Конкуренція між технологіями штучного інтелекту та кіберзлочинністю досягає піку, оскільки штучний інтелект довів свою велику допомогу, особливо у виявленні та перешкоджанні фішингу та розповсюдженню шкідливих програм. Тим не менш, кіберзлочинці винайшли способи обійти компоненти безпеки штучного інтелекту за допомогою атак Conversation Overflow, наприклад. Цей серйозніший спосіб використання штучного інтелекту як схеми для відповідних алгоритмів машинного навчання має набагато більше ризиків для безпеки, ніж матеріали чи інсайдерські факти.
Розуміння атак переповнення розмови
Обговорення Типи атак Overflow зазнають алгоритмів штучного інтелекту та машинного навчання, розгорнутих у системі безпеки електронної пошти, які містять злих розумів у прихованому тексті в розмовах електронної пошти. Цей прихований матеріал спрямований на те, щоб ця система безпеки зі штучним інтелектом не класифікувала неприємні електронні листи як нешкідливі повідомлення від друзів, щоб уникнути виявлення. Хакер намагається зробити це, імітуючи шаблони спілкування в реальному житті, щоб користувачі могли повірити, що повідомлення надійшло зі справжніх джерел, і натискали шкідливі посилання, ділилися важливою інформацією або, у багатьох випадках, продовжували взаємодіяти з ботом у нитка розмови.
Боротьба з атаками переповнення розмови
Щоб зменшити ризики атак переповнення розмови, фахівцям із безпеки потрібно вдосконалити машинне навчання та штучний інтелект, щоб покращити існуюче рішення електронної пошти для автентифікації. Це додає можливість моделям інтерпретувати різні атаки, включно з Overflow Conversations, і забезпечує розширене виявлення аномалій шляхом виявлення відхилень у звичайних шаблонах електронної пошти.
Розробка комплексної стратегії захисту від хакерських атак вимагає використання аналізу штучного інтелекту разом із традиційними компонентами безпеки, такими як фільтрація ключових слів, перевірка репутації відправника та пісочниця URL-адрес. Вибираючи багатофункціональну стратегію, організації можуть добре підвищити захист від різних варіантів атак.
Крім того, необхідне навчання персоналу, яке слід проводити часто, щоб навчити їх розпізнавати нові загрози та допомогти їм використовувати найкращий спосіб ефективного повідомлення про шахрайські листи.
Роль людського досвіду
Напади Conversation Overflow глибокого мислення свідчать про динамічний характер кіберзагроз і необхідність для відповідних організацій шукати проактивні, багатовимірні рішення з кібербезпеки. Відомі спеціалісти зі штучного інтелекту та машинного навчання можуть не впоратися з порушеннями кібербезпеки та запобігти їм, хоча вони мають багато хороших сторін.
Сприяння співпраці та обізнаності
Використання технології штучного інтелекту в поєднанні з людськими навичками та використанням аналізу загроз, співробітництва та виклику дій користувачів є способами зміцнити підприємства проти атак переповнення кіберзагрозами та максимально захистити їхні цифрові активи. У світі кібербезпеки простір, що постійно змінюється, негайна увага та адаптація є вкрай важливими, щоб бути в курсі дій хакерів.
Інновацій у кіберзахисті від атак Overflow можна досягти лише шляхом відстеження нових кіберзагроз. Співробітники служби безпеки можуть залишатися в курсі та отримувати оновлення про останні події, які є новими тенденціями та загрозами, підписавшись на розвідувальні канали, таким чином дозволяючи їм змінювати підходи за потреби.
Джерело: https://www.cryptopolitan.com/cybersecurity-against-conversation-attacks/