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Künstliche Intelligenz macht Phishing-Versuche zielgenauer und effektiver

Droht bald eine neue Welle von exakt auf den Empfänger zugeschnittenen Phishing-Nachrichten, generiert von Computern? Sicherheitsforscher haben dieses Konzept jetzt demonstriert – mit beunruhigenden Erfolgsquoten.

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(Bild: Christiaan Colen / Flickr / cc-by-2.0)

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Zwei Forscher des Sicherheitsunternehmens ZeroFOX haben ein System auf der Grundlage von Maschinenlernen programmiert, das mit relativ echt wirkenden Nachrichten gezielt Nutzer auf Twitter anspricht. Ungefähr jeder dritte davon fiel darauf herein und klickte auf einen in der Nachricht enthaltenen Link – eine deutlich höhere Erfolgsquote als bei normalen „Phishing“-Versuchen dieser Art. Das berichtet Technology Review online in „Gezieltes Phishing mit Künstlicher Intelligenz“.

Laut John Seymour, leitender Datenwissenschaftler bei ZeroFOX, ist sein Maschinenlern-System fast so effektiv wie „Spearphishing“, also Betrugsversuche mit individuell auf den Empfänger zugeschnittenen Nachrichten, die auf etwa 40 Prozent Reaktionsquote kommen. Doch während das bisherige manuelle Spearphishing einigen Zeitaufwand mit sich bringt, könnte es in automatisierter Form in viel größerem Maßstab eingesetzt werden. Die automatisch erzeugten Tweets klingen nicht immer perfekt, aber sie sind effektiv, so Seymour.

Mike Murray, Vice President für Sicherheitsforschung bei der Mobilsicherheitsfirma Lookout, bezeichnet die Aussicht auf mittels Maschinenlernen automatisierte Online-Betrügereien als „beängstigend“. Zwar werde es wohl noch eine Weile dauern, bis derartige Angriffe in der Praxis stattfinden. Doch die Algorithmen für Maschinenlernen werden immer einfacher zu benutzen; und um auf sozialen Medien Erfolg zu haben, müssen sie die menschliche Sprache gar nicht perfekt beherrschen.

Mehr dazu bei Technology Review online:

(sma)