AI-cyberaanvallen: LLM's kunnen cyberoperaties autonoom plannen en uitvoeren

Uit een onderzoek onder leiding van Brian Singer, een promovendus in elektrotechniek en computertechniek aan Carnegie Mellon Universityheeft aangetoond dat LLM's netwerkinbraken kunnen simuleren die opmerkelijk veel lijken op echte aanvallen wanneer ze zijn uitgerust met planningsmogelijkheden op hoog niveau en gespecialiseerde agentframeworks.

In het onderzoek slaagden de LLM's erin om bedrijfsnetwerken te infiltreren, kwetsbaarheden te identificeren en meerstapsaanvallen uit te voeren zonder menselijke tussenkomst. Dit onderzoek toont aan dat geavanceerde AI-modellen niet alleen basistaken kunnen uitvoeren, maar ook autonoom beslissingen kunnen nemen en zich kunnen aanpassen aan dynamische netwerkomgevingen.

Dit brengt zowel aanzienlijke risico's als potentiële kansen voor cyberbeveiliging met zich mee. Enerzijds kunnen kwaadwillende actoren dergelijke technologieën gebruiken om hun aanvallen te automatiseren en uit te breiden. Anderzijds zouden bedrijven en beveiligingsonderzoekers LLM's kunnen gebruiken om cyberbeveiligingsmaatregelen te ontwikkelen en te testen, bijvoorbeeld door aanvallen te simuleren om proactief kwetsbaarheden te identificeren.

De bevindingen van het onderzoek staan gedetailleerd op de onderzoekswebsite Anthropic; een voordruk van de paper is ook beschikbaar op arXiv. Deze publicaties bieden waardevolle inzichten in de methodologie en implicaties van dit baanbrekende en uitdagende onderzoek naar AI-cyberaanvallen.