68 Quiz: Ενότητα 10 (10.2.7)-Αυτόματες Επιθέσεις μέσω Μηχανικής Μάθησης

Αυτόματες Επιθέσεις μέσω Μηχανικής Μάθησης

Σκορ: 0 / 20

1. Ποιο είναι το κύριο πλεονέκτημα των ML-powered επιθέσεων σε σύγκριση με τις συμβατικές;

Η στατική τους φύση. Η προσαρμοστικότητα και η αυτοβελτίωση. Η προβλεψιμότητα των μοτίβων επίθεσης. Η αργή τους ταχύτητα εκτέλεσης.

Η ML επιτρέπει στις επιθέσεις να προσαρμόζονται στο περιβάλλον και να βελτιώνουν την αποτελεσματικότητά τους με την πάροδο του χρόνου.

2. Πώς διαφέρουν οι σύγχρονες AI-driven brute-force επιθέσεις από τις παλαιότερες (τυχαίες);

Είναι αποκλειστικά τυχαίες, αλλά πιο γρήγορες. Εμφανίζονται πιο στοχευμένες. Χρησιμοποιούν μόνο λεξικά (wordlists). Απαιτούν λιγότερη υπολογιστική ισχύ.

Οι ML αλγόριθμοι μαθαίνουν πρότυπα, καθιστώντας τις επιθέσεις λιγότερο τυχαίες και πιο στοχευμένες.

3. Ποια είναι η βασική λειτουργία των επιθέσεων βίαιης δύναμης (brute-force);

Κρυπτογράφηση δεδομένων του θύματος. Συνεχόμενες, εξαντλητικές προσπάθειες για «σπάσιμο» κωδικών πρόσβασης ή κλειδιών. Παραπλάνηση χρηστών μέσω phishing. Ανάπτυξη αυτοαναπαραγόμενου κακόβουλου λογισμικού.

Ο ορισμός της επίθεσης brute-force είναι η δοκιμή όλων των πιθανών συνδυασμών μέχρι να βρεθεί ο σωστός κωδικός.

4. Τι μπορούν να μάθουν τα ML συστήματα στις AI-driven password cracking επιθέσεις για να μειώσουν τις απαιτούμενες προσπάθειες;

Τυχαίες διευθύνσεις IP. Πρότυπα στις επιλογές των κωδικών πρόσβασης των χρηστών. Φυσικά χαρακτηριστικά του χρήστη. Τις ρυθμίσεις της οθόνης του συστήματος.

Τα ML συστήματα αναλύουν τους κωδικούς που έχουν διαρρεύσει ή χρησιμοποιούνται συχνά, αναγνωρίζοντας μοτίβα για να στοχεύσουν τις πιο πιθανές επιλογές.

5. Ποια τεχνική αξιοποιείται στις Predictive brute-force attacks για να μαντέψουν πιθανές παραλλαγές κωδικών με βάση δημόσια διαθέσιμες πληροφορίες;

Image Recognition. NLP (Natural Language Processing) και Pattern Recognition. Voice Synthesis. Encryption algorithms.

Το NLP αναλύει κείμενο από δημόσιες πληροφορίες, ενώ το Pattern Recognition εντοπίζει μοτίβα για να δημιουργήσει στοχευμένες υποθέσεις κωδικών.

6. Ποιο είναι το αποτέλεσμα της εκμάθησης προτύπων κωδικών πρόσβασης από τα ML συστήματα;

Αύξηση του αριθμού των απαιτούμενων προσπαθειών. Μείωση του αριθμού των απαιτούμενων προσπαθειών. Αδυναμία λειτουργίας της επίθεσης. Επιβράδυνση της επίθεσης.

Η αναγνώριση προτύπων επιτρέπει στο σύστημα να δοκιμάζει πιο πιθανούς κωδικούς, μειώνοντας δραστικά τον συνολικό αριθμό των προσπαθειών για επιτυχία.

7. Τι σημαίνει η «προσαρμοστικότητα» στις ML-powered επιθέσεις;

Παραμένουν ίδιες σε κάθε περιβάλλον. Αλλάζουν συμπεριφορά με βάση το περιβάλλον ασφαλείας. Απαιτούν χειροκίνητη ρύθμιση. Λειτουργούν μόνο σε ένα συγκεκριμένο δίκτυο.

Η ML επιτρέπει στις επιθέσεις να **αυτοπροσαρμόζονται** και να αλλάζουν τη συμπεριφορά τους με βάση τα αμυντικά συστήματα που συναντούν.

8. Ποια είναι η επίδραση των ML-powered επιθέσεων στους παραδοσιακούς αμυντικούς μηχανισμούς;

Τους καθιστούν πιο αποτελεσματικούς. Τους καθιστούν λιγότερο αποτελεσματικούς. Δεν τους επηρεάζουν. Τους αντικαθιστούν πλήρως.

Η προσαρμοστικότητα και η αυτοβελτίωση των επιθέσεων ML καθιστούν τους παραδοσιακούς αμυντικούς μηχανισμούς **λιγότερο αποτελεσματικούς**.

9. Τι εντοπίζουν και εκμεταλλεύονται στα συστήματα ασφάλειας οι αυτόματες και αυτοπροσαρμοζόμενες κυβερνοεπιθέσεις;

Περιττά αρχεία. Γραφικά στοιχεία (widgets). Ευπάθειες. Ρυθμίσεις οθόνης.

Οι ML-powered επιθέσεις εντοπίζουν και εκμεταλλεύονται **ευπάθειες** στα συστήματα ασφάλειας με ταχύτητα και αποτελεσματικότητα.

10. Ποια είναι η πηγή πληροφοριών που χρησιμοποιούν οι Predictive brute-force attacks για να μαντέψουν παραλλαγές κωδικών;

Κρυπτογραφημένες βάσεις δεδομένων. Δημόσια διαθέσιμες πληροφορίες. Τυχαία δεδομένα. Βιομετρικά δεδομένα.

Η αξιοποίηση **δημόσια διαθέσιμων πληροφοριών**, σε συνδυασμό με NLP και αναγνώριση προτύπων, επιτρέπει τη δημιουργία στοχευμένων κωδικών.

11. Σε ποια συστήματα ασφαλείας μπορεί η ΤΝ να αναλύσει μοτίβα χρήσης για να παρακάμψει πρόσθετα επίπεδα ασφαλείας;

Συστήματα Antivirus. Firewalls. Συστήματα Multi-Factor Authentication (MFA). Συστήματα ελέγχου θερμοκρασίας.

Η ΤΝ μπορεί να αναλύσει μοτίβα χρήσης και να προσπαθήσει να παρακάμψει **πρόσθετα επίπεδα ασφαλείας** όπως αυτά που παρέχονται από τα συστήματα **MFA**.

12. Ποιο είναι το αποτέλεσμα της διαρκούς βελτίωσης της αποτελεσματικότητας των επιθέσεων βίαιης δύναμης ΑΙ;

Οι επιθέσεις γίνονται λιγότερο συχνές. Η λήψη αντίστοιχων μέτρων προστασίας είναι κρίσιμης σημασίας. Οι κωδικοί πρόσβασης γίνονται πιο αδύναμοι. Οι επιθέσεις περιορίζονται σε απλά συστήματα.

Η διαρκής βελτίωση της αποτελεσματικότητας των επιθέσεων σημαίνει ότι **η λήψη αντίστοιχων μέτρων προστασίας είναι κρίσιμης σημασίας**.

13. Ποιος είναι ο ρόλος του NLP (Natural Language Processing) στις Predictive brute-force attacks;

Η δημιουργία τυχαίων αλφαριθμητικών συμβολοσειρών. Η ανάλυση της φυσικής γλώσσας σε δημόσια διαθέσιμες πληροφορίες για να μαντέψει κωδικούς. Η κρυπτογράφηση των κωδικών πρόσβασης. Η αναγνώριση εικόνων.

Το NLP αναλύει κείμενο από δημόσιες πληροφορίες για να βρει πιθανές λέξεις-κλειδιά ή φράσεις που χρησιμοποιούνται ως κωδικοί.

14. Ποιο χαρακτηριστικό των ML-powered επιθέσεων τους δίνει τη δυνατότητα να λειτουργούν με «ταχύτητα και αποτελεσματικότητα»;

Η μεγάλη μνήμη. Η χειροκίνητη παρέμβαση. Η προσαρμοστικότητα και αυτοβελτίωση. Η χρήση αποκλειστικά τυχαίων κωδικών.

Η **προσαρμοστικότητα και αυτοβελτίωση** είναι τα πλεονεκτήματα που καθιστούν τις επιθέσεις γρήγορες και αποτελεσματικές.

15. Ποια τεχνική Μηχανικής Μάθησης (ML) χρησιμοποιείται για να αναγνωρίσει συσχετίσεις και δομές δεδομένων στην προσπάθεια μαντέματος κωδικών;

Data Compression. Pattern Recognition (Αναγνώριση Προτύπων). Voice Recognition. Linear Regression.

Η **αναγνώριση προτύπων (Pattern Recognition)** είναι η τεχνική που αναγνωρίζει επαναλαμβανόμενες δομές σε κωδικούς πρόσβασης.

16. Ποιος είναι ο κύριος στόχος μιας AI-driven password cracking επίθεσης;

Να διακόψει τη λειτουργία ενός server (DoS). Να μάθει πρότυπα για να μειώσει τον αριθμό των προσπαθειών. Να κρυπτογραφήσει όλα τα δεδομένα (Ransomware). Να διαγράψει τα αρχεία του συστήματος.

Ο πρωταρχικός στόχος του AI-driven cracking είναι η βελτιστοποίηση της διαδικασίας, μαθαίνοντας ποιοι κωδικοί είναι πιο πιθανοί.

17. Πώς επηρεάζεται η ταχύτητα και η αποτελεσματικότητα των κυβερνοεπιθέσεων από την εξέλιξη της Μηχανικής Μάθησης;

Μειώνεται σημαντικά. Παραμένει σταθερή. Αυξάνεται σημαντικά. Εξαρτάται μόνο από την ισχύ του δικτύου.

Η εξέλιξη της Μηχανικής Μάθησης έχει επιτρέψει στις επιθέσεις να εντοπίζουν ευπάθειες με μεγάλη **ταχύτητα και αποτελεσματικότητα**, αυξάνοντας σημαντικά την απειλή.

18. Πώς περιγράφονται οι παλαιότερες επιθέσεις brute-force σε σχέση με τις σύγχρονες AI-driven, όσον αφορά την επιλογή κωδικών;

Πιο στοχευμένες. Πιο οργανωμένες. Πιο τυχαίες. Πιο γρήγορες.

Οι παλαιότερες brute-force επιθέσεις γίνονταν με άπειρες **τυχαίες** προσπάθειες, ενώ οι σύγχρονες είναι στοχευμένες.

19. Τι είναι ικανές να εντοπίσουν και να εκμεταλλευτούν στα συστήματα ασφάλειας οι ML-powered επιθέσεις με ταχύτητα και αποτελεσματικότητα;

Μόνο αδύναμους κωδικούς πρόσβασης. Ευπάθειες. Αποκλειστικά τυχαία δεδομένα. Μόνο εξωτερικές συσκευές.

Οι ML-powered επιθέσεις έχουν τη δυνατότητα να εντοπίζουν και να εκμεταλλεύονται **ευπάθειες** στα συστήματα ασφάλειας.

20. Η εξέλιξη της Μηχανικής Μάθησης έχει επιτρέψει στις κυβερνοεπιθέσεις να εντοπίζουν ευπάθειες με μεγάλη ταχύτητα και:

Αποδοτικότητα. Αργό ρυθμό. Χαμηλή στόχευση. Προβλέψιμο αποτέλεσμα.

Η Μηχανική Μάθηση επιτρέπει στις επιθέσεις να είναι **αποδοτικές**, δηλαδή να έχουν υψηλό ποσοστό επιτυχίας με λιγότερους πόρους.