การเสริมสร้างการป้องกันความปลอดภัยทางไซเบอร์จากการโจมตีการสนทนาล้น

การแข่งขันระหว่างเทคโนโลยีอัจฉริยะเทียมและอาชญากรรมในโลกไซเบอร์กำลังมาถึงจุดเดือด เนื่องจาก AI ได้พิสูจน์ตัวเองแล้วว่าสามารถช่วยได้มาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการตรวจจับและขัดขวางการแพร่กระจายของฟิชชิ่งและมัลแวร์ อย่างไรก็ตาม อาชญากรไซเบอร์ได้คิดค้นวิธีการหลีกเลี่ยงองค์ประกอบความปลอดภัยของ AI ด้วยการโจมตี Conversation Overflow เป็นต้น การใช้ AI เป็นโครงร่างสำหรับอัลกอริธึม ML ที่เกี่ยวข้องนั้นมีความเสี่ยงด้านความปลอดภัยมากกว่าเนื้อหาหรือข้อเท็จจริงภายในมาก

ทำความเข้าใจกับการโจมตีล้นการสนทนา

การสนทนา การโจมตีประเภท Overflow เกิดขึ้นกับอัลกอริธึม AI และ ML ที่ใช้งานในระบบรักษาความปลอดภัยอีเมล ซึ่งมีจิตใจชั่วร้ายอยู่ในข้อความที่ซ่อนอยู่ภายในการสนทนาทางอีเมล เนื้อหาที่ปกปิดนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อทำให้ระบบรักษาความปลอดภัยอัจฉริยะเทียมนี้ไม่จัดประเภทอีเมลที่น่ารังเกียจเป็นข้อความที่ไม่เป็นอันตรายจากเพื่อน เพื่อหลีกเลี่ยงการถูกตรวจจับ แฮกเกอร์พยายามทำเช่นนี้โดยเลียนแบบรูปแบบการสื่อสารในชีวิตจริง เพื่อให้ผู้ใช้สามารถเชื่อว่าข้อความนั้นมาจากแหล่งของแท้ และคลิกลิงก์ที่เป็นอันตราย แบ่งปันข้อมูลที่สำคัญ หรือในหลายกรณี โต้ตอบเพิ่มเติมกับบอทใน เธรดการสนทนา

การต่อสู้กับการโจมตีล้นการสนทนา

เพื่อลดความเสี่ยงของการโจมตีการสนทนาล้น ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยจำเป็นต้องเสริมการเรียนรู้ของเครื่องและ AI เพื่อปรับปรุงโซลูชันอีเมลการตรวจสอบสิทธิ์ที่มีอยู่ สิ่งนี้จะเพิ่มความสามารถของโมเดลในการตีความการโจมตีที่แตกต่างกัน รวมถึงการสนทนาล้น และให้การตรวจจับความผิดปกติขั้นสูงผ่านการระบุการเบี่ยงเบนในรูปแบบอีเมลปกติ

การพัฒนากลยุทธ์การป้องกันที่ครอบคลุมต่อการโจมตีด้วยการแฮ็กการสนทนานั้นต้องการการใช้การวิเคราะห์ AI ควบคู่ไปกับส่วนความปลอดภัยแบบดั้งเดิม เช่น การกรองคำหลัก เครื่องมือตรวจสอบชื่อเสียงของผู้ส่ง และแซนด์บ็อกซ์ URL ด้วยการเลือกใช้กลยุทธ์ที่หลากหลาย องค์กรต่างๆ จึงสามารถเสริมการรักษาความปลอดภัยอย่างดีจากตัวเลือกการโจมตีต่างๆ

นอกจากนี้ การฝึกอบรมสำหรับพนักงานซึ่งควรทำบ่อยๆ เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อสอนพวกเขาถึงวิธีรับรู้ภัยคุกคามใหม่ๆ และช่วยให้พวกเขาใช้วิธีที่ดีที่สุดในการรายงานอีเมลหลอกลวงอย่างมีประสิทธิภาพ

บทบาทของความเชี่ยวชาญของมนุษย์

การโจมตี Conversation Overflow แบบคิดนอกกรอบในเชิงลึกเป็นพยานถึงลักษณะไดนามิกของภัยคุกคามทางไซเบอร์และความจำเป็นสำหรับองค์กรที่เกี่ยวข้องในการติดตามโซลูชันความปลอดภัยทางไซเบอร์เชิงรุกหลายมิติ เทคโนโลยี AI และ ML ที่ได้รับการยอมรับอาจล้มเหลวในการจัดการและป้องกันการละเมิดความปลอดภัยทางไซเบอร์ แม้ว่าจะมีข้อดีหลายประการก็ตาม

ส่งเสริมความร่วมมือและความตระหนักรู้

การใช้เทคโนโลยี AI ร่วมกับทักษะของมนุษย์และการใช้ข้อมูลภัยคุกคาม การทำงานร่วมกัน และการเรียกร้องให้ดำเนินการของผู้ใช้เป็นวิธีการเสริมสร้างความเข้มแข็งให้กับองค์กรจากการโจมตีภัยคุกคามทางไซเบอร์ล้น และเพื่อปกป้องทรัพย์สินดิจิทัลของพวกเขาในขอบเขตสูงสุด ในโลกของความปลอดภัยทางไซเบอร์ พื้นที่ที่เปลี่ยนแปลงไปตลอดกาล ความสนใจในทันที และการปรับตัวมีความสำคัญอย่างยิ่งในการตามทันการกระทำของแฮกเกอร์

นวัตกรรมในการป้องกันทางไซเบอร์จากการโจมตี Overflow สามารถทำได้โดยการติดตามภัยคุกคามทางไซเบอร์รูปแบบใหม่เท่านั้น เจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัยสามารถติดตามและรับข้อมูลอัปเดตเกี่ยวกับเหตุการณ์ล่าสุดซึ่งเป็นแนวโน้มและภัยคุกคามที่เกิดขึ้น โดยสมัครรับฟีดข่าวกรอง จึงทำให้พวกเขาสามารถเปลี่ยนแนวทางได้ตามต้องการ

ที่มา: https://www.cryptopolitan.com/cybersecurity-against-conversation-attacks/