Organizasyonlar hızlı bir şekilde uygulama güvenlik stratejilerini yapay zeka tarafından beslenen yeni tehditleri ele alacak şekilde uyarlayın.
Onlar içerir:
- Daha sofistike bot trafiği.
- Daha inandırıcı kimlik avı saldırıları.
- Kullanıcılar adına müşterilerin çevrimiçi hesaplarına erişen yasal yapay zeka aracılarının yükselişi.
İşletmeler, yapay zekanın kimlik erişim yönetimi (IAM) üzerindeki etkilerini anlayarak ve proaktif önlemler alarak yapay zeka eğrisinin bir adım önünde kalabilir ve dijital varlıklarını koruyabilir. Yapay zeka sonrası bir dünya için uygulama güvenliğini hazırlayan kuruluşların güvenlik stratejilerinde göz önünde bulundurması gereken en önemli üç eylem şunlardır:
Ücretsiz yapay zeka bilgi işlemi elde etmek için yapay zeka destekli sitelerin tersine mühendislik örneklerini zaten görüyoruz.
Tersine mühendisliğe karşı savunma
İstemci tarafında AI yeteneklerini açığa çıkaran herhangi bir uygulama, bu API uç noktalarını “gözden geçirme” veya spam göndermeye yönelik özellikle karmaşık bot saldırıları riski altındadır – ve şimdiden, ücretsiz AI bilgi işlemi elde etmek için yapay zeka destekli sitelerin tersine mühendislik örneklerini görüyoruz.
Örneğini düşünün GPT4Ücretsiz, GPT kaynaklarının sırtına bindirmek için tersine mühendislik sitelerine adanmış bir GitHub projesi. Tersine mühendisliğin bariz bir kamu örneğinde, sadece birkaç gün içinde şaşırtıcı bir şekilde 15.000’den fazla yıldız biriktirdi.
Tersine mühendisliği önlemek için kuruluşlar, gelişmiş dolandırıcılık ve bot azaltma araçlarına yatırım yapmalıdır. CAPTCHA, hız sınırlama ve JA3 (bir TLS parmak izi biçimi) gibi standart anti-bot yöntemleri, sıradan botları alt etmede değerli olabilir, ancak bu standart yöntemler, yapay zeka uç noktalarıyla karşılaşanlar gibi daha karmaşık bot sorunları tarafından kolayca yenilir. Tersine mühendisliğe karşı koruma, özel CAPTCHA’lar veya kurcalamaya dayanıklı JavaScript ve cihaz parmak izi alma araçları gibi daha gelişmiş araçlar gerektirir.