機械学習を利用するハッカーを心配していますか?データを盗む7つの新しい方法を知る

機械学習は、大規模なデータセットを分析してパターンを識別する能力があることで知られています。基本的には人工知能のサブセットです。機械学習では、過去のデータ セットと統計分析を利用して仮定を立て、動作を判断するアルゴリズムを使用します。

機械学習アルゴリズムを搭載したソフトウェアやコンピュータには、プログラムされていない機能を実行できるという利点があります。しかし、課題はあるものの、機械学習はサイバーセキュリティの脅威を特定し、リスクを軽減するのに理想的な手段であることに変わりはありません。

2018 年に、Microsoft は Windows Defender でこれを行いました。同社のソフトウェアは多層の機械学習を備えており、暗号通貨の採掘者が採掘を開始する前にそれを識別してブロックします。攻撃者はトロイの木馬マルウェアを介して数千台のコンピューターに暗号通貨マイナーをインストールしようとしましたが、機械学習のおかげで阻止されました。

機械学習はサイバーセキュリティの専門家によって広く利用されています。精度とコンテキスト インテリジェンスを追加することでエンドポイント セキュリティを変革します。しかし、機械学習の機能の恩恵を受けるのはサイバーセキュリティの専門家だけではないようです。一部のハッカーも機械学習を利用して、セキュリティシステムを回避したり欺いたりするための複雑なウイルスソフトウェアやサイバーセキュリティ攻撃を開発しています。

今日は、ハッカーが機械学習を使ってデータを盗む 7 つの方法について見ていきます。

1. ソーシャルエンジニアリング攻撃

人間はサイバーセキュリティチェーンの中で最も弱い部分であり、サイバー犯罪者はこのことをよく知っています。

ソーシャルエンジニアリング攻撃の増加傾向もこれを証明しています。これらのソーシャル エンジニアリング攻撃の主な目的は、人々を騙して機密の個人情報や財務情報を提供させたり、望ましい行動を取るよう説得したりすることです。

機械学習の助けを借りて、ハッカーは企業、その従業員、パートナーに関する機密データを収集する機会をつかむことができます。さらに悪いことに、機械学習はソーシャルエンジニアリングベースの攻撃を再現できるため、このタスクを完了するのにそれほど時間はかかりません。

2. フィッシングとスピアフィッシング

ハッカーは機械学習アルゴリズムをトレーニングすることで現実世界のシナリオを作り出そうとしています。たとえば、ハッカーは機械学習アルゴリズムを使用して、一部のサービスプロバイダーから送信される自動メールのパターンを解読します。これにより、本物のメールのように見える偽のメッセージを作成できるため、受信者が違いを見分けることはほぼ不可能となり、ユーザーの ID とパスワードを取得できるようになります。

この問題は簡単に解決できます。最善の方法は、従業員のサイバーセキュリティに対する意識を高め、サイバーセキュリティのトレーニングコースを受講させ、模擬攻撃を実行して対応をテストすることです。これにより、従業員がフィッシング攻撃やスピアフィッシング攻撃に対してどの程度耐性があるかが明確にわかります。十分な訓練を受け、サイバーセキュリティを意識する従業員だけが、このような攻撃から身を守るだけでなく、手遅れになる前に攻撃を特定して報告できるため、貴重な存在となります。

3. オンライン詐欺

ここで言うインターネット詐欺とは、ハッカーが大手ブランドや企業の上級管理職や著名人になりすまし、従業員を騙し取る行為を指します。

過去2年間、従業員に電話をかけて情報配布の協力を求め、従業員が相手が誰なのかを尋ねると怒鳴りつけ、上司に対する従業員の恐怖心を利用して情報を強要するといった類の事件が頻繁に発生していたことは、皆さんもまだ覚えていると思います。

機械学習詐欺も同様です。ハッカーは機械学習アルゴリズムの力を利用して、まずさまざまな観点からターゲットを分析し、次に企業オーナーの役割を演じようとします。次に、彼らはウイルスを含んだ電子メールを送信し始めました。

それだけではありません。これらのハッカーは、機械学習アルゴリズムを使用して、上司の文章の書き方、文体、使用する助詞、メールの送信方法などを理解します。学習が完了すると、そこから偽のテキスト、ビデオ、音声を生成し、従業員をだまして必要な行動を取らせることができます。

4. ランサムウェアやその他のマルウェア

不正なソフトウェアには多くの種類があり、ほとんどのネットワーク セキュリティ攻撃には不正なソフトウェアが関係しています。ランサムウェア、スパイウェア、トロイの木馬などである可能性があります。

こうした不正なソフトウェアを検出して排除しにくくするために、サイバー詐欺師は機械アルゴリズムを使用して不正なソフトウェアの複雑さをさらに高めようとさえします。

不正なソフトウェアは動作パターンを変更することでセキュリティ保護システムの認識を回避できることがわかっています。したがって、最も重要なことは、ウイルス対策ソフトウェアを最新の状態に保ち、データをバックアップすることです。

5. 脆弱性を発見する

「サイバーセキュリティ」の分野では、ハッカーが常にサイバーセキュリティの専門家より一歩先を進んでいることはよくあります。

理由はありません。ハッカーは常に悪用できる脆弱性を探しているからです。脆弱性が発見されると、それを悪用して攻撃を開始します。一方、サイバーセキュリティの専門家がこれらの脆弱性を修正するには、より長い時間がかかります。

機械学習は、ハッカーがこれらの脆弱性をより早く特定するのに役立ちます。以前は特定に数日かかっていた脆弱性やエラーが、機械学習の助けを借りて数分で発見できるようになりました。この時間差の短縮は異例です。

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6. 不正なパスワードと認証コード

企業も含め、ほとんどの人がまだパスワードを使用してユーザーの承認と認証を行っていると思います。

ただし、どれだけ注意していても、使用するアプリがどれだけ信頼できるものであっても、パスワードは最も安全な選択肢ではありません。ハッカーは総当たり攻撃でパスワードを解読しますが、機械学習を利用すれば、パスワードの解読にかかる時間を短縮できます。さらに、サイバー犯罪者はボットを訓練して CAPTCHA などの保護障壁を克服できるようにしています。

7. DDoS攻撃

サイバー攻撃者は機械学習を使用して、サイバーセキュリティ攻撃のさまざまな部分と段階を自動化できます。

ハッカーがフィッシング攻撃を仕掛ける計画を立てているとします。この目的のために、彼はフィッシング ソフトウェアを作成し、この電子メールをさまざまなグループにさまざまなタイミングで送信したいと考えました。機械学習アルゴリズムは、ボットネットやゾンビマシンを使用した危険な DDoS 攻撃を開始および制御するのに役立ちます。

「テクノロジーは両刃の剣である」という古い格言があります。剣使いの使い方。そしてもちろん、ネットワーク セキュリティがハッカーの一歩先を行き、人々のデータ セキュリティ、財産のセキュリティ、さらには個人の安全をより良く保護できるようになることも望んでいます。