KI-gestützte Cyberangriffe: Hacker bewaffnen künstliche Intelligenz

Es ist nicht zu leugnen, dass KI verändert die Cybersicherheitsbranche. Künstliche Intelligenz ist ein zweischneidiges Schwert, das von Hackern sowohl als Sicherheitslösung als auch als Waffe eingesetzt werden kann. Während KI in den Mainstream eintritt, gibt es viele Fehlinformationen und Verwirrung hinsichtlich ihrer Fähigkeiten und potenziellen Bedrohungen. Dystopische Szenarien von allwissenden Maschinen, die die Welt übernehmen und die Menschheit zerstören, sind in der Populärkultur reichlich vorhanden. Viele Menschen erkennen jedoch die potenziellen Vorteile, die KI uns durch die Fortschritte und Erkenntnisse bringen kann, die sie liefern kann.

Computersysteme, die lernen, argumentieren und handeln können, befinden sich noch in den Anfängen. Maschinelles Lernen benötigt riesige Datenmengen. Bei der Anwendung auf reale Systeme wie autonome Fahrzeuge kombiniert diese Technologie komplexe Algorithmen, Robotik und physische Sensoren. Während die Bereitstellung für Unternehmen optimiert ist, wirft die Bereitstellung von KI-Zugriff auf Daten und die Gewährung eines beliebigen Maßes an Autonomie erhebliche Bedenken auf.

KI verändert die Natur der Cybersicherheit zum Besseren oder Schlechteren

Künstliche Intelligenz (KI) wird häufig in Cybersicherheitslösungen eingesetzt, aber Hacker verwenden sie auch, um ausgeklügelte Malware zu erstellen und Cyberangriffe durchzuführen.

In einer Ära der Hyperkonnektivität, in der Daten als das wertvollste Gut eines Unternehmens angesehen werden, diversifiziert sich die Cybersicherheitsbranche. Es gibt viele KI-gesteuerte Cybersicherheitstrends die Branchenexperten kennen müssen.

Bis 2023 soll Cybersicherheit einen Wert von 248 Milliarden US-Dollar haben, hauptsächlich aufgrund der Zunahme von Cyber-Bedrohungen, die immer komplexere und präzisere Gegenmaßnahmen erfordern.

Heutzutage lässt sich mit Cyberkriminalität viel Geld verdienen. Mit der Fülle verfügbarer Ressourcen können sich auch diejenigen ohne technisches Fachwissen daran beteiligen. Es sind Exploit-Kits unterschiedlicher Ausgereiftheit erhältlich, die von einigen hundert Dollar bis zu Zehntausenden reichen. Laut Business Insider könnte ein Hacker jeden Monat etwa 85,000 US-Dollar generieren.

Dies ist ein äußerst profitabler und zugänglicher Zeitvertreib, der also nicht so schnell verschwinden wird. Darüber hinaus wird erwartet, dass Cyberangriffe in Zukunft schwerer zu erkennen, häufiger und raffinierter werden und alle unsere vernetzten Geräte gefährden.

Unternehmen sind natürlich mit erheblichen Verlusten in Form von Datenverlusten, Umsatzeinbußen, hohen Bußgeldern und der Möglichkeit der Schließung ihres Betriebs konfrontiert.

Infolgedessen wird erwartet, dass der Markt für Cybersicherheit wächst, wobei Anbieter eine Vielzahl von Lösungen anbieten. Leider ist es ein endloser Kampf, da ihre Lösungen nur so effektiv sind wie die nächste Malware-Generation.

Aufkommende Technologien, einschließlich KI, werden in diesem Kampf weiterhin eine bedeutende Rolle spielen. Hacker können Vorteile aus KI-Fortschritten ziehen und Verwenden Sie sie für Cyberangriffe wie DDoS-Angriffe, MITM-Angriffe und DNS-Tunneling.

Nehmen wir zum Beispiel CAPTCHA, eine Technologie, die seit Jahrzehnten zum Schutz vor Credential Stuffing verfügbar ist, indem nichtmenschliche Bots aufgefordert werden, verzerrten Text zu lesen. Vor einigen Jahren entdeckte eine Google-Studie, dass die auf maschinellem Lernen basierende optische Zeichenerkennungstechnologie (OCR) 99.8 Prozent der Bots bewältigen kann. Schwierigkeiten mit CAPTCHA.

Kriminelle setzen auch künstliche Intelligenz ein, um Passwörter schneller zu hacken. Deep Learning kann dabei helfen, Brute-Force-Angriffe zu beschleunigen. Untersuchen Sie beispielsweise trainierte neuronale Netze mit Millionen von durchgesickerten Passwörtern, was zu einer Erfolgsquote von 26 % bei der Generierung neuer Passwörter führt.

Der Schwarzmarkt für Tools und Dienste zur Cyberkriminalität bietet der KI die Möglichkeit, Effizienz und Rentabilität zu steigern.

Die größte Befürchtung in Bezug auf die Anwendung von KI in Malware ist, dass neue Stämme aus Erkennungsereignissen lernen werden. Wenn ein Malware-Stamm herausfinden könnte, was seine Erkennung verursacht hat, kann die gleiche Aktion oder das gleiche Merkmal beim nächsten Mal vermieden werden.

Automatisierte Malware-Entwickler können beispielsweise den Code eines Wurms umschreiben, wenn er die Ursache für seine Kompromittierung war. Ebenso könnte Zufälligkeit zu Folienmustervergleichsregeln hinzugefügt werden, wenn bestimmte Verhaltensmerkmale dazu führten, dass sie entdeckt wurden.

Ransomware

Die Wirksamkeit von Ransomware hängt davon ab, wie schnell sie sich in einem Netzwerksystem ausbreiten kann. Zu diesem Zweck nutzen Cyberkriminelle bereits KI. Sie setzen beispielsweise künstliche Intelligenz ein, um die Reaktionen der Firewalls zu sehen und offene Ports zu lokalisieren, die das Sicherheitsteam vernachlässigt hat.

Es gibt zahlreiche Fälle, in denen Firewall-Richtlinien im selben Unternehmen kollidieren, und KI ist ein hervorragendes Werkzeug, um diese Schwachstelle auszunutzen. Bei vielen der jüngsten Verstöße wurde künstliche Intelligenz verwendet, um Firewall-Einschränkungen zu umgehen.

Andere Angriffe sind KI-gesteuert, angesichts ihrer Größe und Raffinesse. KI ist in Exploit-Kits eingebettet, die auf dem Schwarzmarkt verkauft werden. Es ist eine sehr lukrative Strategie für Cyberkriminelle, und die Ransomware-SDKs sind vollgepackt mit KI-Technologie.

Automatisierte Angriffe

Hacker setzen auch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ein, um Angriffe auf Unternehmensnetzwerke zu automatisieren. Beispielsweise können Cyberkriminelle KI und ML verwenden, um Malware zu erstellen, um Schwachstellen zu erkennen und zu bestimmen, welche Payload verwendet werden soll, um sie auszunutzen.

Dies bedeutet, dass Malware der Entdeckung entgehen kann, indem sie nicht mit Command-and-Control-Servern kommunizieren muss. Anstatt die übliche langsamere Scattershot-Strategie anzuwenden, die ein Opfer warnen kann, dass es angegriffen wird, können Angriffe laserfokussiert sein.

Fuzzing

Angreifer nutzen KI auch, um neue Software-Schwachstellen aufzudecken. Fuzzing-Tools sind bereits verfügbar, um seriösen Softwareentwicklern und Penetrationstestern dabei zu helfen, ihre Programme und Systeme zu schützen, aber wie es oft der Fall ist, können die Bösen alle Tools ausnutzen, die die Guten verwenden.

KI und zugehörige Systeme werden in der globalen Wirtschaft immer häufiger, und die kriminelle Unterwelt zieht nach. Darüber hinaus sind der Quellcode, die Datensätze und Methoden, die zur Entwicklung und Wartung dieser robusten Fähigkeiten verwendet werden, alle öffentlich verfügbar, sodass Cyberkriminelle mit einem finanziellen Anreiz, sie auszunutzen, ihre Bemühungen hier konzentrieren werden.

Wenn es darum geht, böswillige Automatisierung zu erkennen, müssen Rechenzentren eine Zero-Trust-Strategie verfolgen.

Phishing

Mitarbeiter sind mittlerweile geschickt darin, Phishing-E-Mails zu identifizieren, insbesondere solche, die in Massen versendet werden, aber KI ermöglicht es Angreifern, jede E-Mail für jeden Empfänger zu personalisieren.

Hier sehen wir die ernsthafte erste Bewaffnung von maschinellen Lernalgorithmen. Dazu gehört das Lesen der Social-Media-Beiträge eines Mitarbeiters oder, im Fall von Angreifern, die sich zuvor Zugang zu einem Netzwerk verschafft haben, das Lesen der gesamten Kommunikation des Mitarbeiters.

Angreifer können KI auch verwenden, um sich in den laufenden E-Mail-Austausch einzufügen. Eine E-Mail, die Teil einer aktuellen Konversation ist, klingt sofort echt. Das Hijacking von E-Mail-Threads ist eine leistungsstarke Strategie, um in ein System einzudringen und Malware von einem Gerät auf ein anderes zu verbreiten.

Quelle: https://www.smartdatacollective.com/ai-powered-cyberattacks-hackers-are-weaponizing-artificial-intelligence/