4 Experten-Sicherheitstipps für Unternehmen, um im Jahr 2025 mit KI-angetanten Cyber-Bedrohungen zu navigieren

Cyberkriminelle nutzen jetzt künstliche Intelligenz (KI), um jede Phase ihrer Angriffe zu verbessern. Sie verwenden große Sprachmodelle (LLMs), um hochpersonalisierte Phishing -E -Mails zu erstellen und persönliche Details aus sozialen Medien und professionellen Netzwerken zu sammeln. In der Zwischenzeit werden generative kontroverse Netzwerke (GANs) verwendet, um DeepFake-Audio und -Video zu produzieren, mit denen Multi-Faktor-Authentifizierungssysteme ausgestattet werden können. Sogar Skript -Kinder werden in die Aktion eingehen und automatisierte Tools wie WORMGPT verwenden, um polymorphe Malware bereitzustellen, die traditionelle Erkennungsmethoden ändern und ausweichen kann.

Dies sind nicht nur hypothetische Bedrohungen; Sie passieren jetzt. Unternehmen, die ihre Sicherheitsstrategien nicht anpassen, werden nicht nur im Jahr 2025, sondern darüber hinaus einer Welle anspruchsvoller Cyber ​​-Bedrohungen ausgesetzt sein.

Möchten Sie in der KI -Ära voraus bleiben? Sie haben zwei Möglichkeiten: KI in Ihren Betrieb aufbauen oder mit KI Ihr Geschäft verbessern.

Um ein tieferes Eintauchen zu haben, wie die KI die Sicherheit der Unternehmensverträte verändert, unterhielt ich mich mit Bradon Rogers, dem Chief Custom Officer bei Island und einem erfahrenen Cybersecurity -Experten. Wir haben die sich entwickelnde Landschaft der digitalen Sicherheit, der Erkennung von Bedrohungen und Strategien zur Vorbereitung Ihres Teams auf KI-gesteuerte Angriffe besprochen. Aber zuerst setzen wir die Bühne mit einem Kontext.

Warum KI -Cyber ​​-Sicherheitsbedrohungen unterschiedlich sind

AI vergleichbar böswillige Schauspieler mit fortschrittlichen Tools, die Cyber ​​-Angriffe zielgerichteter, überzeugend und schwer zu erkennen machen. Zum Beispiel können die heutigen generativen KI -Systeme massive Datensätze mit persönlichen Informationen, Unternehmenskommunikation und sozialen Medien durchführen, um Phishing -Kampagnen anzupassen, die so aussehen, als wären sie aus vertrauenswürdigen Quellen. In Kombination mit Malware, die sich automatisch an Sicherheitsmaßnahmen anpasst, steigen die Skalierung und Effektivität dieser Angriffe.

Die DeepFake-Technologie geht einen Schritt weiter, indem es realistische Video- und Audioinhalte erstellt und alles von Executive Identitätsbetrug bis hin zu groß angelegten Fehlinformationskampagnen ermöglicht. Wir haben Beispiele in der realen Welt gesehen, wie ein Diebstahl von 25 Millionen US-Dollar von einem Unternehmen in Hongkong durch eine DeepFake-Videokonferenz und zahlreiche Fälle, in denen A-I-generierte Sprachclips Menschen dazu verleiten, Geld an Betrüger zu übertragen.

AI-gesteuerte automatisierte Cyber-Angriffe haben auch "set-and-fabel" -Systeme eingeführt, die ständig nach Schwachstellen suchen, sich an Gegenmaßnahmen anpassen und Schwächen ohne menschliche Eingaben ausnutzen. Ein bemerkenswerter Fall war der AWS-Verstoß von 2024, bei dem AI-betriebene Malware das Netzwerk zuordnen, Schwachstellen feststellte und einen komplexen Angriff ausführte, der Tausende von Kundenkonten beeinträchtigte.

Diese Vorfälle zeigen, dass KI nicht nur bestehende Cyber ​​-Bedrohungen verbessert. Es laiche völlig neue Arten von Sicherheitsrisiken. So schlägt Bradon Rogers vor, diese Herausforderungen anzugehen.

1. Implementieren Sie die Architektur mit Zero-Trust

Das alte Sicherheitsumfangsmodell schneidet es nicht mehr gegen Ai-verstärkte Bedrohungen. Eine Architektur mit Zero-Trust folgt einem Ansatz "Niemals vertrauen, immer überprüfen" und stellt sicher, dass jeder Benutzer, jeder Gerät und jeder Anwendung authentifiziert und autorisiert werden müssen, bevor Sie auf Ressourcen zugreifen. Diese Methode minimiert das Risiko eines nicht autorisierten Zugriffs, auch wenn Angreifer es schaffen, in das Netzwerk einzusteigen.

"Unternehmen müssen alle Benutzer, Geräte und Anwendungen - einschließlich KI - überprüfen, bevor sie kritische Daten oder Funktionen berühren können", betont Rogers und nennt dies die beste Verteidigungsstrategie. Durch die ständige Überprüfung der Identitäten und die Durchsetzung enger Zugangskontrollen können Unternehmen ihre Angriffsfläche verkleinern und die Schäden durch gefährdete Konten einschränken.

Während KI neue Herausforderungen stellt, bringt es auch leistungsstarke Verteidigungswerkzeuge auf den Tisch. AI-gesteuerte Sicherheitslösungen können große Datenmengen in Echtzeit analysieren und Anomalien und potenzielle Bedrohungen entdecken, die traditionelle Methoden möglicherweise vermissen. Diese Systeme können sich an neue Angriffsmuster anpassen und eine dynamische Verteidigung gegen KI-betriebene Cyberangriffe bieten.

Rogers warnt davor, dass KI in der Cyber ​​-Verteidigung nicht nur als ein weiteres Merkmal behandelt werden sollte. "CISOS und Sicherheitsleiter müssen von Grund auf KI in ihre Systeme einbauen", sagt er. Durch die Integration von KI in ihre Sicherheitsinfrastruktur können Organisationen ihre Fähigkeit, Ereignisse schnell zu erkennen und auf Vorfälle zu reagieren, und das Fenster der Chancen für Angreifer zu erkennen und zu reagieren.

2. Erziehen und schulen Sie Mitarbeiter über KI-gesteuerte Bedrohungen

Durch die Pflege einer Kultur des Sicherheitsbewusstseins und der Festlegung klarer Richtlinien für die Verwendung von KI -Tools können Unternehmen das Risiko interner Schwachstellen verringern. Schließlich sind die Menschen komplex und oft funktionieren einfache Lösungen am besten.

"Es geht nicht nur darum, externe Angriffe abzuwehren. Es geht auch darum, Grenzen für Mitarbeiter festzulegen, die KI als 'Produktivitätsbetrügercode' verwenden", erklärt Rogers.

Der menschliche Fehler ist immer noch eine große Schwachstelle in der Cybersicherheit. Wenn die Angriffe von Phishing und Social Engineering von AI-Erzeugten überzeugender werden, ist es wichtig, die Mitarbeiter über diese sich entwickelnden Bedrohungen aufzuklären. Regelmäßiges Training kann ihnen helfen, verdächtige Aktivitäten zu erkennen, wie unerwartete E -Mails oder ungewöhnliche Anfragen, die von normalen Verfahren abbrechen.

3.. Überwachen und regulieren Sie die KI -Nutzung der Mitarbeiter

KI -Technologien werden in Unternehmen weit verbreitet, aber die nicht beobachtete Verwendung - was als "Shadow AI" bekannt ist, können ernsthafte Sicherheitsrisiken einführen. Mitarbeiter können versehentlich KI -Apps ohne ordnungsgemäße Sicherheit verwenden, was zu Datenlecks oder Compliance -Problemen führt.

"Wir können nicht zulassen, dass Unternehmensdaten frei in ungerichtete KI -Umgebungen fließen, daher müssen wir ein Gleichgewicht finden", stellt Rogers fest. Richtlinien, die KI -Tools regeln, regelmäßig Audits und sicherstellen, dass alle KI -Anwendungen den Sicherheitsstandards des Unternehmens entsprechen, sind der Schlüssel zur Verwaltung dieser Risiken.

4. Arbeiten Sie mit KI und Cybersicherheitsexperten zusammen

Die Komplexität von KI-gesteuerten Bedrohungen bedeutet, dass Unternehmen mit Experten für KI und Cybersicherheit zusammenarbeiten müssen. Durch die Partnerschaft mit externen Unternehmen können Unternehmen den Zugang zu den neuesten Bedrohungsinformationen, modernsten Verteidigungstechnologien und speziellen Fähigkeiten, die sie möglicherweise nicht im eigenen Unternehmen haben, Zugang ermöglichen.

Angriffe mit KI-angetriebenen Angriffen erfordern anspruchsvolle Abwehrkräfte, die herkömmliche Sicherheitsinstrumente häufig nicht bereitstellen können. AI-verbesserte Bedrohungserkennungsplattformen, sichere Browser und Zugangskontrollen mit Null-Trust können das Benutzerverhalten analysieren, Anomalien erkennen und bösartige Akteure daran hindern, unbefugten Zugriff zu erhalten.

Rogers weist darauf hin, dass innovative Lösungen für Unternehmen "das fehlende Stück im Null-Trust-Sicherheitsrätsel sind. Diese Tools bieten tiefe, granulare Sicherheitskontrollen, die jede App oder Ressource in öffentlichen und privaten Netzwerken schützen."

Diese Tools nutzen maschinelles Lernen, um die Netzwerkaktivität im Auge zu behalten, verdächtige Muster zu kennzeichnen und die Reaktion der Vorfälle zu automatisieren, wodurch das Risiko von AI-generierten Angriffen in Unternehmenssysteme verteilt wird.