ИИ написал более эффективные фишинговые письма, чем человек

ИИ написал более эффективные фишинговые письма, чем человек

ИИ написал более эффективные фишинговые письма, чем человек

Небольшое исследование показало, что третье поколение алгоритма обработки естественного языка GPT-3 можно использовать вместе с платформами «ИИ как сервис» для массовых рассылок целевого фишинга. Более того, специалисты пришли к выводу, что искусственный интеллект способен составлять лучшие фишинговые письма, чем человек.

На самом деле, исследователи уже давно спорят, выгодно ли злоумышленникам будет натренировать алгоритмы машинного обучения таким образом, чтобы они генерировали качественные фишинговые письма.

Уже сейчас массовый фишинг весьма эффективен, при этом достаточно прост в исполнении и подготовке. Тем не менее организовать нечто вроде целевого фишинга уже гораздо сложнее, поскольку там должны учитываться индивидуальные особенности и потребности жертвы.

Именно эту тему обсудили эксперты на конференциях Black Hat и Defcon. В частности, специалисты представили результаты своего эксперимента, в котором они сравнивали эффективность собственных фишинговых писем с тем, что создал искусственный интеллект.

Оба типа электронных писем содержали ссылки, которые не являлись вредоносными в прямом смысле этого слова. Однако такие URL фиксировали каждый клик и каждый переход, давая исследователям подробную картину эффективности.

В результате специалистов удивил тот факт, что люди куда охотнее кликали на ссылки в тех письмах, которые составил ИИ. Причём отрыв от подготовленных людьми сообщений был действительно значительный.

«Как отметили исследователи, натренировать по-настоящему качественную модель довольно трудно — на это уйдут миллионы долларов. Тем не менее можно прибегать к платформам, предоставляющим подобные возможности по модели "ИИ как услуга"», — передаёт Wired объяснения специалиста Юджина Лима.

Подпишитесь на новости

MaxPatrol SIEM 28.0: больше событий на том же железе, меньше аппетит к RAM

Positive Technologies выпустила MaxPatrol SIEM 28.0 и предлагает SOC выжать больше из уже имеющихся серверов. По внутренним тестам компании, система потребляет до 26% меньше ресурсов процессора и до 52% меньше оперативной памяти по сравнению с предыдущей версией. Покупку нового железа, возможно, получится отложить.

Разработчики оптимизировали компоненты обработки событий ИБ и хранения данных.

В приведённом компанией примере компонент версии 27.6 обрабатывал 20 тысяч событий в секунду, а после обновления — уже 40 тысяч на сопоставимых аппаратных ресурсах.

Архитектуру тоже пересмотрели. Если MaxPatrol SIEM работает отдельно от других платформенных продуктов, например MaxPatrol VM, ненужные роли можно не устанавливать. Меньше лишних компонентов — больше свободных ресурсов.

Обновился и модуль поведенческого анализа MaxPatrol BAD. Новый компонент HackTracker ищет злоумышленника по поведению, а не только по используемым инструментам. Кроме того, модуль теперь анализирует события с Unix-узлов и связывает их в цепочки подозрительной активности.

В версии 28.0 упростили настройку ИИ-помощника PT Naira. Он помогает писать правила нормализации, объясняет события и ищет информацию в документации. По заявлению разработчика, помощник способен сократить время расследования до 50%, а трудозатраты на создание правил — до 90%. Его обновления будут выходить независимо от релизов SIEM.

Аналитикам добавили больше контекста в карточки стандартных правил корреляции, быстрые переходы к рабочим разделам и нативную тёмную тему. Последняя сервер не разгрузит, зато ночная смена оценит.

Версия 28.0 уже доступна для самостоятельного обновления. Главная ставка релиза — рост объёма обработки без обязательного похода за новыми серверами.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru