AI Siber Savunma: AI siber saldırıları nasıl tespit edilir

Güvenlik endişeleri ve veri ihlalleri internette çok yıllık bir sorundur. Geçen yıl, bir mega ihlal 26 milyar rekor kırdı ve 2025'te büyük veri sızıntıları hem işletmeleri hem de tüketicileri rahatsız etmeye devam ediyor.

Ancak şimdi, üretken yapay zekadaki gelişmeler siber güvenlik endişelerine yeni bir boyut ekledi.

Bu, sahte bir ses veya video görüşmesi gibi yalnızca AI'nın mümkün kılan bir aldatmaca gibi görünebilir veya süper şarjlı bir kimlik avı denemesi olabilir. Genellikle, bir şirketin AI araçları bir hedef olabilir: Geçen yıl, işletmelerin% 77'si AI sistemlerine bir ihlal bildirdi.

Burada, AI ve güvenlik tehditlerinin birbirleriyle karışabileceği tüm en iyi yolları ve yara almadan uzaklaşmak için en iyi ipuçlarını açıklayacağız.

Bu kılavuzda:

• Hakkında bilmeniz gereken AI siber saldırıları türleri
• AI siber saldırıları ne kadar yaygındır?
• AI Siber saldırıları nasıl tespit edilir
• Sonuç: AI siber güvenlik tehditlerine şimdi hazırlanmaya başlayın

Hakkında bilmeniz gereken AI siber saldırıları türleri

Kimlik avı girişimleri, özellikle kişisel verilerini önceki hack'lerde maruz bırakan kişileri hedefleyebilir. Milyarlarca insanın maruz kaldığı göz önüne alındığında, muhtemelen arasındasınız. Üretken AI'nın büyük dil modellerini kullanarak, tehdit aktörleri artık eskisinden çok daha verimli çalışabilir.

FBI, Mayıs 2024'te AI siber tehditleri hakkında bir uyarı yayınladığında, AI kimlik avı denemelerini en büyük önceliği, “ ses/video klonlama dolandırıcılığı ” nın hemen önünde koydular. Bu mantıklı: Bu konuların her ikisi de tüketicilerin kandırılacağı en büyük sorunlar arasında.

İş tarafında, AI, güvenlik ihlalleri için büyük bir vektör olarak kalan kötü amaçlı yazılım ve fidye yazılımı saldırılarını kolaylaştırmak için kullanılabilir. Son yıllarda fidye yazılımı saldırıları sayısı düşmüş olsa da, bu saldırılara kaybedilen toplam tutar 2024'te hala 800 milyon dolar geçti, bu yüzden bir tehdit olmaya devam ediyorlar.

Son olarak, işletmeniz kendi AI modelini eğitiyorsa, operasyonunuz veri zehirlenmesi riski altında olabilir, bu da eğitim veri kümesinin kendisinin tehlikeye girmesiyle ilgili bir tehdittir.

AI siber saldırıları ne kadar yaygındır?

Deepfakes veya ses klonları gibi bariz vakaların yanı sıra, AI'nın siber saldırıda kullanılıp kullanılmadığını belirlemek zordur. Bununla birlikte, 2024 yılında Vipre Güvenlik Grubu , işletmeleri hedefleyen tüm kimlik avı e -postalarının% 40'ının AI tarafından üretildiğini tahmin etti. Toplamda, bir Deloitte analizine göre, üretken AI'nın tüm siber saldırılar üzerindeki etkisi , toplam kayıpları 2027 yılına kadar yılda 40 milyar dolara çıkaran% 32'lik bir büyüme olacaktır.

Bu yeni güvenlik kaygısının büyümesini ortaya çıkaran Derin Fake Tespit Süreçleri için küresel pazarın, 2024 ve 2026 yılları arasında % 42 büyümesinin 15,7 milyar dolarlık küresel bir pazara ulaşmak için olduğu tahmin edilmektedir.

Bu toplam dolar tutarı tam resim değil: Siber güvenlik uzmanları, tehditlerle mücadele etmek için yapay zeka kullanıyorlar . Bir 2024 araştırması, ağ trafiğinin izlenmesinin siber güvenlikte AI için ana kullanım durumu olduğunu ve katılımcıların% 54'ünün bu amaçla kullandığı bulunmuştur. Diğer kullanımlar arasında savunma testleri oluşturmak, gelecekteki ihlalleri tahmin etmek ve olay yanıtını otomatikleştirmek yer alıyordu.

Ayrıca , bazı durumlarda AI kullanımının tamamen spekülatif olduğunu belirtmek gerekir. Pek çok güvenlik firması ve devlet kurumları, AI'nın fidye yazılımı programlarının hassas hedefleme veya kaçınma tespiti için gerçek zamanlı olarak uyum sağlamasına yardımcı olma potansiyeli konusunda uyardı. Ancak, bu uygulamaların gerçekte ne kadar yaygın olduğuna dair belgelerimiz yok.

AI Siber saldırıları nasıl tespit edilir

Pratik olarak, kişisel siber güvenliğiniz , yüksek kaliteli bir VPN gibi birkaç yararlı araç ve sağlıklı bir şans dozu ile eşleştirilmiş etkili alışkanlıkların çamaşır listesine iner. İşte nereden başlayacak.

AI kimlik avı denemeleri nasıl tespit edilir

Kimlik avı denemeleri en sık bir bağlantıyı tıklamanızı veya bir şifre girmenizi isteyen bir e -posta veya SMS mesajı şeklinde ulaşacaktır. Sorun şu ki, sizi kişisel bilgilerinizle ayırmaya ikna edecek resmi stilleri veya logoları dahil etmek için AI Tools tarafından tasarlanan sahte bir olacak.

AI kimlik avı e -postaları her zamankinden daha uzundur ve daha az yazım hatasına sahiptir. Bir Phisher'dan kaçınmak için şu hediyeleri arayın:

• Olağandışı talepler - Bu, para, kişisel bilgi veya norm dışında herhangi bir şey için bir talep olabilir.
• Yanlış aciliyet duygusu - Dolandırıcılar size düşünmeniz için zaman vermek istemiyor. "Hesabınız 24 saat içinde kapatılacak" gibi ifadeler arayın.
• Etki alanına uymayan bağlantılar - Dolandırıcılar doğru e -posta adresine veya etki alanı adına sahip olmaz, ancak çok benzer görünen bir tane olabilir.

En iyi tavsiye? Kandırılmanın üstünde olduğunu düşünmeyin. CEO'ların% 98'i şok edici bir kimlik avı saldırısının tüm işaretlerini tespit edemez .

Ses klonları nasıl tespit edilir

Dolandırıcılar, yaşlı bir kişinin torununu telefonda bir metin-ses jeneratörü ile taklit edebilir veya bunun yerine bir işçinin Fortune 500 CEO'su gibi davranabilir. Aslında, AI ses araçları bunu daha da kolaylaştırmadan önce bile bu taktiklerin her ikisini de kullanıyorlar.

Bir ses klonu aldatmaca yakalamak için aşağıdakileri arayın:

• Alışılmadık veya Acil Her Şey - Voice Clon Dolandırıcıları Ses Formunda Kimlik Yardım E -postalarıdır, bu nedenle aynı ipuçları uygulanır
• Doğal olmayan duraklamalar veya robotik sesli konuşma -Ses klonlama teknolojisi henüz mükemmel değil
• Tutarsızlıklar - Dolandırıcılar muhtemelen gibi davrandıkları kişi hakkında her şeyi bilmeyecek

Tüm bu durumlarda, hedef herhangi bir geleneksel aldatmaca ile aynı kalır. Kötü aktörler her zaman ya hassas verilerin veya ücretsiz paranın peşindedir (genellikle nakit için yeniden satılamayan izlenemez hediye kartları şeklinde).

DeepFakes nasıl tespit edilir

AI tarafından üretilen videolar insanları hassas verileri ortaya çıkarmaya da kandırabilir. Ancak, teknoloji o kadar iyi değil, hiç söyleyemeyeceğiniz. Sahte bir konuşan kafanın tam olarak eşleşemeyeceği bir dizi anahtar unsur vardır.

• Gerçekçi olmayan anatomi - Her şey kapalı olabilir. Yanaklara, alnına, gözlere, kaşlara, gözlüklere, sakallara ve dudaklara yakından bakın.
• Doğal Olmayan Hareketler - Videonun bağlamına uymayan herhangi bir görünür reaksiyonu kontrol edin.
• Tutarsız ses - Yavaş yanıtlar veya çarpık ses bir hediye olabilir.

Sonunda, bu hediyelerin çoğu kötü bir bağlantının veya düşük kaliteli bir kameranın bir işareti olabilir. Sadece çağrının kendisindeyken onlara para veya kişisel veri vermemeyi taahhüt etmemeyi unutmayın. Onları geri arayacağınızı ve ardından güvendiğiniz farklı bir kanaldan onlarla iletişime geçeceğinizi söyleyin.

Kötü amaçlı yazılım nasıl tespit edilir

Çalışma bilgisayarınız kötü amaçlı yazılım kurbanı ise, AI veya AI donanımlı olmayan bir sürümünüz olması önemli olmayacaktır. Bunun nedeni, IBM'e göre AI eklenmesinin dolandırıcıların AI olmadan kullanılacak “aynı temel komut dosyalarını geliştirmelerine” yardımcı olmasıdır. Aslında, IBM'in X-Force ekibi henüz yeni kötü amaçlı yazılım üretmek için AI kullanan tehdit aktörlerinin kanıt bulamadı . Sonuç olarak, BT uzmanları, varlıklar yamalarından eğitim işçilerine kadar AI olmayan kötü amaçlı yazılımlarla aynı yaklaşımı benimsiyorlar.

Bir çalışan olarak, hasarı içerip içeremeyeceğinizi görmek için hemen BT ekibinizle iletişime geçmeniz gerekir. İşte aranacak uyarı işaretleri:

• Kontrol eksikliği -Herhangi bir tarayıcı yönlendirmesi, açılır pencereler, yeni sekmeler veya yeni tarayıcı uzantıları kötü amaçlı yazılımların bir göstergesidir.
• Ana sayfanızda veya arama motorunuzdaki değişiklikler -önceden ayarlanmış sisteminizde ani değişikliklere karşı dikkatli olun.
• Donma - Ransomware, dosyalarınıza bir kısmını veya tümünü kilitler.

Kötü amaçlı yazılım ilk etapta nasıl var? Muhtemelen şirketinizdeki biri kimlik avı saldırısı için düştü.

Veri zehirlenmesi nasıl tespit edilir

“Veri zehirlenmesi” terimi, eğitildiği verilerle uğraşarak bir AI modelinden ödün verme eylemini ifade eder. Operasyonunuzun kendi AI modeli varsa, ancak iş üzerinde büyük bir olumsuz etkisi olabilir. Aşağıdakiler gibi olağandışı girdi veya çıktı fark ederek tespit edebilirsiniz:

• Verilerdeki aykırı değerler - Veri kümelerindeki beklenmedik desenler veya anomaliler manipülasyonun bir uçağıdır
• Kötü Tahminler - Üretken yapay zekanın çıktısında ani bir değişiklik başka bir işaret olabilir
• Gerçek dünyadaki modellerle tutarsızlıklar -AI modellerinin gerçekliği yansıtması gerekiyor ( halüsinasyonlar bir kenara )

Veri zehirlenmesi, bir AI modelini önemli ölçüde etkileyebilir ve yıllarca fark edilmeyebilecek çarpık sonuçlara neden olabilir. Onları yakalamak biraz dengesiz ve kutu dışı düşünme gerektirir. Şimdiye kadar, en azından, hala yapay zeka ile çoğaltamayacağımız özellikler.