Sztuczna inteligencja przyspiesza cyberataki. Obrona musi działać równie szybko

Sztuczna inteligencja nie tworzy całkowicie nowych rodzajów cyberataków, lecz pozwala przeprowadzać znane działania szybciej, taniej i na większą skalę. Algorytmy mogą wyszukiwać luki, przygotowywać próby ich wykorzystania i tworzyć przekonujące wiadomości phishingowe.

.Sztuczna inteligencja przyspiesza kolejne etapy cyberataku: rozpoznawanie systemu, poszukiwanie podatności, przygotowywanie exploitów i konstruowanie socjotechnicznych pułapek. Badacze Georgia Tech podkreślają, że AI nie tworzy przede wszystkim nowych ofiar ani całkowicie nowych metod. Sprawia, że dotychczasowe zagrożenia stają się szybsze, tańsze i trudniejsze do powstrzymania.

Od wykrycia luki do ataku w kilka godzin

.Jeszcze niedawno czas między odkryciem podatności a jej wykorzystaniem mierzono często w miesiącach. Dziś może być liczony w godzinach. Organizacje muszą więc szybciej identyfikować najważniejsze luki, przygotowywać poprawki i wdrażać je w systemach.

Szczególnie narażone są instytucje ochrony zdrowia, administracja, infrastruktura krytyczna oraz małe firmy korzystające ze starszego oprogramowania. AI pozwala atakującym taniej przeszukiwać większą liczbę potencjalnych celów. Ryzyko pokazują również badania, w których sztuczna inteligencja pomagała odnajdywać błędy w zabezpieczeniach komputerów, ale podobne narzędzia mogą zostać użyte do przygotowania ataku.

Problem nie ogranicza się do kodu. Cyberprzestępcy wykorzystują modele do skalowania phishingu, oszustw i złośliwego oprogramowania, dlatego przejęcie narzędzi AI przez cyberprzestępców zwiększa presję również na organizacje dysponujące niewielkimi zespołami bezpieczeństwa.

Obrona także staje się automatyczna

.Te same modele mogą szybciej analizować kod, wykrywać nietypową aktywność w sieci i łączyć słabe sygnały rozproszone między wieloma systemami. Po ataku AI może pomóc ustalić jego źródło, odtworzyć przebieg włamania i wskazać zabezpieczenia wymagające natychmiastowej poprawy.

Potencjał związany z rozwinięciem sekotru cyberbezpieczeństwa pokazał konkurs DARPA AI Cyber Challenge. Systemy uczestników automatycznie wykrywały i naprawiały podatności w milionach linii kodu, identyfikując także rzeczywiste błędy w projektach open source.

W Polsce podobny kierunek reprezentuje specjalistyczny model AI udostępniony CERT Polska, przeznaczony do wykrywania luk, tworzenia poprawek i analizy złośliwego oprogramowania. Rozwijane są także instytucje badające obie strony technologii, czego przykładem jest niemiecki Instytut Bezpieczeństwa AI.

.Automatyczna obrona wymaga jednak nadzoru. System musi wyjaśniać swoje wnioski i przedstawiać dowody, które może sprawdzić analityk. AI nie kończy wyścigu między atakującymi a obrońcami. Sprawia, że wygrywa go strona zdolna reagować w tempie maszyny.

Szymon Ślubowski