A kiberbiztonsági védelem megerősítése a beszélgetési túlcsordulási támadásokkal szemben

A mesterségesen intelligens technológia és a kiberbűnözés közötti versengés kiéleződik, az AI ugyanis nagy segítségnek bizonyult, különösen az adathalászat és a rosszindulatú programok terjesztésének felderítésében és megakadályozásában. A kiberbûnözõk azonban feltalálták a módszereket az AI biztonsági komponenseinek megkerülésére, például a Conversation Overflow támadásokkal. Az MI-nek a megfelelő ML-algoritmusok körvonalaként való felhasználásának ez a súlyosabb módja sokkal több biztonsági kockázattal jár, mint az anyagok vagy a bennfentes tények.

A beszélgetés túlcsordulási támadásainak megértése

Megbeszélések Túlcsordulás típusú támadások tapasztalhatók az e-mail biztonsági rendszerben telepített mesterséges intelligencia és ML algoritmusokon, amelyek az e-mail beszélgetések rejtett szövegében gonosz elméket tartalmaznak. Ennek az elrejtett anyagnak az a célja, hogy ez a mesterségesen intelligens biztonsági rendszer ne minősítse a csúnya e-maileket a barátoktól származó ártalmatlan üzeneteknek, hogy elkerülje az észlelést. A hacker ezt a valós kommunikációs minták utánzásával próbálja elérni, hogy a felhasználók elhiggyék, hogy az üzenet valódi forrásból származik, és rosszindulatú linkekre kattintanak, fontos információkat osztanak meg, vagy sok esetben tovább lépnek kapcsolatba a bottal beszélgetési szál.

Küzdelem a beszélgetés túlcsorduló támadásai ellen

A beszélgetéstúlcsordulási támadások kockázatának csökkentése érdekében a biztonsági szakembereknek gazdagítaniuk kell a gépi tanulást és az AI-t, hogy javítsák a meglévő hitelesítési e-mail megoldást. Ez hozzáadja a modellek képességét a különböző támadások értelmezésére, beleértve a túlcsordulási beszélgetéseket, és fejlett anomáliák észlelését teszi lehetővé a normál e-mail-minták eltéréseinek azonosítása révén.

A beszélgetések hackertámadásai elleni átfogó védelmi stratégia kidolgozása megköveteli az AI-elemzés használatát a hagyományos biztonsági részek mellett, mint például a kulcsszószűrés, a küldő hírnevének ellenőrzése és az URL-sandboxing. A sokoldalú stratégia választásával a szervezetek jól erősíthetik a biztonságot a különböző támadási lehetőségek ellen.

Ezen túlmenően szükség van a személyzet gyakori képzésére, hogy megtanítsák őket az új fenyegetések felismerésére, és segítsék őket a csalárd e-mailek hatékony bejelentésének legjobb módjában.

Az emberi szakértelem szerepe

A mélyreható, oldalirányú gondolkodású Conversation Overflow támadások a kiberfenyegetések dinamikus jellegéről tanúskodnak, és arról, hogy a megfelelő szervezeteknek proaktív, többdimenziós kiberbiztonsági megoldásokat kell alkalmazniuk. Előfordulhat, hogy az elismert mesterséges intelligencia- és ML-technológusok nem képesek felvenni és megakadályozni a kiberbiztonsági incidenseket, bár sok jó oldaluk van.

Az együttműködés és a tudatosság elősegítése

A mesterséges intelligencia technológia és az emberi készségek, valamint a fenyegetési intelligencia felhasználása, az együttműködések és a felhasználók akcióinak felhívása olyan módszer, amellyel megerősíthetjük a vállalkozásokat a kiberfenyegetések túlcsordulási támadásaival szemben, és a lehető legteljesebb mértékben megvédhetjük digitális eszközeiket. A kiberbiztonsági világban az örökké változó tér, az azonnali figyelem és az alkalmazkodás elengedhetetlen ahhoz, hogy lépést tarthassunk a hackerek cselekedeteivel.

Az Overflow támadások elleni kibervédelem innovációja csak az új kiberfenyegetések nyomon követésével érhető el. A biztonsági tisztek lépést tarthatnak, és értesülhetnek a legfrissebb eseményekről, amelyek a feltörekvő trendek és fenyegetések, ha előfizetnek hírszerzési hírfolyamokra, így szükség szerint módosíthatják a megközelítésüket.

Forrás: https://www.cryptopolitan.com/cybersecurity-against-conversation-attacks/