Generatieve AI, waaronder technologieën zoals Generative Adversarial Networks (GAN's) en taalmodellen zoals GPT-3, heeft de potentie om diverse cyberbeveiligingsrisico's en uitdagingen. Deze risico's vloeien voort uit het vermogen van generatieve AI om zeer realistische en overtuigende inhoud te creëren, evenals het vermogen om verschillende kwaadaardige activiteiten te automatiseren en te optimaliseren.
Een opmerkelijk risico is de mogelijkheid om wachtwoordkraaktechnieken te verbeteren, omdat AI-algoritmes snel inzicht kunnen krijgen in wachtwoorddatabases en waarschijnlijke wachtwoordcombinaties kunnen genereren. zwakke of veelgebruikte wachtwoorden.
AI-gebaseerde wachtwoordkraakprogramma's
AI-hulpprogramma's voor het kraken van wachtwoorden maken gebruik van kunstmatige intelligentie en algoritmen voor machinaal leren om op efficiënte wijze wachtwoorden te raden of te kraken. Deze tools kunnen leren van bestaande wachtwoordgegevens, patronen herkennen en verschillende technieken automatiseren om gebruikersaccounts te kraken, waardoor ze een aanzienlijke bedreiging vormen voor de cyberbeveiliging. Enkele van de meest gebruikte tools zijn:
PassGAN
PassGAN is een bekend AI-hulpprogramma dat een generatief adversair netwerk (GAN) gebruikt om wachtwoorden te genereren en te raden. Het kan leren van bestaande wachtwoorddatabases en waarschijnlijke wachtwoordcombinaties genereren.
HashCat
HashCat is een populaire tool voor het kraken van wachtwoorden die gebruik maakt van AI en op regels gebaseerde systemen om het proces van het raden van wachtwoorden te optimaliseren en versnellen. Er kunnen regels worden gemaakt op basis van patronen en veelgebruikte wachtwoordstructuren.
RockYou2021
Dit is een voorbeeld van een gelekte wachtwoorddatabase die miljoenen echte wachtwoorden bevat. AI-tools kunnen deze datasets analyseren om veelvoorkomende wachtwoordpatronen te leren en hun succespercentages bij het kraken van wachtwoorden te verhogen.
Diep lerend wachtwoord kraken
AI-onderzoekers hebben geëxperimenteerd met deep learning-technieken, waaronder terugkerende neurale netwerken (RNN's) en convolutionele neurale netwerken (CNN's), om het kraken van wachtwoorden te verbeteren. Deze modellen kunnen complexe patronen en structuren in wachtwoorden leren.
Tools voor patroonherkenning
AI kan worden gebruikt om patronen in wachtwoorden te herkennen, zoals veelvoorkomende substituties (bijvoorbeeld "P@ssw0rd" voor "Password") of toetsenbordpatronen (bijvoorbeeld "123456" of "qwerty").
Potentiële gevaren van AI-gestuurde wachtwoordraders
AI-gestuurde wachtwoordraders breiden het bedreigingslandschap aanzienlijk uit. Ze dragen bij aan grootschalige datalekken door talloze accounts te compromitteren. In combinatie met grote datasets van geschonden gegevens worden deze tools nog krachtiger, waardoor gevoelige gebruikersgegevens worden blootgelegd en er mogelijk aanzienlijke financiële schade en reputatieschade ontstaat.
Vooral gebruikers met zwakke of gemakkelijk te raden wachtwoorden zijn kwetsbaar. AI-raders kunnen deze zwakke plekken snel identificeren en uitbuiten, waardoor individuen en organisaties gevaar lopen.
Bovendien kunnen AI-gestuurde gokkers zich aanpassen aan veranderende omstandigheden en hun technieken in de loop der tijd verbeteren. Dit vereist voortdurende waakzaamheid en voortdurende verbetering van beveiligingsmaatregelen om evoluerende bedreigingen voor te blijven.
Veelgebruikte methoden van AI bij het kraken van wachtwoorden
Moderne cyberbedreigingstechnieken zijn meestal geëvolueerde vormen of combinaties van traditionele methoden. Hier zijn enkele beruchte technieken die hackers hebben toegepast om de naadloze kracht van technologie uit te buiten.
Patroonherkenning
AI-algoritmen kunnen patronen en trends herkennen in wachtwoorden, zoals het gebruik van veelgebruikte zinnen, toetsenbordpatronen (bijvoorbeeld "123456" of "qwerty") of voorspelbare substituties (bijvoorbeeld "P@ssw0rd" voor "Password"). Op AI gebaseerde systemen kunnen deze patronen bij het raden van wachtwoorden efficiënt identificeren en uitbuiten.
Gegevensverwerking
AI kan grote datasets ontginnen en analyseren, waaronder databases met geschonden wachtwoorden, om veelgebruikte wachtwoordkeuzes en -patronen te identificeren. Door te leren van deze datasets kan AI beter wachtwoorden voorspellen en raden die worden gebruikt door individuen op verschillende platforms en diensten.
Woordenboek aanvallen
Woordenboekaanvallen maken gebruik van een vooraf gedefinieerde lijst met woorden, zinnen of veelgebruikte wachtwoorden (een "woordenboek") om het wachtwoord van een doelwit te raden. AI kan woordenboekaanvallen verbeteren door woorden te combineren, veelgebruikte substituties toe te passen (bijvoorbeeld 'o' vervangen door '0') en de woordenboeklijst te manipuleren om meer variaties te genereren.
Het vullen van referenties
Credential stuffing is het geautomatiseerde proces waarbij gestolen gebruikersnaam-wachtwoordparen van de ene site worden gebruikt om ongeautoriseerde toegang te krijgen tot andere accounts waar gebruikers dezelfde gegevens hebben hergebruikt. Meer dan 50% van de gebruikers hebben hetzelfde wachtwoord voor meerdere accounts - wat het werk van de aanvaller veel gemakkelijker maakt.
AI-gestuurde bots blinken uit in het automatiseren van aanvallen voor het vullen van referenties en het snel testen van gestolen referenties bij verschillende online services.
Brute force aanvallen
Brute kracht aanvallen Hierbij worden systematisch alle mogelijke combinaties van tekens geprobeerd totdat het juiste wachtwoord is gevonden. AI kan dit proces versnellen door te voorspellen welke combinaties waarschijnlijker zijn op basis van patronen en veelgebruikte wachtwoordstructuren.
Op toetsenbordgeluid gebaseerde aanvallen
A recent onderzoek uitgevoerd door de Cornell University in de Verenigde Staten heeft aangetoond dat een AI-model, geactiveerd op een smartphone in de buurt, een getypt wachtwoord op een laptop kan kopiëren met een indrukwekkende nauwkeurigheid van 95 procent. Dit AI-model, ontwikkeld door een team van computerwetenschappers uit het Verenigd Koninkrijk, is specifiek getraind om toetsaanslagen te identificeren, een vaardigheid die zorgen baart over mogelijk misbruik door hackers.
Uit het onderzoek bleek dat de AI-tool een opmerkelijke precisie vertoonde bij het ontcijferen van toetsaanslagen, zelfs wanneer het gebruikmaakte van de microfoon van een laptop tijdens een Zoom-videoconferentie. Het onderzoek benadrukte dat de wijdverspreide beschikbaarheid van akoestische signalen van toetsenborden deze niet alleen een gemakkelijk toegankelijke methode voor cyberaanvallen maakt, maar er ook toe leidt dat mensen de potentiële risico's van dergelijke aanvallen onderschatten, waardoor ze worden ontmoedigd om voorzorgsmaatregelen te nemen om hun invoer te verbergen.
Uw wachtwoorden beschermen tegen AI-wachtwoordraders
Wijze mensen ontgroeien nooit het geloof dat voorkomen beter is dan genezen! Dus hier is wat je kunt doen om hackers te verhinderen je wachtwoorden te kraken met behulp van AI:
Sterke en unieke wachtwoorden
Sterke wachtwoorden zijn een cruciale verdediging tegen AI-gestuurde wachtwoordraders. Ze maken het aanzienlijk moeilijker voor deze tools om je accounts te kraken. Probeer voor het maken van unieke wachtwoorden:
- Gebruik een combinatie van hoofdletters en kleine letters, cijfers en speciale tekens.
- Vermijd gemakkelijk te raden informatie zoals verjaardagen, namen of veelgebruikte zinnen.
- Gebruik wachtwoorden op basis van een wachtwoordzin, combineer willekeurige woorden of verzin een gedenkwaardige zin.
- Zorg ervoor dat je wachtwoorden lang zijn (minstens 12-16 tekens) en geen verband houden met persoonlijke informatie.
- Gebruik verschillende wachtwoorden voor elke online account om te voorkomen dat een inbreuk op de ene account de andere in gevaar brengt.
Wachtwoordbeheerders
Wachtwoordbeheerders zijn onmisbare hulpmiddelen om je wachtwoorden effectief te beveiligen. Ze kunnen complexe, unieke wachtwoorden voor al je accounts genereren, opslaan en automatisch invullen, zodat je ze niet handmatig hoeft aan te maken en te onthouden. Veel wachtwoordbeheerders synchroniseren je wachtwoorden op meerdere apparaten, zodat je overal toegang hebt tot je wachtwoorden. Ze bieden vaak waarschuwingen over inbreuken op de beveiliging, zodat je op de hoogte wordt gebracht als een van je accounts is gecompromitteerd.
Authenticatie met twee factoren (2FA)
Authenticatie met twee factoren (2FA) is een beveiligingsmechanisme waarbij gebruikers twee afzonderlijke authenticatiefactoren moeten opgeven om hun identiteit te verifiëren voordat ze toegang krijgen tot een account of systeem. Deze factoren vallen meestal uiteen in drie categorieën:
Iets wat je weet: Dit is meestal een wachtwoord of PIN-code die de gebruiker kent.
Iets dat je hebt: Dit kan een fysiek apparaat zijn zoals een smartphone, smartcard of beveiligingstoken.
Iets wat je bent: Dit heeft betrekking op biometrie, zoals vingerafdrukscans, gezichtsherkenning of irisscans.
2FA voegt een extra beveiligingslaag toe naast wachtwoorden. Zelfs als een aanvaller je wachtwoord weet te achterhalen, heeft hij nog steeds de tweede factor nodig om toegang te krijgen. Dit maakt het aanzienlijk moeilijker voor onbevoegde gebruikers om je accounts te kraken.
Datalekken monitoren
Het monitoren van datalekken is een cruciaal aspect van cyberbeveiliging en AI-gestuurde tools zoals PowerDMARC's DMARC-rapportanalyser bieden gedetailleerd inzicht in uw e-mailverzendbronnen. Deze tool is ontworpen om te fungeren als een waakzame schildwacht die 24 uur per dag, 7 dagen per week waakt tegen op e-mail gebaseerde bedreigingen.
De AI-gebaseerde bedreigingsdetectieservice van PowerDMARC maakt gebruik van gespecialiseerde algoritmen die worden aangedreven door kunstmatige intelligentie om een diepgaande analyse en bewaking van e-mailverkeer uit te voeren. Een van de belangrijkste functies is het snel identificeren van de wereldwijde blacklists waarop elk IP-adres zich bevindt. Dit is cruciaal omdat IP-adressen op blokkadelijsten vaak in verband worden gebracht met spam, phishing of kwaadaardige activiteiten. Het detecteren van dergelijke IP's helpt voorkomen dat potentieel schadelijke e-mails uw postvak bereiken.
De engine beoordeelt de e-mailreputatie van verzendende hostnamen. Deze reputatieanalyse helpt te identificeren of het domein van een afzender bekend staat om het verzenden van legitieme e-mails of een geschiedenis heeft van het verzenden van spam of kwaadaardige inhoud.
Wrap-Up
In 2023 heeft AI zijn transformerende invloed op cyberbeveiliging voortgezet, waardoor organisaties zich kunnen aanpassen aan het veranderende bedreigingslandschap en hun verdediging tegen cyberaanvallen kunnen versterken. Met tools zoals geavanceerde detectie van bedreigingen, gedragsanalyse, AI-verrijkte authenticatie, AI-gestuurde detectie van bedreigingen en meer, heeft AI zijn potentieel in het cyberbeveiligingslandschap bewezen.
Het is echter belangrijk om op de hoogte te blijven van de nieuwste ontwikkelingen en best practices op het gebied van AI-cyberbeveiliging om je effectief te beschermen tegen opkomende bedreigingen. Voor meer informatie, neem contact met ons op vandaag nog!
