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AI技術引發詐欺事件 身份驗證系統面臨挑戰

記者李鴻典/台北報導

微軟與 OpenAI 及MITRE 合作,透過 AI 的威脅偵測、行為分析、機器學習模型、零信任原則以及加強驗證,保護自身免受這類網絡威脅攻擊侵害。(圖/台灣微軟提供)

▲微軟與 OpenAI 及MITRE 合作,透過 AI 的威脅偵測、行為分析、機器學習模型、零信任原則以及加強驗證,保護自身免受這類網絡威脅攻擊侵害。(圖/台灣微軟提供)

資安領域,人工智慧(AI) 正引領一場巨大變革,AI 可協助企業組織以高速擊敗網路攻擊、解決資安人才短缺問題,並推動資安的創新和效率;攻擊威脅者也可利用 AI 提升攻擊效率及範圍。微軟發布第六期《Cyber Signals》研究報告,揭示攻擊威脅者如何運用 AI 提升攻擊效率並進行身份欺詐,以及微軟與OpenAI及MITRE 合作,透過 AI 的威脅偵測、行為分析、機器學習模型、零信任原則以及加強驗證,保護自身免受這類網路威脅攻擊侵害。

微軟與 OpenAI 及MITRE 合作 揭示國家型攻擊威脅行為的手法與路徑

為確保安全、負責任地使用 ChatGPT 等 AI 技術,應堅持道德應用的最高標準,以保護社群免受潛在的AI濫用。微軟與 OpenAI 合作,揭露有關追蹤國家型攻擊者的手法與路徑,包括來自:俄羅斯的Forest Blizzard、北韓的Emerald Sleet、伊朗的Crimson Sandstorm、以及中國的Charcoal Typhoon 和 Salmon Typhoon。這些攻擊者試圖使用大型語言模型(LLMs)來增強其正在進行的網路攻擊行動。這項重要的研究揭示微軟觀察到這些攻擊者在 AI 方面採取的早期行動,並記錄微軟如何阻止他們的活動,以保護 AI 平台和用戶。

微軟亦公布指導及採取行動的原則,以減輕因為國家型持久攻擊威脅者、持久操縱者和使用 AI 平台和 API 的網絡犯罪集團帶來的風險。這些原則包括:識別和對惡意威脅行為者的行動、通知其他AI服務供應商的使用、與其他利害關係者合作以及提升透明度。

此外,微軟與 MITRE 合作,將這些 LLMs 主題的戰術、技術和程序(TTPs)整合到 MITRE ATT&CK 框架或 MITRE ATLAS(人工智慧系統對抗性威脅情境)知識庫中,以幫助更廣泛的資安社群了解和偵測大型語言模型 LLMs 在攻擊活動中的新藍圖。

AI 技術引發詐欺事件 身份驗證系統面臨挑戰

AI 引發的詐欺事件也是另一重要議題;語音合成技術的濫用就是一個例子,三秒的語音樣本可以訓練模型使其聽起來像任何人。必須了解惡意行為者如何利用 AI 破壞長期存在的身份驗證系統,以便應對複雜的詐欺案件和其他掩蓋身份的新興威脅。

然而,AI 可以用來幫助公司阻止詐欺企圖。舉例來說,微軟過去停止了與巴西一家公司的合作,但微軟的 AI 系統偵測到該公司仍試圖改變身份以重新進入微軟的生態系統,微軟的 AI 偵測便使用了十幾個風險訊號來標記詐欺公司,並將其與先前識別的可疑行為聯結起來,從而阻止其非法嘗試。

微軟發布第六期《Cyber Signals》研究報告,揭示攻擊威脅者如何運用 AI 提升攻擊效率並進行身份詐欺。(圖/台灣微軟提供)

▲微軟發布第六期《Cyber Signals》研究報告,揭示攻擊威脅者如何運用 AI 提升攻擊效率並進行身份詐欺。(圖/台灣微軟提供)

微軟也建議企業組織加強員工網路風險教育:

1.     採用條件式存取原則,以強化組織安全態勢。

2.     進行社交工程 (Social Engineering) 教育訓練,以識別威脅並即時做出反應。

3.     嚴格保護資料的機密和可控性。

4.     利用生成式 AI 資安工具,如 Microsoft Copilot for Security。

5.     啟用多重身份驗證。

因應網路攻擊者利用 AI 提高攻擊效率 微軟提四大應對建議

網絡犯罪分子和國家支持的攻擊行為者正在尋求利用 AI(包括LLMs)來提高攻擊的速度及範圍,並利用可以進一步實現其目標和攻擊及技術的平台。儘管攻擊威脅行為者的動機和複雜程度各有不同,但在佈署攻擊時,他們的共同任務包括偵察、編碼和協助學習及使用人類和機器語言。微軟採用了多種方法來保護自身免受這類網絡攻擊威脅的侵害,包括人工智慧的威脅偵測、行為分析、機器學習模型、零信任原則以及加強驗證等。

針對企業組織,微軟也提出四大建議應對網路威脅:

1.     限制 AI 存取的範圍並持續評估應用的合適與合規性。

2.     防範指令提示造成的風險:企業應實施嚴格的輸入驗證和清理,以降低指令產生的風險。

3.     要求整個 AI 供應鏈保持透明度:企業應評估 AI 可與組織數據接觸的所有領域,包括透過第三方合作夥伴和供應商,並透過零信任和數據治理計劃來降低風險。

4.     明確與員工溝通企業的 AI 使用和風險政策。

此外,生成式 AI 可以高速幫助資安防禦者保護其組織,AI 在資訊安全的作用是推動多面向的創新並提高防禦效率,從強化攻擊威脅的偵測到簡化資安事件回應,AI 的能力正在重塑資安。LLMs 在資安的應用證明了 AI 的潛力,這些模型可以分析大量數據,揭示網路攻擊威脅的模式和趨勢,為攻擊威脅情報提供有價值的背景資訊。使用 Microsoft Copilot for Security 的用戶在所有任務上的準確性提高了 44%、速度提升了 26%,皆突顯了將 AI 整合到資安防禦中的重要性與效益。

AI賦予我們適應並防禦不斷變化的威脅,能夠即時偵測異常、快速回應以阻絕風險,並根據組織的需求量身定制防禦策略。此外,AI 還有助於解決全球 400 萬名資安專業人才的缺口,並幫助防禦者提高防禦的速度與效率。

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