هوش مصنوعی: تسریع ایجاد اکسپلویت‌ها

هوش مصنوعی تسریع‌کننده ایجاد اکسپلویت: از وصله تا اکسپلویت در عرض چند ساعت

چشم‌انداز امنیت سایبری به سرعت در حال تحول است و هوش مصنوعی (AI) نقش فزاینده‌ای در این زمینه ایفا می‌کند. مدل‌های هوش مصنوعی مولد اکنون قادر به ساخت کد اکسپلویت با سرعت قابل توجهی هستند و به طور چشمگیری پنجره فرصت برای مدافعان برای پاسخ به آسیب‌پذیری‌ها را کاهش می‌دهند. این تغییر، ناشی از توانایی هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل و درک کد پیچیده است، چالش‌های جدیدی را برای سازمان‌هایی که در تلاش برای محافظت از سیستم‌های خود هستند، ایجاد می‌کند.

سرعت بهره‌برداری: مسئله‌ای در عرض چند ساعت

جدول زمانی سنتی از افشای آسیب‌پذیری تا ایجاد یک اکسپلویت اثبات مفهوم (PoC) به لطف قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد به طور قابل توجهی فشرده شده است. چیزی که زمانی روزها یا هفته‌ها طول می‌کشید، اکنون می‌تواند در عرض چند ساعت انجام شود.

متیو کیلی، یک متخصص امنیتی در ProDefense، این سرعت را با استفاده از هوش مصنوعی برای توسعه یک اکسپلویت برای یک آسیب‌پذیری حیاتی در کتابخانه SSH ارلنگ تنها در یک بعد از ظهر نشان داد. مدل هوش مصنوعی با استفاده از کد یک پچ منتشر شده، حفره‌های امنیتی را شناسایی و یک اکسپلویت طراحی کرد. این مثال نشان می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند روند بهره‌برداری را تسریع کند و چالشی بزرگ برای متخصصان امنیت سایبری ایجاد کند.

تجربه کیلی از پستی از Horizon3.ai الهام گرفته شد که در مورد سهولت توسعه کد اکسپلویت برای باگ کتابخانه SSH بحث می‌کرد. او تصمیم گرفت آزمایش کند که آیا مدل‌های هوش مصنوعی، به طور خاص GPT-4 OpenAI و Claude Sonnet 3.7 Anthropic، می‌توانند روند ایجاد اکسپلویت را خودکار کنند یا خیر.

یافته‌های او تکان دهنده بود. به گفته کیلی، GPT-4 نه تنها توضیحات آسیب‌پذیری‌های و مواجهه‌های مشترک (CVE) را درک کرد، بلکه تعهدی را که این رفع را معرفی کرده بود شناسایی کرد، آن را با کد قدیمی‌تر مقایسه کرد، آسیب‌پذیری را پیدا کرد و حتی یک PoC نوشت. هنگامی که کد اولیه با شکست مواجه شد، مدل هوش مصنوعی آن را اشکال‌زدایی و تصحیح کرد و توانایی خود را در یادگیری و سازگاری نشان داد.

نقش رو به رشد هوش مصنوعی در تحقیقات آسیب‌پذیری

هوش مصنوعی ارزش خود را هم در شناسایی آسیب‌پذیری‌ها و هم در توسعه اکسپلویت‌ها ثابت کرده است. پروژه OSS-Fuzz گوگل از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای کشف حفره‌های امنیتی استفاده می‌کند، در حالی که محققان دانشگاه ایلینوی در Urbana-Champaign توانایی GPT-4 را در بهره‌برداری از آسیب‌پذیری‌ها با تجزیه و تحلیل CVEها نشان داده‌اند.

سرعتی که هوش مصنوعی اکنون می‌تواند اکسپلویت ایجاد کند، نیاز فوری مدافعان را برای سازگاری با این واقعیت جدید برجسته می‌کند. خودکارسازی خط تولید حمله، کمترین زمان را برای واکنش و اجرای اقدامات امنیتی لازم برای مدافعان باقی می‌گذارد.

تشریح فرآیند ایجاد اکسپلویت با هوش مصنوعی

تجربه کیلی شامل دستور دادن به GPT-4 برای تولید یک اسکریپت پایتون بود که بخش‌های کد آسیب‌پذیر و وصله‌شده را در سرور SSH Erlang/OPT مقایسه می‌کرد. این فرآیند، که به عنوان ‘diffing’ شناخته می‌شود، به هوش مصنوعی اجازه داد تا تغییرات خاصی را که برای رفع آسیب‌پذیری ایجاد شده است، شناسایی کند.

کیلی تأکید کرد که کد diffها برای GPT-4 برای ایجاد یک PoC کاربردی بسیار مهم هستند. بدون آنها، مدل هوش مصنوعی برای توسعه یک اکسپلویت موثر تلاش می‌کرد. در ابتدا، GPT-4 سعی کرد یک فازر بنویسد تا سرور SSH را آزمایش کند و توانایی خود را در کاوش در بردارهای حمله مختلف نشان دهد.

در حالی که فازینگ ممکن است آسیب‌پذیری خاص را کشف نکرده باشد، GPT-4 با موفقیت بلوک‌های سازنده لازم برای ایجاد یک محیط آزمایشگاهی، از جمله Dockerfileها، راه‌اندازی سرور SSH Erlang در نسخه آسیب‌پذیر و دستورات فازینگ را ارائه کرد. این قابلیت به طور قابل توجهی منحنی یادگیری را برای مهاجمان کاهش می‌دهد و آنها را قادر می‌سازد تا به سرعت آسیب‌پذیری‌ها را درک و بهره‌برداری کنند.

مدل هوش مصنوعی که به کد diffها مجهز شده بود، لیستی از تغییرات را ارائه کرد و کیلی را بر آن داشت تا در مورد علت آسیب‌پذیری سؤال کند.

مدل هوش مصنوعی به طور دقیق منطق پشت آسیب‌پذیری را توضیح داد و تغییر در منطقی را که محافظت در برابر پیام‌های غیرمجاز را معرفی کرد، تشریح کرد. این سطح از درک، توانایی هوش مصنوعی را نه تنها در شناسایی آسیب‌پذیری‌ها، بلکه در درک علل اصلی آنها برجسته می‌کند.

پس از این توضیح، مدل هوش مصنوعی پیشنهاد کرد که یک کلاینت PoC کامل، یک نسخه نمایشی به سبک Metasploit یا یک سرور SSH وصله‌شده برای ردیابی تولید کند، که تطبیق‌پذیری و کاربردهای بالقوه آن را در تحقیقات آسیب‌پذیری نشان می‌دهد.

غلبه بر چالش‌ها: اشکال‌زدایی و پالایش

علیرغم قابلیت‌های چشمگیرش، کد PoC اولیه GPT-4 به درستی کار نمی‌کرد، که یک اتفاق معمول برای کد تولید شده توسط هوش مصنوعی است که فراتر از قطعه‌های ساده است.

برای رفع این مشکل، کیلی به ابزار هوش مصنوعی دیگری به نام Cursor با Claude Sonnet 3.7 Anthropic روی آورد و وظیفه رفع PoC غیرکاربردی را به آن سپرد. با تعجب او، مدل هوش مصنوعی با موفقیت کد را تصحیح کرد، که نشان دهنده پتانسیل هوش مصنوعی برای پالایش و بهبود خروجی‌های خود است.

کیلی در مورد تجربه خود تأمل کرد و خاطرنشان کرد که کنجکاوی اولیه او را به یک کاوش عمیق در مورد چگونگی ایجاد انقلاب در تحقیقات آسیب‌پذیری تبدیل کرده است. او تأکید کرد که چیزی که زمانی نیاز به دانش تخصصی ارلنگ و اشکال‌زدایی دستی گسترده داشت، اکنون می‌تواند در یک بعد از ظهر با اعلان‌های مناسب انجام شود.

پیامدهای انتشار تهدید

کیلی افزایش قابل توجهی در سرعت انتشار تهدیدها را برجسته کرد که ناشی از توانایی هوش مصنوعی در تسریع روند بهره‌برداری است.

آسیب‌پذیری‌ها نه تنها بیشتر منتشر می‌شوند، بلکه بسیار سریعتر نیز مورد بهره‌برداری قرار می‌گیرند، گاهی اوقات در عرض چند ساعت پس از عمومی شدن. این جدول زمانی تسریع شده بهره‌برداری، زمان کمتری برای مدافعان برای واکنش و اجرای اقدامات امنیتی لازم باقی می‌گذارد.

این تغییر همچنین با افزایش هماهنگی بین عوامل تهدید مشخص می‌شود، به طوری که از آسیب‌پذیری‌های مشابه در پلتفرم‌ها، مناطق و صنایع مختلف در مدت زمان بسیار کوتاهی استفاده می‌شود.

به گفته کیلی، سطح هماهنگی بین عوامل تهدید که قبلاً هفته‌ها طول می‌کشید، اکنون می‌تواند در یک روز اتفاق بیفتد. داده‌ها نشان دهنده افزایش قابل توجهی در CVEهای منتشر شده است که نشان دهنده پیچیدگی و سرعت رو به رشد چشم‌انداز تهدید است. برای مدافعان، این به معنای پنجره‌های پاسخ کوتاه‌تر و نیاز بیشتر به اتوماسیون، انعطاف‌پذیری و آمادگی دائمی است.

دفاع در برابر تهدیدهای تسریع شده توسط هوش مصنوعی

هنگامی که در مورد پیامدهای شرکت‌هایی که به دنبال دفاع از زیرساخت خود هستند سوال شد، کیلی تأکید کرد که اصل اساسی همان است: آسیب‌پذیری‌های حیاتی باید به سرعت و با خیال راحت وصله شوند. این امر مستلزم یک رویکرد مدرن DevOps است که امنیت را در اولویت قرار می‌دهد.

تغییر اساسی که توسط هوش مصنوعی معرفی شده است، سرعتی است که مهاجمان می‌توانند از افشای آسیب‌پذیری به یک اکسپلویت کارآمد تغییر کنند. جدول زمانی پاسخ در حال کوچک شدن است و از شرکت‌ها می‌خواهد که هر نسخه CVE را به عنوان یک تهدید فوری بالقوه در نظر بگیرند. سازمان‌ها دیگر نمی‌توانند روزها یا هفته‌ها برای واکنش منتظر بمانند. آنها باید آماده باشند تا لحظه‌ای که جزئیات عمومی می‌شود، واکنش نشان دهند.

انطباق با چشم انداز جدید امنیت سایبری

برای دفاع موثر در برابر تهدیدهای تسریع شده توسط هوش مصنوعی، سازمان‌ها باید یک موضع امنیتی فعال و انطباقی اتخاذ کنند. این شامل:

• اولویت بندی مدیریت آسیب پذیری: یک برنامه مدیریت آسیب پذیری قوی را اجرا کنید که شامل اسکن منظم، اولویت بندی و وصله آسیب پذیری ها باشد.
• خودکارسازی فرآیندهای امنیتی: از اتوماسیون برای ساده سازی فرآیندهای امنیتی، مانند اسکن آسیب پذیری، پاسخ به حوادث و تجزیه و تحلیل اطلاعات تهدید، استفاده کنید.
• سرمایه گذاری در اطلاعات تهدید: با سرمایه گذاری در فیدهای اطلاعات تهدید و شرکت در جوامع تبادل اطلاعات، از آخرین تهدیدها و آسیب پذیری ها مطلع باشید.
• ارتقای آموزش آگاهی امنیتی: کارمندان را در مورد خطرات فیشینگ، بدافزار و سایر تهدیدات سایبری آموزش دهید.
• اجرای معماری اعتماد صفر: یک مدل امنیتی اعتماد صفر را اتخاذ کنید که هیچ کاربر یا دستگاهی را به طور پیش فرض مورد اعتماد نمی داند.
• استفاده از هوش مصنوعی برای دفاع: استفاده از ابزارهای امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی را برای شناسایی و واکنش به تهدیدها در زمان واقعی بررسی کنید.
• نظارت و بهبود مستمر: به طور مداوم کنترل ها و فرآیندهای امنیتی را نظارت کنید و در صورت نیاز تنظیماتی را انجام دهید تا از تهدیدهای در حال تحول جلوتر بمانید.
• برنامه ریزی پاسخ به حوادث: برنامه های پاسخ به حوادث را توسعه داده و به طور منظم آزمایش کنید تا از پاسخ سریع و موثر به حوادث امنیتی اطمینان حاصل کنید.
• همکاری و تبادل اطلاعات: همکاری و تبادل اطلاعات را با سایر سازمان ها و گروه های صنعتی برای بهبود امنیت جمعی تقویت کنید.
• شکار تهدید فعال: برای شناسایی و کاهش تهدیدات بالقوه قبل از اینکه بتوانند آسیب وارد کنند، به شکار تهدید فعال بپردازید.
• اتخاذ DevSecOps: امنیت را در چرخه توسعه نرم افزار ادغام کنید تا آسیب پذیری ها را در مراحل اولیه شناسایی و برطرف کنید.
• ممیزی های امنیتی و تست نفوذ منظم: ممیزی های امنیتی و تست نفوذ منظم را برای شناسایی نقاط ضعف در سیستم ها و برنامه ها انجام دهید.

آینده امنیت سایبری در عصر هوش مصنوعی

ظهور هوش مصنوعی در امنیت سایبری هم فرصت ها و هم چالش هایی را ارائه می دهد. در حالی که از هوش مصنوعی می توان برای تسریع حملات استفاده کرد، می توان از آن برای تقویت دفاع نیز استفاده کرد. سازمان هایی که هوش مصنوعی را می پذیرند و استراتژی های امنیتی خود را تطبیق می دهند، بهترین موقعیت را برای محافظت از خود در برابر چشم انداز تهدید در حال تحول خواهند داشت.

همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهد، برای متخصصان امنیت سایبری بسیار مهم است که از آخرین تحولات مطلع باشند و مهارت ها و استراتژی های خود را بر این اساس تطبیق دهند. آینده امنیت سایبری با نبرد مداوم بین مهاجمان مبتنی بر هوش مصنوعی و مدافعان مبتنی بر هوش مصنوعی تعریف خواهد شد.