新?lián)翩I模仿攻擊利用人工智能來逃避安全檢測

以色列本·古里安大學(xué)的研究人員開發(fā)了能躲過安全檢測的擊鍵攻擊，同時也提出了針對這種攻擊的解決方法。

據(jù)外媒報道，以色列本·古里安大學(xué)（Ben-Gurion University of the Negev, BGU）的網(wǎng)絡(luò)安全研究人員開發(fā)了名為Malboard的復(fù)雜攻擊，在這種攻擊中，受損的USB鍵盤自動生成并發(fā)送惡意按鍵，模仿被攻擊用戶的行為。

惡意生成的擊鍵通常與人工輸入不匹配，并且很容易被檢測到。然而，使用人工智能，Malboard攻擊會自動生成具備用戶風(fēng)格的命令，將按鍵作為惡意軟件注入鍵盤并避開檢測。研究中使用的鍵盤是微軟(Microsoft)、聯(lián)想(Lenovo)和戴爾(Dell)的產(chǎn)品。

在這項研究中，30人使用現(xiàn)有的三種檢測工具KeyTrac、TypingDNA和DuckHunt，進行了不同的擊鍵測試。攻擊躲過了檢測的概率在83%到100%。研究人員表示，Malboard在兩種情況下是有效的，一種是遠(yuǎn)程攻擊者使用無線進行通信，另一種是內(nèi)部攻擊者實際操作和使用Malboard。

研究人員對新攻擊開發(fā)了檢測模塊。BGU的學(xué)生Nitzan Farhi表示，提出的檢測模塊安全可信，除了數(shù)據(jù)傳輸之外，還基于從側(cè)通道資源中測量的信息，包括鍵盤的功耗、擊鍵聲音、用戶對與印刷錯誤的反應(yīng)能力相關(guān)的行為。

Nissim博士補充說，每個提出的檢測模塊都能夠在實驗中100%檢測出惡意攻擊，沒有遺漏，也沒有錯誤警報。將它們結(jié)合起來作為一個整體檢測框架，將確保組織不會受到Malboard攻擊和其他擊鍵攻擊的影響。

研究人員建議，復(fù)雜的惡意鍵盤可以將惡意活動延遲一段時間，并且許多新的攻擊可以設(shè)法避開或禁止安全機制，因此用戶在最初購買和每天使用的鍵盤上都應(yīng)使用這種檢測框架。

BGU的研究人員計劃擴大其他流行USB設(shè)備的研究范圍，包括鼠標(biāo)的移動、點擊和使用時間。他們還計劃增強輸入錯誤插入檢測模塊，并將其與現(xiàn)有的擊鍵動態(tài)機制結(jié)合起來，因為這種行為很難復(fù)制，可用于用戶身份驗證。