Изкуственият интелект преформатира сигурността на потребителя
Един експерт по работни станции и технологичен евангелист в HP, Рику Реймаа, подчерта влизането на изкуствения интелект (ИИ) във всеки аспект на нашия живот, като особено разтърси основите на потребителската киберсигурност тази година. Появата на генеративен ИИ особено подчертава трудността в откриването на фишинг атаки, тъй като нападателите вече могат да изработват персонализирани съобщения в значителни обеми, като използват автоматизирано събиране на данни от обществени уебстраници и социални мрежи като LinkedIn.
Предизвикателства, предизвикани от автоматизирани атаки
Традиционните защити, които са предпазвали потребителите в миналото, като знаковете на грешно граматическо изписване, които отбелязваха измамни съобщения, вече не могат да бъдат надеждни. Инструментите за помощ при превод, асистирани от ИИ в момента произвеждат текст, който изглежда убедително автентичен, умело маскирайки липсата на езикова грамотност на нападателите. След като киберпрестъпниците достъпят до имейл акаунт, те могат да просеят мейлове и контакти. Те разполагат с инструменти, които могат безпроблемно да вмъкват актуализирани документи, обременени със зловреден софтуер, в съществуващи вериги на имейли, което прави откриването на зловредни елементи почти невъзможно за потребителите.
Напредният ИИ на устройствата за крайни потребители увеличава уязвимостта
С разширена изчислителна мощ, ИИ-подпомагани компютри използват потенциала на локални модели на езика, базирани на устройството. Те са създадени, за да разбират по-добре индивидуалните потребители и да служат като лични асистенти, без нужда от интернет достъп. Въпреки това тази адаптация става на нож с две остриета, тъй като устройствата, събиращи голямо количество потребителско-специфични чувствителни данни, са главна мишена за кибер заплахи.
Как организациите могат да засилят киберотбраната си
Разграничаването между истински и измамни имейли става все по-трудно, поради което корпорациите не могат просто да разчитат на обучението на служителите за защита. Организациите трябва да изградят виртуална мрежа за безопасност на своите работници, което включва изолиране на рисковото поведение, защита на чувствителната информация и използване на функции за автоматично откриване, за да се идентифицират фишинг уебсайтове. Въпреки наличието на механизм за автентикация с множество фактори и съответствие с изискванията на GDPR, всички потребители могат да попаднат жертва на небрежни навици за кликване, което може да предизвика хаос.
Иновативна защита включва микровиртуализация, създаване на временни виртуални машини, които изолират потенциални заплахи в сигурни „пясъчници“, независимо от грешките на потребителите по време на сърфиране в мрежата или обработка на имейли. Самите устройства за крайни потребители, заедно с функционалностите за сигурност на ниво на хардуер и модерни сигурностни решения като тези, които се намират в предлаганите от HP предприемачески лаптопи и принтери с HP Wolf Security, предлагат стабилна финална защитна линия, която до момента никой не е пробил.
За допълнителна информация относно киберсигурностните решения на HP, моля, посетете: [линк към киберсигурностните решения за крайни точки на HP](https://www.hp.com/fi-fi/security/endpoint-security-solutions.html)
Основни предизвикателства в трансформативния ИИ и киберсигурността
Интеграцията на трансформативния ИИ в киберсигурността представя няколко ключови предизвикателства. Една основна проблем е застраховането на сигурността на моделите за машинно самообучение сами. Понеже нападателите разработват по-сложни методи, те евентуално могат да експлоатират слабостите в тези модели, което може да доведе до атаки като нападателско машинно самообучение. Друг значителен аспект е прилагането на ефективни защити срещу кибер заплахи, стимулирани от ИИ. Това включва разработването на нови техники за откриване и ограничаване на сложни атаки, подпомогнати от ИИ, които могат да преминат през конвенционални средства за сигурност.
Освен това има предизвикателство за сигурност срещу поверителността. Използването на ИИ в киберсигурността често включва обработката на големи количества данни, които могат да включват чувствителна лична информация. Организациите трябва да намерят баланс между използването на данни за цели в областта на сигурността и защитата на индивидуалната поверителност.
Контроверзи, свързани с ИИ в киберсигурността
Една контроверза се отнася до етичното използване на ИИ. С разгръщането на ИИ системите в киберсигурността се появяват въпроси относно възможността за злоупотреба, като нарушения на поверителността или използване на ИИ за офанзивни, вместо за защитни цели. Допълнително, риска от предвзетост на ИИ е притеснение, където ИИ системите могат да вземат решения на база на предвзети данни или алгоритми, което може да доведе до несправедливи или дискриминационни резултати.
Предимства и недостатъци на трансформативния ИИ в киберсигурността
Предимства:
– Подобрено Откриване: ИИ може по-добре да разпознава модели и неанунации отколкото традиционните системи, позволявайки по-бързо откриване на сложни кибер заплахи.
– Проактивна Реакция: ИИ има потенциал не само да открива, но и да реагира на кибер заплахи в реално време, потенциално спиращи атаките преди да причинят щети.
– Ефективност на Голяма Скала: ИИ може бързо да анализира обширни набори от данни, позволявайки на организациите да увеличат мащаба на усилията си за киберсигурност по-ефективно, отколкото е възможно само с човешки надзор.
Недостатъци:
– Сложност и Разходи: Внедряването и поддържането на ИИ-базирана киберсигурност може да бъде сложно и скъпо, което може да я направи недостъпна за по-малки организации.
– Грешни Положителни Резултати: Въпреки че ИИ може да филтрира потенциални заплахи, тя също може грешно да идентифицира легитимни действия като зловредни, което може да доведе до смущения.
– ИИ като Вектор на Атака: Точно както ИИ може да се използва за защита, тя може също да бъде използвана от атакуващите, за да създаде по-убедителни фишинг съобщения или сложен зловреден софтуер.
Съответни източници за допълнително изследване на киберсигурността включват официалните сайтове на Интелигентност за Киберсигурност, Киберсигурностни Венчърс и Агенцията за Киберсигурност и Инфраструктурна Сигурност (CISA). Тези линкове са проверени за да потвърдят валидността им към момента на писане. Моля, обърнете внимание, че като съдържанието на уебсайтовете може да се променя, винаги е добра практика да се уверите, че тези линкове остават сигурни и подходящи, преди да кликнете.
The source of the article is from the blog trebujena.net