I dagens digitala landskap är cyberattacker inte längre begränsade till manuella ansträngningar och traditionella metoder. Med framväxten av artificiell intelligens (AI) har hotlandskapet tagit stora steg framåt med en imponerande arsenal av verktyg och tekniker som kan automatisera attacker på ett intelligent sätt. Genom att integrera AI med den traditionella cyberhotmiljön har möjligheten öppnats upp för alla med tillgång till AI-resurser och grundläggande tekniska kunskaper att utföra framgångsrika cyberattacker.
Enligt en rapport från IBM nådde den genomsnittliga kostnaden för ett dataintrång en rekordhög nivå på 4,45 miljoner USD år 2023. Med AI:s växande inblandning i cyberattacker kommer dessa siffror sannolikt inte att minska.
I takt med att distansarbete har blivit vardag hos många organisationer har attackytan expanderat avsevärt. Antagonister behöver inte längre vara en del av en välkänd hotgrupp, även mindre kända grupper eller individer kan effektivt bryta sig in i en organisations nätverk genom att utnyttja sårbarheter i fjärrapplikationer, identifierade via en botnet. AI kan hjälpa till i varje steg av en cyberattack, från rekognosering till exfiltrering (stöld av data).
Låt oss utforska metoderna och riskerna med AI-drivna attacker och fördjupa oss i attackens olika steg.
Tidig tidslinje för cyberattacker och AI-drivna hot
Cybersäkerhetslandskapet har utvecklats enormt från sina tidiga dagar. Från enkla trojanska hästar på 1980-talet till dagens sofistikerade AI-drivna attacker, hoten har blivit alltmer komplexa och svårhanterliga. För att förstå hur vi har kommit hit och vilka utmaningar vi står inför, behöver vi ta en titt på hur cyberattacker har utvecklats över tid och hur maskininlärning och AI förändrar spelplanen.
1. 1900-talets ansträngningar i cyberrymden
För att förstå det exponentiellt växande cyberlandskapet och de tillhörande hoten, låt oss gå tillbaka i tiden till uppkomsten av trojanska hästar och andra maskar. Cyberattacker blev ett frekvent hot på 1980-talet. Med debut av nya maskar och virus uppstod ett krig, vilket markerade antivirusprogramvarans framväxt.
Internets ankomst på 1990-talet öppnade dörrarna för många cyberhot. Ett betydande hot var polymorfa virus - kod som muteras när den sprider sig genom datorsystem. För att bekämpa dessa utvecklades nya sätt att säkra kommunikation och krypteringsstandarder sattes, såsom Secure Sockets Layer (SSL) för att säkra internetanslutningar genom att kryptera data mellan två parter.
2. Internet-eran
Vid ingången till 2000-talet där allt fler fick tillgång till pålitligt bredband använde människor över hela världen internet. Sårbarheterna och antalet nya infektioner i cyberrymden ökade. Modern skadlig kod började ta form. Denna skadliga kod krävde inga nedladdningar och kunde sprida sig via e-post med hjälp av social engineering (social manipulation). Kreditkortsbedrägerier ökade dramatiskt vilket ledde till att organisationer etablerade defensiva cybersäkerhetsstrategier och började använda antivirusprogram.
3. Hur ML och AI förändrar cyberlandskapet
Samtidigt har AI och maskininlärning (ML) haft en gradvis men betydande inverkan på cybersäkerhetsbranchen. AI:s roll i cyberattacker har framträtt som ett betydande bekymmer för säkerhetsindustrin. Vi ser att en ny typ av attacker vars kapacitet gör det möjligt för hotaktörer att automatisera skadliga aktiviteter, skräddarsy sina strategier och utnyttja sårbarheter med större effektivitet.
Säkerhetsrisker och konsekvenser av AI-drivna attackscenarier
AI-teknologier revolutionerar cybervärlden, men inte alltid till det bättre. AI-drivna attackscenarier har gjort det möjligt för angripare att automatisera, anpassa och effektivisera sina angrepp på en helt ny nivå. Vilka konsekvenser kan AI-stödda cyberattacker?
-
Automatisering på hög nivå
Med AI kan cyberattacker automatisera olika steg i attackprocessen, inklusive rekognosering, sårbarhetsskanning och exploatering. En incident som inträffade nyligen, MOVEit ransomware-attacken i Storbritannien, ger bevis på sannolik automation, då rättsmedicinsk analys av IIS-poster visade att det fanns överträdelser observerade på två separata klienter inom bara 24 sekunder. Automatisering gör det möjligt för angripare att rikta in sig på många system samtidigt, vilket gör AI-drivna attacker mycket skalbara.
-
Effektivitet och anpassningsförmåga
AI-system kan analysera stora mängder data i realtid vilket hjälper angripare att snabbt identifiera sårbarheter och anpassa sina attackstrategier därefter. AI-algoritmer kan också använda omfattande träningsdata för att undvika försvarsmekanismer som organisationer har på plats vilket gör skadlig kod anpassningsbar. Ökningen av zero-day-attacker kan också tillskrivas AI-system eftersom de avsevärt minskar tiden för försvarare att distribuera patchar och motåtgärder.
-
Mycket sofistikerad skadlig kod
AI-drivna attacker kan använda sofistikerade tekniker för att kringgå traditionella säkerhetsåtgärder. Ett anmärkningsvärt exempel är IBM:s DeepLocker, en malware-variant som utnyttjar maskininlärningsalgoritmer för att lansera cyberattacker.
-
Generativ AI kommer in i bilden
Genom att analysera stora mängder personlig information och sociala medieprofiler kan AI-system generera skräddarsydda phishing-e-postmeddelanden och röstmeddelanden som verkar legitima för att lura individer eller få obehörig åtkomst till system.
AI-drivna attackscenarier och vad de innebär
AI:s roll i cyberattacker har blivit allt mer central och tekniken används nu i varje steg av en attack. Från att samla information och få initial åtkomst till att eskalera privilegier och stjäla data, på så sätt blir attackerna mer effektiva och svårare att upptäcka. Här utforskar vi de olika faserna i en cyberattack och vilken roll AI spelar.
1. Rekognosering
I det inledande skedet av MITRE ATT&CK-ramverket, planering och rekognosering (insamling av information om målet) förlitar sig angripare nu på AI för att automatisera och förbättra hela processen. AI kan nu utföra de tidskrävande uppgifterna att profilera mål, skanna efter sårbarheter och rama in hela attacken.
2. Initial åtkomst
Initial åtkomst är en avgörande attackteknik som hjälper angriparen att få ett initialt fotfäste i en organisations nätverk. Detta kan inkludera olika metoder av sociala engineering för att utnyttja offentliga webbservrar vilka är AI:s stora spelområde.
3. Eskalering av privilegier
Eskalering av privilegier handlar om det kritiska skedet av en attack där angripare strävar efter att få högre behörigheter för åtkomst och privilegier inom ett mål-nätverk. AI kan identifiera användarmönster som indikerar privilegierade konton eller hög nivå av åtkomst.
4. Beständighet och lateral rörelse
Under detta skede av en cyberattack försöker angriparna expandera sin närvaro inom ett komprometterat nätverk samtidigt som de säkerställer att de har ett starkt fotfäste i nätverket. AI-modeller kan automatiskt skanna och kartlägga nätverket, identifiera anslutna enheter, tjänster och sårbarheter.
5. Kontroll och styrning
Under kontrollskedet etablerar angriparna en kommunikationskanal och kontroll över komprometterade system utan att lämna några spår av upptäckt. AI-algoritmer kan användas för att säkerställa att detta skede av en attack är smidig.
6. Exfiltrering
Exfiltrering är en metod som används för att stjäla konfidentiella data från en organisation. Med hjälp av Adversarial AI, eller fientlig AI, behöver angripare inte längre omfattande kunskap om data-exfiltreringstekniker för att utföra sådana attacker.
Potentiella framtidsutsikter för AI-drivna hot
Framtiden för cybersäkerhet påverkas starkt av AI-drivna hot. Angripare använder avancerade tekniker för att genomföra attacker med större precision och skala. Här utforskar vi framtidsutsikterna för AI-drivna hot och deras möjliga konsekvenser.
-
Sökmotoroptimering och malvertising (annonsering för att sprida skadlig kod)
Antagonister utnyttjar SEO-tekniker och betalda annonseringsmetoder för att förbättra sidrankning och öka chansen att exponera sina falska sidor för allmänheten. När dessa länkar klickas och filer laddas ner, laddas skadliga Java-skript in i offers system.
-
Skalning av attacker med fientlig AI
AI gör det inte bara möjligt för angripare att genomföra attacker i stor skala med relativ lätthet, utan också att förstärka effekten av deras skadliga aktiviteter. Att skapa nya malware-attackskript blir enkelt för hotaktörer medan upptäckten av zero-day-sårbarheter i komplexa miljöer kräver minimal ansträngning.
-
Social engineering med hjälp av AI
Med hjälp av AI kan angripare analysera stora datasets och skapa anpassade och övertygande phishing-e-postmeddelanden. Den flerspråkiga kapaciteten hos generativ AI som sträcker sig över 20 språk presenterar ytterligare en oro. Antagonister från olika regioner kan nu interagera med AI-modellen sömlöst vilket övervinner språkbarriärer.
-
Ekonomiska konsekvenser av det växande cybersäkerhetshotet
Med den ekonomisk orolighet i världen kan organisationer stå inför nedskärningar i sina IT-budgetar vilket kan resultera i större framgång för angripare som ytterligare integrerar och utvecklar AI och ML i cyberattacker, vilket intensifierar cyberbrottens inverkan.
Vad kan vi göra åt detta?
Här kommer Log360 in i bilden, en omfattande SIEM-lösning som snabbt upptäcker indikationer på intrång (IoCs) i varje steg av en AI-driven attack och hjälper till att begränsa attackens omfattning. Med Log360's avancerade analys, upptäckt av avvikelser och beteendeanalys kan organisationer förbli proaktiva och ligga steget före AI-drivna attacker.
Med hjälp av Log360's färdiga rapportmallar kan du säkerställa att du uppfyller alla krav för efterlevnad av olika regelverk som PCI DSS, SOX, HIPAA, FISMA, GLBA, ISO 27001 och GDPR.
Slutsats
Framväxten av AI-drivna cyberattacker markerar början på en ny era av sofistikerade och ihärdiga hot. Fientlig AI har blivit ett mäktigt verktyg för cyberkriminella. Med denna teknologi kan angripare automatisera, expandera och förbättra sina skadliga handlingar med större effektivitet än vi tidigare sett. Cybersäkerhetslandskapet är komplext och ständigt föränderligt, och framstegen inom AI används på båda sidor – både av angripare och försvarare.
För att förstå hotet är det viktigt att känna till hur AI används av cyberbrottslingar. AI kan automatisera många delar av en attack, från rekognosering till exfiltrering. Det innebär att attacker kan genomföras snabbare och med större precision. AI kan också användas för att skapa mer sofistikerad skadlig kod som är svårare att upptäcka och bekämpa.
Genom att anta en proaktiv och anpassningsbar strategi kan vi effektivt bekämpa dessa hot. Det innebär att använda avancerade säkerhetslösningar som också utnyttjar AI. Dessa lösningar kan övervaka nätverk, identifiera misstänkt aktivitet och snabbt svara på säkerhetshot.
Vi som jobbar med att försvara organisationer och samhället mot cyberattacker måste vara flexibla och ständigt uppdatera våra strategier och verktyg. Det innebär att investera i utbildning och teknik som kan hantera de senaste hoten. Att förstå hur AI fungerar och hur det kan användas både offensivt och defensivt är nyckeln till att skydda våra digitala tillgångar.
Genom att förbli proaktiva och använda AI till vår fördel kan vi navigera genom de utmaningar som AI medför och skapa ett robust cybersäkerhetssystem där innovation och försvar går hand i hand.
Vi på Inuit har lång erfarenhet av att hjälpa organisationer att stärka sin säkerhet med innovativa IT-säkerhetslösningar från våra utvalda leverantörer. Ta gärna kontakt med oss eller utforska på egen hand.
