Kunstig intelligens endrer cyberkriminaliteten slik vi kjenner den
Fremskrittene innen KI (kunstig intelligens) og ML (maskinlæring) kan forme den fremtidige virksomhetsdriften, men denne banebrytende teknologien former også cyberkriminaliteten da den gjør hackerne i stand til å utvikle nye metoder som er mer sofistikerte enn noen gang.
Microsoft kunngjorde nylig at Teams-plattformen deres skulle integrere offensiv KI og ML som en del av business-metaverset de satser på. Dette innebærer bruk av KI for å oppfatte tale, og ML for å avbilde 3D-avatarer, for på denne måten å skape mer engasjerende møteomgivelser der menneskelige fakter kan overføres.
Selv om det kan virke vanskelig å skille mellom KI og ML, er forskjellen ganske enkel: KI løser oppgaver som krever menneskelig intelligens, mens ML (som er en del av KI) løser spesifikke oppgaver ved å lære av data og skape prediksjoner.
Når teknologien gjør fremskritt, gjør også de cyberkriminelle fremskritt da disse benytter seg av teknologien for å utvikle mer avanserte angrepsmetoder. Når hackerne bryter seg inn i maskiner, skaffer de seg kunnskap fra arkitekturen og dataene de oppsporer, slik at de kan skreddersy angrep og forårsake maksimal skade.
Skyggesiden av KI og ML
Når virksomhetene fornyer seg og flytter til skyen, er KI og ML en naturlig del av dette. Selv om begge deler er nyskapende, vil online backuplagring gi en sikker og pålitelig basis som kan besørge forretningskontinuiteten og kompenserer for risikoen KI og ML utgjør.
KI brukes vanligvis for å øke en virksomhets effektivitet og produktivitet, og for å strømlinjeforme arbeidsflyten. Imidlertid er det her hackerne klarer å fikse og trikse med automatiseringsverktøyet slik at det blir enklere å få tilgang til og hente ut data via usikre linker og skadevare.
MLs grunnleggende funksjon er å lære, bearbeide data og reprodusere denne i stor skala. Ved å utnytte ML, kan ondsinnet kode innrette seg etter sikkerhetskontroller og automatisk lære seg å utføre visse funksjoner i stor skala over tid.
Hackere kan enkelt automatisere noen av eller alle databruddprosessene sine ved hjelp av ML. Dette inkluderer oppsporing av nettverkssårbarheter, utnyttelse av svakheter for å få tilgang, og fjerning av sensitive data fra beskyttede filer.
Det at KI kan havne i feil hender er en trussel alle virksomheter må være klar over
Anbefalingssystemer er en viktig del av mange moderne virksomheter. Folk handler gjerne på bakgrunn av det de blir anbefalt, og er ofte uvitende om at handlingene deres styres av algoritmer og ikke egne valg.
På grunn av økningen i dataforgiftning, befinner mange virksomheter seg i en vanskelig posisjon. Når hackerne kan infiltrere systemene deres, kan de også endre sannheten, og dette kan føre til tap av tillit hos både virksomhetene og kundene.
Motgift mot dataforgiftning
Det kommer ikke som noen overraskelse at svaret på et maskinbasert problem, er et menneskelig et. Det er avgjørende at intuisjon og ekspertise spiller en rolle i automatiseringsprosessen. Uansett hvor mye hackerne prøver å manipulere dataene, kan menneskelig analyse avverge dette før skaden inntreffer.
Du tenker kanskje at utviklerne er alt du trenger, men det krever mer enn teknisk kyndighet å beskytte mot en ny trusseltype. Det krever mennesker med logisk sans som kan treffe kloke databeslutninger. Å vite hva noe er, hvordan det brukes, og hvor det er trygt lagret, som på en skybasert backupplattform, kan utgjøre forskjellen på et forhindret angrep og systemfeil.
Menneske + maskin = tryggere og smartere sammen
Alle virksomheter trenger at mennesker og intelligente maskiner jobber sammen for å takle avanserte cyberangrep. Mennesket er det sentrale elementet som kan oppdage faresignaler, og de kan også mobilisere en teknisk løsning. Det er slik mennesker har stor verdi i denne sammenheng, for når de står overfor trusler er de klartenkte nok til å vite når det er nødvendig å vurdere en hendelse, og de forstår hvor raskt de må handle for å isolere, eliminere og ta i bruk skyen for å opprettholde driften.
