Такмичење између технологије вештачке интелигенције и сајбер криминала долази до изражаја, јер се АИ показала као велика помоћ, посебно у откривању и опструирању пхисхинга и дистрибуције малвера. Ипак, сајбер криминалци су измислили начине да заобиђу безбедносне компоненте вештачке интелигенције путем напада преливања разговора, на пример. Овај озбиљнији начин коришћења АИ као оквира за одговарајуће алгоритме МЛ има много више безбедносних ризика од материјала или инсајдерских чињеница.
Разумевање напада преливања разговора
Дискусије Типови напада прекорачења се јављају на АИ и МЛ алгоритмима који су распоређени у систему безбедности е-поште, који садрже зле умове у скривеном тексту унутар разговора путем е-поште. Овај скривени материјал има за циљ да учини да овај вештачки интелигентни безбедносни систем не класификује гадне е-поруке као безопасне поруке од пријатеља како би се избегао од откривања. Хакер покушава да то уради тако што опонаша комуникацијске обрасце у стварном животу како би корисници могли да поверују да је порука из правих извора и кликну на злонамерне везе, деле кључне информације или, у многим случајевима, даље комуницирају са ботом у конверзација.
Борба против напада прекорачења разговора
Да би смањили ризике од напада преливања разговора, професионалци за безбедност треба да обогате машинско учење и вештачку интелигенцију како би побољшали постојеће решење за аутентификацију е-поште. Ово додаје способност модела да тумаче различите нападе, укључујући разговоре са преливом и обезбеђује напредно откривање аномалија кроз идентификацију одступања у нормалним обрасцима е-поште.
Развијање свеобухватне одбрамбене стратегије против хакерских напада на разговоре захтева употребу АИ анализе заједно са традиционалним безбедносним деловима као што су филтрирање кључних речи, провера репутације пошиљаоца и чување УРЛ адреса. Одлуком за вишенамјенску стратегију, организације могу добро ојачати сигурност од различитих опција напада.
Штавише, потребна је обука за особље, која би требало да се спроводи често, како би се научили како да препознају нове претње и да им се помогне да користе најбољи начин за ефикасно пријављивање лажних мејлова.
Улога људске експертизе
Дубински, бочно размишљајући напади преливања разговора сведоче о динамичном карактеру сајбер претњи и неопходности да одговарајуће организације следе проактивна, вишедимензионална решења за сајбер безбедност. Признати АИ и МЛ техничари можда неће успети да се позабаве и спрече кршења сајбер безбедности, иако имају много добрих страна.
Подстицање сарадње и свести
Коришћење технологије вештачке интелигенције заједно са људским вештинама и коришћење обавештајних података о претњама, сарадње и позивања корисника на акције су начини да се ојачају предузећа од напада прекорачења сајбер претњи и да се њихова дигитална средства заштите у највећој мери. У свету сајбер безбедности, простор који се заувек мења, тренутна пажња и прилагођавање су кључни да бисте остали у току са акцијама хакера.
Иновација у сајбер одбрани од Оверфлов напада може се постићи само праћењем нових сајбер претњи. Службеници за обезбеђење могу да буду у току и да добијају ажурирања о најновијим дешавањима, а то су трендови и претње у настајању, тако што ће се претплатити на обавештајне изворе, што им омогућава да промене приступе по потреби.
Извор: хттпс://ввв.цриптополитан.цом/циберсецурити-агаинст-цонверсатион-аттацкс/