امنیت تجارت اینترنتی

آیا هکرها می توانند فناوری درحال تکامل را هک کنند ؟

استفاده از هوش مصنوعی زبان طبیعی برای حملات فیشینگ

استفاده از هوش مصنوعی زبان طبیعی برای حملات فیشینگ موضوعی است که نگرانی فزاینده‌ای را در بین متخصصان امنیت سایبری ایجاد کرده است. با پیشرفت‌های اخیر در زمینه هوش مصنوعی، به‌ویژه در زمینه مدل‌های زبانی بزرگ مانند GPT-3، مجرمان سایبری می‌توانند از این ابزارها برای خودکارسازی و ارتقای حملات فیشینگ خود استفاده کنند.در اینجا به چند روش که هوش مصنوعی زبان طبیعی می‌تواند در حملات فیشینگ مورد استفاده قرار گیرد اشاره می‌کنیم:

تولید خودکار ایمیل‌های فیشینگ متقاعد کننده: مدل‌های زبانی می‌توانند برای تولید خودکار ایمیل‌های فیشینگ با لحنی متقاعد کننده و متناسب با قربانیان خاص استفاده شوند. این ایمیل‌ها می‌توانند شامل اطلاعات شخصی قربانی باشند که از طریق مهندسی اجتماعی یا نشت اطلاعات جمع‌آوری شده‌اند.

ایجاد صفحات وب جعلی:هوش مصنوعی می‌تواند برای ایجاد صفحات وب جعلی که شبیه به وب‌سایت‌های قانونی هستند، مانند صفحات ورود به سیستم بانک‌ها یا شبکه‌های اجتماعی، استفاده شود. این صفحات می‌توانند برای جمع‌آوری اطلاعات ورود به سیستم یا اطلاعات شخصی قربانیان مورد استفاده قرار گیرند.

چت‌بات‌های فیشینگ:مدل‌های زبانی می‌توانند برای ایجاد چت‌بات‌هایی که با قربانیان تعامل می‌کنند و آنها را فریب می‌دهند تا اطلاعات حساس خود را ارائه دهند، استفاده شوند. این چت‌بات‌ها می‌توانند در وب‌سایت‌های جعلی یا از طریق پیام‌رسان‌های فوری مستقر شوند.

مهندسی اجتماعی خودکار:هوش مصنوعی می‌تواند برای جمع‌آوری اطلاعات در مورد قربانیان از طریق منابع آنلاین مانند شبکه‌های اجتماعی استفاده شود. این اطلاعات می‌تواند برای ایجاد حملات فیشینگ شخصی‌سازی شده و متقاعد کننده مورد استفاده قرار گیرد.

استفاده از هوش مصنوعی در حملات فیشینگ می‌تواند این حملات را بسیار موثرتر و دشوارتر کند. به همین دلیل، مهم است که افراد و سازمان‌ها از این تهدید آگاه باشند و اقداماتی را برای محافظت از خود در برابر آن انجام ‌دهند.

در اینجا به چند روش برای محافظت در برابر حملات فیشینگ مبتنی بر هوش مصنوعی اشاره می‌کنیم:

آموزش و آگاهی: افراد باید در مورد خطرات فیشینگ و نحوه شناسایی ایمیل‌ها و وب‌سایت‌های جعلی آموزش ببینند.

استفاده از نرم‌افزار امنیتی:سازمان‌ها باید از نرم‌افزارهای امنیتی مانند فیلترهای ضد فیشینگ و آنتی‌ویروس‌ها استفاده کنند.

احراز هویت چند عاملی: احراز هویت چند عاملی می‌تواند به محافظت از حساب‌های کاربری در برابر حملات فیشینگ کمک کند.

گزارش حملات فیشینگ:افراد و سازمان‌ها باید حملات فیشینگ را به مقامات مربوطه گزارش ‌دهند.

با افزایش پیچیدگی حملات فیشینگ مبتنی بر هوش مصنوعی، ضروری است که افراد و سازمان‌ها اقدامات پیشگیرانه‌ای برای محافظت از خود در برابر این تهدید انجام ‌دهند.

مهندسی اجتماعی دیپ‌فیک

مهندسی اجتماعی دیپ‌فیک نوعی حمله سایبری است که از فناوری دیپ‌فیک برای فریب افراد و وادار کردن آنها به انجام اقداماتی که به نفع مهاجم است، استفاده می‌کند. دیپ‌فیک‌ها ویدیوها یا فایل‌های صوتی جعلی هستند که با استفاده از هوش مصنوعی برای شبیه‌سازی ظاهر و صدای یک فرد واقعی ساخته می‌شوند.

در حملات مهندسی اجتماعی دیپ‌فیک، مهاجمان می‌توانند از دیپ‌فیک‌ها برای موارد زیر استفاده کنند:

ایجاد هویت‌های جعلی:مهاجمان می‌توانند با استفاده از دیپ‌فیک‌ها هویت‌های جعلی برای خود ایجاد کنند و از آنها برای جلب اعتماد قربانیان و فریب آنها برای ارائه اطلاعات شخصی یا انجام اقدامات مضر استفاده کنند.

جعل هویت افراد شناخته شده:مهاجمان می‌توانند با استفاده از دیپ‌فیک‌ها خود را به جای افراد شناخته شده مانند مدیران شرکت‌ها، مقامات دولتی یا افراد مشهور جا ‌بزنند و از این طریق قربانیان را فریب ‌دهند.

انتشار اطلاعات نادرست: مهاجمان می‌توانند از دیپ‌فیک‌ها برای انتشار اطلاعات نادرست و اخبار جعلی استفاده کنند و از این طریق به دنبال ایجاد آشوب و بی‌اعتمادی در جامعه باشند.

اخاذی: مهاجمان می‌توانند با استفاده از دیپ‌فیک‌ها قربانیان را تهدید به انتشار اطلاعات خصوصی یا تصاویر جعلی آنها کنند و از آنها برای انجام خواسته‌های خود پول یا اطلاعات ‌بخواهند.

مهندسی اجتماعی دیپ‌فیک می‌تواند بسیار خطرناک باشد زیرا تشخیص دیپ‌فیک‌ها از ویدیوها و فایل‌های صوتی واقعی دشوار است. با پیشرفت فناوری دیپ‌فیک، این نوع حملات پیچیده‌تر و خطرناک‌تر می‌شوند.

در اینجا به چند روش برای محافظت در برابر حملات مهندسی اجتماعی دیپ‌فیک اشاره می‌کنیم:

آگاهی:افراد باید از خطرات دیپ‌فیک‌ها و نحوه شناسایی آنها آگاه باشند.

حساسیت به جزئیات:افراد باید به جزئیات ویدیوها و فایل‌های صوتی که مشاهده می‌کنند توجه ‌کنند و به دنبال نشانه‌هایی از جعلی بودن آنها باشند.

تأیید اطلاعات: قبل از اعتماد به اطلاعاتی که از طریق ویدیوها یا فایل‌های صوتی دریافت می‌کنید، باید آنها را از طریق منابع دیگر تأیید ‌کنید.

گزارش موارد مشکوک: اگر به ویدیو یا فایل صوتی مشکوکی برخورد ‌کردید، باید آن را به مقامات مربوطه گزارش ‌دهید.

یافتن حفره‌های امنیتی به صورت خودکار توسط هوش مصنوعی

یافتن حفره‌های امنیتی به صورت خودکار توسط هوش مصنوعی

بله، هوش مصنوعی (AI) می‌تواند به طور فزاینده‌ای برای یافتن خودکار حفره‌های امنیتی مورد استفاده قرار ‌گیرد. این فرآیند که به عنوان "تست نفوذ خودکار" یا "هک اخلاقی خودکار" شناخته می‌شود، می‌تواند به طور قابل‌توجهی کارآمدتر و مقرون به صرفه‌تر از روش‌های سنتی تست نفوذ باشد.در اینجا به چند روش که هوش مصنوعی می‌تواند برای یافتن حفره‌های امنیتی مورد استفاده قرار ‌گیرد اشاره می‌کنیم:

تجزیه و تحلیل کد: ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند کد منبع برنامه‌ها را برای یافتن آسیب‌پذیری‌های امنیتی شناخته شده، مانند تزریق SQL، اسکریپت‌نویسی متقابل سایت (XSS) و بافرهای سرریز، تجزیه و تحلیل ‌کنند.

تست فازینگ:هوش مصنوعی می‌تواند برای تولید خودکار ورودی‌های تصادفی و غیرمنتظره برای برنامه‌ها (فرآیندی به نام فازینگ) استفاده ‌شود. این امر می‌تواند به کشف اشکالات و آسیب‌پذیری‌هایی که ممکن است در طول تست‌های معمولی نادیده گرفته ‌شوند، کمک ‌کند.

یادگیری تقویتی:الگوریتم‌های یادگیری تقویتی می‌توانند برای آموزش "عامل‌های هوش مصنوعی" برای انجام وظایف هک اخلاقی، مانند یافتن و بهره‌برداری از آسیب‌پذیری‌ها، استفاده ‌شوند. این عامل‌ها می‌توانند از تجربیات خود برای بهبود عملکرد خود در طول زمان ‌یاد بگیرند.

تجزیه و تحلیل رفتار:هوش مصنوعی می‌تواند برای تجزیه و تحلیل رفتار شبکه و شناسایی فعالیت‌های مشکوک که ممکن است نشان‌دهنده ‌حمله باشد، استفاده ‌شود.استفاده از هوش مصنوعی برای یافتن حفره‌های امنیتی نی تواند مزایای متعددی داشته باشد:

سرعت: ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند ‌تعداد زیادی کد را خیلی سریع‌تر از انسان‌ها اسکن ‌کنند.

دقت:هوش مصنوعی می‌تواند ‌الگوها و ناهنجاری‌هایی را که ممکن است توسط انسان‌ها نادیده گرفته ‌شوند، شناسایی ‌کند.

مقرون به صرفه بودن:تست نفوذ خودکار می‌تواند ‌هزینه‌های تست امنیتی را ‌کاهش ‌دهد.

مقیاس‌پذیری: ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند ‌به راحتی برای ‌تست ‌تعداد زیادی از برنامه‌ها و سیستم‌ها ‌مقیاس‌بندی ‌شوند.

با این حال، ‌چالش‌هایی نیز در استفاده از هوش مصنوعی برای یافتن حفره‌های امنیتی وجود دارد:

مثبت کاذب: ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی ممکن است ‌گاهی اوقات ‌گزارش‌های مثبت کاذب ‌تولید ‌کنند، ‌به این معنی که ‌آنها ‌چیزی را ‌به عنوان ‌آسیب‌پذیری ‌شناسایی ‌می‌کنند ‌که ‌در ‌واقع ‌اینطور ‌نیست.

منفی کاذب:هوش مصنوعی ممکن است ‌همه ‌آسیب‌پذیری‌ها را ‌شناسایی ‌نکند، ‌به خصوص ‌آسیب‌پذیری‌های ‌جدید ‌یا ‌پیچیده.

پیچیدگی: ‌راه‌اندازی ‌و ‌پیکربندی ‌ابزارهای ‌مبتنی ‌بر ‌هوش ‌مصنوعی ‌می‌تواند ‌پیچیده ‌باشد.

اخلاق:استفاده ‌از ‌هوش ‌مصنوعی ‌برای ‌هک ‌اخلاقی ‌باید ‌با ‌ملاحظات ‌اخلاقی ‌و ‌قانونی ‌همراه ‌باشد.

با وجود ‌این ‌چالش‌ها، ‌هوش ‌مصنوعی ‌به ‌طور ‌فزاینده‌ای ‌به ‌ابزاری ‌مهم ‌برای ‌یافتن ‌حفره‌های ‌امنیتی ‌تبدیل ‌می‌شود. ‌با ‌پیشرفت ‌فناوری ‌هوش ‌مصنوعی، ‌می‌توان ‌انتظار ‌داشت ‌که ‌این ‌ابزارها ‌دقیق‌تر، ‌کارآمدتر ‌و ‌مقرون ‌به ‌صرفه‌تر ‌شوند.

بدافزار‌هایی که از طریق یادگیری ماشینی یاد می‌گیرند

بله، بدافزارهایی که از طریق یادگیری ماشینی (ML) یاد می‌گیرند، واقعیتی نگران‌کننده در دنیای امنیت سایبری هستند. این نوع بدافزار که به عنوان "بدافزار مبتنی بر هوش مصنوعی" یا "بدافزار خودآموز" نیز شناخته می‌شود، می‌تواند از الگوریتم‌های ML برای انطباق با محیط‌های جدید، فرار از شناسایی و بهینه‌سازی حملات خود استفاده کند.چند روش که بدافزارها می‌توانند از یادگیری ماشینی استفاده کنند اشاره داریم :

فرار از شناسایی: بدافزار می‌تواند از ML برای تغییر کد خود یا رفتار خود به منظور دور زدن نرم‌افزار آنتی‌ویروس و سایر ابزارهای امنیتی استفاده کند.

انتخاب هدف: بدافزار می‌تواند از ML برای تجزیه و تحلیل سیستم‌ها و شبکه‌ها برای شناسایی اهداف آسیب‌پذیرتر استفاده کند.

بهینه‌سازی حملات:بدافزار می‌تواند از ML برای یادگیری از حملات گذشته و بهبود اثربخشی حملات آینده خود استفاده کند.

تولید خودکار: ML می‌تواند برای تولید خودکار انواع جدید بدافزار، مانند بدافزارهای چندشکلی و دگرگونی، استفاده شود که شناسایی آنها دشوارتر است.

مهندسی اجتماعی: بدافزار می‌تواند از ML برای تجزیه و تحلیل اطلاعات شخصی افراد و ایجاد حملات فیشینگ یا مهندسی اجتماعی متناسب با هر فرد استفاده کند.

بدافزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند بسیار خطرناک باشند زیرا می‌توانند به طور خودکار با اقدامات امنیتی جدید سازگار شوند و شناسایی و حذف آنها دشوارتر ‌شود.در اینجا به چند نمونه از بدافزارهایی که از یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند اشاره می‌کنیم:

DeepLocker:این بدافزار از یک شبکه عصبی عمیق برای پنهان شدن در برنامه‌های قانونی و فرار از شناسایی استفاده می‌کند.

Cylance:این شرکت امنیتی از ML برای شناسایی و مسدود کردن بدافزارها، از جمله بدافزارهایی که از ML برای فرار از شناسایی استفاده می‌کنند، استفاده می‌کند.

ZeuS: این تروجان بانکی از ML برای تجزیه و تحلیل وب‌سایت‌های بانکی و سرقت اطلاعات ورود به سیستم استفاده می‌کند.

مبارزه با بدافزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی یک چالش مداوم است. محققان امنیتی در حال توسعه روش‌های جدیدی برای شناسایی و حذف این نوع بدافزار هستند، اما مهاجمان نیز به طور مداوم در حال ارتقای تکنیک‌های خود هستند.برای محافظت در برابر بدافزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی روش های زیر را انجام دهید :

استفاده از نرم‌افزار امنیتی: از نرم‌افزار آنتی‌ویروس و ضد بدافزار به‌روز که از ML برای شناسایی بدافزارهای جدید و ناشناخته استفاده می‌کند، استفاده کنید.

به‌روزرسانی سیستم‌ها: سیستم‌عامل و برنامه‌های خود را به‌طور مرتب به‌روز ‌کنید تا ‌آسیب‌پذیری‌های شناخته شده ‌را ‌رفع ‌کنید.

آموزش و آگاهی: ‌کارکنان ‌خود ‌را ‌در ‌مورد ‌خطرات ‌بدافزار ‌و ‌نحوه ‌شناسایی ‌حملات ‌فیشینگ ‌و ‌مهندسی ‌اجتماعی ‌آموزش ‌دهید.

پشتیبان‌گیری از داده‌ها: ‌به ‌طور ‌منظم ‌از ‌داده‌های ‌خود ‌پشتیبان ‌تهیه ‌کنید ‌تا ‌در ‌صورت ‌آلوده ‌شدن ‌به ‌بدافزار ‌بتوانید ‌آنها ‌را ‌بازیابی ‌کنید.

نظارت بر شبکه: ‌فعالیت ‌شبکه ‌خود ‌را ‌برای ‌شناسایی ‌رفتارهای ‌مشکوک ‌که ‌ممکن ‌است ‌نشان ‌دهنده ‌حمله ‌باشد، ‌نظارت ‌کنید.

هوش مصنوعی مولد برای ایجاد داده‌های جعلی

هوش مصنوعی مولد برای ایجاد داده‌های جعلی

بله، هوش مصنوعی مولد (Generative AI) می‌تواند برای ایجاد داده‌های جعلی، که به عنوان "داده‌های مصنوعی" نیز شناخته می‌شوند، مورد استفاده قرار ‌گیرد. این داده‌های جعلی می‌توانند شامل متن، تصاویر، ویدیو، صدا و سایر انواع داده‌ها باشند.

در اینجا به چند روش که هوش مصنوعی مولد می‌تواند برای ایجاد داده‌های جعلی مورد استفاده قرار ‌گیرد اشاره می‌کنیم:

متن: هوش مصنوعی مولد می‌تواند برای ‌تولید ‌متن‌های ‌جعلی ‌مانند ‌مقالات ‌خبری، ‌داستان‌ها، ‌نظرات ‌محصول ‌و ‌پست‌های ‌شبکه‌های ‌اجتماعی ‌استفاده ‌شود. ‌این ‌متن‌ها ‌می‌توانند ‌به ‌قدری ‌واقع‌بینانه ‌باشند ‌که ‌تشخیص ‌آنها ‌از ‌متن‌های ‌واقعی ‌دشوار ‌باشد.

تصاویر: هوش مصنوعی مولد می‌تواند برای ‌تولید ‌تصاویر ‌جعلی ‌مانند ‌تصاویر ‌افراد، ‌مکان‌ها ‌و ‌اشیاء ‌استفاده ‌شود. ‌این ‌تصاویر ‌می‌توانند ‌برای ‌ایجاد ‌هویت‌های ‌جعلی، ‌اخبار ‌جعلی ‌و ‌تبلیغات ‌فریبنده ‌مورد ‌استفاده ‌قرار ‌گیرند.

ویدیو:هوش مصنوعی مولد می‌تواند برای ‌تولید ‌ویدیوهای ‌جعلی ‌مانند ‌دیپ‌فیک ‌استفاده ‌شود. ‌دیپ‌فیک‌ها ‌ویدیوهایی ‌هستند ‌که ‌با ‌استفاده ‌از ‌هوش ‌مصنوعی ‌برای ‌جایگزینی ‌چهره ‌یک ‌فرد ‌با ‌چهره ‌فرد ‌دیگر ‌ایجاد ‌می‌شوند. ‌دیپ‌فیک‌ها ‌می‌توانند ‌برای ‌انتشار ‌اطلاعات ‌نادرست، ‌تخریب ‌شخصیت ‌و ‌اخاذی ‌مورد ‌استفاده ‌قرار ‌گیرند.

صدا:هوش مصنوعی مولد می‌تواند برای ‌تولید ‌صدای ‌جعلی ‌مانند ‌کلون ‌صدا ‌استفاده ‌شود. ‌کلون ‌صدا ‌فایل‌های ‌صوتی ‌هستند ‌که ‌با ‌استفاده ‌از ‌هوش ‌مصنوعی ‌برای ‌تقلید ‌صدای ‌یک ‌فرد ‌واقعی ‌ایجاد ‌می‌شوند. ‌کلون ‌صدا ‌می‌تواند ‌برای ‌جعل ‌هویت، ‌کلاهبرداری ‌و ‌فریب ‌مورد ‌استفاده ‌قرار ‌گیرد.

استفاده از هوش مصنوعی مولد برای ایجاد داده‌های جعلی ‌نگرانی‌های ‌اخلاقی ‌و ‌امنیتی ‌زیادی ‌را ‌ایجاد ‌می‌کند. ‌این ‌داده‌ها ‌می‌توانند ‌برای ‌اهداف ‌مخرب ‌مانند ‌انتشار ‌اطلاعات ‌نادرست، ‌فریب ‌مردم، ‌و ‌تخریب ‌اعتماد ‌مورد ‌استفاده ‌قرار ‌گیرند.با ‌این ‌حال، ‌هوش ‌مصنوعی ‌مولد ‌همچنین ‌می‌تواند ‌برای ‌اهداف ‌مفید ‌مانند ‌آموزش ‌مدل‌های ‌هوش ‌مصنوعی، ‌ایجاد ‌محتوای ‌خلاقانه ‌و ‌توسعه ‌ابزارهای ‌جدید ‌مورد ‌استفاده ‌قرار ‌گیرد.در ‌اینجا ‌به ‌چند ‌روش ‌برای ‌کاهش ‌خطرات ‌داده‌های ‌جعلی ‌ایجاد ‌شده ‌توسط ‌هوش ‌مصنوعی ‌مولد ‌اشاره ‌می شود :

توسعه ‌فناوری ‌تشخیص:محققان ‌در ‌حال ‌توسعه ‌فناوری‌هایی ‌هستند ‌که ‌می‌توانند ‌داده‌های ‌جعلی ‌را ‌شناسایی ‌کنند.

آموزش ‌و ‌آگاهی: ‌مردم ‌باید ‌از ‌خطرات ‌داده‌های ‌جعلی ‌و ‌نحوه ‌شناسایی ‌آنها ‌آگاه ‌باشند.

قوانین ‌و ‌مقررات: ‌دولت‌ها ‌می‌توانند ‌قوانین ‌و ‌مقرراتی ‌را ‌برای ‌محدود ‌کردن ‌استفاده ‌از ‌هوش ‌مصنوعی ‌مولد ‌برای ‌ایجاد ‌داده‌های ‌جعلی ‌وضع ‌کنند.

اخلاق ‌هوش ‌مصنوعی: ‌توسعه ‌دهندگان ‌هوش ‌مصنوعی ‌باید ‌اصول ‌اخلاقی ‌را ‌در ‌نظر ‌بگیرند ‌تا ‌از ‌سوء ‌استفاده ‌از ‌این ‌فناوری ‌جلوگیری ‌شود.

با ‌افزایش ‌قدرت ‌هوش ‌مصنوعی ‌مولد، ‌ضروری ‌است ‌که ‌اقدامات ‌پیشگیرانه‌ای ‌برای ‌محافظت ‌از ‌خود ‌در ‌برابر ‌خطرات ‌داده‌های ‌جعلی ‌انجام ‌دهیم.