Umělá inteligence přetváří uživatelskou bezpečnost
Odborník na pracovní stanice a technologický evanghelička v HP, Riku Reimaa, zdůraznil pronikání umělé inteligence (UI) do každého aspektu našich životů, což významně otřáslo základy uživatelské kybernetické bezpečnosti letos. Nástup generativní UI výrazně zdůraznil obtíže při odhalování pokusů o phishing, díky nově nalezené schopnosti útočníků vytvářet zakázkové zprávy ve velkém měřítku, s pomocí automatického sběru dat z veřejných webových stránek a sociálních médií, jako je LinkedIn.
Výzvy posedané automatizovanými útoky
Tradiční obrany, které dříve chránily uživatele, jako například zjevné znaky nesprávné gramatiky ve falešných zprávách, již nelze spoléhat. UI asistované překladové nástroje nyní produkují text, který vypadá přesvědčivě autenticky, obratně maskujíc nedostatek jazykových schopností útočníků. Jakmile kyberzločinci získají přístup k e-mailovému účtu, mohou prohledávat e-mailové řetězce a kontakty. Mají nástroje k bezproblémovému vložení aktualizovaných dokumentů upravených s malwary do existujících e-mailových řetězců, což prakticky znemožňuje uživatelům detekci škodlivých subjektů.
Pokročilé UI na koncových zařízeních zvyšuje zranitelnost
S pokročilým výpočetním výkonem zařízení s UI jsou AI povolené počítače využívající potenciál lokálních, zařízení na základě modelů jazyka. Ty jsou navrženy k lepšímu porozumění jednotlivých uživatelů a slouží jako osobní asistenti, beze potřeby připojení k internetu. Nicméně toto přizpůsobení se stává dvousečným mečem, neboť zařízení, která shromažďují objemné uživatelem specifické citlivé údaje, se stávají primárními cíli kybernetických hrozeb.
Jak si organizace mohou posílit své kybernetické obrany
Odloučení mezi skutečnými a falešnými e-maily se stává obtížnějším, proto firmy nemohou pouze spoléhat na školení zaměstnanců k ochraně. Organizace musí vytvořit virtuální bezpečnostní síť pro své pracovníky, zahrnující oddělení rizikového chování, chrání citlivé informace a využívání automatických detekčních funkcí k identifikaci webů s phishingy. Navzdory rozšíření dvojúrovňové autentifikace a dodržování požadavků GDPR mohou všichni uživatelé podlehnout neopatrnému zvyku klikání, což by mohlo způsobit škody.
Inovativní ochrana zahrnuje mikrovirtualizaci, vytváření jednorázových virtuálních strojů, které izolují potenciální hrozby v bezpečných „sandbox“ prostředích, bez ohledu na uživatelské chyby během prohlížení nebo zacházení s e-maily. Koncová zařízení samotná, spolu se zabezpečením na hardwarové úrovni a moderními bezpečnostními řešeními, jako jsou ty nalezené v podnikových notebookách a tiskárnách HP vybavených bezpečností HP Wolf Security, nabízejí robustní konečnou obranu, která dosud zůstává nedobytná.
Pro další informace o kybernetických bezpečnostních řešeních HP navštivte prosím: [odkaz na bezpečnostní řešení pro koncová zařízení HP](https://www.hp.com/fi-fi/security/endpoint-security-solutions.html)
Klíčové výzvy v transformační UI a kybernetické bezpečnosti
Integrace transformační UI do kybernetické bezpečnosti přináší několik klíčových výzev. Jedním z hlavních problémů je zajištění bezpečnosti modelů strojového učení samotných. Jak útočníci vyvíjejí sofistikovanější metody, mohou potenciálně zneužít slabiny v těchto modelech, což vede k útokům jako je nepřátelské strojové učení. Dalším důležitým problémem je implementace efektivních obranných mechanismů proti UI-řízeným kybernetickým hrozbám. To zahrnuje vývoj nových technik k detekci a eliminaci sofistikovaných útoků umožněných AI, které mohou obejít konvenční bezpečnostní opatření.
Dále tu je výzva bezpečnost versus ochrana osobních údajů. Použití UI v kybernetické bezpečnosti často zahrnuje zpracování velkých datových sad, které mohou zahrnovat citlivé osobní informace. Organizace musí najít rovnováhu mezi využitím dat pro účely zabezpečení a ochranou individuálního soukromí.
Kontroverze spojené s UI v kybernetické bezpečnosti
Jedna z kontroverzí se týká etického použití UI. Jakmile jsou AI systémy zaměstnány v kybernetické bezpečnosti, objevují se otázky týkající se potenciálního zneužití, jako jsou porušení soukromí, nebo využívání AI pro útočné místo defenzívní účely. Navíc riziko zaujatosti AI je znepokojivé, kde mohou AI systémy rozhodovat na základě zaujatých dat či algoritmů, což může vést k neférovým nebo diskriminačním výstupům.
Výhody a nevýhody transformační UI v kybernetické bezpečnosti
Výhody:
– Zlepšená detekce: UI může lépe rozpoznávat vzory a anomálie než tradiční systémy, což umožňuje rychlejší detekci sofistikovaných kybernetických hrozeb.
– Proaktivní reakce: UI má potenciál nejen detekovat, ale i reagovat na kybernetické hrozby v reálném čase, což může zastavit útoky předtím, než způsobí škody.
– Efektivita na škále: UI může rychle analyzovat rozsáhlé datové sady, umožňujíc organizacím efektivně škálovat své kybernetické úsilí účinněji, než je možné s lidským dozorem samotným.
Nevýhody:
– Komplexita a náklady: Implementace a udržování UI-řízené kybernetické bezpečnosti může být složitá a drahá, což může dělat tuto technologii nepřístupnou menším organizacím.
– Falešně pozitivní výsledky: Zatímco UI může filtrovat potenciální hrozby, může také nesprávně identifikovat legitimní akce jako škodlivé, což může vést k přerušením.
– UI jako útočný vektor: Stejně jako UI lze použít v obraně, může být také využita útočníky k navržení přesvědčivějších phishingových zpráv či složitých malwarů.
The source of the article is from the blog mgz.com.tw