- Como é a utilização desses modelos nos ataques cibernéticos?
A inteligência artificial é uma ferramenta poderosíssima e traz muitos ganhos à cibersegurança, facilitando a detecção de ameaças, prevenindo ameaças, monitoramento do sistema, análise de vulnerabilidades, e geração de relatórios de segurança. Entretanto, também podem ser utilizadas na parte ofensiva da segurança, vamos abordar como essa ferramenta pode ser utilizada para realizar ataques cyberneticos.
Os hackers criam códigos tentando enganar/adentrar na estrutura alvo, eles
têm adotado ferramentas de IA generativa para escalar e personalizar golpes on-line direcionados tanto a empresas quanto a usuários. Dessa forma, ataques cibernéticos utilizando IA, utilizam da capacidade de alto processamento/tratamento de dados para descobrir e ataques as vulnerabilidades de uma estrutura, e conseguir subtrair dali, uma posição de vantagem contra o alvo atacado.
Os cibercriminosos estão usando a IA generativa para tornar seus ataques mais rápidos e inteligentes, seja utilizando ferramentas de Quebra de Senha, ferramentas para ignorar CAPTCHA ou para realizar uma injeção imediata.
A real diferença nessa nova era dos ataques cibernéticos está na Qualidade e Sofisticação dos ataques produzidos com IA, uma vez que, tem a possibilidade executar ataque de maneira mais veloz e com deixando menos rastros.
Ataques “Tradicionais” em sua maioria dependem ou de uma interação do usuário ou da descoberta de uma falha. No modo de interação com o usuário você fica pendente da sua capacidade de persuasão, ou da inexperiência do usuário para que o ataque ocorra da maneira desejada. Já em casos que você tem uma “falha conhecida” você consegue produzir algo direcionado aquela oportunidade, tendo assim um contexto conhecido, facilitando a atuação.
Já com as IAs, as possibilidades de ataque se tornaram muito maiores, uma vez que, o alto poder de processamento de dados traz essa oportunidade. Elas podem ser utilizadas para analisar um grande contexto de dados, sendo possível a criação de um conteúdo de phishing mais atrativo, pode ser utilizada para automatizar processos de detecção de falhas, tornando o ataque mais rápido.
Também podem auxiliar na produção de vírus e ransomwares que modificam seu código automaticamente para driblar sistemas de segurança, dificultando sua identificação por parte do alvo atacado. Ou também podem produzir utilizando modelos generativos vídeos e áudios falsos que imitam vozes e rostos para enganar pessoas ou empresas.
Desse modo, as IAs tornam os ataques cibernéticos mais eficientes, mais suscetíveis a adaptação e altamente escaláveis.
2.
Como funciona:
Os ataques deepfake geralmente envolvem as seguintes etapas:
- Coleta de Dados: O primeiro passo é a coleta de uma quantidade significativa de dados da pessoa alvo, como vídeos e áudios. Quanto mais dados disponíveis, mais realista será o deepfake.
- Treinamento do Modelo: Utilizando esses dados, um modelo de inteligência artificial é treinado para replicar as características faciais e vocais da pessoa.
- Geração do Conteúdo: Após o treinamento, o modelo pode gerar novos vídeos ou áudios que imitam a pessoa, muitas vezes em situações que nunca ocorreram.
Danos causados:
Os ataques deepfake podem ter várias implicações sérias, incluindo:
- Desinformação: Deepfakes podem ser usados para espalhar informações falsas, prejudicando a reputação de indivíduos ou organizações.
- Fraude: Criminosos podem usar deepfakes para enganar pessoas ou instituições, como em fraudes financeiras.
- Violação de Privacidade: A criação de deepfakes sem o consentimento da pessoa pode ser uma grave violação da privacidade.
Crescimento de ataques:
Estudos recentes indicam que 70% das empresas preveem um alto impacto de ataques deepfake em suas operações. Além disso, a pesquisa da DeepMind sugere que os deepfakes estão superando os ataques cibernéticos tradicionais como a principal forma de uso malicioso da inteligência artificial.
Conclusão:
Os ataques deepfake representam um desafio significativo na era digital, exigindo atenção e medidas de mitigação. À medida que a tecnologia avança, é crucial que indivíduos e organizações se mantenham informados sobre os riscos e desenvolvam estratégias para se proteger contra essa forma emergente de manipulação digital. A conscientização e a educação sobre o tema são fundamentais para enfrentar os desafios que os deepfakes apresentam.
Definição:
O spear phishing é um tipo de ataque de engenharia social em que os cibercriminosos enviam mensagens personalizadas a alvos específicos. Essas mensagens frequentemente imitam comunicações de fontes confiáveis, como colegas de trabalho ou instituições financeiras, com o objetivo de induzir a vítima a fornecer informações sensíveis, como senhas ou dados financeiros.
Características:
- Personalização: Os atacantes utilizam informações coletadas sobre a vítima, como nome, cargo e até mesmo detalhes pessoais, para tornar a mensagem mais convincente.
- Alvo Específico: Ao contrário do phishing em massa, que atinge um grande número de pessoas, o spear phishing é direcionado a indivíduos ou grupos específicos, aumentando a probabilidade de sucesso.
- Uso de Tecnologia: O uso de algoritmos automatizados permite que os invasores vasculhem a internet e redes sociais em busca de informações relevantes sobre suas vítimas.
Como funciona:
Os ataques de spear phishing automatizado geralmente seguem um processo em várias etapas:
- Coleta de Dados: Os atacantes reúnem informações sobre a vítima através de redes sociais, sites corporativos e outras fontes disponíveis publicamente.
- Criação da Mensagem: Com os dados coletados, os invasores elaboram uma mensagem que parece legítima e que pode incluir links ou anexos maliciosos.
- Envio da Mensagem: A mensagem é enviada ao alvo, muitas vezes utilizando técnicas de engenharia social para persuadir a vítima a clicar em um link ou fornecer informações pessoais.
- Execução do Ataque: Se a vítima cair na armadilha, o atacante pode obter acesso a informações confidenciais ou até mesmo comprometer sistemas inteiros.
Implicações:
- Roubo de Identidade: Informações pessoais podem ser utilizadas para fraudes financeiras ou para acessar contas online.
- Comprometimento de Dados: Acesso não autorizado a sistemas corporativos pode resultar em vazamentos de dados sensíveis.
- Danos à Reputação: Organizações que sofrem ataques bem-sucedidos podem enfrentar danos à sua reputação e perda de confiança por parte de clientes e parceiros.
Prevenção:
Para se proteger contra ataques de spear phishing automatizado, é fundamental adotar algumas práticas recomendadas:
- Educação e Conscientização: Treinamentos regulares sobre segurança cibernética podem ajudar os funcionários a reconhecer e evitar tentativas de spear phishing.
- Verificação de Fontes: Sempre verificar a autenticidade de mensagens recebidas, especialmente aquelas que solicitam informações sensíveis.
- Uso de Tecnologias de Segurança: Implementar soluções de segurança, como filtros de e-mail e autenticação em duas etapas, pode ajudar a prevenir ataques.
Conclusão:
O spear phishing automatizado representa uma ameaça crescente no cenário da segurança cibernética. Compreender suas características e métodos é essencial para proteger indivíduos e organizações contra esse tipo de ataque. A conscientização e a educação são ferramentas poderosas na luta contra o spear phishing, permitindo que as vítimas potenciais se tornem mais vigilantes e informadas.
Introdução:
Ataques adversariais referem-se a técnicas que visam enganar modelos de IA, inserindo dados manipulados que podem levar a decisões erradas. O aprendizado de máquina adversarial é um campo que estuda essas interações, buscando entender como os atacantes podem explorar fraquezas nos algoritmos de IA.
Tipos de ataques:
Os ataques adversariais podem ser classificados em várias categorias, incluindo:
- Ataques de Perturbação: Pequenas alterações nos dados de entrada que são quase imperceptíveis para os humanos, mas que podem causar grandes mudanças nas saídas do modelo.
- Ataques de Injeção de Dados: Inserção de dados maliciosos em um conjunto de treinamento, que pode comprometer a eficácia do modelo.
- Ataques de Evasão: Modificação de entradas em tempo real para evitar a detecção por sistemas de segurança.
Como funciona:
Os ataques adversariais geralmente envolvem um processo em duas etapas:
- Identificação de Vulnerabilidades: O atacante analisa o modelo de IA para identificar fraquezas que podem ser exploradas.
- Geração de Exemplos Adversariais: Utilizando técnicas como gradiente descendente, o atacante cria entradas que induzem o modelo a cometer erros.
Esses métodos podem ser aplicados a diversos tipos de modelos, incluindo redes neurais profundas, que são particularmente suscetíveis a esse tipo de manipulação.
Implicações:
- Comprometimento da Segurança: Sistemas de segurança que dependem de IA podem ser facilmente enganados, levando a falhas na detecção de ameaças.
- Impacto na Tomada de Decisão: Decisões baseadas em dados manipulados podem resultar em consequências desastrosas, como diagnósticos médicos incorretos ou fraudes financeiras.
- Desconfiança em Sistemas de IA: A crescente evidência de vulnerabilidades pode levar a uma desconfiança generalizada em soluções baseadas em IA, dificultando sua adoção.
Conclusão:
Os ataques adversariais representam um desafio significativo para a segurança e a eficácia dos modelos de IA. À medida que a tecnologia avança, é crucial que pesquisadores e desenvolvedores trabalhem juntos para identificar e mitigar essas ameaças. A conscientização sobre os riscos associados a ataques adversariais é fundamental para garantir que os sistemas de IA possam operar de maneira segura e confiável em um mundo cada vez mais digital.
Definição:
Malware, ou software malicioso, refere-se a qualquer programa que tem como objetivo infiltrar-se em um dispositivo ou rede para causar danos, roubar dados ou comprometer a segurança. As formas de malware incluem vírus, worms, trojans e ransomware, entre outros. A introdução da IA nesse contexto representa uma evolução significativa nas táticas utilizadas por cibercriminosos.
Como funciona:
Os programas de malware baseados em IA utilizam algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados e comportamentos. Isso permite que eles:
- Identifiquem vulnerabilidades em sistemas de segurança.
- Adaptem suas táticas em tempo real, dependendo das defesas que encontram.
- Evoluam com o tempo, tornando-se mais eficazes em suas operações.
Exemplos:
Recentemente, estudos de ameaças, como os realizados pela Check Point Software, destacaram a emergência de novos tipos de ransomware que utilizam IA. Um exemplo notável é um ransomware que fez 80 vítimas em apenas um mês, demonstrando a eficácia e a rapidez com que esses programas podem se espalhar
Implicações:
- Dificuldade de Detecção: O malware adaptativo pode mudar seu comportamento para evitar a detecção por softwares de segurança.
- Aumento da Complexidade: As defesas tradicionais podem não ser suficientes para lidar com a sofisticação dos ataques baseados em IA.
- Necessidade de Inovação: As empresas de segurança precisam desenvolver novas estratégias e tecnologias para combater essas ameaças emergentes.
Conclusão:
O malware baseado em IA representa uma nova era de desafios na segurança cibernética. Com a capacidade de aprender e se adaptar, esses programas maliciosos estão se tornando mais sofisticados e difíceis de combater. A conscientização e a inovação na defesa contra essas ameaças são fundamentais para proteger dados e sistemas em um mundo cada vez mais digital.
Definição:
Um ataque de força bruta é um método de hacking que envolve a tentativa sistemática de adivinhar senhas ou chaves de criptografia. O hacker tenta todas as combinações possíveis até encontrar a correta. Essa técnica pode ser demorada e ineficiente, mas a introdução da IA mudou esse cenário.
Características:
- Tentativa e Erro: O princípio básico é tentar todas as combinações possíveis.
- Automatização: Ferramentas automatizadas podem realizar tentativas em alta velocidade.
- Alvo de Senhas Fracas: Muitas vezes, os hackers visam senhas que são fáceis de adivinhar.
Como funciona:
- Análise de Dados: A IA pode processar grandes volumes de dados para identificar padrões comuns em senhas.
- Aprendizado Contínuo: Os sistemas de IA podem aprender com cada tentativa, ajustando suas estratégias para se tornarem mais eficazes.
- Simulação de Comportamento Humano: A IA pode imitar o comportamento humano, tornando os ataques menos detectáveis.
Implicações:
A evolução dos ataques de força bruta com IA apresenta sérios desafios para a segurança cibernética. As organizações precisam estar cientes dessas ameaças e implementar medidas de proteção adequadas.
Medidas de proteção:
- Senhas Fortes: Incentivar o uso de senhas complexas e únicas.
- Autenticação Multifator: Implementar métodos adicionais de verificação além da senha.
- Monitoramento de Atividades: Utilizar ferramentas de monitoramento para detectar tentativas de acesso não autorizadas.
Conclusão:
Os ataques de força bruta, potencializados pela inteligência artificial, representam uma ameaça crescente no cenário da segurança cibernética. À medida que os hackers se tornam mais sofisticados, é crucial que as organizações adotem práticas de segurança robustas para proteger suas informações. A conscientização e a educação sobre essas ameaças são fundamentais para mitigar os riscos associados a ataques de força bruta.
3. Cases de ocorrência.
1° caso: Ransoware baseado em IA faz 80 vítimas
esse malware surgiu no final de 2024 e grupo por trás dele, é o FunkSec, investe em técnicas de extorsão dupla, eles conseguem misturar o roubo de dados com criptografia para conseguir pressionar os alvos a pagarem pelo resgate, que requerem o pagamento de valores na casados 10 mil. O uso da IA nesse programa se deu para acelerar seu desenvolvimento, bem como otimizar suas capacidades. Com isso, a conclusão dada pela empresa é de que falta conhecimento técnico. O grupo tem sua sede localizada na Argélia e teve seus principais alvos nos Estados Unidos e Índia. Esses dois países representam 21% e 18% dos alvos, o Brasil é cerca de 5%.
O seus danos causados foram para a parte financeira pois empresas e pessoas tiveram um grande prejuízo, outro dano foi operacional, como sistemas parados/bloqueados gerando grande prejuízo e também falha na segurança de dados, expondo dados sigilosos.
Suas contramedidas seriam reforço na sua cibersegurança como backups online tanto como offline o tempo todo, desenvolvimento de ferramentas de descriptografia e legislação e regulação.
2° caso: Golpistas usam deepfake de diretor financeiro e roubam 25 milhões.
Golpistas utilizam deepfake para se passar pelo diretor financeiro da empresa em uma chamada de vídeo conferencia, nesse esquema levou o funcionário a participar de uma chamada e o mesmo pensava que teria vários outros membros da equipe, mas todos eles eram, na verdade, recriações de deepfake. O funcionário ficou desconfiado após receber uma mensagem que supostamente era do diretor financeiro da empresa no Reino Unido. Inicialmente, o funcionário suspeitou que se tratava de um e-mail de phishing, acreditando que todos os outros participantes da ligação eram reais, o trabalhador concordou em remeter um total de US$ 200 milhões de dólares de Hong Kong — cerca de US$ 25,6 milhões. Acreditasse que os golpistas tenham usado a tecnologia deepfake para modificar vídeos e outras filmagens disponíveis publicamente para enganar as pessoas e tirar dinheiro. O deepfakes de IA foram usados para enganar programas de reconhecimento facial, imitando as pessoas retratadas nas carteiras de identidade. O golpe envolvendo o falso CFO só foi descoberto quando o funcionário verificou posteriormente com a sede da corporação. Cada vez mais a preocupação com a sofisticação da tecnologia deepfake e com os usos nocivos que ela pode ter espalharam pelas mídias sociais, ressaltando o potencial prejudicial apresentado pela tecnologia de inteligência artificial.
.Os impactos e danos causados foram os financeiros, pois hoje milhões de prejuízo, segurança corporativa das empresas e também danos psicológicos a esse funcionário que passou por esse caso.
Suas contramedidas são o Reforço na Autenticação, com mais camadas a verificação em transações financeiras significativas. Monitoramento Avançado de Vídeo e Regulamentação e Cooperação Internacional.
4. Defesa e Segurança da Informação.
Medidas de Mitigação e Defesa: Combate a Ataques com IA por meio da Segurança Cibernética, pode ser usado a IA como uma defensiva para detecção de ataques Ao analisar vastas quantidades de dados em tempo real, ela pode identificar a presença de ameaças, permitindo uma resposta rápida e eficaz.
A segurança cibernética pode combater detecção de anomalias como padrões fora do normal, uma análise precisa de malware com base nas conformidades, análise de phishing que Identifica e bloqueia e-mails e sites que tentam roubar informações, Autenticação Robusta e Múltipla que é Reforço da autenticação e Uso de biometria avançada.
O uso IA Defensiva para Detecção de Ameaças é para a detecção de Deepfake,algoritmos de IA podem analisar características faciais, para também seu monitoramento de rede para analisar o tráfego da rede e Respostas Automatizadas a Incidentes, para a IA responder rapidamente a ameaças, reduzindo o tempo de reação.
Existem técnicas que podem ajudar a se defender desses tipos de ataque, uma das mais conhecidas e eficazes é a de atribuir mais uma camada de proteção dentro dos seus ativos, utilizando por exemplo um certificado digital ou Autenticação Multifator (MFA).
Também devem ser utilizadas as proteções já convencionais como:
- Antivírus e Antimalware Avançados
- VPNs
- Firewalls
Mas sempre se atentando a deixar a ferramenta 100% atualizada, com as últimas versões de produção.
É importante por fim, desenvolver uma política de segurança da informação que deixe claro como qualquer usuário está suscetível na rede, e quais os cuidados devem ser tomados.
também é importante desenvolver rotinas de análise e testes, para verificar como está o comportamento dos usuários diante de uma situação suspeita e, com isso, dissolver um conjunto de regras que protejam tanto a rede empresa quanto os usuários que estão nelas conectados.
