„SociAIl Engineering: Ein Neologismus, der die Verbindung von Social Engineering und künstlicher Intelligenz beschreibt. Diese Kombination verstärkt Cyberangriffe erheblich, da die Methoden durch erhöhte Effizienz, Präzision und Überzeugungskraft immer schwerer zu entlarven sind. Zudem ist die künstliche Intelligenz lernfähig und verbessert sich kontinuierlich selbst.“ – ACRIBIT mit Hilfe der künstlichen Intelligenz Copilot
Doch was ist Social Engineering und wie funktioniert es?
Social Engineering bezeichnet eine Methode, bei der Cyberkriminelle durch zwischenmenschliche Manipulation vertrauliche Informationen erlangen und unerlaubten Zugang zu Systemen erhalten. Hierbei zielen die Angreifer statt auf technische Schwachstellen auf die menschliche Komponente ab.
Folgende Grundprinzipien machen sich die Kriminellen dabei zu Nutze:
Manipulation des Vertrauens:
Angreifer geben sich als seriöse Personen oder Organisationen aus und bauen ein Vertrauensverhältnis auf. Durch psychologische Tricks bringen Sie Ihre Opfer dazu, sensible Informationen preiszugeben oder bestimmte Handlungen auszuführen.
Ausnutzung menschlicher Schwächen:
- Durch verlockende Mitteilungen oder Angebote wecken Angreifer die Neugier und bringen Menschen dazu auf Nachrichten zu reagieren.
- Oftmals wird auch die Hilfsbereitschaft des Opfers ausgenutzt, indem die Kriminellen an das Bedürfnis anderen helfen zu wollen appellieren.
- Durch Drucksituationen, die ein Gefühl von Angst und/oder Dringlichkeit auslösen, schaffen es die Täter immer wieder die Betroffenen zu schnellen Handlungen zu bewegen.
Häufige Methoden:
Zunächst einmal muss man wissen, dass einem „Social Engineering“ sowohl digital als auch von Angesicht zu Angesicht begegnen kann.
Beim persönlichen Social Engineering nutzen Täter menschliche Interaktionen aus, um an ihr Ziel zu gelangen. So erhalten sie beispielsweise beim sogenannten „Tailgating“ Zugriff auf Daten bzw. Zugang zu gesicherten Bereichen, indem sie einer autorisierten Person vorgeben, dass sie ihre Schlüssel(-karte) vergessen haben.
Auf digitaler Ebene versuchen die Angreifer mittels Phishing-E-Mails, gefälschten Webseiten oder betrügerischen Anrufen an sensible Informationen zu gelangen oder Schadsoftware zu installieren.
Die Rolle von Künstlicher Intelligenz im Social Engineering
Künstliche Intelligenz (KI) oder englisch „Artificial Intelligence“ (AI) ist eine Technologie, die es Computern sowie Maschinen ermöglicht, menschliche Intelligenz und Problemlösungsfähigkeiten zu simulieren.
Zentrale Merkmale, die die KI ausmachen sind:
- Lernen aus Daten: Künstliche Intelligenz kann aus großen Datenmengen Muster erkennen und daraus lernen, was es ihnen ermöglicht Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
- Anpassungsfähigkeit: Eine KI ist deutlich flexibler und effizienter als traditionelle Programme, da sie sich schnell an neue Informationen und Situationen anpassen kann.
- Automatisierung: Aufgaben, wie Sprach- und Bilderkennung, Entscheidungsfindungen oder auch Problemlösungen, die bislang menschliche Intelligenz erforderten, kann die KI abbilden und automatisieren
- Interaktion mit der Umwelt: Durch Sensoren und andere Technologien kann die Künstliche Intelligenz, in den Bereichen Robotik und autonomen Fahren, mit ihrer Umgebung interagieren.
- Generative Fähigkeiten: Generative Modelle können in ihrer Funktion als Sprachassistenten nicht nur menschliche Sprache verstehen und erzeugen, sondern auch andere Datentypen wie Bilder und Videos erstellen.
Diese Eigenschaften machen die Künstliche Intelligenz zu einem sehr vielseitigen und mächtigen Werkzeug, was auch Kriminelle schon für sich entdeckt haben und die Möglichkeiten, die ihnen dadurch eröffnet werden, für ihre Machenschaften ausnutzen. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz kann die Angriffe hinsichtlich Effizienz, Präzision und Überzeugungskraft verstärken und kommt in folgenden Methoden zum Einsatz:
Personalisierte Phishing-Angriffe:
Durch die Fähigkeit große Datenmengen zu analysieren, können personalisierte Phishing-E-Mails erstellt werden, die auf die Interessen und Verhaltensmuster des Opfers zugeschnitten sind. Das erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass das Opfer auf die Masche hereinfällt.
Deepfake Technologie:
Durch täuschend echt wirkende, manipulierte Bild-, Audio- oder Videoaufnahmen, können Menschen ohne großen Aufwand getäuscht und beeinflusst werden.
Automatisierte Chatbots:
KI-gesteuerte Chatbots können menschliche Konversationen simulieren und auf spezifische Fragen und Antworten in Echtzeit reagieren, um das Vertrauen des Opfers zu gewinnen und sensible Informationen zu entlocken.
Natural Language Processing:
Diese Methode ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das darauf abzielt, Computern das Verstehen, Analysieren und Generieren von menschlicher Sprache zu ermöglichen. Anwendung findet dies beispielsweise in gefälschten Support-Anfragen.
Social Media Mining:
Die KI kann Social Media Plattformen durchsuchen und analysieren, um an Daten über potenzielle Opfer zu sammeln. Diese Informationen können anschließend genutzt werden, um gezielte Angriffe zu planen sowie durchzuführen, die auf den persönlichen und beruflichen Kontext des Opfers zugeschnitten sind.
Verhaltensanalyse:
Durch maschinelles Lernen kann die KI das Verhalten von Opfern analysieren und Muster erkennen. Diese Erkenntnisse können dann genutzt werden, um Angriffe zu optimieren und so die Wahrscheinlichkeit eines erfolgreichen Angriffs erhöhen.
Die Kombination aus Künstlicher Intelligenz und Social Engineering lassen Cyberangriffe zu einer hochentwickelten Bedrohung werden, die schwer zu erkennen und abzuwehren sind. Deshalb bedarf es umfassender Schutzmaßnahmen, um dieser Gefahr entgegenzuwirken.
Schutzmaßnahmen
Schulung und Sensibilisierung:
Regelmäßige Schulungen für Mitarbeitende sind wichtig, um sie über aktuelle Gefahren und Erkennungsmethoden von Cyberangriffen zu informieren.
Verifizierung von Anfragen:
Sensible Informationen sollten nur nach sorgfältiger Überprüfung der Identität des Anfragenden weitergegeben werden.
Technologische Lösungen:
Der Einsatz von Abwehrsystemen hilft verdächtige Aktivitäten zu erkennen und zu blockieren.
Multi-Faktor-Authentifizierung:
Die Nutzung der MFA erhöht die Sicherheit und minimiert das Risiko von erfolgreichen Social Engineering Angriffen.
Zukunft KI & IT-Sicherheit
Neben der vielfältigen Möglichkeiten Cyberangriffe mittels der KI effektiver zu gestalten, eröffnet diese Technologie auch neue Chancen, um die Sicherheit zu verbessern. So kann die Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen, nicht nur für das Generieren von Angriffen genutzt werden, sondern auch entsprechende Bedrohungen erkennen und auf potenzielle Gefahren hinweisen. Zudem können KI-gesteuerte Sicherheitssysteme automatisch auf Bedrohungen reagieren und Maßnahmen ergreifen, um Schäden zu minimieren. Die Künstliche Intelligenz reduziert hierbei enorm die Reaktionszeit und entlastet Sicherheitsteams. Außerdem kann die Lernfähigkeit der KI genutzt werden, um aus vergangenen Angriffen zu lernen und präventive Maßnahmen zu entwickeln, um zukünftige Angriffe zu verhindern. Allerdings wirft der Einsatz der Künstlichen Intelligenz in der IT-Sicherheit auch ethische Fragen auf, insbesondere hinsichtlich des Datenschutzes und der Überwachung. Hier ist es wichtig klare Regeln, Richtlinien und Regulierungen zu entwickeln, um einen möglichen Missbrauch zu verhindern. Zudem muss erwähnt werden, dass die Implementierung und Wartung von KI-basierten Sicherheitssystemen komplex und kostspielig sein kann.
Fazit
Insgesamt wird in Zukunft die Verbindung aus Künstlicher Intelligenz und IT-Sicherheit von einem ständigen Wettlauf zwischen Angreifern und Verteidigern geprägt sein. Daher ist es wichtig, dass Unternehmen und Regierungen proaktiv bleiben sowie in Forschung, Entwicklung und Schulungen investieren, um den sich ständig weiterentwickelnden Bedrohungen einen Schritt voraus zu sein.