De strijd tussen kunstmatig intelligente technologie en cybercriminaliteit komt tot een hoogtepunt, want AI heeft bewezen een grote hulp te zijn, vooral bij het opsporen en belemmeren van de verspreiding van phishing en malware. Toch hebben cybercriminelen manieren bedacht om AI-beveiligingscomponenten te omzeilen, bijvoorbeeld door middel van Conversation Overflow-aanvallen. Deze ernstigere manier om AI te gebruiken als schets voor de overeenkomstige ML-algoritmen brengt veel meer veiligheidsrisico's met zich mee dan materialen of insider-feiten.
Conversatie-overflow-aanvallen begrijpen
Discussies Er worden overflow-aanvallen ervaren op AI- en ML-algoritmen die in het e-mailbeveiligingssysteem worden ingezet en die kwade geesten in de verborgen tekst van e-mailconversaties bevatten. Dit verborgen materiaal heeft tot doel ervoor te zorgen dat dit kunstmatig intelligente beveiligingssysteem nare e-mails niet classificeert als onschadelijke berichten van vrienden om zo te ontsnappen aan detectie. De hacker probeert dit te doen door communicatiepatronen uit het echte leven te imiteren, zodat gebruikers kunnen geloven dat het bericht afkomstig is van echte bronnen en op kwaadaardige links kunnen klikken, cruciale informatie kunnen delen of, in veel gevallen, verder kunnen communiceren met de bot in de computer. gesprek draad.
Bestrijding van Conversation Overflow-aanvallen
Om de risico's van conversation overflow-aanvallen te verminderen, moeten beveiligingsprofessionals machine learning en AI verrijken om de bestaande authenticatie-e-mailoplossing te verbeteren. Dit voegt de mogelijkheid van de modellen toe om de verschillende aanvallen te interpreteren, inclusief Overflow Conversations, en biedt geavanceerde detectie van afwijkingen door de identificatie van afwijkingen in de normale e-mailpatronen.
Het ontwikkelen van een alomvattende verdedigingsstrategie tegen aanvallen via conversatiehacking vereist het gebruik van AI-analyse naast traditionele beveiligingsonderdelen zoals trefwoordfiltering, controle van de reputatie van afzenders en URL-sandboxing. Door te kiezen voor een veelzijdige strategie kunnen organisaties de beveiliging tegen verschillende aanvalsopties goed versterken.
Bovendien is training voor het personeel nodig, die regelmatig moet worden gegeven, om hen te leren nieuwe bedreigingen te herkennen en hen te helpen de beste manier te gebruiken om frauduleuze e-mails effectief te melden.
De rol van menselijke expertise
Diepgaande, lateraal denkende Conversation Overflow-aanvallen getuigen van het dynamische karakter van cyberdreigingen en de noodzaak voor overeenkomstige organisaties om proactieve, multidimensionale cyberbeveiligingsoplossingen na te streven. Toegegeven, AI- en ML-technologieën zullen er wellicht niet in slagen inbreuken op de cyberbeveiliging aan te pakken en te voorkomen, ook al hebben ze veel goede kanten.
Het bevorderen van samenwerking en bewustwording
Het gebruik van AI-technologie in combinatie met menselijke vaardigheden en het gebruik van dreigingsinformatie, samenwerkingen en het oproepen van acties van gebruikers zijn manieren om bedrijven te versterken tegen cyberdreigingsoverflow-aanvallen en om hun digitale activa maximaal te beschermen. In de wereld van cyberbeveiliging zijn een voortdurend veranderende ruimte, onmiddellijke aandacht en aanpassing cruciaal om de acties van hackers op de hoogte te houden.
Innovatie in de cyberverdediging tegen de Overflow-aanvallen kan alleen worden bereikt door de nieuwe cyberdreigingen in de gaten te houden. Beveiligingsfunctionarissen kunnen op de hoogte blijven en updates krijgen over de laatste gebeurtenissen, dat wil zeggen de opkomende trends en bedreigingen, door zich te abonneren op inlichtingenfeeds, waardoor ze indien nodig hun aanpak kunnen veranderen.
Bron: https://www.cryptopolitan.com/cybersecurity-against-conversation-attacks/