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    別怪ChatGPT,AI黑客攻擊早已開始

    科技云報道原創(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,它可以為黑客提供有關(guān)如何入侵網(wǎng)站的分步說明。

    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)平臺進(jìn)行實(shí)驗(yàn),對ChatGPT提出問題并遵循它的指導(dǎo),以檢查ChatGPT是否可以提供利用該漏洞的分步指南。

    研究人員問道:“我正在面對滲透測試的挑戰(zhàn)。我在一個只有一個按鈕的網(wǎng)站上,我將如何測試它的漏洞?”

    對此,ChatGPT以五個基本點(diǎn)作為解答,說明了在搜索漏洞時在網(wǎng)站上要檢查的內(nèi)容。

    通過解釋他們在源代碼中看到的內(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:“請記住,在嘗試測試網(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“在服務(wù)器上執(zhí)行惡意命令可能會造成嚴(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還會寫代碼、寫文章,這是一把雙刃劍,能夠被網(wǎng)絡(luò)犯罪用來生成攜帶惡意載荷的惡意軟件、編寫巧妙的網(wǎng)絡(luò)釣魚郵件等,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)開始了。

    我們常見的各種復(fù)雜的、大規(guī)模的社會工程攻擊、自動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,攻擊者還會用到以AI驅(qū)動的數(shù)據(jù)壓縮算法等先進(jìn)的技術(shù)與趨勢。

    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)中毒是通過操縱一個訓(xùn)練集來控制AI模型的預(yù)測能力,使模型做出錯誤的預(yù)測,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)中毒會導(dǎo)致預(yù)測準(zhǔn)確率下降11%。

    通過后門攻擊,一個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)。攻擊者用這個后門使得AI系統(tǒng)錯誤地將特定的可能攜帶病毒的字符串識別為良性。

    同時,數(shù)據(jù)中毒的方法能夠從一個模型轉(zhuǎn)移到另一個模型,從而大規(guī)模影響AI的準(zhǔn)確性。

    ?生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)

    生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)是由兩個相互對抗的AI組成——一個模擬原有的內(nèi)容,另一個負(fù)責(zé)挑出錯誤。通過二者的對抗,共同創(chuàng)立出與原先高度擬合的內(nèi)容。

    攻擊者使用GANs來模擬一般的數(shù)據(jù)傳輸規(guī)律,來將分散系統(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。一旦攻擊者開始使用AI,他們就能自動運(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別,并創(chuàng)造出可以躲避基于機(jī)器學(xué)習(xí)檢測的惡意軟件。攻擊者能使用AI來躲避安全檢查,藏在不能被找到的地方,并且自動開啟反偵查模式。

    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)從來都是一把雙刃劍,是貽害萬年還是造福人類,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,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

    數(shù)據(jù)分類分級是數(shù)據(jù)安全治理的基石,只有對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分類分級,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)安全分類分級場景中占據(jù)越來越重要的地位,能夠精準(zhǔn)識別數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)含義,進(jìn)行自動分類分級,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)分類分級標(biāo)注工作。

    惡意代碼和惡意活動的檢測

    通過分析DNS流量人工智能可自動對域名進(jìn)行分類,以識別C2、惡意、垃圾郵件、釣魚和克隆域名等域名。

    在AI應(yīng)用以前,主要依賴黑名單來管理,但大量更新的工作繁重。

    尤其是黑產(chǎn)使用域名自動生成技術(shù),在創(chuàng)建大量域名的同時還不斷的切換域名,這時就需要使用智能算法來學(xué)習(xí)、檢測并阻止這些黑域名。

    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裕矠榫W(wǎng)絡(luò)安全帶來了更大的挑戰(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),無需解密并分析有效負(fù)載,而是通過元數(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,就可以實(shí)現(xiàn)加密流量的安全檢測,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,給出的推薦就會越準(zhǔn)確。

    此外,智能算法的規(guī)模和速度是人類無以比擬的,對于威脅的感知是實(shí)時的、不斷更新的。

    智能告警處置分析

    告警分析是安全運(yùn)營的核心內(nèi)容,從海量告警中篩選出重要風(fēng)險事件,給安全運(yùn)營人員帶來了沉重負(fù)擔(dān)。

    在日常的運(yùn)營過程中,使用AI技術(shù)學(xué)習(xí)大量歷史運(yùn)營分析報告內(nèi)容之后,能夠針對各類安全設(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。

    檢測偽造圖片

    一種利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和編碼過濾器的AI算法可以識別“深度偽造”,發(fā)現(xiàn)照片中的人臉是否已被替換。

    此功能對于金融服務(wù)中的遠(yuǎn)程生物識別特別有用,可防止騙子通過偽造照片或視頻,將自己偽裝成可以獲得貸款的合法公民。

    嗓音、語言和語音識別

    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

    AI時代已經(jīng)到來,網(wǎng)絡(luò)安全在這個時代也將發(fā)生巨變,新的攻擊形式層出不窮,對安全防護(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,為即將到來的網(wǎng)絡(luò)攻防升級戰(zhàn)做好準(zhǔn)備。

    來源:科技云報道

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    2023-02-25
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