人工知能 (AI) はイノベーションの新時代をもたらし、その変革的な影響はさまざまな業界で前例のないペースで感じられています。しかし、AI の台頭は、サイバー犯罪者が AI の力を利用してより高度でハイパーターゲット型の攻撃を開発するため、新たなサイバー脅威の進化する状況にもつながっています。
組織が AI 主導のテクノロジを運用に統合し続けるにつれて、進化し続ける脅威の状況を適切に予測して適応し、これらの新しいセキュリティの課題に耐えるためにセキュリティ体制を強化することが重要です。
この記事では、AI が脅威の状況をどのように変えているかを調べ、AI を利用したサイバー攻撃の複雑さと有効性が増していることを強調します。テクノロジーを採用し、これらの高度な脅威から防御するためのベスト プラクティスを実装することで、組織がセキュリティ体制を積極的に改善する方法について説明します。
ハッカーがChatGPTを悪用する方法
OpenAI によって開発された強力な AI 言語モデルである ChatGPT は、 多数のアプリケーションを提供します さまざまなドメインにまたがっていますが、ハッカーやサイバー犯罪者による潜在的な悪用リスクも示しています。
ハッカーが ChatGPT を悪用する主な方法の 1 つは、ソーシャル エンジニアリング攻撃によるものです。この攻撃では、AI の自然言語処理機能を利用して、非常に説得力のあるフィッシング メールやメッセージを作成します。
ハッカーは ChatGPT を使用して、セキュリティ システムの脆弱性を悪用したり、難読化された悪意のあるコードを作成したり、CAPTCHA などのコンテンツ管理システムを回避するテキストを生成したりするなど、コンテンツ フィルターをバイパスするように設計された入力データを生成することもあります。
もう 1 つの潜在的なリスクは、ChatGPT のような言語モデルに依存する他の AI を利用したチャットボット システムの悪用にあり、攻撃者は機密情報を抽出したり、チャットボットの動作を操作したり、チャットボット実装の脆弱性や弱点を悪用してコードを生成して基盤となるシステムを侵害したりできます。それ以外の場合は拒否される可能性がある要求。
ChatGPT は、ユーザー入力に基づいて コード スニペットを生成することもできます。ただし、この機能は、AI によって生成されたコードを使用してハッキング ツールを開発したり、ソフトウェア システムの脆弱性を見つけたりする悪意のある攻撃者によって悪用される可能性があります。したがって、組織はそのようなテクノロジーの潜在的な悪用を認識し、ChatGPT のような AI 機能の悪意のある悪用を防ぐために必要な予防措置を講じる必要があります。
ChatGPT の悪用に関連するこれらの潜在的なリスクを軽減するために、組織および個々のユーザーは、セキュリティに対して積極的なアプローチを採用する必要があります。これには、AI とサイバーセキュリティの最新のトレンドと開発に関する最新情報を入手すること、機密データを保護するための堅牢なセキュリティ対策を実装すること、AI を活用した新しいテクノロジに関連する潜在的なリスクについて認識を促進することが含まれます。
一般的な Web アプリケーション攻撃ベクトル
Web アプリケーションは、ユーザーと組織のデジタル インフラストラクチャとの間の重要なインターフェイスとして機能し、その広範な使用と固有の脆弱性により、サイバー犯罪者の主な標的となっています。
Web アプリケーションが標的にされる主な方法の 1 つは、攻撃者が Web サーバー、データベース、コンテンツ管理システム、およびサードパーティ ライブラリの既知の脆弱性に焦点を当てる脆弱性悪用検索によるものです。
このアプローチでは、AI が逆コンパイルされた Web アプリケーションの疑似コードを分析し、潜在的な脆弱性を秘めている可能性のある領域を特定します。さらに、AI は、これらの脆弱性の概念実証 (PoC) を悪用するために特別に調整されたコードを生成します。チャットボットは脆弱性の特定や PoC コードの作成でエラーを起こす可能性がありますが、このツールは現在の状態でも攻撃と防御の両方の目的で価値があります。
Web アプリケーションのセキュリティ テストがどのように役立つか
AI を利用した新しいサイバー脅威が出現するにつれて、Web アプリケーションのセキュリティ テストは、組織のデジタル資産を保護する上で不可欠になっています。
セキュリティ上の欠陥を体系的に特定して対処することで、機密データを保護し、Web アプリケーションの整合性を維持するのに役立ちます。堅牢なセキュリティ テスト手段を実装することは、ユーザーに信頼を与えるだけでなく、デジタル プラットフォームの長期的な安定性と成功を保証します。潜在的なリスクを軽減するために、企業が実行できる基本的な対策がいくつかあります。
たとえば、コーディングとテストで伝送制御プロトコル (TCP) を活用すると、信頼性の高い順序付けられたデータ伝送を保証することで、Web アプリケーションでのファイル転送を保護できます。 TCP を組織のセキュリティ戦略に統合すると、サイバー脅威に対する追加の防御層を提供でき、Web アプリケーション内の機密データの整合性を維持するのに役立ちます。
ただし、 Penetration Testing as a Service (PTaaS) モデルなど、組織が利用できる追加の手段もあります。近年、PTaaS は、Web アプリケーションの継続的な監視とテストを提供することにより、組織のデジタル資産を保護するための重要なコンポーネントとして浮上しています。
通常は特定の間隔で行われる従来の侵入テストとは異なり、PTaaS は新しい脆弱性や攻撃ベクトルに対する継続的な保護を提供し、攻撃者の機会を最小限に抑え、エクスプロイトが成功する可能性を減らします。
PTaaS は、組織の変化するニーズに簡単に適応できるスケーラブルで柔軟なソリューションです。サブスクリプションベースのサービスとして、組織は要件に基づいてセキュリティ テストと監視の範囲を調整し、効率的かつ効果的なリソース割り当てを確保できます。
継続的な監視とテストにより、このサービスはリアルタイムの脆弱性の検出と修復を可能にし、攻撃が成功するリスクを軽減し、業界標準と規制要件への準拠を保証します。
多くの場合、プロバイダーは、自動化された脆弱性スキャン、動的アプリケーション セキュリティ テスト (DAST)、静的アプリケーション セキュリティ テスト (SAST) などの高度なテスト手法やテクノロジを採用しています。
これらのツールは、一般的な脆弱性からより複雑なアプリケーション固有のリスクまで、幅広いセキュリティ問題を特定して評価するのに役立ちます。
さらに、プロバイダーには通常、組織と緊密に協力して脆弱性を特定して対処する経験豊富なセキュリティ専門家のチームがあり、経験豊富なセキュリティ専門家の専門知識と洞察を活用して、全体的なセキュリティ体制を改善できます。
PTaaS モデルには、包括的なレポート機能と分析機能も含まれており、組織は Web アプリケーションのセキュリティ ステータスを明確に把握できます。これらのレポートは、脆弱性を強調し、修復の進行状況を追跡し、セキュリティ対策を改善するための実用的な洞察を提供します。
AI を利用したサイバー攻撃の未来に備える
PTaaS モデルを採用し、Web アプリケーションのセキュリティ戦略に継続的な監視を組み込むことで、組織はサイバー脅威に対する保護を大幅に強化できます。これに加えて、業界標準と規制要件への準拠を維持し、デジタル資産の継続的なセキュリティと整合性を確保できます。
ChatGPT などの AI を活用したツールの台頭は、サイバーセキュリティを含むさまざまな業界に大きな影響を与えています。これらの高度な言語モデルは、脆弱性の検出やハッキング ツールの開発など、有益な目的にも悪意のある目的にも使用できます。
AI の可能性を活用し続けるためには、これらの技術の二重の性質を認識し、その誤用に伴うリスクを軽減するための厳格な対策を実施することが不可欠です。責任ある AI 使用の文化を育み、倫理的慣行を促進することで、これらの強力なツールがより安全でセキュアなデジタル ランドスケープに貢献できるようになります。
Outpost24による後援および執筆
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