AI मुळे हल्ल्यांची निर्मिती जलद

तंत्रज्ञानाच्या युगात सायबर सुरक्षा क्षेत्रात आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) ची भूमिका महत्त्वपूर्ण ठरत आहे. जनरेटिव्ह AI मॉडेल हल्ल्यांसाठी लागणारे कोड (exploit code) तयार करण्याची क्षमता दर्शवतात, ज्यामुळे सुरक्षा यंत्रणांना प्रतिसाद देण्यासाठी मिळणारा वेळ कमी होतो. AI च्या मदतीने गुंतागुंतीच्या कोडचे विश्लेषण आणि आकलन करणे शक्य झाल्यामुळे, आपल्या सिस्टीम सुरक्षित ठेवण्यासाठी प्रयत्न करणाऱ्या संस्थांसमोर नवीन आव्हानं उभी राहिली आहेत.

हल्ल्याची गती: काही तासांचा खेळ

vulnerabilit उघडकीस आल्यानंतर हल्ल्याचा PoC (proof-of-concept) तयार करण्यासाठी लागणारा वेळ जनरेटिव्हAI मुळे खूप कमी झाला आहे. पूर्वी जे काम दिवस किंवा आठवडे घ्यायचे, ते आता काही तासांत होऊ शकते.

प्रो डिफेन्स (ProDefense) मधील सुरक्षा तज्ञ मॅथ्यू किली (Matthew Keely) यांनी हे सिद्ध केले. त्यांनी एर्लंगच्या SSH लायब्ररीमधील एका गंभीर vulnerabilit साठी AI वापरून काही तासांत exploit तयार केले. AI मॉडेलने प्रकाशित झालेल्या patch मधील कोडचा वापर करून सुरक्षा त्रुटी शोधल्या आणि exploit तयार केले. AI मुळे हल्ल्याची प्रक्रिया जलद होते, हे या उदाहरणावरून स्पष्ट होते.

किली यांचा प्रयोग Horizon3.ai च्या पोस्टने प्रेरित होता, ज्यामध्ये SSH लायब्ररीमधील बगसाठी exploit कोड विकसित करण्याच्या सुलभतेबद्दल चर्चा केली होती. त्यांनी OpenAI चे GPT-4 आणि Anthropic चे Claude Sonnet 3.7 ही AI मॉडेल exploit निर्मितीची प्रक्रिया स्वयंचलित करू शकतात का, हे तपासण्याचा निर्णय घेतला.

त्यांचे निष्कर्ष धक्कादायक होते. किली यांच्या मते, GPT-4 ने केवळ CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) चे वर्णन समजून घेतले नाही, तर तो कमिट (commit) देखील ओळखला ज्याने तो बग फिक्स केला होता. तसेच जुन्या कोडशी तुलना करून vulnerabilit शोधून काढली आणि PoC देखील तयार केले. जेव्हा सुरुवातीचा कोड अयशस्वी झाला, तेव्हा AI मॉडेलने तो डीबग (debug) करून दुरुस्त केला, ज्यामुळे त्याची शिकण्याची आणि जुळवून घेण्याची क्षमता दिसून येते.

Vulnerability रिसर्चमध्ये AI ची वाढती भूमिका

AI ने vulnerabilit शोधण्यात आणि exploit विकसित करण्यात स्वतःची क्षमता सिद्ध केली आहे. गुगलचा OSS-Fuzz प्रकल्प सुरक्षा त्रुटी शोधण्यासाठी मोठ्या भाषिक मॉडेलचा (LLMs) वापर करतो, तर इलिनॉय विद्यापीठातील Urbana-Champaign मधील संशोधकांनी CVE चे विश्लेषण करून vulnerabilit चा फायदा घेण्यासाठी GPT-4 ची क्षमता दर्शविली आहे.

AI ज्या वेगाने exploit तयार करू शकते, ते पाहता सुरक्षा रक्षकांनी या नवीन वास्तवाशी जुळवून घेणे अत्यंत आवश्यक आहे. हल्ल्याच्या निर्मितीच्या प्रक्रियेचे ऑटोमेशन (automation) झाल्यानं संरक्षकांना प्रतिक्रिया देण्यासाठी आणि आवश्यक सुरक्षा उपाय लागू करण्यासाठी खूपच कमी वेळ मिळतो.

AI द्वारे Exploit निर्मिती प्रक्रियेचे विश्लेषण

किलीयांच्या प्रयोगात GPT-4 ला एर्लंग/ओपीटी SSH सर्व्हरमधील (Erlang/OPT SSH server) असुरक्षित आणि patch केलेल्या कोड विभागांची तुलना करण्यासाठी पायथन स्क्रिप्ट (Python script) तयार करण्यास सांगितले. या प्रक्रियेला “डिफिंग” (diffing) म्हणतात. यामुळे AI ला vulnerabilit दूर करण्यासाठी केलेले विशिष्ट बदल ओळखण्यास मदत झाली.

किली यांनी यावर जोर दिला की GPT-4 ला कार्यरत PoC तयार करण्यासाठी कोड डिफ्स (code diffs) महत्त्वपूर्ण ठरले. त्याशिवाय, AI मॉडेलला प्रभावी exploit विकसित करण्यासाठी संघर्ष करावा लागला. सुरुवातीला, GPT-4 ने SSH सर्व्हरची तपासणी करण्यासाठी फझर (fuzzer) लिहिण्याचा प्रयत्न केला, ज्यामुळे विविध हल्ल्यांचे मार्ग शोधण्याची क्षमता दिसून येते.

फझिंगमुळे विशिष्ट vulnerabilit उघड झाली नसती, तरीही GPT-4 ने Dockerfiles, असुरक्षित आवृत्तीवरील एर्लंग SSH सर्व्हर सेटअप (Erlang SSH server setup) आणि फझिंग कमांड्स (fuzzing commands) यांसारख्या लॅब (lab) वातावरणाची निर्मिती करण्यासाठी आवश्यक असलेले बिल्डिंग ब्लॉक्स (building blocks) यशस्वीरित्या प्रदान केले. या क्षमतेमुळे हल्लेखोरांसाठी शिकण्याचा वक्र मोठ्या प्रमाणात कमी होतो, ज्यामुळे त्यांना vulnerabilit लवकर समजून घेता येतात आणि त्याचा फायदा घेता येतो.

कोड डिफ्सच्या मदतीने AI मॉडेलने बदलांची यादी तयार केली, ज्यामुळे किली यांनी vulnerabilit च्या कारणाबद्दल विचारले.

AI मॉडेलने vulnerabilit मागचे तर्क अचूकपणे स्पष्ट केले. प्रमाणीकृत नसलेल्या संदेशांपासून संरक्षणासाठी केलेल्या बदलांविषयी तपशीलवार माहिती दिली. यावरून AI vulnerabilit ओळखू शकते आणि त्यामागची कारणं समजू शकते, हे स्पष्ट होते.

या स्पष्टीकरणानंतर, AI मॉडेलने संपूर्ण PoC क्लायंट, मेटॅस्प्लोइट-शैलीतील डेमो (Metasploit-style demo) किंवा ट्रेसिंगसाठी patch केलेले SSH सर्व्हर तयार करण्याची ऑफर दिली, ज्यामुळे vulnerabilit संशोधनातील त्याची अष्टपैलुत्व आणि संभाव्य उपयोग दिसून येतात.

आव्हानांवर मात: डीबगिंग आणि सुधारणा

प्रभावी क्षमता असूनही, GPT-4 चा सुरुवातीचा PoC कोड योग्यरित्या कार्य करत नव्हता. AI द्वारे तयार केलेल्या कोडमध्ये हे सामान्य आहे.

ही समस्या दूर करण्यासाठी, किली यांनी Anthropic च्या Claude Sonnet 3.7 सह कर्सर नावाचे दुसरे AI टूल (AI tool) वापरले आणि त्याला PoC मधील त्रुटी सुधारण्यास सांगितले. आश्चर्याची गोष्ट म्हणजे, AI मॉडेलने कोड यशस्वीरित्या दुरुस्त केला, ज्यामुळे AI स्वतःच्या आउटपुटमध्ये सुधारणा करू शकते, हे दिसून येते.

किली यांनी त्यांच्या अनुभवावर विचार व्यक्त केला आणि सांगितले की AI vulnerabilit संशोधनात क्रांती कशी घडवत आहे, याबद्दल त्यांची उत्सुकता अधिक वाढली आहे. ते म्हणाले की पूर्वी ज्या कामासाठी एर्लंगचे (Erlang) विशेष ज्ञान आणि विस्तृत मॅन्युअल डीबगिंगची (manual debugging) आवश्यकता होती, ते आता योग्य प्रॉम्प्ट्स (prompts) वापरून एका दिवसात पूर्ण केले जाऊ शकते.

धोक्यांच्या प्रसारासाठी परिणाम

AI मुळे हल्ल्याची प्रक्रिया जलद होत असल्यामुळे धोके अधिक वेगाने पसरत आहेत, असे किली यांनी सांगितले.

vulnerabilit केवळ वारंवार प्रकाशित होत नाहीत, तर त्या सार्वजनिक झाल्यानंतर काही तासांतच त्यांचा गैरवापर केला जात आहे. यामुळे संरक्षकांना प्रतिक्रिया देण्यासाठी आणि आवश्यक सुरक्षा उपाय लागू करण्यासाठी कमी वेळ मिळतो.

या बदलामुळे धोके निर्माण करणाऱ्यांमध्ये समन्वय वाढला आहे. वेगवेगळ्या प्लॅटफॉर्म, प्रदेश आणि उद्योगांमध्ये एकाच vulnerabilit चा वापर कमी वेळात केला जात आहे.

किली यांच्या म्हणण्यानुसार, धोके निर्माण करणाऱ्यांमधील समन्वयाला पूर्वी आठवडे लागायचे, पण आता ते एका दिवसात होऊ शकते. प्रकाशित झालेल्या CVE मध्ये मोठी वाढ झाली आहे, ज्यामुळे धोक्याचे स्वरूप अधिक गुंतागुंतीचे आणि वेगवान झाले आहे. त्यामुळे संरक्षकांना कमी वेळ मिळतो आणि ऑटोमेशन, लवचिकता आणि सतत सज्ज राहण्याची गरज आहे.

AI-वेगवान धोक्यांपासून बचाव

ज्या कंपन्यांना त्यांच्या इन्फ्रास्ट्रक्चरचे (infrastructure) संरक्षण करायचे आहे, त्यांच्यासाठी किली यांनी सांगितले की, मूलभूत तत्त्व तेच आहे: गंभीर vulnerabilit त्वरित आणि सुरक्षितपणे patch करणे आवश्यक आहे. यासाठी आधुनिक DevOps दृष्टिकोन आवश्यक आहे, जो सुरक्षिततेला प्राधान्य देतो.

AI मुळे हल्लेखोर vulnerabilit उघडकीस आणण्यापासून ते प्रत्यक्ष हल्ल्यांपर्यंतचा प्रवास खूप लवकर करतात, हा महत्त्वाचा बदल आहे. त्यामुळे कंपन्यांनी प्रत्येक CVE ला संभाव्य धोका मानून त्वरित कार्यवाही करण्याची गरज आहे. प्रतिक्रिया देण्यासाठी दिवस किंवा आठवडे वाट पाहण्याची गरज नाही; vulnerabilit उघडकीस येताच त्वरित उपाययोजना करण्यासाठी तयार राहावे लागेल.

नवीन सायबर सुरक्षा परिदृश्याशी जुळवून घेणे

AI-वेगवान धोक्यांपासून प्रभावीपणे बचाव करण्यासाठी, संस्थांनी सुरक्षात्मक आणि जुळवून घेणारी भूमिका स्वीकारणे आवश्यक आहे. यामध्ये खालील गोष्टींचा समावेश होतो:

• Vulnerability व्यवस्थापनाला प्राधान्य: नियमितपणे vulnerabilit स्कॅन (scan) करणे, त्यांना प्राधान्य देणे आणि patch करणे यांसारख्या robust vulnerabilit व्यवस्थापन कार्यक्रमाची अंमलबजावणी करा.
• सुरक्षा प्रक्रियांचे ऑटोमेशन: vulnerabilit स्कॅनिंग (scanning), घटनेला प्रतिसाद (incident response) आणि धोक्याच्या गुप्तचर विश्लेषणासारख्या (threat intelligence analysis) सुरक्षा प्रक्रिया सुलभ करण्यासाठी ऑटोमेशनचा वापर करा.
• धोक्याच्या गुप्तचर माहितीमध्ये गुंतवणूक: धोक्याच्या गुप्तचर माहितीमध्ये (threat intelligence feeds) गुंतवणूक करून आणि माहिती-सामायिकरण समुदायांमध्ये (information sharing communities) सहभागी होऊन नवीनतम धोक्यांविषयी आणि vulnerabilit विषयी माहिती मिळवा.
• सुरक्षा जागरूकता प्रशिक्षण वाढवा: फिशिंग (phishing), मालवेअर (malware) आणि इतर सायबर धोक्यांच्या धोक्यांविषयी कर्मचाऱ्यांमध्ये जागरूकता वाढवा.
• शून्य विश्वास आर्किटेक्चरची अंमलबजावणी: शून्य विश्वास सुरक्षा मॉडेल (zero trust security model) स्वीकारा, जे कोणत्याही वापरकर्त्याला किंवा डिव्हाइसला डीफॉल्टनुसार (default) विश्वसनीय मानत नाही.
• संरक्षणासाठी AI चा वापर: धोके शोधण्यासाठी आणि त्यावर त्वरित प्रतिक्रिया देण्यासाठी AI-शक्तीवर आधारित सुरक्षा साधनांचा वापर करा.
• सतत निरीक्षण आणि सुधारणा: सुरक्षा नियंत्रणे (security controls) आणि प्रक्रियांचे सतत निरीक्षण करा आणि विकसित होणाऱ्या धोक्यांपासून पुढे राहण्यासाठी आवश्यकतेनुसार बदल करा.
• घटनेला प्रतिसाद योजना: सुरक्षा घटनांना त्वरित आणि प्रभावी प्रतिसाद देण्यासाठी घटनेला प्रतिसाद योजना (incident response plans) तयार करा आणि नियमितपणे त्यांची चाचणी करा.
• सहकार्य आणि माहिती सामायिकरण: सामूहिक सुरक्षा सुधारण्यासाठी इतर संस्था आणि उद्योग समूहांसोबत सहकार्य आणि माहितीचे आदानप्रदान वाढवा.
• सक्रिय धोका शोध: संभाव्य धोके नुकसान होण्यापूर्वी ओळखण्यासाठी आणि कमी करण्यासाठी सक्रिय धोका शोधा (proactive threat hunting).
• DevSecOps स्वीकारा: सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट लाइफसायकलमध्ये (software development lifecycle) सुरक्षितता समाविष्ट करा, जेणेकरून vulnerabilit लवकर ओळखता येतील आणि त्यांचे निराकरण करता येईल.
• नियमित सुरक्षा ऑडिट आणि पेनिट्रेशन चाचणी: सिस्टीम (systems) आणि ऍप्लिकेशन्स (applications) मधील कमकुवतपणा ओळखण्यासाठी नियमित सुरक्षा ऑडिट (security audits) आणि पेनिट्रेशन चाचणी (penetration testing) करा.

AI च्या युगात सायबर सुरक्षेचे भविष्य

सायबर सुरक्षेत AI चा उदय संधी आणि आव्हाने दोन्ही देतो. AI चा उपयोग हल्ले जलद करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, त्याचप्रमाणे बचावात्मक क्षमता वाढवण्यासाठी देखील त्याचा उपयोग होऊ शकतो. जे AI चा स्वीकार करतात आणि त्यांच्या सुरक्षा धोरणांमध्ये बदल करतात, ते विकसित होणाऱ्या धोक्यांपासून स्वतःचे संरक्षण करण्यासाठी अधिक सक्षम असतील.

AI चा विकास जसजसा होत जाईल, तसतसे सायबर सुरक्षा व्यावसायिकांनी नवीनतम घडामोडींविषयी माहिती ठेवणे आणि त्यानुसार त्यांची कौशल्ये आणि धोरणे बदलणे महत्त्वाचे आहे. सायबर सुरक्षेचे भविष्य AI-शक्तीवर आधारित हल्लेखोर आणि AI-शक्तीवर आधारित रक्षक यांच्यातील सततच्या लढाईने निश्चित केले जाईल.