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.

15 тыс. отправили ИИ-агентов на борьбу с кибератаками

Более 15 тыс. компаний уже используют в публичных облаках сервисы информационной безопасности на базе искусственного интеллекта. ИИ помогает выявлять атаки в реальном времени, сортировать поток предупреждений и разбираться с уязвимостями, пока специалисты ещё пытаются понять, какое из тысяч уведомлений действительно горит.

Такие данные представила Yandex Cloud в отчёте об угрозах для облачных и гибридных инфраструктур за первое полугодие 2026 года.

За это время изменились и действия атакующих. Если раньше главным пропуском в корпоративные сети оставались украденные пароли, то теперь злоумышленники всё чаще эксплуатируют уязвимости публичных приложений.

В российских облаках фиксировались попытки использовать критическую уязвимость React2Shell, а также проблемы ядра Linux Copy Fail и Dirty Frag.

Закрывать все найденные дыры вручную компании уже не успевают, поэтому часть рутины передают ИИ-агентам. Они мгновенно расставляют приоритеты, проводят триаж алертов, собирают информацию об инцидентах и выполняют первичные расследования.

К устранению критических уязвимостей человек пока подключается лично, полностью отдавать роботу ключи от инфраструктуры бизнес всё же не решился.

В Yandex Cloud считают, что современным корпоративным системам защиты необходимы поведенческие детекторы, объединённая телеметрия и ИИ-агенты. Причина проста: атаки ускоряются, а классическая схема «получили алерт — открыли тикет — когда-нибудь посмотрели» всё чаще проигрывает злоумышленникам по темпу.

Поменялись и главные цели. В первой половине 2025 года 35% атак приходилось на ИТ-компании. К середине 2026 года на первое место вышел ретейл с долей 39%, следом расположилось производство с 29%, а ИТ-сектор опустился до 20%.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru