Киберпреступники применяют ИИ в половине техник кибератак

Киберпреступники применяют ИИ в половине техник кибератак

Киберпреступники применяют ИИ в половине техник кибератак

Как показало исследование Positive Technologies, киберпреступники начали активно внедрять искусственный интеллект (ИИ) в свою деятельность. Уже в самом ближайшем будущем киберпреступники смогут найти ИИ применение во всех тактиках из базы MITRE ATT&CK, а также в 59% ее техник.

Как отмечают авторы исследования, до недавнего времени злоумышленники применяли ИИ не очень активно: он использовался лишь в 5% техник MITRE ATT&CK и еще для 17% применение такого инструментария признавалось перспективным.

Все изменило появление больших языковых моделей (LLM) и инструментов вроде ChatGPT, которые легальны и общедоступны. После выхода ChatGPT 4 количество фишинговых атак за год выросло в 13 раз.

Как особо обратили внимание аналитики, популярности инструментов ИИ у киберпреступников способствует также тот факт, что LLM не имеют ограничений, которые бы препятствовали генерации с их помощью вредоносного кода или инструкций. В итоге такие инструменты довольно широко используются для создания различных программных зловредов.

Обращение к большим языковым моделям помогает начинающим киберпреступникам,  ускорять подготовку к атакам. Злоумышленник может с их помощью уточнить, не упустил ли он чего-то или изучить различные подходы к реализации определенных шагов в ходе той иной акции.

Продвинутые инструменты поиска помогут начинающему злоумышленнику подобрать необходимую информацию и найти ответы на базовые вопросы. Особенно авторы исследования обращают внимание на ситуацию в развивающихся странах, где компании и госучреждения защищены хуже.

Среди методов атак, где малоопытные злоумышленники применяют ИИ наиболее широко, авторы исследования выделили фишинг, социальную инженерию, атаки на веб-приложения и слабые пароли, SQL-инъекции, а также сетевой сниффинг. Они не требуют глубоких технических знаний и их легко осуществлять с помощью публично доступных инструментов.

Благодаря ИИ уже на текущем уровне технологий можно автоматически генерировать фрагменты вредоносного кода, фишинговые сообщения, разного рода дипфейки, которые делают более убедительными привычные сценарии атак социальной инженерии, автоматизировать отдельные этапы кибератак, среди которых авторы исследования особо выделили управление ботнетами. Однако развить и создать новые инструменты ИИ для автоматизации и масштабирования кибератак пока могут только опытные злоумышленники.

«Пока что ни об одной атаке нельзя сказать, что она была полностью проведена искусственным интеллектом. Тем не менее мир информационной безопасности постепенно движется к автопилотированию как в защите, так и в атаке. Мы прогнозируем, что с течением времени киберпреступные инструменты и модули с ИИ будут объединяться в кластеры для автоматизации все большего числа этапов атаки, пока не смогут покрыть большую часть шагов», — предупреждают авторы исследования.

 

Если злоумышленникам удастся автоматизировать проведение атак на выбранную цель, следующим шагом может стать применение инструментов для самостоятельного поиска целей. Опытным киберпреступникам ИИ даст инструментарий для сбора данных о потенциальных жертвах из разных источников, причем в короткие сроки.

ИИ активно применяется при эксплуатации уязвимостей, причем потенциал данных инструментов реализован еще далеко не полностью. ИИ помогает создавать ботов, с высокой степенью точности имитирующих поведение людей. Активно используются в ходе атак и дипфейки, которые уже достигли довольно высокого уровня правдоподобия. Их применяют в ходе атак как на обычных людей, так и на компании.

«Высокий потенциал искусственного интеллекта в кибератаках — не повод для паники, — комментирует ситуацию аналитик исследовательской группы департамента аналитики Positive Technologies Роман Резников. — Нужно реалистично смотреть в будущее, изучать возможности новых технологий и системно заниматься обеспечением результативной кибербезопасности. Логичная контрмера атакующему ИИ — более эффективный ИИ в защите, который поможет преодолеть нехватку специалистов для защиты от кибератак через автоматизацию многих процессов».

PT Dephaze получил LLM, которая сама ищет пароли и развивает атаку

Positive Technologies обновила систему автопентеста PT Dephaze. Теперь продукт использует встроенную языковую модель для поиска логинов и паролей, а также проверяет защищённость Unix-, Linux- и импортозамещённых инфраструктур.

Локальная LLM анализирует конфигурационные и текстовые файлы в сетевых папках, находит потенциальные учётные данные и проверяет, подходят ли они для входа в обнаруженные корпоративные сервисы.

Нерабочие комбинации отсеиваются, а действующие используются для дальнейшего развития тестовой атаки.

Модель поставляется вместе с дистрибутивом и, по заявлению разработчика, не передаёт обрабатываемую информацию в интернет или сторонним сервисам.

После автопентеста специалисты смогут удалить файлы с забытыми паролями и другими конфиденциальными сведениями (до того, как их обнаружит уже не учебный, а вполне настоящий злоумышленник).

Обновление также расширяет набор атак на Unix- и Linux-системы. PT Dephaze может эксплуатировать подходящие уязвимости для повышения привилегий, извлекать учётные данные с захваченного ресурса и проверять их в других сервисах. Расчёт простой: сотрудники всё ещё любят один пароль на все случаи жизни, а атакующие этим с удовольствием пользуются.

Отдельно появилась поддержка служб каталогов на базе FreeIPA, которые применяются в том числе в импортозамещённых инфраструктурах. Система распознаёт такие домены, собирает сведения об учётных записях, проверяет пароли и может анонимно выгружать список пользователей, если конфигурация сервиса это позволяет.

В Positive Technologies называют интеграцию LLM первым этапом развития ИИ-возможностей PT Dephaze. В дальнейшем разработчики планируют добавить новые техники атак на российские операционные системы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru