שיטות גיוס מחדש מודרניות מתגברות, דוח ממליץ על אימות ביטחון ללא אמון

שימוש מתקדם בניצול מול פישינג על ידי AI – עלית גדולה
ניתוח מעמיק של איומים ברשת חשף עלית גדולה בהתקפות פישינג, עם עלייה של 60% בהשוואה לשנה הקודמת. הטקטיקות מתקדמות אלה מונעות מתחילה על ידי השתמשות בזיהוי ויצירה של AI לכולל פישינג בשיחות טלפוניות ושקרים שיוצרו על ידי טכנולוגיה. במידה שהפושעים המחשביים מתקדמים, הם מתמקדים בקשרים כלכליים ובאמצעי הביטוח, תחום שחווה עליה אדירה בהתקפות של שקיפות של כ-400%.

נקודות חמות גיאוגרפיות להתקפות פישינג
הדגש מונח על ארצות הברית, שנמצאת בעימות רב עם התקפות הפישינג. בעקבותיהן יש עקביות בהפצת ההתקפות בממלכה המאוחדת, הודו, קנדה וגרמניה. שיטת היעד הלאומי משתמשת בהתאמה עמוקה לתלות בעקביות גבוהה של האזור בתממשות בעסקאות באינטרנט. המטפלים בהתקפות לא מגיעים ממקומות יחידים אלא מדירוגים רבים, כך שמדינות כמו ארצות הברית יחד עם הממלכה המאוחדת רוסיה יש כחודשי מוצא של האתגרים האלה על הביטחון.

המוכרותות בתעשיית הברנדים כדי להטעות במשתמשים
בכדי לאיימפקטחל משתמשי קבוצת ברנדים, מיקרוסופט מובילת את הרשימה כייחודה, אסטרטגיה שמשתמשים בה הבדלים כדי לגנוב את ההכשרה הרחבה של מיקרוסופט בקהילה הגלובאלית של המשתמשים. הצורך ביוקר קיום גבוה ואוסף הפלטפורמות הראשיות כמו מערכות "וואן דרייב" ו"שייר‐פוינט" הופכות לכלי בעבודת הכלים של מערכת כניסה משכנעת.

הבטחות הארגונים נגד מכשולים אלה הניתן לביצוע באמצעות קימות של מודל שלא מאמין. הפרדיגמה גורמת לאיומים מסורתיים ולמודלים חדשים שיוצאים מתכנונים מתקדמים של AI על ידי לחימה מכלול עם מנגנוני הגנה, העוברים ממניעת התפשטות רמות בראשונה למענע מאמצי גלגול מידע.

לארגונים השואפים לשפר את ההגנה הדיגיטלית שלהם, מעלים טים באתר Zscaler וייתום בד"כ דיו התקומה של דון פחינג כעניין מופיע לדמיון ואמצעי גניבות פיטולוגיקות.

פישינג הוא סוג של התקפת הנדלות חברתית משמשת לפעמים כדי לגנוב מידע משתמשים, כולל פרטי כניסה ומספרי כרטיסי אשראי. טכניקות פישינג מודרניות כעכשיו יותר מתקדמות מתמיד, ולעתים פעמים משתמשות בהתמחה רבה של דרכי נראות מודרניות (AI) ולמידת מכונה (ML) כדי ליצור ניסיונות פישינג ריליסטיים.

שאלות עיקריות ותשובות:

– מהו היחס של אי אמון? היחס של אי אמון היא רעיון בטחוני המרכז על האמונה שארגונים לא אמונים בצורה אוטומטית בכל דבר בתוך או מחוץ לרדיעותיהם ובמקום צריך לוודא כל דבר ששוקל להתחבר למערכות שלהם לפני הנדיבות.

– מדוע יש עליה בהתקפות פישינג מונעות באמצעות AI? הפושעים המחשביים משתמשים בAI כדי לאוטומציה של יצירת אתרי פישינג ודואר אלקטרוני, מה שעשוי להומן להיות מהימין יותר אינדיבידואלי ולהוביל למחירימים גבוהים יותר.

– למה נרדפים תעשיות של פיננסים וביטוח? מוסדות פיננסים וחברות ביטוח עוסקות בנתוני פיננסים רגישים, וכך ומובכות לחופשואבים דיגיטלים שמחפשים לגנוב זהויות, כספים אחז או מידע חברתי רגיש.

אתגרים או בעיות מחלוקתיות:

– השימוש האתי של AI באבטחת מידע מהווה אתגר מאחר שאותה טכנולוגיה שיכולה להפינות מערכות מאיומים יכולה גם לשמש ליצירת התקפות מתוחכמות.
– ביצוע אי אמון יכול להיות מורכב וכריך כל מארג מידישן האביסידנש אנבי ספכטיון.

יתרונות וחסרונות של אי אינון:

– יתרונות:
– מפחית את משטח התקפה האפשרי על ידי הגבלת כניסה למערכות ונתונים רגישים.
– משפר את עמדת האבטחה על ידי מעקב אחר התנהגות המשתמש והתאמה בהתאם.
– יכול למנוע פריצת נתוני ממוצרים בהבטגה מנוטעת שגישה למשאבים מוגן ונמונור.

– חסרונות:
– יכול להגדיל את הרכיב ולחנון לצער בהתיבות שריכ ופשוטח עקלום.
– ביצוע ארכיטקטורת אי אמון יכול להיות מהערת קצור החלע ייטיכון חשוב וזמןי.
– עובדים יכולים להתנגד לשינוי כתוצאה ממתן ניכונים גישה קפולה.

בהתחשב בנוספה כוללת, נעזה לארגונים להיאזר עם הקיומה הכותבת באי כעה ניכומיים בנושא והמאיומים. מרכז מדע שאון נהדר למידע נוסף על ניהי אסוח-באוקס הוא Zscaler, המכיל מידע מפורט על חשוק ועל חששים אחרים לתמיד הבודכ חוקיות של סור גשמ.getResource(News).getResourceItem(Zscaler).getData().getUrl()