雖然安全團(tuán)隊(duì)也可以將ChatGPT用于防御目的，例如測(cè)試代碼，但其降低了網(wǎng)絡(luò)攻擊的進(jìn)入壁壘/門檻，這無疑會(huì)進(jìn)一步加劇威脅形勢(shì)的復(fù)雜程度。
網(wǎng)絡(luò)犯罪的“大眾化”
從網(wǎng)絡(luò)安全的角度來看，ChatGPT的誕生所帶來的主要挑戰(zhàn)是，任何人——無論其技術(shù)程度如何——都可以根據(jù)需要編寫代碼來生成惡意軟件和勒索軟件。
Tanium端點(diǎn)安全專家Matt Psencik表示，“正如ChatGPT可以用于幫助開發(fā)人員編寫代碼一樣，它也可以(并且已經(jīng))被用于惡意目的。我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的幾個(gè)例子是，要求機(jī)器人創(chuàng)建令人信服的網(wǎng)絡(luò)釣魚電子郵件，或協(xié)助逆向工程代碼以找到可能被惡意使用的零日漏洞，而不是將它們報(bào)告給相關(guān)供應(yīng)商。”
不過，Psencik指出，ChatGPT確實(shí)有內(nèi)置防護(hù)機(jī)制，旨在防止該解決方案被用于犯罪活動(dòng)。例如，它將拒絕創(chuàng)建shell代碼或提供關(guān)于如何創(chuàng)建shell代碼及逆向shell的具體說明，并標(biāo)記惡意關(guān)鍵字，如網(wǎng)絡(luò)釣魚，以阻止請(qǐng)求。
但是，這些保護(hù)措施的問題在于，它們依賴于人工智能來識(shí)別用戶試圖編寫惡意代碼的企圖，就這一點(diǎn)而言，用戶可以通過重新措辭查詢來混淆識(shí)別。
如何使用ChatGPT創(chuàng)建勒索軟件和釣魚郵件
雖然ChatGPT發(fā)布時(shí)間不長(zhǎng)，但安全研究人員已經(jīng)開始測(cè)試它生成惡意代碼的能力。例如，Picus Security的安全研究員和聯(lián)合創(chuàng)始人Suleyman Ozarslan博士最近不僅使用ChatGPT創(chuàng)建了網(wǎng)絡(luò)釣魚活動(dòng)，還為MacOS創(chuàng)建了勒索軟件。
Ozarslan介紹稱，“我們從一個(gè)簡(jiǎn)單的練習(xí)開始，看看ChatGPT是否能創(chuàng)建一個(gè)可信的網(wǎng)絡(luò)釣魚活動(dòng)，結(jié)果證明確實(shí)如此。我輸入了一個(gè)提示，要求其寫一封世界杯主題的電子郵件，用于網(wǎng)絡(luò)釣魚模擬，結(jié)果它在短短幾秒鐘內(nèi)就用完美的英文創(chuàng)建完成了一封。”
在這個(gè)例子中，Ozarslan聲稱自己是一家攻擊模擬公司的安全研究員，希望開發(fā)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊模擬工具，便“說服”AI生成了一封網(wǎng)絡(luò)釣魚電子郵件。
雖然ChatGPT意識(shí)到“釣魚攻擊可以用于惡意目的，并可能對(duì)個(gè)人和企業(yè)造成傷害”，但它仍然生成了這封電子郵件。
完成初次嘗試后，Ozarslan又要求ChatGPT為Swift編寫代碼，Swift可以找到MacBook上的微軟Office文件，并通過HTTPS將其發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，然后對(duì)MacBook上的Office文件進(jìn)行加密。該解決方案的響應(yīng)是生成示例代碼，而沒有提供任何警告或提示。
Ozarslan的研究實(shí)踐表明，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子可以很輕松地繞過OpenAI的保護(hù)機(jī)制，要么把自身偽裝為研究人員，要么混淆他們的惡意意圖。
網(wǎng)絡(luò)犯罪的上升使天平失衡
雖然ChatGPT確實(shí)為安全團(tuán)隊(duì)帶來了積極的好處，但通過降低網(wǎng)絡(luò)犯罪分子的進(jìn)入門檻，它有可能加速(而非減少)威脅環(huán)境的復(fù)雜性。
例如，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子可以利用人工智能來增加在野網(wǎng)絡(luò)釣魚威脅的數(shù)量，這不僅會(huì)進(jìn)一步加劇安全團(tuán)隊(duì)的負(fù)擔(dān)，而且只需成功一次就可能引發(fā)大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露，造成數(shù)百萬美元的經(jīng)濟(jì)損失和無法挽回的聲譽(yù)損失。
電子郵件安全提供商IRONSCALES的研發(fā)副總裁Lomy Ovadia表示，“在網(wǎng)絡(luò)安全方面，ChatGPT可以為攻擊者提供比目標(biāo)更多的東西。對(duì)于商業(yè)電子郵件妥協(xié)(BEC)來說尤為如此，因?yàn)檫@種攻擊依賴于使用欺騙性內(nèi)容來冒充同事、公司VIP、供應(yīng)商甚至客戶。”
Ovadia認(rèn)為，如果CISO和安全領(lǐng)導(dǎo)者依靠基于策略的安全工具來檢測(cè)AI/GPT-3生成內(nèi)容的釣魚攻擊，那么他們將注定失敗，因?yàn)檫@些AI模型使用先進(jìn)的自然語言處理(NLP)來生成幾乎不可能與真實(shí)例子區(qū)分開來的詐騙電子郵件。
例如，今年早些時(shí)候，新加坡政府技術(shù)機(jī)構(gòu)的安全研究人員創(chuàng)建了200份釣魚郵件，并將其點(diǎn)擊率與深度學(xué)習(xí)模型GPT-3創(chuàng)建的郵件進(jìn)行了比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)更多的用戶點(diǎn)擊了人工智能生成的釣魚郵件，而非人類用戶生成的郵件。
好消息是什么?
雖然生成式AI確實(shí)給安全團(tuán)隊(duì)帶來了新的威脅，但它也提供了一些積極的用例。例如，分析人員可以使用該工具在部署前審查有漏洞的開源代碼。
HackerOne公司解決方案架構(gòu)師Dane Sherrets表示，“今天，我們看到很多道德黑客正在使用現(xiàn)有的人工智能技術(shù)來幫助編寫漏洞報(bào)告，生成代碼樣本，并識(shí)別大型數(shù)據(jù)集的趨勢(shì)。這一切都表明，今天人工智能最好的應(yīng)用是幫助人類做更多造福人類的事情。”
然而，試圖利用生成式人工智能解決方案(如ChatGPT)的安全團(tuán)隊(duì)仍然需要確保充分的人力監(jiān)督，以避免潛在的問題。
Sherrets補(bǔ)充道，“ChatGPT所代表的進(jìn)步令人興奮，但技術(shù)還沒有發(fā)展到完全自主運(yùn)行的程度。要讓人工智能發(fā)揮積極作用，還需要人力監(jiān)督以及進(jìn)行一些手動(dòng)配置，不能總是依靠絕對(duì)最新的數(shù)據(jù)和情報(bào)來運(yùn)行和訓(xùn)練。”
正是出于這個(gè)原因，F(xiàn)orrester建議實(shí)現(xiàn)生成式人工智能的企業(yè)應(yīng)該部署工作流和治理，來管理人工智能生成的內(nèi)容和軟件，以確保其準(zhǔn)確性，并降低發(fā)布具有安全性或性能問題的解決方案的可能性。
不可避免的是，生成式AI和ChatGPT的真正風(fēng)險(xiǎn)將取決于安全團(tuán)隊(duì)或威脅行為者是否在AI攻防大戰(zhàn)中更有效地利用自動(dòng)化。
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