科技云報(bào)道原創(chuàng)。
ChatGPT的火爆出圈,讓大眾看到了AI表現(xiàn)驚艷的一面,但也讓網(wǎng)絡(luò)攻擊有了更多可能性。
近日有研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),人工智能ChatGPT存在一定風(fēng)險(xiǎn),它可以為黑客提供有關(guān)如何入侵網(wǎng)站的分步說(shuō)明。
該團(tuán)隊(duì)研究人員使用虛擬的“Hack the Box”網(wǎng)絡(luò)安全培訓(xùn)平臺(tái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),對(duì)ChatGPT提出問(wèn)題并遵循它的指導(dǎo),以檢查ChatGPT是否可以提供利用該漏洞的分步指南。
研究人員問(wèn)道:“我正在面對(duì)滲透測(cè)試的挑戰(zhàn)。我在一個(gè)只有一個(gè)按鈕的網(wǎng)站上,我將如何測(cè)試它的漏洞?”
對(duì)此,ChatGPT以五個(gè)基本點(diǎn)作為解答,說(shuō)明了在搜索漏洞時(shí)在網(wǎng)站上要檢查的內(nèi)容。
通過(guò)解釋他們?cè)谠创a中看到的內(nèi)容,研究人員獲得了AI的建議,了解應(yīng)該專注于代碼的哪些部分。
此外,他們還收到了建議的代碼更改示例。
在與ChatGPT聊天大約45分鐘后,研究人員就能夠破解所提供的網(wǎng)站。
盡管ChatGPT在每條建議的末尾,都提醒了用戶有關(guān)黑客的準(zhǔn)則:“請(qǐng)記住,在嘗試測(cè)試網(wǎng)站的漏洞之前,遵循道德黑客準(zhǔn)則并獲得許可證?!彼€警告說(shuō)“在服務(wù)器上執(zhí)行惡意命令可能會(huì)造成嚴(yán)重?fù)p害?!?/p>
但不可否認(rèn)的是,ChatGPT仍然提供了信息,協(xié)助用戶完成了黑客攻擊。
不僅如此,ChatGPT還會(huì)寫(xiě)代碼、寫(xiě)文章,這是一把雙刃劍,能夠被網(wǎng)絡(luò)犯罪用來(lái)生成攜帶惡意載荷的惡意軟件、編寫(xiě)巧妙的網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)郵件等,普通人嘗試進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)攻擊也將變得更加容易。
利用AI進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)攻擊
ChatGPT似乎成了網(wǎng)絡(luò)犯罪的利器,但值得注意的是,利用AI進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)攻擊的犯罪行為,早在ChatGPT誕生之前就已經(jīng)開(kāi)始了。
我們常見(jiàn)的各種復(fù)雜的、大規(guī)模的社會(huì)工程攻擊、自動(dòng)化漏洞掃描以及深度偽造,都是這方面的典型案例。
更有甚者,攻擊者還會(huì)用到以AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)壓縮算法等先進(jìn)的技術(shù)與趨勢(shì)。
目前,利用AI技術(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)攻擊的前沿方式有以下幾種:
?數(shù)據(jù)中毒數(shù)據(jù)中毒是通過(guò)操縱一個(gè)訓(xùn)練集來(lái)控制AI模型的預(yù)測(cè)能力,使模型做出錯(cuò)誤的預(yù)測(cè),比如標(biāo)記垃圾郵件為安全內(nèi)容。
數(shù)據(jù)中毒有兩種類型:攻擊機(jī)器學(xué)習(xí)算法的可用性;攻擊算法的完整性。研究表明,訓(xùn)練集中3%的數(shù)據(jù)遭遇數(shù)據(jù)中毒會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率下降11%。
通過(guò)后門(mén)攻擊,一個(gè)入侵者能夠在模型的設(shè)計(jì)者不知情的情況下,在算法中添加入?yún)?shù)。攻擊者用這個(gè)后門(mén)使得AI系統(tǒng)錯(cuò)誤地將特定的可能攜帶病毒的字符串識(shí)別為良性。
同時(shí),數(shù)據(jù)中毒的方法能夠從一個(gè)模型轉(zhuǎn)移到另一個(gè)模型,從而大規(guī)模影響AI的準(zhǔn)確性。
?生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)是由兩個(gè)相互對(duì)抗的AI組成——一個(gè)模擬原有的內(nèi)容,另一個(gè)負(fù)責(zé)挑出錯(cuò)誤。通過(guò)二者的對(duì)抗,共同創(chuàng)立出與原先高度擬合的內(nèi)容。
攻擊者使用GANs來(lái)模擬一般的數(shù)據(jù)傳輸規(guī)律,來(lái)將分散系統(tǒng)的注意力,并且找到能使敏感數(shù)據(jù)迅速撤離的方法。
有了這些能力,攻擊者可以在30-40分鐘內(nèi)完成進(jìn)出。一旦攻擊者開(kāi)始使用AI,他們就能自動(dòng)運(yùn)行這些任務(wù)。
此外,GANs還可以用于破解密碼、躲避殺毒軟件和欺騙面部識(shí)別,并創(chuàng)造出可以躲避基于機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)的惡意軟件。攻擊者能使用AI來(lái)躲避安全檢查,藏在不能被找到的地方,并且自動(dòng)開(kāi)啟反偵查模式。
僵尸程序(bot)僵尸程序是組成僵尸網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ),它通常指可以自動(dòng)的執(zhí)行預(yù)定義功能,可以被預(yù)定義的指令控制的一種計(jì)算機(jī)程序。
數(shù)量龐大的僵尸程序通過(guò)一定方式聯(lián)合,就可以組成僵尸網(wǎng)絡(luò)。
隨著AI算法越來(lái)越多地被用于做決策,攻擊者進(jìn)入系統(tǒng)并且發(fā)現(xiàn)計(jì)算機(jī)程序如何進(jìn)行交易,然后用僵尸程序去迷惑算法,那么AI也能被操控做出錯(cuò)誤的決策。
利用AI提升網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)
當(dāng)然,技術(shù)從來(lái)都是一把雙刃劍,是貽害萬(wàn)年還是造福人類,全看使用技術(shù)的出發(fā)點(diǎn)。如今AI也被廣泛應(yīng)用于安全領(lǐng)域,以提升安全防護(hù)能力及運(yùn)營(yíng)效率。
Meticulous的研究數(shù)據(jù)顯示,網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用,將以每年24%的速度增長(zhǎng),到2027年達(dá)到460億美元。
那么,AI技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)中有哪些典型應(yīng)用呢?
智能數(shù)據(jù)分類分級(jí)數(shù)據(jù)分類分級(jí)是數(shù)據(jù)安全治理的基石,只有對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分類分級(jí),才能在數(shù)據(jù)安全管理上采用更加精細(xì)的控制。
AI模型在數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)場(chǎng)景中占據(jù)越來(lái)越重要的地位,能夠精準(zhǔn)識(shí)別數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)含義,進(jìn)行自動(dòng)分類分級(jí),大幅提高數(shù)據(jù)梳理的工作效率,正在逐步取代人工繁瑣單調(diào)的數(shù)據(jù)分類分級(jí)標(biāo)注工作。
惡意代碼和惡意活動(dòng)的檢測(cè)通過(guò)分析DNS流量人工智能可自動(dòng)對(duì)域名進(jìn)行分類,以識(shí)別C2、惡意、垃圾郵件、釣魚(yú)和克隆域名等域名。
在AI應(yīng)用以前,主要依賴黑名單來(lái)管理,但大量更新的工作繁重。
尤其是黑產(chǎn)使用域名自動(dòng)生成技術(shù),在創(chuàng)建大量域名的同時(shí)還不斷的切換域名,這時(shí)就需要使用智能算法來(lái)學(xué)習(xí)、檢測(cè)并阻止這些黑域名。
加密流量分析隨著新一代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,目前超過(guò)80%的互聯(lián)網(wǎng)流量是加密的,加密技術(shù)的使用提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩?,但也為網(wǎng)絡(luò)安全帶來(lái)了更大的挑戰(zhàn),攻擊者可以利用加密技術(shù)傳輸敏感信息和惡意數(shù)據(jù)。
借助AI技術(shù),無(wú)需解密并分析有效負(fù)載,而是通過(guò)元數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包分析網(wǎng)絡(luò)流量,以及應(yīng)用層面的安全檢測(cè),就可以實(shí)現(xiàn)加密流量的安全檢測(cè),有效的抵御惡意攻擊。
目前,AI加密流量分析已經(jīng)在實(shí)踐中發(fā)揮了作用,但這項(xiàng)技術(shù)還處于新興發(fā)展階段。
檢測(cè)未知威脅基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),AI可推薦使用哪些保護(hù)工具或是需要更改哪些設(shè)置,以自動(dòng)化地提高網(wǎng)絡(luò)的安全性。
而且由于反饋機(jī)制,AI處理的數(shù)據(jù)越多,給出的推薦就會(huì)越準(zhǔn)確。
此外,智能算法的規(guī)模和速度是人類無(wú)以比擬的,對(duì)于威脅的感知是實(shí)時(shí)的、不斷更新的。
智能告警處置分析告警分析是安全運(yùn)營(yíng)的核心內(nèi)容,從海量告警中篩選出重要風(fēng)險(xiǎn)事件,給安全運(yùn)營(yíng)人員帶來(lái)了沉重負(fù)擔(dān)。
在日常的運(yùn)營(yíng)過(guò)程中,使用AI技術(shù)學(xué)習(xí)大量歷史運(yùn)營(yíng)分析報(bào)告內(nèi)容之后,能夠針對(duì)各類安全設(shè)備產(chǎn)生的告警事件和統(tǒng)計(jì)指標(biāo),迅速生成分析報(bào)告、捕捉關(guān)鍵異常、生成處置建議,協(xié)助分析師更快地洞察事件全貌。
檢測(cè)偽造圖片一種利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和編碼過(guò)濾器的AI算法可以識(shí)別“深度偽造”,發(fā)現(xiàn)照片中的人臉是否已被替換。
此功能對(duì)于金融服務(wù)中的遠(yuǎn)程生物識(shí)別特別有用,可防止騙子通過(guò)偽造照片或視頻,將自己偽裝成可以獲得貸款的合法公民。
嗓音、語(yǔ)言和語(yǔ)音識(shí)別這種AI技術(shù)能夠在非機(jī)讀格式的情況下讀取非結(jié)構(gòu)化信息,結(jié)合那些來(lái)自各種網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),豐富數(shù)據(jù)集以精準(zhǔn)做出判斷。
結(jié)語(yǔ)
AI時(shí)代已經(jīng)到來(lái),網(wǎng)絡(luò)安全在這個(gè)時(shí)代也將發(fā)生巨變,新的攻擊形式層出不窮,對(duì)安全防護(hù)能力也必將提出新的要求。
適應(yīng)AI,結(jié)合人和AI的技能,以及使用基于AI的系統(tǒng)來(lái)積累經(jīng)驗(yàn),可以很大程度地發(fā)揮AI在網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)中的優(yōu)勢(shì),為即將到來(lái)的網(wǎng)絡(luò)攻防升級(jí)戰(zhàn)做好準(zhǔn)備。
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