Niet alle AI-apps zijn veilig en veel ervan zijn kwetsbaar. AI is als een Zwitsers zakmes: als het in verkeerde handen valt, kan het enorme schade aanrichten.
Nationale technologische bewakers hebben gebruikers wereldwijd in hun laatste adviezen gewaarschuwd voor technische problemen met AI, zoals vijandige aanvallen, data poisoning, prompt injections, model inversions en hallucination exploits. AI wordt beschouwd als een kenmerk van innovatie, maar kan ook worden gebruikt om geavanceerde cyberdreigingen te lanceren. Door AI aangestuurde cyberaanvallen richten zich op sectoren zoals telecommunicatie, gezondheidszorg, fintech en IT, en zelfs op de overheid.
In deze gids wordt onderzocht hoe AI-cyberaanvallen werken, welke verschillende soorten er zijn en hoe AI-aangestuurde cyberaanvallen kunnen worden voorkomen.
Wat zijn AI-aangedreven cyberaanvallen?
Simpel gezegd is een AI-cyberaanval een dreiging die wordt gelanceerd door iemand die AI gebruikt om deze te ontwerpen en in te zetten. Als iemand bijvoorbeeld AI gebruikt om kwaadaardige code te schrijven en deze in apps op apparaten van gebruikers te injecteren, is dat een voorbeeld van een door AI gegenereerde cyberaanval.
AI kan worden gebruikt om onderzoek te doen, slachtoffers en bedreigingen te verkennen en gebruikers te adviseren over het verzamelen van persoonlijke en gevoelige gegevens. Wanneer bedreigers de censuurwetten en modelvooroordelen van AI kunnen omzeilen, kunnen ze een groot gevaar vormen voor mondiale ecosystemen.
AI-diensten kunnen bedreigers helpen hun identiteit te verbergen, datalekken te veroorzaken en hun sporen in de digitale wereld beter te verbergen. Ze kunnen vragen stellen en hulp krijgen door antwoorden te krijgen op cruciale beslissingen, met name met betrekking tot juridische kwesties. AI-diensten kunnen ook helpen om mensen te beschermen tegen illegale en medische contacten.
Hoe gebruiken cybercriminelen AI voor aanvallen?
Cybercriminelen kunnen AI gebruiken om hun aanvalsprestaties te verbeteren en hun aanvalspaden te wijzigen. AI kan worden gebruikt om AI-technieken voor dreigingsdetectie in realtime aan te passen en hun aanvallen moeilijker te detecteren te maken, zelfs met de nieuwste cyberbeveiligingstools. AI-technologie kan aanvallers helpen hun aanvallen veel sneller uit te voeren voordat organisaties erop kunnen reageren. Het kan hun niveau van verfijning verhogen en na verloop van tijd moderne ontwijkingstechnieken omzeilen. AI kan aanvallers helpen om alle beveiligingsmaatregelen te documenteren die organisaties nemen om zich tegen hun tactieken te verdedigen, en om daar tegenstrategieën voor te ontwikkelen.
Kwaadaardige GPT's kunnen intelligente teksten produceren in reactie op vragen van gebruikers en het hen moeilijk maken om met aanvallen om te gaan. AI-gebaseerde ransomware is een reëel probleem en aanvallers kunnen verschillende AI- en ML-technieken gebruiken om verschillende bedrijfsactiviteiten en gebieden van modelontwikkeling aan te vallen. Bij data poisoning-aanvallen wordt valse of misleidende informatie in trainingsdatasets geïnjecteerd om de nauwkeurigheid en objectiviteit van het model van de organisatie te beïnvloeden. Sommige aanvallen kunnen subtiele wijzigingen aanbrengen in modelgegevens, fouten in de classificatie veroorzaken en zelfs knoeien met de parameters en modelstructuren van doelwitten.
Veelvoorkomende soorten AI-aangedreven cyberaanvallen
Dit zijn de meest voorkomende soorten AI-aangedreven cyberaanvallen:
Social engineering-aanvallen
AI-gebaseerde social engineering-aanvallen komen steeds vaker voor. AI-algoritmen kunnen worden gebruikt om onderzoek te doen, zorgvuldig opgestelde en overtuigende e-mails te schrijven en menselijk gedrag te manipuleren. Ze kunnen doelwitten overtuigen om geld en eigendom van waardevolle activa over te dragen. Door AI gegenereerde e-mails kunnen doelwitten overtuigen om toegang tot systemen te verlenen en hen overhalen om gevoelige informatie prijs te geven. Hackers kunnen specifieke persona's ontwikkelen en gebruiken en realistische scenario's creëren die echte aandacht krijgen. Ze kunnen gepersonaliseerde berichten schrijven en multimedia-assets maken, zoals videobeelden, audio-opnames en andere elementen.
Deepfakes
Aanvallers kunnen deepfakes maken die vaak op internet verschijnen en officiële personen nabootsen. Desinformatiecampagnes en nepnieuws komen steeds vaker voor bij spraakmakende incidenten. Een aanvaller kan bijvoorbeeld bestaande beelden van een officiële entiteit in de organisatie gebruiken en gemanipuleerde videobeelden en geluidsopnames maken. Ze kunnen AI gebruiken om de stem van die persoon na te bootsen, hun gezicht te klonen en de persoon te instrueren om specifieke acties uit te voeren of instructies te geven. Alle anderen in de organisatie zullen hierin trappen, omdat deze deepfakes hyperrealistisch zijn en niemand het verschil tussen de nep- en echte beelden kan zien.
AI-malware en webscrapingbots
Cyberaanvallers rusten malware uit met AI-mogelijkheden om detectiesoftware te omzeilen en zich aan te passen aan tegenmaatregelen. AI-gebaseerde malware kan leren van mislukte aanvallen, zijn gedrag aanpassen en automatisch nieuwe kwetsbaarheden vinden. AI-gebaseerde webscrapingbots kunnen ook standaard botdetectiemethoden zoals CAPTCHA's en snelheidsbegrenzers omzeilen. Deze bots scrapen enorme hoeveelheden gevoelige gegevens van websites, waaronder persoonlijke en concurrentiegegevens. Ze bootsen menselijke surfpatronen na, wisselen van proxy's voor hun IP en passen hun timing aan om beveiligingswaarschuwingen te vermijden. Dit maakt ze zeer schadelijk voor bedrijven die klantinformatie of vertrouwelijke gegevens online opslaan.
Hoe detecteer je AI-aangedreven cyberdreigingen?
Voor AI-cyberaanvallen zijn geavanceerde monitoringhardware en gedragsanalysetools nodig. Let op ongebruikelijke netwerkgebruikspatronen, verzoeken om toegang tot gegevens of inlogpogingen die kenmerkend kunnen zijn voor AI-aangedreven activiteiten. Aangezien AI-aangedreven aanvallen waarschijnlijk met machinesnelheid worden uitgevoerd, moeten ongebruikelijke pieken in volume of activiteit onmiddellijk alarm slaan.
Gebruik tools voor het detecteren van afwijkingen die normen voor dagelijkse praktijken creëren en variaties identificeren. Ze moeten de activiteiten van gebruikers en systemen tegelijkertijd langs verschillende assen monitoren. Een account dat abnormale sets van bronnen opent of dit buiten de piekuren doet, kan bijvoorbeeld wijzen op AI-aangedreven aanvallen.
Voer incrementele, iteratieve tests van verdedigingsmechanismen uit: AI-systemen zullen langzaam testen voordat ze een massale aanval uitvoeren. Gebruik afleidingssystemen om AI-aanvallers te lokken en bloot te leggen zonder tastbare activa in gevaar te brengen, en leer hun tactieken kennen.
Onderzoek authenticatielogboeken systematisch op onmogelijke reispatronen of gelijktijdige toegang vanuit twee geografische locaties. AI-omgevingen kunnen pogingen doen om geospatiale blokkering te omzeilen via gedistribueerde netwerken. U moet ook zoeken naar afwijkende patronen in gegevenslekken, aangezien AI-aanvallen gegevens lekken in patronen die zijn ontworpen om op volume gebaseerde detectietools te omzeilen.
Best practices om AI-aangedreven cyberaanvallen te voorkomen
De eerste stap in het voorkomen van AI-aangedreven cyberaanvallen is weten welke tactieken criminelen gebruiken om hun vaardigheden te verbeteren en datalekken te veroorzaken. AI-algoritmen kunnen CAPTCHA's oplossen zoals mensen dat doen en gevoelige informatie stelen door accounts te kapen. Hackers kunnen AI gebruiken om wachtwoorden te kraken, brute-force-aanvallen uit te voeren en zich toegang te verschaffen tot netwerken en systemen.
Ze kunnen AI ook gebruiken om uw toetsaanslagen te beluisteren, patronen uit het verleden te analyseren en wachtwoorden te raden met een nauwkeurigheid tot 95%. Audiofingerprinting is een andere tactiek die cybercriminelen gebruiken om uw stem te klonen en deze tegen uw familie en vrienden te gebruiken. Nu u enkele veelvoorkomende manieren kent waarop AI wordt gebruikt, kunt u door AI aangestuurde cyberaanvallen voorkomen. Hier zijn enkele manieren waarop u dat kunt doen:
Schakel meervoudige authenticatie in
Meervoudige authenticatie voegt een extra beveiligingslaag toe die AI niet kan omzeilen. Uw aanvaller heeft toegang nodig tot meerdere apparaten en moet kunnen schakelen tussen verschillende vormen van identificatie. Dit maakt het veel moeilijker om uw accounts te hacken. U kunt een combinatie van biometrische gegevens, authenticatie-apps en eenmalige wachtwoorden gebruiken. Zelfs als een aanvaller uw wachtwoord kan raden en bij de eerste poging inbreekt, zullen de extra verdedigingslagen hem tegenhouden.
Gebruik sterke wachtwoorden
Sterke wachtwoorden waren al nodig vóór het tijdperk van ChatGPT. Maar nu hebt u supersterke wachtwoorden nodig. Wat we hiermee bedoelen is dat u wachtwoorden moet maken die een combinatie van letters, cijfers en symbolen bevatten. Gebruik speciale tekens en maak uw wachtwoorden langer dan 15 tekens. Gebruik niet hetzelfde wachtwoord voor al uw accounts; hergebruik nooit wachtwoorden. Als u niet al uw wachtwoorden kunt onthouden, begin dan met het gebruik van een wachtwoordbeheerder en sla uw wachtwoorden nooit op in uw webbrowser.
Maak uw mobiele apparaat extra veilig
Schakel de instelling voor automatisch verbinden met wifi uit en gebruik altijd een VPN. Schakel ook de optie in om uw telefoon op afstand te wissen als deze wordt gestolen. Sla uw gegevens nooit op uw mobiele telefoon op. Mobiele apparaten staan bekend als minder veilig dan laptops en desktops, dus u moet de beste cyberbeveiligingsmaatregelen nemen wanneer u ze gebruikt. Deel uw persoonlijke gegevens niet op sociale media of online accounts waar uw telefoonnummer met anderen wordt gedeeld. Probeer uw telefoonnummer niet online bekend te maken, aangezien uw telefoon de toegangspoort kan zijn tot uw e-mailaccount en andere accounts.
Update en patch regelmatig
AI-automatiseringsaanvalstools worden getraind op basis van ingevoerde gegevens, dus als u uw netwerksystemen en gebruikersgegevens voortdurend bijwerkt, kan AI deze niet zo snel misbruiken. Zorg ervoor dat u uw software regelmatig bijwerkt en kwetsbaarheden patcht, de nieuwste bugs verhelpt en upgradet naar de nieuwste besturingssystemen. Deze eenvoudige maatregelen kunnen een groot aantal kwetsbaarheden verminderen waarvan bekend is dat hackers ze misbruiken om toegang te krijgen tot uw apparaten.
Hoe te reageren op AI-aangedreven cyberdreigingen?
Organisaties moeten strenge verificatieprotocollen en -processen toepassen om financiële fraude door AI-gebaseerde phishing en deepfake-oplichting te bestrijden. Ze moeten gedragsanalysetechnologieën implementeren, ongebruikelijke transactiepatronen volgen en hun medewerkers zo goed mogelijk opleiden om frauduleuze verzoeken te herkennen.
Ze moeten ook werken aan hun incidentresponsplanning om mogelijke schade tot een minimum te beperken. Weten hoe AI-aangedreven cyberaanvallen kunnen worden voorkomen, is net zo belangrijk. Een goed AI-incidentresponsplan omvat onmiddellijke maatregelen om getroffen systemen te isoleren. Het moet hen ook helpen bij het analyseren van inbreuken om toekomstige incidenten te voorkomen en bij het communiceren van strategieën voor het beheren van externe relaties.
De volgende stap is het implementeren van sterke toegangscontroles en versleuteling om gevoelige gegevens te beschermen. Bedrijven moeten hun personeel trainen om opkomende AI-gebaseerde bedreigingen te herkennen en erop te reageren.
Ze moeten AI-bedreigingsdetectie en beveiligingsoplossingen inzetten om in realtime te reageren op AI-gebaseerde cyberaanvallen. Door hun systemen regelmatig te patchen en bij te werken, kunnen potentiële kwetsbaarheden worden beperkt. Ook is het een goede gewoonte voor werknemers om bij deepfakes of social engineering-oplichting zelf contact op te nemen met de betreffende persoon in plaats van verzoeken zomaar goed te keuren. Al deze maatregelen kunnen helpen bij het omgaan met en reageren op AI-gedreven cyberdreigingen.
Verbeter uw informatie over bedreigingen
Bekijk hoe de SentinelOne service WatchTower voor het opsporen van bedreigingen meer inzichten kan opleveren en u kan helpen aanvallen te slim af te zijn.
Meer lerenPraktijkvoorbeelden van door AI aangestuurde cyberaanvallen
In 2019 gebruikten hackers door AI aangestuurde spraaktechnologie om de stem van een CEO te imiteren en een financieel directeur te misleiden om 243.000 dollar naar een valse rekening over te maken. De AI bootste het spraakpatroon, accent en toon perfect na, waardoor het bijna onmogelijk was om te detecteren.
Een ander voorbeeld waren spear phishing-aanvallen met behulp van AI op grote bedrijven. De AI doorzocht socialemediaprofielen om gepersonaliseerde berichten over recente bedrijfsgebeurtenissen te ontwerpen en gebruikte de juiste brancheterminologie. Het succespercentage van deze aanvallen was bijna drie keer zo hoog als dat van reguliere phishing-aanvallen.
HP Wolf Security ontdekte ook dat hackers AI gebruikten om malware te genereren, kwaadaardige scripts te schrijven en deze in codebases te injecteren. Kwaadwillende actoren hebben ook malware in afbeeldingsbestanden ingebed en deze gebruikt in malvertising-campagnes. HP constateerde dat ChromeLoader-campagnes steeds prominenter werden en dat de malware in browserextensies werd geladen, waardoor de browsersessies van slachtoffers werden overgenomen en hun zoekopdrachten werden omgeleid naar door aanvallers gecontroleerde sites.
Beperk AI-aangedreven cyberaanvallen met SentinelOne
SentinelOne kan aanvalspaden in kaart brengen met zijn gepatenteerde Storylines-technologie, beveiligingsgebeurtenissen correleren en historische tijdlijnen reconstrueren voor een diepgaandere analyse. De Offensive Security Engine met Verified Exploit Paths kan aanvallen voorspellen voordat ze plaatsvinden. SentinelOne kan ook kritieke kwetsbaarheden met één muisklik verhelpen en ongeautoriseerde wijzigingen ongedaan maken.
In tegenstelling tot traditionele, op handtekeningen gebaseerde oplossingen, herkent de gedrags-AI van SentinelOne kwaadaardige acties in plaats van bekende codepatronen, waardoor het bijzonder effectief is tegen nieuwe AI-bedreigingen. Het platform houdt bedreigingen automatisch tegen bij detectie, waardoor laterale bewegingen en gegevenslekken worden voorkomen.
SentinelOne kan AI-aangedreven malware, ransomware, zero-days, phishing, social engineering en andere cyberdreigingen bestrijden. Het maakt endpointbescherming mogelijk en detecteert subtiele compromitteringsindicatoren voor alle gebruikers en apparaten. SentinelOne maakt ook gebruik van AI-bedreigingsdetectie en continue monitoring, waarvoor geen menselijk toezicht nodig is. Het pakt ook beveiligingssilo's aan en kan zorgen voor constante naleving van regelgevingskaders zoals SOC 2, HIPAA, NIST, CIS Benchmark en andere. De wereldwijde dreigingsinformatie van SentinelOne is altijd up-to-date en in combinatie met Purple AI, zijn gen AI-cybersecurityanalist, kunnen organisaties de nieuwste beveiligingsinzichten verkrijgen. Zijn agentloze CNAPP helpt bedrijven holistische beveiliging te realiseren, en SentinelOne kan periodieke en regelmatige cloudbeveiligingsaudits en kwetsbaarheidsbeoordelingen uitvoeren.
Conclusie
AI-aangedreven cyberaanvallen zullen voorlopig niet verdwijnen. Aangezien aanvallers kunstmatige intelligentie gebruiken om hun vaardigheden te verbeteren, moeten organisaties ook hun beveiligingsstrategie verder ontwikkelen. Sterke authenticatie, regelmatige updates, training van personeel en krachtige AI-beveiligingssystemen bieden een meerlagig beveiligingssysteem om dergelijke geavanceerde aanvallen te detecteren en tegen te gaan. Terwijl AI-aanvallen steeds geavanceerder worden, worden ook beveiligingstechnologieën steeds volwassener.
U moet begrijpen hoe cybercriminelen AI gebruiken en dit met hun tools tegengaan. De verdedigingsmaatregelen van uw organisatie moeten iteratief zijn en u moet een proactieve beveiligingshouding aannemen.
Beveilig uw organisatie vandaag nog met SentinelOne.
FAQs
AI-aangedreven cyberaanvallen zijn alle soorten bedreigingen die worden gelanceerd, ontwikkeld of gecreëerd met behulp van AI. Het kan gaan om bedreigingen zoals social engineering-campagnes of phishing-e-mails die met AI zijn geschreven. Het kan ook gaan om tools die worden gebruikt om bepaalde aspecten van aanvallen te automatiseren, zoals het onderzoeken van slachtoffers of het omzeilen van specifieke beveiligingsmaatregelen. AI-gebaseerde aanvallen kunnen ook potentiële kwetsbaarheden ontdekken, beveiligingsmaatregelen uitschakelen en malware creëren die zich kan aanpassen en gedurende langere tijd onopgemerkt blijft.
Nadat u een AI-gedreven dreiging hebt gedetecteerd, plaatst u de getroffen systemen tegelijkertijd in quarantaine om verdere verspreiding te voorkomen. Activeer uw incidentresponsteam om de aanvalsvector te evalueren en de schade te beperken. Bewaar bewijsmateriaal in de oorspronkelijke vorm voor forensisch onderzoek terwijl u de kwaadaardige code verwijdert. Controleer het netwerkverkeer op ongebruikelijke patronen die kunnen wijzen op voortdurende activiteit. Ga na tot welke gegevens mogelijk toegang is verkregen en houd u aan alle wettelijke kennisgevingsvereisten. Voer ten slotte een grondige evaluatie na het incident uit om zwakke plekken in de beveiliging te identificeren en aanvullende maatregelen te nemen tegen soortgelijke aanvallen in de toekomst.
Zero Trust-architectuur dwarsboomt AI-aanvallen door iedereen die toegang tot bronnen probeert te krijgen te authenticeren, ongeacht locatie of positie. Het maakt een einde aan het idee van een intern vertrouwd netwerk en beschouwt elk verzoek om toegang als kwaadaardig. Door middel van strikte identiteitsauthenticatie, toegang met minimale rechten, microsegmentatie en continue monitoring vermindert Zero Trust het aanvalsoppervlak dat beschikbaar is voor AI-technologie aanzienlijk. Zero Trust voorkomt laterale mobiliteit tussen netwerken en beperkt de schade, zelfs wanneer de eerste verdedigingslinies zijn gecompromitteerd.
AI-gestuurde cyberaanvallen nemen toe omdat ze de mogelijkheden van aanvallers drastisch vergroten en tegelijkertijd de benodigde expertise verminderen. Deze tools kunnen enorme datasets analyseren om kwetsbaarheden te vinden, zich automatisch aanpassen aan verdedigingsinspanningen en constant draaien zonder tussenkomst van een operator. AI maakt het mogelijk om op grote schaal zeer gerichte social engineering-aanvallen uit te voeren en realistische deepfakes te creëren voor frauduleuze doeleinden. Naarmate AI-software steeds beter beschikbaar en geavanceerder wordt, kunnen zelfs minder getalenteerde aanvallers geavanceerde campagnes opzetten waarvoor voorheen elite-hackerteams nodig waren.
