I Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM) Possono Automatizzare Attacchi Informatici Complessi

Modificato da: Veronika Radoslavskaya

LLM e Sicurezza Informatica: Nuove Sfide

Recenti ricerche della Carnegie Mellon University, in collaborazione con Anthropic, hanno dimostrato che i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) possono pianificare ed eseguire autonomamente complessi attacchi informatici. Lo studio, guidato da Brian Singer, ha rivelato che gli LLM, dotati di capacità di pianificazione avanzate, possono simulare violazioni di rete simili a scenari di attacco reali.

La ricerca evidenzia la necessità di rivalutare le strategie di sicurezza informatica alla luce degli attacchi avanzati basati sull'intelligenza artificiale. Questi modelli sono stati capaci di infiltrarsi nelle reti aziendali, identificare vulnerabilità e condurre attacchi multi-fase senza intervento umano.

Impatto Economico del Cybercrime

Secondo un rapporto di Cybersecurity Ventures, si prevede che i danni globali causati dal crimine informatico raggiungano i 10,5 trilioni di dollari all'anno entro il 2025.

LLM per la Difesa Informatica

La stessa tecnologia che alimenta questi attacchi può essere impiegata per rafforzare le difese. Ad esempio, gli LLM possono essere utilizzati per sviluppare e testare meccanismi di difesa più robusti, anticipando le mosse dei potenziali aggressori.

Importanza di un Approccio Proattivo

La capacità degli LLM di automatizzare gli attacchi sottolinea l'importanza di un approccio proattivo alla sicurezza informatica. Le aziende devono investire in sistemi di rilevamento delle minacce basati sull'intelligenza artificiale e in programmi di formazione del personale per identificare e rispondere efficacemente alle nuove minacce.

La collaborazione tra università, aziende è fondamentale per sviluppare e condividere le migliori pratiche di sicurezza.

Fonti

  • Notebookcheck

  • Carnegie Mellon College of Engineering

  • Anthropic

  • arXiv: Efficient Control Flow Attestation by Speculating on Control Flow Path Representations

Hai trovato un errore o un'inaccuratezza?

Esamineremo il tuo commento il prima possibile.