Die Auswirkungen generativer KI, insbesondere Modelle wie chatgpt, hat die Fantasie vieler in der Sicherheitsbranche beflügelt. Generative KIs umfassen jedoch eine Vielzahl von Techniken wie große Sprachmodelle (LLMs), generative kontradiktorische Netzwerke (GANs), Diffusionsmodelle und Autoencoder, die jeweils eine einzigartige Rolle bei der Verbesserung von Sicherheitsmaßnahmen spielen. In diesem Artikel werden wir die vielfältigen Anwendungen dieser Technologien und ihr Potenzial untersuchen, die Art und Weise, wie wir Bedrohungen erkennen und bekämpfen, zu revolutionieren.

Bekämpfung von Phishing mit Autoencodern

Phishing-Angriffe werden immer ausgefeilter, was es schwieriger macht, sie mit herkömmlichen Sicherheitsmaßnahmen zu erkennen. Diese Herausforderung hat den Weg für KI-Modelle geebnet, die speziell auf die Erkennung von Phishing-Mustern trainiert wurden. Diese Modelle untersuchen verschiedene Attribute von E-Mails, Websites und Online-Kommunikation und verbessern ihre Fähigkeit, zwischen legitimen und bösartigen Inhalten zu unterscheiden.

Ein Paradebeispiel für ihre Anwendung ist die Erkennung von google-Login-Phishing-Betrügereien. Betrüger imitieren häufig bekannte Anmeldeschnittstellen wie die von Google, Microsoft und Facebook, um Benutzer zur Eingabe ihrer Anmeldeinformationen zu verleiten. Diese gefälschten Anmeldebildschirme ähneln stark den authentischen und ermöglichen es ihnen, herkömmliche Bildabgleichsalgorithmen zu umgehen. In diesem Szenario erweisen sich Autoencoder-basierte tiefe neuronale Netzwerkarchitekturen als vorteilhaft.

Ein Autoencoder ist eine Art künstliches neuronales Netzwerk, das dazu dient, effiziente Datenkodierungen ohne Aufsicht zu erlernen. Sein entscheidendes Merkmal ist seine Fähigkeit, eine komprimierte, niedrigdimensionale Darstellung von Daten zu erlernen und diese dann als Ausgabe zu rekonstruieren.

Der Aufbau eines Autoencoders besteht aus zwei Hauptkomponenten: dem Encoder und dem Decoder. Der Encoder komprimiert die Eingabe in eine Latentraumdarstellung, während der Decoder die Eingabedaten aus dieser codierten Form so genau wie möglich rekonstruiert.

Bei der Phishing-Erkennung geben wir einen mutmaßlichen Phishing-Bildschirm ein und vergleichen ihn mit bekannten legitimen Anmeldeschnittstellen. Bei entsprechender Schulung kann der Autoencoder lernen, Phishing-Screens zu erkennen und sie mit ihren legitimen Gegenstücken in Beziehung zu setzen.

Erkennen gefälschter Domänennamen mit LLMs

LLMs haben eine Vielzahl sprachbezogener Aufgaben erheblich verbessert, und ihre Wirksamkeit wird noch verstärkt, wenn sie auf bestimmte Aufgaben abgestimmt werden. Folglich verschiebt sich der Trend dahingehend, grundlegende LLMs durch Feinabstimmung anzupassen. Durch die Feinabstimmung eines LLM für Klassifizierungsaufgaben wird es beispielsweise auf domänenspezifische Vorhersagen zugeschnitten. Es gibt mehrere Methoden zur Feinabstimmung eines LLM, einem transformatorbasierten Modell. Wie in der Abbildung oben dargestellt, verwendet Ansatz A beispielsweise einen beschrifteten Datensatz, um Ausgaben zu generieren, die anschließend einen anderen Klassifikator trainieren. Ansatz B beinhaltet das Hinzufügen zusätzlicher dichter Schichten, wobei die Gewichte während der Feinabstimmung verfeinert werden. Ansatz C erfordert eine Neuschulung sowohl des Transformators als auch der dichten Schichten. Diese Methoden steigern sukzessive die Leistung, erhöhen aber auch den Rechenaufwand.

In praktischen Szenarien hat die Feinabstimmung wichtige Anwendungen in der Cybersicherheit, insbesondere bei der Identifizierung gefälschter Domänennamen, die häufig mithilfe von Algorithmen zur Domänengenerierung erstellt werden. Die Verwendung eines beschrifteten Datensatzes zur Feinabstimmung eines LLM führt zu einer Leistung, die herkömmliche Modelle deutlich übertrifft. Diese Methode nutzt das tiefe Sprachverständnis von LLMs und ermöglicht es ihnen, präzise Vorhersagen in Spezialgebieten zu treffen. Darüber hinaus ist diese Strategie für andere sicherheitsorientierte Sprachaufgaben hoch skalierbar und erfordert zur Anpassung lediglich einen Wechsel im gekennzeichneten Datensatz.

Verwendung von GANs für private synthetische Daten

GANs stellen eine Klasse neuronaler Netze dar, die für ihre Fähigkeit bekannt sind, die Verteilung von Trainingsdaten zu lernen und zu reproduzieren. Diese Fähigkeit ermöglicht es ihnen, neue Daten zu generieren, die dem Original sehr nahe kommen. GANs haben im Bereich der Bilderzeugung große Anerkennung gefunden und Bilder erstellt, die so lebensecht sind, dass sie oft nicht von tatsächlichen Fotos zu unterscheiden sind. Ihr Potenzial geht jedoch weit über die Bildgestaltung hinaus.

Die obige Abbildung zeigt eine grundlegende GAN-Architektur, die aus zwei Hauptkomponenten besteht: dem Generator und dem Diskriminator. Diese beiden Modelle nehmen an einem kompetitiven Nullsummenspiel teil, bei dem der Generator bestrebt ist, immer realistischere Daten zu erzeugen. Dies wird durch einen iterativen Prozess erreicht, bei dem die Ausgabe des Generators vom Diskriminator bewertet wird, der dann zwischen echten und synthetischen Daten unterscheidet.

Eine der bahnbrechenden Anwendungen von GANs ist die Generierung tabellarischer Daten, die nicht nur der ursprünglichen Datenverteilung entsprechen, sondern auch strategische Störungen zur Gewährleistung der Privatsphäre einbeziehen. Diese synthetischen Daten können für das Training neuer Modelle von unschätzbarem Wert sein, insbesondere in Szenarien, in denen Originaldaten knapp oder vertraulich sind. Diese Fähigkeit von GANs öffnet neue Türen für robuste Datenanalyse und Modelltraining und bietet eine Mischung aus Realismus und Datenschutz.

Zukunftsausblick

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Anwendung generativer KI im Sicherheitsbereich bahnbrechend ist und neuartige Lösungen für drängende Herausforderungen der Cybersicherheit bietet. Die Zukunft der Cybersicherheit ist mit den Fortschritten in der generativen KI verknüpft, und obwohl es wichtig sein wird, sicherzustellen, dass die Entwicklung dieser Technologien von ethischen Grundsätzen geleitet wird, handelt es sich dabei um eine spannende Grenze, die enorme Aussichten auf eine sicherere Zukunft bietet.

Besonderer Dank geht an Mitautor Kumar Sharad, leitender Bedrohungsforscher.