Persaingan antara teknologi pintar buatan dan jenayah siber semakin menjadi-jadi, kerana AI telah membuktikan dirinya sangat membantu, terutamanya dalam mengesan dan menghalang pengedaran pancingan data dan perisian hasad. Namun, penjenayah siber telah mencipta cara untuk memintas komponen keselamatan AI melalui serangan Conversation Overflow, sebagai contoh. Cara yang lebih serius dalam menggunakan AI sebagai garis besar untuk algoritma ML yang sepadan mempunyai lebih banyak risiko keselamatan daripada bahan atau fakta orang dalam.
Memahami serangan limpahan perbualan
Perbincangan Jenis serangan limpahan dialami pada algoritma AI dan ML yang digunakan dalam sistem keselamatan e-mel, yang mengandungi fikiran jahat dalam teks tersembunyi dalam perbualan e-mel. Bahan tersembunyi ini bertujuan untuk menyebabkan sistem keselamatan buatan pintar ini tidak mengklasifikasikan e-mel jahat sebagai mesej tidak berbahaya daripada rakan untuk mencipta pelarian daripada pengesanan. Penggodam cuba melakukan ini dengan meniru corak komunikasi kehidupan sebenar supaya pengguna boleh dipercayai bahawa mesej itu adalah daripada sumber tulen dan mengklik pada pautan berniat jahat, berkongsi maklumat penting, atau, dalam banyak kes, berinteraksi lebih jauh dengan bot dalam benang perbualan.
Memerangi Serangan Limpahan Perbualan
Untuk mengurangkan risiko serangan limpahan perbualan, profesional keselamatan perlu memperkaya pembelajaran mesin dan AI untuk menambah baik penyelesaian e-mel pengesahan sedia ada. Ini menambah keupayaan model untuk mentafsir serangan yang berbeza, termasuk Perbualan Limpahan dan menyediakan pengesanan anomali lanjutan melalui pengenalpastian penyelewengan dalam corak e-mel biasa.
Membangunkan strategi pertahanan yang komprehensif terhadap serangan penggodaman perbualan memerlukan penggunaan analisis AI bersama bahagian keselamatan tradisional seperti penapisan kata kunci, penyemak reputasi penghantar dan kotak pasir URL. Dengan memilih strategi pelbagai sifat, organisasi boleh meningkatkan keselamatan terhadap pilihan serangan yang berbeza.
Selain itu, latihan untuk kakitangan, yang sepatutnya dijalankan dengan kerap, diperlukan untuk mengajar mereka cara mengenali ancaman baharu dan membantu mereka menggunakan cara terbaik untuk melaporkan e-mel penipuan dengan berkesan.
Peranan kepakaran manusia
Serangan Limpahan Perbualan berfikiran sisi yang mendalam membuktikan ciri dinamik ancaman siber dan keperluan bagi organisasi yang sepadan untuk mengejar penyelesaian keselamatan siber berbilang dimensi yang proaktif. Teknologi AI dan ML yang diakui mungkin gagal menangani dan mencegah pelanggaran keselamatan siber, walaupun mereka mempunyai banyak sisi baik.
Memupuk kerjasama dan kesedaran
Penggunaan teknologi AI bersama-sama kemahiran manusia dan penggunaan perisikan ancaman, kerjasama dan panggilan ke dalam tindakan pengguna adalah cara untuk mengukuhkan perusahaan daripada serangan limpahan ancaman siber dan untuk melindungi aset digital mereka sepenuhnya. Dalam dunia keselamatan siber, ruang yang berubah selama-lamanya, perhatian segera dan penyesuaian adalah penting untuk terus mengetahui tindakan penggodam.
Inovasi dalam pertahanan siber terhadap serangan Limpahan hanya boleh dicapai dengan menjejaki ancaman siber baharu. Pegawai keselamatan boleh mengikuti perkembangan terkini dan mendapatkan kemas kini tentang kejadian terkini, yang merupakan trend dan ancaman yang muncul, dengan melanggan suapan risikan, sekali gus membolehkan mereka menukar pendekatan mengikut keperluan.
Sumber: https://www.cryptopolitan.com/cybersecurity-against-conversation-attacks/