Mākslīgā intelekta tehnoloģijas pēdējo gadu laikā ir piedzīvojušas strauju attīstību, būtiski mainot dažādas nozares – sākot no medicīnas un finanšu analīzes līdz automatizācijai un datu apstrādei. Tomēr līdz ar šo progresu pieaug arī jautājumi par kiberdrošību un potenciālajiem riskiem.
Viens no aktuālākajiem jautājumiem ir: vai MI spēj uzlauzt paroles?
Atbilde ir niansēta. Teorētiski MI var būt ļoti efektīvs rīks paroļu uzlaušanā, tomēr tā panākumi lielā mērā ir atkarīgi no pašas paroles struktūras, sarežģītības un izmantotajiem drošības mehānismiem.
Kā tradicionāli tiek uzlauztas paroles?
Paroļu uzlaušana nav jauna parādība. Jau pirms MI plašākas izmantošanas kiberdrošības vidē eksistēja vairākas tehnoloģiskas metodes, kas ļāva kiberuzbrucējiem mēģināt piekļūt lietotāju kontiem.
Brute-force uzbrukums
Šajā gadījumā automatizēta programma sistemātiski ģenerē milzīgu skaitu iespējamo paroļu kombināciju, līdz tiek atrasta pareizā.
Šī metode mēģina visas iespējamās kombinācijas – burtus, ciparus un simbolus. Lai gan tā var būt laikietilpīga, tā ir īpaši efektīva gadījumos, kad lietotāji izmanto īsas vai vienkāršas paroles.
Dictionary uzbrukums
Vēl viena izplatīta pieeja ir dictionary attack. Tajā tiek izmantotas datubāzes ar biežāk lietotām parolēm vai populārām vārdu kombinācijām – “123456”, “password”, vai “qwerty”. Tie joprojām ir starp visbiežāk izmantotajām pasaulē, kas padara tās ārkārtīgi viegli uzminamas.
Credential stuffing
Trešā bieži izmantotā metode ir credential stuffing. Šajā gadījumā kiberuzbrucēji izmanto lietotājvārdus un paroles, kas iegūtas no iepriekšējām datu noplūdēm.
Tā kā daudzi lietotāji izmanto vienu un to pašu paroli vairākos servisos, kiberuzbrucēji mēģina šīs kombinācijas citās vietnēs – e-pastā, sociālajos tīklos vai internetbankā.
Mākslīgais intelekts un paroļu analīze
MI ievieš būtisku pārmaiņu paroļu uzlaušanas metodoloģijā. Atšķirībā no tradicionālām programmām, kas vienkārši pārbauda visas iespējamās kombinācijas, MI spēj analizēt un apstrādāt milzīgus datu apjomus un identificēt statistiskus modeļus cilvēku uzvedībā.
Daudzi MI modeļi tiek trenēti, izmantojot miljoniem iepriekš nopludinātu paroļu no datu pārkāpumiem. Analizējot šos datus, algoritmi var identificēt biežāk sastopamās paroles:
- Vārdus no ikdienas valodas;
- Personvārdus vai populārus terminus;
- Ciparu pievienošanu paroles beigās;
- Simbolu aizvietošana – “a” ar “@” vai “s” ar “$”.
Rezultātā mākslīgais intelekts spēj prioritizēt visdrīzākās paroļu kombinācijas, kas ievērojami samazina nepieciešamo laiku, lai atrastu pareizo paroli.
Ko rāda dati par paroļu drošību?
Analizējot miljoniem paroļu, atklājās satraucoši rezultāti:
- 85,6% no biežāk izmantoto paroļu var uzlauzt mazāk nekā 10 sekundēs;
- 85,8% paroļu tiek uzlauztas vienas minūtes laikā;
- gandrīz 88% paroļu iespējams uzlauzt viena mēneša laikā.
Piemēram, parole ar tikai sešām rakstzīmēm, pat ja tajā ir burti un cipari, nodrošina ļoti zemu drošības līmeni. Savukārt parole ar 12 simboliem var prasīt simtiem gadu, lai to uzlauztu, bet parole ar 16 vai vairāk simboliem var kļūt praktiski neuzlaužama ar pašreizējām tehnoloģijām.
Galvenais iemesls ir pārāk īsas paroles. Tas nozīmē, ka paroels garums ir viens no svarīgākajiem faktoriem digitālajā drošībā. Par to, kā izveidot drošas paroles un pasargāt sevi, var uzzināt šeit.
Avots: Messente
