AIని ఉపయోగించి ఆటోమేటెడ్ సైబర్టాక్లు: యంత్రాలు సైబర్ నేరస్థులుగా మారినప్పుడు
AIని ఉపయోగించి ఆటోమేటెడ్ సైబర్టాక్లు: యంత్రాలు సైబర్ నేరస్థులుగా మారినప్పుడు
AIని ఉపయోగించి ఆటోమేటెడ్ సైబర్టాక్లు: యంత్రాలు సైబర్ నేరస్థులుగా మారినప్పుడు
- రచయిత గురించి:
- సెప్టెంబర్ 30, 2022
అంతర్దృష్టి సారాంశం
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) సైబర్ సెక్యూరిటీలో సిస్టమ్లను రక్షించడానికి మరియు సైబర్టాక్లను అమలు చేయడానికి ఎక్కువగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి. డేటా మరియు ప్రవర్తనల నుండి నేర్చుకునే వారి సామర్థ్యం సిస్టమ్ దుర్బలత్వాలను గుర్తించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, కానీ ఈ అల్గారిథమ్ల వెనుక ఉన్న మూలాన్ని కనుగొనడం కష్టతరం చేస్తుంది. సైబర్క్రైమ్లో AI యొక్క ఈ అభివృద్ధి చెందుతున్న ప్రకృతి దృశ్యం IT నిపుణులలో ఆందోళనలను పెంచుతుంది, అధునాతన రక్షణ వ్యూహాలు అవసరం మరియు ప్రభుత్వాలు మరియు కంపెనీలు సైబర్ సెక్యూరిటీని ఎలా చేరుకుంటాయనే విషయంలో గణనీయమైన మార్పులకు దారితీయవచ్చు.
AI సందర్భాన్ని ఉపయోగించి ఆటోమేటెడ్ సైబర్టాక్లు
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు ML దాదాపుగా అన్ని టాస్క్లను ఆటోమేట్ చేయగల సామర్థ్యాన్ని నిర్వహిస్తాయి, పునరావృత ప్రవర్తన మరియు నమూనాల నుండి నేర్చుకోవడం, సిస్టమ్లోని దుర్బలత్వాలను గుర్తించడానికి శక్తివంతమైన సాధనం. మరీ ముఖ్యంగా, అల్గారిథమ్ వెనుక ఉన్న వ్యక్తిని లేదా ఎంటిటీని గుర్తించడం AI మరియు ML సవాలుగా మారాయి.
2022లో, సైబర్ సెక్యూరిటీపై US సెనేట్ ఆర్మ్డ్ సర్వీసెస్ సబ్కమిటీ సందర్భంగా, మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క చీఫ్ సైంటిఫిక్ ఆఫీసర్ ఎరిక్ హోర్విట్జ్, సైబర్టాక్లను ఆటోమేట్ చేయడానికి కృత్రిమ మేధస్సు (AI)ని "ప్రమాదకర AI"గా ఉపయోగించడాన్ని ప్రస్తావించారు. సైబర్టాక్ AI ఆధారితదో కాదో నిర్ధారించడం కష్టమని అతను హైలైట్ చేశాడు. అదేవిధంగా, ఆ మెషీన్ లెర్నింగ్ (ML) సైబర్టాక్లకు సహాయం చేయడానికి ఉపయోగించబడుతోంది; ML సాధారణంగా ఉపయోగించే పదాలు మరియు పాస్వర్డ్లను బాగా హ్యాక్ చేయడానికి వాటిని రూపొందించడంలో వ్యూహాలను తెలుసుకోవడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
సైబర్ సెక్యూరిటీ సంస్థ డార్క్ట్రేస్ చేసిన సర్వేలో IT మేనేజ్మెంట్ బృందాలు సైబర్ నేరాలలో AI యొక్క సంభావ్య వినియోగం గురించి ఎక్కువగా ఆందోళన చెందుతున్నాయని కనుగొన్నారు, 96 శాతం మంది ప్రతివాదులు ఇప్పటికే సాధ్యమైన పరిష్కారాలను పరిశోధిస్తున్నారని సూచిస్తున్నారు. ఐటి భద్రతా నిపుణులు సైబర్టాక్ పద్ధతుల్లో ransomware మరియు ఫిషింగ్ నుండి మరింత క్లిష్టమైన మాల్వేర్లకు మారుతున్నట్లు భావిస్తున్నారు, వాటిని గుర్తించడం మరియు మళ్లించడం కష్టం. AI-ప్రారంభించబడిన సైబర్ క్రైమ్ యొక్క సంభావ్య ప్రమాదం ML మోడల్లలో పాడైన లేదా మానిప్యులేట్ చేయబడిన డేటాను ప్రవేశపెట్టడం.
క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ మరియు ఎడ్జ్ AIకి మద్దతు ఇవ్వడానికి ప్రస్తుతం అభివృద్ధి చేస్తున్న సాఫ్ట్వేర్ మరియు ఇతర సాంకేతికతలపై ML దాడి ప్రభావం చూపుతుంది. తగినంత శిక్షణ డేటా మైనారిటీ సమూహాలను తప్పుగా ట్యాగ్ చేయడం లేదా అట్టడుగు వర్గాలను లక్ష్యంగా చేసుకోవడానికి ప్రిడిక్టివ్ పోలీసింగ్ను ప్రభావితం చేయడం వంటి అల్గారిథమ్ పక్షపాతాలను కూడా మళ్లీ అమలు చేస్తుంది. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ సూక్ష్మమైన కానీ వినాశకరమైన సమాచారాన్ని సిస్టమ్లలోకి ప్రవేశపెట్టగలదు, ఇది దీర్ఘకాలిక పరిణామాలను కలిగి ఉంటుంది.
విఘాతం కలిగించే ప్రభావం
సైబర్ కిల్ చైన్ (విజయవంతమైన సైబర్టాక్ని ప్రారంభించడానికి చేసిన టాస్క్ల చెక్లిస్ట్)పై జార్జ్టౌన్ యూనివర్శిటీ పరిశోధకుల అధ్యయనం ML నుండి నిర్దిష్ట ప్రమాదకర వ్యూహాలు లాభపడవచ్చని చూపించింది. ఈ పద్ధతుల్లో స్పియర్ఫిషింగ్ (నిర్దిష్ట వ్యక్తులు మరియు సంస్థలకు సంబంధించిన ఇ-మెయిల్ స్కామ్లు), IT ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్లలోని బలహీనతలను గుర్తించడం, నెట్వర్క్లలో హానికరమైన కోడ్ను బట్వాడా చేయడం మరియు సైబర్ సెక్యూరిటీ సిస్టమ్ల ద్వారా గుర్తించకుండా నివారించడం వంటివి ఉన్నాయి. మెషిన్ లెర్నింగ్ సోషల్ ఇంజినీరింగ్ దాడులు విజయవంతం అయ్యే అవకాశాలను కూడా పెంచుతుంది, ఇక్కడ ప్రజలు సున్నితమైన సమాచారాన్ని బహిర్గతం చేయడం లేదా ఆర్థిక లావాదేవీల వంటి నిర్దిష్ట చర్యలను చేయడం ద్వారా మోసగించబడతారు.
అదనంగా, సైబర్ కిల్ చైన్ కొన్ని ప్రక్రియలను ఆటోమేట్ చేయగలదు, వీటిలో:
- విస్తృతమైన నిఘా - స్వయంప్రతిపత్త స్కానర్లు లక్ష్య నెట్వర్క్ల నుండి సమాచారాన్ని సేకరిస్తాయి, వాటి కనెక్ట్ చేయబడిన సిస్టమ్లు, రక్షణలు మరియు సాఫ్ట్వేర్ సెట్టింగ్లు ఉన్నాయి.
- విస్తారమైన ఆయుధీకరణ - AI సాధనాలు అవస్థాపనలో బలహీనతలను గుర్తిస్తాయి మరియు ఈ లొసుగులను చొచ్చుకుపోయేలా కోడ్ను సృష్టిస్తాయి. ఈ స్వయంచాలక గుర్తింపు నిర్దిష్ట డిజిటల్ పర్యావరణ వ్యవస్థలు లేదా సంస్థలను కూడా లక్ష్యంగా చేసుకోవచ్చు.
- డెలివరీ లేదా హ్యాకింగ్ - వేలాది మంది వ్యక్తులను లక్ష్యంగా చేసుకోవడానికి స్పియర్ఫిషింగ్ మరియు సోషల్ ఇంజినీరింగ్ని అమలు చేయడానికి ఆటోమేషన్ని ఉపయోగించే AI సాధనాలు.
2023 నాటికి, కాంప్లెక్స్ కోడ్ రాయడం ఇప్పటికీ మానవ ప్రోగ్రామర్ల పరిధిలోనే ఉంది, అయితే యంత్రాలు కూడా ఈ నైపుణ్యాన్ని సంపాదించడానికి ఎక్కువ కాలం ఉండదని నిపుణులు భావిస్తున్నారు. డీప్మైండ్ యొక్క ఆల్ఫాకోడ్ అటువంటి అధునాతన AI సిస్టమ్లకు ఒక ప్రముఖ ఉదాహరణ. ఇది నమూనాలను తెలుసుకోవడానికి మరియు ఆప్టిమైజ్ చేసిన కోడ్ పరిష్కారాలను రూపొందించడానికి పెద్ద మొత్తంలో కోడ్లను విశ్లేషించడం ద్వారా ప్రోగ్రామర్లకు సహాయం చేస్తుంది
AIని ఉపయోగించి ఆటోమేటెడ్ సైబర్టాక్ల యొక్క చిక్కులు
AIని ఉపయోగించి ఆటోమేటెడ్ సైబర్టాక్ల యొక్క విస్తృత చిక్కులు వీటిని కలిగి ఉండవచ్చు:
- ఆటోమేటెడ్ సైబర్టాక్లను గుర్తించి ఆపడానికి అధునాతన సైబర్ సొల్యూషన్లను అభివృద్ధి చేయడానికి కంపెనీలు తమ సైబర్ డిఫెన్స్ బడ్జెట్లను మరింతగా పెంచుకుంటున్నాయి.
- కార్పొరేట్ మరియు ప్రభుత్వ రంగ వ్యవస్థలపై రహస్యంగా దాడి చేయగల అల్గారిథమ్లను రూపొందించడానికి ML పద్ధతులను అధ్యయనం చేస్తున్న సైబర్ నేరస్థులు.
- బాగా ఆర్కెస్ట్రేట్ చేయబడిన మరియు ఒకేసారి బహుళ సంస్థలను లక్ష్యంగా చేసుకునే సైబర్టాక్ల సంఘటనలు పెరిగాయి.
- ప్రమాదకర AI సాఫ్ట్వేర్ సైనిక ఆయుధాలు, యంత్రాలు మరియు ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ కమాండ్ సెంటర్ల నియంత్రణను స్వాధీనం చేసుకోవడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
- పబ్లిక్ మరియు ప్రైవేట్ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్లను తీసివేయడానికి కంపెనీ సిస్టమ్లలో చొరబడటానికి, సవరించడానికి లేదా దోపిడీ చేయడానికి ఉపయోగించబడే ప్రమాదకర AI సాఫ్ట్వేర్.
- కొన్ని ప్రభుత్వాలు వారి సంబంధిత జాతీయ సైబర్ సెక్యూరిటీ ఏజెన్సీల నియంత్రణ మరియు రక్షణలో తమ దేశీయ ప్రైవేట్ రంగానికి సంబంధించిన డిజిటల్ రక్షణలను సమర్థవంతంగా పునర్వ్యవస్థీకరిస్తాయి.
పరిగణించవలసిన ప్రశ్నలు
- AI-ప్రారంభించబడిన సైబర్టాక్ల యొక్క ఇతర సంభావ్య పరిణామాలు ఏమిటి?
- మరి అలాంటి దాడులకు కంపెనీలు ఎలా సిద్ధం అవుతాయి?
అంతర్దృష్టి సూచనలు
ఈ అంతర్దృష్టి కోసం క్రింది ప్రసిద్ధ మరియు సంస్థాగత లింక్లు సూచించబడ్డాయి: