La IA generativa, que incluye tecnologías como las redes generativas adversariales (GAN) y modelos lingüísticos como el GPT-3, tiene el potencial de introducir varios riesgos de ciberseguridad ciberseguridad. Estos riesgos surgen de las capacidades de la IA generativa para crear contenidos altamente realistas y convincentes, así como de su capacidad para automatizar y optimizar diversas actividades maliciosas.
Un riesgo notable es su potencial para mejorar las técnicas de descifrado de contraseñas, ya que los algoritmos de IA pueden obtener rápidamente información de las bases de datos de contraseñas y generar combinaciones probables de contraseñas, lo que supone una amenaza sustancial, especialmente para las contraseñas que son débiles o de uso común. débiles o de uso común.
Herramientas para descifrar contraseñas basadas en inteligencia artificial
Las herramientas de descifrado de contraseñas basadas en IA utilizan inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático para adivinar o descifrar contraseñas de forma eficaz. Estas herramientas pueden aprender de los datos de contraseñas existentes, reconocer patrones y automatizar diversas técnicas para comprometer cuentas de usuario, lo que las convierte en una importante amenaza para la ciberseguridad. Algunas de las herramientas más utilizadas son:
PassGAN
PassGAN es una conocida herramienta basada en IA que utiliza una red generativa adversarial (GAN) para generar y adivinar contraseñas. Puede aprender de bases de datos de contraseñas existentes y generar combinaciones de contraseñas probables.
HashCat
HashCat es una popular herramienta de descifrado de contraseñas que utiliza IA y sistemas basados en reglas para optimizar y acelerar el proceso de adivinación de contraseñas. Se pueden crear reglas basadas en patrones y estructuras de contraseñas comunes.
RockYou2021
Este es un ejemplo de una base de datos de contraseñas filtrada que contiene millones de contraseñas del mundo real. Las herramientas de IA pueden analizar estos conjuntos de datos para aprender patrones de contraseñas comunes y aumentar sus tasas de éxito en el descifrado de contraseñas.
Aprendizaje profundo para descifrar contraseñas
Los investigadores de IA han experimentado con técnicas de aprendizaje profundo, como redes neuronales recurrentes (RNN) y redes neuronales convolucionales (CNN), para mejorar la capacidad de descifrar contraseñas. Estos modelos pueden aprender patrones y estructuras complejas en las contraseñas.
Herramientas de reconocimiento de patrones
La IA puede utilizarse para reconocer patrones en las contraseñas, como sustituciones comunes (por ejemplo, "P@ssw0rd" por "Contraseña") o patrones de teclado (por ejemplo, "123456" o "qwerty").
Peligros potenciales de los adivinadores de contraseñas basados en IA
Los adivinadores de contraseñas basados en IA amplían considerablemente el panorama de las amenazas. Contribuyen a la filtración masiva de datos al comprometer numerosas cuentas. Cuando se combinan con grandes conjuntos de datos de credenciales violadas, estas herramientas se vuelven aún más potentes, exponiendo información sensible del usuario y potencialmente conduciendo a un daño financiero y de reputación significativo.
Los usuarios con contraseñas débiles o fáciles de adivinar son especialmente vulnerables. Los adivinadores de IA pueden identificar y explotar rápidamente estas vulnerabilidades, poniendo en peligro a particulares y organizaciones.
Además, los adivinadores basados en IA pueden adaptarse a circunstancias cambiantes y mejorar sus técnicas con el tiempo. Esto exige una vigilancia permanente y una mejora continua de las medidas de seguridad para adelantarse a las amenazas en evolución.
Métodos comunes utilizados por la IA para descifrar contraseñas
Las técnicas modernas de ciberamenazas suelen ser formas evolucionadas o combinaciones de métodos tradicionales. He aquí algunas técnicas infames que los hackers han estado ejerciendo para explotar el poder sin fisuras de la tecnología.
Reconocimiento de patrones
Los algoritmos de IA pueden reconocer patrones y tendencias en las contraseñas, como el uso de frases comunes, patrones de teclado (por ejemplo, "123456" o "qwerty") o sustituciones predecibles (por ejemplo, "P@ssw0rd" por "Password"). Los sistemas basados en IA pueden identificar y explotar eficazmente estos patrones en la adivinación de contraseñas.
Minería de datos
La IA puede extraer y analizar grandes conjuntos de datos, incluidas bases de datos de contraseñas violadas, para identificar las elecciones y patrones de contraseñas más comunes. Al aprender de estos conjuntos de datos, la IA puede predecir y adivinar mejor las contraseñas utilizadas por los usuarios en diferentes plataformas y servicios.
Ataques al diccionario
Los ataques de diccionario utilizan una lista predefinida de palabras, frases o contraseñas de uso común (un "diccionario") para adivinar la contraseña de un objetivo. La IA puede mejorar los ataques de diccionario combinando palabras, aplicando sustituciones comunes (por ejemplo, sustituyendo "o" por "0") y manipulando la lista del diccionario para generar más variaciones.
Relleno de credenciales
El relleno de credenciales es el proceso automatizado de utilizar pares de nombre de usuario y contraseña robados de un sitio para obtener acceso no autorizado a otras cuentas en las que los usuarios han reutilizado las mismas credenciales. En 50% de los usuarios tienen la misma contraseña para varias cuentas, lo que facilita mucho el trabajo del atacante.
Los bots basados en inteligencia artificial destacan en la automatización de ataques de robo de credenciales y en la comprobación rápida de las credenciales robadas en varios servicios en línea.
Ataques de fuerza bruta
Los ataques de fuerza bruta consisten en probar sistemáticamente todas las combinaciones posibles de caracteres hasta encontrar la contraseña correcta. La IA puede acelerar este proceso prediciendo qué combinaciones son más probables basándose en patrones y estructuras de contraseñas comunes.
Ataques basados en el sonido del teclado
A estudio reciente realizado por la Universidad de Cornell, en Estados Unidos, ha revelado que un modelo de IA, al activarse en un smartphone cercano, demostró la capacidad de replicar una contraseña tecleada en un ordenador portátil con una impresionante tasa de precisión del 95 por ciento. Este modelo de IA, desarrollado por un equipo de informáticos con sede en el Reino Unido, fue entrenado específicamente para identificar pulsaciones de teclas, una capacidad que ha suscitado preocupación por el posible uso indebido por parte de piratas informáticos.
El estudio descubrió que la herramienta de IA mostraba una precisión notable a la hora de descifrar las pulsaciones de teclas, incluso cuando utilizaba el micrófono de un portátil durante una videoconferencia Zoom. El estudio subrayó que la disponibilidad generalizada de señales acústicas de teclado no solo las convierte en un método fácilmente accesible para los ciberataques, sino que también lleva a las personas a subestimar los riesgos potenciales asociados a tales ataques, lo que les disuade de tomar precauciones para ocultar sus entradas.
Proteja sus contraseñas contra los adivinadores de contraseñas IA
Los sabios nunca superan la creencia de que más vale prevenir que curar. Esto es lo que puedes hacer para impedir que los hackers descifren tus contraseñas utilizando IA:
Contraseñas fuertes y únicas
Las contraseñas seguras son una defensa fundamental contra los adivinadores de contraseñas basados en IA. Hacen que a estas herramientas les resulte mucho más difícil descifrar sus cuentas. Para crear contraseñas únicas, prueba:
- Utilizando una combinación de letras mayúsculas y minúsculas, números y caracteres especiales.
- Evitar información fácil de adivinar, como cumpleaños, nombres o frases comunes.
- Utilizar contraseñas basadas en frases, combinar palabras aleatorias o inventar una frase memorable.
- Asegúrese de que sus contraseñas sean largas (al menos de 12 a 16 caracteres) y no estén relacionadas con información personal.
- Utilizar contraseñas diferentes para cada cuenta en línea para evitar que una brecha en una cuenta comprometa otras.
Gestores de contraseñas
Los gestores de contraseñas son herramientas indispensables para salvaguardar tus contraseñas de forma eficaz. Pueden generar, almacenar y rellenar automáticamente contraseñas complejas y únicas para cada una de sus cuentas, eliminando la necesidad de crearlas y recordarlas manualmente. Muchos gestores de contraseñas las sincronizan en varios dispositivos, lo que te garantiza el acceso a tus contraseñas estés donde estés. A menudo proporcionan alertas de brechas de seguridad, notificándote si alguna de tus cuentas se ha visto comprometida.
Autenticación de dos factores (2FA)
La autenticación de dos factores (2FA) es un mecanismo de seguridad que requiere que los usuarios proporcionen dos factores de autenticación separados para verificar su identidad antes de obtener acceso a una cuenta o sistema. Estos factores suelen clasificarse en tres categorías:
Algo que sabes: Suele ser una contraseña o PIN que el usuario conoce.
Algo que tienes: Esto puede incluir un dispositivo físico como un smartphone, una tarjeta inteligente o un token de seguridad.
Algo que eres: Se refiere a la biometría, como el escaneado de huellas dactilares, el reconocimiento facial o el escaneado del iris.
2FA añade una capa adicional de seguridad más allá de las contraseñas. Incluso si un atacante consigue obtener su contraseña, seguirá necesitando el segundo factor para acceder. Esto hace que sea mucho más difícil para los usuarios no autorizados acceder a tus cuentas.
Supervisión de las violaciones de datos
La supervisión de las violaciones de datos es un aspecto crítico de la ciberseguridad, y las herramientas basadas en IA como el analizador de informes DMARC de PowerDMARC analizador de informes DMARC de PowerDMARC proporcionan información detallada sobre sus fuentes de envío de correo electrónico. Esta herramienta está diseñada para actuar como un centinela vigilante, protegiendo incansablemente contra las amenazas basadas en el correo electrónico 24/7.
El servicio de detección de amenazas basado en IA de PowerDMARC emplea algoritmos especializados alimentados por inteligencia artificial para realizar un análisis y una supervisión en profundidad del tráfico de correo electrónico. Una de sus funciones clave es identificar rápidamente las listas negras globales en las que se encuentra cada dirección IP. Esto es crucial porque las IP que figuran en las listas negras suelen estar asociadas a spam, phishing o actividades maliciosas. Detectar esas IP ayuda a evitar que lleguen a su bandeja de entrada correos electrónicos potencialmente dañinos.
El motor evalúa la reputación del correo electrónico de los nombres de host remitentes. Este análisis de reputación ayuda a identificar si el dominio de un remitente es conocido por enviar correos legítimos o tiene un historial de envío de spam o contenido malicioso.
Recapitulación
En 2023, la IA ha continuado su impacto transformador en la ciberseguridad, permitiendo a las organizaciones adaptarse al cambiante panorama de las amenazas y reforzar sus defensas contra los ciberataques. Con herramientas como la detección avanzada de amenazas, el análisis del comportamiento, la autenticación mejorada por IA, la detección de amenazas impulsada por IA, etc., la IA ha demostrado su potencial en el panorama de la ciberseguridad.
Sin embargo, es importante mantenerse al día sobre los últimos avances y las mejores prácticas en materia de ciberseguridad de la IA para protegerse eficazmente contra las amenazas emergentes. Para obtener más información póngase en contacto hoy mismo.
