Одной из самых больших угроз является машинное обучение, и искусственный интеллект продолжает роиться в сетях, читать и запоминать шаблоны, остается огромный риск того, как эти методы обрабатываются, и если они попадут в чужие руки, может показаться почти невозможным восстановиться, пока не стало слишком поздно.

Кибератаки были одной из постоянных эпидемий в наш цифровой век, которые не только угрожают безопасности и устойчивости бизнеса и его критически важных данных, но и конфиденциальности личной информации клиента, которая, попадая в чужие руки, может иметь разрушительные последствия для ценность бренда и который действительно преодолевает, чтобы содержать.

Однако с появлением системы безопасности на базе искусственного интеллекта аналитики по безопасности скептически относятся к общим преимуществам ее внедрения в организации, поскольку они считают, что предоставление доступа к критически важным данным для искусственного интеллекта на самом деле может нанести ущерб, если некоторым неавторизованным источникам удастся захватить алгоритм искусственного интеллекта. благодаря сложным и эффективным аттачам, которые совершенно непредсказуемы в их идентификации.

Одной из сильных сторон ИИ является его способность считывать закономерности данных в режиме реального времени, прогнозировать и предсказывать следующий шаг приближающегося нападения или возможной угрозы и принимать меры заранее. Это то, что делает его упреждающим механизмом для реализации, поскольку он отслеживает и обнаруживает любые аномалии практически без вмешательства человека.

Именно здесь остается самая большая угроза, поскольку ML и AI продолжают наводнять сети, читать и запоминать шаблоны, остается огромный риск того, как обрабатываются эти методы, и, если они попадут в чужие руки, может показаться почти невозможным выздоравливай, пока не поздно.

Ниже перечислены немногие из киберугроз, которые действительно используют и перепрограммируют существующие шаблоны искусственного интеллекта и машинного обучения:

Отравление данных:

Внедрение сильно искаженных выборок входных данных в неконтролируемые модели обучения, которые не только мгновенно размножаются, но и могут перезаписывать существующие аутентичные модели данных, что может привести к большей неточности, что делает эти механизмы на основе ИИ более плачевными.

DDoS-атаки:распределенный отказ в обслуживании (DDoS) вызывает новый натиск, когда они вторгаются, получают доступ к информации/критическим данным и предотвращают доступ к данным законных уполномоченных лиц. Затем они ведут переговоры с предприятиями о выкупе и, если не могут удовлетворить их требования, усиливают масштабы и последствия атак.

Враждебные образцы:создание и внедрение в систему поддельных моделей машинного обучения, которые довольно малы и почти непредсказуемы с помощью действующих механизмов безопасности, изменяет общую интерпретацию моделей НЛП и машинного обучения, что обеспечивает неверные решения, которые могут оказать пагубное влияние на общий прогноз или результат. Такие атаки рассчитаны на неверный результат. Например, аналитика рынка акций, прогнозирование результатов игры и т. д.

Усовершенствованные постоянные угрозы (APT): в первую очередь эта атака используется с использованием нарушения основной полевой сети, которое снова используется с использованием алгоритмов искусственного интеллекта, которые могут взломать аномалии и тем самым вторгнуться в частную сеть, опубликовать которую он будет продолжайте скрываться, пока все текущие механизмы обнаружения безопасности не пометят его зеленым, а затем он продолжит свое наступление, похищая конфиденциальные данные и удаляя важные данные, в результате чего все предприятие падает и отключается от мира. Что пугает в этих типах атак, так это то, что ни один из существующих механизмов безопасности не может обнаружить его шаблоны или предсказать его следующий шаг, и если его поймают, алгоритм настолько сложен, что может адаптироваться к изменяющейся среде и полностью заново изобретать себя, сделать защиту практически невозможной.

Автономное вредоносное ПО.С появлением искусственного интеллекта вредоносное ПО почти стало большой головной болью для экспертов по безопасности и компаний, поскольку оно продолжает становиться вредоносным, нацеливаться на системы жертвы и вызывать хаос.

Персонализированный фишинг.Поскольку машинное обучение и обработка естественного языка развиваются все более надежным образом, киберпреступники также используют эту технологию для разработки персонализированных электронных писем со злым умыслом, нацеленным на пользователей и причиняющих им вред. Они используют более убедительные фишинговые электронные письма, которые успешно обманывают людей, чтобы они были подлинными, и тем самым участвуют в большем количестве финансовых махинаций от кражи важных финансовых данных из одноразовых паролей до информации, связанной с банковскими счетами.

Deepfake Menace:другая футуристическая технология, которая, вероятно, является более серьезным случаем нарушения безопасности, — это технология глубокого подделки, которая действительно может выдавать себя за людей и получать доступ к несанкционированным данным и вызывать хаос с критически важными данными и финансами организации. . ИИ действительно развивается в этой области, и не существует надлежащих политик или механизмов безопасности, чтобы ограничить натиск угрозы дипфейков.

Хотя все эти вышеперечисленные угрозы совершенно невозможно понять, основной движущей силой всех них является искусственный интеллект и машинное обучение.

Пришло время, чтобы эксперты по кибербезопасности определили и соблюдали определенные строгие рамки, а также разграничили, что можно и чего нельзя делать, которые могут быть отмечены как этичные и неэтичные по своему характеру, чтобы настроить пользователей сети.

А пока отписываемся!

Рамс Маддали и Шри Рамана Пеммараджу