Az AI felgyorsítja a kibertámadásokat, a döntéshozatal viszont lemarad

Egy zsarolóvírusos támadásnál senki sem tudta, ki dönthet

A Berkeley Center for Long-Term Cybersecurity és a Berkeley Risk and Security Lab kutatói a Fortinettel együttműködésben három asztali gyakorlatot szerveztek. Az első Berkeleyben zajlott 2024 decemberében, a második Szingapúrban 2025 októberében, a harmadik pedig tavaly decemberben Tel-Avivban.

A gyakorlatokon összesen 63 szakértő vett részt, köztük kiberbiztonsági szakemberek, rendészeti vezetők, iparági döntéshozók és kormányzati tisztviselők. A résztvevők olyan támadási forgatókönyveket vizsgáltak, amelyekben az AI használata a védekezéshez szükséges döntéseket is felgyorsította.

A tel-avivi forgatókönyvben egy biztosítótársaságot kizártak digitális rendszereiből egy zsarolóvírusos támadás során. A támadók 40 bitcoint, körülbelül 3,5 millió dollárt követeltek. A jogi tanácsadó azt próbálta eldönteni, hogy bűncselekményről vagy nemzetbiztonsági ügyről van-e szó, mivel ettől függött, jogszerű lehet-e a váltságdíj kifizetése. A teremben senki sem tudta biztosan megválaszolni a kérdést.

A bizonyítékok előtt kell dönteni

A Berkeley CLTC októberi beszámolója szerint egy támadás közben továbbra sincs megbízható módszer annak megállapítására, hogy az akciót AI-val támogatták-e. Egy AI által vezérelt behatolás a támadási lánc nagy részét olyan sebességgel és méretben hajthatja végre, amelyre emberi működtetésű műveletek nem képesek.

Szingapúrban a vállalati vezetők már azelőtt útmutatást akartak adni a nyilvánosságnak, hogy a forenzikus csapat meghatározta volna a kompromittálódás terjedelmét. Egy második körben az állami reakciót vizsgálták, ekkor az ország védelmi hálózatainak feltöréséről szóló, AI által generált álhírek gyorsabban terjedtek, mint ahogy a hatóságok meg tudták erősíteni vagy cáfolni azokat.

Tel-Avivban a válságcsapatnak úgy kellett mérlegelnie a váltságdíj kifizetését, hogy még nem tudta, történt-e adatlopás, és ha igen, milyen adatokat vittek el. A beszámoló szerint egy AI által koordinált behatolás a kezdeti hozzáféréstől az adatok kinyeréséig akár órák alatt eljuthat, így a vizsgálat számára rendelkezésre álló idő jelentősen lerövidül.

A régi eljárások egyszerre lépnek működésbe

Az intézményi reakciókat hagyományosan egymás után következő lépésekre építik: észlelés, azonosítás, értesítés, majd nyilvánosságra hozatal. A gyakorlatokban ezek a szakaszok egyetlen időablakba sűrűsödtek.

Szingapúrban az energia-, közlekedési és vízügyi rendszerek már az első órában problémákat jeleztek, miközben az együttműködési rendszer egyszerre csak egy ágazat vizsgálatára volt kialakítva. A partnerek sorra leválasztották magukat a közös információs hálózatokról, mert nem tudták ellenőrizni, hogy maga a csatorna nem kompromittálódott-e, illetve mely résztvevők érintettek.

Tel-Avivban a jogi engedélyezés, az igazgatótanács értesítése és a hatósági bejelentés egyszerre vált szükségessé. Berkeleyben pedig a magáncég birtokolta a forenzikus adatokat, miközben a kormány rendelkezett a jogi intézkedéshez szükséges hatáskörrel. Az információmegosztáshoz előbb azonosítás kellett volna, az azonosításhoz viszont meg kellett volna osztani az adatokat.

Előre rögzíteni kell, ki hozza meg a döntést

A támadó kiléte és motivációja meghatározhatja a válaszlépéseket, az AI által létrehozott hamis identitások és információk azonban nehezítik az attribúciót. A résztvevők szerint a korai szakaszban célszerűbb lehet a technikai attribúcióra, vagyis az alkalmazott eszközök és módszerek azonosítására összpontosítani, mint az állami eredet megállapítására.

A Berkeley CLTC szerint több megoldás már most is rendelkezésre áll. Egy incidens előtt rögzíthető, ki dönt a váltságdíjról, ki jogosult nyilvános közleményt kiadni, és melyik szempont élvez elsőbbséget, ha a jogi, kommunikációs és biztonsági csapatok eltérő lépéseket javasolnak. Előre meghatározhatók azok az ellenőrzési küszöbök is, amelyek mellett egy szervezet nyilvánosságra hozza az incidenst.

Az információmegosztás feltételeit szintén még a válság előtt lehet rendezni, hogy az adatcsere ne függjön teljes egészében az attribúció lezárásától. A szerzők szerint nyitott kérdés, hogy ezek a megoldások működnek-e az AI sebességével. Az AI-alapú észlelés és osztályozás gyorsíthatja a védekezést, de csak akkor, ha a döntési jogosultságokat előre tisztázták.