบส่งข้อความหรืออาจแกล้งทำเป็นว่าเป็น CEO Fortune 500 ของคนงานแทน ในความเป็นจริงพวกเขาได้ใช้กลยุทธ์ทั้งสองแล้วก่อนที่เครื่องมือเสียง AI จะทำให้ง่ายขึ้น

หากต้องการจับการหลอกลวงโคลนเสียงให้มองหาสิ่งต่อไปนี้:

• สิ่งที่ผิดปกติหรือเร่งด่วน - การหลอกลวงโคลนเสียงเป็นอีเมลฟิชชิ่งในรูปแบบเสียงดังนั้นเคล็ดลับเดียวกัน
• การหยุดชั่วคราวที่ผิดธรรมชาติหรือคำพูดที่ทำให้เกิดเสียงหุ่นยนต์ -เทคโนโลยีการโคลนนิ่งด้วยเสียงยังไม่สมบูรณ์แบบ
• ความไม่สอดคล้องกัน - นักต้มตุ๋นจะไม่ทราบทุกอย่างเกี่ยวกับบุคคลที่พวกเขาแกล้งทำเป็น

ในทุกกรณีเหล่านี้เป้าหมายยังคงเหมือนกับการหลอกลวงแบบดั้งเดิม นักแสดงที่ไม่ดีอยู่เสมอหลังจากข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือเงินฟรี (มักจะอยู่ในรูปแบบของบัตรของขวัญที่ไม่สามารถลดราคาได้ซึ่งสามารถขายต่อเป็นเงินสดได้)

วิธีการพบ deepfakes

วิดีโอที่สร้างขึ้นด้วย AI สามารถหลอกผู้คนให้เปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน อย่างไรก็ตามเทคโนโลยีไม่ดีนักที่คุณไม่สามารถบอกได้เลย มีโฮสต์ขององค์ประกอบสำคัญที่หัวพูดปลอมไม่สามารถจับคู่ได้

• กายวิภาคที่ไม่สมจริง - ทุกอย่างอาจจะปิด ลองดูที่แก้มหน้าผากตาคิ้วแว่นตาขนบนใบหน้าและริมฝีปาก
• การเคลื่อนไหวที่ผิดธรรมชาติ - ตรวจสอบปฏิกิริยาใด ๆ ที่ชัดเจนซึ่งไม่เหมาะกับบริบทของวิดีโอ
• เสียงที่ไม่สอดคล้องกัน - การตอบสนองช้าหรือเสียงที่แปรปรวนอาจเป็นของแถม

ในท้ายที่สุดแจกของรางวัลเหล่านี้ส่วนใหญ่อาจเป็นสัญญาณของการเชื่อมต่อที่ไม่ดีหรือกล้องคุณภาพต่ำ เพียงจำไว้ว่าอย่าให้เงินหรือข้อมูลส่วนบุคคลในขณะที่โทรมา สมมติว่าคุณจะโทรกลับแล้ว ติดต่อพวกเขาผ่านช่องทางอื่น ที่คุณไว้วางใจ

วิธีการตรวจจับมัลแวร์

หากคอมพิวเตอร์ที่ทำงานของคุณตกเป็นเหยื่อของมัลแวร์มันจะไม่สำคัญว่าคุณจะมีเวอร์ชัน AI หรือไม่ติดตั้ง AI นี่เป็นเพราะการเพิ่ม AI ช่วยให้นักต้มตุ๋น“ ปรับแต่งสคริปต์พื้นฐานเดียวกัน” ที่จะใช้โดยไม่มี AI ตาม IBM ในความเป็นจริงทีม X-Force ของ IBM ยังไม่พบหลักฐานของนักแสดงภัยคุกคามที่ใช้ AI เพื่อสร้างมัลแวร์ใหม่ เป็นผลให้ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีใช้วิธีการเดียวกับที่พวกเขาจะกับมัลแวร์ที่ไม่ใช่ AIT จากการแก้ไขสินทรัพย์ไปจนถึงพนักงานฝึกอบรม

ในฐานะพนักงานคุณจะต้องติดต่อทีมไอทีของคุณทันทีเพื่อดูว่าคุณสามารถมีความเสียหายได้หรือไม่ นี่คือสัญญาณเตือนที่จะมองหา:

• การขาดการควบคุม -การเปลี่ยนเส้นทางเบราว์เซอร์, หน้าต่างป๊อปอัพ, แท็บใหม่หรือส่วนขยายเบราว์เซอร์ใหม่เป็นตัวบ่งชี้ของมัลแวร์
• การเปลี่ยนแปลงโฮมเพจหรือเครื่องมือค้นหาของคุณ -ระวังการเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันในระบบที่ตั้งไว้ล่วงหน้าของคุณ
• การแช่แข็งขึ้น - Ransomware จะล็อคการเข้าถึงไฟล์ของคุณบางส่วนหรือทั้งหมด

มัลแวร์ไปถึงที่นั่นได้อย่างไร? อาจเป็นเพราะมีคนใน บริษัท ของคุณตกอยู่ใน การโจมตีแบบฟิชชิ่ง

วิธีการตรวจหาพิษข้อมูล

คำว่า "ข้อมูลพิษ" หมายถึงการกระทำของการประนีประนอมแบบจำลอง AI โดยการยุ่งกับข้อมูลที่ได้รับการฝึกฝน เป็นเพียงข้อกังวลหากการดำเนินการของคุณมีโมเดล AI ของตัวเอง แต่อาจมีผลกระทบเชิงลบอย่างมากต่อธุรกิจ คุณสามารถมองเห็นได้โดยการสังเกตอินพุตหรือเอาต์พุตที่ผิดปกติเช่น:

• ค่าผิดปกติในข้อมูล - รูปแบบที่ไม่คาดคิดหรือความผิดปกติในชุดข้อมูลเป็นคำแนะนำของการจัดการ
• การคาดการณ์ที่ไม่ดี - การเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันในผลลัพธ์ของ AI กำเนิดสามารถเป็นสัญญาณอื่นได้
• ความแตกต่างกับโมเดลในโลกแห่งความเป็นจริง -โมเดล AI ควรสะท้อนความเป็นจริง ( ภาพหลอนนอกเหนือจาก )

การเป็นพิษของข้อมูลสามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อแบบจำลอง AI ทำให้เกิดผลลัพธ์ที่เบ้ซึ่งอาจไม่มีใครสังเกตเห็นมานานหลายปี การจับพวกเขาต้องใช้ความคิดที่ไม่ตั้งใจและการคิดนอกกรอบ จนถึงตอนนี้อย่างน้อยก็เป็นลักษณะที่เรายังไม่สามารถทำซ้ำด้วยปัญญาประดิษฐ์ได้