پذیرش فراگیر هوش مصنوعی (AI) در حوزه حملات سایبری به عنوان یک پیشرفت قابل توجه اخیرا ظاهر شده است. هر روز که می گذرد، مهاجمان از فناوری هوش مصنوعی برای سازماندهی حملات پیچیده و قدرتمند استفاده می کنند. در نتیجه، افزایش این تهدیدات امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی به یک نگرانی برای افراد و سازمان‌ها تبدیل شده است.

این تهدیدها توانایی گریز از اقدامات امنیتی متعارف را دارند و در نتیجه آسیب قابل توجهی را وارد می کنند. در این مقاله، ما به قلمرو 7 نوع برتر حملات سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی می پردازیم، پیامدها و تأثیر آنها را روشن می کنیم و اینکه چگونه نرم افزار امنیتی Qiper می تواند به ایجاد خط دفاعی قوی در برابر تکنیک های در حال تکامل مورد استفاده توسط مجرمان سایبری کمک کند.

تهدیدات پایدار پیشرفته (APT):

تهدیدات پایدار پیشرفته، حملات سایبری پیچیده و هدفمندی هستند که شامل حضور طولانی مدت و مخفیانه در یک شبکه است. APT ها از تکنیک های هوش مصنوعی برای فرار از شناسایی و به طور خاص سازمان ها یا افراد را هدف قرار می دهند. اصول پشت APT ها شامل دسترسی غیرمجاز به یک شبکه، ناشناخته ماندن برای مدت طولانی، و استخراج مداوم داده های حساس یا انجام فعالیت های مخرب است. APT ها اغلب از آسیب پذیری ها در سیستم ها سوء استفاده می کنند، از تاکتیک های مهندسی اجتماعی استفاده می کنند و از الگوریتم های هوش مصنوعی برای تطبیق تکنیک های حمله خود و اجتناب از اقدامات امنیتی سنتی استفاده می کنند.

در آینده‌ای نزدیک، مهاجمان می‌توانند الگوریتم‌های هوش مصنوعی را به کار گیرند که نه تنها از شناسایی فرار می‌کنند، بلکه از تحلیل‌های رفتاری پیچیده‌ای برای تقلید بی‌عیب از اعمال انسان استفاده می‌کنند. آن‌ها ممکن است دارای قابلیت‌های خودآموزی باشند، در زمان واقعی برای هدف قرار دادن آسیب‌پذیری‌های منحصربه‌فرد تطبیق داده شوند و استراتژی‌های حمله پیچیده را به‌طور مستقل سازماندهی کنند، همه اینها در عین حفظ حضور غیرقابل شناسایی در شبکه است.

حملات سایبری Brute-Force:

با کمک هوش مصنوعی، این حملات از حدس زدن رمز عبور ساده به روش‌های هوشمندتر تبدیل شده‌اند که می‌توانند لایه‌های امنیتی پیچیده را رمزگشایی کنند.

حملات Brute-Force از الگوریتم های هوش مصنوعی برای حدس سیستماتیک رمزهای عبور یا کلیدهای رمزگذاری با امتحان کردن هر ترکیب ممکن تا زمانی که مورد صحیح پیدا شود، استفاده می کنند. این حملات قدرت محاسباتی و کارایی هوش مصنوعی را برای تکرار سریع از طریق ترکیب‌های وسیع افزایش می‌دهند و شانس موفقیت را افزایش می‌دهند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به‌طور هوشمندانه ترکیب‌های خاصی را بر اساس الگوها و احتمال آن­ها اولویت‌بندی کنند و به مهاجمان این امکان را می‌دهند که لایه‌های امنیتی پیچیده‌تر را رمزگشایی کنند.

بدافزار مجهز به هوش مصنوعی(Malware):

بدافزار مجهز به هوش مصنوعی به نرم افزار مخربی اطلاق می شود که از تکنیک های هوش مصنوعی برای افزایش قابلیت های خود، فرار از تشخیص و انطباق رفتار خود بر اساس موقعیت استفاده می کند. اصول بدافزار مبتنی بر هوش مصنوعی شامل آموزش مدل‌های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل محیط‌های سیستم، شناسایی آسیب‌پذیری‌ها و تنظیم پویا اقدامات آنها برای سوء استفاده از نقاط ضعف است. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، بدافزار می‌تواند به‌طور مستقل استراتژی‌های حمله خود را یاد بگیرد و بهینه‌سازی کند، و راه‌حل‌های امنیتی سنتی را برای شناسایی و دفاع در برابر آنها چالش‌برانگیزترکند. بدافزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین می‌توانند از تکنیک‌های فرار مبتنی بر هوش مصنوعی برای دور زدن اقدامات امنیتی و هدف قرار دادن مداوم سیستم‌های قربانیان استفاده کنند.

دیری نمی­پاید که بدافزارهای مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند از تکنیک‌های پیشرفته فرار مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کنند و دائما کد و استتار خود را تغییر دهند تا شناسایی نشوند و در عین حال دائما به سیستم‌های قربانیان نفوذ کرده و با دقتی بی‌نظیر آن­ها را هدف قرار دهند.

حملات DDoS:

حملات Distributed Denial of Service (DDoS) شامل غلبه بر یک سیستم یا شبکه هدف با حجم عظیمی از درخواست‌ها یا ترافیک است که آن را برای کاربران قانونی غیرقابل استفاده می‌کند. حملات DDoS مبتنی بر هوش مصنوعی از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای شناسایی و بهره‌برداری از آسیب‌پذیری‌های شبکه استفاده می‌کنند و به مهاجمان اجازه می‌دهند تا مقیاس و تأثیر حمله را تقویت کند. اصول پشت حملات DDoS مبتنی بر هوش مصنوعی شامل استفاده از هوش مصنوعی برای اسکن خودکار و شناسایی اهداف آسیب‌پذیر، استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای سازماندهی حملات هماهنگ از منابع متعدد و تطبیق پویای تکنیک‌های حمله برای دور زدن اقدامات کاهشی است.

به‌طور خلاصه، بات‌نت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به طور مستقل استراتژی‌های حمله خود را تطبیق داده و تکامل دهند، به‌طور مداوم شبکه‌ها را برای آسیب‌پذیری‌ها اسکن کرده و با دقت از آن‌ها بهره‌برداری کنند. این حملات DDoS مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند حملات هماهنگ شده از منابع توزیع‌شده بی‌شماری را سازماندهی کند و از هوش جمعی آنها برای تقویت مقیاس و تأثیر حمله به لایه­ها استفاده کند.

باج افزارها و ویروس ها(Ransomware&Viruses):

بدافزارهای پیشرفته‌تر مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند تا زمان مناسب‌ترین زمان برای حمله در سیستم‌ها غیرفعال و شناسایی نشده باشند که اغلب منجر به آسیب‌های قابل توجهی می‌شود.

باج افزارها و ویروس های تقویت شده توسط هوش مصنوعی از تکنیک های پیشرفته برای آلوده کردن سیستم ها و ایجاد خسارات قابل توجه استفاده می کنند. بدافزار مجهز به هوش مصنوعی می تواند به طور مستقل آسیب پذیری های سیستم را تجزیه و تحلیل کند، رفتار خود را تطبیق دهد و از نقاط ضعف برای دستیابی به دسترسی غیرمجاز سوء استفاده کند. زمانی که باج‌افزار مبتنی بر هوش مصنوعی وارد سیستم می‌شود، می‌تواند فایل‌ها را به‌طور انتخابی رمزگذاری کند، از شناسایی فرار کرده و تأثیر حمله را به حداکثر برساند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی همچنین بدافزار را قادر می‌سازد تا از تعاملات خود بیاموزد و راه‌حل‌های امنیتی سنتی را برای شناسایی و کاهش موثر تهدید چالش‌برانگیزتر‌کند.

در آینده‌ای قابل پیش‌بینی، تهدیدات مبتنی بر هوش مصنوعی ممکن است از تکنیک‌های پیچیده فرار استفاده کنند، مانند شکل‌دهی کد آنها و پنهان کردن خود به عنوان فرآیندهای سیستمی قانونی، که شناسایی و کاهش موثر تهدید را برای حتی مخاطبان فنی و حرفه‌ای بسیار چالش برانگیز می‌کند.

آن‌ها از تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند الگوریتم‌های ژنتیک (روش‌های محاسباتی الهام‌گرفته از اصول انتخاب طبیعی و تکامل، شامل انبوهی از راه‌حل‌های کاندید که تحت عملیات ژنتیکی مانند جهش و انتخاب برای بهینه‌سازی مسیر رسیدن به هدف قرار می­گیرند) ، یادگیری تقویتی برای تجزیه و تحلیل سریع آسیب پذیری های سیستم، تطبیق رفتار آنها و بهره برداری از نقاط ضعف استفاده می­کنند.

حملات فیشینگ(Phishing):

هوش مصنوعی مهاجمان را قادر می‌سازد تا ایمیل‌ها و وب‌سایت‌های فیشینگ بسیار پیچیده و متقاعدکننده‌ای ایجاد کنند که تمایز از ایمیل‌های واقعی چالش برانگیز شود. الگوریتم‌های هوش مصنوعی، حجم وسیعی از داده‌ها را برای تولید ایمیل‌های فیشینگ و یا وب‌سایت‌هایی که از همتایان قانونی تقلید می‌کنند، تجزیه و تحلیل می‌کنند و تمایز آنها را دشوار می‌کنند. حملات فیشینگ مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند به صورت پویا ، محتوا، زبان و طراحی خود را بر اساس ترجیحات هدف تطبیق دهند و احتمال فریب موفقیت آمیز را افزایش دهند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند فرآیند جمع‌آوری و بهره‌برداری از اطلاعات شخصی را خودکار کند و اثربخشی این حملات را تقویت کند.

به احتمال زیاد مسیرهای بالقوه بعدی حملات فیشینگ مبتنی بر هوش مصنوعی ممکن است به صورت زیر باشد:

  • پروفایل روانی عمیق: مهاجمان هوش مصنوعی می توانند از الگوریتم های پیشرفته پروفایل روانشناختی برای به دست آوردن درک عمیق از اهداف فردی استفاده کنند. با تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌های شخصی، از جمله بیومتریک، فعالیت‌های رسانه‌های اجتماعی و رفتار آنلاین، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند پروفایل‌های روان‌شناختی جامعی ایجاد کنند. این دانش به آن‌ها اجازه می‌دهد تا از آسیب‌پذیری‌های روانی هدف با پیام‌های فیشینگ بسیار شخصی‌سازی‌شده و دستکاری شده سوءاستفاده کنند.
  • تجزیه و تحلیل رفتار در زمان واقعی: عوامل فیشینگ آینده با هوش مصنوعی ممکن است از تجزیه و تحلیل رفتاری بلادرنگ برای تطبیق پویا تاکتیک های خود استفاده کنند. این عوامل می توانند فعالیت های آنلاین هدف، الگوهای ارتباطی و پاسخ به تلاش های فیشینگ قبلی را نظارت کنند. با یادگیری و تطبیق مداوم، آنها می‌توانند تکنیک‌های خود را اصلاح کنند و شناسایی و مقاومت در برابر تلاش‌های فیشینگ را به طور فزاینده‌ای دشوار می‌کنند.
  • تقلید از مخاطبین مورد اعتماد: الگوریتم های پیشرفته هوش مصنوعی می توانند عوامل فیشینگ را قادر سازند تا از مخاطبین مورد اعتماد مانند همکاران، دوستان یا اعضای خانواده با دقت شگفت انگیزی تقلید کنند. این دشمنان هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل الگوهای ارتباطی، الگوهای گفتار و حتی تولید محتوای صوتی یا ویدیویی واقعی می‌توانند پیام‌های فیشینگ را ایجاد کنند که به نظر می‌رسد از منابع شناخته شده و قابل اعتماد آمده است.
  • تاکتیک‌های مهندسی اجتماعی پیشرفته: مهاجمان ممکن است تاکتیک‌های مهندسی اجتماعی پیچیده‌تری را با استفاده از پروفایل‌های رسانه‌های اجتماعی، چت‌بات‌ها یا دستیاران مجازی ایجاد شده توسط هوش مصنوعی به کار گیرند. این عوامل هوش مصنوعی می توانند اهداف را در گفتگوهای طولانی مدت درگیر کنند و به تدریج اعتماد و اعتبار را در طول زمان ایجاد کنند. با شبیه سازی فعل و انفعالات شبیه انسان، آنها می توانند اهداف را دستکاری کنند تا اطلاعات حساس را فاش کنند یا قربانی تلاش های فیشینگ شوند.

شناسایی آسیب پذیری ها و سوء استفاده های روز صفر(Zero-Day Exploits):

الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به سرعت سیستم‌ها را برای یافتن نقاط ورودی ناامن تجزیه و تحلیل کنند و حملات خودکاری را انجام دهند که به راحتی می‌توانند از اقدامات امنیتی سنتی عبور کنند.

دشمنان هوش مصنوعی توانایی کشف و بهره برداری مستقل از آسیب پذیری های ناشناخته قبلی، معروف به سوء استفاده های روز صفر را دارند. با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک و تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین، این بدافزار می‌تواند نرم‌افزار و پیکربندی‌های سیستم را تجزیه و تحلیل کند تا قبل از توسعه وصله‌های امنیتی یا دفاعی، حملات هدفمندی را به سیستم‌ها انجام دهد و در نتیجه کارایی آنها را به حداکثر برساند.

دفاع در برابر تهدیدات سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی با راه حل امنیتی Qiper:

Qiper از رویکرد اعتماد صفر پیروی می‌کند و از تکنیک‌های MFA برای مقابله با طیف گسترده‌ای از حملات سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌کند. برخلاف روش‌های احراز هویت سنتی که فقط به رمزهای عبور یا نشانه‌های اصلی متکی هستند، Qiper دنیای فیزیکی را در رویکرد MFA خود ادغام می‌کند و یک لایه امنیتی اضافی را فراهم می‌کند. Qiperبا اعتبارسنجی کارمندان از طریق توکن های عاملیت دوم، اطمینان می‌دهد که احراز هویت با حضور فیزیکی افراد مجاز مرتبط است و خطر دسترسی مخرب را تا حد زیادی کاهش می‌دهد.

با استفاده از امنیت ذاتی دنیای فیزیکی، تکنیک‌های احراز هویت چند عاملی کیپر (Qiper MFA) چالش قابل‌توجهی را برای مهاجمان مبتنی بر هوش مصنوعی که تلاش می‌کنند اقدامات احراز هویت را دور بزنند، ایجاد می‌کند. ترکیبی از چیزی که کاربر می‌داند (رمز عبور)، چیزی که کاربر دارد (توکن برنامه تلفن همراه یا کلید امنیتی) و چیزی که کاربر است (بیومتریک مانند اثر انگشت) دفاع جامع و قابل اعتماد در برابر حملات فیشینگ، بدافزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی و سایر تهدیدات سایبری پیچیده را تضمین می‌کند.

 Qiperخطر دسترسی غیرمجاز و سرقت داده ها را حتی در حضور حملات پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی، با افزودن یک لایه امنیتی اضافی از طریق احراز هویت چند عاملی با فناوری های یک بار رمز عبور (OTP)، Mobile Push، FIDO2 کاهش می دهد. این تأیید اضافی همچنین دسترسی از راه دور از طریق VPN، دسترسی WIFI، و سناریوهای مختلف ورود مانند ورود به ویندوز یا زمینه ورود به سیستم (SSO) را پوشش می دهد.

با تأیید هویت کاربران از طریق چندین عامل، Qiper به طور قابل توجهی نوار را برای مهاجمانی که سعی در سوء استفاده از اعتبار سرقت شده به دست آمده از طریق کمپین های فیشینگ دارند، افزایش می دهد.

ادغام با کلاینت‌های ایمیل و برنامه‌های وب با شناسایی تلاش‌های مشکوک برای ورود به سیستم و اجرای مراحل تأیید اضافی، محافظت را افزایش می‌دهد، که منجر به مسدود شدن بی‌درنگ تلاش‌های دسترسی غیرمجاز می‌شود.

در حالی که  Qiperمستقیماً به حملات DDoS و brute force رسیدگی نمی‌کند، به طور غیرمستقیم با محدود کردن تعداد تلاش‌های ورود به سیستم و ایجاد تأخیر زمانی بین خرابی‌ها کمک می‌کند. این رویکرد خطر الگوریتم های مبتنی بر هوش مصنوعی را به طور سیستماتیک حدس زدن یا رمزگشایی رمزهای عبور را کاهش می دهد. علاوه بر این، Qiper از گزینه‌های مختلف فاکتور دوم مانند OTP، Push و تاییدیه‌های بیومتریک پشتیبانی می‌کند که به دلیل ماهیت مبتنی بر زمان و پویایی خود در برابر حملات brute-force مقاوم هستند.

در Qiper روش ثبت نام QR کد است که فقط برای شروع فرآیند استفاده می شود و در سرورهای ما به پایان می رسد. بنابراین، یافتن کد QR برای یک مهاجم بی فایده است. تأیید بیومتریک و مدیریت کلید رمزنگاری امنیت را بیشتر می کند. شناسایی موقعیت جغرافیایی به شناسایی تلاش های جعلی برای اتصال، از جمله حملات فیشینگ کمک می کند.

سرمایه گذاری در اقدامات امنیتی فعال مانند Qiper در مبارزه با تهدیدات سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی بسیار مهم است. با فعال ماندن و انجام اقدامات لازم برای محافظت از افراد و سازمان ها، می توان از مجرمان سایبری پیشی گرفت و از یکپارچگی و محرمانه بودن دارایی های دیجیتال محافظت کرد.