האיום הולך וגובר על ארגונים – שימוש פוגעני בבינה מלאכותית במתקפות סייבר

התחמקות מהגנות מסורתיות עם תוכנות זדוניות המופעלות על ידי בינה מלאכותית

יישום פוגעני נפוץ של AI באבטחת סייבר כרוך ביצירת תוכנות זדוניות שיכולות להתחמק מזיהוי על ידי תוכנת אנטי-וירוס מסורתית. במחקר פורץ דרך, בינואר 2023, חוקרים ממעבדת הבינה המלאכותית הפוגענית באוניברסיטת אוקספורד חשפו את "DeepMalware", זן חדש של תוכנות זדוניות שנוצרו באמצעות רשתות יריביות. DeepMalware מתפתחת ומסתגלת כל הזמן, מה שהופך את זה למאתגר מאוד עבור תוכניות אנטי-וירוס לעמוד בקצב עם הגרסאות המשתנות ללא הרף.

התקפות מותאמות: דיוג משופר בינה מלאכותית

מגמה מדאיגה נוספת היא השימוש ב-AI להפעלת התקפות פישינג ממוקדות במיוחד. במאמץ משותף בין חוקרים מסין ומארצות הברית, הוצגה בפברואר 2023 טכניקת "DeepPhish". DeepPhish משתמשת באלגוריתמים של בינה מלאכותית כדי ליצור מיילים דיוגים בעלי מראה אותנטי המותאמים אישית לניצול המידע וההעדפות האישיות של הנמען. גישה מותאמת אישית זו מגדילה משמעותית את הסבירות שהמטרה תיפול להטעיה ותלחץ על קישורים זדוניים.

ניצול נקודות תורפה ללא תיקון: התקפות אפס-יום המופעלות על ידי בינה מלאכותית

בינה מלאכותית ממונפת גם להפעלת התקפות ביום אפס, תוך ניצול נקודות תורפה בתוכנות שאינן ידועות לספק התוכנה. התקפות אלו מהוות אתגר משמעותי למגנים, מכיוון שאין תיקון זמין כדי להתמודד עם הניצול. במהלך מרץ 2023 חוקרים מארצות הברית וישראל חשפו שיטת תקיפה חדשה של יום אפס, תוך שימוש בבינה מלאכותית כדי לזהות ולנצל פגיעות ב-Microsoft Windows. פיתוח זה מדגיש את הצורך בהגנות פרואקטיביות מפני איומים מתקדמים אלו.

אמצעי הגנה מפני התקפות המונעות בינה מלאכותית

ככל שהשימוש ב-AI במתקפות סייבר ממשיך להתפתח, על ארגונים להתמודד עם האתגרים הגוברים וליישם פתרונות אבטחה מתקדמים כדי להפחית את הסיכונים.

לכל טכנולוגיה חדשה, יש זמן רצוף של התהוות והתפתחות, חברות האבטחה מודעות לכך ומשקיעות משאבים משמעותיים כדי לפתח פתרונות שיכולים להתמודד עם הגידול הצפוי של התקפות סייבר מבוססות AI. בינתיים,  להלן מספר אסטרטגיות מפתח שכדאי לקחת בחשבון:

1. עדכן תוכנה באופן קבוע:  באמצעות פרישה ויישום מיידי של תיקוני תוכנה ועדכוני תוכנה, ארגונים יכולים למזער את הסיכון ליפול קורבן להתקפות של יום אפס. עדכונים שוטפים עוזרים לחזק את הגנות המערכת מפני פגיעויות ידועות.

• אימוץ כלים לזיהוי איומים מבוססים בינה מלאכותית: שימוש בפתרון אבטחה מקיף הממנף זיהוי איומים המופעל על ידי בינה מלאכותית מאפשר זיהוי יזום ומניעה של פעילויות זדוניות. מערכות מתקדמות אלו יכולות לנתח ולהגיב ביעילות לאיומים המתעוררים בזמן אמת.

• טיפוח מודעות סייבר ולימוד שיטות עבודה בטוחות: למדו את העובדים על שיטות עבודה מומלצות לאבטחת סייבר מתוך הכרה בכך שהעובדים הם לרוב החולייה החלשה ביותר בשרשרת אבטחת הסייבר, ארגונים צריכים לספק הכשרה יסודית על זיהוי והימנעות של התקפות דיוג. על העובדים להיות מצוידים בידע ובמיומנויות לזהות מיילים חשודים ולטפל במידע רגיש באחריות.

• יישום ניטור רשת חזק: ניטור מתמיד של תעבורת רשת לסימנים לפעילות חשודה יכול לאפשר לארגונים לזהות ולהגיב במהירות להתקפות אפשריות. זיהוי מוקדם מאפשר התערבות והפחתה בזמן, תוך מזעור ההשפעה הפוטנציאלית של תקיפה המונעת בינה מלאכותית.

• יישום אמצעי אבטחת נתונים חזקים: שימוש בטכניקות הצפנה, הטמעת בקרות גישה, גיבוי שוטף של נתונים והבטחת עמידה בתקנות הגנת הנתונים הרלוונטיות. על ידי אבטחת נתונים במנוחה ובמעבר, ארגונים יכולים לצמצם את הנזק הפוטנציאלי הנגרם על ידי התקפות המופעלות באמצעות בינה מלאכותית ולשמור על שלמות וסודיות המידע שלהם.

לסיכום, ההתקדמות המהירה של טכנולוגיית AI הציגה אתגרים, מורכבויות וסיכונים חדשים בתחום אבטחת הסייבר. תוקפי סייבר ממנפים יותר ויותר יכולות בינה מלאכותית כדי לפתח טקטיקות התקפיות מתוחכמות וחמקניות. התקפות דיוג ממוקדות וניצול פרצות יום אפס הפכו לנפוצים יותר, מה שמציב אתגרים משמעותיים עבור ארגונים ברחבי העולם.

הופעתן של תוכנות זדוניות המופעלות על ידי בינה מלאכותית, יצרה צורך דחוף של ארגונים לתעדף אבטחת סייבר ולנקוט בצעדים יזומים כדי להתגונן מפני איומים אלו.

כדי להילחם ביעילות באיומי סייבר המונעים על ידי בינה מלאכותית, ארגונים חייבים קודם כל להישאר מעודכנים לגבי ההתפתחויות האחרונות בטכנולוגיית AI ויישומה בטקטיקות אבטחת סייבר התקפיות וליישם אמצעים יזומים כדי להגן על נכסיהם. באמצעות שמירה על מידע, מינוף מערכות הגנה המופעלות על ידי בינה מלאכותית וקידום תרבות של מודעות לאבטחת סייבר, ארגונים יכולים לחזק את חוסנם מול הנוף המתפתח של איומי סייבר מופעלי בינה מלאכותית ולהבטיח את בטיחות הנתונים היקרים שלהם.