Siber güvenlik manzaraları, tehdit aktörleri sofistike sosyal mühendislik saldırılarını düzenlemek için artan AI sistemlerini giderek daha fazla konuşlandırırken bir paradigma değişimine maruz kalmaktadır.
Yalnızca DeepFakes veya Kimlik Avı e-postaları gibi içerik üreten reaktif üretken AI modellerinden farklı olarak, Ajanik AI otonom karar verme, uyarlanabilir öğrenme ve çok aşamalı planlama özellikleri sergiler.
Bu sistemler bağımsız olarak çalışır, sürekli insan gözetimi olmadan önceden tanımlanmış hedefleri takip ederek siber suçluların operasyonları katlanarak ölçeklendirmesini sağlar.
Siber tehditlerde yapay zekanın evrimi
Son analizlere göre, tespit edilen derin kalıntılar küresel olarak on kat arttı, Kuzey Amerika% 1,740 artışa tanık oldu ve AI güdümlü tehditlerin hızlı olgunlaşmasının altını çizdi.
Geleneksel AI asistanları, gelişmiş doğal dil işlemcilere benzer, sorgulara yanıt verir ancak inisiyatiften yoksundur, ancak Ajan AI, çevresel farkındalığı ve hedefe yönelik davranışı entegre ederek hedefleri kalıcı olarak izlemesine ve taktikleri gerçek zamanlı olarak geliştirmesine izin verir.
Statik araçlardan otonom ajanlara yapılan bu ilerleme, polimorfik kötü amaçlı yazılımların ve uyarlanabilir kimlik avı kampanyalarının etkinliğini arttırır.
Tehdit aktörleri, AI-destekli kötü amaçlı yazılım gelişimi hakkındaki raporlarda vurgulandığı gibi, dinamik olarak gelişen kod oluşturmak için aracı AI’dan yararlanır ve antivirüs sistemleri tarafından sabit mutasyon yoluyla kaçınır.
Sosyal mühendislik bağlamlarında, bu ajanlar sürekli gözetim, sosyal medyadan veri toplama, ihlal edilen veritabanları ve kurban ilişkilerini ve davranışsal kalıpları haritalamak için yanlış yapılandırılmış API’leri gerçekleştirir.
İletişim stillerini ve rutinlerini analiz ederek, Ajanik AI hiper kişiselleştirilmiş saldırılar, manuel kimlik avı için% 12’ye kıyasla% 54’e kadar, güvenilir varlıkların ses klonlama, yazma stili replikasyonu ve bağlamsal derin replikasyonlar yoluyla% 54’e kadar elde eder.
Gelişmekte olan taktikler
Ajan AI, ilk keşiflerin platformlar arasında sonraki etkileşimleri bilgilendirdiği ve kalıcı katılım için mağdur tepkilerine uyum sağladığı çok aşamalı kampanya düzenlemesini kolaylaştırır.
Bu, ajanların gerçek zamanlı geri bildirimlere dayalı olarak mesajları bağımsız olarak uyarlayarak, LinkedIn aşırı derecede sorunsuz bir şekilde geçiş yaparak, ilk denemeler başarısız olursa, LinkedIn’ın Acil SMS uyarılarına geçiş yaparak otomatik mızrak-akışmanın ölçeklendirilmesini sağlar.
Platformlar arası koordinasyon, aciliyet ve izolasyon gibi psikolojik güvenlik açıklarından yararlanan senkronize saldırılarda e-posta, sesli çağrılar ve sosyal medyayı birleştirerek savunmaları bunaltır.
Projeksiyonlar, 2028 yılına kadar AI etkileşimlerinin üçte birinin bu tür özerk ajanları içereceğini ve siber suçluların bunları endüstri tahminlerine göre daha geniş, daha verimli kampanyalar için kullanacağını göstermektedir.
Bu tehditlere karşı savunmak, yapay zeka destekli güvenliği insan uyanıklığı ile entegre eden melez bir yaklaşım gerektirir.
Dilbilgisel hatalar gibi geleneksel göstergeler eskidir; Bunun yerine, olağandışı istekler veya çok kanallı kalıcılık gibi davranışsal anomalilere odaklanın.
Bilinen numaraları veya danışmanlık resmi kaynakları arayan bağımsız kanallar aracılığıyla doğrulama çok önemlidir.
Gelişmiş çözümler, AI tarafından üretilen içeriği tespit etmek, gönderen davranışını, zamanlamayı ve bağlamsal tutarsızlıkları analiz etmek için kalıp tanıma kullanır.
Uyarlanabilir yapay zeka savunmalarını bilinçli yargı ile birleştirerek, kullanıcılar gelişen tehditlere karşı koyabilir ve Machine Learning’in veri işleme becerisini tamamlamak için insan güçlü yönlerini bağlamsal anlayışta kullanabilirler.
Tehdit istihbaratının belirttiği gibi, AI-Versus-ai çatışmalarının artması, bu akıllı düşmanların ortaya koyduğu riskleri azaltmak için proaktif farkındalık ve sağlam kontroller gerektirir.
Bu haberi ilginç bul! Anında güncellemeler almak için bizi Google News, LinkedIn ve X’te takip edin!