Es gibt viele Sicherheitsbedrohungen, denen wir im Netzwerk ausgesetzt sein können. Hacker suchen ständig nach einer Möglichkeit, Benutzer anzugreifen, Systeme zu infizieren und so einen Gewinn zu erzielen. Obwohl sich die Sicherheitstools verbessern und wir immer mehr Möglichkeiten haben, uns zu schützen, ist die Wahrheit, dass Cyberkriminelle auch ihre Angriffstechniken perfektionieren. In diesem Artikel werden wir sehen, wie sie künstliche Intelligenz verwenden, um anzugreifen.
Künstliche Intelligenz für Netzwerkangriffe
Wie wir sagen, verwenden Cyberkriminelle auch ausgefeiltere Werkzeuge und Techniken, um ihre Ziele zu erreichen. Und ja, künstliche Intelligenz ist auch eine Ressource, die zunehmend dazu verwendet wird, Computer zu infizieren, Informationen zu stehlen und letztendlich die Sicherheit zu gefährden.
Jetzt haben eine Reihe von Computersicherheitsexperten einen Bericht vorgelegt, in dem dargelegt wird, wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zur Durchführung von Cyberangriffen eingesetzt werden können. Sie können sich Sicherheitsmaßnahmen entziehen und potenzielle vorhandene Sicherheitslücken angreifen.
Laut Elham Tabassi, einem der Forscher, können Angreifer mithilfe künstlicher Intelligenz der Entdeckung entgehen, sich dort verstecken, wo sie nicht gefunden werden können, und sich automatisch an Gegenmaßnahmen anpassen.
Angriffstechniken mit KI und maschinellem Lernen
Eine der Techniken, mit denen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ins Spiel kommen, ist die Datenvergiftung. Dies dient dazu, einen Trainingsdatensatz zu manipulieren, um das Vorhersageverhalten eines irreführenden und schlecht benommenen trainierten Modells zu steuern, z. B. das Markieren von Spam-E-Mails als sicheren Inhalt.
Laut Sicherheitsforschern gibt es außerdem zwei Arten von Datenvergiftungen: Angriffe, die auf die Verfügbarkeit eines Algorithmus für maschinelles Lernen abzielen, und Angriffe, die auf dessen Integrität abzielen. Untersuchungen zeigen, dass eine Vergiftung von 3% aus dem Trainingsdatensatz zu einem Rückgang der Genauigkeit um 11% führt.
Sie erwähnen auch die generativen Netzwerke der Konfrontation. Es handelt sich im Grunde genommen um zwei künstliche Intelligenzsysteme, die sich gegenüberstehen: eines, das den ursprünglichen Inhalt simuliert, und eines, das seine Fehler erkennt. Indem sie miteinander konkurrieren, erstellen sie gemeinsam Inhalte, die überzeugend genug sind, um als Original zu gelten.
Diese generativen Konfrontationsnetzwerke könnten verwendet werden, um Passwörter zu knacken, der Erkennung von Malware zu entgehen oder die Gesichtserkennung zu betrügen.
Ein weiteres hervorzuhebendes Problem ist die Möglichkeit, Bots durch künstliche Intelligenz zu manipulieren. Angreifer können Modelle missbrauchen, um Angriffe auszuführen oder Algorithmen zu täuschen.
Kurz gesagt, künstliche Intelligenz hilft Hackern auch bei Angriffen. Es ist wichtig, dass wir uns angemessen schützen, dass wir unsere Ausrüstung auf dem neuesten Stand halten und dass wir besonders den gesunden Menschenverstand pflegen. Auf diese Weise vermeiden wir, Opfer sehr unterschiedlicher Angriffe zu werden, die uns gefährden.
