KI-generierte Angriffe: Was sind sie und wie können sie vermieden werden?

Der Einsatz von KI hat die Cybersicherheitsbranche in diesem Jahrzehnt grundlegend verändert. KI automatisiert Aufgaben und Prozesse, analysiert Daten und prognostiziert zukünftige Ergebnisse. Dies gilt für alle Branchen, vom Gesundheitswesen und Finanzwesen bis hin zu Telekommunikation und E-Commerce.

In diesem Jahrzehnt braucht eine böswillige Macht keine Waffen und Bomben mehr, um einen Krieg anzuzetteln. Vielmehr genügt ein kleiner Fehler im System, um in Ländern, Kontinenten und auf der ganzen Welt Chaos zu verursachen.

Im Grunde genommen ist es KI gegen KI: Sie nutzen sie, um Ihr Geschäft auszubauen, aber gleichzeitig verwenden Sie Tools, um KI-generierten Angriffen auszuweichen.

Doch was genau sind diese KI-generierten Angriffe? Welche Arten von KI-gestützten Angriffen gibt es? Und wie lassen sie sich abschwächen? In diesem Blogbeitrag finden wir es heraus.

Was sind KI-generierte Angriffe?

KI-generierte Angriffe sind Cyberangriffe, die Large Language Models (LLMS) nutzen, um Einzelpersonen, Unternehmen und Systeme in einen verwundbaren Zustand zu versetzen.

Cyberkriminelle nutzen KI-gesteuerte Tools und Modelle, um manipulative Phishing-E-Mails, SMS, Stimmen, Social-Engineering-Nachrichten und KI-generierte Texte zu erstellen, die herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen umgehen.

Diese Bedrohungen werden von Tag zu Tag raffinierter und imitieren den Stil und die Sprache legitimer E-Mails, um Benutzer dazu zu verleiten, vertrauliche Informationen preiszugeben oder skandalöse Aktivitäten zu begehen.

LLMS: Eine potenzielle Waffe für die Angriffe

LLMs sind in der Lage, große Datenmengen zu untersuchen und in schnellem Umfang daraus zu lernen, wodurch authentische Inhalte erstellt werden.

Mithilfe der bereitgestellten Daten können LLMs personalisierte Nachrichten, Phishing-E-Mails, Sprachnachrichten und andere Kommunikationsformen generieren, um böswillige Absichten zu verfolgen. Mit der richtigen Eingabeaufforderung können diese KI-Modelle den Schreibstil von Organisationen oder Einzelpersonen nachahmen, was die Erkennung KI-gesteuerter Angriffe erschwert.

Laut Business Wire gab es beispielsweise große Fortschritte in den Bereichen Cybersicherheit und KI. Forscher von Carnegie Mellon Universityin Zusammenarbeit mit Anthropisch, ein amerikanisches KI-Unternehmen, hat gezeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) komplexe Cyberangriffe auf Netzwerkumgebungen auf Unternehmensebene ohne menschliches Eingreifen autonom planen und ausführen können.

Merkmale von Angriffen mit künstlicher Intelligenz

KI-gesteuerte Angriffe sind bekannt für ihre Fähigkeit zur Automatisierung Cybersicherheitsbedrohungen, skalieren, in Echtzeit anpassen und Personalisierungsaspekte nutzen.

Diese Eigenschaften machen KI-gestützte Angriffe wirksamer und schwerer zu erkennen als herkömmliche Angriffe.

Kernmerkmale KI-gestützter Angriffe

• Geschwindigkeit und Automatisierung: KI kann Angriffe durch Automatisierung beschleunigen und den menschlichen Aufwand minimieren. Dies ermöglicht es Angreifern, groß angelegte, schnelle Kampagnen ohne Verzögerungen zu starten.
• Social Engineering und Personalisierung: KI nutzt Data Scraping und Natural Language Processing (NLP), um personalisierte Phishing-Nachrichten und Social-Engineering-Taktiken zu erstellen und gezielt bestimmte Personen mit maßgeschneiderten Inhalten anzusprechen.
• Heimlichkeit und Anpassungsfähigkeit: KI-basierte Malware lernt kontinuierlich und passt sich an. Sie verändert ihr Verhalten, um der Erkennung durch aktuelle Sicherheitslösungen zu entgehen, und ändert bei Bedarf die Angriffsvektoren. Dadurch können Angriffe trotz Abwehrmaßnahmen bestehen bleiben und sich weiterentwickeln.
• Volumen und Skalierbarkeit: Angreifer können mithilfe von KI Millionen von Systemen oder Benutzern gleichzeitig ins Visier nehmen, nach Schwachstellen suchen und Angriffe starten, die weit über die Reichweite manueller Maßnahmen hinausgehen.
• Ausnutzung menschlicher Verletzlichkeit: KI-Modelle analysieren menschliche Verhaltensmuster, Rollen und Netzwerktopologien, um hochwertige Ziele zu identifizieren und kognitive oder verfahrenstechnische Lücken für den Einstieg auszunutzen.

Wie funktionieren KI-gestützte Cyberangriffe?

Ein KI-gestützter Cyberangriff beginnt mit dem Training unrechtmäßiger oder bösartiger KI-Modelle anhand großer Datensätze, die zum Diebstahl vertraulicher Informationen entwickelt wurden. Die Datenbanken enthalten alles Mögliche, von Patientenakten und sozialen Medien bis hin zu geleakten Passwörtern und Benutzernamen.

Angreifer nutzen Daten, um Schwachstellen zu identifizieren, gezielte Angriffe auf Organisationen oder Einzelpersonen zu starten und Passwörter mit Brute Force zu knacken.

Gebrauch machen von Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) zur Abwehr von Cyberangriffen.

Welche Arten von KI-gesteuerten Cyberangriffen gibt es?

Hier ist eine umfassende Liste der Arten von Cyberangriffen, die auf künstlicher Intelligenz basieren.

1. Deepfakes

Deepfake, ein Teil des Social Engineering, wird verwendet, um gefälschte Bilder, Videos und Töne zu erstellen. Es gibt sowohl akzeptable als auch illegale Anwendungen. Beispielsweise nutzen Cyberangreifer Deepfakes, um falsche Behauptungen, Betrügereien und Falschmeldungen zu verbreiten, die Unternehmen gefährden können.

Andererseits spielen Deepfakes eine entscheidende Rolle bei der Nachbildung historischer Ereignisse, Gemälde oder Fotos, um die reiche Geschichte zu bewahren. Allerdings ist die Neigung dieser Technologie zu illegalen Aktivitäten größer als zu legalen.

In einer aktuellen Studie kamen die Forscher der University of Florida zu dem Schluss, dass größte Studie zu Audio-Deepfakes Bisher wurden 1,200 Menschen herausgefordert, echte Audionachrichten von digitalen Fälschungen zu unterscheiden. Die Menschen behaupteten eine Genauigkeit von 73 % zu erreichen, ließen sich jedoch häufig von maschinengenerierten Details wie britischen Akzenten und Hintergrundgeräuschen täuschen.

So vermeiden Sie Deepfakes

• Versehen Sie Ihre Mediendateien mit einem Wasserzeichen, damit der Inhalt nachvollziehbar ist.
• Verwenden Sie Google Alerts und Identitätsüberwachung, um persönliche Inhalte im Auge zu behalten und deren unbefugte Verwendung zu erkennen.
• Stärken Sie die Sicherheit mit Multi-Faktor-Authentifizierungslösungen wie biometrische Authentifizierung, Google Authenticator, Push-Benachrichtigungen, OTP und mehr.

2. KI-Datenvergiftung

KI-Datenvergiftung ist eine Art von Cyberangriff, bei dem böswillige Akteure die Trainingsdatensätze, die zur Entwicklung von KI- und Machine-Learning-Modellen (ML) verwendet werden, absichtlich manipulieren, beschädigen oder irreführende Daten in diese einschleusen.

Dieser Angriff zielt darauf ab, das Ergebnis des KI-Modells zu manipulieren, Verzerrungen einzuführen, falsche Vorhersagen zu verursachen und Hintertüren für Schwachstellen zu öffnen.

Wie kann man Datenvergiftung verhindern?

• Wenden Sie das Prinzip der geringsten Privilegien (PoLP), ein zentraler Aspekt des Zero-Trust-Ansatzes, um die Sicherheit zu erhöhen. Dies verhindert die Gefährdung von Anmeldeinformationen und die laterale Ausbreitung von Cyberangriffen.
• Führen Sie vor dem Training jeglicher Art von Datensätzen eine Datenvalidierung durch, um verdächtige Daten zu identifizieren.
• Verfolgen, überwachen und zeichnen Sie Änderungen in Trainingsdaten auf, um einen Angreifer aufzuspüren oder Ausreißerdaten zu erkennen.

3. KI-gestützte Phishing-Angriffe

Phishing-Angriffe fallen unter Social Engineering. Dabei nutzen Betrüger E-Mails, SMS, Sprache usw., um Menschen dazu zu bringen, auf einen schädlichen Link zu klicken, was zu Finanzbetrug und Datenschutzverletzungen führt.

Bei KI-gestützten Phishing-Angriffen werden Tools der künstlichen Intelligenz verwendet, um überzeugende und personalisierte E-Mails zu erstellen, sodass es für Menschen unmöglich ist, zwischen legitimen und illegitimen E-Mails zu unterscheiden.

Einer der beliebtesten KI-gestützten Phishing-Angriffe wird durch ein Toolkit namens SpamGPT Dies ermöglicht Angreifern den Start einer umfassenden und effektiven Phishing-Kampagne. Die Plattform wird als „Spam-as-a-Service“-Plattform im Darknet vermarktet und automatisiert sämtliche Aspekte betrügerischer E-Mails, wodurch die technischen Hürden für Hacker verringert werden.

Wie kann man KI-gestütztes Phishing verhindern?

• Nutzen Sie die Phishing-resistente MFA um zu verhindern, dass die drohenden Gefahren zu Geschäftsunterbrechungen führen.
• Implementierung Zero-Trust-Prinzipien um Benutzeridentitäten und -absichten zu überprüfen, insbesondere bei privilegiertem oder vertraulichem Kontozugriff.
• Überprüfen Sie verdächtige Nachrichten, E-Mails oder Anrufe unbedingt doppelt, auch wenn sie von bekannten Quellen/Kontakten stammen.

4. Modelldiebstahl

Modelldiebstahl ist eine ML-Sicherheitsbedrohung, bei der die Architektur oder Parameter eines trainierten Modells gestohlen werden. Dies geschieht durch Abfragen des Modells und die Verwendung der Ausgabe zur Ableitung von Parametern. Das gestohlene Modell wird verwendet, um Kopien des Originalmodells zu erstellen und vertrauliche Daten zu erlangen.

Wie kann Modelldiebstahl verhindert werden?

• Beschränken Sie den API-Zugriff durch starke Authentifizierungsmaßnahmen wie OAuth, API-Schlüssel oder JWT.
• Integrieren Sie PoLP, sodass nur den erforderlichen Benutzern Berechtigungen erteilt werden und regelmäßige Benutzerprüfungen durchgeführt werden.
• Machen Sie die Modellstruktur durch Techniken wie Modelldestillation und Code-Verschleierung (die den Code schwer verständlich machen) schwer rückwärts konstruierbar.

5. KI-gesteuerte Ransomware-Angriffe

Laut einem auf dem Weltwirtschaftsforum veröffentlichten Artikel: Ransomware-Angriffe nahmen 2023 erneut zu, und ein Anstieg der KI sowie mobil verbundener Geräte führten zu zusätzlichen Schwachstellen, die Cyberkriminelle ausnutzen können.

In dem Artikel heißt es weiter, dass die Durchführung eines Angriffs derzeit durchschnittlich nur vier Tage dauert, verglichen mit dem 60-Tage-Fenster im Jahr 2019.

Ransomware-Angriffe zielen in der Regel auf vertrauliche Geschäftsinformationen ab, um sie zu erpressen. Dies erhöht die Komplexität und die Kosten von Vorfällen und kann zudem zu Reputationsschäden führen.

Wie lassen sich KI-gesteuerte Ransomware-Angriffe verhindern?

• Stellen Sie sicher, dass alle Betriebssysteme, Apps und wichtigen Infrastrukturen auf dem neuesten Stand sind, um Schwachstellen zu schließen.
• Segmentieren Sie Netzwerke und ermöglichen Sie PoLP, laterale Bewegungen von Bedrohungseinheiten zu verhindern.
• Setzen Sie Honeypots und Lockvögel ein, um Cyberkriminelle in die Irre zu führen und Informationen über Ransomware-Techniken zu sammeln.

6. Gegnerische Angriffe

Adversarial Attacks, auch bekannt als Adversarial AI, sind ein Bestandteil des maschinellen Lernens, bei dem böswillige Entitäten gezielt versuchen, die KI-Systeme lahmzulegen.

Diese Angriffe werden mit Sicherheit langfristige Auswirkungen auf verschiedene Branchen haben, zum Beispiel gemäß ForschungsprojekteIm Gesundheitswesen nutzen feindliche Angriffe kleine, sorgfältig vorgenommene Änderungen an der Darstellung von Daten, beispielsweise die Anpassung eines Tests oder eines CT-Scan-Bildes. Die Systeme werden ausgetrickst und liefern eine völlig falsche, aber sichere Antwort. Dies kann für medizinisches Fachpersonal, das KI einsetzt, riskant sein.

Wie lassen sich feindliche Angriffe verhindern?

• Trainieren Sie die KI-Modelle so, dass sie lernen, zwischen falschen und wahren Informationen zu unterscheiden.
• Verwenden Sie Maßnahmen wie Rauschfilterung, Eingabenormalisierung und Anomalieerkennung, um Eingaben zu erkennen und zu mildern, bevor sie die KI-Systeme beeinträchtigen.
• Überwachen Sie KI-Modelle kontinuierlich auf ungewöhnliche Muster, die auf gegnerische Muster hinweisen.

7. Schnelle Injektion

Bei der Prompt-Injection handelt es sich um einen Angriff auf LLMs, bei dem Eingaben als legitime Eingabeaufforderungen gestaltet werden, wodurch die GenAI-Systeme dazu verleitet werden, vertrauliche Daten preiszugeben und falsche Informationen oder Schlimmeres zu verbreiten.

Einfache Eingabeaufforderungen können dazu führen, dass generative KI-Apps Dinge tun, die sie nicht tun sollten (hier werden Leitplanken ignoriert). Beispielsweise kann ein Chatbot, der Benutzern helfen soll, dazu verleitet werden, vertrauliche Dokumente weiterzuleiten.

Bösartige GPTs

Als Teilmenge der Prompt-Injektion sind diese GPTs hochqualifizierte Sprachprozessoren, die anhand umfangreicher Datensätze trainiert werden, um gut begründete und relevante Texte zu verfassen.

Das Design von GPT basiert jedoch eher auf der Generierung von Antworten auf Grundlage erlernter Daten als auf einem umfassenden Verständnis des Kontexts oder der Absicht, wodurch sie anfällig für Manipulationen sind.

Wie kann eine sofortige Injektion verhindert werden?

• Integrieren Sie kontextabhängige Filterung und Anomalieerkennung, die ungewöhnliche Muster kennzeichnet.
• Beschränken Sie den Zugriff der KI auf vertrauliche Daten und minimieren Sie so den Schaden im Falle eines Prompt-Injection-Vorfalls.
• Überprüfen und prüfen Sie Benutzereingaben und Inhalte, bevor Sie sie in die Modelle der künstlichen Intelligenz einspeisen.

Wie sichert man GPTs?

• Überprüfen Sie alle in die GPTs eingespeisten Eingaben, um Manipulationen oder Injektionen zu verhindern.
• Überwachen Sie KI-Ausgaben auf Anzeichen toxischer Inhalte und nutzen Sie eine menschliche Übersicht, um schädliche Informationen herauszufiltern.
• Halten Sie das Modell auf dem neuesten Stand.

8. KI-basierte Brute-Force-Angriffe

Brute-Force-Angriffe basieren auf dem Prinzip „Versuch und Irrtum“: Passwörter werden so lange erraten, bis sie mit dem Benutzerkonto übereinstimmen. Diese Angriffe gelten als arbeitsintensiv und erfordern Zeit und Ressourcen, um Milliarden von Kombinationen zu generieren.

Mit KI, einem System, das anhand zahlreicher Datensätze trainiert wird, wird das Knacken von Passwörtern einfacher und spart zudem Zeit.

Wie vermeidet man KI-basierte Brute-Force-Angriffe?

• Gebrauch machen von MFA-Produkte von miniOrange, was es Hackern erschwert, ein Konto nur mit einem Passwort zu knacken.
• Implementierung passwortlose Authentifizierung, Einmaliges Anmelden (SSO), biometrische Anmeldung oder Hardware-Token zur Sicherung des Kontozugriffs.
• Führen Sie regelmäßiges Red-Teaming durch, um Lücken zu identifizieren, bevor Hacker sie ausnutzen können.

9. KI-gesteuerte Social-Engineering-Angriffe

Social Engineering ist ein Sammelbegriff für eine Vielzahl von Cyberangriffen, die über menschliche Interaktionen erfolgen. Bei diesen Angriffen wird psychologische Manipulation eingesetzt, um Menschen dazu zu bringen, vertrauliche Informationen preiszugeben.

Wir haben bereits Phishing-Angriffe und Deepfakes erlebt, die einen Großteil der Social-Engineering-Angriffe ausmachen. Es gibt jedoch noch mehr, zum Beispiel Baiting, Scareware, Pretexting und mehr.

KI-basierte Social-Engineering-Angriffe ermöglichen es Bedrohungsakteuren, selbst einfachste Angriffsarten auszuführen, beispielsweise die Stimme unserer Lieben zu nutzen, um uns dazu zu bringen, Geld herzugeben.

Digitale Täuschung trägt zu modernen Social-Engineering-Angriffen bei. Sie erfolgen in der Regel per SMS, E-Mail oder Anruf und stellen eine ernsthafte Bedrohung dar, die zu finanziellen Verlusten, Datenschutzverletzungen und Datenschutzverletzungen führen kann.

Wie lassen sich KI-basierte Social-Engineering-Angriffe verhindern?

• Nutzen Sie Anti-Phishing-Lösungen, die ML und KI verwenden, um verdächtige Aktivitäten und Muster oder sogar Deepfake-Nachrichten zu erkennen, bevor sie die Benutzer erreichen.
• Mandat MFA-Methoden wie OTP-basierte SMS/E-Mail, Push-Benachrichtigungen, Biometrie und mehr, für alle sensiblen Aktionen, um unbefugten Zugriff zu blockieren.
• Beschränken Sie den Konto- oder Datenzugriff auf der Grundlage der geringsten Berechtigungen.

10. Intelligente Malware

Eine Schadsoftware, die KI nutzt, um ihre Fähigkeit zu verbessern, Ziele anzugreifen und der Erkennung effektiver zu entgehen als herkömmliche Malware.

Eine intelligente Schadsoftware kann Umgebungen genau untersuchen, ihr Verhalten ändern, neuen Code erstellen und in den Daten Schwachstellen finden, was sie gefährlich macht und es schwieriger macht, sie zu stoppen.

Wie lassen sich intelligente Malware-Angriffe verhindern?

• Setzen Sie Anti-Malware-, KI-gestützte Antiviren- oder Intrusion-Detection-Lösungen ein, um sich an neue Bedrohungen anzupassen.
• MFA ist eine bewährte Option zum Schutz vertraulicher Konten und Daten und verringert das Risiko eines Anmeldeinformationsdiebstahls.
• Nutzen Sie starke Spamfilter, Sicherheitsgateways und Dateiscans, um Malware zu blockieren.

Summieren

KI-basierte Angriffe sind der Beginn einer signifikanten Veränderung im Bereich der Cyberangriffe. Diese Angriffsarten ermöglichen Automatisierung, Personalisierung und Anpassungsfähigkeit in beispiellosem Tempo und Ausmaß. Die Entwicklung von Gegenmaßnahmen in dieser Geschwindigkeit ist für Menschen eine unmögliche Aufgabe.

Angetrieben von LLMs können diese Cyberangriffe mit minimalem manuellen Aufwand seitens der Bedrohungseinheiten präzise hyperrealistische Phishing-Kampagnen erstellen, Daten analysieren, Deepfake-Medien generieren und Sicherheitskontrollen umgehen.

Infolgedessen ist es schwieriger, KI-basierte Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren, da sie sowohl menschliche als auch technologische Schwächen angreifen und so ihre Gesamtwirkung auf Organisationen und Einzelpersonen verstärken.

Die Bewältigung dieser neuen Welle intelligenter Cyberbedrohungen erfordert proaktive Verteidigung, ständige Aufmerksamkeit und eine abgestimmte Zusammenarbeit zwischen Technologie, Politik und Bildung, um digitale Umgebungen vor sich entwickelnden Risiken zu schützen.

miniOrange IAM Lösungen, wie MFA-Methoden, passwortlose Authentifizierung, SSO und mehr, können dazu beitragen, KI-gestützte Angriffe langfristig zu vermeiden.

Häufig gestellte Fragen

Welche Methode wird typischerweise bei einem Backdoor-Angriff auf ein KI-Modell verwendet?

Eine gängige Methode besteht darin, die Trainingsdaten mit Triggern wie Bildern, Mustern oder Phrasen zu vergiften. Wenn diese Trigger in den Eingabedaten erscheinen, zwingen sie das KI-Modell, sich auf eine von den Hackern gewählte Weise zu verhalten.

Welche drei Angriffe nutzen menschliches Verhalten aus?

Die drei Angriffe, die das menschliche Verhalten beeinflussen, sind Phishing, Social Engineering und Pretexting.

• Phishing: Verbreitet betrügerische Nachrichten, um Menschen dazu zu verleiten, vertrauliche Daten preiszugeben oder auf schädliche Links zu klicken.
• Vorwand: Hacker erfinden eine falsche Identität oder ein falsches Szenario und überzeugen Benutzer unter dem Deckmantel einer rechtlichen Anfrage, Unternehmens- oder persönliche Informationen preiszugeben.
• Soziale Entwicklung: Manipuliert Einzelpersonen, um sie dazu zu bringen, Informationen weiterzugeben, und gibt sich als vertrauenswürdige Autoritäten oder Kontakte aus.

Welche Art von Cyberangriff könnte die Netzwerkschicht beeinträchtigen?

Distributed Denial-of-Service (DDoS)- und Denial-of-Service (DoS)-Angriffe zielen direkt auf die Netzwerkebene ab und überlasten Router, Server und Systeme mit einer Flut von Datenverkehr, was zu Verlangsamungen, Dienstunterbrechungen und Ausfällen führt.

Wie kann ich vermeiden, auf KI-basierten Betrug oder Schwindel hereinzufallen?

Sie können die Identität und Anfragen von Benutzern überprüfen, bevor Sie Informationen weitergeben. Seien Sie außerdem vorsichtig bei unerwarteten, dringenden oder stark personalisierten Kommunikationsformen, auch wenn diese legitim erscheinen.

Wie können Unternehmen und Einzelpersonen auf einen KI-generierten Cyberangriff reagieren?

Stellen Sie betroffene Systeme unter Quarantäne und trennen Sie die Verbindung zu Netzwerken, um den Schaden zu begrenzen. Melden Sie den Vorfall den Cybersicherheitsteams und den Strafverfolgungsbehörden.

Aktivieren Sie anschließend Notfallpläne und Wiederherstellungsprotokolle und bewahren Sie Beweismittel für die Untersuchung auf. Kommunizieren Sie den Angriff bei Bedarf transparent gegenüber Stakeholdern und der Öffentlichkeit.