Infosys McCamish урегулирует дело о кибербезопасности на $17,5M, так как важность ИИ-безопасности возрастает

Индийский провайдер ИТ-услуг Infosys объявил в пятницу, что достиг соглашения о урегулировании с истцами, участвующими в судебных исках против его подразделения в США, из-за киберинцидента 2023 года.

Infosys McCamish Systems (IMS) согласилась выплатить $17,5 миллиона в фонд для урегулирования всех ожидающих иссов коллективных исков и разрешения всех утверждений, сделанных в связи со инцидентом.

Кибербезопасность Infosys McCamish Systems

В ноябре 2023 года Infosys заявила, что Infosys McCamish Systems пострадала от инцидента кибербезопасности, что привело к недоступности некоторых приложений и систем.

Атака была совершена группой киберпреступников LockBit, широко известной шифрованием систем компаний и вымогательством выкупа в обмен на ключ для доступа к этим системам. Они использовали этот доступ для шифрования чувствительных систем IMS и украли личную информацию, незаконно получив доступ к данным примерно 6,5 миллионов человек.

Позже в апреле прошлого года Infosys заявила, что McCamish, координируя работу со своим сторонним поставщиком eDiscovery, выявил до 6,5 миллионов человек, чья информация подверглась несанкционированному доступу и эксфильтрации данных в результате инцидента.

Незаконно полученные чувствительные данные включали даты рождения, детали банковских счетов, медицинские записи, номера социального страхования и биометрическую информацию. Вторжение вызвало серьезные опасения среди людей, поскольку эта информация является чувствительной и важной для киберпреступников.

Несмотря на то, что инцидент произошел в Infosys McCamish Systems, Infosys, материнская компания, взяла на себя ответственность за урегулирование иска.

Взгляд на использование ИИ как инструмента для усиления существующих и создания новых киберугроз

По мере роста обеспокоенности киберделами, стратегический лидер по коммуникациям и журналист Дэн Паттерсон предполагает, что киберугрозы на базе ИИ меняют ландшафт безопасности.

Паттерсон подчеркивает, что киберпреступники вооружают ИИ на каждом этапе атаки. Большие языковые модели (LLM) создают гиперперсонализированные фишинговые письма, сканируя профили в социальных сетях и профессиональные сети целей. Генеративные состязательные сети (GAN) создают глубокие подделки аудио и видео для обхода многофакторной аутентификации. Автоматизированные инструменты, такие как WormGPT, позволяют скрипт-кидди запускать полиморфное вредоносное ПО, которое эволюционирует, чтобы избегать обнаружения на основе сигнатур.

Что касается глубоких подделок (deepfake), то 13 марта Государственный банк Индии опубликовал пост в X, предупреждая всех своих клиентов и широкую публику о многих видео-подделках, распространяемых в социальных сетях, ложно утверждающих о запуске платформы на основе ИИ, демонстрирующей выгодные инвестиционные схемы, поддерживаемые Государственным банком Индии в сотрудничестве с правительством Индии и некоторыми многонациональными компаниями.

Этот инцидент подчеркивает, как ИИ не только усиливает существующие киберугрозы, но и создает совершенно новые категории рисков безопасности.

Паттерсон говорит, что злоумышленники теперь имеют доступ к передовым инструментам через ИИ, чтобы сделать свои кибератаки более точными, убедительными и трудными для обнаружения. Например, современные системы генеративного ИИ могут просеивать большие наборы данных личной информации, деловых коммуникаций и социальной активности, чтобы строить гиперцелевые фишинговые усилия, которые могут убедительно имитировать доверенные контакты и авторитетные организации.

Паттерсон считает, что эта мощная комбинация, вместе с автоматизированным вредоносным ПО, которое эволюционирует для противодействия защитным мерам в реальном времени, радикально увеличивает как объем атак, так и их успешность.

Но ИИ также является мощным инструментом для защиты. Решения по безопасности на базе ИИ могут обрабатывать огромные объемы данных в реальном времени, а также обнаруживать выбросы и возможные угрозы, которые могут упустить традиционные подходы. Эти системы могут адаптироваться к новым методам атак и обеспечивать динамичную защиту от кибератак, powered by ИИ.