Nicht and Spam-Filter are also included. Jeder Sicherheitsanbieter, der eine Bewertung oder einen anderen Output bereistelle, könne potenzial missbraucht werden, warns der Omdia-Analyst. “Nicht alle haben dies Problem, aber wenn man nicht aufpasst, haben sie einen nützlichen Output, den jemand für böswillige Zwecke nutzen kann.”
2. Bessere Phishing-E-Mails
Angreifer würden ML-Sicherheitstools nicht nur verwenden, um zu testen, ob ihre Nachrichten Spam-Filter passieren können. Sondern sie würden“ maschinelles Lernen auch nutzen, um dieese E-Mails überhaupt erst zu erstellen, betont Adam Malone, ein ehemaliger EY-Partner. “Sie bewerben den Verkauf dieser Dienste in kriminellen Foren and nutzen sie, um bessere Phishing-E-Mails sowie falsche Identitäten zu generieren.”
Maschinelles Lernen ermöglicht es Angreifern, Phishing-E-Mails auf kreative Weise so anzupassen, dass sie nicht als Massen-E-Mails angeiget werden und so optimitazione sind, dass sie Interactionen und Klicks auslösen. Dabei belassen sie es nicht nur beim Text der E-Mail. KI can be used, um realistische aussehende Fotos, Social-Media-Profile und andere Materialien zu erstellen, damit die Kommunikation so legitimate wie möglich erscheint.
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