Nicht nur Spam-Filter sind anfällig. Jeder Sicherheitsanbieter, der eine Bewertung oder einen anderen Output bereitstelle, könne potenziell missbraucht werden, warnt der Omdia-Analyst. „Nicht alle haben dieses Drawback, aber wenn man nicht aufpasst,haben sie einen nützlichen Output, den jemand für böswillige Zwecke nutzen kann.“
2. Bessere Phishing-E-Mails
Angreifer würden ML-Sicherheitstools nicht nur verwenden, um zu testen, ob ihre Nachrichten Spam-Filter passieren können. Sondern sie würden“ maschinelles Lernen auch nutzen, um diese E-Mails überhaupt erst zu erstellen, betont Adam Malone, ein ehemaliger EY-Companion. „Sie bewerben den Verkauf dieser Dienste in kriminellen Foren und nutzen sie, um bessere Phishing-E-Mails sowie falsche Identitäten zu generieren.“
Maschinelles Lernen ermöglicht es Angreifern, Phishing-E-Mails auf kreative Weise so anzupassen, dass sie nicht als Massen-E-Mails angezeigt werden und so optimiert sind, dass sie Interaktionen und Klicks auslösen. Dabei belassen sie es nicht nur beim Textual content der E-Mail. KI kann verwendet werden, um realistisch aussehende Fotos, Social-Media-Profile und andere Materialien zu erstellen, damit die Kommunikation so legitim wie möglich erscheint.
