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.

Low-Code в ИБ: как собирать процессы без разработки с нуля

Рынок информационной безопасности всё чаще требует не масштабных платформ на вырост, а быстрых и понятных решений для конкретных задач — обработки инцидентов, управления уязвимостями, интеграции средств защиты и автоматизации рутинных операций.

На этом фоне всё больше внимания привлекают платформы класса Low-Code / No-Code, позволяющие создавать рабочие процессы без полноценной разработки.

Один из таких примеров — платформа Security Vision, о которой рассказала руководитель отдела разработки продуктов компании Ева Беляева в эфире AM Talk.

По сути, Low-Code / No-Code позволяет собирать процессы из готовых блоков и логических схем вместо написания тысяч строк кода. Если специалист понимает, как выполняется задача вручную, он может перенести её логику в визуальный конструктор и автоматизировать процесс.

При этом разработчики никуда не исчезают. Для сложных интеграций и взаимодействия с конечными системами по-прежнему могут использоваться скрипты и программный код. Но значительная часть бизнес-логики переносится в визуальную среду, что заметно ускоряет внедрение новых решений.

В Security Vision такой подход используется сразу в двух направлениях. Первое — создание готовых ИБ-продуктов, включая решения для управления активами, уязвимостями и инцидентами. Второе — предоставление самой платформы заказчикам и партнёрам для самостоятельной разработки собственных решений.

Одним из главных преимуществ считается сокращение времени вывода продуктов на рынок. Вместо формирования полноценной команды разработчиков компания может обучить работе с платформой инженеров и аналитиков, а затем быстро запускать новые процессы и сервисы.

Есть и реальные кейсы. В одном из проектов заказчик отказался от коробочного решения и построил собственную систему на базе платформы Security Vision. Для этого потребовалась команда фактически из полутора специалистов — инженера и аналитика. На создание рабочего продукта ушло около шести месяцев.

Порог входа в платформу называют относительно невысоким. Быстрее всего её осваивают специалисты по информационной безопасности и разработчики. Базовое обучение занимает от двух недель до месяца, а программа стажировки для студентов рассчитана на три месяца.

В самой Security Vision считают, что будущее таких платформ — не просто в автоматизации отдельных задач, а в формировании целых экосистем решений. Чем больше процессов удаётся перевести из ручного режима в конструктор, тем быстрее бизнес получает результат и тем меньше зависит от длительных циклов классической разработки.

Подробнее читайте в нашей большой статье.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru