כיצד בינה מלאכותית משנה את אבטחת הסייבר
- בינה ארטיפישלי
- אוקטובר 29, 2024
- חדשות בינה מלאכותית, מודלי שפה
- AGI, AI, LLMs
- 0תגובות
פריצת הדרך הבלתי נמנעת: כיצד בינה מלאכותית משנה את משחק הסייבר
ללא ספק, בינה מלאכותית (AI) שינתה באופן דרמטי את תעשיית אבטחת הסייבר. התוקפים והמגנים כאחד נשענים על בינה מלאכותית כדי לשדרג את יכולותיהם, כשכל צד משתדל להישאר צעד לפני היריב. משחק החתול והעכבר הזה אינו חדש – התוקפים ניסו להתגבר על צוותי האבטחה במשך עשרות שנים – אך צמיחת הבינה המלאכותית הכניסה גורם חדש ולעתים קרובות בלתי צפוי לדינמיקה הזו. תוקפים ברחבי העולם רותחים מציפייה להפעיל את הטכנולוגיה החדשנית הזו כדי לפתח שיטות תקיפה יצירתיות שמעולם לא נראו.
כיצד התוקפים משתמשים בבינה המלאכותית
הרעיון של בינה מלאכותית חצי-אוטונומית המופעלת באופן שיטתי כדי לפרוץ להגנות הארגון הוא מפחיד, אך (לפחות כרגע) הוא נותר בתחום הספרות של ויליאם גיבסון וסיפורי מדע בדיוני אחרים. אמנם הבינה המלאכותית התקדמה בקצב מדהים בשנים האחרונות, אך אנו עדיין רחוקים מבינה כללית מלאכותית (AGI) המסוגלת לחקות לחלוטין דפוסי חשיבה והתנהגות אנושיים. זה לא אומר שהבינה המלאכותית של היום אינה מרשימה – היא בהחלט כזאת. אך כלי בינה מלאכותית גנרטיבית ומודלי שפה גדולים (LLMs) מצטיינים בסינתזת מידע מחומרים קיימים ובייצור שינויים קטנים והדרגתיים. הם אינם יכולים ליצור משהו לגמרי חדש לבד – אך אל תטעו, היכולת לסנתז ולשנות היא מאוד שימושית.
במקום לפתח שיטות תקיפה חדשניות, יריבים יכולים להשתמש בבינה מלאכותית כדי לשדרג את אלו הקיימות. באמצעות בינה מלאכותית, תוקף יכול לשלוח מיליוני הודעות דיוג במקום אלפים. הם גם יכולים להשתמש ב-LLM כדי לנסח הודעה משכנעת יותר, ולפתות יותר נמענים ללחוץ על קישור זדוני או להוריד קובץ המכיל תוכנה זדונית. טקטיקות כמו דיוג הן למעשה משחק מספרים: רוב האנשים לא ייפלו למלכודת של הודעת דיוג, אך אם מיליוני אנשים מקבלים אותה, אפילו שיעור הצלחה של 1% יכול להביא לאלפי קורבנות חדשים. אם LLMs יכולים להעלות את שיעור ההצלחה הזה ל-2% או יותר, רמאים יכולים להכפיל בקלות את יעילות ההתקפות שלהם בלי מאמץ רב. אותו הדבר קורה עם תוכנות זדוניות: אם שינויים קטנים בקוד יכולים למסוות אותן מפני כלי זיהוי, תוקפים יכולים להפיק יותר תועלת מתוכנה זדונית אחת לפני שיזדקקו לעבור לאחרת חדשה.
מהירות כמפתח
הגורם האחר שמעורב כאן הוא המהירות. מכיוון שהתקפות מבוססות בינה מלאכותית אינן כפופות להגבלות אנושיות, הן לעתים קרובות יכולות לבצע רצף התקפה שלם בקצב הרבה יותר מהיר מאשר מפעיל אנושי. זה אומר שתוקף יכול בפוטנציאל לפרוץ לרשת ולהגיע לנכסי התכלת של הקורבן – המידע הרגיש או היקר ערך ביותר – לפני שצוות האבטחה אפילו יקבל התרעה, וזאת לפני שיגיב לה. אם תוקפים יכולים לנוע במהירות גבוהה יותר, הם אינם צריכים להיות זהירים באותה מידה – מה שאומר שהם יכולים להתחמק מפעילויות רועשות ויותר הרסניות מבלי להיעצר.
הופכים את הבינה המלאכותית ליתרון של צוותי אבטחה
מומחי אבטחה בכל רמה, הן בעסקים והן בממשל, מחפשים דרכים לנצל את הבינה המלאכותית למטרות הגנה. בחודש אוגוסט, סוכנות המחקר המתקדמת להגנה של ארה”ב (DARPA) הכריזה על הגמר האחרון במסגרת אתגר הסייבר של ה-AI (AIxCC), שמעניק פרסים לצוותי מחקר אבטחה המפתחים מודלים של שפה גדולים (LLMs) כדי לזהות ולתקן פגיעויות קוד. האתגר נתמך על ידי ספקי AI מובילים, כולל Google, Microsoft ו-OpenAI, אשר מספקים תמיכה טכנולוגית וכספית במאמצים אלו לחיזוק אבטחת ה-AI.
אך בדומה לתוקפים, צוותי אבטחה לעתים קרובות מוצאים את ההצלחה הגדולה ביותר כאשר הם משתמשים בבינה מלאכותית כדי להגביר את היכולות הקיימות שלהם. עם התקפות שקורות בקנה מידה הולך וגדל, צוותי אבטחה לעתים קרובות מתוחים – הן מבחינת זמן והן מבחינת משאבים – מה שהופך את חקירת והריפוי של כל התרעת אבטחה שמגיעה לבלתי אפשריים. פשוט אין זמן. פתרונות בינה מלאכותית ממלאים תפקיד חשוב בהקלת האתגר הזה על ידי מתן יכולות זיהוי והיענות אוטומטיות. אם יש דבר אחד שבינה מלאכותית טובה בו, זה זיהוי דפוסים – ולכן כלי בינה מלאכותית טובים מאוד בזיהוי התנהגויות חריגות, במיוחד אם ההתנהגות הזו תואמת דפוסי התקפה ידועים. מכיוון שבינה מלאכותית יכולה לסקור כמויות אדירות של נתונים הרבה יותר מהר מבני אדם, זה מאפשר לצוותי האבטחה לשדרג את פעולותיהם באופן משמעותי. במקרים רבים, פתרונות אלה אפילו יכולים לאוטמט תהליכי ריפוי בסיסיים, לחסום התקפות ברמה נמוכה ללא התערבות אנושית. הם גם יכולים לשמש לאוטמציה של תהליכי ואליידציה אבטחתית, לבחון ולבדוק באופן רציף את הגנות הרשת כדי לוודא שהן פועלות כמצופה.
חשוב גם לציין שבינה מלאכותית לא רק מאפשרת לצוותי אבטחה לזהות פעילות תקיפה פוטנציאלית במהירות גבוהה יותר – היא משפרת באופן דרמטי גם את הדיוק שלהם. במקום לרדוף אחרי התרעות שווא, צוותי אבטחה יכולים להיות בטוחים שכאשר פתרון בינה מלאכותית מתריע על התקפה אפשרית, היא ראויה לתשומת לבם המידית. זהו יתרון משמעותי נוסף של בינה מלאכותית שלא מדברים עליו מספיק – בעוד שרבים חוששים שבינה מלאכותית “תחליף” בני אדם ותלקח את משרותיהם, המציאות היא שפתרונות בינה מלאכותית מאפשרים לבני אדם לעשות את עבודתם בצורה טובה יותר ויעילה יותר, תוך הקלה על שחיקה הנובעת מביצוע משימות משעממות וחוזרות. רחוק מלהשפיע לרעה על מפעילים אנושיים, פתרונות בינה מלאכותית מטפלים ברוב ה”עבודה המונוטונית” הכרוכה במשרות אבטחה, ומאפשרים לבני אדם להתמקד במשימות מעניינות וחשובות יותר. בעידן שבו שחיקה נמצאת ברמות שיא ועסקים רבים נאבקים למשוך כוח אדם חדש לאבטחה, שיפור איכות החיים ושביעות הרצון מהעבודה יכול להיות בעל השפעה חיובית מאסיבית.
בכך טמון היתרון האמיתי עבור צוותי אבטחה. לא רק שפתרונות בינה מלאכותית יכולים לעזור להם לפעול בקנה מידה שיאפשר להם להילחם בתוקפים המשתמשים בכלי בינה מלאכותית משלהם – הם גם יוכלו לשמור על מומחי אבטחה מרוצים ושבעי רצון יותר בתפקידיהם. זוהי תוצאה נדירה של משוב חיובי לכולם המעורבים, ויש בה כדי לעזור לעסקים להכיר שהזמן להשקיע בפתרונות אבטחת סייבר מבוססי בינה מלאכותית הוא עכשיו.
המרוץ לאימוץ בינה מלאכותית רק מתחיל
המרוץ לאימוץ פתרונות בינה מלאכותית נמשך, כשהן התוקפים והן המגנים מוצאים דרכים שונות לנצל את הטכנולוגיה לטובתם. ככל שתוקפים משתמשים בבינה מלאכותית כדי להגביר את המהירות, ההיקף והמורכבות של התקפותיהם, צוותי אבטחה יצטרכו להילחם באש באש – להשתמש בכלי בינה מלאכותית משלהם כדי לשפר את מהירות הזיהוי וההגנה, ואת יכולות הזיהוי והריפוי שלהם. למרבה המזל, פתרונות בינה מלאכותית מספקים מידע קריטי לצוותי אבטחה, ומאפשרים להם לבחון ולבדוק טוב יותר את יעילות הפתרונות שלהם, תוך שחרור זמן ומשאבים למשימות חיוניות יותר. אין ספק שמרוץ החימוש של הבינה המלאכותית רק מתחיל – אך העובדה שמומחי אבטחה כבר משתמשים בבינה מלאכותית כדי להישאר צעד אחד לפני התוקפים היא סימן טוב מאוד.
