A Revolução da IA 5 Preocupações de Cibersegurança para 2024

Em 2024, um dos principais especialistas em malware do mundo revela suas maiores preocupações com a cibersegurança.

Mikko Hyppönen, especialista em IA, prevê 5 grandes ameaças de segurança cibernética em 2024

Mikko Hyppönen, o diretor de Pesquisa da WithSecure e um renomado especialista em segurança cibernética, tem lutado contra malwares há décadas. Desde a batalha contra vermes destrutivos de computador até o rastreamento dos criadores do primeiro vírus de PC, a experiência de Hyppönen lhe rendeu um lugar entre as mentes mais brilhantes da indústria. Mas agora, ele enfrenta um novo desafio – a era da inteligência artificial (IA). Segundo Hyppönen, a revolução da IA será maior do que a revolução da internet. Em 2024, ele revela suas cinco principais preocupações para o ano, destacando as ameaças potenciais que a IA traz para a mesa.

1. Deepfakes: O Crime Mais Preocupante da IA

Um dos usos mais alarmantes da IA para o crime é a criação de deepfakes. Deepfakes são mídias sintéticas que manipulam vídeos, imagens ou áudio para que pareça que alguém disse ou fez algo que não fez. Embora esses deepfakes ainda não tenham se materializado completamente, relatos recentes mostram um aumento significativo nas tentativas de fraude com deepfakes. Somente em 2023, as tentativas de fraude com deepfakes aumentaram impressionantes 3000%.

Hyppönen adverte que, à medida que os deepfakes se tornam mais refinados, acessíveis e acessíveis, sua escala pode se expandir rapidamente, representando um risco significativo. Para lidar com isso, ele sugere a implementação de uma defesa antiquada: palavras de segurança. Ao estabelecer palavras de segurança durante chamadas de vídeo, as pessoas podem verificar a autenticidade de solicitações de informações sensíveis ou transações, reduzindo o risco de se tornarem vítimas de golpes baseados em deepfakes.

P: Como posso me proteger de golpes com deepfakes?

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2. Deep Scams: O Lado Sombrio da Automação

Embora os deep scams possam parecer semelhantes aos deepfakes, eles são completamente diferentes em natureza. Deep scams envolvem golpes em larga escala facilitados pela automação. Ao aproveitar tecnologias de IA, como modelos de linguagem grandes (LLMs) e geradores de imagens, os golpistas podem atingir milhares de vítimas simultaneamente, amplificando o impacto de suas atividades fraudulentas.

Seja em golpes de investimento, golpes de phishing, golpes de propriedade, golpes de ingressos ou golpes amorosos, a automação fornecida pela IA permite que os golpistas ampliem suas operações. Hyppönen adverte que golpistas equipados com ferramentas alimentadas por IA poderiam explorar vulnerabilidades e enganar vítimas em uma escala sem precedentes.

P: Como a IA pode ser usada para detectar deep scams?

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3. LLM-Enabled Malware: A Ameaça Silenciosa

A IA não está limitada apenas à defesa contra ameaças cibernéticas; ela também pode ser empregada para escrever malwares. A equipe de Hyppönen descobriu três vermes que utilizam grandes modelos de linguagem (LLMs) para reescrever seu código a cada replicação, tornando-os altamente evasivos e difíceis de detectar. Embora essas amostras de malware habilitadas por LLMs não tenham sido encontradas em redes reais ainda, sua presença em repositórios públicos é motivo de preocupação.

Ao aproveitar tecnologias de IA, como o GPT da OpenAI, esses vermes podem gerar código exclusivo para cada alvo que infectam. A natureza de código fechado desses sistemas geradores de IA torna difícil listar seu comportamento. Hyppönen enfatiza a importância de abordar esse problema e evitar o uso generalizado de sistemas de IA de código fechado para fins maliciosos.

P: O malware alimentado por IA pode ser detectado e mitigado de forma eficaz?

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4. Descoberta de Zero-Days: Uma Espada de Dois Gumes

Exploits de zero-day, vulnerabilidades descobertas por atacantes antes que os desenvolvedores tenham a chance de corrigi-las, representam uma ameaça significativa para a cibersegurança. Embora a IA possa ser utilizada para detectar e corrigir essas vulnerabilidades, também pode ser empregada para gerar novas. Hyppönen enfatiza que o uso da IA para explorar vulnerabilidades é uma realidade iminente.

Ele cita um trabalho de conclusão de curso realizado por um aluno que trabalhava na F-Secure, onde o aluno automatizou o processo de análise de vulnerabilidades em um computador com Windows 11. Esse exemplo demonstra que a exploração assistida por IA de vulnerabilidades não é apenas uma possibilidade distante, mas potencialmente iminente.

P: Como as organizações podem se proteger contra exploits de zero-day?

R: Para mitigar o risco de exploits de zero-day, as organizações devem priorizar medidas de cibersegurança, como aplicar atualizações e correções de software oportunamente, implementar segmentação de rede e utilizar sistemas de detecção de intrusões. Além disso, promover uma cultura de cibersegurança forte dentro da organização é crucial para aumentar a conscientização e manter a vigilância contra ameaças emergentes.

5. Malware Automatizado: A Ameaça Futura

Embora as operações manuais sejam a base da maioria das campanhas de malware atualmente, o surgimento da IA abre caminho para o malware totalmente automatizado. Isso mudaria a dinâmica do cenário de cibersegurança, transformando-o em uma batalha entre IA boa e IA má. Se não for controlado, o malware totalmente automatizado poderia representar uma ameaça severa para indivíduos, organizações e o ecossistema digital como um todo.

Hyppönen classifica o malware totalmente automatizado como a principal ameaça de segurança para 2024, enfatizando a necessidade urgente de se preparar para seu impacto potencial.

P: Como a IA pode ser usada para se defender contra o malware automatizado?

R: O uso da IA na defesa cibernética é crucial para combater o malware automatizado. Ao empregar algoritmos de IA para detecção de ameaças, análise de comportamento e detecção de anomalias, as organizações podem aumentar sua capacidade de identificar e neutralizar o malware automatizado. Além disso, a colaboração entre pesquisadores de segurança, especialistas da indústria e desenvolvedores de IA é essencial para acompanhar as ameaças em constante evolução.

O Caminho Perigoso para AGI

Olhando além das ameaças imediatas de cibersegurança, Hyppönen expressa preocupação com a inteligência artificial geral (AGI). Ele prevê que, durante sua vida, os humanos se tornarão a segunda espécie mais inteligente do planeta, com a AGI superando a inteligência humana. Para garantir o desenvolvimento e a utilização seguros da AGI, Hyppönen enfatiza a necessidade de alinhamento forte com os objetivos e valores humanos.

Embora os benefícios potenciais da AGI sejam imensos, a falha em priorizar o alinhamento e entender as implicações de longo prazo pode levar a consequências imprevistas.

P: Como podemos garantir o alinhamento da AGI com os interesses humanos?

R: Garantir o alinhamento da AGI com os interesses humanos requer o estímulo a práticas responsáveis de desenvolvimento de IA, a implementação de estruturas de governança sólidas e considerações éticas. Esforços colaborativos entre pesquisadores, formuladores de políticas, líderes da indústria e o público em geral são vitais para moldar o desenvolvimento e a implementação da AGI de maneira que priorize o bem-estar humano e esteja alinhada com nossos interesses de longo prazo.

A revolução da IA traz oportunidades e desafios imensos. Com deepfakes, golpes sofisticados, malware habilitado por LLM, exploits de zero-day e o impacto potencialmente devastador do malware automatizado, é crucial manter-se informado e proativo diante dessas ameaças emergentes. Ao adotar medidas de segurança proativas, promover o desenvolvimento responsável de IA e incentivar uma cultura de cibersegurança, podemos navegar pela era da IA enquanto garantimos a segurança de nosso ecossistema digital.

🔗 Links de referência: 1. Primeiro vírus de PC 2. Perfis da Vanity Fair 3. WithSecure 4. Museu de Malware 5. Inteligência Artificial 6. Deepfakes 7. Pesquisa da Onfido 8. Manipulações de mídia 9. Tinder Swindler 10. Lei de Hyppönen 11. Alinhamento

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