Hoe Hackers Kunstmatige Intelligentie Hanteren

Kunstmatige intelligentie heeft zichzelf bewezen als een waarde-verhogende technologie in de wereldwijde economie.

Toen bedrijven zich de afgelopen jaren aanpasten aan actuele gebeurtenissen, vonden sommige van hen manieren om een half decennium aan digitale transformaties in een veel kortere tijdspanne te proppen – in het geval van Frito-Lay vonden ze een manier om een half decennium aan digitale transformaties in een veel kortere tijdspanne te proppen. Harris Poll en Appen vonden dat AI-begrotingen met 55% toenamen tijdens de wereldwijde pandemie.

Net als elk ander hulpmiddel, heeft kunstmatige intelligentie geen inherente morele waarde. De bruikbaarheid of het potentieel voor schade van AI hangt af van hoe het systeem “leert” en wat mensen uiteindelijk ermee doen.

Sommige pogingen om AI te gebruiken – zoals het “voorspellen” van criminaliteit voordat het gebeurt – laten zien dat modellen getraind op vooringenomen data de menselijke tekortkomingen repliceren. Tot nu toe heeft het trainen van AI met data uit het Amerikaanse rechtssysteem tragisch vooringenomen AI-redenering tot gevolg gehad.

In andere voorbeelden kiezen mensen meer bewuste manieren om het destructieve potentieel van AI te benutten. Hackers laten hun innovatieve neigingen opnieuw zien door kunstmatige intelligentie te gebruiken om hun aanvallen te verbeteren, hun bereik te vergroten en hun winstgevendheid te verhogen. En aangezien cyberoorlog voorkomend wordt rond de wereld, zullen we ongetwijfeld de toepassingen van AI in hacking zien ontwikkelen.

Kunstmatige Intelligentie Is Een Kans En Een Risico

Kunstmatige intelligentie biedt een wereld van mogelijkheden voor bedrijven die hun voorspellingen, bedrijfsoptimalisatie en klantbehoudsstrategieën willen verbeteren. Het is ook een windfall voor diegenen die anderen’ digitale soevereiniteit willen schenden.

Hier zijn een paar manieren waarop kunstmatige intelligentie mogelijk vatbaar is voor discreet geknoei en meer openlijke inspanningen om het naar agressieve acties te laten gaan.

1. Compromitteren Van Machine Logica

Het belangrijkste voordeel van AI voor consumenten en commerciële ondernemingen is dat het voorspelbare en herhaalbare handelingen van logica uitvoert zonder menselijke inmenging. Dit is ook zijn grootste zwakte.

Net als elke andere digitale constructie, kan AI mogelijk vatbaar zijn voor penetratie door externe krachten. Hackers die toegang krijgen tot en de machine logica die AI aandrijft, kunnen compromitteren, kunnen het ertoe brengen onvoorspelbare of schadelijke acties uit te voeren. Bijvoorbeeld, een AI die is belast met industriële conditiebewaking, kan valse metingen leveren of onderhoudspingen onbehandeld laten.

Aangezien het hele punt van AI-investeringen is om menselijke interventie en twijfel aan resultaten te elimineren, kan de schade aan infrastructuur of productkwaliteit veroorzaakt door een aanval van deze aard mogelijk niet worden opgemerkt totdat er een catastrofale mislukking optreedt.

2. Gebruik Van Reverse Engineering Algoritmes

Een ander potentieel kanaal voor schade – vooral waar intellectueel eigendom (IP) en consumenten- of commerciële gegevens betreft – is het concept van reverse engineering. Hackers kunnen zelfs de kunstmatige intelligentiecode zelf stelen. Met voldoende tijd om te bestuderen hoe het werkt, kunnen ze uiteindelijk de datasets ontdekken die zijn gebruikt om de AI te trainen.

Dit kan verschillende resultaten opleveren, waarvan de eerste AI-vergiftiging is. Andere voorbeelden kunnen hackers omvatten die de AI-trainingsdata zelf gebruiken om compromitterende informatie over markten, concurrenten, overheden, leveranciers of algemene consumenten te verkrijgen.

3. Leren Over Beoogde Doelen

Het bespioneren van doelen is waarschijnlijk een van de meer verontrustende implicaties van AI die in handen van hackers vallen. De mogelijkheid van AI om conclusies te trekken over een persoon’s capaciteiten, kennisgebieden, temperament en de waarschijnlijkheid van het slachtoffer van doelgerichte aanvallen, fraude of misbruik, is voor sommige cybersecurity-experts bijzonder verontrustend.

Kunstmatige intelligentie kan ingeslikt en verrassend gedetailleerde conclusies trekken over mensen, teams en groepen op basis van enkele van de onwaarschijnlijkste gegevenspunten. Een “betrokken” of “afgeleid” individu kan snel typen, met de muis friemelen of snel tussen browsertabbladen schakelen. Een gebruiker die “verward” of “aarzelend” is, kan pauzeren voordat hij op paginaweergaven klikt of meerdere sites opnieuw bezoekt.

In de juiste handen helpen signalen zoals deze HR-afdelingen om medewerkerbetrokkenheid te verhogen of marketingteams om hun websites en verkoopkanalen te polijsten.

Voor hackers kunnen signalen zoals deze resulteren in een verrassend genuanceerd psychologisch profiel van een beoogd doel. Cybercriminelen kunnen mogelijk bepalen op basis van voor mensen onzichtbare hints welke personen kwetsbaar zijn voor phishing, smishing, ransomware, financiële fraude en andere soorten schade. Het kan hen ook helpen om te leren hoe ze hun doelen het beste kunnen overtuigen dat hun fraudepogingen afkomstig zijn van legitieme bronnen.

4. Netwerkzwakheden Onderzoeken

Cybersecurity-professionals publiceerden gegevens over 20.175 bekende beveiligingszwakheden in 2021. Dat was een toename ten opzichte van 2020, toen er 17.049 dergelijke zwakheden waren.

De wereld wordt steeds meer digitaal verbonden – sommigen zouden zeggen interafhankelijk – per uur. De wereld herbergt nu een overweldigend aantal kleine en industriële netwerken, met miljarden verbonden apparaten online en nog meer op komst. Alles is online, van conditiebewakingsensoren tot ondernemingsplanningssoftware.

Kunstmatige intelligentie toont belofte in het helpen van cybersecurity-teams om snel netwerk-, software- en hardwarezwakheden te onderzoeken sneller dan mensen alleen kunnen. De snelheid en omvang van de groei van de digitale infrastructuur van de aarde maken het bijna onmogelijk om triljoenen regels code te doorzoeken op beveiligingsuitbuitingen om te patchen. Dit alles moet gebeuren terwijl deze systemen online zijn vanwege de kosten van downtime.

Als AI een cybersecurity-hulpmiddel is hier, is het ook een tweesnijdend zwaard. Hackers kunnen dezelfde mechanismen gebruiken als de “white hat”-IT-crowd om hetzelfde werk uit te voeren: netwerken, software en firmware onderzoeken op zwakheden efficiënter dan menselijke IT-specialisten kunnen.

Een Digitale Wapenwedloop

Er zijn te veel AI-toepassingen in cybercrime om ze allemaal te noemen, maar hier zijn een paar meer:

• Hackers kunnen AI-code verbergen in een anderszins onschuldige applicatie die een kwaadaardig gedrag uitvoert wanneer het een vooraf bepaalde trigger of drempel detecteert.
• Kwaadaardige AI-modellen kunnen worden gebruikt om referenties of IT-beheerfuncties door biometrische invoer te bewaken, zoals vingerafdrukken en spraakherkenning.
• Zelfs als een poging tot cyberaanval uiteindelijk mislukt, kunnen hackers die zijn uitgerust met AI mogelijk machine learning gebruiken om te bepalen wat er misging en wat ze anders zouden kunnen doen de volgende keer.

Het leek erop dat het alleen maar één goed geplaatst verhaal over het hacken van een jeep terwijl het rijdt nodig had om de ontwikkeling van autonome voertuigen tot stilstand te brengen. Een high-profile hack waarbij AI als een spil fungeert, kan een soortgelijke erosie in de publieke opinie veroorzaken. Sommige peilingen laten zien dat de gemiddelde Amerikaan sterk twijfelt aan de voordelen van AI.

Alomtegenwoordige computing komt met cybersecurity-risico’s – en zowel witte als zwarte hoed-hackers weten dat. AI kan helpen om ons online leven veilig te houden, maar het is ook het epicentrum van een nieuwe digitale wapenwedloop.