4 hot från generativ AI och dess begränsningar 

GenAI och hur dessa komplicerade system fungerar  

En delmängd av artificiell intelligens-teknik, känd som "generativ AI" eller "GenAI", genererar nytt innehåll från en datamängd av tidigare exempel. GenAI-system utnyttjar omfattande träningsdatamängder och användarkontext (prompter) för att skapa texter, bilder, ljud och videor. De använder sofistikerade algoritmer och neurala nätverk för att replikera mänsklig kreativitet och generera originellt innehåll.     

Ibland kan dessa datamängder vara så stora att de kan uppgå till hela internet. Därför skulle organisationer behöva leta efter tredjeparter som kan tillhandahålla sådana modeller och köra dem på begäran.     

GenAIs förmåga att hantera enorma mängder data, svara på olika frågor och kontinuerligt lära sig gör det komplext. När du integrerar tredjepartsinformation API: er, komplexiteten ökar eftersom varje tjänst måste fungera sömlöst tillsammans, och du måste bygga en stark arkitektur för att hantera olika protokoll, felhantering och dataformat. Lastbalansering och samtidighetskontroll blir avgörande när man hanterar flera dataströmmar eftersom realtidsindata, användarinteraktioner och API-svar krävs.

Samtidigt måste du prioritera dataskydd, etiskt beteende och noggrannhet; allt bör göras samtidigt som dina system är tillräckligt flexibla för att lära sig och anpassa sig. Det är viktigt att vara informerad om nya hot som kan påverka dina system, och det är vad vi ska dyka in på härnäst.    

På vilka sätt utnyttjar hotaktörer GenAI?

Hotaktörer använder avancerade aspekter av generativ AI med dåliga motiv, med tanke på hur otroligt den kan producera realistisk text, grafik och ljud som är människolika i alla avseenden. Sådan teknik gör det enkelt för angriparna att förbättra sina attackvektorer, hur de undviker upptäckt och, viktigast av allt, hur de utför och eskalerar sina attacker. Situationen förvärras av att det blir svårt att skilja mellan autentisk och fabricerad information, vilket har fått flera varningsklockor att ringa inom många sektorer.  

Hot som ransomware, phishing, DDoS, deepfakes och datastöld ökar. En rapport från DigitalOcean representerar denna trend och visar att den största säkerhetsoroen för företag är bristen på tid att hantera säkerheten (25 %), följt av dataförlust eller stöld (23 %), ransomware (12 %) och DDoS-attacker (10 %). Att förstå motståndarnas handlingar är viktigt eftersom denna kunskap hjälper till att formulera starka motåtgärder och minska ett visst hot.   

Nätfiske

Nätfiske faller under social ingenjörskonst attackera, där angripare skickar bedrägliga e-postmeddelanden, snabbmeddelanden, telefonsamtal eller textmeddelanden för att få dem att se ut som riktiga. Hotaktörer kan använda GenAI för att utforma falska e-postmeddelanden som drar in essensen av riktiga e-postmeddelanden i innehållet och lurar mottagare genom att verka autentiska. Det betyder att det finns en risk att du deltar i sådana bluffmejl. Därför är det lämpligt att du är försiktig.   

Känslig information som kontouppgifter, e-postadresser och personlig information kan nås av cyberbrottslingar. Detta leder ofta till identitetsinfiltration eller ekonomisk förlust. Nätfiskehot kan leda till att hackare tar sig in i ett företags interna nätverk, vilket gör det möjligt för dem att strö information, distribuera ransomware eller avbryta affärsverksamheten.   

Spear phishing, whaling och pharming är riktade phishing-tekniker som utnyttjar förtroende och teknologi. Spear phishing fokuserar på individer som använder personlig information för att skapa autentiska meddelanden, vilket är det första steget i att bryta sig in på ett företag. Whaling riktar sig mot högprofilerade chefer som VD:ar och syftar till att stjäla inloggningsuppgifter och få tillgång till känslig information. Pharming omdirigerar användare till bedrägliga webbplatser genom att manipulera DNS servrar eller enheter. Det kräver ingen användarinteraktion för att kompromettera inloggningsuppgifter eller data.   

Några anmärkningsvärda exempel på nätfiskeattacker inkluderar följande fall.   

• Detta exemplariska fall av e-postkompromisser för företag (BEC) involverar en litauisk man, Evaldas Rimasauskas. Han stal över 100 miljoner dollar från Google och Facebook mellan åren 2013 och 2015. Han utgav sig för att vara en betrodd leverantör och skickade falska fakturor till organisationens finansavdelningar. Företagen betalade omedvetet fakturorna.

• Vårdgivaren Elara Caring, baserat i USA, utsattes för en nätfiskeattack år 2020 då två av dess anställdas e-postkonton komprometterades. Intrånget i sådana e-postkonton resulterade i att privata uppgifter om mer än 100 000 äldre patienter delades, inklusive deras namn, födelsedatum, finansiell och bankinformation, personnummer, körkortsinformation och information om deras sjukförsäkring. Angriparna fortsatte sin ondskefulla verksamhet i en vecka innan de upptäckte och kontrollerade intrånget.

En studie visade också att 71 % av organisationerna i USA utsattes för en effektiv nätfiskeattack någon gång under året år 2023. Nätfiske placeras högst upp på listan över cyberbrott, enligt FBI. År 2023 registrerade de närmare 200 000 fler fall av sådana attacker än de gjorde fyra år tidigare.

Hur övervinner man en nätfiskeattack?   

Det är möjligt att upptäcka nätfiskebedrägerier genom att vara observant och lägga märke till ledtrådar i e-postmeddelanden, sms eller webbplatser. Det finns vanligtvis varningar eller till och med alarmerande uttalanden som är avsedda att utlösa en omedelbar reaktion, till exempel hot om att stänga ner ditt konto efter att misstänkt aktivitet har upptäckts.

Dessa e-postmeddelanden kan också komma från en okänd källa eller till och med påstås vara från en känd organisation, men istället för att tilltala dig med ditt namn använder de en generisk term som "Bästa kund". Sådana förfrågningar om lösenord eller bankuppgifter medför en betydande risk eftersom de flesta, om inte alla, organisationer inte använder e-post, meddelandetjänster eller textmeddelanden för att få denna typ av känslig information från sina kunder. För att inte bli måltavla för bedrägerier är det viktigt att undvika självbelåtenhet och verifiera kommunikationen.   

Om du får ett nätfiskemejl bör du ta en stund och inte gå vidare med interaktionen. Du bör inte klicka på någon länk eller ladda ner/öppna några bilagor eller svar. Du bör vara uppmärksam på inkonsekvenser, som att avsändarens e-postadress är misstänkta eller orimliga förfrågningar om personlig information. Du måste meddela din IT-personal eller använda alternativet för nätfiskerapportering i din e-posttjänst. Radera dock mejlet från din inkorg och släng det helt i papperskorgen.

Och om du fortfarande interagerade med e-postmeddelandet bör du omedelbart ändra dina lösenord på alla konton och vara uppmärksam på allt misstänkt på dina konton för att skydda gränserna. Du bör också råda dina kollegor att vara uppmärksamma och undvika sådana. cyberattack.

Deepfakes    

En deep fake är en form av syntetisk media där genAI används för att skapa mycket realistiskt falskt innehåll, vanligtvis videor, bilder eller ljud. Med hjälp av generativa adversarial nätverk (GAN) och sofistikerade neurala nätverk kan hotaktörer producera deepfake-ljud och -video som replikerar en individs talmönster, ansiktsuttryck och röst med hög återgivning. Sådan personifiering används alltmer i social ingenjörskonst, bedrägerier och spear-phishing-attacker, och kringgår ofta traditionella verifieringsmekanismer.    

Deepfakes integreras i system för leverans av skadlig kod. Till exempel kan falska videosamtal eller syntetiska röster lura användare att ladda ner skadliga nyttolast under vad som verkar vara legitima interaktioner.    

För att få en bättre uppfattning om deepfakes bör du gå igenom tidigare incidenter.   

• År 2019, när deepfake-ljudtekniken inte var särskilt avancerad, användes en röst som härmade VD:n för ett brittiskt energiföretag för att underlätta en överföring av 243 000 dollar till ett konto som kontrollerades av bedragare från ett av företagets dotterbolag.

• I början av 2020 lurades en bankchef i Hongkong att överföra 35 miljoner dollar med hjälp av deepfake-röstteknik. Bedragarna använde en falsk röst som lät som företagets direktör och skickade falska e-postmeddelanden för att godkänna överföringen för ett falskt förvärv. Bedrägeriet involverade minst 17 personer, och pengarna överfördes till flera konton över hela USA.

Hur kan man upptäcka och övervinna en deepfake-attack? 

Det finns några specifika observationer genom vilka du kan upptäcka deepfakes. Vanliga tecken på deepfake-videor inkluderar udda skuggor i ansiktet, onaturliga hudtoner, konstiga blinkmönster, orealistiska skägg och hår, falsk bländning på glasögon och suddiga kanter runt ansiktet. I ljud kan du märka ojämn läppsynkronisering eller robotröstljud. För att upptäcka dessa manipulationer använder verktyg som deepware-skannrar eller Microsofts videoautentiserare maskininlärning för att upptäcka små inkonsekvenser, såsom ovanliga ansiktsrörelser, mikrouttryck och ögonrörelser.   

Cybersäkerhet är ett måste i sådana scenarier för att kunna övervinna dessa utmanande attacker, som har kapacitet att slå ut hela organisationen. Du kan anta följande riktlinjer för att skydda dig mot deepfake-attacker.   

• Använd AI-drivna verktyg för att upptäcka manipulerad media.

• Använd krypterade kommunikationsplattformar för att skydda känsliga data.

• Implementera digital vattenstämpel för att autentisera proprietära medier.

• Upprätta strikta protokoll för medieverifiering och innehållsmoderering.

• Kräv biometrisk verifiering för känslig kommunikation.

• Övervaka onlineplattformar för potentiellt missbruk av företagsrelaterad media.

• Skydda media- och röstdata med kryptering och säker lagring.

• Utveckla en krishanteringsplan för att hantera djupförfalskningsincidenter.

• Förespråka lagar som kriminaliserar illvillig användning av deepfakes och samarbeta kring branschstandarder.

• Utbilda anställda om risker och detekteringstekniker för deepfakes.

Skapande av skadlig kod  

Skadlig programvara (kort sagt, malware) är all programvara som avsiktligt utformats för att skada, utnyttja eller störa datorer, nätverk eller enheter. GenAI gör det möjligt för även oerfarna hotaktörer att generera skadlig kod genom att minska den tekniska expertis som krävs för att utveckla skadlig programvara. Generativ AI, genom avancerade modeller som transformatorer och neurala nätverk, kan automatisera skapandet av sofistikerad skadlig programvara. Dessa AI-verktyg kan producera polymorf skadlig programvara som ofta ändrar sin struktur och gör den svårare att upptäcka.    

AI-genererad skadlig kod kan utnyttja fiendtliga tekniker för att kringgå konventionella detekteringssystem. Genom att utnyttja sårbarheter i maskininlärningsmodeller som används i säkerhetsprogramvara kan denna skadliga kod dynamiskt ändra sitt beteende och undvika EDR-system (endpoint detection and response), brandväggar och antivirusprogram. AI kan till och med hjälpa till att utforma. Ransomware med avancerade krypteringstekniker eller generering av skript för att utnyttja sårbarheter. Detta missbruk av generativ AI innebär betydande cybersäkerhetsutmaningar och kräver avancerat försvar för att motverka dessa attacker.   

Skadlig kod finns i många former, och var och en har sitt eget sätt att orsaka skada.  

• Ett virus fäster sig vid filer, sprider sig när du öppnar dem och skadar dina data.

• Maskar är lömska och sprider sig över nätverk utan din hjälp.

• Sedan finns det trojaner, som ser ut som ofarlig programvara men ger skadliga överraskningar när de väl är installerade.

• Ransomware låser dina filer eller system och kräver pengar för att ge tillbaka dem.

• Spionprogram övervakar i hemlighet vad du gör och stjäl i slutändan din personliga information, som lösenord.

• Reklamprogram bombarderar dig med irriterande annonser, vilket ibland leder dig till farliga webbplatser.

• In Spökprogram, hackare tar kontroll över din dator och håller sig gömda.

• Keyloggers registrerar varje tangent du trycker på för att stjäla känslig information.

• Botnät förvandlar din enhet till en del av en hackers nätverk för attacker, och fillös skadlig kod fungerar helt i systemets minne utan att lämna några spår efter sig.

Varje typ medför allvarliga risker, så det är nödvändigt att vara skyddad. För att förstå hur allvarlig denna attack är bör du gå igenom de större incidenter som har inträffat. Attacker som Kaseya ransomware eller Solarwinds intrång visar hur skadliga cyberattacker kan vara för företag, leveranskedjoroch känslig information.   

• Kaseya-attacken inträffade i juli 2021 när REvil ransomware-gruppen utnyttjade en brist i Kaseyas VSA-programvara, som används av IT-tjänsteleverantörer. Genom att attackera programvarans uppdateringssystem spred angriparna ransomware till cirka 1 500 företag världen över och krävde 70 miljoner dollar. Denna stora händelse visade de allvarliga riskerna och svagheterna i leveranskedjan.

• Ocuco-landskapet Solarwinds attack År 2020 inträffade ett större cybersäkerhetsintrång där hackare infogade skadlig kod i uppdateringar för SolarWinds Orion-programvara. Detta drabbade cirka 18 000 organisationer, inklusive amerikanska myndigheter och stora företag. Angriparna använde en sårbarhet i programvaran för att komma åt känsliga data och system. Attacken belyste riskerna med komprometterade programuppdateringar. Den påverkade också kritisk verksamhet inom både privat och offentlig sektor.

Hur man övervinner skadlig kodattacker?  

Du behöver en flerskiktad strategi för att skydda mot skadlig kod samtidigt som du säkerställer en smidig affärsverksamhet. Först, regelbunden uppdatering av programvara och det är viktigt att uppdatera både applikationer och operativsystem. Dessa uppdateringar åtgärdar sårbarheter som skadlig kod kan utnyttja. Tillämpning av principen om minsta möjliga privilegium säkerställer att användare endast har nödvändig åtkomst till sina roller och begränsar omfattningen av potentiella attacker. Beteendebaserad detektion Verktyg identifierar ovanlig aktivitet, även när skadlig kod inte matchar kända signaturer.    

Organisationer bör också regelbundet testa och granska sina säkerhetssystem med simulerade attacker för att identifiera sårbarheter. Kontinuerlig slutpunktsövervakning med EDR-teknik kan upptäcka och reagera på misstänkt aktivitet i realtid genom att säkerställa snabb begränsning av hot. Grålistad applikation kan tillämpas på slutpunkter för att blockera obehörig programvara från att komma åt internet eller ändra filer.  

Nätverkssegmentering är en annan metod som isolerar kritiska system från mindre känsliga system för att förhindra spridning av skadlig kod om en attack inträffar. Dessutom använder man molnbaserade säkerhetslösningar ger skalbart skydd. Automatiserade säkerhetskopior säkerställa affärskontinuitet vid en attack och möjliggöra snabb återhämtning.     

Slutligen, utbilda användare om bästa säkerhetspraxis och vanliga hot som nätfiske minskar avsevärt mänskliga fel, vilket ofta är en primär vektor för skadlig kod. Genom att kombinera dessa strategier kan du effektivt förhindra attacker med skadlig kod samtidigt som produktiviteten bibehålls.  

Manipulation av data     

AI-system kan ärva bias som algoritmisk bias, adversariell bias och utelämnande bias från träningsdata, vilket kan leda till snedvridna resultat. Dessa bias kan leda till skadliga konsekvenser, såsom diskriminering i system för sökandespårning, felaktig vårddiagnostik för patienter och partisk prediktiv polisverksamhet riktad mot marginaliserade grupper. Generativ AI kan utnyttjas för att skapa övertygande falska recensioner, produktrecensioner och andra typer av innehåll, vilket gör det möjligt för illvilliga aktörer att manipulera allmänhetens uppfattning eller skada varumärkets rykte. Genom att använda avancerade tekniker för generering av naturligt språk (NLG) kan AI producera autentiskt klingande innehåll som härmar mänskligt språk, vilket är svårt att upptäcka.    

Stora språkmodeller (LLM) används i applikationer som virtuella assistenter och chattrobotar och kräver omfattande träningsdata, ofta hämtad från webcrawlers som scrapar webbplatser. Denna data kan vanligtvis samlas in utan ditt samtycke och kan inkludera din personligt identifierbara information (PII). Andra AI-system som tillhandahåller personliga upplevelser kan också samla in personuppgifter.   

Vanligtvis är professionella hackare ansvariga för dessa attacker och manipulera register eller data i hopp om att tjäna pengar. Vissa incidenter säger till och med att dessa attacker kan vara ett insiderhot från anställda eller före detta anställda som känner till företagets alla detaljer. Tesla Motors kan vara ett sådant exempel där dess tidigare anställda attackerade organisationen. Fler exempel nämns nedan. 

• Tay-chatboten från Microsoft var en AI-chatbot utformad för att lära sig av interaktioner med användare på Twitter. Angripare manipulerade informationen och boten började ladda upp stötande inlägg till sitt Twitter-konto. Det fick Microsoft att stänga ner tjänsten bara 16 timmar efter lanseringen.

• Twitter Bitcoin-bedrägeriet 2020 innebar att hackare fick kontroll över uppmärksammade Twitter-konton, inklusive Elon Musks, Barack Obamas och andra framstående personers. När de väl hade fått kontroll publicerade de bedrägliga tweets som marknadsförde ett kryptovalutabedrägeri och uppmanade följare att skicka Bitcoin till en specifik adress med löftet att fördubbla sina pengar. Bedrägeriet ledde till ekonomiska förluster för offren och väckte allvarliga farhågor om säkerheten på sociala medieplattformar. Denna incident skadade avsevärt förtroendet för Twitters dataintegritet och kontosäkerhetsmekanismer.

Vad ska man göra vid en attack mot datamanipulation? 

Att upptäcka en datamanipulationsattack kräver noggrann övervakning och analys av en organisations system. Det första steget är att hålla utkik efter ovanliga aktiviteter, såsom oväntade dataförändringar eller toppar i åtkomsten till känslig information. Att granska systemloggar kan hjälpa till att identifiera obehöriga ändringar eller misstänkt beteende. Att jämföra data mot andra källor eller historiska register kan avslöja inkonsekvenser. Analysera metadata kan visa tecken på obehöriga redigeringar eller ändringar. Du kan övervaka användarbeteende och nätverkstrafik, och det upptäcker ovanliga aktiviteter, såsom att någon kommer åt data som de normalt inte skulle ha.    

Om du upptäcker att en attack mot datamanipulation har inträffat är det avgörande att agera snabbt för att minimera skador och förhindra ytterligare intrång. Först bör de drabbade systemen isoleras för att förhindra att manipulationen sprids. En grundlig utredning bör följa för att identifiera källan till attacken, såsom hur informationen manipulerades och vilka system som komprometterades.   

När attackens omfattning är fastställd bör du meddela intressenter, anställda, kunder och relevanta myndigheter för att upprätthålla transparens och förtroende. Återställ därefter förlorade eller ändrade data från säkra säkerhetskopior och se till att säkerhetskopiorna inte har manipulerats. Det är avgörande att genomföra en fullständig säkerhetsrevision för att identifiera eventuella sårbarheter som har utnyttjats och korrigera dem.    

Genom att implementera ytterligare säkerhetsåtgärder, såsom förbättrad övervakning eller uppdaterade autentiseringsprotokoll, kan man förhindra framtida incidenter. Slutligen måste juridiska och regulatoriska skyldigheter ses över för att säkerställa efterlevnad av dataskyddslagar och för att mildra potentiella rättsliga konsekvenser. Under hela processen bör kommunikationen med berörda parter upprätthållas för att hantera påverkan på organisationens rykte och förtroende.   

Förutom dessa teknikcentrerade attacker finns det även vissa miljöproblem. Det inkluderar en betydande miljöpåverkan genom hög vattenanvändning för kylning (5.4 miljoner liter för GPT-3-träning) och energiförbrukning, vilket leder till koldioxidutsläpp på över 600 000 pund per modell. 

NIST-rekommendationer och specialpublikationer   

NIST definierar tre huvudkategorier av hot mot GenAI-system. Dessa innefattar Integritet, Tillgänglighetoch IntegritetspolicyDessa principer vägleder hur organisationer bör hantera och minska risker, inklusive de som är förknippade med nya tekniker som GenAI.   

• Integritet fokuserar på att säkerställa data och systems noggrannhet, konsekvens och tillförlitlighet. Med GenAI inkluderar risker relaterade till integritet datamanipulation. AI kan generera falsk eller vilseledande information, såsom deepfakes/falska nyheter och modellmanipulation. I sådana fall kan AI-modeller manipuleras för att producera partiska eller skadliga resultat. Dataförgiftning är en annan betydande risk för integriteten, där illvilliga aktörer injicerar skadlig data i träningsprocessen för en AI-modell. Det leder till att AI-modeller producerar felaktiga eller vilseledande resultat. Ett exempel på dataförgiftning kan vara att introducera falska användarinteraktioner i ett rekommendationssystem för att påverka modellens beslut.  

• Tillgänglighet säkerställer att tjänster och data är tillgängliga när de behövs. I samband med GenAI innefattar risker tjänsteavbrott orsakade av attacker som denial-of-service (DoS) eller distribuerad denial-of-service (DDoS). När AI-system slutar fungera eller blir otillgängliga stör de affärsverksamheten och stoppar den till och med. En nyckelkomponent för att förbättra prestanda, kvalitet och tillgänglighet hos AI-modeller är Retrieval-Augmented Generation (RAG)-lagren. RAG-lagret säkerställer motståndskraft och drifttid för kritiska uppgifter. Att säkra AI-modeller och tillhörande databaser är viktigt för att säkerställa kontinuerlig drift och förhindra avbrott i tjänster.  

• Slutligen fokuserar integritet på att skydda personligt identifierbar information (PII) och följa rättsliga standarder som den allmänna dataskyddsförordningen. (BRP) och Kaliforniens konsumentskyddslag (CCPA)GenAI kan utgöra integritetsrisker genom dataläckage, där känslig information oavsiktligt kan exponeras. AI-genererat innehåll kan oavsiktligt avslöja privata data. Dessutom involverar extraktion av prompter och systemkontext i GenAI användning av användarprompter och systemkontext för att generera svar, vilket ibland kan leda till integritetsintrång. Detta händer när AI-modeller oavsiktligt hämtar personliga eller konfidentiella data som är inbäddade i prompter eller tidigare interaktioner, vilket kanske inte är samtyckt av användaren. 

National Institute of Standards and Technology (NIST) tillhandahåller flera specialpublikationer (SP) som kan hjälpa organisationer att hantera och minska riskerna i samband med användningen av generativ AI. Dessa riktlinjer erbjuder en strukturerad metod för att hantera de utmaningar och problem som GenAI-tekniker medför.   

1. NIST SP 800-53 (Säkerhets- och integritetskontroller för informationssystem och organisationer) 

   Det främsta målet för SP 800-53 är att tillhandahålla en strukturerad metod för att hantera cybersäkerhets- och integritetsrisker genom att erbjuda kontroller som hanterar ett brett spektrum av hot. Dessa kontroller är indelade i 18 familjer, inklusive områden som åtkomstkontroll, system- och kommunikationsskydd, incidenthantering och beredskapsplanering.

2. NIST SP 800-37 (Riskreducering för informationssystem och organisationer)

   Den primära användningen av SP 800-37 är att vägleda organisationer genom processen att bedöma, implementera och kontinuerligt övervaka säkerhetskontroller för att minska risker. Det bidrar till att säkerställa att system är säkra, följer regler och är motståndskraftiga mot hot under hela sin livscykel. 

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

   Detta ramverk tar specifikt upp de unika risker som generativ AI medför. Den täcker frågor som dataskydd, modellbias, transparens, ansvarsskyldighet och etiska problem, och ger bästa praxis för att hantera och mildra dessa utmaningar.

De bästa strategierna för att skydda dig mot GenAI-hot 

Det är viktigt för individer och organisationer att anamma bästa praxis för att undvika dessa framväxande risker. Här utforskar vi viktiga strategier som hjälper dig att skydda dig mot de framväxande hoten som generativ AI utgör. Det säkerställer att dina data, din integritet och ditt rykte förblir säkra i denna moderna värld där dataöverträdelser och GenAI-attacker är så vanliga.    

• Implementera stark inmatningsvalidering

  Du bör implementera robusta mekanismer så att informationen som matas in i ditt system är säker och logisk. Genom att kontrollera inkommande information är det möjligt att blockera olämpliga och destruktiva inmatningar som kan skada ditt system.

• Implementera kryptering

  Datakryptering omvandlar känslig information till oläslig kod och säkerställer dess säkerhet även om angripare får åtkomst. Genom att använda krypteringsalgoritmer, endast behöriga användare med dekrypteringsnyckeln kan komma åt originaldata och förhindra missbruk.

• Känsliga inloggningsuppgifter

  Att skydda dina inloggningsuppgifter är avgörande. Använd säkra valv för lagring, rotera regelbundet nycklar och tillämpa åtkomstkontroller för att skydda känslig information som OAuth-tokens och API-nycklar från obehörig åtkomst.

• Investera i redundans- och failover-mekanismer

  Det syftar helt enkelt på att ha ett backupsystem som kan fungera som ersättning när något går fel. Detta säkerställer att dina tjänster fortsätter att fungera, även om en del av ditt system komprometteras.

• Genomför regelbundna stresstester

  Du bör designa dina system med tanke på de värsta scenarierna. Stresstester bör alltid utföras i väntan på DoS-attacker. Genom att emulera onormal trafik kan du hitta arkitektoniska svagheter och strukturera systemen korrekt för höga belastningar.

• Integrera kodsignering med integritetsgranskningar

  Kodsignering avser att bifoga en digital signatur till programvara eller kod för att säkerställa dess äkthet och verifiera dess källa. Genom att använda kodsigneringsverktyg som CodeSign Secure, kan integriteten och äganderätten till koden skyddas. Dessutom bidrar regelbundna integritetsgranskningar till att säkerställa att användardata förblir säker och konfidentiell.

• Traditionella DDoS-åtgärder

  Du bör använda brandväggar och specialverktyg för att fånga upp dålig trafik genom att leta efter ovanliga mönster i dina tjänster. Detta hjälper till att förhindra DDoS-attacker och säkerställer att riktiga användare alltid kan använda dina tjänster utan problem.

• Använd dataminimeringstekniker

  Principer för dataminimering bör tillämpas, inklusive att endast tillhandahålla nödvändig information. Man minskar risken för exponering vid ett dataintrång genom att minimera mängden personuppgifter man äger.

• Implementera starka åtkomstkontroller

  Du måste säkerställa att endast behöriga personer har åtkomst till känsliga uppgifter genom att använda multifaktorautentisering (MFA) och rollbaserade åtkomstkontroller (RBAC). Detta begränsar åtkomsten till kritiska data och minskar risken för obehörig manipulation.

En färsk rapport om risker med GenAI

Nyligen publicerades en rapport av HP Wolf Security den 24 september 2024. Nya bevis har framkommit som visar hur angripare använder artificiell intelligens (AI) för att skapa sofistikerad skadlig programvara. I takt med att cybersäkerhetsområdet utvecklas belyser denna nya utveckling AI:s växande roll i cyberbrottslighet och gör traditionella försvarsstrategier ännu mer sårbara.    

Viktiga resultat från HP Wolf Securitys rapport

Rapporten avslöjar flera alarmerande taktiker som hotaktörer utnyttjar:

• AI-genererade skript för skadlig kod

  Angripare använder i allt större utsträckning AI-verktyg för att utveckla skadliga skript, vilket automatiserar skapandet av mer effektiv och svårare att upptäcka skadlig kod. Genom att använda AI kan de snabbt generera varianter av skadlig kod och kringgå traditionella signaturbaserade detekteringssystem.

• Inbäddad skadlig kod i bildfiler

  Rapporten pekar också på en framväxande trend där skadlig kod bäddas in i bildfiler. Denna metod utnyttjar hur enheter bearbetar bilder, vilket gör att skadlig kod inte upptäcks av konventionella säkerhetsmekanismer.

• skadliga annonser

  En annan metod som lyfts fram i rapporten är att använda skadlig annonsering, där angripare infogar falska PDF-verktyg i annonser. När intet ont anande användare klickar på dessa annonser laddar de omedvetet ner skadliga filer, vilket leder till systemintrång.

Hur kan krypteringskonsulting hjälpa till?

I takt med att GenAI-drivna hot fortsätter att utvecklas, stöder Encryption Consulting organisationer genom sina KrypteringsrådgivningstjänsterGenom en dataupptäcktsövning lokaliserar vi både strukturerad och ostrukturerad känslig data och tillhandahåller handlingsbara strategier för att hantera den säkert. Vår riskbedömningsprocess identifierar sårbarheter inom din organisation och erbjuder skräddarsydda lösningar för att minimera risken för dataöverträdelserVi levererar även djupgående bedömningar och strategier, skapar en tydlig färdplan och etablerar ramverk för dataskydd för att stärka säkerheten och göra företaget efterlevande. 

Vårt utvecklingsprogram för dataskydd betonar styrning, riskövervakning och prestandamått för att förbättra den övergripande säkerheten. Dessutom stöder vi integration och driftsättning av avancerade tekniklösningar för att effektivt försvara sig mot AI-drivna cyberhot. Krypteringskonsulting hjälper organisationer att undvika cyberattacker genom att kombinera strategiska insikter och teknisk expertis. 

Slutsats  

Sammanfattningsvis har utvecklingen av generativ AI sina fördelar och hot, som ingen organisation har råd att ignorera. Attackvektorer som nätfiske, röstförfalskningar och generering av skadlig programvara, inklusive datamissbruk, har blivit en oroande trend i takt med att ondskefulla aktörer använder generativ AI som vapen. Detta utgör en eskalerande fara för säkerhet, integritet och förtroende. Organisationer kan motverka sådana hot framgångsrikt genom att anta starka bästa praxis. Dessa bästa praxis inkluderar inmatningskontroller, redundanspolicyer och effektiva åtkomstbegränsningar i samband med en framåtblickande övervaknings- och revisionsprocess.

Det är viktigt att hitta en medelväg mellan tillgången till verktyg utformade för effektiva GenAI-aktiviteter och implementeringen av rigorösa skyddsåtgärder för att säkerställa deras säkra och etiska användning i ett snabbt växande digitalt ekosystem.