Социальная инженерия 2.0: Как мошенники используют ИИ против тебя. Артем ДемиденкоЧитать онлайн книгу.
алгоритмов, которые могут предсказывать поведение пользователей, выявлять уязвимости системы и подстраиваться под действия жертв. Мошенники используют эти технологии для создания фальшивых профилей на социальных платформах, таких как ВКонтакте или Одноклассники, что позволяет им собирать информацию о своих потенциальных жертвах. Им интересно, как работают механизмы рекомендаций и как люди реагируют на различные типы сообщений. Результирующие данные формируют профили потребителей, которые мошенники применяют для создания более убедительных сценариев обмана.
Следующий ключевой аспект заключается в автоматизации процесса фишинга. Традиционно мошенники использовали обманные письма и сообщения, ожидая реакции жертв. Однако с помощью машинного обучения стало возможным разработать интерактивные системы, которые автоматически генерируют и отправляют сообщения на основе анализа предыдущих взаимодействий. Например, может быть создана система, которая, анализируя переписки в мессенджерах, выявляет предпочтения пользователя и использует их для написания убедительного сообщения, которое кажется исходящим от знакомого человека. Таким образом, происходит сочетание личной информации с автоматизированными методами, что значительно увеличивает шансы на успех манипуляции.
Не менее важным является использование технологий машинного обучения для создания поддельных видеозаписей и аудио. Например, с помощью алгоритмов глубокого обучения можно воспроизвести голос человека так достоверно, что собеседник не сможет сразу определить обман. Это явление получило название "глубокая подделка", и его использование открывает широкий спектр возможностей для мошенников. Представьте себе, что вы получаете звонок от человека, который звучит как ваш начальник, и просит перевести деньги на "неотложные расходы". Здесь срабатывает не только эффект доверия, но и инстинктивное желание помочь, что делает манипуляцию ещё более успешной. Такие технологии могут создать идеальную иллюзию и, как следствие, привести к значительным финансовым потерям.
Нельзя не упомянуть и о том, как машинное обучение помогает мошенникам в системе социальной инженерии через анализ больших данных. Используя доступные источники информации, такие как социальные сети, блоги и даже публичные базы данных, алгоритмы могут извлекать ценные сведения о поведении и предпочтениях пользователей. Эта информация используется для создания целевых атак, которые выглядят абсолютно правдоподобными. Например, мошенник может создать запрос на дружбу в социальной сети у человека, связанного с вашей профессиональной деятельностью, исследуя вашу сеть контактов и их связи. В результате, получив доступ к вашей информации, он применяет её для кражи личных данных или даже для доступа к корпоративным ресурсам.
Таким образом, мы можем наблюдать, как технологии машинного обучения, в сочетании с традиционными методами социальной инженерии, предлагают мошенникам новые,