בינה מלאכותית מאיצה יצירת ניצול

הבינה המלאכותית מאיצה את יצירת קוד ניצול: מתיקון לניצול בשעות

נוף הסייבר משתנה במהירות, כאשר בינה מלאכותית (AI) ממלאת תפקיד משמעותי יותר ויותר. מודלים גנרטיביים של בינה מלאכותית מסוגלים כעת ליצור קוד ניצול במהירויות מדהימות, ומצמצמים באופן דרסטי את חלון ההזדמנויות עבור מגינים להגיב לפגיעויות. שינוי זה, המונע על ידי היכולת של הבינה המלאכותית לנתח ולהבין קוד מורכב, מציב אתגרים חדשים לארגונים השואפים להגן על המערכות שלהם.

מהירות הניצול: עניין של שעות

ציר הזמן המסורתי מחשיפת פגיעות ליצירת הוכחת היתכנות (PoC) לניצול קוצר משמעותית הודות ליכולות של בינה מלאכותית גנרטיבית. מה שפעם לקח ימים או שבועות ניתן כעת להשיג תוך שעות ספורות.

מתיו קילי, מומחה אבטחה ב-ProDefense, הדגים מהירות זו באמצעות AI לפיתוח ניצול לפגיעות קריטית בספריית ה-SSH של Erlang אחר הצהריים אחד בלבד. מודל ה-AI, תוך מינוף קוד מתיקון שפורסם, זיהה את חורי האבטחה והגה ניצול. דוגמה זו מדגישה כיצד AI יכולה להאיץ את תהליך הניצול, ולהציג אתגר עצום לאנשי מקצוע בתחום הסייבר.

הניסוי של קילי קיבל השראה מפוסט של Horizon3.ai, שדן בקלות פיתוח קוד ניצול עבור באג בספריית SSH. הוא החליט לבדוק אם מודלים של AI, במיוחד GPT-4 של OpenAI ו-Claude Sonnet 3.7 של Anthropic, יכולים להפוך את תהליך יצירת הניצול לאוטומטי.

ממצאיו היו מטלטלים. לדברי קילי, GPT-4 לא רק הבין את תיאור הפגיעויות והחשיפות הנפוצות (CVE), אלא גם זיהה את הקומיט שהציג את התיקון, השווה אותו לקוד הישן יותר, איתר את הפגיעות ואף כתב PoC. כאשר הקוד הראשוני נכשל, מודל ה-AI ניפה ותיקן אותו, והציג את יכולתו ללמוד ולהסתגל.

תפקידה הגדל של הבינה המלאכותית במחקר פגיעויות

הבינה המלאכותית הוכיחה את ערכה הן בזיהוי פגיעויות והן בפיתוח ניצולים. הפרויקט OSS-Fuzz של גוגל משתמש במודלים גדולים של שפה (LLM) כדי לגלות חורי אבטחה, בעוד חוקרים באוניברסיטת אילינוי אורבנה-שמפיין הדגימו את יכולתו של GPT-4 לנצל פגיעויות על ידי ניתוח CVEs.

המהירות שבה AI יכולה כעת ליצור ניצולים מדגישה את הצורך הדחוף של מגינים להסתגל למציאות החדשה הזו. האוטומציה של צינור ייצור התקיפות משאירה למגינים זמן מינימלי להגיב וליישם אמצעי אבטחה נחוצים.

פירוק תהליך יצירת הניצול עם AI

הניסוי של קילי כלל הנחיית GPT-4 ליצור סקריפט Python שהשווה את קטעי הקוד הפגיעים והמתוקנים בשרת Erlang/OPT SSH. תהליך זה, המכונה “diffing”, אפשר ל-AI לזהות את השינויים הספציפיים שבוצעו כדי לטפל בפגיעות.

קילי הדגיש שהבדלי הקוד היו חיוניים ל-GPT-4 כדי ליצור PoC עובד. בלעדיהם, מודל ה-AI התקשה לפתח ניצול יעיל. בתחילה, GPT-4 ניסה לכתוב fuzzer כדי לחקור את שרת ה-SSH, והדגים את יכולתו לחקור וקטורי תקיפה שונים.

אמנם fuzzing אולי לא חשף את הפגיעות הספציפית, GPT-4 סיפק בהצלחה את אבני הבניין הדרושות ליצירת סביבת מעבדה, כולל Dockerfiles, הגדרת שרת Erlang SSH בגרסה הפגיעה ופקודות fuzzing. יכולת זו מפחיתה משמעותית את עקומת הלמידה עבור תוקפים, ומאפשרת להם להבין ולנצל פגיעויות במהירות.

חמוש בהבדלי הקוד, מודל ה-AI הפיק רשימה של שינויים, וגרם לקילי לשאול על הגורם לפגיעות.

מודל ה-AI הסביר במדויק את ההיגיון מאחורי הפגיעות, ופירט את השינוי בלוגיקה שהכניס הגנה מפני הודעות לא מאומתות. רמת הבנה זו מדגישה את יכולתה של AI לא רק לזהות פגיעויות אלא גם להבין את הסיבות הבסיסיות להן.

לאחר הסבר זה, מודל ה-AI הציע ליצור לקוח PoC מלא, הדגמה בסגנון Metasploit או שרת SSH מתוקן למעקב, והציג את הרבגוניות והיישומים הפוטנציאליים שלו במחקר פגיעויות.

התגברות על אתגרים: ניפוי באגים ושיפור

למרות היכולות המרשימות שלו, קוד ה-PoC הראשוני של GPT-4 לא פעל כהלכה, תופעה שכיחה בקוד שנוצר על ידי AI החורג מקטעים פשוטים.

כדי לטפל בבעיה זו, קילי פנה לכלי AI אחר, Cursor עם Claude Sonnet 3.7 של Anthropic, והטיל עליו לתקן את ה-PoC הלא עובד. להפתעתו, מודל ה-AI תיקן בהצלחה את הקוד, והדגים את הפוטנציאל של AI לחדד ולשפר את התפוקות שלו.

קילי שיקף את ניסיונו, וציין שהוא הפך את הסקרנות הראשונית שלו לחקירה מעמיקה של האופן שבו AI מחולל מהפכה במחקר פגיעויות. הוא הדגיש שמה שפעם דרש ידע מיוחד של Erlang וניפוי באגים ידני נרחב יכול כעת להתבצע אחר הצהריים אחד עם הנחיות נכונות.

ההשלכות על התפשטות איומים

קילי הדגיש עלייה משמעותית במהירות שבה מופצים איומים, המונעים על ידי יכולתו של AI להאיץ את תהליך הניצול.

פגיעויות לא רק מתפרסמות בתדירות גבוהה יותר, אלא גם מנוצלות הרבה יותר מהר, לעתים תוך שעות ספורות מרגע שהן מתפרסמות. ציר זמן ניצול מואץ זה משאיר למגינים פחות זמן להגיב וליישם אמצעי אבטחה נחוצים.

שינוי זה מאופיין גם בתיאום מוגבר בין שחקני איום, כאשר אותן פגיעויות משמשות על פני פלטפורמות, אזורים ותעשיות שונות בזמן קצר מאוד.

לדברי קילי, רמת הסינכרון בין שחקני איום נהגה להימשך שבועות, אך כעת יכולה להתרחש ביום אחד. נתונים מצביעים על עלייה משמעותית במספר ה-CVEs שפורסמו, המשקפים את המורכבות והמהירות הגוברת של נוף האיומים. עבור מגינים, זה מתורגם לחלונות תגובה קצרים יותר ולצורך גדול יותר באוטומציה, חוסן ומוכנות מתמדת.

הגנה מפני איומים מואצים על ידי בינה מלאכותית

כשנשאל על ההשלכות עבור ארגונים המבקשים להגן על התשתית שלהם, קילי הדגיש שהעיקרון המרכזי נשאר זהה: יש לתקן פגיעויות קריטיות במהירות ובבטחה. זה דורש גישת DevOps מודרנית שנותנת עדיפות לאבטחה.

השינוי העיקרי שהוכנס על ידי AI הוא המהירות שבה תוקפים יכולים לעבור מחשיפת פגיעות לניצול עובד. ציר הזמן של התגובה מצטמצם, ומחייב ארגונים להתייחס לכל שחרור CVE כאיום מיידי פוטנציאלי. ארגונים אינם יכולים עוד להרשות לעצמם לחכות ימים או שבועות כדי להגיב; הם חייבים להיות מוכנים להגיב ברגע שהפרטים מתפרסמים.

הסתגלות לנוף הסייבר החדש

כדי להתגונן ביעילות מפני איומים מואצים על ידי AI, ארגונים חייבים לאמץ עמדת אבטחה יזומה ומסתגלת. זה כולל:

• מתן עדיפות לניהול פגיעויות: הטמעת תוכנית ניהול פגיעויות חזקה הכוללת סריקה קבועה, תעדוף ותיקון של פגיעויות.
• אוטומציה של תהליכי אבטחה: מינוף אוטומציה לייעול תהליכי אבטחה, כגון סריקת פגיעויות, תגובה לאירועים וניתוח מודיעין איומים.
• השקעה במודיעין איומים: הישאר מעודכן לגבי האיומים והפגיעויות האחרונות על ידי השקעה בהזנות מודיעין איומים והשתתפות בקהילות שיתוף מידע.
• שיפור הדרכת מודעות לאבטחה: חנך עובדים לגבי הסיכונים של דיוג, תוכנות זדוניות ואיומי סייבר אחרים.
• יישום ארכיטקטורת אפס אמון: אמץ מודל אבטחה של אפס אמון המניח שאף משתמש או מכשיר אינם מהימנים כברירת מחדל.
• מינוף AI להגנה: חקור את השימוש בכלי אבטחה המופעלים על ידי AI כדי לזהות ולהגיב לאיומים בזמן אמת.
• מעקב ושיפור מתמידים: עקוב ברציפות אחר בקרות ותהליכי אבטחה, ובצע התאמות לפי הצורך כדי להקדים את האיומים המתפתחים.
• תכנון תגובה לאירועים: פתח ובדוק באופן קבוע תוכניות תגובה לאירועים כדי להבטיח תגובה מהירה ויעילה לאירועי אבטחה.
• שיתוף פעולה ושיתוף מידע: טפח שיתוף פעולה ושיתוף מידע עם ארגונים וקבוצות תעשייה אחרות כדי לשפר את האבטחה הקולקטיבית.
• ציד איומים יזום: בצע ציד איומים יזום כדי לזהות ולצמצם איומים פוטנציאליים לפני שהם יכולים לגרום לנזק.
• אימוץ DevSecOps: שלב אבטחה במחזור חיי פיתוח התוכנה כדי לזהות ולטפל בפגיעויות בשלב מוקדם.
• ביקורות אבטחה ובדיקות חדירה קבועות: בצע ביקורות אבטחה ובדיקות חדירה קבועות כדי לזהות חולשות במערכות וביישומים.

עתיד הסייבר בעידן הבינה המלאכותית

עליית הבינה המלאכותית בתחום הסייבר מציגה הזדמנויות ואתגרים כאחד. בעוד שניתן להשתמש ב-AI כדי להאיץ התקפות, ניתן להשתמש בו גם כדי לשפר את ההגנות. ארגונים המאמצים AI ומתאימים את אסטרטגיות האבטחה שלהם יהיו בעמדה הטובה ביותר להגן על עצמם מפני נוף האיומים המתפתח.

ככל ש-AI ממשיכה להתפתח, חיוני שאנשי מקצוע בתחום הסייבר יישארו מעודכנים לגבי ההתפתחויות האחרונות ויתאימו את הכישורים והאסטרטגיות שלהם בהתאם. עתיד הסייבר יוגדר על ידי הקרב המתמשך בין תוקפים המופעלים על ידי AI ומגינים המופעלים על ידי AI.