Yapay Zeka Odaklı Kimlik Avı Saldırıları

Yapay zekâ sürekli gelişen bir konu olup, her geçen yıl farklı sektörlere doğru genişlerken, optimizasyonunun sonuçları da dikkat çekicidir.

Önde gelen teknoloji devlerinden biri olan Microsoft, OpenAI’da hisse satın almak için OpenAI 'ya toplam 13 milyar dolar yatırım yaptı. OpenAI, GPT dil modellerini, merkezi Washington, Redmond'da bulunan Microsoft'un Azure bulut bilişim platformuna entegre edecek.

Yapay zekanın benimsenmesi nedeniyle küresel GSYİH oranının 2030 yılında 15,7 trilyon dolar artması şaşırtıcı değil.

Siber güvenlikte yapay zekadan bahsettiğimizde, bunun son derece güvenli ve sağlam dijital altyapıların ortaya çıkmasıyla sonuçlanan dikkate değer bir etki bıraktığını görüyoruz.

Ancak aynı zamanda, Yapay zekâ destekli araçlar kimlik avı , siber dolandırıcılık ve diğer hileli faaliyetler için kötüye kullanılıyor. Daha öncekilerin aksine, istismarcıların kullanıcılara ulaşmak ve onları manipüle etmek için gerçek yöntemleri taklit ederek neredeyse hiç şans bırakmaması nedeniyle alışılmadık faaliyetleri yakalamak oldukça zor.

 2025 yılına gelindiğinde siber saldırıların yıllık 1,2 trilyon dolarlık hırsızlık ve hasara (küresel GSYİH'nin yaklaşık %1'i) yol açması bekleniyor. Bu, 2018'de kaydedilen seviyelere göre üç kat artış anlamına geliyor.

Yapay zekânın siber güvenlikte olumsuz kullanımını gördükten sonra, siber güvenlikte hızla artan bu Yapay zekâ kimlik avı saldırılarıyla başa çıkmak için kesin çözümler tartışmamız zorunlu hale geliyor. Bu çözümleri uygulayarak kimlik avı saldırıları riskini kalıcı olarak ortadan kaldırabilirsiniz.

Yapay Zeka Kimlik Avı Saldırılarının Derinlemesine Anlaşılması 

Yapay zekâ kimlik avı saldırıları, hassas verileri daha kişiselleştirilmiş, manipülatif ve karmaşık hale getirmek için Yapay zekâ destekli araçların kullanılmasından başka bir şey değildir, bu da kullanıcıları aldatma eylemini çok daha kolay hale getirir. Genellikle aşağıdaki gibi çeşitli yollarla yapılır:

• ChatGPT, kullanıcıların arama motorları ve uygulamalarla çevrimiçi etkileşimlerine dayalı son derece kişiselleştirilmiş mesajlar oluşturmanın başlıca bir örneğidir.

• Yapay zekâ, (NLG) doğal dil üretimi yoluyla saldırganların, okuyucular okuduklarında daha gerçekçi görünen, insan benzeri metinler oluşturmasına yardımcı olabilir.

• Yapay zekâ, potansiyel hedefler hakkında çevrimiçi davranışlarına ve sosyal medya hesaplarına dayanarak veri toplama yeteneğine sahiptir.

• Yapay zekâ destekli kimlik avı saldırıları, içeriklerini alıcıların yanıtlarına göre uyarlama yeteneğine sahiptir. Bir alıcı kimlik avı e-postalarına ilgi gösterirken yakalanırsa, Yapay zekâ alıcıları manipüle etmek için takip olarak daha sinsi mesajlar üretir.

• Yapay zekâ destekli araçlar, saldırganlar tarafından kullanıcıların parolaları gibi hassas verileri toplamak için sürekli olarak kullanılır. Makine öğrenimi algoritmaları, kimlik avı e-postaları aracılığıyla bilgi çıkarır ve saldırganların kullanıcıların hesaplarına yetkisiz erişim elde etmesine yardımcı olur.

Yapay zekâ Kimlik Avı Saldırılarını Önlemek İçin Kalkan Benzeri Sağlam Yapay zekâ Çözümleri

Siber suçlar durdurulamaz bir hızla artıyor. Onlara karşı çalışan yetenekli güvenlik uzmanlarına sahip olmak, onları köklerinden kurtarmaya yetmiyor. 

Yapay zekâ destekli kimlik avı e-postaları gibi dolandırıcılık faaliyetlerinin saldırganlar tarafından yalnızca insan becerilerini kullanarak gerçekleştirilmesi mümkün değilse, aynı faaliyetleri savunmak için de yapay zekanın yardımına ihtiyaç vardır.

Bu bizi, Yapay zekâ odaklı teknik metodolojiler ile insan dikkatinin bir araya geldiği çok yönlü bir yaklaşımla oluşturulan stratejileri tartışmaya getiriyor.

E-posta Filtreleme 

Saldırganlar, alıcıları manipüle etmek için kimlik avı saldırılarında Yapay zekâ destekli araçlar kullansalar da, kuruluşlar e-posta filtrelemesinin yardımıyla onları yakalayabilir. Bu sistemler, Yapay zekâ tabanlı veya herhangi bir insan tarafından yapılmış olsun, anormallikleri veya şüpheli kalıpları hızla tespit eden makine öğrenimi algoritmalarını benimser.

Gönderen Kimlik Doğrulaması 

Yapay zekâ ile kuruluşlar, Domain Keys Identified Mmail (DKIM), Sender Policy Framework (SPF) ve Domain-based message authentication, Reporting, and Conformance (DMARC) gibi e-posta kimlik doğrulama protokollerini uygulayabilir. Bu protokoller, gönderenin kimliğini tam olarak doğrulamak söz konusu olduğunda ustadır.

Anti-phishing Eğitimi 

Sağlam yapay zeka siber güvenlik araçları uygulamanın yanı sıra, kuruluşlar çalışanlarını kimlik avı e-postalarını tespit edip analiz etmeleri için eğitmekten sorumludur ve bu kesinlikle Yapay zeka kimlik avı e-postalarını da kapsamalıdır. Onları siber uzaydaki yaygın dolandırıcılıklar hakkında aydınlatmak ve kötü amaçlı e-postaların meşruiyetini tanımalarını sağlamak vazgeçilmezdir.

Davranışsal Analiz 

Yapay zeka, işletmeler için büyük bir yardım olan araçları aracılığıyla birçok davranışsal analiz metodolojisi sunar. Bu tür araçları optimize etmek, güvenlik açığı riskini nispeten azaltır.

URL Filtreleme 

Yapay zekâ ile zararlı içerik barındıran bir bağlantıyı anında tespit eden URL filtreleme çözümleri uygulayabilirsiniz. Bu Yapay zekâ tabanlı çözümler ayrıca kuruluşların şüpheli spam postalarını kara listeye almasına, itibar puanlarına ve URL'lerin güvenilirliğini belirlemek için gerçek zamanlı analizlere yardımcı olur.

Diğer Stratejik Güvenlik Uygulamaları 

Dijital altyapınızı en son siber güvenlik trendlerine uyumlu tutmak , siber güvenlik saldırganlarını uzak tutmak için yapabileceğiniz ilk ve en önemli şeydir. 

Eğer istismarcılar, Yapay zekâ yardımıyla kullanıcıları manipüle etme şansı bırakmıyorsa, o zaman Yapay zekâ ile Yapay zekâyla mücadele etmek bir birey ve bir işletme olarak birincil sorumluluğunuzdur!

Ek olarak, her zaman acil eylemde bulunmak için bir olay yanıt planı hazırlanmalıdır. Bu plan, güvenlik ihlallerini araştırma ve sınırlama prosedürlerini ve etkilenen taraflarla iletişim kurma adımlarını içermelidir.