Технологии машинного обучения позволяют хакерам детально изучать поведение конкретных людей или целых групп. Это делает фишинговые сообщения и деловые предложения практически неотличимыми от реальной переписки. В качестве примера эксперт приводит тактику группировки Lazarus, которая создает полноценные фальшивые компании, нанимает сотрудников и ведет бизнес-процессы ради подготовки масштабных атак.
Искусственный интеллект сделает кибератаки персонализированными
Злоумышленники научатся использовать нейросети для глубокого анализа психотипов своих жертв, превращая социальную инженерию в высокоточный инструмент обмана. Руководитель Глобального центра исследований и анализа угроз «Лаборатории Касперского» Сергей Ложкин предупредил, что в ближайший год качество мошеннических схем выйдет на принципиально новый, пугающе убедительный уровень.
Киберпреступники осваивают инструменты, которые ранее были доступны лишь маркетологам для анализа потребительского поведения. Теперь те же алгоритмы помогают выстраивать индивидуальные сценарии манипуляции. Тем не менее, защитные системы также эволюционируют: ИИ становится ключевым союзником специалистов по безопасности, позволяя оперативнее выявлять аномалии в сети. Противостояние между атакующими и разработчиками защиты переходит в фазу гонки алгоритмов, где победит тот, кто быстрее адаптирует возможности нейросетей под свои задачи.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!