Что означают недавние атаки с использованием искусственного интеллекта для вашей личной безопасности?

[admin]

8 сентября группа Google Threat Intelligence Group (GTIG) подробно описала несколько атак , демонстрирующих, как быстро искусственный интеллект меняет экономику киберпреступности.


В ходе одной из кампаний по сбору учетных данных злоумышленник сначала скомпрометировал облачную инфраструктуру организации, а затем создал и развернул многоагентную систему атаки. Операция заняла менее шести часов и привела к компрометации тысяч учетных данных третьих лиц.


Искусственный интеллект даже управлял частью процесса сканирования уязвимостей, устранял возникающие проблемы и менял IP-адреса с минимальным участием человека.


Одно из главных преимуществ ИИ для организаций — это повышение производительности. К сожалению, злоумышленники могут использовать эти же возможности для ускорения и упрощения масштабируемых атак. Учетные данные уже регулярно похищаются с помощью программ-похитителей информации , а ИИ просто упрощает часть работы по осуществлению атак.


Поскольку кража учетных данных в больших масштабах становится все проще, группам безопасности необходимо обеспечить достаточную надежность существующих процессов аутентификации, чтобы с уверенностью утверждать, что пользователи и устройства, подключающиеся к внутренним сетям, являются надежными.

Искусственный интеллект автоматизирует алгоритм кражи учетных данных.​

В апреле Microsoft сообщила , что фишинговые кампании с использованием ИИ, которые она наблюдала, достигали коэффициента кликабельности до 54%, по сравнению с примерно 12% для традиционных кампаний.


Если злоумышленники могут сделать ту же самую кампанию более убедительной, не тратя пропорционально больше времени на ее создание, экономика фишинга начинает меняться в их пользу. Для кражи учетных данных это особенно важно, поскольку это отчасти игра чисел. Не каждый получатель перейдет по ссылке, и даже те учетные записи, которые будут взломаны, могут не предоставить полезный доступ.


Благодаря ИИ злоумышленники могут быстрее создавать целевые сообщения, адаптировать их для разных языков или отраслей, а также создавать варианты, не написав каждый с нуля. Повышение вероятности успеха на начальном этапе этого процесса дает злоумышленникам больше учетных данных для тестирования и больше возможностей для поиска важных учетных записей.


Таким образом, искусственному интеллекту не нужно вводить новый способ кражи учетных данных, чтобы изменить риски для организаций. Достаточно повысить эффективность существующих методов.

Как обнаружить скомпрометированные учетные данные в Active Directory​

Искусственный интеллект может ускорить кражу учетных данных и упростить ее масштабирование, но злоумышленники по-прежнему извлекают выгоду из таких известных уязвимостей, как слабые и повторно используемые пароли. Поэтому обеспечение прозрачности является полезным первым шагом. Прежде чем команды безопасности смогут уменьшить риск утечки учетных данных, им необходимо знать, где находятся уязвимости в их собственной среде.


Specops Password Auditor выполняет сканирование Active Directory в режиме только для чтения, чтобы выявить уязвимости, связанные с паролями, и указать на проблемы с пользователями и политиками паролей.


Полученный отчет дает группам специалистов по безопасности более четкое представление о том, где сегодня существуют риски, связанные с учетными данными, что позволяет им расставить приоритеты в решении проблем.


Скачайте Specops Password Auditor бесплатно здесь.

Успешная аутентификация не обязательно гарантирует доверие.​

Угроза кражи учетных данных проста: она позволяет злоумышленнику использовать те же пути доступа, что и законный пользователь. Уязвимости в системе идентификации сыграли существенную роль в 89% расследований, рассмотренных в Глобальном отчете по реагированию на инциденты Unit 42 за 2026 год, при этом злоумышленники использовали украденные учетные данные и токены для получения доступа и перемещения по средам.


Использование недействительных учетных записей меняет представление о вредоносной деятельности для специалистов по защите. Может отсутствовать попытка эксплуатации уязвимости или явно вредоносный механизм входа в систему, который можно было бы обнаружить.


Злоумышленник может получить доступ к облачным сервисам, SaaS-приложениям и другим ресурсам, используя те же процессы аутентификации, которые сотрудники используют ежедневно. Учетные данные действительны; намерения, стоящие за ними, — нет.


Главная проблема для групп безопасности заключается в том, что, где бы ни были украдены учетные данные, они предоставляют ценный доступ, который система аутентификации организации призвана принимать.


Здесь начинает иметь значение различие между аутентификацией и доверием. Правильный пароль, ответ многофакторной аутентификации или действительная сессия могут помочь установить, что требование аутентификации выполнено. Однако сами по себе они не могут подтвердить, что запрос поступает с устройства, которое организация знает и которому доверяет.


При разработке стратегии защиты идентификационных данных, действительно устойчивой к атакам с использованием ИИ, вопрос не должен ограничиваться фразой «Успешно ли пользователь прошел аутентификацию?». Он также должен включать в себя вопрос: «Какое устройство запрашивает доступ, и следует ли ему доверять?»

Сделайте украденные учетные данные менее полезными.​

Соблюдение правил гигиены паролей может снизить риски, но ни одна организация не может быть уверена, что учетные данные никогда не будут скомпрометированы. Распространенность вредоносных программ для сбора учетных данных создает ситуации, когда злоумышленник может получить доступ к действительным аутентификационным данным, несмотря на принятые меры предосторожности.


Следующий вопрос: что могут делать эти учетные данные?


Если аутентификация ограничена устройствами, которые уже одобрены и привязаны к учетной записи пользователя, одного действительного пароля уже недостаточно. Злоумышленнику, пытающемуся использовать его с неизвестного устройства, предстоит преодолеть дополнительную проверку доверия.


В этом и заключается роль таких решений, как Specops Device Trust . Оно привязывает учетные данные пользователей к доверенным устройствам, поэтому доступ зависит как от того, кто проходит аутентификацию, так и от того, с какого устройства осуществляется вход в систему. На практике это означает, что украденные учетные данные, использованные с компьютера, контролируемого злоумышленником, будут просто заблокированы.


Подобные меры «нулевого доверия» особенно важны в условиях смешанного коллектива. Политика BYOD (использование личных устройств на рабочем месте) широко распространена, и внедрение мер безопасности, охватывающих все эти типы устройств, может представлять собой сложную задачу.

Источник