Kan AI skriva ett mer övertygande phishingsmejl än människor?

Naturlig språkbehandling och avancerade översättningsförmågor gör generativ AI till ett ovärderligt verktyg för hackare. AI-genererade phishingsmejl kan dock inte vara farligare än människogenererat bedrägeriinnehåll. Vad bör användare och säkerhetsexperter veta om AI:s roll i phishning och cyberattacker?

Hur AI skriver phishingsmejl

Rapporterat phishningsinnehåll ökat med 61% från 2021 till 2022. Från skadliga URL:er till e-postbedrägerier blir phishning allt vanligare varje år. AI är det senaste verktyget som hackare använder för att förbättra phishningskampanjer. Medan AI:s naturliga språkbehandling är fördelaktig, kan hackare utnyttja den för att skapa mer effektivt phishningsinnehåll.

Tillgängligheten av AI-as-a-Service-plattformar som ChatGPT gör det enklare än någonsin för vem som helst att generera innehåll. En hackare kunde visa en stor språkmodell AI tusentals exempel på legitima e-postmeddelanden och sedan be den att skapa originalmeddelanden baserat på dessa. Naturlig språkbehandling (NLP) tillåter AI att förstå och återskapa realistiskt skrivet innehåll — ett perfekt verktyg i phishningsattacker.

Idealt genererar AI ett originalmeddelande som imiterar ett mänskligt skrivet meddelande. Hackaren kan be det att anpassa meddelandet för att inkludera detaljer om ett visst företag, person eller plats. AI kan till och med översätta meddelandet till ett annat språk. Hackare kan effektivt skapa helt originala, personliga phishingsmejl på bara några ögonblick, vilket gör det möjligt för dem att gå ifrån att återanvända ett enda skadligt e-postmeddelande bland många mål.

Är AI-genererade phishingsmejl effektiva?

Möjligheterna med AI-driven phishning kan verka hotfulla, men är de farligare än mänskligt skapade phishningsinnehåll? Fördelarna med AI-genererade phishingsmejl beror främst på mer effektiva arbetsflöden för hackare.

Tidiga forskningsstudier har visat att AI-genererade phishingsmejl är ungefär lika övertygande som mänskligt genererat phishningsinnehåll. Hackare är också begränsade i sin tillgång till AI-as-a-Service-plattformar. De flesta stora utvecklare — inklusive OpenAI — har säkerhetsåtgärder för att förhindra olagliga AI-modellapplikationer.

De viktigaste fördelarna med AI för phishningshackare är effektivitet och språk. Att använda AI för att generera bedrägeriepost är snabbare än att skriva dem manuellt, vilket gör det möjligt för hackare att skapa en större variation av phishingsmejl. Dessutom kan de rikta sig mot offer över hela världen, tack vare lättillgängliga AI-översättningsverktyg med NLP-funktioner.

Så AI-genererade phishingsmejl ökar risken för phishningsattacker men kan inte nödvändigtvis vara mer övertygande än mänskligt genererat innehåll.

Hur man försvarar sig mot AI-genererad phishning

AI är ett användbart verktyg för hackare, men det är inte ofelbart. Säkerhetsteknik och användare kan också förbättra sina försvarsstrategier när phishningsattacker blir smartare. Användare bör börja med att hålla sig uppdaterade om varningstecken för phishningsinnehåll, eftersom dessa kommer att förbli relevanta även med AI-genererade e-postmeddelanden.

Medan det kan bli svårare att upptäcka phishingsmejl på en Blick, kan vissa säkerhetsåtgärder minimera eller eliminera risken för att phishning orsakar skada. Dessutom kan nya upptäckteknologier upptäcka både AI- och mänskligt skrivna skadliga e-postmeddelanden.

Byt till molnlagring

Att byta till molnlagring är ett utmärkt sätt att minimera hotet från phishingsmejl och cyberattacker. Den isolerade naturen hos konventionell datalagring gör den mycket sårbar för utnyttjande av hackare. Allt en hackare behöver göra är att få kontroll över en hårddisk eller server, och de kan hålla all någons data som gisslan.

Molnlagring undviker detta hot. Eftersom data inte är knutet till en specifik enhet är det mycket svårare för hackare att radera eller skada någon information. Molnbaserad säkerhet kan också förbättra motståndskraften mot hackingförsök.

Till exempel kan användare implementera automatiserade sårbarhetsskanningar för att hitta svagheter i sin molnsäkerhet. Detta är utmärkt för att förhindra att hackare använder bakdörrar eller stulna autentiseringsuppgifter för att komma åt data i molnet. Även om de lyckas kommer det att vara svårt för dem att kontrollera någon data fullständigt, eftersom molnlagring är så utspridd.

Skapa ett DIY-verifieringssystem

En DIY-lösning för att avskräcka phishingsmeddelanden av alla slag är att etablera ett kodsystem bland betrodda korrespondenter. Detta kan omfatta personer som familj, vänner och kollegor. Varje gång de i gruppen e-postar varandra kan de skriva en specifik kodfras för att verifiera att meddelandet faktiskt kommer från dem.

Detta kodsystem behöver inte vara alltför komplicerat. Idén är enkelt att lägga till en faktor i e-postmeddelanden som en hackare eller AI inte kan tillförlitligt känna till i förväg. Gör kodfrasen till något ovanligt så att den inte sannolikt finns i en AI:s träningsmejl.

Till exempel kan koden vara namnet på en spökstad, som “Agloe, New York”. Spökstäder är osannolika att förekomma ofta i e-postmeddelanden, eftersom de är fiktiva platser som enbart läggs till i kartor för upphovsrättsändamål.

Använd AI-phishningsupptäckt

Hackare är inte de enda som använder AI för att förnya sin metodik. Användare och säkerhetsexperter kan också utnyttja AI-modeller för att upptäcka phishningsinnehåll, oavsett om det är skrivet av en människa eller en AI.

Till exempel kan utvecklare använda maskinlärning för att övervaka och spåra de naturliga kommunikationsmönstren för legitima e-postkorrespondenter. Om AI kan snabbt lära sig en persons unika kommunikationsstil, kan den känna igen falska e-postmeddelanden som inte matchar. Detta gäller oavsett om en människa eller en AI skrev e-postmeddelandet.

En av de största styrkorna med AI-driven phishning är också en stor svaghet. Hackare kan effektivt skapa trovärdiga falska e-postmeddelanden med AI, men kommunikationsstilen i dessa e-postmeddelanden kan inte effektivt anpassas. En hackare har vanligtvis inte den tekniska expertisen eller resurserna för att träna en AI för att återskapa en specifik persons skrivstil korrekt. AI-drivna phishningsupptäktmodeller kan utnyttja denna svaghet för att försvara användare.

Att förstå risken med AI-driven phishning

AI kan vara ett värdefullt verktyg för hackare när de skapar phishingsmejl. Men AI-genererade e-postmeddelanden är inte nödvändigtvis mer övertygande än mänskligt genererat phishningsinnehåll. De viktigaste varningstecknen för phishning — som brådskande åtgärder — förblir relevanta oavsett vem eller vad som skapar phishingsmejl. Användare och säkerhetsexperter kan anta innovativa tekniker och teknologier för att skydda sina data från AI-drivna phishningskampanjer.