One Article Review
| Source |  WatchGuard |
|---|---|
| Identifiant | 8417803 |
| Date de publication | 2023-11-29 00:00:00 (vue: 2023-11-29 14:10:27) |
| Titre | Les prédictions cyber 2024 du Threat Lab WatchGuard |
| Texte | Paris, le 29 novembre 2023 – WatchGuard® Technologies, l'un des leaders mondiaux de la cybersécurité unifiée publie ses prévisions pour 2024 en matière de cybersécurité. Le rapport couvre les attaques et les tendances en matière de sécurité de l'information qui, selon l'équipe de recherche du WatchGuard Threat Lab, émergeront en 2024, telles que : la manipulation des modèles linguistiques basés sur l'IA (les LLM ou Large Language Model qui ont donné naissance à des outils tels que ChatGPT ) ; les " Vishers " qui étendent leurs opérations malveillantes grâce aux chatbots vocaux basés sur l'IA ; les piratages de casques VR/MR modernes. Corey Nachreiner, Chief Security Officer chez WatchGuard Technologies explique : " Chaque nouvelle tendance technologique ouvre de nouveaux vecteurs d'attaque pour les cybercriminels. En 2024, les menaces émergentes ciblant les entreprises et les particuliers seront encore plus intenses, complexes et difficiles à gérer. Face à la pénurie de profils qualifiés en cybersécurité, le besoin de fournisseurs de services managés (MSP), de sécurité unifiée et de plateformes automatisées pour renforcer la cybersécurité et protéger les entreprises contre un éventail de menaces en constante évolution n'a jamais été aussi grand ". Voici un résumé des principales prévisions de l'équipe du WatchGuard Threat Lab en matière de cybersécurité pour 2024 : L'ingénierie de pointe permettra de manipuler les grands modèles de langages (LLM) : Les entreprises et les particuliers ont recours aux LLM pour améliorer leur efficacité opérationnelle. Or, les acteurs de la menace apprennent à exploiter les LLM à leurs propres fins malveillantes. En 2024, le WatchGuard Threat Lab prévoit qu'un ingénieur de requêtes avisé, qu'il s'agisse d'un attaquant criminel ou d'un chercheur, pourra déchiffrer le code et manipuler un LLM pour qu'il divulgue des données privées. Les ventes d'outils d'hameçonnage ciblé basés sur l'IA vont exploser sur le dark web : Les cybercriminels peuvent d'ores et déjà acheter sur le marché noir des outils qui envoient des emails non sollicités, rédigent automatiquement des textes convaincants et épluchent Internet et les médias sociaux à la recherche d'informations et de connaissances relatives à une cible particulière. Toutefois, bon nombre de ces outils sont encore manuels et les attaquants doivent cibler un seul utilisateur ou groupe de personnes à la fois. Les tâches clairement formatées de ce type se prêtent parfaitement à l'automatisation par le biais de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Il est donc probable que les outils alimentés par l'IA deviendront des best-sellers sur le dark web en 2024. L'hameçonnage vocal (vishing) basé sur l'IA aura le vent en poupe en 2024 : Bien que la voix sur IP (VoIP) et la technologie de l'automatisation facilitent la composition en masse de milliers de numéros, une fois qu'une victime potentielle se présente, un escroc humain est toujours nécessaire pour l'attirer dans ses filets. Ce système limite l'ampleur des opérations de vishing. Mais en 2024, la situation pourrait changer. WatchGuard prévoit que la combinaison de deepfake audio convaincants et de LLM capables de mener des conversations avec des victimes peu méfiantes augmentera considérablement l'ampleur et le volume des appels de vishing. Qui plus est, ces appels pourraient même ne p |
| Envoyé | Oui |
| Condensat | –Watchguard 2023 2024 2024: ;the Although Audio But Chatgpt Chief Clearly Corey Cyber Cybersecurité DEEPFAKE Dark Director Each Faced For Here However IA;Modern Internet LLM Lab Laliberte Language MSP MSSP Managed Marc Model Nachreiner November Officer Operations Paris Reg;technologies Sales Security Technologies The This Threat VOIP VR/MR Watchguard Web Web: What You able accompany according actor actors acts already always analysts appear approximately are arises arouse artificial as: attacker attackers attacks attract automated automatic automatically automation bans based become beginning bestsellers birth black but buy calls can capable cause caused certain change chatbots code codes collect com/wgrd combination coming companies competition complex composition computer confidence considerably constantly constitute conversations convincing could covers criminal crook current cutting cybercriminals cybersecurity data decipher demand device difficult discloses edge efficiency emails emerge emerging employee ends engineer engineering ensure enterprises environment environments: even evolving existed explains: explode exploded exploit extend facilitate field fierce filled finally find follow forTens forecasts formatted from front fueled given greatest group growing hackers hacking has have headsets headsets/MR helmets him his home https://www human improve inDoup increase individuals information intelligence intense interest intervention its jobs knowledge known languages large leadersNdiaux leading learn learning lend likely limited limits linguistic link looking magnitude main major make malicious manage managed manipulate manipulation manual many market mass may media medium meet million mixed mobile models more must necessary need nets never new not number numerOS once one opens operational operations order own page: particular peel people perfectly phone pirate plans platforms platforms: play potential pracions practical predictions presented private profiles protect protection provide providers provides publishes qualified range reality recent recreate relating report request require research researcher researchers resource resources safety scale security send sensors service services shortage significant single site situation sized smallAnd social soon strengthen strengthenUnified such summary system talents target targeted targeting tasks team technique technological technologies technology ter/cyber terce terms texts thanks thatHe them themselves therefore these thousands threat threats through time tobeen tools trend trends turn type unified unsolicited unwilling use useful user users using vacant vectors victim victims videos view virtual visabal visilies visiting vocal voice volume waiting watchguard way which who will wind wise writeConvincing year years |
| Tags | Tool Threat Prediction |
| Stories | ChatGPT ChatGPT |
| Notes | ★★★ |
| Move | 
|
L'article ne semble pas avoir été repris aprés sa publication.
L'article ne semble pas avoir été repris sur un précédent.