בקיץ 2017, העולם היה עד למה שנחשב מאוחר יותר להתקפת הסייבר החמורה ביותר בהיסטוריה, אשר שיתקה חברות פרטיות ומוסדות ציבוריים וגרמה להפסדים כלכליים עצומים שהגיעו לכ-10-19 מיליארד דולר ברחבי העולם.

כופר ה-NotPetya, כפי שנקרא מאוחר יותר, היה חלקית מבצע סייבר בתמיכת בינה מלאכותית, משום שרשת בוטים שנעשה בה שימוש בטכנולוגיית בינה מלאכותית נבנתה לנצל פגיעויות אבטחה במערכות.

אם התקפה כזו הייתה מתרחשת כיום, כאשר טכנולוגיית הבינה המלאכותית מתקדמת ויעילה יותר, היא ככל הנראה הייתה גורמת להפסדים כלכליים גדולים יותר ואף משבשת את הסחר העולמי.

אין פלא שממשלות ברחבי העולם שמות לב לאיום הפוטנציאלי שטמון בבינה מלאכותית, במיוחד כאשר היא נמצאת בידיים של האקרים וקבוצות לא אתיות אחרות.

מדינות מחזקות גם את הפעילות הצבאית והביטחונית שלהן כדי להגן על עצמן מפני התקפות כאלה.

ההתפתחויות בתחום הבינה המלאכותית התקדמו עוד יותר, במיוחד בשנים האחרונות. ככל שהבינה המלאכותית הופכת לנפוצה יותר ומערכות כמו מודלים גדולים של שפה (LLM) משמשות בתחומים שונים, מדינות נאלצות לעמוד בקצב המהיר של המגזר המתפתח.

החידושים שהביאה הבינה המלאכותית למדינות היו יעילים בתחומים רבים.

צבאות, שירותי מודיעין וסוכנויות אכיפת חוק, בפרט, מבצעים פעולות יעילות יותר הודות להתקפות סייבר הנתמכות בבינה מלאכותית.

כמו כן, היכולות ההתקפיות של צבאות סייבר במדינות מפותחות יכולות להגיע לרמות גבוהות יותר עם מערכות הנתמכות בבינה מלאכותית.

היו דוגמאות רבות לכך בחלקים שונים בעולם, אך רובם היו במסגרת פעולות השפעה וריגול.

במיוחד, התקפות סייבר מזיקות והרסניות המונעות על ידי בינה מלאכותית המכוונות לתשתיות קריטיות עדיין לא התרחשו.

האם בינה מלאכותית יכולה להגדיר מלחמת סייבר?

למרות שהעולם לא ראה שימוש בבינה מלאכותית במלחמה צבאית קונבנציונלית, יש דאגה גוברת ברחבי העולם שתרחיש כזה הוא רק עניין של זמן.

לדוגמה, הממלכה המאוחדת טוענת שרוסיה ומדינות עוינות אחרות מנסות להגדיל את יעילות התקפות הסייבר שלהן באמצעות טכנולוגיות בינה מלאכותית ומתכננות לכוון במיוחד לתשתיות קריטיות.

מדינות מערביות גם טוענות שמדינות כמו רוסיה וסין עשויות להשתמש במערכות בינה מלאכותית במלחמות סייבר עתידיות, אם כי שתי המדינות דחו את ההאשמות כפרופגנדה מערבית.

מומחים צבאיים אומרים שלא רק סין ורוסיה, אלא כל המדינות יכולות לבצע התקפות סייבר מונעות בינה מלאכותית. ארצות הברית, הממלכה המאוחדת ומדינות אירופאיות רבות השקיעו בתחום זה בשנים האחרונות.

לפני יותר מעשור, תולעת מחשב זדונית שנוצרה במשותף על ידי ארצות הברית וישראל שימשה לתקוף ולפגוע בתוכנית הגרעין של איראן.

שחקני סייבר אלה, שיכולים לבצע התקפות סייבר הרסניות נגד מדינות יריבות או אויבות באמצעות שירותי המודיעין וצבאות הסייבר שלהם, יכולים לבצע פעולות שיגרמו לתוצאות הרסניות אף יותר עם התקפות סייבר מונעות בינה מלאכותית.

לדוגמה, תשתיות תחבורה, אנרגיה ותקשורת, כמו גם רשתות שלמות של מוסדות פיננסיים ומוסדות ממשלתיים קריטיים, עלולות להיהרס על ידי התקפות כאלה.

ללא ספק, מדינות רבות פועלות לנקוט בצעדים הנדרשים מול איום כזה. יחידות או סוכנויות חדשות מוקמות נגד התקפות סייבר מופעלות על ידי בינה מלאכותית. במקביל, מפתחים אסטרטגיות ומדיניות לבניית תשתיות ומערכות שיכולות להתמודד עם התקפות כאלה.

בחודשים האחרונים, ממשל ביידן השיק מחקר שמגדיר את הצעדים שעל מוסדות פיננסיים לנקוט כדי להגן על פעילותם.

בנוסף, צוין כי פעילויות הונאה הנתמכות בבינה מלאכותית, כמו Deepfake והונאות בנקאיות, גם הן התגברו ושיש להיאבק בהן.

בהקשר זה, השימוש בבינה מלאכותית במלחמות סייבר מצביע על מצב מסוכן ומדאיג מבחינת הביטחון הלאומי והיציבות הגלובלית.

בהתחשב בתרחיש המתפתח, השאלה הגדולה שעומדת בפני העולם היא: עד כמה חמור הסיכון של מלחמת סייבר מונעת בינה מלאכותית והאם עלינו לדאוג?

כדי שהעולם יהיה מוכן

מלחמת סייבר מונעת בינה מלאכותית שונה מהתקפות סייבר מסורתיות בכמה דרכים חשובות, והבדלים אלה הופכים אותה למסוכנת יותר.

בנוסף, בינה מלאכותית יכולה להפוך התקפות סייבר ליעילות יותר, מהירות יותר וממוקדות יותר. בהקשר זה, ניתן לומר שהיא מספקת יתרונות בתחומים מסוימים:

אוטומציה: בינה מלאכותית יכולה לצמצם את תהליך התכנון והביצוע של התקפות שלוקח ימים או שבועות באופן ידני לשעות או דקות. לדוגמה, סריקת מערכת או זיהוי חולשות שייקחו ימים באופן ידני יכולים להסתיים בשניות הודות לאלגוריתמים של בינה מלאכותית.

בלתי ניתן לגילוי: תוכנות זדוניות שפותחו עם אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולות להסתיר את התנהגותן בצורה טובה יותר כדי לעקוף מערכות הגנה מסורתיות ובכך להימנע מגילוי.

למידה בזמן אמת: התקפות סייבר מונעות בינה מלאכותית יכולות להסתגל לאמצעי הגנה בזמן אמת ולנצל חולשות באופן דינמי. על ידי ניתוח תגובות של מערכות הגנה, בינה מלאכותית יכולה להתאים את ההתקפות בהתאם ולהגביר את יעילותן.

התקפות ברמה מתקדמת: בינה מלאכותית יכולה להשתמש בניתוח נתונים גדולים כדי לבצע התקפות מתוחכמות וממוקדות יותר, המכוונות במיוחד לפרופילים אישיים או ארגוניים ליצירת איומים מותאמים אישית. כמו כן, בינה מלאכותית יכולה לבצע התקפות במספר נקודות בו-זמנית, מה שמאפשר פעולות בקנה מידה רחב.

חששות כאלה יכולים להיחשב כסימן לשילוב מערכות מונעות בינה מלאכותית בשדה הקרב. במקרה כזה, בינה מלאכותית לא תהיה עוד כלי בלבד אלא תהפוך למרכזית באסטרטגיות מלחמה בקנה מידה גלובלי.

יש לציין שגם אם צעדים נגד התקפות מונעות בינה מלאכותית מפותחים במהירות, המורכבות של האיומים עשויה להכביד על מאמצים אלה.

יש להיות מודעים לכך שמלחמת סייבר מונעת בינה מלאכותית אינה עוד מדע בדיוני אלא מציאות.

השימוש בטכנולוגיות אלה על ידי מדינות מפותחות מהווה איום חמור על תשתיות צבאיות ואזרחיות כאחד. לכן, ייתכן שחלק מהמדינות לא יוכלו להתמודד עם איומים אלה לבדן.

מסיבה זו בלבד, שיתוף פעולה אסטרטגי בין מדינות והשקעה מוגברת בטכנולוגיות הגנה עשויים להפוך להכרח.

מקור: TRTWorld וסוכנויות