AI สร้างอีเมลフィッシングที่น่าเชื่อถือมากกว่ามนุษย์ได้หรือไม่?

การประมวลผลภาษาที่เป็นธรรมชาติและความสามารถในการแปลขั้นสูง ทำให้ AI ที่สร้างขึ้นเป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าสำหรับแฮกเกอร์ อีเมลフィッシングที่สร้างโดย AI อาจไม่เป็นอันตรายมากกว่าอีเมลフィッシングที่สร้างโดยมนุษย์ สิ่งที่ผู้ใช้และผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยควรทราบเกี่ยวกับบทบาทของ AI ในการフィッシングและไซเบอร์ 攻撃คืออะไร?

วิธีการที่ AI สร้างอีเมลフィッシング

รายงานเนื้อหาของフィッシング เพิ่มขึ้น 61% จากปี 2021 ถึง 2022 จาก URL ที่เป็นอันตรายถึงอีเมลフィッシング การフィッシングกำลัง trở nênแพร่หลายมากขึ้นทุกปี AI เป็นเครื่องมือล่าสุดที่แฮกเกอร์ใช้เพื่อพัฒนาแคมเปญการフィッシング

การมีอยู่ของแพลตฟอร์ม AI-as-a-Service เช่น ChatGPT ทำให้ง่ายต่อการสร้างเนื้อหามากกว่าเคย ก่อนหน้านี้ แฮกเกอร์สามารถแสดงโมเดลภาษา AI จำนวนมากให้กับอีเมลที่ถูกต้อง แล้วขอให้สร้างอีเมลที่มีเอกลักษณ์ตามตัวอย่างเหล่านั้น การประมวลผลภาษาที่เป็นธรรมชาติ (NLP) ช่วยให้ AI เข้าใจและสร้างเนื้อหาที่เหมือนจริง — เครื่องมือที่สมบูรณ์แบบสำหรับการฟิชชิ่ง

ในอุดมคติ AI จะสร้างอีเมลที่มีเอกลักษณ์ ซึ่งเลียนแบบอีเมลที่เขียนโดยมนุษย์ แฮกเกอร์สามารถขอให้ AI ปรับแต่งข้อความให้เหมาะสมกับบริษัท บุคคล หรือสถานที่ใดๆ AI ยังสามารถแปลข้อความเป็นภาษาอื่นได้ แฮกเกอร์สามารถสร้างอีเมลフィッシิงที่มีเอกลักษณ์และปรับแต่งได้อย่างรวดเร็ว ทำให้พวกเขาสามารถเปลี่ยนจากอีเมลフィッシิงที่ใช้ซ้ำๆ ได้

อีเมลフィッシングที่สร้างโดย AI มีประสิทธิภาพหรือไม่?

ความเป็นไปได้ของการฟิชชิ่งที่ใช้ AI อาจดูเหมือนน่ากลัว แต่พวกเขามีอันตรายมากกว่าเนื้อหาฟิชชิ่งที่สร้างโดยมนุษย์หรือไม่? ข้อดีของอีเมลフィッシิงที่สร้างโดย AI มาจากการทำงานที่มีประสิทธิภาพมากกว่าสำหรับแฮกเกอร์

การศึกษาที่เกิดขึ้นในระยะแรกแสดงให้เห็นว่าอีเมลフィッシิงที่สร้างโดย AI มีความน่าเชื่อถือเท่ากับอีเมลフィッシิงที่สร้างโดยมนุษย์ แฮกเกอร์ก็มีข้อจำกัดในการเข้าถึงแพลตฟอร์ม AI-as-a-Service ส่วนใหญ่ ผู้พัฒนาใหญ่ๆ เช่น OpenAI มีการป้องกันเพื่อป้องกันการนำโมเดล AI ไปใช้ในทางที่ผิด

ข้อดีหลักของ AI สำหรับแฮกเกอร์คือ ประสิทธิภาพและภาษา การใช้ AI เพื่อสร้างอีเมลフィッシิงเร็วกว่าการเขียนด้วยตนเอง ทำให้แฮกเกอร์สามารถสร้างอีเมลフィッシิงที่หลากหลายได้ นอกจากนี้พวกเขายังสามารถโจมตีเหยื่อได้ทั่วโลก โดยใช้เครื่องมือแปล AI ที่มีความสามารถในการประมวลผลภาษาที่เป็นธรรมชาติ

ดังนั้น อีเมลフィッシิงที่สร้างโดย AI จึงเพิ่มความเสี่ยงของการฟิชชิ่ง แต่อาจไม่ใช่อีเมลที่น่าเชื่อถือมากกว่าเนื้อหาฟิชชิ่งที่สร้างโดยมนุษย์

วิธีการป้องกันการฟิชชิ่งที่ใช้ AI

AI เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับแฮกเกอร์ แต่ก็ไม่ใช่เครื่องมือที่สมบูรณ์แบบ เทคโนโลยีความปลอดภัยและผู้ใช้สามารถพัฒนาแนวทางป้องกันการฟิชชิ่งที่ฉลาดขึ้นได้ ผู้ใช้ควรเริ่มต้นด้วยการอัปเดตเกี่ยวกับ สัญญาณเตือนของเนื้อหาฟิชชิ่ง เนื่องจากสัญญาณเหล่านี้จะยังคงมีความเกี่ยวข้องแม้จะใช้อีเมลที่สร้างโดย AI หรือไม่

แม้ว่าการตรวจจับอีเมลフィッシิงจะยากขึ้น แต่ก็มีมาตรการด้านความปลอดภัยที่สามารถลดหรือกำจัดความเสี่ยงของการฟิชชิ่งได้ นอกจากนี้ยังมีเทคโนโลยีการตรวจจับที่สามารถจับอีเมลフィッシิงที่สร้างโดย AI และมนุษย์ได้

เปลี่ยนไปใช้คลาวด์ Storage

การเปลี่ยนไปใช้คลาวด์ Storage เป็นวิธีที่ดีในการลดความเสี่ยงของอีเมลフィッシิงและไซเบอร์ 攻撃 การจัดเก็บข้อมูลแบบเดิมๆ ทำให้ข้อมูลมีความเสี่ยงต่อการถูกโจมตีโดยแฮกเกอร์ แฮกเกอร์แค่ต้องควบคุมฮาร์ดดิสก์หรือเซิร์ฟเวอร์หนึ่งๆ ก็สามารถควบคุมข้อมูลทั้งหมดได้

คลาวด์ Storage ช่วยลดความเสี่ยงนี้ได้ เนื่องจากข้อมูลไม่ถูกผูกกับอุปกรณ์ใดๆ ทำให้แฮกเกอร์ยากที่จะลบหรือทำลายข้อมูลได้ ความปลอดภัยของคลาวด์ยังสามารถปรับปรุงความทนทานต่อการโจมตีได้

ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้สามารถใช้การสแกนความเสี่ยงอัตโนมัติเพื่อ ค้นหาจุดอ่อนในความปลอดภัยของคลาวด์ นี่เป็นวิธีที่ดีในการป้องกันไม่ให้แฮกเกอร์ใช้บэคดอร์หรือเครดิตเชลล์ที่ถูกขโมยเพื่อเข้าถึงข้อมูลในคลาวด์ แม้ว่าพวกเขาจะทำได้ แต่ก็ยากที่จะควบคุมข้อมูลได้อย่างสมบูรณ์ เนื่องจากคลาวด์ Storage มีการกระจายข้อมูล

สร้างระบบตรวจสอบ DIY

วิธีการป้องกันการฟิชชิ่งที่สามารถทำได้ด้วยตนเองคือการสร้างระบบโค้ดระหว่างผู้ส่งสารที่เชื่อถือได้ ซึ่งอาจรวมถึงครอบครัว เพื่อน และเพื่อนร่วมงาน เมื่อคนเหล่านี้ส่งอีเมลกัน พวกเขาสามารถเขียนโค้ดเฉพาะเพื่อยืนยันว่าอีเมลนั้นมาจากพวกเขา

ระบบโค้ดนี้ไม่จำเป็นต้องซับซ้อนมาก เพียงแค่เพิ่มปัจจัยที่แฮกเกอร์หรือ AI ไม่สามารถรู้ล่วงหน้าได้ โค้ดนี้ควรเป็นบางสิ่งที่ไม่น่าจะพบได้ทั่วไปในอีเมลที่ใช้ในการฝึกอบรม AI

ตัวอย่างเช่น โค้ดนี้อาจเป็นชื่อของเมืองที่ไม่มีอยู่จริง เช่น “Agloe, New York” เมืองที่ไม่มีอยู่จริงเหล่านี้ไม่น่าจะพบได้ในอีเมลบ่อยๆ เนื่องจากพวกมันถูกเพิ่มลงในแผนที่เพื่อจุดประสงค์ในการคุ้มครองลิขสิทธิ์

ใช้การตรวจจับฟิชชิ่ง AI

แฮกเกอร์ไม่ใช่คนเดียวที่ใช้ AI เพื่อปรับปรุงวิธีการของพวกเขา ผู้ใช้และผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยสามารถใช้โมเดล AI เพื่อตรวจจับเนื้อหาฟิชชิ่ง ไม่ว่าจะถูกสร้างโดยมนุษย์หรือ AI

ตัวอย่างเช่น ผู้พัฒนาสามารถใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อ ติดตามและตรวจสอบรูปแบบการสื่อสารของอีเมลที่ถูกต้อง หาก AI สามารถเรียนรู้รูปแบบการสื่อสารที่เป็นเอกลักษณ์ของบุคคลใดๆ ได้อย่างรวดเร็ว มันจะสามารถรู้จักอีเมลปลอมที่ไม่สอดคล้องกับรูปแบบนั้นได้ สิ่งนี้ใช้ได้กับทั้งอีเมลที่สร้างโดยมนุษย์และ AI

จุดแข็งอันหนึ่งของการฟิชชิ่งที่ใช้ AI คือจุดอ่อนที่สำคัญ การสร้างอีเมลฟิชชิ่งที่น่าเชื่อถือโดย AI สามารถทำได้อย่างรวดเร็ว แต่รูปแบบการสื่อสารของอีเมลเหล่านั้นไม่สามารถปรับแต่งได้อย่างรวดเร็ว แฮกเกอร์มักไม่มีความเชี่ยวชาญหรือทรัพยากรในการฝึกอบรม AI ให้เลียนแบบรูปแบบการสื่อสารของบุคคลใดๆ ได้อย่างแม่นยำ ระบบตรวจจับฟิชชิ่งที่ใช้ AI สามารถใช้จุดอ่อนนี้เพื่อป้องกันผู้ใช้

การทำความเข้าใจความเสี่ยงของการฟิชชิ่งที่ใช้ AI

AI สามารถเป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าสำหรับแฮกเกอร์ในการสร้างอีเมลฟิชชิ่ง แต่อีเมลที่สร้างโดย AI ไม่จำเป็นต้องน่าเชื่อถือมากกว่าเนื้อหาฟิชชิ่งที่สร้างโดยมนุษย์ สัญญาณเตือนหลักของการฟิชชิ่ง เช่น การเรียกร้องให้ดำเนินการอย่างเร่งด่วน ยังคงมีความเกี่ยวข้องไม่ว่าจะเป็นอีเมลฟิชชิ่งที่สร้างโดย AI หรือมนุษย์ ผู้ใช้และผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยสามารถใช้เทคนิคและเทคโนโลยีใหม่ๆ เพื่อป้องกันข้อมูลของตนจากแคมเปญฟิชชิ่งที่ใช้ AI