ການແຂ່ງຂັນລະຫວ່າງເທກໂນໂລຍີອັດສະລິຍະປອມ ແລະອາດຊະຍາກຳທາງອິນເຕີເນັດມາຮອດຫົວ, ສໍາລັບ AI ໄດ້ພິສູດຕົວເອງວ່າເປັນການຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ດີ, ໂດຍສະເພາະໃນການກວດສອບແລະຂັດຂວາງການແຈກຢາຍ phishing ແລະ malware. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, cybercriminals ໄດ້ invented ວິທີການເພື່ອຫລີກເວັ້ນອົງປະກອບຄວາມປອດໄພ AI ໂດຍວິທີການຂອງການສົນທະນາ Overflow, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ. ການໃຊ້ AI ທີ່ເປັນໂຄງຮ່າງອັນໃຫຍ່ຫຼວງນີ້ສຳລັບສູດການຄິດໄລ່ ML ທີ່ສອດຄ້ອງກັນ ມີຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຫຼາຍກວ່າວັດສະດຸ ຫຼືຂໍ້ເທັດຈິງພາຍໃນ.
ຄວາມເຂົ້າໃຈການໂຈມຕີລົ້ນການສົນທະນາ
ການສົນທະນາປະເພດການໂຈມຕີແບບລົ້ນເຫຼືອແມ່ນມີປະສົບການໃນລະບົບ AI ແລະ ML algorithms ທີ່ໃຊ້ໃນລະບົບຄວາມປອດໄພຂອງອີເມລ໌, ເຊິ່ງປະກອບດ້ວຍຈິດໃຈທີ່ຊົ່ວຮ້າຍຢູ່ໃນຂໍ້ຄວາມທີ່ເຊື່ອງໄວ້ພາຍໃນການສົນທະນາທາງອີເມວ. ອຸປະກອນການປິດບັງນີ້ມີຈຸດປະສົງເພື່ອເຮັດໃຫ້ລະບົບຄວາມປອດໄພອັດສະລິຍະປອມນີ້ບໍ່ໃຫ້ຈັດປະເພດອີເມວທີ່ບໍ່ດີເປັນຂໍ້ຄວາມທີ່ເປັນອັນຕະລາຍຈາກຫມູ່ເພື່ອນເພື່ອສ້າງການຫລົບຫນີຈາກການກວດພົບ. ແຮກເກີພະຍາຍາມເຮັດສິ່ງນີ້ໂດຍການຮຽນແບບຮູບແບບການສື່ສານໃນຊີວິດຈິງເພື່ອໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດເຊື່ອວ່າຂໍ້ຄວາມແມ່ນມາຈາກແຫຼ່ງທີ່ແທ້ຈິງແລະຄລິກໃສ່ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ, ແບ່ງປັນຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນ, ຫຼື, ໃນຫຼາຍໆກໍລະນີ, ພົວພັນກັບ bot ໃນ. ກະທູ້ສົນທະນາ.
ຕໍ່ສູ້ກັບການໂຈມຕີເກີນຂອງການສົນທະນາ
ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຂອງການໂຈມຕີລົ້ນການສົນທະນາ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຄວາມປອດໄພຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ເສີມສ້າງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະ AI ເພື່ອປັບປຸງການແກ້ໄຂອີເມວການພິສູດຢືນຢັນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ. ນີ້ເພີ່ມຄວາມສາມາດຂອງຕົວແບບເພື່ອຕີຄວາມຫມາຍການໂຈມຕີທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ລວມທັງ Overflow Conversations ແລະສະຫນອງການກວດສອບຜິດປົກກະຕິຂັ້ນສູງໂດຍຜ່ານການກໍານົດ deviations ໃນຮູບແບບອີເມວປົກກະຕິ.
ການພັດທະນາຍຸດທະສາດການປ້ອງກັນທີ່ສົມບູນແບບຕໍ່ກັບການໂຈມຕີການ hack ການສົນທະນາຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການນໍາໃຊ້ການວິເຄາະ AI ຄຽງຄູ່ກັບພາກສ່ວນຄວາມປອດໄພແບບດັ້ງເດີມເຊັ່ນການກັ່ນຕອງຄໍາຫລັກ, ຕົວກວດສອບຊື່ສຽງຂອງຜູ້ສົ່ງແລະ URL sandboxing. ໂດຍການເລືອກຍຸດທະສາດທີ່ມີຫຼາຍລັກສະນະ, ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດສະຫນັບສະຫນູນຄວາມປອດໄພຕໍ່ກັບທາງເລືອກການໂຈມຕີທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ການຝຶກອົບຮົມສໍາລັບພະນັກງານ, ເຊິ່ງຄວນຈະຖືກດໍາເນີນເລື້ອຍໆ, ແມ່ນຈໍາເປັນເພື່ອສອນພວກເຂົາໃຫ້ຮູ້ຈັກການຂົ່ມຂູ່ໃຫມ່ແລະຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາໃຊ້ວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການລາຍງານການສໍ້ໂກງອີເມວຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.
ບົດບາດຂອງຄວາມຊ່ຽວຊານຂອງມະນຸດ
ໃນຄວາມເລິກ, ການໂຈມຕີແບບໂຕ້ຕອບຂອງ Conversation Overflow ເປັນພະຍານເຖິງລັກສະນະທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວຂອງໄພຂົ່ມຂູ່ທາງອິນເຕີເນັດແລະຄວາມຈໍາເປັນສໍາລັບອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ສອດຄ້ອງກັນເພື່ອດໍາເນີນການແກ້ໄຂບັນຫາຄວາມປອດໄພທາງອິນເຕີເນັດແບບຕັ້ງຫນ້າ, ຫຼາຍມິຕິລະດັບ. ເຕັກໂນໂລຍີ AI ແລະ ML ທີ່ຖືກຍອມຮັບອາດຈະລົ້ມເຫລວໃນການແກ້ໄຂແລະປ້ອງກັນການລະເມີດຄວາມປອດໄພທາງອິນເຕີເນັດ, ເຖິງແມ່ນວ່າພວກມັນມີດ້ານດີຫຼາຍ.
ຊຸກຍູ້ການຮ່ວມມືແລະຄວາມຮັບຮູ້
ການນຳໃຊ້ເທັກໂນໂລຍີ AI ພ້ອມກັບທັກສະຂອງມະນຸດ ແລະການນຳໃຊ້ຄວາມສະຫຼາດດ້ານໄພຂົ່ມຂູ່, ການຮ່ວມມື, ແລະການໂທຫາການກະທຳຂອງຜູ້ໃຊ້ແມ່ນວິທີທີ່ຈະສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງໃຫ້ວິສາຫະກິດຕໍ່ກັບການໂຈມຕີທີ່ລົ້ນຈາກໄພຂົ່ມຂູ່ທາງອິນເຕີເນັດ ແລະປົກປ້ອງຊັບສິນດິຈິຕອລຂອງພວກເຂົາໃຫ້ເຕັມທີ່. ໃນໂລກຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ, ພື້ນທີ່ປ່ຽນແປງຕະຫຼອດໄປ, ຄວາມສົນໃຈໃນທັນທີ, ແລະການປັບຕົວແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ກັບການກະທໍາຂອງແຮກເກີ.
ນະວັດຕະກໍາໃນການປ້ອງກັນ cyber ຕໍ່ກັບການໂຈມຕີ Overflow ສາມາດເຮັດໄດ້ພຽງແຕ່ຕິດຕາມການຂົ່ມຂູ່ທາງອິນເຕີເນັດໃຫມ່. ເຈົ້າຫນ້າທີ່ຮັກສາຄວາມປອດໄພສາມາດຕິດຕາມແລະໄດ້ຮັບການອັບເດດກ່ຽວກັບເຫດການຫລ້າສຸດ, ເຊິ່ງເປັນທ່າອ່ຽງແລະໄພຂົ່ມຂູ່ທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນ, ໂດຍການສະຫມັກກັບອາຫານຂ່າວ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາສາມາດປ່ຽນວິທີການຕ່າງໆຕາມຄວາມຕ້ອງການ.
ທີ່ມາ: https://www.cryptopolitan.com/cybersecurity-against-conversation-attacks/