Atacatorii cibernetici utilizează Inteligența Artificială (AI) pentru a maximiza eficiența tacticilor, tehnicilor și procedurilor (TTP) deja testate și validate, iar cel mai rapid caz de exfiltrare a datelor, înregistrat anul trecut, a fost de doar șase minute, în scădere de la 4 ore și 29 de minute, în 2024, se arată într-o analiză, publicată recent pe blogul din România al Eset.

'Atunci când atacurile se desfășoară cu o asemenea viteză, echipele de securitate trebuie să-și regândească strategia. (...) De fapt, un raport arată că 80% dintre grupările de tip ransomware-as-a-service (RaaS) oferă deja AI sau automatizare ca funcționalități. (...) Ca urmare, breșele de date și costurile asociate acestora au crescut considerabil. Timpul de propagare este esențial, deoarece dacă apărătorii rețelei nu reușesc să oprească adversarii în acest punct, o intruziune inițială se poate transforma rapid într-un incident major. Media timpului necesar pentru propagarea laterală este acum de aproximativ 30 de minute - cu circa 29% mai rapid decât în anul precedent - deși unii observatori au raportat cazuri în care s-a întâmplat în mai puțin de un minut de la accesul inițial. (...) Identificarea atacatorilor în acest punct este esențială - mai ales că exfiltrarea datelor (odată începută) este și ea accelerată de Inteligența Artificială. Cel mai rapid caz înregistrat anul trecut a fost de doar șase minute, în scădere de la 4 ore și 29 de minute în 2024', susține expertul Eset, Phil Muncaster, într-un articol de specialitate.

Potrivit specialistului, atacatorii nu fac altceva decât să-și intensifice tacticile, tehnicile și procedurile existente (TTP) pentru a accelera atacurile.

'De exemplu, intervalul dintre accesul inițial și mișcarea laterală (breakout time) este acum măsurat în minute. Pentru echipele de apărare obișnuite să opereze în ore sau zile, acest fapt impune o schimbare de abordare. (...) Dacă atacatorii reușesc să acceseze rețeaua cu privilegii ridicate sau să rămână ascunși pe endpoint-uri nesupravegheate, iar apoi să se deplaseze lateral fără a declanșa alerte, răspunsul bazat exclusiv pe intervenție umană va fi, de cele mai multe ori, prea lent. Este esențial să limitați riscurile de inginerie socială, să vă consolidați postura de securitate pentru a detecta mai eficient comportamentele suspecte și să accelerați timpii de reacție. Soluțiile de tip extended detection and response (XDR) și managed detection and response (MDR), susținute de Inteligența Artificială, pot ajuta semnificativ în acest sens, prin identificarea automată a comportamentelor suspecte, utilizarea datelor contextuale pentru creșterea acurateței alertelor și remedierea incidentelor acolo unde este necesar', subliniază Muncaster.

De asemenea, analiza amenințărilor și căutarea lor proactivă (threat hunting) sunt vitale pentru a ține pasul cu adversarii susținuți de AI, în timp ce o abordare care le valorifică pe ambele îi va ajuta pe specialiști să se concentreze asupra a ce contează cu adevărat: modul în care sunt vizați de atacatori și care ar putea fi următoarea lor mișcare.

Astfel, în opinia expertului în securitate cibernetică, în timp, agenții AI ar putea prelua mai multe dintre aceste sarcini în mod autonom, pentru a accelera și mai mult timpii de răspuns.

Eset a fost fondată în anul 1992 în Bratislava (Slovacia) și se situează în topul companiilor care oferă servicii de detecție și analiză a conținutul malware, fiind prezentă în peste 180 de țări. AGERPRES/(AS - redactor: Daniel Badea, editor: Cristian Anghelache, editor online: Ada Vîlceanu)