Jak chronić hasła przed sztuczną inteligencją?

Generatywna sztuczna inteligencja, która obejmuje technologie takie jak generatywne sieci adwersarzy (GAN) i modele językowe, takie jak GPT-3, może potencjalnie wprowadzić kilka zagrożeń dla cyberbezpieczeństwa i wyzwań związanych z cyberbezpieczeństwem. Zagrożenia te wynikają z możliwości generatywnej sztucznej inteligencji w zakresie tworzenia wysoce realistycznych i przekonujących treści, a także jej zdolności do automatyzacji i optymalizacji różnych złośliwych działań.

Jednym z istotnych zagrożeń jest możliwość ulepszenia technik łamania haseł, ponieważ algorytmy sztucznej inteligencji mogą szybko uzyskać wgląd w bazy danych haseł i generować prawdopodobne kombinacje haseł, co stanowi poważne zagrożenie, szczególnie w przypadku haseł, które są słabe lub często używane. słabe lub powszechnie używane.

Narzędzia do łamania haseł oparte na sztucznej inteligencji

Narzędzia do łamania haseł oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują algorytmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do skutecznego odgadywania lub łamania haseł. Narzędzia te mogą uczyć się na podstawie istniejących danych haseł, rozpoznawać wzorce i automatyzować różne techniki w celu naruszenia bezpieczeństwa kont użytkowników, co czyni je istotnym zagrożeniem dla cyberbezpieczeństwa. Niektóre z najczęściej używanych narzędzi obejmują:

Chroń swoje hasła za pomocą PowerDMARC!

PassGAN

PassGAN to dobrze znane narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które wykorzystuje generatywną sieć kontradyktoryjną (GAN) do generowania i odgadywania haseł. Może ono uczyć się na podstawie istniejących baz danych haseł i generować prawdopodobne kombinacje haseł.

HashCat

HashCat to popularne narzędzie do łamania haseł, które wykorzystuje sztuczną inteligencję i systemy oparte na regułach, aby zoptymalizować i przyspieszyć proces odgadywania haseł. Reguły mogą być tworzone w oparciu o wzorce i typowe struktury haseł.

RockYou2021

Jest to przykład wycieku bazy danych haseł, która zawiera miliony rzeczywistych haseł. Narzędzia sztucznej inteligencji mogą analizować te zbiory danych, aby uczyć się typowych wzorców haseł i zwiększać ich skuteczność w łamaniu haseł.

Głębokie uczenie się łamania haseł

Badacze sztucznej inteligencji eksperymentowali z technikami głębokiego uczenia się, w tym z rekurencyjnymi sieciami neuronowymi (RNN) i splotowymi sieciami neuronowymi (CNN), aby poprawić możliwości łamania haseł. Modele te mogą uczyć się złożonych wzorców i struktur w hasłach.

Narzędzia do rozpoznawania wzorców

Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do rozpoznawania wzorców w hasłach, takich jak typowe podstawienia (np. "P@ssw0rd" dla "Password") lub wzorce klawiatury (np. "123456" lub "qwerty").

Potencjalne zagrożenia związane z odgadywaniem haseł przez sztuczną inteligencję

Odgadywanie haseł oparte na sztucznej inteligencji znacznie rozszerza krajobraz zagrożeń. Przyczyniają się one do masowych naruszeń danych, narażając na szwank wiele kont. W połączeniu z dużymi zbiorami danych uwierzytelniających, narzędzia te stają się jeszcze potężniejsze, ujawniając poufne informacje o użytkownikach i potencjalnie prowadząc do znacznych szkód finansowych i reputacyjnych.

Szczególnie narażeni są użytkownicy ze słabymi lub łatwymi do odgadnięcia hasłami. Sztuczna inteligencja może szybko zidentyfikować i wykorzystać te luki, narażając osoby i organizacje na ryzyko.

Ponadto zgadywacze oparte na sztucznej inteligencji mogą dostosowywać się do zmieniających się okoliczności i z czasem ulepszać swoje techniki. Wymaga to ciągłej czujności i ciągłego doskonalenia środków bezpieczeństwa, aby wyprzedzać ewoluujące zagrożenia.

Typowe metody wykorzystywane przez sztuczną inteligencję w łamaniu haseł

Nowoczesne techniki cyberzagrożeń są zwykle rozwiniętymi formami lub kombinacjami tradycyjnych metod. Oto kilka niesławnych technik, które hakerzy stosują, aby wykorzystać płynną moc technologii. 

Rozpoznawanie wzorców

Algorytmy sztucznej inteligencji mogą rozpoznawać wzorce i trendy w hasłach, takie jak użycie popularnych fraz, wzorców klawiatury (np. "123456" lub "qwerty") lub przewidywalnych podstawień (np. "P@ssw0rd" dla "Password"). Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą skutecznie identyfikować i wykorzystywać te wzorce w zgadywaniu haseł.

Eksploracja danych

Sztuczna inteligencja może wydobywać i analizować duże zbiory danych, w tym naruszone bazy danych haseł, w celu zidentyfikowania typowych wyborów i wzorców haseł. Ucząc się na podstawie tych zbiorów danych, sztuczna inteligencja może lepiej przewidywać i odgadywać hasła używane przez osoby fizyczne na różnych platformach i usługach.

Ataki słownikowe

Ataki słownikowe wykorzystują predefiniowaną listę słów, fraz lub powszechnie używanych haseł ("słownik") do odgadnięcia hasła celu. Sztuczna inteligencja może ulepszać ataki słownikowe, łącząc słowa, stosując typowe podstawienia (np. zastępując "o" "0") i manipulując listą słowników w celu wygenerowania większej liczby odmian.

Credential Stuffing

Credential stuffing to zautomatyzowany proces wykorzystywania skradzionych par nazwa użytkownika-hasło z jednej witryny w celu uzyskania nieautoryzowanego dostępu do innych kont, na których użytkownicy ponownie wykorzystali te same dane uwierzytelniające. Ponad 50% użytkowników ma to samo hasło do wielu kont, co znacznie ułatwia zadanie atakującemu.

Boty oparte na sztucznej inteligencji doskonale radzą sobie z automatyzacją ataków typu credential-stuffing i szybkim testowaniem skradzionych danych uwierzytelniających w różnych usługach online.

Ataki siłowe

Ataki siłowe polegają na systematycznym wypróbowywaniu wszystkich możliwych kombinacji znaków, aż do znalezienia prawidłowego hasła. Sztuczna inteligencja może przyspieszyć ten proces, przewidując, które kombinacje są bardziej prawdopodobne w oparciu o wzorce i typowe struktury haseł.

Ataki oparte na dźwięku klawiatury 

A niedawne badanie przeprowadzone przez Cornell University w Stanach Zjednoczonych ujawniło, że model sztucznej inteligencji, po aktywacji na pobliskim smartfonie, wykazał zdolność do replikacji wpisanego hasła na laptopie z imponującą dokładnością do 95%. Ten model sztucznej inteligencji, opracowany przez zespół informatyków z siedzibą w Wielkiej Brytanii, został specjalnie przeszkolony do identyfikowania naciśnięć klawiszy, co wzbudziło obawy o potencjalne nadużycia ze strony hakerów.

Badanie wykazało, że narzędzie AI wykazywało niezwykłą precyzję w odszyfrowywaniu naciśnięć klawiszy, nawet gdy wykorzystywało mikrofon laptopa podczas wideokonferencji Zoom. W badaniu podkreślono, że powszechna dostępność sygnałów akustycznych klawiatury nie tylko sprawia, że są one łatwo dostępną metodą cyberataków, ale także prowadzi osoby do niedoceniania potencjalnego ryzyka związanego z takimi atakami, zniechęcając je w ten sposób do podejmowania środków ostrożności w celu ukrycia swoich danych wejściowych. Aby zwiększyć świadomość na temat takich pojawiających się zagrożeń, eksperci ds. cyberbezpieczeństwa często omawiają je podczas internetowych webinariów, pomagając osobom i organizacjom podjąć niezbędne środki ostrożności.

Ochrona haseł przed sztuczną inteligencją odgadującą hasła

Mądrzy ludzie nigdy nie wyrastają z przekonania, że lepiej zapobiegać niż leczyć! Oto, co możesz zrobić, aby uniemożliwić hakerom złamanie twoich haseł za pomocą sztucznej inteligencji:

Silne i unikalne hasła

Silne hasła są krytyczną obroną przed zgadywarkami haseł opartymi na sztucznej inteligencji. Znacznie utrudniają one tym narzędziom złamanie Twoich kont. Spróbuj tworzyć unikalne hasła:

• Używanie kombinacji wielkich i małych liter, cyfr i znaków specjalnych.
• Unikanie łatwych do odgadnięcia informacji, takich jak daty urodzin, imiona lub popularne zwroty.
• Korzystanie z haseł opartych na frazach, łączenie losowych słów lub wymyślanie zapadających w pamięć fraz.
• Upewnienie się, że hasła są długie (co najmniej 12-16 znaków) i niezwiązane z danymi osobowymi.
• Używanie różnych haseł dla każdego konta online, aby zapobiec naruszeniu jednego konta przez inne.

Menedżery haseł

Menedżery haseł są niezbędnymi narzędziami do skutecznej ochrony haseł. Mogą one generować, przechowywać i automatycznie wypełniać złożone, unikalne hasła dla każdego z kont, eliminując potrzebę ich ręcznego tworzenia i zapamiętywania. Wiele menedżerów haseł synchronizuje hasła na wielu urządzeniach, zapewniając dostęp do haseł w dowolnym miejscu. Często zapewniają one alerty o naruszeniu bezpieczeństwa, powiadamiając cię, jeśli którekolwiek z twoich kont zostało naruszone.

Uwierzytelnianie dwuskładnikowe (2FA)

Uwierzytelnianie dwuskładnikowe (2FA) to mechanizm bezpieczeństwa, który wymaga od użytkowników podania dwóch oddzielnych czynników uwierzytelniających w celu zweryfikowania ich tożsamości przed uzyskaniem dostępu do konta lub systemu. Czynniki te zazwyczaj dzielą się na trzy kategorie:

Coś, co znasz: Zazwyczaj jest to hasło lub kod PIN znany użytkownikowi.

Coś, co posiadasz: Może to być urządzenie fizyczne, takie jak smartfon, karta inteligentna lub token zabezpieczający.

Coś, czym jesteś: Odnosi się to do danych biometrycznych, takich jak skanowanie odcisków palców, rozpoznawanie twarzy lub skanowanie tęczówki oka.

2FA dodaje dodatkową warstwę zabezpieczeń poza hasłami. Nawet jeśli atakującemu uda się uzyskać hasło, nadal będzie potrzebował drugiego czynnika, aby uzyskać dostęp. Sprawia to, że nieautoryzowanym użytkownikom znacznie trudniej jest włamać się na twoje konta.  

Monitorowanie naruszeń ochrony danych 

Monitorowanie naruszeń danych jest krytycznym aspektem cyberbezpieczeństwa, a narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, takie jak PowerDMARC DMARC XML reader zapewniają szczegółowy wgląd w źródła wysyłania wiadomości e-mail. Narzędzie to zostało zaprojektowane tak, aby działać jak czujny wartownik, niestrudzenie chroniąc przed zagrożeniami opartymi na poczcie elektronicznej 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu.

Oparta na sztucznej inteligencji usługa wykrywania zagrożeń PowerDMARC wykorzystuje wyspecjalizowane algorytmy oparte na sztucznej inteligencji do przeprowadzania dogłębnej analizy i monitorowania ruchu e-mail. Jedną z jej kluczowych funkcji jest szybka identyfikacja globalnych czarnych list, na których znajduje się każdy adres IP. Ma to kluczowe znaczenie, ponieważ adresy IP znajdujące się na czarnych listach są często powiązane ze spamem, phishingiem lub złośliwą aktywnością. Wykrywanie takich adresów IP pomaga zapobiegać przedostawaniu się potencjalnie szkodliwych wiadomości e-mail do skrzynki odbiorczej.

Silnik ocenia reputację poczty e-mail wysyłających nazw hostów. Ta analiza reputacji pomaga zidentyfikować, czy domena nadawcy jest znana z wysyłania legalnych wiadomości e-mail, czy też ma historię wysyłania spamu lub złośliwych treści.

Podsumowanie

W 2023 r. sztuczna inteligencja kontynuowała swój transformacyjny wpływ na cyberbezpieczeństwo, umożliwiając organizacjom dostosowanie się do zmieniającego się krajobrazu zagrożeń i wzmocnienie obrony przed cyberatakami. Dzięki narzędziom takim jak zaawansowane wykrywanie zagrożeń, analiza behawioralna, uwierzytelnianie wspomagane sztuczną inteligencją, wykrywanie zagrożeń oparte na sztucznej inteligencji i nie tylko, sztuczna inteligencja udowodniła swój potencjał w dziedzinie cyberbezpieczeństwa. Poza cyberbezpieczeństwem, wiele osób bada również poboczne zajęcia oparte na sztucznej inteligencji, aby wykorzystać tę technologię do innowacyjnych możliwości biznesowych.

Ważne jest jednak, aby być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami i najlepszymi praktykami w zakresie cyberbezpieczeństwa AI aby skutecznie chronić się przed pojawiającymi się zagrożeniami. Aby dowiedzieć się więcej, skontaktuj się z nami już dziś!

• 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)

• Integracja PowerDMARC Splunk: ujednolicona widoczność dla bezpieczeństwa poczty elektronicznej – 8 stycznia 2026 r.
• Czym jest doxxing? Kompletny przewodnik dotyczący zrozumienia i zapobiegania temu zjawisku – 6 stycznia 2026 r.
• Najlepsze alternatywy dla poczty elektronicznej Palisade - 31 grudnia 2025 r.