生成的AIには、Generative Adversarial Networks(GAN)やGPT-3のような言語モデルのような技術が含まれ、いくつかのサイバーセキュリティ・リスクをもたらす可能性がある。 サイバーセキュリティのリスクと課題をもたらす可能性がある。これらのリスクは、非常に現実的で説得力のあるコンテンツを作成する生成AIの能力と、さまざまな悪意のある活動を自動化し最適化する能力から生じる。
AIアルゴリズムはパスワード・データベースから素早く洞察を得て、可能性の高いパスワードの組み合わせを生成することができるためだ。 特に、弱いパスワードやよく使われるパスワードには大きな脅威となる。
主なポイント
- 生成AIは、説得力のあるコンテンツを作成し、悪意のある活動を強化することで、サイバーセキュリティ上のリスクをもたらす。
- AIによるパスワード推測は、大規模なデータセットを分析して一般的なパスワードパターンを特定できるため、弱いパスワードは特に脆弱になる。
- パスワードマネージャーは、ユニークなパスワードを生成して保存し、全体的なパスワードのセキュリティを強化する上で重要な役割を果たす。
- 二要素認証は、セキュリティのレイヤーを追加し、不正アクセスを大幅に難しくする。
- 進化するAI主導の脅威を先取りするには、継続的な警戒とセキュリティ対策の継続的な更新が不可欠である。
AIによるパスワード解読ツール
AIを利用したパスワードクラッキングツールは、人工知能や機械学習アルゴリズムを利用して、効率的にパスワードを推測したり、クラックしたりする。これらのツールは、既存のパスワードデータから学習し、パターンを認識し、ユーザーアカウントを侵害するための様々なテクニックを自動化することができるため、サイバーセキュリティ上の重大な脅威となっています。一般的に使用されているツールには、次のようなものがあります:
PowerDMARCでパスワードを保護しましょう!
パスガン
PassGANは、生成的敵対ネットワーク(GAN)を使用してパスワードを生成し、推測するAIを搭載したツールとして知られている。既存のパスワード・データベースから学習し、可能性の高いパスワードの組み合わせを生成することができる。
ハッシュキャット
HashCatは、AIとルールベースのシステムを活用し、パスワードの推測プロセスを最適化・高速化する人気のパスワードクラッキングツールだ。パターンや一般的なパスワード構造に基づいてルールを作成することができます。
RockYou2021
これは流出したパスワードデータベースの一例で、数百万もの実際のパスワードが含まれている。AIツールはこれらのデータセットを分析することで、一般的なパスワードパターンを学習し、パスワードクラックの成功率を高めることができる。
ディープラーニングによるパスワード解読
AI研究者たちは、リカレント・ニューラル・ネットワーク(RNN)や畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を含むディープラーニング技術を、パスワード解読能力を向上させるために実験してきた。これらのモデルは、パスワードの複雑なパターンや構造を学習することができる。
パターン認識ツール
AIは、一般的な置換(例:"パスワード "の "P@ssw0rd")やキーボードのパターン(例:"123456 "や "qwerty")など、パスワードのパターンを認識するために使用できる。
AIによるパスワード推測がもたらす潜在的危険性
AIを利用したパスワード推測は、脅威の範囲を大幅に拡大する。これらのツールは、多数のアカウントを侵害することで、大規模なデータ漏洩に貢献する。漏えいした認証情報の大規模なデータセットと組み合わさると、これらのツールはさらに強力になり、機密性の高いユーザー情報を暴露し、金銭的・風評的に大きな損害をもたらす可能性がある。
脆弱なパスワードや推測されやすいパスワードを持つユーザーは特に脆弱である。AIの推測者はこれらの脆弱性を素早く特定し、悪用することができるため、個人や組織を危険にさらすことになる。
さらに、AIを駆使した推測者は、状況の変化に適応し、時間とともにその技術を向上させることができる。このため、進化する脅威を先取りするためには、継続的な警戒とセキュリティ対策の継続的な改善が必要となる。
パスワードクラッキングにおけるAIの一般的な手法
現代のサイバー脅威のテクニックは、伝統的な手法を進化させたもの、あるいは組み合わせたものであることが多い。ここでは、ハッカーがテクノロジーのシームレスなパワーを悪用するために行使してきた悪名高いテクニックをいくつか紹介する。
パターン認識
AIアルゴリズムは、よく使われるフレーズ、キーボードのパターン(例:「123456」や「qwerty」)、予測可能な置換(例:「P@ssw0rd」を「Password」に置換)など、パスワードのパターンや傾向を認識することができる。AIベースのシステムは、パスワード推測におけるこれらのパターンを効率的に識別し、利用することができます。
データマイニング
AIは、流出したパスワード・データベースを含む大規模なデータセットをマイニング・分析し、一般的なパスワードの選択やパターンを特定することができる。これらのデータセットから学習することで、AIはさまざまなプラットフォームやサービスで個人が使用するパスワードをより正確に予測・推測することができる。
辞書攻撃
辞書攻撃は、単語、フレーズ、または一般的に使用されるパスワードの定義済みリスト(「辞書」)を使用して、ターゲットのパスワードを推測します。AIは、単語を組み合わせたり、一般的な置換(「o」を「0」に置き換えるなど)を適用したり、辞書リストを操作してバリエーションを増やしたりすることで、辞書攻撃を強化することができる。
クレデンシャルスタッフィング
クレデンシャル・スタッフィングとは、あるサイトから盗んだユーザー名とパスワードのペアを使用して、ユーザーが同じクレデンシャルを再利用している他のアカウントに不正にアクセスする自動化されたプロセスのことである。50%以上のユーザーが 50%以上のユーザーのユーザーが複数のアカウントで同じパスワードを使用しており、攻撃者の仕事をより容易にしています。
AIを駆使したボットは、クレデンシャル・スタッフィング攻撃を自動化し、さまざまなオンライン・サービスで盗まれたクレデンシャルを迅速にテストすることに長けている。
ブルートフォース攻撃
ブルートフォース攻撃ブルートフォース攻撃とは、正しいパスワードが見つかるまで、可能な限りの文字の組み合わせを体系的に試すことである。AIは、パターンや一般的なパスワード構造に基づいて、どの組み合わせがより可能性が高いかを予測することで、このプロセスを加速することができます。
キーボード音による攻撃
A 最近の研究米国のコーネル大学が実施した最近の研究で、AIモデルを近くのスマートフォンで起動させると、ノートパソコンに入力されたパスワードを95%という驚異的な精度で再現できることが明らかになった。このAIモデルは、英国に拠点を置くコンピューター科学者のチームによって開発されたもので、特にキー入力を識別するように訓練されている。
この研究では、Zoomビデオ会議中にノートパソコンのマイクを利用した場合でも、AIツールはキー入力の解読において驚くべき精度を示した。この研究では、キーボードの音響信号が広く利用できるようになったことで、サイバー攻撃に容易にアクセスできるようになっただけでなく、個人がそのような攻撃に関連する潜在的なリスクを過小評価するようになり、入力を隠すための予防措置を取ることを躊躇するようになったことが強調されている。このような新たな脅威に対する認識を高めるため、サイバーセキュリティの専門家はしばしばオンライン・ウェビナー・ミーティングでこのようなリスクについて議論し、個人や組織が必要な予防措置を講じる手助けをしている。
AIによるパスワード推測からパスワードを守る
賢明な人々は、予防は治療に勝るという信念を曲げない!そこで、AIを使ってハッカーにパスワードを解読されないようにするためにできることを紹介しよう:
強力でユニークなパスワード
強力なパスワードは、AIによるパスワード推測に対する重要な防御策です。強力なパスワードがあれば、これらのツールはあなたのアカウントをクラックするのが格段に難しくなる。 ユニークなパスワードを作るには
- 大文字、小文字、数字、特殊文字を組み合わせて使用。
- 誕生日、名前、よく使われるフレーズなど、推測されやすい情報は避ける。
- パスフレーズベースのパスワードを使う、ランダムな単語を組み合わせる、記憶に残るフレーズを作る。
- パスワードは長く(少なくとも12~16文字)、個人情報とは無関係なものにする。
- オンライン・アカウントごとに異なるパスワードを使用することで、1つのアカウントの侵害が他のアカウントに及ぶのを防ぐ。
パスワード管理
パスワードマネージャーは、パスワードを効果的に保護するための不可欠なツールです。アカウントごとに複雑でユニークなパスワードを生成、保存、自動入力できるため、手動でパスワードを作成したり覚えたりする必要がありません。多くのパスワード・マネージャーは、複数のデバイス間でパスワードを同期し、どこにいてもパスワードにアクセスできるようにします。多くの場合、セキュリティ侵害のアラートを提供し、アカウントのいずれかが侵害された場合に通知します。
二要素認証 (2FA)
二要素認証(2FA)とは、アカウントやシステムにアクセスする前に、ユーザが自分の ID を確認するために 2 つの別々の認証要素を提供することを要求するセキュリティ・メカニズムである。これらの要素は、通常3つのカテゴリーに分類される:
知っているもの:これは通常、ユーザーが知っているパスワードや暗証番号です。
あなたが持っているもの: これには、スマートフォン、スマートカード、セキュリティー・トークンなどの物理的なデバイスが含まれる。
あなたが何者か: 指紋スキャン、顔認識、虹彩スキャンなどの生体認証に関するもの。
2FAは、パスワード以上のセキュリティ・レイヤーを追加する。たとえ攻撃者があなたのパスワードを入手できたとしても、アクセスするためには2つ目の要素が必要です。これにより、不正ユーザーがあなたのアカウントに侵入する難易度は格段に高くなる。
データ漏洩の監視
データ侵害の監視はサイバーセキュリティの重要な側面であり、PowerDMARCの DMARC XMLリーダーのようなAI駆動型ツールは、電子メールの送信元に関する詳細な洞察を提供します。このツールは、電子メールベースの脅威から24時間365日、たゆまぬ警戒を怠らない見張り番として機能するように設計されています。
PowerDMARCのAIベースの脅威検知サービスは、人工知能を搭載した特殊なアルゴリズムを採用し、電子メールトラフィックの詳細な分析と監視を行います。その重要な機能の一つは、各IPアドレスが配置されているグローバルなブラックリストを迅速に特定することです。ブロックリストに登録されているIPは、スパム、フィッシング、悪意のある活動に関連していることが多いため、これは極めて重要です。このようなIPを検出することで、潜在的に有害なメールが受信トレイに届くのを防ぐことができます。
このエンジンは、送信ホスト名の電子メールレピュテーションを評価します。このレピュテーション分析により、送信者のドメインが正当なメールを送信することで知られているのか、それともスパムや悪意のあるコンテンツを送信した履歴があるのかを特定することができます。
まとめ
2023年、AIはサイバーセキュリティに変革的な影響を与え続け、組織が進化する脅威の状況に適応し、サイバー攻撃に対する防御を強化することを可能にしている。高度な脅威検知、行動分析、AIを活用した認証、AIを活用した脅威検知などのツールにより、AIはサイバーセキュリティの分野でその可能性を証明している。サイバーセキュリティにとどまらず、多くの企業がAIを活用した副業を模索し、このテクノロジーを革新的なビジネスチャンスにつなげようとしている。
しかし、AIのサイバーセキュリティに関する最新の動向とベストプラクティスを常に把握しておくことは重要である。 AIサイバーセキュリティ新たな脅威から効果的に保護するために。詳細については お問い合わせまでご連絡ください!
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