Studie visar att AI-chattbotar kan klara certifierade etiska hackningsexamina

cyber-hacker - Wormgpt AI hacking och ChatGPT baserad phishing

Studien: ”ChatGPT eller Bard: Vem är en bättre Certifierad Etisk Hacker?” publicerades i majnumret av tidskriften Computers & Security. Detta är ett intressant steg framåt i utforskandet av hur AI kan användas inom cybersäkerhet, men det understryker också vikten av fortsatt forskning och utveckling för att säkerställa att dessa teknologier används på ett ansvarsfullt och effektivt sätt.

En studie från University of Missouri och Amrita University i Indien har avslöjat att AI-chattbotar, specifikt OpenAI’s ChatGPT och Google’s Bard (nu känd som Gemini), kan klara certifierade etiska hackningsexamina. Dessa chattbotar, som drivs av artificiell intelligens, har testats med standardfrågor från ett validerat certifierat etiskt hackningsexam.

Resultaten visar att båda botarna kunde förklara en man-in-the-middle-attack och föreslå säkerhetsåtgärder för att förhindra den. Bard presterade något bättre än ChatGPT i termer av noggrannhet, medan ChatGPT uppvisade bättre svar när det gäller omfattning, klarhet och koncisthet.

Forskningen indikerar att AI-modeller har potentialen att bidra till etisk hackning, men mer arbete behövs för att fullt ut nyttja deras kapaciteter. Om vi kan garantera deras noggrannhet som etiska hackare, kan vi förbättra övergripande cybersäkerhetsåtgärder och lita på dem för att hjälpa oss göra vår digitala värld säkrare och mer trygg.

Det är dock viktigt att notera att dessa AI-verktyg inte är perfekta. De ger ibland felaktiga svar, och inom cybersäkerhet finns det ingen plats för misstag. Dessutom ändrar botarna sina svar när de blir ombedda att bekräfta dem, vilket ibland leder till korrigering av tidigare fel. Forskarna betonar att dessa verktyg inte kan ersätta mänskliga cybersäkerhetsexperter, men de kan fungera som en bra utgångspunkt för individer eller små företag som behöver snabb assistans.

För att förbättra noggrannheten hos AI-chattbotar som används för etisk hacking krävs en kombination av olika träningsmetoder och tekniker. Nedan följer en detaljerad beskrivning av de viktigaste metoderna baserade på informationen från källorna:

  1. Maskininlärning och djupinlärning: AI-chattbotar som används för etisk hacking kan dra nytta av maskininlärningsalgoritmer för att identifiera och utnyttja sårbarheter i system på ett mer effektivt sätt än människor. Genom att träna dessa algoritmer på stora mängder data kan de lära sig att känna igen mönster och göra förutsägelser med hög noggrannhet.
  1. Anpassning och förbättring över tid: En av de största fördelarna med maskininlärning i etisk hacking är dess adaptabilitet. Algoritmer kan tränas på nya data för att kontinuerligt förbättra sin noggrannhet och anpassa sig till nya hot som uppstår. Detta innebär att AI-chattbotar kan hållas uppdaterade och effektiva över tid genom regelbunden träning på den senaste informationen om cybersäkerhetshot.
  1. Automatisering av manuella processer: Genom att använda AI och maskininlärning kan många av de manuella processerna involverade i etisk hacking automatiseras. Detta minskar behovet av mänsklig intervention och ökar effektiviteten i processen. Automatisering gör det möjligt för AI-chattbotar att snabbare identifiera och åtgärda sårbarheter, vilket bidrar till en mer säker och pålitlig cybersäkerhetslösning.
  1. Träning på specifika scenarier och frågor från certifierade etiska hackningsexamina: För att förbättra AI-chattbotarnas prestanda i etisk hacking bör de tränas på standardfrågor och scenarier från validerade certifierade etiska hackningsexamina. Detta hjälper botarna att förstå och svara korrekt på frågor om olika typer av attacker, skyddsmetoder och svar på säkerhetsöverträdelser.
  1. Feedback-loopar för kontinuerlig förbättring: Ett viktigt steg för att öka noggrannheten hos AI-chattbotar är att implementera feedback-loopar där botarnas svar kan granskas och korrigeras. När botarna till exempel ombeds bekräfta sina svar och ändrar dem, indikerar detta en möjlighet för lärande och förbättring. Genom att analysera dessa ändringar kan utvecklare justera botarnas träningsdata och algoritmer för att minska antalet felaktiga svar.

Leave a Reply

Din e-postadress kommer inte publiceras. Obligatoriska fält är märkta *