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Forrester:2024年五大網絡安全新威脅

安全 應用安全
Forrester近日發布《2024年網絡安全威脅預測報告》指出,人工智能正重塑網絡安全格局,武器化大語言模型正成為首選攻擊工具,安全團隊在應對武器化人工智能攻擊方面將面臨日益嚴峻的挑戰。

Forrester近日發布《2024年網絡安全威脅預測報告》指出,人工智能正重塑網絡安全格局,武器化大語言模型正成為首選攻擊工具,安全團隊在應對武器化人工智能攻擊方面將面臨日益嚴峻的挑戰。

此外,Forrester還預測2024年網絡安全行業將面臨諸多新興威脅,熱點包括深度偽造、APT組織和網絡犯罪團伙兜售的“勒索軟件即服務”、FraudGPT惡意大模型、物聯網攻擊服務,以及無痕攻擊(無法被網絡安全系統檢測到的定制化惡意軟件攻擊)。

根據CrowdStrike最新發布的《2024年全球威脅報告》顯示,無痕攻擊在所有攻擊事件中的占比從2022年的71%上升到2023年的75%。

數據泄露平均成本高達218萬美元

2024年企業網絡安全態勢空前嚴峻。Forrester最近針對安全和風險管理專業人士的調查發現,近八成(78%)的受訪者表示其組織的敏感數據在過去12個月中至少被泄露或入侵過一次。報告指出:“一次成功的網絡攻擊會成為未來攻擊的信號彈。” 對比2022年和2023年的安全調查數據,過去12個月內經歷過6到10次攻擊的受訪者比例增加了13%。

48%的受訪者曾遭遇過損失超過100萬美元的網絡攻擊或數據泄露事件。其中大多數數據泄露事件的修復成本在200萬至500萬美元之間(27%),還有3%的事件的修復成本超過1000萬美元。

數據泄露的平均預估成本為218萬美元。接受采訪的每3位安全和風險管理專業人士中就有1位遭受過總損失額在200萬至1000萬美元以上的數據泄露事件。——Forrester

Forrester評選的2024年五大安全威脅

利用虛假信息操縱輿論、日益增長的深度造假風險、生成式人工智能數據泄露、人工智能軟件供應鏈漏洞以及太空安全是Forrester今年警告的五大安全威脅。下面將逐一進行概述。

1.大選年的敘事(輿論)操控攻擊

輿論操控攻擊通過操縱信息、破壞其可信度來抹黑或扭曲敘事的真實含義。Forrester的報告寫道:“新技術使傳播復雜的虛假信息和錯誤信息變得更加輕松快捷。2024年將有64個國家舉行選舉,因此旨在塑造輿論和影響行為的敘事操控攻擊將尤為盛行。”

Forrester指出,俄羅斯國家攻擊者就曾利用輿論操控攻擊試圖在美國和墨西哥邊境爭論問題上挑動政治分歧。美國情報界最近發布的《2024年年度威脅評估》詳細解釋了國家攻擊者如何利用輿論操控攻擊和其他技術擾亂外交政策和選舉。

2.深度偽造引發身份安全危機

深度造假是快速增長的威脅之一,其背后的推動力包括易于獲取的廉價計算能力、生成式人工智能算法(包括生成對抗網絡(GAN)和自動編碼器)以及用于轉換人物圖像(例如換臉)的移動應用程序激增。其目標是創建具有高度音視頻可信度的逼真人物形象。深度偽造通常用于創建用于欺詐、實施勒索軟件攻擊、竊取數據和知識產權(IP)的合成身份。

Forrester指出,一些深度偽造案例被用于操縱股價、損害企業聲譽和品牌、降低員工和客戶體驗以及放大錯誤信息。識別和阻止深度偽造威脅需要能夠檢測音頻和圖像篡改的算法。

Forrester建議IT和安全團隊研究如何使用身份驗證器應用程序來控制媒體源,并通過額外的驗證和保護層封裝面部和語音生物識別技術,包括行為生物識別、設備ID指紋識別/信譽、機器人管理和檢測、數字技術欺詐管理和無密碼身份驗證。  

3.生成式人工智能數據泄露

對于許多CISO來說,防御生成式人工智能泄露敏感數據的重點是提示工程、提示注入和重復提示攻擊。隨著越來越多的企業引入基于生成人工智能的應用程序,數據泄露風險正不斷累積。鑒于微軟Copilot、Salesforce Einstein GPT、Anthropic的Claude或Perplexity等大語言模型工具帶來的生產力提升,CISO并不愿意完全禁止使用這些工具。

Forrester指出,目前已經涌現出一些用于內容分析和過濾的新技術,包括PrivateAI、Prompt Security、ProtectAI和數據泄露防護(DLP)供應商,這些供應商正試圖重新定位或轉向提供此領域的安全控制。此外,思科、CradlePoint的Ericom生成人工智能數據泄露防護、Menlo Security、Nightfall A.I、Wiz和Zscaler是市場上提供此類安全方案的代表性廠商。

其中,CradlePoint的獨特之處在于它依賴于無客戶端方法,該方法在Ericom云平臺內的虛擬瀏覽器中執行用戶與生成人工智能網站的交互。CradlePoint表示,這種方法能夠在其云平臺中部署數據丟失防護和訪問策略控制。通過將所有流量路由到專有云平臺,可以防止將個人身份信息(PII)或其他敏感數據提交到ChatGPT等生成式人工智能網站。

4.人工智能軟件供應鏈攻擊

在人工智能軟件供應鏈的源代碼中嵌入惡意可執行程序是一種特別難以防范的威脅。攻擊軟件供應鏈并制造混亂是勒索軟件攻擊者偏愛的策略。國家黑客攻擊者、網絡犯罪集團和高級持續威脅(APT)組織也經常攻擊軟件供應鏈,因為它們從來都是軟件公司或企業防御最薄弱的環節。

值得注意的是,在短短一年內,91%的企業成為軟件供應鏈事件的受害者,這凸顯了對持續集成/持續部署(CI/CD)管道采取更好保護措施的必要性。

GitHub和Hugging Face是最受歡迎的開源模型和框架之一。在人工智能軟件供應鏈入侵嘗試中,攻擊者還會尋找利用供應鏈和框架的機會。Forrester援引了OpenAI的ChatGPT被泄露的事件,該事件是由于惡意行為者利用了Redis開源庫中的漏洞造成的。大語言模型只是高度復雜的AI生態系統的一小部分。

5.太空成為安全戰略高點

間諜衛星和先進技術是各國攻擊武器庫的核心組成部分。美國外交關系委員會發現,2022年78%的國家網絡攻擊的目的是間諜活動,到2023年這一比例上升到82%。

衛星正成為越來越需要保護的關鍵威脅面。2023年4月,網絡空間日光委員會敦促白宮將太空設施納入關鍵基礎設施范疇,此前俄羅斯在入侵烏克蘭期間攻擊了Viasat的衛星網絡。2023年晚些時候,德國研究人員披露了衛星技術中發現的巨大漏洞。鑒于不斷變化的地緣政治格局,衛星供應鏈正受到更嚴格的審查。

構建更具網絡彈性的衛星離不開強大的安全網絡為衛星供應鏈(包括地面和航天器)提供保護。截至2022年底,共有6718顆活躍衛星環繞地球運行,預計到2030年還將發射5.8萬顆衛星。美國國防情報局在其2022年《太空安全挑戰》報告中寫道:“太空正變得越來越軍事化。一些國家已經開發、測試和部署了各種衛星和反太空武器。中國和俄羅斯正在開發新的太空系統以提高其軍事能力并減少對美國太空系統的依賴。”

責任編輯:華軒 來源: GoUpSec
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