Så skyddar du dina lösenord från AI

Så skyddar du ditt lösenord från AI

Generativ AI, som omfattar tekniker som Generative Adversarial Networks (GANs) och språkmodeller som GPT-3, har potential att introducera flera cybersäkerhetsrisker och utmaningar. Dessa risker uppstår på grund av generativ AI:s förmåga att skapa mycket realistiskt och övertygande innehåll, samt dess förmåga att automatisera och optimera olika skadliga aktiviteter.

En betydande risk är dess potential att förbättra tekniker för lösenordskryptering, eftersom AI-algoritmer snabbt kan få insikter från lösenordsdatabaser och generera sannolika lösenordskombinationer - vilket utgör ett betydande hot, särskilt för lösenord som är svaga eller vanligt förekommande lösenord.

AI-drivna verktyg för lösenordskryptering

AI-drivna verktyg för lösenordskryptering använder artificiell intelligens och maskininlärningsalgoritmer för att effektivt gissa eller knäcka lösenord. Dessa verktyg kan lära sig av befintliga lösenordsdata, känna igen mönster och automatisera olika tekniker för att kompromettera användarkonton, vilket gör dem till ett betydande hot mot cybersäkerheten. Några av de vanligaste verktygen är t.ex:

PassGAN

PassGAN är ett välkänt AI-drivet verktyg som använder ett generativt kontradiktoriskt nätverk (GAN) för att generera och gissa lösenord. Det kan lära sig av befintliga lösenordsdatabaser och generera sannolika lösenordskombinationer.

HashCat

HashCat är ett populärt verktyg för lösenordskryptering som använder AI och regelbaserade system för att optimera och påskynda processen att gissa lösenord. Regler kan skapas baserat på mönster och vanliga lösenordsstrukturer.

RockYou2021

Detta är ett exempel på en läckt lösenordsdatabas som innehåller miljontals verkliga lösenord. AI-verktyg kan analysera dessa datamängder för att lära sig vanliga lösenordsmönster och öka sina framgångar när det gäller att knäcka lösenord.

Deep Learning Lösenordskryptering

AI-forskare har experimenterat med djupinlärningstekniker, inklusive återkommande neurala nätverk (RNN) och konvolutionella neurala nätverk (CNN), för att förbättra förmågan att knäcka lösenord. Dessa modeller kan lära sig komplexa mönster och strukturer i lösenord.

Verktyg för mönsterigenkänning

AI kan användas för att känna igen mönster i lösenord, t.ex. vanliga utbyten (t.ex. "P@ssw0rd" för "Password") eller tangentbordsmönster (t.ex. "123456" eller "qwerty").

Potentiella risker med AI-drivna lösenordsgissare

AI-drivna lösenordsgissare utökar hotbilden avsevärt. De bidrar till massiva dataintrång genom att kompromettera många konton. I kombination med stora datauppsättningar med uppgifter som läckt ut blir dessa verktyg ännu mer kraftfulla, exponerar känslig användarinformation och kan leda till betydande ekonomisk skada och skada på anseendet.

Användare med svaga lösenord eller lösenord som är lätta att gissa sig till är särskilt sårbara. AI-gissare kan snabbt identifiera och utnyttja dessa sårbarheter, vilket utsätter enskilda personer och organisationer för risker.

Dessutom kan AI-drivna gissare anpassa sig till förändrade omständigheter och förbättra sina tekniker över tid. Detta kräver ständig vaksamhet och kontinuerlig förbättring av säkerhetsåtgärderna för att ligga steget före nya hot.

Vanliga metoder som AI använder för att knäcka lösenord

Moderna tekniker för cyberhot är vanligtvis vidareutvecklade former eller kombinationer av traditionella metoder. Här är några av de ökända tekniker som hackare har använt för att utnyttja teknikens sömlösa kraft. 

Mönsterigenkänning

AI-algoritmer kan känna igen mönster och trender i lösenord, t.ex. användning av vanliga fraser, tangentbordsmönster (t.ex. "123456" eller "qwerty") eller förutsägbara ersättningar (t.ex. "P@ssw0rd" för "Password"). AI-baserade system kan effektivt identifiera och utnyttja dessa mönster vid lösenordsgissning.

Datautvinning

AI kan utvinna och analysera stora datamängder, inklusive databaser med lösenord som utsatts för intrång, för att identifiera vanliga lösenord och mönster. Genom att lära sig av dessa datamängder kan AI bättre förutsäga och gissa lösenord som används av individer på olika plattformar och tjänster.

Attacker mot ordböcker

Vid ordboksattacker används en fördefinierad lista med ord, fraser eller vanligt förekommande lösenord (en "ordbok") för att gissa sig till målpersonens lösenord. AI kan förbättra ordboksattacker genom att kombinera ord, använda vanliga substitutioner (t.ex. ersätta "o" med "0") och manipulera ordbokslistan för att generera fler variationer.

Fyllning av referenser

Credential stuffing är en automatiserad process där stulna par av användarnamn och lösenord från en webbplats används för att få obehörig åtkomst till andra konton där användarna har återanvänt samma autentiseringsuppgifter. Över 50 % av användarna har samma lösenord för flera konton - vilket gör angriparens jobb mycket enklare.

AI-drivna robotar är utmärkta på att automatisera attacker där autentiseringsuppgifter stjäls och snabbt testa stulna autentiseringsuppgifter i olika onlinetjänster.

Brute Force-attacker

Brute force-attacker innebär att man systematiskt prövar alla möjliga kombinationer av tecken tills man hittar det rätta lösenordet. AI kan påskynda denna process genom att förutsäga vilka kombinationer som är mer sannolika baserat på mönster och vanliga lösenordsstrukturer.

Ljudbaserade angrepp mot tangentbord 

A nyligen genomförd studie som genomförts av Cornell University i USA har visat att en AI-modell, när den aktiverades på en smartphone i närheten, kunde återskapa ett lösenord på en bärbar dator med en imponerande träffsäkerhet på 95 procent. Denna AI-modell, som utvecklats av ett team datavetare baserade i Storbritannien, var särskilt tränad för att identifiera tangenttryckningar, en förmåga som har väckt farhågor om potentiellt missbruk av hackare.

Studien visade att AI-verktyget uppvisade en anmärkningsvärd precision när det gällde att dechiffrera tangenttryckningar, även när det använde en bärbar dators mikrofon under en Zoom-videokonferens. I studien betonas att den utbredda tillgången till akustiska signaler från tangentbord inte bara gör dem till en lättillgänglig metod för cyberattacker utan också leder till att individer underskattar de potentiella riskerna med sådana attacker, vilket avskräcker dem från att vidta försiktighetsåtgärder för att dölja sina inmatningar.

Skydda dina lösenord mot AI-gissare av lösenord

Kloka människor växer aldrig ifrån övertygelsen att det är bättre att förebygga än att bota! Så här kan du göra för att hindra hackare från att knäcka dina lösenord med hjälp av AI:

Starka och unika lösenord

Starka lösenord är ett viktigt försvar mot AI-drivna lösenordsgissare. De gör det betydligt svårare för dessa verktyg att komma åt dina konton. Prova att skapa unika lösenord:

  • Använda en kombination av stora och små bokstäver, siffror och specialtecken.
  • Undvik information som är lätt att gissa, t.ex. födelsedagar, namn eller vanliga fraser.
  • Använd lösenord baserade på lösenfraser, kombinera slumpmässiga ord eller hitta på en minnesvärd fras.
  • Se till att dina lösenord är långa (minst 12-16 tecken) och inte har något samband med personuppgifter.
  • Använd olika lösenord för varje onlinekonto för att förhindra att ett intrång i ett konto komprometterar andra.

Lösenordshanterare

Lösenordshanterare är oumbärliga verktyg för att skydda dina lösenord på ett effektivt sätt. De kan generera, lagra och automatiskt fylla i komplexa, unika lösenord för vart och ett av dina konton, vilket eliminerar behovet av att skapa och komma ihåg dem manuellt. Många lösenordshanterare synkroniserar dina lösenord på flera enheter så att du har tillgång till dina lösenord var du än befinner dig. De tillhandahåller ofta varningar om säkerhetsöverträdelser och meddelar dig om något av dina konton har äventyrats.

Tvåfaktorsautentisering (2FA)

Tvåfaktorsautentisering (2FA) är en säkerhetsmekanism som kräver att användarna anger två separata autentiseringsfaktorer för att verifiera sin identitet innan de får tillgång till ett konto eller system. Dessa faktorer kan vanligtvis delas in i tre kategorier:

Något du vet: Detta är vanligtvis ett lösenord eller en PIN-kod som användaren känner till.

Något du har: Detta kan omfatta en fysisk enhet som en smartphone, ett smartkort eller en säkerhetstoken.

Något som du är: Detta gäller biometri, t.ex. fingeravtrycksavläsning, ansiktsigenkänning eller irisavläsning.

 

2FA lägger till ett extra lager av säkerhet utöver lösenord. Även om en angripare lyckas komma över ditt lösenord behöver de fortfarande den andra faktorn för att få åtkomst. Detta gör det betydligt svårare för obehöriga användare att komma åt dina konton.  

Övervakning av dataintrång 

Att övervaka dataintrång är en kritisk aspekt av cybersäkerhet, och AI-drivna verktyg som PowerDMARCs DMARC-rapportanalysator ger detaljerad insikt i dina e-postkällor. Detta verktyg är utformat för att fungera som en vaksam vaktpost, som outtröttligt skyddar mot e-postbaserade hot 24/7.

PowerDMARCs AI-baserade hotdetekteringstjänst använder specialiserade algoritmer som drivs av artificiell intelligens för att utföra djupgående analys och övervakning av e-posttrafik. En av dess viktigaste funktioner är att snabbt identifiera de globala svartlistor som varje IP-adress finns på. Detta är avgörande eftersom IP-adresser på blocklistor ofta förknippas med spam, nätfiske eller skadlig aktivitet. Genom att upptäcka sådana IP-adresser kan du förhindra att potentiellt skadliga e-postmeddelanden når din inkorg.

Motorn bedömer e-postryktet för sändande värdnamn. Denna ryktesanalys hjälper till att identifiera om en avsändares domän är känd för att skicka legitima e-postmeddelanden eller har en historia av att skicka skräppost eller skadligt innehåll.

Avslutning

År 2023 har AI fortsatt sin omvälvande inverkan på cybersäkerheten, vilket gör det möjligt för organisationer att anpassa sig till det föränderliga hotlandskapet och stärka sitt försvar mot cyberattacker. Med verktyg som avancerad hotdetektering, beteendeanalys, AI-förstärkt autentisering, AI-driven hotdetektering och mycket mer har AI visat sin potential i cybersäkerhetslandskapet. 

Det är dock viktigt att hålla sig uppdaterad om den senaste utvecklingen och bästa praxis inom AI-cybersäkerhet för att effektivt skydda sig mot nya hot. Om du vill veta mer, kontakta oss idag!

skydda ditt lösenord från AI

Senaste inlägg av Ahona Rudra (se alla)
/av
Vad är identitetsbaserade angrepp och hur kan man stoppa dem?Vad är identitetsbaserade attacker och hur stoppar man dem?Så kontrollerar du om dina e-postkällor är tillförlitligaHur kontrollerar man om e-postkällorna är tillförlitliga?