אָטאַמייטיד סייבעראַטאַקס ניצן אַי: ווען מאשינען ווערן סייבער קרימאַנאַלז

• וועגן דעם מחבר
• מחבר נאָמען

  קוואַנטומרון פאָרסייט
• סעפטעמבער קסנומקס, קסנומקס

ינסייט קיצער

קינסטלעך סייכל (AI) און מאַשין לערנען (ML) זענען ינקריסינגלי געניצט אין סייבערסעקוריטי, ביידע פֿאַר פּראַטעקטינג סיסטעמען און אין עקסאַקיוטינג סייבעראַטאַקס. זייער פיייקייט צו לערנען פון דאַטן און ביכייוויערז ינייבאַלז זיי צו ידענטיפיצירן סיסטעם וואַלנעראַביליטיז, אָבער אויך מאכט עס שווער צו שפּור די מקור הינטער די אַלגערידאַמז. די יוואַלווינג לאַנדשאַפט פון אַי אין סייבער קריימז רייזאַז קאַנסערנז צווישן IT עקספּערץ, ריקווייערז אַוואַנסירטע פאַרטיידיקונג סטראַטעגיעס און קען פירן צו באַטייַטיק ענדערונגען אין ווי גאַווערמאַנץ און קאָמפּאַניעס צוגאַנג סייבערסעקוריטי.

אָטאַמייטיד סייבעראַטאַקס ניצן אַי קאָנטעקסט

קינסטלעך סייכל און ML האַלטן די פיייקייט צו אָטאַמייט כּמעט אַלע טאַסקס, אַרייַנגערעכנט לערנען פון ריפּעטיטיוו נאַטור און פּאַטערנז, מאכן אַ שטאַרק געצייַג צו ידענטיפיצירן וואַלנעראַביליטיז אין אַ סיסטעם. מער ימפּאָרטאַנטלי, AI און ML מאַכן עס טשאַלאַנדזשינג צו געפֿינען אַ מענטש אָדער אַן ענטיטי הינטער אַ אַלגערידאַם.

אין 2022, בעשאַס די יו. ער כיילייטיד אַז עס איז שווער צו באַשליסן אויב אַ סייבעראַטטאַק איז אַי-געטריבן. סימילאַרלי, אַז מאַשין לערנען (ML) איז געניצט צו הילף סייבעראַטאַקס; ML איז געניצט צו לערנען קאַמאַנלי געוויינט ווערטער און סטראַטעגיעס אין קריייטינג פּאַסווערדז צו כאַק זיי בעסער. 

א יבערבליק פון די סייבערסעקוריטי פירמע Darktrace דיסקאַווערד אַז עס פאַרוואַלטונג טימז זענען ינקריסינגלי זארגן וועגן די פּאָטענציעל נוצן פון אַי אין סייבער קריימז, מיט 96 פּראָצענט פון ריספּאַנדאַנץ וואָס האָבן אָנווייַזן אַז זיי זענען שוין ריסערטשינג מעגלעך סאַלושאַנז. IT זיכערהייט עקספּערץ פילן אַ יבעררוק אין סייבעראַטטאַק מעטהאָדס פון ראַנסאָמוואַרע און פישינג צו מער קאָמפּליצירט מאַלוואַרע וואָס זענען שווער צו דעטעקט און אָפּנייגן. מעגלעך ריזיקירן פון אַי-ינייבאַלד סייבערקריימז איז די הקדמה פון פארדארבן אָדער מאַניפּיאַלייטיד דאַטן אין ML מאָדעלס.

אַ ML באַפאַלן קענען פּראַל אויף ווייכווארג און אנדערע טעקנאַלאַדזשיז וואָס זענען דערווייַל דעוועלאָפּעד צו שטיצן וואָלקן קאַמפּיוטינג און ברעג אַי. ניט גענוגיק טריינינג דאַטן קענען אויך שייַעך-ענפאָרס די אַלגערידאַם בייאַסיז אַזאַ ווי פאַלש טאַגינג מינאָריטעט גרופּעס אָדער ינפלואַנסינג פּרידיקטיוו פּאַליסינג צו ציל מאַרדזשאַנאַלייזד קהילות. קינסטלעך ינטעלליגענסע קענען באַקענען סאַטאַל אָבער דיזאַסטראַס אינפֿאָרמאַציע אין סיסטעמען, וואָס קען האָבן לאַנג-בלייַביק קאַנסאַקווענסאַז.

דיסראַפּטיוו פּראַל

א לערנען דורך געאָרגעטאָוון אוניווערסיטעט ריסערטשערז אויף די סייבער טייטן קייט (אַ טשעקליסט פון טאַסקס דורכגעקאָכט צו קאַטער אַ געראָטן סייבעראַטטאַק) געוויזן אַז ספּעציפיש אַפענסיוו סטראַטעגיעס קען נוץ פון ML. די מעטהאָדס אַרייַננעמען ספּעאַרפישינג (E- פּאָסט סקאַמז דירעקטעד צו ספּעציפיש מענטשן און אָרגאַנאַזיישאַנז), פּינפּוינטינג וויקנאַסאַז אין IT ינפראַסטראַקטשער, דעליווערינג בייזע קאָד אין נעטוואָרקס און ויסמיידן דיטעקשאַן דורך סייבערסעקוריטי סיסטעמען. מאַשין לערנען קענען אויך פאַרגרעסערן די גיכער פון הצלחה פון געזעלשאַפטלעך ינזשעניעריע אנפאלן, ווו מענטשן זענען פארפירט צו אַנטדעקן שפּירעוודיק אינפֿאָרמאַציע אָדער דורכפירן ספּעציפיש אַקשאַנז ווי פינאַנציעל טראַנזאַקשאַנז. 

אין אַדישאַן, די סייבער טייטן קייט קענען אָטאַמייט עטלעכע פּראַסעסאַז, אַרייַנגערעכנט: 

• ברייט סערוויילאַנס - אָטאַנאַמאַס סקאַנערז קאַלעקטינג אינפֿאָרמאַציע פון ​​ציל נעטוואָרקס, אַרייַנגערעכנט זייער פארבונדן סיסטעמען, דיפענסיז און ווייכווארג סעטטינגס. 
• וואַסט וועפּאַניזאַטיאָן - אַי מכשירים וואָס ידענטיפיצירן וויקנאַסאַז אין ינפראַסטראַקטשער און שאַפֿן קאָד צו ינפילטרירן די לופּכאָולז. די אָטאַמייטיד דיטעקשאַן קענען אויך ציל ספּעציפיש דיגיטאַל יקאָוסיסטאַמז אָדער אָרגאַנאַזיישאַנז. 
• עקספּרעס אָדער כאַקינג - אַי מכשירים ניצן אָטאַמיישאַן צו ויספירן ספּעאַרפישינג און געזעלשאַפטלעך ינזשעניעריע צו ציל טויזנטער פון מענטשן. 

זינט 2023, שרייבן קאָמפּלעקס קאָד איז נאָך אין די מעלוכע פון ​​מענטש פּראָוגראַמערז, אָבער עקספּערץ גלויבן אַז עס וועט נישט זיין לאַנג איידער מאשינען קריגן דעם בקיעס אויך. DeepMind's AlphaCode איז אַ באַוווסט ביישפּיל פון אַזאַ אַוואַנסירטע אַי סיסטעמען. עס אַסיס פּראָוגראַמערז דורך אַנאַלייזינג גרויס אַמאַונץ פון קאָד צו לערנען פּאַטערנז און דזשענערייט אָפּטימיזעד קאָד סאַלושאַנז

ימפּלאַקיישאַנז פון אָטאַמייטיד סייבעראַטאַקס ניצן אַי

ברייטער ימפּלאַקיישאַנז פון אָטאַמייטיד סייבעראַטאַקס ניצן אַי קען אַרייַננעמען: 

• קאָמפּאַניעס דיפּאַנינג זייער סייבער פאַרטיידיקונג באַדזשיץ צו אַנטוויקלען אַוואַנסירטע סייבער סאַלושאַנז צו דעטעקט און האַלטן אָטאַמייטיד סייבעראַטאַקס.
• סייבער קרימינאַלס לערנען ML מעטהאָדס צו שאַפֿן אַלגערידאַמז וואָס קענען בעסאָד באַפאַלן פֿירמע און עפנטלעך סעקטאָר סיסטעמען.
• געוואקסן ינסאַדאַנץ פון סייבעראַטאַקס וואָס זענען געזונט אָרקעסטרייטיד און ציל קייפל אָרגאַנאַזיישאַנז אַלע אין אַמאָל.
• אַפענסיוו אַי ווייכווארג געניצט צו אָנכאַפּן קאָנטראָל פון מיליטעריש וועפּאַנז, מאשינען און ינפראַסטראַקטשער באַפֿעלן סענטערס.
• אַפענסיוו אַי ווייכווארג געניצט צו ינפילטרירן, מאָדיפיצירן אָדער גווורע אַ פירמע 'ס סיסטעמען צו נעמען אַראָפּ ציבור און פּריוואַט ינפראַסטראַקטשער. 
• עטלעכע גאַווערמאַנץ פּאַטענטשאַלי ריאָרגאַנייזינג די דיגיטאַל דיפענסיז פון זייער דינער פּריוואַט סעקטאָר אונטער די קאָנטראָל און שוץ פון זייער ריספּעקטיוו נאציאנאלע סייבערסעקוריטי יידזשאַנסיז.

פֿראגן צו באַטראַכטן

• וואָס זענען די אנדערע פּאָטענציעל קאַנסאַקווענסאַז פון אַי-ינייבאַלד סייבעראַטאַקס?
• ווי אַנדערש קענען קאָמפּאַניעס צוגרייטן פֿאַר אַזאַ אנפאלן?