Le phishing implique des tentatives frauduleuses visant à obtenir des informations sensibles telles que des noms d'utilisateur, des mots de passe et des détails de carte de crédit en se faisant passer pour une entité de confiance dans des communications électroniques.
Les attaquants utilisent souvent l'usurpation d'adresse électronique pour envoyer des messages qui semblent provenir de sources fiables, comme des banques ou des entreprises de confiance. Ces messages peuvent contenir des liens vers des sites web malveillants qui imitent des pages de connexion légitimes.
Les attaquants envoient des courriels semblant provenir d'une source fiable, comme une banque, contenant des liens vers des sites web malveillants qui imitent des pages de connexion légitimes :
En cliquant sur le lien, l'utilisateur est dirigé vers un site frauduleux où ses informations d'identification peuvent être recueillies.
L'IA permet aux attaquants de créer des courriels phishing hautement personnalisés et plus convaincants :
Un modèle d'IA analyse les profils de médias sociaux d'une cible pour créer un e-mail phishing :
Le vishing est un type de phishing qui utilise des appels téléphoniques ou des messages vocaux pour tromper les individus et les amener à révéler des informations confidentielles ou à effectuer des actions qui compromettent la sécurité.
Un pirate utilise la technologie VoIP (Voice over Internet Protocol) pour usurper l'identité de l'appelant et faire croire que l'appel provient d'une banque légitime. Le pirate appelle la victime et se fait passer pour un représentant de la banque :
"Ici le service de sécurité de [Nom de la banque]. Nous avons détecté une activité suspecte sur votre compte. Pour sécuriser vos fonds, veuillez vérifier votre numéro de compte, votre code PIN et les détails de vos dernières transactions."
Croyant que l'appel est authentique en raison de l'identification de l'appelant et de la tonalité d'urgence, la victime fournit les informations demandées. Le pirate utilise ensuite ces informations pour accéder au compte bancaire de la victime, transférer des fonds ou effectuer des achats non autorisés.
L'IA améliore l'hameçonnage (vishing) :
Un pirate utilise l'IA pour cloner la voix d'un PDG et laisse un message vocal à un employé :
"Bonjour, c'est [le nom du PDG]. Je suis retenu par une réunion, mais j'ai besoin que vous procédiez à un virement urgent en faveur de notre nouveau client. Les détails se trouvent dans votre e-mail".
Le spear phishing est une forme plus raffinée de phishing qui cible des personnes ou des organisations spécifiques, en utilisant des informations personnalisées pour accroître la crédibilité.
Exemple : Un pirate recherche un employé sur les médias sociaux et découvre qu'il a récemment assisté à une conférence sur la cybersécurité. L'auteur de l'attaque envoie alors un courrier électronique :
Le contexte personnalisé augmente la probabilité que l'employé clique sur le lien.
Les attaques de type "whaling" se concentrent sur des personnes très en vue, comme les PDG ou les directeurs financiers, et visent à exploiter leur accès à des informations sensibles.
Exemple : Un pirate se fait passer pour un PDG et envoie un courriel au service financier :
Le sentiment d'urgence et d'autorité pousse le destinataire à se conformer sans vérification.
Le pretexting consiste à créer un scénario fictif pour inciter les victimes à révéler des informations confidentielles.
Exemple :
Un pirate appelle un employé en se faisant passer pour le service d'assistance informatique :
Estimant que la demande est légitime, l'employé peut divulguer son nom d'utilisateur et son mot de passe.
Le baiting consiste à promettre quelque chose de désirable pour attirer les victimes dans un piège.
Exemple :
Un pirate laisse des clés USB étiquetées "Salary Summary Q1" sur le parking d'une entreprise. Les employés curieux ramassent les clés et les insèrent dans leurs ordinateurs, installant sans le savoir malware qui permet à l'attaquant d'accéder au réseau de l'entreprise.
Ces techniques consistent à obtenir un accès physique non autorisé à des zones sécurisées en exploitant la confiance humaine.
Exemple : Un attaquant transportant de lourdes caisses s'approche d'une porte sécurisée. Lorsqu'un employé ouvre la porte, le pirate lui demande de la tenir, ce qui lui permet d'accéder à la porte sans authentification appropriée.
Les virus s'attachent à des fichiers propres et se propagent à d'autres fichiers.
Un macrovirus intégré dans un document Word s'active à l'ouverture du document et infecte d'autres documents.
Les vers exploitent les vulnérabilités pour infecter les systèmes sans intervention de l'utilisateur.
SQL Slammer worm exploite une vulnérabilité de dépassement de mémoire tampon dans le serveur SQL de Microsoft, provoquant une congestion généralisée du réseau.
L'IA améliore les capacités des malwares :
Un ver utilise l'apprentissage par renforcement pour identifier les chemins d'exploitation les plus efficaces au sein d'un réseau, en adaptant sa stratégie de propagation pour maximiser les taux d'infection tout en minimisant la détection.
Les chevaux de Troie se présentent comme des programmes légitimes, mais effectuent des activités malveillantes lorsqu'ils sont exécutés.
Exemple : Un jeu téléchargé contient un cheval de Troie qui, une fois installé, ouvre une porte dérobée sur le système en utilisant le port 4444. L'attaquant peut alors accéder à distance au système et le contrôler.
Le ransomware crypte les données de l'utilisateur et exige un paiement pour la clé de décryptage.
Exemple : WannaCry a exploité les vulnérabilités du protocole SMB pour se propager rapidement. Il a chiffré des fichiers et affiché une demande de rançon exigeant un paiement en bitcoins.
L'IA améliore l'efficacité des ransomwares :
Le ransomware analyse les fichiers système afin de chiffrer en priorité les actifs critiques, en utilisant l'intelligence artificielle pour prédire quels sont les fichiers les plus précieux pour la victime.
> En savoir plus sur les principaux groupes de ransomware
Un logiciel espion surveille l'activité de l'utilisateur pour collecter des informations.
Exemple : Un logiciel espion enregistre l'historique du navigateur, les frappes au clavier et les captures d'écran, et envoie les données à l'auteur de l'attaque.
Un logiciel publicitaire affiche des publicités indésirables.
Exemple : Les logiciels publicitaires injectent des publicités dans les pages web ou redirigent les requêtes de recherche vers des sites publicitaires.
Les rootkits modifient le système d'exploitation pour dissimuler les processus et les fichiers malveillants aux outils de détection.
Exemple : Un rootkit en mode noyau remplace les pilotes du système tels que ndis.sys pour intercepter le trafic réseau et dissimuler sa présence à des outils tels que le gestionnaire des tâches et les logiciels antivirus.
Les réseaux de botnets sont constitués de nombreux dispositifs infectés (bots) contrôlés par un attaquant (botmaster) pour effectuer des actions coordonnées.
Exemple : Le botnet Mirai a infecté des appareils IoT tels que des caméras et des routeurs en utilisant des identifiants par défaut. Il a été utilisé pour des attaques DDoS, submergeant des cibles avec un trafic dépassant 1 Tbps.
Les attaques DoS submergent les ressources d'un système, rendant les services indisponibles.
Exemple : Les attaquants envoient une succession de requêtes SYN au serveur d'une cible, consommant des ressources en laissant des connexions semi-ouvertes.(SYN Flood)
L'IA affine les attaques DoS en :
Un botnet piloté par l'IA ajuste la taille des paquets et les intervalles pour imiter les schémas de trafic légitimes, échappant ainsi à la détection par les systèmes de prévention des intrusions basés sur les anomalies.
Les attaques DDoS utilisent plusieurs systèmes compromis pour amplifier l'attaque.
Exemple : Les botnets envoient de gros paquets UDP à des ports aléatoires du serveur cible, l'obligeant à vérifier si des applications écoutent sur ces ports et à répondre par un message ICMP "Destination inaccessible", ce qui consomme de la bande passante.(Inondation UDP)
Dans une attaque MitM, les pirates relayent secrètement et éventuellement modifient les communications entre deux parties.
Exemple : Un pirate utilise un point d'accès Wifi malveillant et des techniques de décodage SSL pour rétrograder les connexions HTTPS en HTTP, interceptant ainsi des données sensibles.(Usurpation d'identité HTTPS)
L'IA améliore les attaques MitM grâce à :
Un système d'intelligence artificielle analyse le trafic crypté pour détecter des schémas susceptibles d'indiquer une réutilisation des clés, ce qui permet de décrypter les communications à l'insu de l'utilisateur.
Dans les attaques de DNS Spoofing (ou DNS Poisoning), les pirates modifient les enregistrements DNS pour rediriger le trafic vers des sites frauduleux.
Exemple : En injectant de fausses entrées dans le cache d'un serveur DNS, le domaine www.example.com se résout à l'adresse IP de l'attaquant, conduisant les utilisateurs vers un site web malveillant.
Les attaquants envoient des messages ARP falsifiés pour associer leur adresse MAC à l'adresse IP d'un autre hôte.
Exemple : L'attaquant envoie une réponse ARP indiquant que l'adresse IP de la passerelle correspond à son adresse MAC. Le trafic destiné à la passerelle est envoyé à l'attaquant, ce qui permet de renifler ou de manipuler les paquets.
Les attaquants injectent des instructions SQL malveillantes dans les champs de saisie afin de manipuler les bases de données dorsales.
L'IA automatise la découverte des points d'injection :
Un outil d'intelligence artificielle scanne les applications web et apprend à partir des réponses à élaborer des attaques par injection SQL qui échappent aux mécanismes de sécurité tels que la vérification des entrées.
> Comment détecter les attaques par injection SQL
Les attaques XSS consistent à injecter des scripts malveillants qui s'exécutent dans le navigateur de l'utilisateur.
Exemple : Un pirate publie un commentaire sur un forum. Lorsque d'autres utilisateurs consultent le commentaire, leur navigateur exécute le script, envoyant leurs cookies de session au pirate.
L'IA améliore les attaques XSS en
Un système d'IA élabore des charges utiles XSS qui s'adaptent aux différentes versions des navigateurs et aux paramètres de sécurité, augmentant ainsi le taux de réussite de l'attaque.
CSRF incite les utilisateurs authentifiés à soumettre des requêtes à leur insu.
Exemple : Un attaquant crée un formulaire caché sur son site web qui soumet une requête POST à http://bank[.]com/transfer lors du chargement de la page. Si l'utilisateur est connecté à son compte bancaire, la requête transfère les fonds vers le compte du pirate.
RFI permet aux attaquants d'inclure et d'exécuter des fichiers distants par le biais de scripts vulnérables.
Les attaquants tentent toutes les combinaisons possibles pour découvrir les mots de passe.
Exemple : En utilisant des outils comme Hydra, un attaquant peut cibler un serveur SSH pour obtenir les mots de passe.
L'IA améliore l'efficacité :
Un modèle tel que PassGAN génère des suppositions de mots de passe basées sur des modèles provenant de bases de données ayant fait l'objet de fuites, ce qui permet de réduire considérablement le temps nécessaire pour déchiffrer les mots de passe.
Les attaquants utilisent une liste de mots de passe courants pour deviner les informations d'identification des utilisateurs.
Multiple listes de mots de passe peuvent être trouvés en ligne et contiennent les mots de passe les plus courants tels que mot de passe, 123456, qwerty.
L'attaquant peut automatiser les tentatives de connexion en utilisant ces mots de passe pour plusieurs comptes.
Les attaquants utilisent les paires de noms d'utilisateur et de mots de passe provenant de violations de données pour accéder à des comptes sur d'autres services.
Exemple : Les données d'identification d'un site de commerce électronique compromis sont utilisées pour tenter de se connecter à des sites bancaires. Le succès repose sur la réutilisation des mots de passe par les utilisateurs entre les différents services.
Les keyloggers capturent les frappes au clavier pour obtenir des informations sensibles comme les mots de passe et les numéros de carte de crédit.
Un keylogger logiciel fonctionne silencieusement en arrière-plan, enregistrant toutes les frappes de clavier et envoyant périodiquement des journaux au serveur de l'attaquant.
Dans les attaques par password spraying, les pirates essaient un petit nombre de mots de passe couramment utilisés sur de nombreux comptes afin d'éviter le verrouillage des comptes.
Exemple : L'attaquant tente d'obtenir des mots de passe tels que Bienvenue1 ! ou Mot de passe2023 sur tous les comptes d'utilisateurs d'une organisation.
Les attaquants capturent les données transmises sur les réseaux Wi-Fi non cryptés.
Exemple : En utilisant Aircrack-ng, un attaquant capture les paquets d'un réseau Wi-Fi ouvert afin d'intercepter les identifiants de messagerie envoyés en texte clair.
Des vulnérabilités dans les protocoles Bluetooth permettent aux attaquants de se connecter sans autorisation.
Exemple : Le pirate exploite les défauts d'implémentation de Bluetooth pour exécuter du code à distance sur des appareils non corrigés.(Attaque BlueBorne)
Des applications malveillantes ou des applications légitimes compromises peuvent infecter les appareils mobiles.
Exemple : Une version trojanisée d'une application populaire demande des autorisations excessives, ce qui lui permet de lire les messages, d'accéder aux contacts et de transmettre des données à l'attaquant.
Les dispositifs IoT manquent souvent de mesures de sécurité robustes, ce qui en fait des cibles faciles.
Exemple : Un pirate accède à un thermostat intelligent avec des informations d'identification par défaut et l'utilise comme point pivot pour scanner et attaquer d'autres appareils sur le réseau.
Les appareils IoT compromis contribuent à la création de puissants réseaux de zombies.
Exemple : Le botnet Reaper a exploité les vulnérabilités des appareils IoT pour construire un réseau capable de lancer des attaques DDoS de grande ampleur.
Les attaquants ciblent les services cloud mal configurés ou vulnérables.
Exemple : Un seau Amazon S3 mal configuré permet un accès public en lecture/écriture, exposant ainsi des données sensibles.
Les mauvaises configurations conduisent à un accès non autorisé ou à une escalade des privilèges.
Exemple : Un attaquant exploite des rôles IAM trop permissifs dans AWS pour élever ses privilèges et prendre le contrôle des ressources cloud .
Aujourd'hui, l'IA analyse les logiciels tiers à la recherche de failles exploitables et l'apprentissage automatique automatise l'insertion de codes malveillants dans des systèmes complexes, ce qui permet aux attaquants de compromettre plus facilement des éléments de la chaîne d'approvisionnement pour infiltrer des cibles.
Zero-day Les exploits tirent parti de vulnérabilités logicielles inconnues du fournisseur.
Exemple : Stuxnet Worm a utilisé de multiples vulnérabilités de type "zero-day" pour cibler et endommager les centrifugeuses nucléaires iraniennes.
Casser les algorithmes de cryptage
Les attaquants exploitent les faiblesses des protocoles de chiffrement ou de leur mise en œuvre.
Exemple : L' attaque Padding Oracle exploite les erreurs de remplissage dans les opérations cryptographiques pour décrypter le texte chiffré sans la clé.
Les attaques de type "Man-in-the-middle" compromettent SSL/TLS en tirant parti des faiblesses du protocole.
Exemple : L' attaque POODLE rétrograde les connexions TLS en SSL 3.0, qui est vulnérable à certains types d'attaques, ce qui permet à l'attaquant de décrypter les cookies de session.
Les attaquants modifient physiquement les appareils pour y introduire des vulnérabilités.
Exemple : Installation d'une carte PCIe malveillante qui permet un accès non autorisé à la mémoire et aux données du système.
Les appareils non cryptés présentent des risques importants en cas de perte ou de vol.
Exemple : La perte d'une clé USB contenant des données clients non cryptées entraîne une violation de données lorsqu'elle est trouvée par une personne non autorisée.
L'intelligence artificielle (IA) et Machine Learning (ML) ont révolutionné de nombreux secteurs, dont celui de la cybersécurité. Alors que l'IA fournit de puissants outils de défense, les attaquants l'utilisent de plus en plus pour améliorer leurs méthodes d'attaque.
L'intégration de l'IA dans les techniques de cyberattaque améliore considérablement la sophistication et l'efficacité des menaces. Les attaquants utilisent l'IA pour l'automatisation, l'adaptabilité et l'amélioration des taux de réussite, défiant ainsi les mesures de sécurité traditionnelles.
En comprenant à la fois les techniques d'attaque traditionnelles et l'impact de l'IA, les organisations peuvent élaborer des stratégies solides pour se protéger contre les cybermenaces en constante évolution.
Vectra AI s'appuie sur l'intelligence artificielle avancée et l'apprentissage automatique pour détecter les cybermenaces sophistiquées dans toutes les techniques d'attaque évoquées. En surveillant en permanence le trafic réseau, le comportement des utilisateurs et les interactions avec le système, la plateforme Vectra AI identifie les anomalies et les activités malveillantes en temps réel. Elle détecte les signes d'ingénierie sociale, de malware, d'attaques en réseau, d'exploitation d'applications web, d'abus d'identifiants, de menaces persistantes avancées, de menaces individu , de compromissions de la chaîne d'approvisionnement et de vulnérabilités de l'IdO.
Grâce à l'analyse pilotée par l'IA, Vectra AI peut reconnaître des modèles et des écarts que les outils de sécurité traditionnels risquent de manquer, même lorsque les attaquants utilisent l'IA pour améliorer leurs méthodes. Cette approche proactive permet aux organisations d'identifier et de répondre rapidement aux cyberattaques conventionnelles et à celles alimentées par l'IA, améliorant ainsi de manière significative leur posture de sécurité dans un paysage de menaces en constante évolution.