Cyberbezpieczeństwo

Tradycyjne vs. zautomatyzowane łańcuchy ataku

Usman Khan
Placeholder for Usman KhanUsman Khan

Usman Khan , Solution Lead Cybersecurity , Nomios Holandia

Do przeczytania w 7 min.
Placeholder for Traditional vs. machine-led attack chainsTraditional vs. machine-led attack chains

Share

Dawno minęły czasy, kiedy cyberataki były dziełem samotnych hakerów, skrupulatnie wykonujących każdy etap ręcznego łańcucha cyberataków. Dzisiaj cyberzagrożenia ewoluowały w kierunku szybkich, zautomatyzowanych ataków, opartych na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, zdolnych do infiltracji systemów w ciągu kilku sekund. Rozwój zautomatyzowanych narzędzi hakerskich na nowo zdefiniował cyberbezpieczeństwo, tworząc środowisko, w którym zagrożenia sterowane przez maszyny działają szybciej i skuteczniej niż dotychczas.


Aby lepiej zrozumieć tę zmianę, należy porównać strukturę tradycyjnych cyberataków z przebiegiem nowoczesnych ataków opartych na sztucznej inteligencji.

Czym jest tradycyjny łańcuch cyberataków?

Tradycyjny łańcuch cyberataków to model liniowy, który przedstawia kolejne kroki, jakie zazwyczaj podejmuje osoba atakująca, aby włamać się do systemu. Model ten, opracowany przez firmę Lockheed Martin, obejmuje takie etapy, jak rozpoznanie, uzbrojenie, dostarczenie, wykorzystanie, instalacja, dowodzenie i kontrola oraz działania wobec celów.

Każda faza wymaga dużego nakładu pracy ręcznej i wiedzy technicznej, a atakujący często poświęcają sporo czasu na badanie celów i dostosowywanie ładunków. Chociaż model ten jest skuteczny w mapowaniu tradycyjnych zagrożeń, zakłada on, że ataki są przeprowadzane w tempie odpowiadającym możliwościom człowieka.

Czym jest nowy łańcuch ataków sterowanych przez maszyny?

Natomiast łańcuch ataków kierowanych przez maszyny jest napędzany przez automatyzację, sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. To nowoczesne podejście znacznie przyspiesza każdy etap ataku, od skanowania i wybierania celów po wykorzystanie luk i wydawanie poleceń.


Ataki kierowane przez maszyny mogą samodzielnie dostosowywać się do środowiska, opracowywać lub modyfikować ładunki w czasie rzeczywistym oraz przeprowadzać zakrojone na szeroką skalę kampanie przy minimalnym nadzorze ze strony człowieka. Dzięki tym możliwościom łańcuch ataków jest dynamiczny, skalowalny i znacznie trudniejszy do przewidzenia lub powstrzymania przy użyciu tradycyjnych modeli obrony.

Porównanie

Poniższa sekcja zawiera porównanie tradycyjnego łańcucha cyberataków i nowego łańcucha ataków sterowanych maszynowo, podkreślając kluczowe różnice i implikacje dla nowoczesnych zabezpieczeń cybernetycznych.

EtapTraditional cyber kill chainNew machine-led attack chain
RozpoznanieAtakujący ręcznie zbierają informacje o potencjalnych celach, mapując słabe punkty za pomocą danych z otwartych źródeł (OSINT), skanowania sieci lub inżynierii społecznej. Proces ten jest często czasochłonny i wymaga ludzkiej oceny w celu ustalenia priorytetów celów.Zautomatyzowane boty oparte na sztucznej inteligencji skanują sieci i systemy z niespotykaną dotąd prędkością, gromadząc ogromne ilości danych na temat infrastruktury celu. Boty te potrafią identyfikować i priorytetyzować słabe punkty bez udziału człowieka, natychmiast przygotowując się do kolejnych etapów.
ZbrojenieAtakujący tworzą niestandardowe ładunki lub złośliwy kod dostosowany do luk w zabezpieczeniach celu. Często wymaga to dogłębnej znajomości środowiska celu i może wiązać się ze skomplikowanym tworzeniem skryptów.Algorytmy uczenia maszynowego automatycznie wybierają lub modyfikują ładunki na podstawie analizy systemów docelowych w czasie rzeczywistym. Narzędzia takie jak złośliwe oprogramowanie polimorficzne dostosowują się w locie, zmieniając formę w sposób zoptymalizowany dla każdego środowiska, minimalizując ryzyko wykrycia.
DostarczanieDostarczanie odbywa się ręcznie poprzez ukierunkowane kampanie phishingowe, złośliwe załączniki lub wykorzystanie znanych luk w zabezpieczeniach. Zasięg jest często ograniczony do konkretnych celów ze względu na ręczny charakter działań.Zautomatyzowane kampanie spear phishingowe, zestawy exploitów i złośliwe oprogramowanie typu robak są wdrażane na ogromną skalę i mogą dotrzeć jednocześnie do tysięcy odbiorców. Mechanizmy dostarczania oparte na sztucznej inteligencji dostosowują również wiadomości i ładunki, aby uniknąć wykrycia i zoptymalizować wskaźniki skuteczności dostarczania.
WykorzystanieWykorzystanie luki w systemie docelowym wymaga głębokiej wiedzy technicznej, często obejmującej ręczne wykorzystanie zidentyfikowanych słabych punktów. Skuteczność ataku może się różnić w zależności od umiejętności atakującego.Samopowielające się złośliwe oprogramowanie i narzędzia wspomagane sztuczną inteligencją wykorzystują luki w zabezpieczeniach bez udziału człowieka. Mogą one wykorzystywać znane i nieznane luki, wdrażając exploity na dużą skalę i dostosowując się do każdego środowiska docelowego w oparciu o wykryte w czasie rzeczywistym zabezpieczenia.
InstalowanieInstalacja złośliwego oprogramowania często odbywa się ręcznie i wymaga od atakujących wytrwałości, aby uniknąć wykrycia. Atakujący muszą ukryć swój ładunek w systemie i zapewnić jego funkcjonalność po pierwszej instalacji.Złośliwe oprogramowanie oparte na uczeniu maszynowym samodzielnie instaluje się i rozpoczyna samopropagację. Niektóre ładunki modyfikują swój kod, aby ominąć zabezpieczenia lub uzyskać głębszą pozycję. Złośliwe oprogramowanie sterowane maszynowo dostosowuje się również do środowisk sieciowych, aby utrzymać się nawet w obliczu aktywnych zabezpieczeń.
Command and Control (C2)Atakujący ustanawiają kanał dowodzenia i kontroli, często ręcznie konfigurując protokoły komunikacji ze złośliwym oprogramowaniem w zainfekowanym systemie. Konfiguracja C2 jest często statyczna, co ułatwia jej wykrycie.Nowoczesne systemy C2 są zdecentralizowane, adaptacyjne i bardzo odporne. Dzięki technikom takim jak DNS typu fast-flux i szyfrowana komunikacja, złośliwe oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji utrzymuje stabilne kanały C2, umożliwiając atakującym wydawanie poleceń w czasie rzeczywistym do zainfekowanych systemów, nieustannie ucząc się i dostosowując do środków obrony.
Działania dotyczące celówAtakujący ręcznie wykradają dane, modyfikują systemy lub wdrażają oprogramowanie ransomware, często stosując działania dostosowane do każdego systemu. Wymaga to dogłębnej znajomości środowiska docelowego, co sprawia, że jest to czasochłonne.Ataki z wykorzystaniem maszyn wykorzystują automatyzację do wykonywania działań opartych na wcześniej ustalonych celach, takich jak wykradanie danych, szyfrowanie lub ruchy boczne. Te narzędzia oparte na sztucznej inteligencji oceniają możliwości i podejmują działania bez nadzoru człowieka, często szybko skalując operacje w wielu środowiskach przy minimalnym ryzyku wykrycia.

Jak chronić się przed nowoczesnymi łańcuchami ataków

Aby chronić się przed tradycyjnymi i zautomatyzowanymi łańcuchami ataków, firmy muszą przyjąć proaktywne, wielowarstwowe podejście do bezpieczeństwa. Obejmuje to wdrożenie funkcji wykrywania zagrożeń i reagowania na nie w czasie rzeczywistym, wykorzystanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do wykrywania anomalii oraz stosowanie takich rozwiązań jak Zero Trust.

Ciągłe monitorowanie sieci, regularne instalowanie poprawek, szkolenia pracowników w zakresie świadomości zagrożeń oraz automatyczne reagowanie na incydenty odgrywają kluczową rolę w powstrzymywaniu szybkości i wyrafinowania współczesnych ataków. Aby zachować przewagę, należy modernizować systemy obrony, dostosowując je do tempa i siły dzisiejszych zagrożeń.

Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak nowoczesne organizacje skutecznie odpierają zarówno tradycyjne, jak i zautomatyzowane łańcuchy ataków – sprawdź, jak możemy pomóc. W Nomios wspieramy firmy w budowaniu odpornych środowisk bezpieczeństwa opartych na analizie zagrożeń, automatyzacji i najlepszych praktykach branżowych. Skontaktuj się z naszym zespołem, aby dowiedzieć się więcej.

Skontaktuj się z nami

Chcesz dowiedzieć się więcej na ten temat?

Nasi eksperci i opiekunowie handlowi są do Twojej dyspozycji. Zostaw swoje dane, a my wkrótce się z Tobą skontaktujemy.

Zadzwoń teraz
Placeholder for Portrait of french manPortrait of french man
Updates

Więcej aktualizacji