4 bedreigingen van generatieve AI en de mogelijke oplossingen daarvoor 

GenAI en de werking van deze gecompliceerde systemen  

Een subset van kunstmatige intelligentietechnologie, bekend als "generatieve AI" of "GenAI", genereert nieuwe content uit een dataset met eerdere voorbeelden. GenAI-systemen maken gebruik van uitgebreide trainingsdatasets en gebruikerscontext (prompts) om teksten, afbeeldingen, audio en video's te creëren. Het gebruikt geavanceerde algoritmen en neurale netwerken om menselijke creativiteit te repliceren en originele content te genereren.     

Soms konden deze datasets zo groot zijn dat ze de omvang van het hele internet zouden kunnen bereiken. Organisaties zouden daarom op zoek moeten gaan naar externe partijen die dergelijke modellen konden leveren en deze op aanvraag konden uitvoeren.     

GenAI's vermogen om enorme hoeveelheden data te verwerken, te reageren op diverse vragen en continu te leren, maakt het complex. Wanneer u externe APIsDe complexiteit neemt toe, omdat elke service naadloos moet samenwerken en u een sterke architectuur moet bouwen voor het beheer van verschillende protocollen, foutverwerking en dataformaten. Load balancing en gelijktijdigheidscontrole worden cruciaal bij het beheer van meerdere datastromen, omdat realtime invoer, gebruikersinteracties en API-reacties vereist zijn.

Tegelijkertijd moet u prioriteit geven aan dataprivacy, ethisch gedrag en nauwkeurigheid; dit alles moet gebeuren terwijl uw systemen flexibel genoeg blijven om te leren en zich aan te passen. Het is belangrijk om op de hoogte te zijn van opkomende bedreigingen die uw systemen kunnen beïnvloeden, en daar gaan we hierna dieper op in.    

Op welke manieren maken cybercriminelen misbruik van GenAI?

Criminelen gebruiken de geavanceerde aspecten van generatieve AI met kwade bedoelingen, gezien hoe ongelooflijk realistisch het is in het produceren van tekst, afbeeldingen en audio die in alle opzichten menselijk lijken. Deze technologie stelt aanvallers gemakkelijk in staat hun aanvalsvectoren te verbeteren, detectie te omzeilen en, belangrijker nog, hoe ze hun aanvallen uitvoeren en escaleren. De situatie wordt verergerd doordat het steeds moeilijker wordt om onderscheid te maken tussen authentieke en gefabriceerde informatie, wat in veel sectoren tot verschillende alarmbellen heeft geleid.  

Bedreigingen zoals ransomware, phishing, DDoS, deepfakes en datadiefstal nemen toe. Een rapport van DigitalOcean vertegenwoordigt deze trend en laat zien dat de grootste beveiligingszorg voor bedrijven het gebrek aan tijd is om de beveiliging te beheren (25%), gevolgd door gegevensverlies of -diefstal (23%), ransomware (12%) en DDoS-aanvallen (10%). Inzicht in de acties van tegenstanders is belangrijk, omdat deze kennis helpt bij het formuleren van krachtige tegenmaatregelen en het verminderen van een specifieke dreiging.   

Phishing

Phishing valt onder social engineering aanvallen, waarbij aanvallers frauduleuze e-mails, chatberichten, telefoontjes of sms-berichten versturen om ze er echt uit te laten zien. Kwaadwillenden kunnen GenAI gebruiken om nep-e-mails te ontwerpen die de essentie van echte e-mails overbrengen en ontvangers misleiden door authentiek over te komen. Dit betekent dat de kans bestaat dat u zich bezighoudt met dergelijke frauduleuze e-mails. Wees daarom voorzichtig.   

Gevoelige informatie zoals accountgegevens, e-mailadressen en persoonlijke gegevens kunnen allemaal door cybercriminelen worden geraadpleegd. Dit leidt vaak tot identiteitsfraude of financieel verlies. Phishingdreigingen kunnen ertoe leiden dat hackers toegang krijgen tot het interne netwerk van een bedrijf, waardoor ze informatie kunnen stelen, ransomware kunnen installeren of de bedrijfsvoering kunnen verstoren.   

Spearphishing, whaling en pharming zijn gerichte phishingtechnieken die misbruik maken van vertrouwen en technologie. Spearphishing richt zich op individuen die persoonlijke informatie gebruiken om authentiek ogende berichten te creëren, wat de eerste stap is in het hacken van een bedrijf. Whaling richt zich op prominente leidinggevenden zoals CEO's en is gericht op het stelen van inloggegevens en het verkrijgen van toegang tot gevoelige gegevens. Pharming leidt gebruikers om naar frauduleuze websites door de website te manipuleren. DNS servers of apparaten. Er is geen interactie van de gebruiker nodig om inloggegevens of gegevens in gevaar te brengen.   

Enkele opvallende voorbeelden van phishingcyberaanvallen zijn de volgende gevallen.   

• Dit exemplarische geval van Business Email Compromise (BEC) betreft een Litouwer, Evaldas Rimasauskas. Hij stal tussen 2013 en 2015 meer dan 100 miljoen dollar van Google en Facebook. Hij deed zich voor als een vertrouwde leverancier en stuurde valse facturen naar de financiële afdelingen van de organisatie. De bedrijven betaalden de facturen onbewust.

• Zorgaanbieder Elara Caring, gevestigd in de Verenigde Staten, werd in 2020 het doelwit van een phishingaanval waarbij de e-mailaccounts van twee medewerkers succesvol werden gehackt. De hack op deze e-mailaccounts resulteerde in het delen van privégegevens van meer dan 100,000 oudere patiënten, waaronder hun namen, geboortedata, financiële en bankgegevens, burgerservicenummers, rijbewijsgegevens en gegevens over hun zorgverzekering. De aanvallers hielden een week lang vast aan hun kwaadaardige activiteiten voordat ze de inbraak opmerkten en onder controle kregen.

Uit een onderzoek bleek ook dat in 2023 71% van de organisaties in de Verenigde Staten op enig moment in het jaar slachtoffer was van een effectieve phishingaanval. Phishing staat bovenaan de lijst van cybercriminaliteit, aldus de FBI. In 2023 registreerden ze bijna 200,000 meer gevallen van dergelijke aanvallen dan vier jaar eerder.

Hoe kun je een phishingaanval tegengaan?   

Phishingfraude is te detecteren door oplettend te zijn en te letten op aanwijzingen in e-mails, sms'jes of websites. Meestal zijn er waarschuwingen of zelfs alarmerende uitingen die bedoeld zijn om een ​​onmiddellijke reactie uit te lokken, zoals dreigementen om je account te sluiten nadat er verdachte activiteit is gedetecteerd.

Deze e-mails kunnen ook afkomstig zijn van een onbekende bron of zelfs beweren van een bekende organisatie te zijn, maar in plaats van u bij uw naam aan te spreken, gebruiken ze een algemene term zoals 'Geachte klant'. Dergelijke verzoeken om wachtwoorden of bankgegevens brengen een aanzienlijk risico met zich mee, aangezien de meeste, zo niet alle, organisaties geen e-mails, berichtendiensten of sms-berichten gebruiken om dit soort gevoelige informatie van hun klanten te verkrijgen. Om geen doelwit van fraude te worden, is het vermijden van zelfgenoegzaamheid en het verifiëren van de communicatie een belangrijke praktijk.   

Als u een phishingmail ontvangt, neem dan even de tijd en ga er niet verder mee. Klik niet op een link en download/open geen bijlagen of antwoorden. Let op inconsistenties, zoals een verdacht e-mailadres van de afzender of onredelijke verzoeken om persoonlijke informatie. Waarschuw uw IT-medewerkers of gebruik de optie 'phishing melden' in uw e-mailservice. Verwijder de e-mail echter wel uit uw inbox en verwijder deze volledig.

Mocht u toch nog met de e-mail in aanraking zijn gekomen, wijzig dan onmiddellijk uw wachtwoorden voor al uw accounts en let op verdachte situaties, evenals op de veilige grenzen. Adviseer uw collega's ook alert te blijven en dergelijke berichten te vermijden. cyberaanvallen.

Deepfakes    

Deepfake is een vorm van synthetische media waarbij genAI wordt gebruikt om zeer realistische nepcontent te creëren, meestal video's, afbeeldingen of audio. Met behulp van generatieve adversarial networks (GAN's) en geavanceerde neurale netwerken kunnen cybercriminelen deepfake audio en video produceren die de spraakpatronen, gezichtsuitdrukkingen en stem van een individu met hoge getrouwheid repliceren. Dergelijke imitaties worden steeds vaker gebruikt in social engineering, fraude en spearphishingaanvallen, waarbij traditionele verificatiemechanismen vaak worden omzeild.    

Deepfakes worden geïntegreerd in systemen voor het verspreiden van malware. Zo kunnen nepvideogesprekken of synthetische stemmen gebruikers ertoe verleiden schadelijke payloads te downloaden tijdens ogenschijnlijk legitieme interacties.    

Om een ​​beter beeld te krijgen van deepfakes, kun je het beste naar eerdere incidenten kijken.   

• In 2019, toen de technologie voor deepfake-audio nog niet zo ver gevorderd was, werd een stem die de CEO van een in het Verenigd Koninkrijk gevestigd energiebedrijf imiteerde, gebruikt om een ​​bedrag van $ 243,000 over te maken naar een rekening die werd beheerd door oplichters van een van de dochterondernemingen van het bedrijf.

• Begin 2020 werd een bankmanager in Hongkong misleid om $ 35 miljoen over te maken met behulp van deepfake-spraaktechnologie. De fraudeurs gebruikten een nepstem die klonk als die van de directeur van het bedrijf en stuurden nep-e-mails om de overboeking voor een nep-overname te autoriseren. Bij de oplichting waren minstens 17 mensen betrokken en het geld werd overgemaakt naar meerdere rekeningen in de VS.

Hoe kun je een deepfake-aanval detecteren en bestrijden? 

Er zijn een aantal specifieke observaties waarmee je deepfakes kunt detecteren. Veelvoorkomende tekenen van deepfake-video's zijn vreemde schaduwen op het gezicht, onnatuurlijke huidtinten, vreemde knipperpatronen, onrealistische baarden en haren, neppe schittering op brillen en wazige gezichtscontouren. In audio kun je afwijkende lipsynchronisatie of robotachtige stemgeluiden opmerken. Om deze manipulaties te detecteren, gebruiken tools zoals deepwarescanners of de video-authenticators van Microsoft machine learning om kleine inconsistenties, zoals ongebruikelijke gezichtsbewegingen, micro-expressies en oogbewegingen, te detecteren.   

Cybersecurity is in dergelijke scenario's een absolute must om deze uitdagende aanvallen, die de hele organisatie plat kunnen leggen, het hoofd te bieden. U kunt de volgende richtlijnen volgen om uzelf te beschermen tegen deepfake-aanvallen.   

• Zet AI-hulpmiddelen in om gemanipuleerde media te detecteren.

• Gebruik gecodeerde communicatieplatformen om gevoelige gegevens te beschermen.

• Implementeer digitale watermerken om gepatenteerde media te authenticeren.

• Stel strikte protocollen op voor mediaverificatie en contentmoderatie.

• Vereis biometrische verificatie voor gevoelige communicatie.

• Houd onlineplatforms in de gaten op mogelijk misbruik van bedrijfsgerelateerde media.

• Bescherm media- en spraakgegevens met encryptie en veilige opslag.

• Ontwikkel een crisismanagementplan om deepfake-incidenten aan te pakken.

• Maak je sterk voor wetten die het gebruik van kwaadaardige deepfakes strafbaar stellen en werk mee aan industrienormen.

• Informeer medewerkers over de risico's van deepfake en de detectietechnieken.

Het creëren van malware  

Kwaadaardige software (kortweg malware) is alle software die opzettelijk is ontworpen om computers, netwerken of apparaten te beschadigen, te misbruiken of te verstoren. GenAI stelt zelfs onervaren kwaadwillenden in staat om schadelijke code te genereren door de technische expertise die nodig is om malware te ontwikkelen te beperken. Generatieve AI kan, via geavanceerde modellen zoals transformers en neurale netwerken, de creatie van geavanceerde malware automatiseren. Deze AI-tools kunnen polymorfe malware produceren die regelmatig van structuur verandert en daardoor moeilijker te detecteren is.    

Door AI gegenereerde malware kan gebruikmaken van vijandige technieken om conventionele detectiesystemen te omzeilen. Door kwetsbaarheden in machine learning-modellen die in beveiligingssoftware worden gebruikt, te misbruiken, kan deze malware zijn gedrag dynamisch aanpassen en EDR-systemen (Endpoint Detection and Response), firewalls en antivirusprogramma's omzeilen. AI kan zelfs helpen bij het ontwerpen van ransomware met geavanceerde encryptietechnieken of het genereren van scripts om kwetsbaarheden te misbruiken. Dit misbruik van generatieve AI brengt aanzienlijke cybersecurity-uitdagingen met zich mee en vereist geavanceerde verdedigingsmechanismen om deze aanvallen tegen te gaan.   

Malware komt in verschillende vormen voor, die elk op hun eigen manier schade aanrichten.  

• Een virus hecht zich aan bestanden, verspreidt zich wanneer u ze opent en beschadigt uw gegevens.

• Wormen zijn sluw en verspreiden zich via netwerken zonder uw hulp.

• Dan zijn er nog Trojaanse paarden. Deze zien eruit als onschuldige software, maar kunnen na installatie voor schadelijke verrassingen zorgen.

• Ransomware vergrendelt uw bestanden of systemen en eist geld als u ze teruggeeft.

• Spyware houdt stiekem toezicht op wat u doet en steelt uiteindelijk uw persoonlijke gegevens, zoals wachtwoorden.

• Adware bombardeert u met vervelende advertenties en leidt u soms naar gevaarlijke sites.

• In Rootkits, hackers nemen de controle over uw computer over en blijven verborgen.

• Keyloggers registreren elke toets die u indrukt om gevoelige informatie te stelen.

• Botnets maken van uw apparaat onderdeel van een hackersnetwerk voor aanvallen, en bestandsloze malware werkt volledig in het geheugen van uw systeem zonder sporen achter te laten.

Elk type brengt ernstige risico's met zich mee, dus beschermd blijven is een noodzaak. Om te begrijpen hoe ernstig deze aanval is, moet u de belangrijkste incidenten die zich hebben voorgedaan, doornemen. Aanvallen zoals de Kaseya-ransomware of de SolarWinds inbreuken laten zien hoe schadelijk cyberaanvallen voor bedrijven kunnen zijn, supply chainsen gevoelige informatie.   

• De Kaseya-aanval vond plaats in juli 2021, toen de REvil-ransomwaregroep misbruik maakte van een fout in Kaseya's VSA-software, die door IT-dienstverleners wordt gebruikt. Door het updatesysteem van de software aan te vallen, verspreidden de aanvallers ransomware naar zo'n 1,500 bedrijven wereldwijd en eisten ze $ 70 miljoen. Deze ingrijpende gebeurtenis toonde de ernstige risico's en zwakheden van de toeleveringsketen.

• De SolarWinds-aanval In 2020 vond een grote cybersecurity-inbreuk plaats, waarbij hackers schadelijke code in updates voor de Orion-software van SolarWinds slopen. Dit trof zo'n 18,000 organisaties, waaronder Amerikaanse overheidsinstanties en grote bedrijven. De aanvallers maakten gebruik van een kwetsbaarheid in de software om toegang te krijgen tot gevoelige gegevens en systemen. De aanval bracht de risico's van gecompromitteerde software-updates aan het licht. Het trof ook kritieke processen in zowel de private als de publieke sector.

Hoe kun je malware-aanvallen tegengaan?  

U hebt een meerlaagse strategie nodig om uzelf te beschermen tegen malware en tegelijkertijd een soepele bedrijfsvoering te garanderen. Ten eerste, regelmatig software updaten en het patchen van zowel applicaties als besturingssystemen is essentieel. Deze updates verhelpen kwetsbaarheden die malware zou kunnen misbruiken. Toepassing van het beginsel van de minste privileges zorgt ervoor dat gebruikers alleen de benodigde toegang tot hun rollen hebben en beperkt de reikwijdte van potentiële aanvallen. Gedragsgebaseerde detectie Hulpmiddelen identificeren ongebruikelijke activiteiten, zelfs wanneer de malware niet overeenkomt met bekende handtekeningen.    

Organisaties zouden ook moeten regelmatig testen en auditen hun beveiligingssystemen met gesimuleerde aanvallen om kwetsbaarheden te identificeren. Continue eindpuntbewaking with EDR-technologie kan verdachte activiteiten in realtime detecteren en hierop reageren, zodat bedreigingen snel kunnen worden beperkt. Greylisting van applicaties Kan worden toegepast op eindpunten om te voorkomen dat ongeautoriseerde software toegang krijgt tot internet of bestanden wijzigt.  

Netwerksegmentatie is een andere aanpak die kritieke systemen isoleert van minder gevoelige systemen om de verspreiding van malware te voorkomen als er een aanval plaatsvindt. Daarnaast wordt gebruikgemaakt van cloudgebaseerde beveiligingsoplossingen biedt schaalbare bescherming. Geautomatiseerde back-ups Zorgen voor bedrijfscontinuïteit in geval van een aanval en zorgen voor snel herstel.     

Tenslotte gebruikers opleiden Ontwikkeld op basis van best practices voor beveiliging en veelvoorkomende bedreigingen zoals phishing, vermindert de kans op menselijke fouten, die vaak een belangrijke bron van malware zijn, aanzienlijk. Door deze strategieën te combineren, kunt u malware-aanvallen effectief voorkomen en tegelijkertijd uw productiviteit behouden.  

Data manipulatie     

AI-systemen kunnen vooroordelen zoals algoritmische bias, adversarial bias en omission bias overnemen van trainingsdata, wat kan leiden tot vertekende resultaten. Deze vooroordelen kunnen schadelijke gevolgen hebben, zoals discriminatie in systemen voor het volgen van sollicitanten, onnauwkeurige medische diagnostiek voor patiënten en bevooroordeelde, voorspellende politiezorg gericht op gemarginaliseerde gemeenschappen. Generatieve AI kan worden ingezet om overtuigende neprecensies, productgetuigenissen en andere soorten content te creëren, waardoor kwaadwillenden de publieke perceptie kunnen manipuleren of de reputatie van een merk kunnen schaden. Door gebruik te maken van geavanceerde technieken voor natuurlijke taalgeneratie (NLG) kan AI authentiek klinkende content produceren die menselijke taal nabootst, wat moeilijk te detecteren is.    

Grote taalmodellen (LLM's) worden gebruikt in toepassingen zoals virtuele assistenten en chatbots en vereisen enorme trainingsgegevens, vaak afkomstig van webcrawlers die websites scrapen. Deze gegevens kunnen doorgaans zonder uw toestemming worden verzameld en kunnen uw persoonlijk identificeerbare informatie (PII) bevatten. Andere AI-systemen die gepersonaliseerde ervaringen bieden, kunnen ook persoonsgegevens verzamelen.   

Meestal zijn professionele hackers hiervoor verantwoordelijk aanvallen en manipuleren gegevens in de hoop geld te verdienen. Sommige incidenten beweren zelfs dat deze aanvallen een insider threat kunnen vormen, uitgevoerd door werknemers of ex-werknemers die alle ins en outs van het bedrijf kennen. Tesla Motors is een voorbeeld van een voormalige werknemer die de organisatie aanviel. Hieronder worden meer voorbeelden genoemd. 

• Tay chatbot van Microsoft was een AI-chatbot die was ontworpen om te leren van interacties met gebruikers op Twitter. Aanvallers manipuleerden de data en de bot begon aanstootgevende berichten te uploaden naar zijn Twitter-account. Dit zorgde ervoor dat Microsoft de dienst slechts 16 uur na de lancering stopzette.

• De Twitter Bitcoin-zwendel van 2020 hield in dat hackers de controle kregen over prominente Twitter-accounts, waaronder die van Elon Musk, Barack Obama en andere prominente figuren. Eenmaal in controle plaatsten ze frauduleuze tweets waarin ze een cryptovalutazwendel promootten en hun volgers aanspoorden om Bitcoin naar een specifiek adres te sturen met de belofte hun geld te verdubbelen. De zwendel leidde tot financiële verliezen voor de slachtoffers en riep ernstige zorgen op over de veiligheid van socialemediaplatforms. Dit incident schaadde het vertrouwen in de gegevensintegriteit en accountbeveiligingsmechanismen van Twitter aanzienlijk.

Wat moet u doen bij een aanval met gegevensmanipulatie? 

Het detecteren van een datamanipulatieaanval vereist zorgvuldige monitoring en analyse van de systemen van een organisatie. De eerste stap is om alert te zijn op ongebruikelijke activiteiten, zoals onverwachte wijzigingen in gegevens of pieken in de toegang tot gevoelige informatie. Het bekijken van systeemlogboeken kan helpen bij het identificeren van ongeautoriseerde wijzigingen of verdacht gedrag. Het vergelijken van gegevens met andere bronnen of historische gegevens kan inconsistenties aan het licht brengen. Analyse van metadata kan tekenen van ongeautoriseerde bewerkingen of wijzigingen aan het licht brengen. U kunt gebruikersgedrag en netwerkverkeer monitoren en ongebruikelijke activiteiten detecteren, zoals iemand die toegang heeft tot gegevens die hij/zij normaal gesproken niet zou hebben.    

Als u een datamanipulatieaanval constateert, is het cruciaal om snel te handelen om de schade te beperken en verdere inbreuken te voorkomen. Eerst moeten de getroffen systemen worden geïsoleerd om te voorkomen dat de manipulatie zich verspreidt. Daarna is een grondig onderzoek nodig om de bron van de aanval te identificeren, zoals hoe de gegevens zijn gemanipuleerd en welke systemen zijn aangetast.   

Zodra de omvang van de aanval is vastgesteld, moet u belanghebbenden, medewerkers, klanten en relevante autoriteiten op de hoogte stellen om transparantie en vertrouwen te behouden. Herstel vervolgens uw verloren of gewijzigde gegevens vanaf veilige back-ups en zorg ervoor dat er niet met de back-ups is geknoeid. Het is cruciaal om een ​​volledige beveiligingsaudit uit te voeren om eventuele misbruikte kwetsbaarheden te identificeren en te patchen.    

Het implementeren van aanvullende beveiligingsmaatregelen, zoals verbeterde monitoring of bijgewerkte authenticatieprotocollen, kan toekomstige incidenten helpen voorkomen. Ten slotte moeten wettelijke en reglementaire verplichtingen worden herzien om naleving van de wetgeving inzake gegevensbescherming te waarborgen en mogelijke juridische gevolgen te beperken. Gedurende het hele proces moet de communicatie met de betrokken partijen worden onderhouden om de impact op de reputatie en het vertrouwen van de organisatie te beheersen.   

Naast deze technologiegerichte aanvallen zijn er ook enkele milieuproblemen. Deze omvatten een aanzienlijke impact op het milieu door het hoge waterverbruik voor koeling (5.4 miljoen liter voor GPT-3-training) en energieverbruik, wat leidt tot een CO2-uitstoot van meer dan 270.000 kg per model. 

NIST-aanbevelingen en speciale publicaties   

NIST definieert drie belangrijke categorieën bedreigingen voor GenAI-systemen. Deze omvatten: Integriteit, Beschikbaarheiden PrivacyDeze principes vormen de leidraad voor hoe organisaties risico's moeten beheren en beperken, inclusief de risico's die samenhangen met opkomende technologieën zoals GenAI.   

• Integriteit richt zich op het waarborgen van de nauwkeurigheid, consistentie en betrouwbaarheid van data en systemen. Bij GenAI omvatten integriteitsrisico's onder meer datamanipulatie. AI kan onjuiste of misleidende informatie genereren, zoals deepfakes/nepnieuws en modelmanipulatie. In dergelijke gevallen kunnen AI-modellen worden gemanipuleerd om bevooroordeelde of schadelijke uitkomsten te produceren. Datavergiftiging is een ander belangrijk risico voor de integriteit, waarbij kwaadwillenden schadelijke data in het trainingsproces van een AI-model injecteren. Dit leidt ertoe dat AI-modellen onjuiste of misleidende uitkomsten produceren. Een voorbeeld van datavergiftiging is het introduceren van nepgebruikersinteracties in een aanbevelingssysteem om de beslissingen van het model te beïnvloeden.  

• Beschikbaarheid zorgt ervoor dat services en data toegankelijk zijn wanneer nodig. In de context van GenAI houden risico's verband met serviceonderbrekingen veroorzaakt door aanvallen zoals denial-of-service (DoS) of distributed denial-of-service (DDoS). Wanneer AI-systemen uitvallen of niet meer beschikbaar zijn, verstoren ze de bedrijfsvoering en leggen deze zelfs stil. Een belangrijk onderdeel voor het verbeteren van de prestaties, kwaliteit en beschikbaarheid van AI-modellen zijn de Retrieval-Augmented Generation (RAG)-lagen. De RAG-laag zorgt voor veerkracht en uptime van kritieke taken. Het beveiligen van AI-modellen en bijbehorende databases is belangrijk om de continue werking te garanderen en verstoringen in services te voorkomen.  

• Ten slotte richt privacy zich op de bescherming van persoonlijk identificeerbare informatie (PII) en het naleven van wettelijke normen zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming. (GDPR) en de California Consumer Privacy Act (CCPA)GenAI kan privacyrisico's opleveren door datalekken, waarbij gevoelige informatie onbedoeld kan worden blootgesteld. Door AI gegenereerde content kan onbedoeld privégegevens onthullen. Bovendien omvat prompt- en systeemcontextextractie in GenAI het gebruik van gebruikersprompts en systeemcontext om reacties te genereren, wat soms kan leiden tot privacyschendingen. Dit gebeurt wanneer AI-modellen onbedoeld persoonlijke of vertrouwelijke gegevens uit prompts of eerdere interacties halen, waarvoor de gebruiker mogelijk geen toestemming heeft gegeven. 

Het National Institute of Standards and Technology (NIST) biedt diverse speciale publicaties (SP's) aan die organisaties kunnen helpen bij het aanpakken en beperken van de risico's die gepaard gaan met het gebruik van generatieve AI. Deze richtlijnen bieden een gestructureerde aanpak voor het beheersen van de uitdagingen en zorgen die GenAI-technologieën met zich meebrengen.   

1. NIST SP 800-53 (Beveiligings- en privacycontroles voor informatiesystemen en organisaties) 

   Het primaire doel van SP800-53 biedt een gestructureerde aanpak voor het beheer van cyberbeveiligings- en privacyrisico's door controlemechanismen aan te bieden die een breed scala aan bedreigingen aanpakken. Deze controlemechanismen zijn onderverdeeld in 18 families, waaronder gebieden zoals toegangscontrole, systeem- en communicatiebeveiliging, incidentrespons en noodplanning.

2. NIST SP 800-37 (Risicobeperking voor informatiesystemen en organisaties)

   Het primaire gebruik van SP800-37 is bedoeld om organisaties te begeleiden bij het beoordelen, implementeren en continu monitoren van beveiligingsmaatregelen om risico's te beperken. Het helpt ervoor te zorgen dat systemen veilig zijn, voldoen aan de regelgeving en bestand zijn tegen bedreigingen gedurende hun hele levenscyclus. 

3. NIST AI 600-1 (NIST AI Risicomanagementkader)

   In deze kader richt zich specifiek op de unieke risico's van generatieve AI. Het behandelt onderwerpen zoals dataprivacy, modelbias, transparantie, verantwoordingsplicht en ethische overwegingen, en biedt best practices voor het beheersen en beperken van deze uitdagingen.

Topstrategieën om u te beschermen tegen GenAI-bedreigingen 

Het is essentieel dat individuen en organisaties best practices hanteren om deze opkomende risico's te vermijden. Hier bespreken we belangrijke strategieën om u te beschermen tegen de evoluerende bedreigingen van generatieve AI. Het zorgt ervoor dat uw gegevens, privacy en reputatie veilig blijven in deze moderne wereld waar datalekken en GenAI-aanvallen komen zo vaak voor.    

• Implementeer sterke invoervalidatie

  Implementeer robuuste mechanismen om ervoor te zorgen dat de informatie die in uw systeem wordt ingevoerd veilig en logisch is. Door binnenkomende informatie te controleren, kunt u ongepaste en destructieve invoer blokkeren die uw systeem kan beschadigen.

• Implementeer encryptie

  Gegevensversleuteling transformeert gevoelige informatie in onleesbare code en zorgt voor de veiligheid ervan, zelfs als aanvallers toegang krijgen. Door gebruik te maken van encryptie-algoritmenkunnen alleen geautoriseerde gebruikers met de decoderingssleutel toegang krijgen tot de originele gegevens en misbruik voorkomen.

• Gevoelige inloggegevens

  Het beschermen van uw inloggegevens is essentieel. Gebruik beveiligde kluizen voor opslag, wissel regelmatig van sleutels en pas toegangscontrole toe om gevoelige informatie zoals OAuth-tokens en API-sleutels te beschermen tegen ongeautoriseerde toegang.

• Investeer in redundantie- en failovermechanismen

  Het verwijst simpelweg naar een back-upsysteem dat als vervanging kan dienen wanneer er iets uitvalt. Dit zorgt ervoor dat uw services actief blijven, zelfs als een onderdeel van uw systeem wordt gecompromitteerd.

• Voer regelmatig stresstests uit

  U moet uw systemen ontwerpen met de meest ongunstige scenario's in gedachten. Stresstests moeten altijd worden uitgevoerd ter voorbereiding op DoS-aanvallen. Door abnormaal verkeer te emuleren, kunt u architecturale zwakheden opsporen en de systemen goed structureren voor hoge belasting.

• Integreer codeondertekening met privacyaudits

  Codeondertekening verwijst naar het toevoegen van een digitale handtekening aan software of code om de authenticiteit ervan te garanderen en de bron te verifiëren. Door gebruik te maken van codeondertekeningstools zoals CodeSign Secure, kunnen de integriteit en het eigendom van de code worden beschermd. Bovendien helpt het uitvoeren van regelmatige privacyaudits ervoor te zorgen dat gebruikersgegevens veilig en vertrouwelijk blijven.

• Traditionele DDoS-mitigaties

  Gebruik firewalls en speciale tools om kwaadaardig verkeer op te sporen door te zoeken naar ongebruikelijke patronen in uw services. Dit helpt DDoS-aanvallen te voorkomen en zorgt ervoor dat echte gebruikers uw services altijd zonder problemen kunnen gebruiken.

• Technieken voor gegevensminimalisatie toepassen

  Principes van dataminimalisatie moeten worden toegepast, waaronder het alleen verstrekken van noodzakelijke informatie. Het risico op blootstelling in geval van een datalek wordt verlaagd door de hoeveelheid persoonsgegevens die men bezit te minimaliseren.

• Implementeer sterke toegangscontroles

  Zorg ervoor dat alleen geautoriseerde personen toegang hebben tot gevoelige gegevens door gebruik te maken van multifactorauthenticatie (MFA) en op rollen gebaseerde toegangscontrole (RBAC). Dit beperkt de toegang tot kritieke gegevens en verkleint het risico op ongeautoriseerde manipulatie.

Een recent rapport over de risico's die GenAI met zich meebrengt

Onlangs, op 24 september 2024, publiceerde HP Wolf Security een rapport. Er is nieuw bewijsmateriaal naar boven gekomen waaruit blijkt hoe aanvallers kunstmatige intelligentie (AI) gebruiken om geavanceerde malware te creëren. Naarmate het cybersecuritydomein zich ontwikkelt, benadrukt deze nieuwe ontwikkeling de groeiende rol van AI in cybercriminaliteit en maakt traditionele verdedigingsstrategieën nog kwetsbaarder.    

Belangrijkste bevindingen uit het rapport van HP Wolf Security

Uit het rapport blijkt dat cybercriminelen een aantal alarmerende tactieken gebruiken:

• Door AI gegenereerde malwarescripts

  Aanvallers gebruiken steeds vaker AI-tools om kwaadaardige scripts te ontwikkelen, waarmee ze de ontwikkeling van effectievere en moeilijker te detecteren malware automatiseren. Door AI te gebruiken, kunnen ze snel varianten van malware genereren en traditionele, op handtekeningen gebaseerde detectiesystemen omzeilen.

• Ingebedde malware in afbeeldingsbestanden

  Het rapport wijst ook op een opkomende trend waarbij malware in beeldbestanden wordt ingebed. Deze methode maakt gebruik van de manier waarop apparaten afbeeldingen verwerken, waardoor malware onopgemerkt blijft door conventionele beveiligingsmechanismen.

• malvertising

  Een andere methode die in het rapport wordt belicht, is het gebruik van malvertising, waarbij aanvallers malafide pdf-tools in advertenties plaatsen. Wanneer nietsvermoedende gebruikers op deze advertenties klikken, downloaden ze onbewust schadelijke bestanden, wat leidt tot systeemcompromittering.

Hoe kan Encryption Consulting helpen?

Nu GenAI-gedreven bedreigingen zich blijven ontwikkelen, ondersteunt Encryption Consulting organisaties via zijn Encryptie AdviesdienstenDoor middel van data discovery lokaliseren we zowel gestructureerde als ongestructureerde gevoelige data en bieden we bruikbare strategieën voor veilig beheer. Ons risicobeoordelingsproces identificeert kwetsbaarheden binnen uw organisatie en biedt oplossingen op maat om het risico op datalekkenWe bieden ook een diepgaande beoordeling en strategie, creëren een duidelijke routekaart en stellen kaders voor gegevensbescherming op om de beveiliging te versterken en ervoor te zorgen dat het bedrijf aan de regelgeving voldoet. 

Onze Data Protection Program Development legt de nadruk op governance, risicobewaking en prestatiemetingen om de algehele beveiliging te verbeteren. Daarnaast ondersteunen we de integratie en implementatie van geavanceerde technologische oplossingen om effectief te verdedigen tegen AI-gestuurde cyberdreigingen. Encryption Consulting helpt organisaties cyberaanvallen te voorkomen door strategische inzichten en technische expertise te combineren. 

Conclusie  

Kortom, de evolutie van generatieve AI heeft zowel voordelen als bedreigingen die geen enkele organisatie kan negeren. Aanvalsvectoren zoals phishing, voice deepfakes en het genereren van kwaadaardige malware, inclusief datamisbruik, zijn een zorgwekkende trend geworden, omdat kwaadwillenden GenAI als wapen inzetten. Dit vormt een escalatie van het gevaar voor beveiliging, privacy en vertrouwen. Organisaties kunnen dergelijke bedreigingen succesvol bestrijden door sterke best practices te implementeren. Deze best practices omvatten invoercontroles, redundantiebeleid en effectieve toegangsbeperkingen in combinatie met een toekomstgericht monitoring- en auditproces.

Het is belangrijk om een ​​middenweg te vinden tussen de beschikbaarheid van tools die zijn ontworpen voor efficiënte GenAI-activiteiten en de implementatie van strenge waarborgen om het veilige en ethische gebruik ervan in een snelgroeiend digitaal ecosysteem te garanderen.