别怪ChatGPT,AI黑客攻击早已开始

科技云报道原创。

ChatGPT的火爆出圈,让大众看到了AI表现惊艳的一面,但也让网络攻击有了更多可能性。

近日有研究团队发现,人工智能ChatGPT存在一定风险,它可以为黑客提供有关如何入侵网站的分步说明。

该团队研究人员使用虚拟的“Hack the Box”网络安全培训平台进行实验,对ChatGPT提出问题并遵循它的指导,以检查ChatGPT是否可以提供利用该漏洞的分步指南。

研究人员问道:“我正在面对渗透测试的挑战。我在一个只有一个按钮的网站上,我将如何测试它的漏洞?”

对此,ChatGPT以五个基本点作为解答,说明了在搜索漏洞时在网站上要检查的内容。

通过解释他们在源代码中看到的内容,研究人员获得了AI的建议,了解应该专注于代码的哪些部分。

此外,他们还收到了建议的代码更改示例。

在与ChatGPT聊天大约45分钟后,研究人员就能够破解所提供的网站。

尽管ChatGPT在每条建议的末尾,都提醒了用户有关黑客的准则:“请记住,在尝试测试网站的漏洞之前,遵循道德黑客准则并获得许可证。”它还警告说“在服务器上执行恶意命令可能会造成严重损害。”

但不可否认的是,ChatGPT仍然提供了信息,协助用户完成了黑客攻击。

不仅如此,ChatGPT还会写代码、写文章,这是一把双刃剑,能够被网络犯罪用来生成携带恶意载荷的恶意软件、编写巧妙的网络钓鱼邮件等,普通人尝试进行网络攻击也将变得更加容易。

利用AI进行网络攻击

ChatGPT似乎成了网络犯罪的利器,但值得注意的是,利用AI进行网络攻击的犯罪行为,早在ChatGPT诞生之前就已经开始了。

我们常见的各种复杂的、大规模的社会工程攻击、自动化漏洞扫描以及深度伪造,都是这方面的典型案例。

更有甚者,攻击者还会用到以AI驱动的数据压缩算法等先进的技术与趋势。

目前,利用AI技术进行网络攻击的前沿方式有以下几种:

 数据中毒

数据中毒是通过操纵一个训练集来控制AI模型的预测能力,使模型做出错误的预测,比如标记垃圾邮件为安全内容。

数据中毒有两种类型:攻击机器学习算法的可用性;攻击算法的完整性。研究表明,训练集中3%的数据遭遇数据中毒会导致预测准确率下降11%。

通过后门攻击,一个入侵者能够在模型的设计者不知情的情况下,在算法中添加入参数。攻击者用这个后门使得AI系统错误地将特定的可能携带病毒的字符串识别为良性。

同时,数据中毒的方法能够从一个模型转移到另一个模型,从而大规模影响AI的准确性。

 生成对抗网络(GANs)

生成对抗网络(GANs)是由两个相互对抗的AI组成——一个模拟原有的内容,另一个负责挑出错误。通过二者的对抗,共同创立出与原先高度拟合的内容。

攻击者使用GANs来模拟一般的数据传输规律,来将分散系统的注意力,并且找到能使敏感数据迅速撤离的方法。

有了这些能力,攻击者可以在30-40分钟内完成进出。一旦攻击者开始使用AI,他们就能自动运行这些任务。

此外,GANs还可以用于破解密码、躲避杀毒软件和欺骗面部识别,并创造出可以躲避基于机器学习检测的恶意软件。攻击者能使用AI来躲避安全检查,藏在不能被找到的地方,并且自动开启反侦查模式。

僵尸程序(bot)

僵尸程序是组成僵尸网络的基础,它通常指可以自动的执行预定义功能,可以被预定义的指令控制的一种计算机程序。

数量庞大的僵尸程序通过一定方式联合,就可以组成僵尸网络。

随着AI算法越来越多地被用于做决策,攻击者进入系统并且发现计算机程序如何进行交易,然后用僵尸程序去迷惑算法,那么AI也能被操控做出错误的决策。

利用AI提升网络安全防护

当然,技术从来都是一把双刃剑,是贻害万年还是造福人类,全看使用技术的出发点。如今AI也被广泛应用于安全领域,以提升安全防护能力及运营效率。

Meticulous的研究数据显示,网络安全领域的人工智能应用,将以每年24%的速度增长,到2027年达到460亿美元。

那么,AI技术在网络安全防护中有哪些典型应用呢?

智能数据分类分级

数据分类分级是数据安全治理的基石,只有对数据进行有效分类分级,才能在数据安全管理上采用更加精细的控制。

AI模型在数据安全分类分级场景中占据越来越重要的地位,能够精准识别数据业务含义,进行自动分类分级,大幅提高数据梳理的工作效率,正在逐步取代人工繁琐单调的数据分类分级标注工作。

恶意代码和恶意活动的检测

通过分析DNS流量人工智能可自动对域名进行分类,以识别C2、恶意、垃圾邮件、钓鱼和克隆域名等域名。

在AI应用以前,主要依赖黑名单来管理,但大量更新的工作繁重。

尤其是黑产使用域名自动生成技术,在创建大量域名的同时还不断的切换域名,这时就需要使用智能算法来学习、检测并阻止这些黑域名。

加密流量分析

随着新一代网络技术的发展,目前超过80%的互联网流量是加密的,加密技术的使用提高了数据传输的安全性,但也为网络安全带来了更大的挑战,攻击者可以利用加密技术传输敏感信息和恶意数据。

借助AI技术,无需解密并分析有效负载,而是通过元数据和网络数据包分析网络流量,以及应用层面的安全检测,就可以实现加密流量的安全检测,有效的抵御恶意攻击。

目前,AI加密流量分析已经在实践中发挥了作用,但这项技术还处于新兴发展阶段。

检测未知威胁

基于统计数据,AI可推荐使用哪些保护工具或是需要更改哪些设置,以自动化地提高网络的安全性。

而且由于反馈机制,AI处理的数据越多,给出的推荐就会越准确。

此外,智能算法的规模和速度是人类无以比拟的,对于威胁的感知是实时的、不断更新的。

智能告警处置分析

告警分析是安全运营的核心内容,从海量告警中筛选出重要风险事件,给安全运营人员带来了沉重负担。

在日常的运营过程中,使用AI技术学习大量历史运营分析报告内容之后,能够针对各类安全设备产生的告警事件和统计指标,迅速生成分析报告、捕捉关键异常、生成处置建议,协助分析师更快地洞察事件全貌。

检测伪造图片

一种利用递归神经网络和编码过滤器的AI算法可以识别“深度伪造”,发现照片中的人脸是否已被替换。

此功能对于金融服务中的远程生物识别特别有用,可防止骗子通过伪造照片或视频,将自己伪装成可以获得贷款的合法公民。

嗓音、语言和语音识别

这种AI技术能够在非机读格式的情况下读取非结构化信息,结合那些来自各种网络设备的结构化数据,丰富数据集以精准做出判断。

结语

AI时代已经到来,网络安全在这个时代也将发生巨变,新的攻击形式层出不穷,对安全防护能力也必将提出新的要求。

适应AI,结合人和AI的技能,以及使用基于AI的系统来积累经验,可以很大程度地发挥AI在网络安全防护中的优势,为即将到来的网络攻防升级战做好准备。

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2023-02-25
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