Zagrożenia dla cyberbezpieczeństwa związane z generatywną sztuczną inteligencją

Wraz z pojawieniem się nowej mocy technologii generatywnej sztucznej inteligencji, pojawiają się również zagrożenia dla cyberbezpieczeństwa związane z generatywną sztuczną inteligencją. Generatywna sztuczna inteligencja stanowi najnowocześniejszą granicę technologiczną, łącząc możliwości uczenia maszynowego (ML) i sztucznej inteligencji (AI).

Znajdujemy się u progu renesansu technologicznego, w którym technologie sztucznej inteligencji będą rozwijać się wykładniczo. Nie można jednak pominąć zagrożeń związanych z cyberbezpieczeństwem generatywnej sztucznej inteligencji. Przeanalizujmy ten aspekt, aby zrozumieć, w jaki sposób można zapobiegać wyzwaniom związanym z cyberbezpieczeństwem, które wynikają z używania i nadużywania generatywnej sztucznej inteligencji.

Czym jest generatywna sztuczna inteligencja?

Generatywna sztuczna inteligencja, skrót od Generative Artificial Intelligence, odnosi się do klasy technik sztucznej inteligencji, które koncentrują się na tworzeniu nowych danych, które przypominają lub są podobne do istniejących danych. Zamiast być wyraźnie zaprogramowanym do określonego zadania, modele generatywnej sztucznej inteligencji uczą się wzorców i struktur z danych, na których są szkolone za pomocą narzędzia do adnotacji tekstu, wideo lub obrazu, a następnie generują nowe treści w oparciu o tę wyuczoną wiedzę.

Głównym celem generatywnej sztucznej inteligencji jest generowanie danych, które są nie do odróżnienia od danych rzeczywistych, dzięki czemu wyglądają tak, jakby zostały stworzone przez człowieka lub pochodziły z tej samej dystrybucji, co oryginalne dane. Zdolność ta ma wiele zastosowań w różnych dziedzinach, takich jak generowanie języka naturalnego, synteza obrazu, komponowanie muzyki, konwersja tekstu na mowę, a nawet generowanie wideo. GPT-4, następca modelu językowego GPT-3 opracowanego przez OpenAI, reprezentuje kolejną generację tych potężnych narzędzi, które mają jeszcze bardziej zrewolucjonizować dziedzinę sztucznej inteligencji, ale także potencjalnie zwiększyć związane z nią ryzyko.

Uprość bezpieczeństwo generatywnej sztucznej inteligencji dzięki PowerDMARC!

Dlaczego generatywna sztuczna inteligencja jest kolejnym największym zagrożeniem dla cyberbezpieczeństwa?

GPT-3, GPT-4 i inne narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji nie są odporne na zagrożenia cyberbezpieczeństwa i cyberzagrożenia związane z generatywną sztuczną inteligencją. Firmy muszą wdrożyć zasady, aby uniknąć znaczącego ryzyka cybernetycznego związanego z generatywną sztuczną inteligencją. Narzędzia te, z ich zdolnością do generowania realistycznego, podobnego do ludzkiego języka, mogą być wykorzystywane do tworzenia wysoce przekonujących fałszywych komunikatów, czyniąc zagrożenia takie jak phishing i oszustwa e-mailowe jeszcze bardziej niebezpiecznymi. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą również zautomatyzować cały proces tworzenia i wysyłania złośliwych wiadomości e-mail, umożliwiając ataki na dużą skalę.

Jak podkreślił Terence Jackson, główny doradca ds. bezpieczeństwa w Microsoft, w artykule dla Forbes, polityka prywatności platform takich jak ChatGPT wskazuje na gromadzenie kluczowych danych użytkownika, takich jak adres IP, informacje o przeglądarce i aktywność przeglądania, które mogą być udostępniane stronom trzecim.

Jackson ostrzega również przed zagrożeniami dla cyberbezpieczeństwa stwarzanymi przez generatywną sztuczną inteligencję, rozszerzając powierzchnię ataku i zapewniając hakerom nowe możliwości do wykorzystania. Cyberprzestępcy już teraz wykorzystują sztuczną inteligencję do analizowania dużych zbiorów danych w celu określenia skutecznych strategii phishingowych, personalizowania ataków poprzez analizę danych publicznych i tworzenia fałszywych stron logowania niemal identycznych z legalnymi.

Ponadto, artykuł Wired z kwietnia ujawnił luki w zabezpieczeniach tych narzędzi, podkreślając cyberzagrożenia związane z generatywną sztuczną inteligencją.

W ciągu zaledwie kilku godzin badacz bezpieczeństwa ominął systemy bezpieczeństwa OpenAI i zmanipulował GPT-4, podkreślając potencjalne cyberzagrożenia związane z generatywną sztuczną inteligencją i potrzebę solidnych środków bezpieczeństwa cybernetycznego.

7 największych zagrożeń dla cyberbezpieczeństwa związanych z generatywną sztuczną inteligencją

Generatywna sztuczna inteligencja jest potężnym narzędziem do rozwiązywania problemów, ale wiąże się z pewnym ryzykiem. Najbardziej oczywistym z nich jest to, że może zostać wykorzystana w złych celach, takich jak kradzież własności intelektualnej lub oszustwo.

Tworzenie wiadomości phishingowych i oszustwa e-mailowe

Największym zagrożeniem dla cyberbezpieczeństwa związanym z generatywną sztuczną inteligencją jest tworzenie wysoce przekonujących wiadomości phishingowych i innych form oszustw e-mailowych.

Zagrożenie oszustwami e-mailowymi jest realne, trwałe i staje się coraz bardziej wyrafinowane dzięki sztucznej inteligencji.

Ponieważ coraz więcej firm korzysta z komunikacji cyfrowej, przestępcy wykorzystują sztuczną inteligencję do tworzenia zwodniczych wiadomości e-mail. Ataki phishingowe często polegają na wysyłaniu fałszywych wiadomości e-mail ze źródła podszywającego się pod legalny podmiot (np. bank lub współpracownika), które zawierają załącznik lub link. Wyglądają one na legalne, ale w rzeczywistości prowadzą do fałszywej strony internetowej zaprojektowanej w celu kradzieży danych uwierzytelniających lub zainstalowania złośliwego oprogramowania. Sztuczna inteligencja sprawia, że takie wiadomości e-mail są trudniejsze do wykrycia dzięki ulepszonej gramatyce, spersonalizowanej treści i realistycznemu tonowi.

Inną niebezpieczną formą jest Business Email Compromise (BEC), w której sztuczna inteligencja pomaga atakującym podszywać się pod kierownictwo lub pracowników w celu żądania nieuczciwych przelewów pieniężnych. Ataki BEC są szczególnie skuteczne ze względu na wyrafinowaną inżynierię społeczną, potencjalnie prowadzącą do znacznych strat finansowych.

Manipulacja modelami i zatruwanie

Jednym z głównych zagrożeń cyberbezpieczeństwa generatywnej sztucznej inteligencji jest manipulacja i zatruwanie modeli. Ten rodzaj ataku polega na manipulowaniu istniejącym modelem lub zmienianiu go w taki sposób, aby generował fałszywe wyniki.

Atakujący może na przykład zmienić obraz tak, aby wyglądał jak inny obraz z bazy danych, a nie tak, jak jest w rzeczywistości. Atakujący może następnie wykorzystać te zmanipulowane obrazy jako część swojej strategii ataku na sieć lub organizację.

Ataki adwersarzy

Ataki adwersarzy na algorytmy uczenia maszynowego stają się coraz bardziej powszechne, ponieważ hakerzy starają się wykorzystać słabości tych systemów.

Wykorzystanie przeciwstawnych przykładów - ataku, który powoduje, że algorytm popełnia błąd lub błędnie klasyfikuje dane - istnieje od wczesnych dni badań nad sztuczną inteligencją.

Jednak w miarę jak ataki przeciwników stają się coraz bardziej wyrafinowane i potężne, zagrażają one wszystkim typom systemów uczenia maszynowego, w tym modelom generatywnym lub chatbotom.

Naruszenia prywatności danych

Powszechną obawą związaną z modelami generatywnymi jest to, że mogą one nieumyślnie ujawnić wrażliwe dane dotyczące osób lub organizacji podczas procesu szkolenia lub generowania.

Przykładowo, organizacja może stworzyć obraz przy użyciu modeli generatywnych, które przypadkowo ujawnią poufne informacje o jej klientach lub pracownikach.

Jeśli tak się stanie, może to prowadzić do naruszenia prywatności i procesów sądowych o odszkodowanie.

Deepfakes i media syntetyczne

Modele generatywne mogą być również wykorzystywane do niecnych celów poprzez generowanie fałszywych filmów i nagrań audio, które mogą być wykorzystywane w deepfake'ach (fałszywe filmy) lub syntetycznych mediach (fałszywe wiadomości). Chociaż ataki te są niepokojące, ważne jest, aby pamiętać, że sztuczną inteligencję można również wykorzystać do pozytywnych zastosowań. Na przykład, narzędzia do generowania wideo AI są świetnymi rozwiązaniami do tworzenia treści, umożliwiając użytkownikom tworzenie wysokiej jakości filmów do celów marketingowych, edukacyjnych i rozrywkowych. Wykorzystanie głosów AI w produkcji treści audio może znacznie poprawić dostępność, umożliwiając osobom niedosłyszącym skuteczniejszy dostęp do informacji i przyczyniając się do bardziej wciągających wrażeń słuchowych dla wszystkich.

Technologia stojąca za tymi atakami jest stosunkowo prosta: ktoś potrzebuje dostępu do odpowiedniego zbioru danych i kilku podstawowych narzędzi programowych, aby rozpocząć tworzenie złośliwych treści.

Kradzież własności intelektualnej

Kradzież własności intelektualnej jest obecnie jednym z największych problemów w branży technologicznej i będzie się nasilać wraz z rozwojem sztucznej inteligencji.

Generatywna sztuczna inteligencja może generować fałszywe dane, które wyglądają autentycznie i są wiarygodne dla ludzi, potencjalnie naśladując zastrzeżone projekty, kod lub dzieła twórcze.

Ten typ danych może być wykorzystywany w różnych branżach, w tym w opiece zdrowotnej, finansach, obronności i administracji rządowej. Może nawet tworzyć fałszywe konta w mediach społecznościowych lub podszywać się pod daną osobę online.

Złośliwe wykorzystanie wygenerowanej zawartości

Generatywna sztuczna inteligencja może również manipulować treścią, zmieniając znaczenie lub kontekst słów lub fraz w tekście lub obrazach na stronie internetowej lub platformie mediów społecznościowych.

Na przykład, jeśli korzystasz z aplikacji, która automatycznie generuje podpisy do zdjęć bez interwencji człowieka. Pozwoliłoby to komuś zmienić podpis z "białego psa" na "czarnego kota" bez faktycznej zmiany czegokolwiek w samym zdjęciu (tylko poprzez edycję podpisu). Możliwość ta może być wykorzystywana do rozpowszechniania dezinformacji lub zniesławiania osób i organizacji.

Jak wzmocnić obronę przed zagrożeniami cyberbezpieczeństwa związanymi z generatywną sztuczną inteligencją?

W odpowiedzi na te rosnące obawy organizacje muszą wzmocnić swoją obronę przed tymi zagrożeniami. W miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz potężniejsza, potrzeba zaawansowanych środków bezpieczeństwa staje się coraz bardziej paląca.

Oto kilka wskazówek, jak to zrobić:

Wdrożenie uwierzytelniania poczty e-mail (DMARC, SPF, DKIM)

DMARC (Domain-based Message Authentication, Reporting & Conformance) to protokół uwierzytelniania wiadomości e-mail, który pomaga zapobiegać fałszowaniu wiadomości e-mail i atakom phishingowym, które podszywają się pod własną domenę.

Poprzez wdrożenie DMARC analyzerorganizacje mogą zapewnić, że tylko autoryzowani nadawcy mogą korzystać z ich domeny do komunikacji e-mail, minimalizując w ten sposób ryzyko związane z generowanymi przez sztuczną inteligencję wiadomościami phishingowymi i atakami BEC.

DMARC zapewnia dodatkowe warstwy ochrony, umożliwiając właścicielom domen otrzymywanie raportów dotyczących dostarczania wiadomości e-mail i podejmowanie niezbędnych działań w celu wzmocnienia bezpieczeństwa poczty elektronicznej, działając w ten sposób jako tarcza przed zagrożeniami cyberbezpieczeństwa generowanymi przez sztuczną inteligencję.

Należy wdrożyć albo SPF (Sender Policy Framework) lub DKIM (DomainKeys Identified Mail) lub obu (zalecane) jako warunek wstępny dla wdrożenia DMARC. Protokoły te pomagają zweryfikować, czy wiadomość e-mail twierdząca, że pochodzi z Twojej domeny, została faktycznie przez Ciebie autoryzowana.

Włącz uwierzytelnianie wieloskładnikowe (MFA)

MFA dodaje dodatkową warstwę zabezpieczeń do kont użytkowników, wymagając drugiej formy weryfikacji (np. kodu z aplikacji mobilnej lub wiadomości SMS) oprócz hasła. Znacznie zmniejsza to ryzyko naruszenia bezpieczeństwa konta, nawet jeśli dane uwierzytelniające zostaną skradzione za pomocą phishingu.

Filtrowanie wiadomości e-mail

Zaawansowane rozwiązania do filtrowania poczty e-mail mogą pomóc w identyfikacji i blokowaniu złośliwych wiadomości e-mail, w tym wyrafinowanych prób phishingu generowanych przez sztuczną inteligencję, zanim dotrą one do skrzynek odbiorczych użytkowników. Często wykorzystują one własne modele AI/ML do wykrywania podejrzanych wzorców.

Edukacja pracowników

Ludzka czujność pozostaje kluczową warstwą obrony. Edukacja pracowników na temat zagrożeń związanych z oszustwami e-mailowymi opartymi na sztucznej inteligencji, jak identyfikować wiadomości phishingowe (nawet te przekonujące), taktyki BEC i znaczenie weryfikacji żądań (zwłaszcza w przypadku przelewów pieniężnych lub danych wrażliwych) może znacznie zmniejszyć liczbę udanych ataków. Regularne szkolenia w zakresie świadomości bezpieczeństwa są kluczowe.

Weryfikacja wniosków o wykonanie wrażliwych działań

Zwłaszcza w przypadku otrzymywania próśb o przelewy pieniężne lub udostępnianie poufnych informacji za pośrednictwem poczty elektronicznej, zawsze weryfikuj prośbę za pomocą oddzielnego, zaufanego kanału komunikacji (np. telefon na znany numer, rozmowa osobista). Nie należy polegać wyłącznie na komunikacji e-mail, ponieważ może ona zostać naruszona lub sfałszowana.

Używanie silnych haseł i menedżerów haseł

Zachęcaj lub wymuszaj stosowanie silnych, unikalnych haseł dla różnych kont. Korzystanie z menedżerów haseł pomaga użytkownikom bezpiecznie tworzyć i przechowywać złożone hasła, zmniejszając ryzyko związane z kradzieżą danych uwierzytelniających.

Aktualizuj oprogramowanie

Upewnij się, że całe oprogramowanie, w tym klienci poczty e-mail, przeglądarki internetowe i systemy operacyjne, są regularnie aktualizowane. Aktualizacje często zawierają poprawki luk w zabezpieczeniach, które w przeciwnym razie mogłyby zostać wykorzystane przez atakujących.

Przeprowadzanie regularnych audytów bezpieczeństwa

Innym sposobem zapobiegania dostępowi hakerów do systemu jest przeprowadzanie regularnych audytów cyberbezpieczeństwa.

Audyty te pomogą zidentyfikować potencjalne słabości systemów, procesów i zabezpieczeń, w tym systemów poczty elektronicznej i wdrożeń modeli sztucznej inteligencji. Audyty sugerują, jak załatać luki w zabezpieczeniach, zanim staną się one poważnymi problemami (takimi jak złośliwe oprogramowanie infekcje złośliwym oprogramowaniem lub udane próby oszustwa).

Trening kontradyktoryjności

Trening przeciwnika to sposób na symulację ataku przeciwnika i wzmocnienie modelu. Wykorzystuje przeciwnika (lub atakującego), który próbuje oszukać system, udzielając mu błędnych odpowiedzi. Celem jest sprawdzenie, jak zareaguje model i jakie są jego ograniczenia, abyśmy mogli zaprojektować bardziej niezawodne modele odporne na manipulacje.

Solidna ekstrakcja cech

Innym rozwiązaniem jest Robust Feature Extraction (RFE). RFE wykorzystuje głębokie uczenie się do wyodrębniania odpowiednich funkcji z surowych obrazów lub danych, które są mniej podatne na drobne zakłócenia przeciwnika. Technika ta jest skalowalna i może być stosowana na dużych zbiorach danych. Można ją również łączyć z innymi technikami, takimi jak Verification Through Sampling (VTS) i Outlier Detection (OD), aby poprawić dokładność i odporność ekstrakcji cech.

Architektura bezpiecznego modelu

Secure Model Architecture (SMA) wykorzystuje bezpieczną architekturę modelu, aby zapobiegać atakom wykorzystującym luki w kodzie oprogramowania, plikach danych lub innych komponentach systemu sztucznej inteligencji. Ideą SMA jest to, że atakujący musiałby znaleźć lukę w samym kodzie, a nie po prostu manipulować danymi wejściowymi w celu wykorzystania słabości logiki modelu. Korzystanie z kompleksowych usług audytu kodu oprogramowania ma kluczowe znaczenie dla identyfikacji i ograniczania luk w systemach sztucznej inteligencji, zapewniając integralność i bezpieczeństwo generatywnych technologii sztucznej inteligencji przed wyrafinowanymi cyberzagrożeniami.

Regularne audyty modeli

Audyt modeli jest istotną częścią cyberbezpieczeństwa od wielu lat i ma kluczowe znaczenie dla systemów sztucznej inteligencji. Obejmuje on badanie modeli wykorzystywanych w systemie w celu zapewnienia, że są one solidne, działają zgodnie z oczekiwaniami i pozostają aktualne. Audyt modeli może być również wykorzystywany do wykrywania luk w zabezpieczeniach, stronniczości lub potencjalnego wycieku danych w modelach, a także do identyfikowania modeli, które mogły zostać uszkodzone lub zmienione przez hakerów (zatruwanie modeli).

Sprawdzanie poprawności danych wejściowych i filtrowanie

Walidacja danych wejściowych jest jednym z najważniejszych kroków, jakie twórca modelu może podjąć przed wdrożeniem swojego modelu w środowisku produkcyjnym. Walidacja danych wejściowych zapewnia, że dane wprowadzane do modelu nie są niedokładne, zniekształcone lub złośliwie zmienione przez hakerów, którzy mogą próbować wykorzystać luki w systemie (np. ataki typu prompt injection). Filtrowanie danych wejściowych pozwala programistom określić, które typy danych, formaty lub treści powinny być dozwolone w ich modelach, jednocześnie zapobiegając przedostawaniu się innych rodzajów danych.

Słowa końcowe

Chociaż technologia ta oferuje liczne korzyści i postępy, otwiera również drzwi do potencjalnych luk w zabezpieczeniach i zagrożeń.

Zdolność generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia przekonujących fałszywych obrazów, filmów i tekstu budzi obawy dotyczące kradzieży tożsamości, kampanii dezinformacyjnych i oszustw.

Co więcej, złośliwe wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji może wzmocnić istniejące zagrożenia cybernetyczne, takie jak znacznie skuteczniejsze i trudniejsze do wykrycia ataki phishingowe i inżynieria społeczna.

Ponieważ technologia ta nadal ewoluuje, organizacje i osoby fizyczne muszą priorytetowo traktować środki cyberbezpieczeństwa, w tym solidne uwierzytelnianie (takie jak MFA i DMARC), ciągłe monitorowanie, regularne oceny podatności i audyty, zabezpieczanie samych modeli sztucznej inteligencji oraz ciągłą edukację pracowników w celu ograniczenia ryzyka związanego z generatywną sztuczną inteligencją.

W ten sposób możemy wykorzystać potencjał tej technologii, jednocześnie chroniąc się przed nieodłącznymi wyzwaniami związanymi z cyberbezpieczeństwem.

"`

• O
• Latest Posts

Ahona Rudra

Ekspert ds. bezpieczeństwa domen i poczty e-mail w PowerDMARC

Ahona jest Marketing Managerem w PowerDMARC, z ponad 5-letnim doświadczeniem w pisaniu na tematy związane z cyberbezpieczeństwem, specjalizującym się w bezpieczeństwie domen i poczty elektronicznej. Ahona posiada dyplom ukończenia studiów podyplomowych w zakresie dziennikarstwa i komunikacji, umacniając swoją karierę w sektorze bezpieczeństwa od 2019 roku.

Latest posts by Ahona Rudra (zobacz wszystkie)

• Czy Cold Email jest nadal skuteczny w 2025 roku? Najlepsze praktyki dotyczące zasięgu i bezpieczeństwa - 20 czerwca 2025 r.
• Studium przypadku DMARC MSP: Jak PrimaryTech uprościł bezpieczeństwo domeny klienta dzięki PowerDMARC - 18 czerwca 2025 r.
• Fałszywe alarmy DMARC: Przyczyny, poprawki i przewodnik zapobiegania - 13 czerwca 2025 r.