LLM Phishing-länkar: Hur AI-hallucinationer driver en ny cybersäkerhetshot

Stora språkmodeller (LLM) blir alltmer betrodda digitala assistenter. Men LLM-phishinglänkar skapar nu allvarliga cybersäkerhetsrisker.

AI-chattbotar rekommenderar självsäkert falska inloggningssidor som leder till bedrägerier och datastöld. Detta växande problem är inte bara ett ofarligt misstag – det är en möjlighet för cyberbrottslingar.

Forskare från Netcraft upptäckte nyligen att AI-verktyg visade en falsk Wells Fargo-inloggningssida under tester. AI:n gav självsäkert en phishinglänk utan yttre manipulation.

Hur LLM-phishinglänkar kringgår traditionellt skydd

Faran med LLM-phishinglänkar ligger i AI:ns avsaknad av traditionella säkerhetskontroller. Till skillnad från sökmotorer:

• Visar inte AI URL-förhandsvisningar.
• Hoppar över säkerhetsindikatorer.
• Presenterar information med hög självsäkerhet, även när den är falsk.

I Netcrafts studie ledde 34 % av AI-svaren till osäkra, icke-varumärkesdomäner. Dessa hallucinerade phishinglänkar kan orsaka verklig skada utan varningssignaler.

Cyberbrottslingar kan nu skapa falska webbplatser som är speciellt designade för att manipulera AI-svar. Detta förändrar spelet för phishingattacker.

Hur LLM-phishinglänkar utnyttjar AI:s svagheter

Phishers utnyttjar redan denna nya AI-svaghet. AI-system verifierar inte äktheten hos webbplatser de föreslår.

Netcraft identifierade över 17 000 phishing-sidor på plattformar som GitBook, många riktade mot kryptovalutaanvändare.

Falska hjälpsidor, mjukvaruguider och inloggningssidor genereras för att lura AI-verktyg och dess användare.

Vissa cyberbrottslingar skapar till och med falska kryptoverktyg för att få AI att rekommendera malware-infekterade nedladdningar.

AI-genererade phishinglänkar saknar de traditionella varningssignaler som användare förlitar sig på, vilket gör attackerna lättare att lyckas med.

Verkliga konsekvenser av LLM-phishinglänkar

Phishinglänkar hotar både individer och företag. Ett klick på en skadlig länk kan:

• Stjäla känsliga inloggningsuppgifter.
• Möjliggöra finansiella bedrägerier.
• Underminera förtroendet för AI-tjänster.

Att återställa förlorat förtroende efter en phishingattack är svårt. En felaktig AI-länk kan orsaka långvarig skada.

Varför LLM-phishinglänkar är svåra att stoppa

AI-chattbotar är designade för att ge snabba och självsäkra svar, men saknar inbyggd faktakontroll för webb-länkar.

Skadliga aktörer anpassar sig snabbt och skapar oändliga falska domäner som ser trovärdiga ut för både användare och AI.

Säkerhetsteam har svårt att hålla jämna steg med dessa skalbara, AI-drivna phishingkampanjer.

Hur användare och AI-leverantörer kan bekämpa LLM-phishinglänkar

För användare:

• Klicka aldrig direkt på inloggningslänkar från AI-chattbotar.
• Verifiera alltid webbplatser via officiella källor.
• Använd bokmärken eller betrodda appar för känsliga tjänster.

För AI-leverantörer:

• Inför domänverifieringssystem.
• Visa fullständiga URL:er i svaren.
• Informera användare om riskerna med AI-hallucinationer.

Dessa insatser tillsammans kan minska riskerna med LLM-länkar.

Slutsats

LLM-phishinglänkar är mer än AI-misstag – de är en plan för cyberbrott. Insatserna är höga och ökar.

AI-plattformar måste stärka skydden för att förhindra hallucinerade phishinglänkar. Användare måste vara vaksamma när AI föreslår webbplatser.

I denna nya AI-era är kunskap och försiktighet det bästa försvaret mot skadliga länkar.