AI kibertámadások: LLM-ek képesek önállóan megtervezni és végrehajtani kiberműveleteket
A Brian Singer, a Carnegie Mellon Egyetem villamosmérnöki és számítástechnikai doktorjelöltje által vezetett tanulmány szerint, kimutatta, hogy az LLM-ek képesek a valós támadásokhoz figyelemre méltóan hasonló hálózati betöréseket szimulálni, ha magas szintű tervezési képességekkel és speciális ügynöki keretrendszerekkel vannak felszerelve.
A tanulmányban az LLM-ek emberi beavatkozás nélkül képesek voltak beszivárogni a vállalati hálózatokba, azonosítani a sebezhetőségeket, és többlépcsős támadásokat végrehajtani. Ez a kutatás bizonyítja, hogy a fejlett mesterséges intelligenciamodellek nemcsak alapvető feladatok elvégzésére képesek, hanem önállóan is képesek döntéseket hozni és alkalmazkodni a dinamikus hálózati környezethez.
Ez jelentős kockázatokat és potenciális lehetőségeket jelent a kiberbiztonság számára. Egyrészt a rosszindulatú szereplők kihasználhatják az ilyen technológiákat támadásaik automatizálására és skálázására. Másrészt a vállalatok és a biztonsági kutatók kihasználhatják az LLM-eket a kiberbiztonsági intézkedések fejlesztésére és tesztelésére, például támadások szimulálásával a sebezhetőségek proaktív azonosítására.
A tanulmány megállapításait részletesen a Anthropic kutatási weboldalán olvashatják; a tanulmány előnyomtatványa a arXiv oldalon is elérhető. Ezek a publikációk értékes betekintést nyújtanak a mesterséges intelligencia kibertámadások terén végzett úttörő és kihívást jelentő kutatás módszertanába és következményeibe.
