حملات سطح عامل هوش مصنوعی و تولید اکسپلویت مستقل: آیا هوش مصنوعی می تواند خود را هک کند؟

ظهور کشف آسیب پذیری خودمختار

برای چندین دهه، آزمایش نفوذ و کشف آسیب‌پذیری حوزه حرفه‌ای امنیتی ماهر بوده است. این متخصصان سال‌ها صرف توسعه شهود در مورد چگونگی شکست سیستم‌ها، یادگیری الگوهای آسیب‌پذیری رایج و ایجاد دانش فنی عمیق در حوزه‌های مختلف می‌کنند. این فرآیند ذاتاً توسط پهنای باند شناختی انسان و تعداد نسبتاً کمی از متخصصان در این زمینه محدود شده است.

این چشم انداز به طور اساسی در حال تغییر است. عوامل هوش مصنوعی خودگردان اکنون سریع‌تر از انسان‌ها آسیب‌پذیری‌ها را کشف می‌کنند و گاهی اوقات سوءاستفاده‌هایی را پیدا می‌کنند که متخصصان انسانی کاملاً از قلم افتاده‌اند. این تغییر نشان دهنده فرصت فوق العاده ای برای دفاع و خطر قابل توجه برای حمله است. سوال دیگر این نیست که آیا هوش مصنوعی می‌تواند آسیب‌پذیری‌ها را پیدا کند یا خیر، به وضوح می‌تواند. سوال واقعی این است که چه اتفاقی می‌افتد زمانی که کشف آسیب‌پذیری خودمختار به سلاح تبدیل شود.

چگونه عوامل هوش مصنوعی آسیب پذیری ها را به طور خودکار کشف می کنند

سیستم‌های هوش مصنوعی مانند ARTEMIS و عامل‌های آزمایش خودکار مشابه با ترکیب یادگیری تقویتی، تحلیل کد و کاوش سیستماتیک عمل می‌کنند. این عوامل به جای نیاز به شهود انسانی در مورد مکان هایی که ممکن است باگ ها باشند، یاد می گیرند که رفتار سیستم را به طور سیستماتیک بررسی کنند، ناهنجاری ها را شناسایی کنند و از آسیب پذیری های کشف شده اکسپلویت ها را ترکیب کنند.

رویکرد اساسی شامل برخورد با کشف آسیب پذیری به عنوان یک مشکل جستجو است. عامل با سیستم هدف تعامل می‌کند، نتایج را مشاهده می‌کند، مدل‌هایی از نحوه پاسخ‌دهی سیستم به ورودی‌های مختلف می‌سازد و به تدریج می‌آموزد که کدام ترکیبی از اقدامات منجر به سوءاستفاده‌های موفق می‌شود. در طول هزاران تعامل، عامل آسیب‌پذیری‌هایی را کشف می‌کند که یافتن دستی آن‌ها هفته‌ها طول می‌کشد.

چیزی که این را به ویژه قدرتمند می کند این است که این عوامل نیازی به درک کد اساسی ندارند. آنها از طریق رابط سیستم کار می کنند، ورودی های مختلف را امتحان می کنند و نتایج را مشاهده می کنند. این رویکرد “جعبه سیاه” به این معنی است که آنها می توانند آسیب پذیری هایی را در سیستم هایی که کد منبع آنها حتی در دسترس نیست کشف کنند.

اثربخشی عوامل مستقل در معیارهای قابل سنجش نشان داده شده است. تحقیقات نشان می‌دهد که عوامل هوش مصنوعی می‌توانند آسیب‌پذیری‌های بیشتری را نسبت به متخصصان انسانی در همان بازه زمانی کشف کنند، و اغلب آسیب‌پذیری‌های روز صفر را پیدا می‌کنند – نقص‌های امنیتی ناشناخته قبلی که هیچ انسانی آن را کشف نکرده است. این قابلیت مقیاس می شود، به این معنی که با افزایش منابع محاسباتی، قابلیت کشف آسیب پذیری عامل با آن مقیاس می شود.

پیامدهای استفاده دوگانه: حمله و دفاع

قابلیت کشف خودکار آسیب‌پذیری‌ها یک معضل عمیق در استفاده دوگانه ایجاد می‌کند. همان فناوری که تیم‌های امنیتی دفاعی می‌توانند قبل از مهاجمان برای یافتن آسیب‌پذیری‌ها استفاده کنند، می‌تواند توسط آن مهاجمان مسلح شود. سازمانی که یک عامل نفوذی مستقل را برای بهبود وضعیت امنیتی خود مستقر می کند، ممکن است خود را در حال رقابت با عامل مشابهی باشد که توسط یک دشمن پیچیده مستقر شده است.

این عدم تقارن در توانایی، چالش های دفاعی جدیدی را ایجاد می کند. به طور سنتی، مدافعان زمان داشتند تا آسیب‌پذیری‌ها را قبل از اینکه مهاجمان بتوانند از آن‌ها سوء استفاده کنند، اصلاح کنند. چرخه عمر اکسپلویت ممکن است هفته ها یا ماه ها از کشف تا ساخت تسلیحات طول بکشد. با عوامل خودمختار، این جدول زمانی از بین می رود. یک آسیب‌پذیری که امروز کشف شده است می‌تواند در عرض چند ساعت در برابر هزاران هدف تسلیحاتی شده و مستقر شود.

پویایی مسابقه تسلیحاتی نیز در حال افزایش است. همانطور که سازمان‌های تدافعی تست‌های امنیتی مستقل خود را بهبود می‌بخشند، ناخواسته موانع را برای مهاجمان بالا می‌برند، که باید عوامل پیچیده‌تری را توسعه دهند که قادر به یافتن آسیب‌پذیری‌های ظریف باشند. این یک تشدید فنی را ایجاد می کند که در آن هر دو طرف مرزهای ممکن را فشار می دهند.

داده‌های تأثیر و رویداد در دنیای واقعی

تحقیقات امنیتی مواردی را ثبت کرده است که در آن عوامل مستقل از متخصصان انسانی در مسابقات کشف آسیب پذیری بهتر عمل کردند. در محیط‌های کنترل‌شده شبیه‌سازی سیستم‌های دنیای واقعی، عوامل هوش مصنوعی آسیب‌پذیری‌های روز صفر را در زمان کمتری نسبت به تیم‌های انسانی مورد نیاز برای یافتن آسیب‌پذیری‌های شناخته شده کشف کرده‌اند. اینها مزیت های نظری نیستند – آنها نشان داده شده اند، پیشرفت های اندازه گیری شده در قابلیت حمله.

پیامدهای اقتصادی قابل توجه است. آسیب‌پذیری‌ای که برای یک شرکت Fortune 500 میلیون‌ها هزینه برای کشف و وصله آن هزینه دارد، ممکن است برای مهاجمی با قابلیت‌های کشف مستقل فقط هزاران منبع محاسباتی برای یافتن و سلاح‌سازی هزینه داشته باشد. این ساختار انگیزه اقتصادی به شدت از توسعه عوامل حمله مستقل حمایت می کند.

دفاع در برابر عوامل خودمختار

دفاع در برابر حملات مبتنی بر هوش مصنوعی به رویکردی اساساً متفاوت از دفاع در برابر مهاجمان انسانی نیاز دارد. دفاع امنیتی سنتی درجاتی از احتیاط و محدودیت های انسانی را در نظر می گیرد. یک عامل خودمختار نه احتیاط دارد و نه محدودیت هایی شبیه انسان. هر ترکیب ورودی ممکن را به طور سیستماتیک بررسی می‌کند و حتی پس از یافتن آسیب‌پذیری‌های اولیه، از تلاش دست نمی‌کشد.
دفاع موثر در برابر عوامل مستقل شامل محدود کردن نرخ است که کاوش سیستماتیک را بسیار پرهزینه می کند، تجزیه و تحلیل رفتاری که الگوهای کاوش سیستماتیک را شناسایی می کند، و سیستم های Honeypot که عوامل را فریب می دهد تا منابع را در سرنخ های نادرست هدر دهند. از قضا، مؤثرترین دفاع ها در برابر حملات خودکار، خود خودکار هستند.
علاوه بر این، سازمان ها باید بر کاهش اندازه سطح حمله قابل بهره برداری تمرکز کنند. APIهای کمتر در معرض، زنجیره کوتاه‌تر افزایش امتیاز، اعتبارسنجی ورودی بهتر و مرزهای جداسازی قوی، همگی کشف آسیب‌پذیری را سخت‌تر و بهره‌برداری را دشوارتر می‌کنند، حتی برای عوامل مستقل.

چارچوب اخلاقی

پیدایش کشف آسیب‌پذیری مستقل، سؤالات اخلاقی مهمی را مطرح می‌کند. در حالی که استفاده دفاعی از عوامل مستقل به طور کلی سودمند در نظر گرفته می شود – در نهایت، یافتن آسیب پذیری ها قبل از حمله مهاجمان یک عمل امنیتی خوب است – امکان سوء استفاده قابل توجه است. برخی از سازمان‌های پیشرو ایمنی هوش مصنوعی به صراحت این نگرانی را مورد بحث قرار داده‌اند، با OpenAI و دیگران تحقیقاتی را در مورد خطرات تولید اکسپلویت مستقل در کنار کارهای دفاعی منتشر کردند.
رویکرد مسئول این است که اطمینان حاصل شود که عوامل نفوذی مستقل در زمینه های کنترل شده و اخلاقی با مجوز و حاکمیت مناسب استفاده می شوند. سازمان‌هایی که این قابلیت‌ها را توسعه می‌دهند باید کنترل‌های دسترسی قوی، مسیرهای حسابرسی و مکانیسم‌های نظارتی را برای جلوگیری از استفاده غیرمجاز اجرا کنند.

نتیجه گیری

عوامل هوش مصنوعی مستقل مرز جدیدی را در امنیت تهاجمی و تدافعی نشان می دهند. توانایی آن‌ها برای کشف آسیب‌پذیری‌ها سریع‌تر از انسان‌ها، هم فرصت‌ها و هم خطرات را افزایش می‌دهد. سازمان‌ها باید با سرمایه‌گذاری در سیستم‌های دفاعی خودکار، کاهش سطح حمله و حفظ نظارت قوی برای نشانه‌هایی از تلاش‌های سیستماتیک، این تهدیدها را جدی بگیرند. عصر هک مبتنی بر هوش مصنوعی فرا نمی رسد – اکنون اینجاست.

امنیت API ZAPISEC یک راه حل امنیتی برنامه پیشرفته است که از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی مولد برای محافظت از API های شما در برابر تهدیدات سایبری پیچیده و فایروال برنامه کاربردی استفاده می کند و از عملکرد یکپارچه و محافظت از هوا اطمینان می دهد. در صورت تمایل با ما در spartan@cyberultron.com تماس بگیرید یا مستقیماً با شماره 8088054916+91 تماس بگیرید.

کنجکاو بمان ایمن بمان. 🔐

برای اطلاعات بیشتر لطفاً وب سایت ما را دنبال و بررسی کنید:

Hackernoon- https://hackernoon.com/u/contact@cyberultron.com

Dev.to- https://dev.to/zapisec

متوسط- https://medium.com/@contact_44045

هاشنود- https://hashode.com/@zapisec

زیرپشته- https://substack.com/@zapisec?utm_source=user-menu

X- https://x.com/cyberultron

لینکدین- https://www.linkedin.com/in/vartul-goyal-a506a12a1/

نوشته شده توسط: Megha SD