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Bedrohungsakteure automatisieren Angriffe mit KI
Kriminelle priorisieren Finanzdiebstahl im Jahr 2023
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KI-Waffen werden in Untergrundforen zu einem heißen Thema

Mar 29, 2024 pm 10:26 PM
人工智能 网络攻击

KI-Waffen werden in Untergrundforen zu einem heißen Thema

Nach traditioneller Meinung ist ein Drive-by-Angriff das automatische Herunterladen schädlicher Dateien von einer kompromittierten Website ohne Benutzerinteraktion. In den meisten Fällen, die im Berichtszeitraum überprüft wurden, waren jedoch Benutzeraktionen beteiligt, die in mehr als 30 % der Vorfälle den Erstzugriff erleichterten.

Bedrohungsakteure automatisieren Angriffe mit KI

Der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Beschleunigung dieser Angriffe erhält in großen Cyberkriminalitätsforen zunehmend Aufmerksamkeit und das Interesse daran, diese Technologie als Waffe einzusetzen, wächst.

Forscher haben in den speziellen KI- und maschinellen Lernbereichen dieser Websites kriminelle Alternativen zu Mainstream-Chatbots wie FraudGPT und WormGPT entdeckt und Hinweise auf die Verwendung dieser Optionen zur Entwicklung einfacher Malware und verteilter Denial-of-Service-Anfragen (DDoS) gegeben .

KI-Systeme können jetzt Stimmen mithilfe von Samples reproduzieren, während Videoanruf-Deepfakes Bedrohungsakteuren helfen. Darüber hinaus haben Forscher festgestellt, dass immer mehr Bedrohungsakteure verschiedene Phasen ihrer Angriffe oder die gesamte Angriffskette automatisieren – und dabei insbesondere Citrix Bleed-Exploits ins Visier nehmen.

Während Angreifer die KI-gesteuerte Automatisierung nutzen, bedeutet dies auch einen Quantensprung für die Verteidigungsfähigkeiten von Unternehmen.

Kriminelle priorisieren Finanzdiebstahl im Jahr 2023

Finanzdiebstahl ist im Jahr 2023 das Hauptziel von Kriminellen und ist für 88 % der Kundenvorfälle verantwortlich. Die Ransomware-Aktivität stieg um 74 %, wobei Ransomware-Unternehmen eine Rekordzahl von 4.819 Opfern auf Websites mit Datenschutzverletzungen nannten, wobei allein LockBit mehr als 1.000 Unternehmen zählte.

ReliaQuest konzentriert sich auf erhebliche Bedrohungen durch mutmaßliche staatlich geförderte Akteure, die sogenannte „Parasite on the Land (LotL)“-Technologie nutzen. Bei solchen Vorfällen versuchen Bedrohungsakteure, ihre Aktivitäten durch Umgehungstechniken der Verteidigung zu verbergen, wie etwa das Bereinigen und Löschen von PowerShell. Bis im April 2023 ein Einbruch beobachtet wurde, konzentrierte sich ein staatlich unterstütztes chinesisches Bedrohungsunternehmen hauptsächlich auf die Verwendung von LotL-Befehlen zur Integration in die Unternehmensumgebung. Die verdeckten LotL-Aktivitäten des Unternehmens ermöglichten den Zugriff für mehr als einen Monat.

„Während sich die Bedrohungen weiterentwickeln, müssen Verteidiger agil bleiben und mithilfe von KI und Automatisierung mit den neuesten Angriffstechniken Schritt halten. Zeit ist der Feind der Cybersicherheit. Um sich proaktiv vor diesen Risiken zu schützen, sollten Unternehmen die Auswirkungen über Netzwerke hinweg maximieren.“ Endpunkttransparenz, Nutzung von KI und Automatisierung, um ihre eigenen Daten besser zu verstehen und zu nutzen und ihre Teams mit den neuesten Bedrohungsinformationen auszustatten. Wir gehen davon aus, dass Kunden im Laufe des nächsten Jahres die Vorteile unserer KI und Automatisierung voll ausschöpfen werden „Fähigkeit, Bedrohungen in 5 Minuten oder weniger einzudämmen“, sagte Michael McPherson, Senior Vice President of Technology Operations bei ReliaQuest.

Die Cybersicherheit im Jahr 2024 wird erheblich durch die Entwicklung von GenAI und bösartigen KI-Modellen sowie die weit verbreitete Automatisierung von Cyberangriffen beeinflusst, die die Fähigkeiten von Bedrohungsakteuren verbessern. Automatisierte, dynamische Playbooks bieten selbst weniger erfahrenen Angreifern ausgefeilte Möglichkeiten, Vorgänge zu beschleunigen und die Zeit vom Angriff bis zum Angriff zu verkürzen.

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Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

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Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

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Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

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