Nya tiders phishing-hot och hur man kan planera i förväg

Nya tiders phishing-hot och hur man kan planera i förväg

Phishing-hot har utvecklats under årens lopp, ökat med 150 % per år under de senaste fyra åren, och cyberbrottslingar hittar ständigt nya sätt att lura privatpersoner och organisationer att lämna ifrån sig känslig information. Användningen av artificiell intelligens (AI) i nätfiskeattacker är en sådan utveckling - som också har lett till en ökad efterfrågan på avancerade cybersäkerhetslösningar. Marknaden för artificiell intelligens inom cybersäkerhet förväntas få en genomsnittlig årlig tillväxttakt (CAGR) på 27,8 % mellan mellan 2022 och 2030.

Vanliga typer av avancerade phishing-hot 

Avancerade phishing-hot omfattar olika sofistikerade taktiker, som ofta involverar höga nivåer av personalisering och social ingenjörskonst, vilket gör dem svåra att upptäcka. Hoten kan vanligtvis kategoriseras i följande: 

Spjutfiske

AI och maskininlärning kan användas för att samla in och analysera stora mängder allmänt tillgängliga data från sociala medier och andra källor för att skapa mycket personliga phishingmejl. Dessa e-postmeddelanden kan innehålla specifika uppgifter om målgruppen, t.ex. intressen, yrkesroll eller senaste aktiviteter, vilket gör dem mer övertygande.

Generering av naturligt språk

AI-drivna verktyg för generering av naturligt språk (NLG) med hjälp av NLP-algoritmer kan skapa mer övertygande phishingmejl genom att generera texter som ser ut att vara producerade av människor. NLG använder insamling och analys av ostrukturerad data för att skapa skräddarsytt kvalitetsinnehåll och gör det svårare för mottagarna att identifiera e-postmeddelandena som bedrägliga enbart baserat på språket.

Chatbots och röstkloning

AI-drivna chatbots och röstkloning kan härma rösten och beteendet hos betrodda personer, t.ex. en VD eller chef. Angriparna kan använda denna teknik för att initiera telefonsamtal eller föra konversationer via e-post eller meddelandeappar för att lura anställda att vidta vissa åtgärder.

Stöld av identitetshandlingar

AI-algoritmer kan analysera stora datamängder med stulna inloggningsuppgifter för att identifiera mönster och vanliga lösenord. Denna information kan användas för att utforma phishing-kampanjer som är mer benägna att lyckas stjäla inloggningsuppgifter.

Automatisering av angrepp

 AI kan automatisera olika aspekter av nätfiskeattacker, t.ex. att skicka ut ett stort antal nätfiskemejl, identifiera sårbara mål och till och med skapa övertygande nätfiskewebbplatser. Detta gör det lättare för cyberbrottslingar att skala upp sin verksamhet.

Målen för den nya tidens avancerade phishing-hot

Avsikten med avancerade phishing-hot är mångfacetterad och drivs ofta av illvilliga aktörer som vill utnyttja individer och organisationer för olika syften. Datastöld är ett av de främsta målen med många nätfiskeattacker. Cyberbrottslingar vill stjäla känsliga och värdefulla uppgifter, t.ex. personuppgifter, finansiella uppgifter, inloggningsuppgifter och immateriella rättigheter. 

Ekonomiskt bedrägeri är ett annat vanligt mål för phishing-attacker, särskilt i attacker som riktar sig mot privatpersoner och företag. I en anmärkningsvärd incident i mars 2019 använde kriminella AI-baserad programvara för att imitera en VD:s röst och försöka göra en bedräglig överföring på 220 000 euro. VD:n för ett brittiskt energibolag fick ett samtal som imiterade hans tyska chefs röst, med en brådskande begäran om pengar till en ungersk leverantör.

AI-experter förväntade sig AI-drivna cyberattacker, men denna incident markerade den första kända användningen av AI för röstförfalskning i ett cyberbrott. Fallet understryker att AI blir alltmer sofistikerat i cyberbrottslingars taktik.

I många fall kombinerar phishing-cyberhot dessa mål för att maximera sin effekt. En phishing-attack som riktas mot en anställds e-postkonto på företaget kan t.ex. syfta till att stjäla känsliga företagsuppgifter för ekonomisk vinning samtidigt som den anställdes identitet äventyras för framtida cyberbrott.

Hoten från nätfiske fortsätter att utvecklas och cyberbrottslingar använder alltmer sofistikerade taktiker för att uppnå sina mål. Därför måste individer och organisationer vara vaksamma, implementera robusta cybersäkerhetsåtgärder och utbilda användare för att känna igen och försvara sig mot dessa hot.

Hur skyddar man sig mot cyberhot som orsakas av phishing?

Att planera mot nätfiskehot innebär en kombination av proaktiva åtgärder och säkerhetsrutiner för att minska risken att falla offer för nätfiskeattacker. Här följer en närmare beskrivning av var och en av de nämnda strategierna:

Utbildning och medvetenhet för anställda

  • Att känna igen phishing-e-postmeddelanden

Att utbilda medarbetarna i att känna igen phishingmejl är en viktig första försvarslinje. De bör lära sig att identifiera misstänkta egenskaper hos e-postmeddelanden, t.ex. oväntade avsändaradresser, generiska hälsningar, felstavade ord och ovanliga bilagor eller länkar.

  • Praxis för säker surfning

Utbilda medarbetarna om säkra surfvanor och betona vikten av att inte klicka på misstänkta länkar eller ladda ner filer från opålitliga källor. Ge riktlinjer för hur man kontrollerar att webbplatser och e-postkällor är legitima.

Policyer för starka lösenord

Implementera robusta lösenordspolicyer som kräver att anställda använder komplexa lösenord, byter dem regelbundet och undviker att använda information som är lätt att gissa sig till. Uppmuntra användning av verktyg för lösenordshantering för att lagra och generera starka lösenord på ett säkert sätt.

Tvåfaktorsautentisering (2FA)

Tillämpa tvåfaktorsautentisering (2FA) när det är möjligt. 2FA lägger till ett extra lager av säkerhet genom att kräva att användarna anger en andra autentiseringsfaktor, t.ex. en engångskod som skickas till deras mobila enhet, utöver deras lösenord.

Verktyg för e-postfiltrering och anti-phishing 

Använd avancerade e-postfiltreringslösningar och anti-phishing-verktyg som kan upptäcka och blockera phishing-mejl innan de når medarbetarnas inkorgar. Verktygen använder olika tekniker, t.ex. maskininlärning och mönsterigenkänning, för att identifiera misstänkta e-postmeddelanden.

Regelbundna uppdateringar av programvara 

Håll all programvara, inklusive operativsystem, webbläsare och applikationer, uppdaterad med de senaste säkerhetsuppdateringarna. Cyberbrottslingar utnyttjar ofta sårbarheter i föråldrad programvara.

Utnyttja kraften i artificiell intelligens och maskininlärning 

Utnyttja artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) för att stärka ditt cybersäkerhetsförsvar. AI och ML kan vara till hjälp på olika sätt, t.ex. genom att analysera mönster för att upptäcka nätfiskeförsök, identifiera avvikelser i användarnas beteende och förbättra e-postsäkerheten genom att känna igen nya nätfisketaktiker. Flera företag har redan har redan börjat använda AI för att bekämpa cybersäkerhetsutmaningar.

Implementering av DMARC

DMARC, som står för Domain-based Message Authentication, Reporting, and Conformance, kan hjälpa till att förhindra vissa typer av nätfiskeattacker, bland annat sådana som innebär att e-postmeddelanden förfalskas. DMARC är ett autentiseringsprotokoll för e-post som hjälper organisationer att skydda sina e-postdomäner från att användas i bedrägliga syften. Så här kan DMARC hjälpa till att förhindra nätfiskeattacker:

  • Autentisering och validering

DMARC bygger på två andra autentisering av e-post autentiseringsprotokoll, SPF (Ramverk för avsändarpolicy) och DKIM (DomainKeys Identified Mail). SPF gör det möjligt för domänägare att ange vilka e-postservrar som är behöriga att skicka e-post för deras räkning, medan DKIM gör det möjligt att signera e-postmeddelanden med en kryptografisk signatur. DMARC använder dessa autentiseringsmekanismer för att verifiera äktheten hos inkommande e-postmeddelanden.

  • Tillämpning av policy

Med DMARC kan domänägare ange en DMARC-policy för hur ett e-postmeddelande från deras domän ska hanteras om det inte klarar autentiseringskontroller. De kan välja mellan tre policynivåer: Ingen (p=none), Karantän (p=quarantine) och Avvisa (p=reject).

  • Rapportering och återkoppling

DMARC innehåller rapporteringsmekanismer som gör det möjligt för domänägare att få feedback från e-postmottagare om autentiseringsresultat för e-post. Denna feedback ger insikter om källorna till och frekvensen av autentiseringsfel, vilket hjälper organisationer att finjustera sina säkerhetspolicyer för e-post.

Förutsägelser för framtida phishing-hot

I det föränderliga cybersäkerhetslandskapet framträder flera trender när det gäller nätfiskeattacker. AI-drivna phishing-hot kommer att göra e-postmeddelandena mer övertygande och personliga. Spear phishing kommer att bli mer sofistikerat och riktas mot specifika individer med mycket övertygande meddelanden. 

Vi kommer också att se en ökning av attacker via SMS (smishing) och röstsamtal (vishing). Credential stuffing, och användningen av stulna inloggningsuppgifter för att ta över konton, kommer också att öka markant. Dessutom kommer phishing att fungera som en inkörsport för ransomware-attacker som leder till onödig förlust av finansiella tillgångar och känslig information.

Slutsats

För att motverka dessa hot är proaktiva strategier avgörande. Från kontinuerlig utbildning och medvetenhetsprogram till AI-aktiverade avancerade e-postfilter och anti-phishing-verktyg kan flera åtgärder vidtas för att minska riskerna. Att implementera DMARC för dina e-postmeddelanden är ett bra sätt att skydda sig mot nya phishing-hot, så kontakta oss idag för att komma igång!

Hot från nätfiske

Senaste inlägg av Ahona Rudra (se alla)
/av
Hur kan man visa och analysera meddelanderubriker online?Så här visar och analyserar du meddelanderubriker onlineDNS:s roll i e-postsäkerhetenDNS:s roll i e-postsäkerheten