AI 不僅帶來許多效益， AI 也讓歹徒發動越來越複雜的網路攻擊，勒索軟體逐漸成為一項特別強大的威脅。
英國國家網路安全中心 （NCSC） 最近發表的一份報告指出，惡意攻擊者已經利用 AI 來發展勒索軟體攻擊，對個人、企業甚至關鍵基礎架構都造成重大風險。像 APT28 這樣的威脅發動者一直忙於使用大型語言模型 （LLM） 進行複雜的行動，以避免偵測並執行進階偵查。
以下將深入探討這些威脅，以及如何維持防禦能力。
AI 如何為攻擊增添複雜性和規模
Ransomware的攻擊一直是持續存在的威脅，而 AI 技術的整合正在將這些攻擊提升到更高的複雜度、速度和規模。
即時調整與自訂。AI 驅動的勒索軟體能夠即時調整策略，並修改惡意軟體程式碼以躲避偵測。LLM 可用來修改惡意軟體的原始程式碼，以避免觸發規則，例如 YARA 規則，以識別惡意軟體族群中的模式，以警示潛在的攻擊。
自動化攻擊。AI 可以自動化攻擊過程的各個階段，提高攻擊效率，並減少人為干預的需求。
精準定位的弱點。AI AI 驅動的勒索軟體利用 AI 進行偵查和弱點評估，能夠以驚人的精準度利用現有網路安全防禦中的弱點。攻擊者可以識別並利用傳統防禦機制可能忽略的進入點。其中包括零時差弱點和軟體和系統的錯誤配置，進一步使防禦此類攻擊的任務變得複雜。機器學習 （ML） 演算法可以分析大量資料，以辨識潛在目標、製作令人信服的網路釣魚電子郵件，甚至根據受害者的個人檔案來自訂贖金要求。
資訊豐富的後續攻擊。 多重模式語言模型 （MMLM） 可以剖析設施、設備和其他公開可用資訊的影片和相片，有助於攻擊者取得中繼資料、軟體版本和地理位置資料，以瞭解技術規格，以深化攻擊。
利用生成式 AI 的深度假造和劫持，也可以利用 AI 產生的新聞文章或假影片，引誘受害者提供真實、合法的網站憑證，包括影響營運。
更多風險需要更多韌性
AI AI 驅動的勒索軟體攻擊可能帶來嚴重後果：重大財務損失、聲譽受損，甚至是營運中斷。在某些情況下，這筆款項可能是復原加密資料的唯一選項，可延續網路犯罪的循環，並激勵進一步的攻擊。
為了對抗 AI 驅動的勒索軟體攻擊的趨勢，需要一個分層、資料彈性的安全架構。這包括投資強大的網路安全防禦，利用 AI 和機器學習進行威脅偵測和回應。透過即時分析網路流量、使用者行為和端點活動，AI 驅動的解決方案可以幫助組織在勒索軟體威脅造成傷害之前識別並緩解它們。
但並非所有安全架構都是一樣的，這可能會是數小時後重新上線與數天之間的關鍵。在上一篇部落格中，我們揭開了關於空氣空隙的迷思。我們也討論了安全分析和 SIEM 系統，並深入探討資料緩衝器的優勢，包括讓您開始使用的樣本架構。
此外，組織必須優先考慮網路安全意識和教育，讓員工能夠識別和報告可疑活動。網路釣魚仍是勒索軟體攻擊的常見媒介，而且個人在網路上謹慎小心並保持警覺，在阻止這些攻擊中扮演著關鍵角色。
產業利益關係人、執法機構和網路安全專家之間的合作，對於分享威脅情報、開發最佳作法，以及協調對勒索軟體攻擊的回應至關重要。透過共同合作，我們能夠強化集體的韌性，並更好地抵禦不斷演變的威脅態勢。現在是時候邁出下一步，讓您的資料保護解決方案現代化了。深入了解您遭受勒索軟體攻擊的風險，並開始保護您的企業免受勒索軟體攻擊。
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