FraudGPT的“成功“標(biāo)志著生成式人工智能武器化和黑客攻擊技術(shù)民主化的危險時代已經(jīng)到來。

FraudGPT是一種通過Telegram瘋傳的基于訂閱的新型生成式人工智能黑客工具，訂閱費用為每月200美元或每年1700美元。2023年7月份被Netenrich的安全研究人員發(fā)現(xiàn)時，F(xiàn)raudGPT已經(jīng)擁有超過3000個訂閱者。研究人員推測FraudGPT基于開源大語言模型開發(fā)，并去除了模型中的一些道德和安全限制。

(相關(guān)資料圖)

FraudGPT之所以快速流行，是因為它將過去復(fù)雜的黑客攻擊技術(shù)通過生成式人工智能工具變成了技術(shù)小白也能輕松使用的自動化服務(wù)，例如編寫惡意代碼、創(chuàng)建無法檢測的惡意軟件、編寫令人信服的網(wǎng)絡(luò)釣魚電子郵件等。

武器化人工智能程序成為暗網(wǎng)最暢銷黑客工具

包括CrowdStrike、IBM Security、Ivanti、Palo Alto Networks和Zscaler在內(nèi)的領(lǐng)先網(wǎng)絡(luò)安全供應(yīng)商警告稱，甚至早在2022年11月下旬ChatGPT發(fā)布之前，包括國家支持的網(wǎng)絡(luò)黑客組織在內(nèi)的攻擊者就開始將生成式人工智能武器化。

CrowdStrike首席科學(xué)家兼高級副總裁Sven Krasser指出，攻擊者正在加速將大語言模型和生成人工智能武器化，此類程序已經(jīng)成為暗網(wǎng)最暢銷黑客工具。網(wǎng)絡(luò)犯罪分子正紛紛采用大語言模型技術(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)釣魚和惡意軟件，但“雖然這提高了對手發(fā)起攻擊的速度和數(shù)量，但它并沒有顯著改變攻擊的質(zhì)量?！?/p>

Krasser表示，目前的生成式人工智能目前并沒有顯著提升攻擊技術(shù)，但它確實提高了平均水平，讓技術(shù)水平較低的對手也能發(fā)起有效攻擊。

FraudGPT開啟了一個危險的時代

FraudGPT的定位是網(wǎng)絡(luò)攻擊者的入門工具包，它利用一些經(jīng)過驗證的攻擊工具，例如自定義黑客指南、漏洞挖掘和零日攻擊。FraudGPT提供的任何工具都不需要其使用者具備高級黑客技術(shù)知識。FraudGPT還為訂閱者提供了初級攻擊者必須具備的基線水平的間諜技術(shù)，包括：

編寫網(wǎng)絡(luò)釣魚電子郵件和社會工程內(nèi)容創(chuàng)建漏洞利用、惡意軟件和黑客工具發(fā)現(xiàn)漏洞、泄露的憑證和存有信用卡信息的網(wǎng)站提供有關(guān)黑客技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)犯罪的建議

FraudGPT標(biāo)志著一個危險的，民主化和武器化生成人工智能工具時代的開始。雖然FraudGPT當(dāng)前的迭代版本還無法與朝鮮陸軍精銳偵察總局網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)121部隊等國家黑客組織的先進(jìn)情報技術(shù)媲美，但其快速提升入門級攻擊者的能力有目共睹。

憑借訂閱模式，F(xiàn)raudGPT的用戶數(shù)在短短數(shù)月內(nèi)就超過了最先進(jìn)的國家網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)部隊，例如朝鮮的121部隊，據(jù)《紐約時報》報道，僅該部隊就擁有約1700名黑客。

雖然FraudGPT目前還不能像規(guī)模更大、更復(fù)雜的國家黑客部隊那樣構(gòu)成迫在眉睫的威脅，但它推動的新手攻擊嘗試正呈指數(shù)級增長，此類攻擊通常從“最軟”的目標(biāo)開始，例如教育、醫(yī)療和制造業(yè)。

武器化人工智能改變網(wǎng)絡(luò)安全的五大方式

基于生成式人工智能的網(wǎng)絡(luò)攻擊工具正在推動網(wǎng)絡(luò)安全供應(yīng)商及其企業(yè)客戶加快步伐，力圖在這場人工智能軍備競賽中保持競爭力。隨著FraudGPT的異軍突起，網(wǎng)絡(luò)攻擊者數(shù)量快速增加，首先受到?jīng)_擊的就是“身份”。

生成式人工智能對基于身份的安全方法構(gòu)成了真正的威脅。事實證明，前者可以有效地利用深度造假技術(shù)冒充首席執(zhí)行官，并精心策劃社會工程攻擊，以獲取特權(quán)訪問憑證。FraudGPT正在通過以下五種方式顛覆網(wǎng)絡(luò)安全攻防態(tài)勢，為我們勾勒出武器化人工智能的未來：

自動化社會工程和網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊

FraudGPT展示了生成式人工智能生成“高質(zhì)量”、令人信服的社會工程和網(wǎng)絡(luò)釣魚劇本（或場景）的能力，這些劇本和場景能夠誤導(dǎo)受害者，竊取他們的身份和公司網(wǎng)絡(luò)訪問權(quán)限。例如，攻擊者要求ChatGPT編寫有關(guān)成功的社會工程或網(wǎng)絡(luò)釣魚策略如何運作的科幻故事，欺騙大語言模型提供攻擊指導(dǎo)。

據(jù)VentureBeat報道，網(wǎng)絡(luò)犯罪團伙和國家黑客組織經(jīng)常用外語（非英語）查詢ChatGPT和其他大語言模型，這樣該模型就不會像英語查詢那樣有效地拒絕潛在攻擊場景的上下文。暗網(wǎng)上還有一些專門從事提示工程的團體，教攻擊者如何繞過大語言模型的護(hù)欄來生成社會工程攻擊和支持電子郵件。

挖掘漏洞、生成惡意軟件

FraudGPT已被證明能夠生成針對特定受害者的網(wǎng)絡(luò)端點和更廣泛的IT環(huán)境量身定制的惡意腳本和代碼。新手攻擊者也可以使用FraudGPT來快速了解最新的威脅技術(shù)，以學(xué)習(xí)并部署攻擊場景。這意味著企業(yè)必須加倍努力確保其網(wǎng)絡(luò)衛(wèi)生和端點安全。

人工智能生成的惡意軟件可以繞過大多數(shù)傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)，因為后者在設(shè)計上并不能識別和阻止這種新威脅。根據(jù)最新發(fā)布的CrowdStrike威脅指數(shù)，無惡意軟件攻擊占的所有檢測的攻擊的71%，這表明攻擊技術(shù)在廣泛采用生成式人工智能之前就已經(jīng)開始變得日益復(fù)雜。整個網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)近期發(fā)布的新產(chǎn)品也表明了對抗惡意軟件是網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)當(dāng)下的高優(yōu)先級任務(wù)，包括AmazonWebServices、Bitdefender、Cisco、CrowdStrike、Google、IBM、Ivanti、Microsoft和PaloAltoNetworks等公司都發(fā)布了基于人工智能的安全平臺增強功能，以識別惡意軟件攻擊模式，減少誤報。

網(wǎng)絡(luò)犯罪資源自動發(fā)現(xiàn)

相比手動研究，生成式人工智能將大大縮短漏洞挖掘、收集受損憑證、學(xué)習(xí)新的黑客工具以及掌握復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)犯罪技能所需的時間。各種技能水平的攻擊者都將使用人工智能工具來發(fā)現(xiàn)未受保護(hù)的端點，攻擊未受保護(hù)的威脅面，并根據(jù)人工智能工具的建議發(fā)起有效網(wǎng)絡(luò)攻擊。

除了身份之外，端點也面臨更多攻擊威脅。一些CISO選擇將自愈端點作為整合策略和提高網(wǎng)絡(luò)彈性能力的核心，尤其是在依賴物聯(lián)網(wǎng)傳感器的混合IT和運營技術(shù)(OT)環(huán)境中。目前宣稱擁有自我修復(fù)端點技術(shù)產(chǎn)品的供應(yīng)商包括AbsoluteSoftware、Cisco、CrowdStrike、Cybereason、ESET、Ivanti、Malwarebytes、微軟、Sophos和趨勢科技等。

人工智能驅(qū)動的防御規(guī)避才剛剛開始

武器化的生成式人工智能仍處于初級階段，F(xiàn)raudGPT也才剛剛起步。但沒有人懷疑，更先進(jìn)、更致命的工具即將到來。不久的將來，攻擊者將大量使用生成式人工智能技術(shù)來逃避端點檢測和響應(yīng)系統(tǒng)，并開發(fā)可以繞過靜態(tài)簽名檢測的惡意軟件變體。（防御者根據(jù)云端實時遙測數(shù)據(jù)識別異常行為以及監(jiān)控每個端點將變得尤為關(guān)鍵）。

網(wǎng)絡(luò)安全供應(yīng)商必須優(yōu)先考慮統(tǒng)一端點和身份，以保護(hù)端點攻擊面。此外，使用人工智能來保護(hù)身份和端點至關(guān)重要。許多CISO正致力于將進(jìn)攻驅(qū)動的戰(zhàn)略與技術(shù)整合相結(jié)合，以獲得對所有威脅面更加實時、統(tǒng)一的視圖，同時提高技術(shù)堆棧的效率。96%的CISO計劃整合其安全平臺，其中63%表示XDR（擴展檢測和響應(yīng))是他們解決方案的首選。

檢測和歸因更加困難

FraudGPT和未來的武器化生成式人工智能工具將使檢測和歸因變得更加困難。由于不涉及硬編碼，安全團隊將很難根據(jù)取證工件或證據(jù)將人工智能驅(qū)動的攻擊歸因于特定的威脅組織或活動。更強匿名能力和更低的檢測率意味著更長的攻擊駐留時間，攻擊者將能執(zhí)行“低而慢”的攻擊，這是針對高價值目標(biāo)的高級持續(xù)威脅（APT）攻擊的典型方法。武器化的生成式人工智能工具最終將使每個攻擊者都具備APT攻擊能力。

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