De menselijke factor in digitale veiligheid

De menselijke factor in digitale veiligheid

Uit recent onderzoek van onze partner Mimecast is gebleken dat 74% van alle cyberaanvallen veroorzaakt zijn door de menselijke factoren: fouten, gestolen credentials, misbruik van rechten of social engineering.
Mede door opkomst van generatieve AI neemt dit steeds meer toe, omdat het daarmee voor de aanvaller makkelijker wordt gemaakt.

Menselijke factor

Een bekend gezegde is dat “waar mensen werken, worden fouten gemaakt”, en dat is zeker waar.
Daar maken criminelen dan weer handig gebruik van door middel van social engineering of phishing druk uit te oefenen op een mens om diegene te dwingen om minder goed op te letten – en daarmee sneller een fout te maken.

Daarin zien we een steeds grotere verschuiving van de focus van de techniek naar de mens.

Generatieve AI

Doordat criminelen vaak ook generatieve AI’s gebruiken zoals ChatGPT, worden de aanvallen ook steeds geraffineerder. Zo waren vroeger phishing mails vaak goed te ontdekken door het gebrekkige taalgebruik, zeker met een relatief lastige en kleine taal als het Nederlands.
Tegenwoordig kunnen ze met AI natuurlijk vrijwel foutloos en grammaticaal correct Nederlands genereren en zélfs in een bepaalde toon laten schrijven.

Samenwerken

Een trend die ook steeds vaker terugkomt is het gebruik van tools om mee samen te werken, vaak overbruggend over meerdere organisaties, zogenaamde collaboration tools. Hierbij maken gebruikers vaak gebruik van software die niet door IT of management is goedgekeurd en wordt er bijvoorbeeld buiten het zicht data gedeeld met Dropbox, terwijl Microsoft OneDrive de voorgeschreven oplossing is. Los van het aspect dat dit een lek oplevert waarbij data mogelijk op een plek komt waar het niet hoort, dit opent ook een nieuwe kwetsbaarheid (attack vector) voor de gehele organisatie, die vaak buiten het zicht van het management valt.

Inzicht en overzicht

Daarom is het belangrijk om goed inzicht en overzicht van alle assets (zowel hardware als software) te hebben, hierdoor kunnen dit soort scenario’s bijvoorbeeld worden voorkomen, simpelweg omdat het waargenomen wordt. Het is bij het beschermen van zogenaamde collaboration tools ook belangrijk om meerdere lagen te creëren; een leverancier die de functionaliteit levert en een andere die onafhankelijk dit kan analyseren en controleren. Je wilt immers geen slager die z’n eigen vlees keurt.

Meer weten of benieuwd hoe bestendig jouw organisatie is?

Hier kunnen we je bij helpen! We kunnen een risico analyse doen om in kaart te brengen waar de grootste risico’s zitten. Ook met de resultaten van een simulatie kunnen we altijd helpen.

Meer weten? Neem contact met ons op!

Meer artikelen

De risico’s van het gebruiken van AI chatbots

De risico’s van het gebruiken van AI chatbots

Tegenwoordig zijn ze bijna overal te vinden: AI chatbots die je kunnen helpen met allerhande taken en informatievoorziening en eerlijk is eerlijk, ze kunnen enorm handig zijn! Maar zoals wel vaker zijn er ook risico’s verbonden aan het gebruik hiervan. 
In dit (geheel door een mens geschreven!) artikel leggen we een aantal van die risico’s uit.

Chatbots

Het lijkt wel een enorme hype te zijn, overal verschijnen nieuwe chatbots en worden ze geïntegreerd in bestaande applicaties. Vaak zijn dit AI-toepassingen gebaseerd op het LLM-model wat staat voor Large Language Model. Dat betekent dat dit type AI getraind is met enorme sets aan data om menselijke taal te intepreteren, begrijpen en genereren.
Ze kunnen dus enorm goed tekst genereren, maar niet echt de materie ‘begrijpen’.
Bekende modellen hiervan zijn ChatGPT, Microsoft Copilot of GROK van X (voorheen Twitter).

Kwaliteit & betrouwbaarheid van de datasets

Deze LLM’s baseren de informatie die ze je geven op informatie die ze al hebben verzameld vanuit hun datasets. Daar zit ook meteen een risico in; je weet immers niet waar de dataset op gebaseerd is, de meeste publiek beschikbare chatbots zijn daar ontzettend onduidelijk over.
Daarnaast moet je je ook afvragen of de informatie relevant is voor de locatie waar je je bevindt, zo zijn er voorbeelden bekend van juristen of advocaten die informatie uit ChatGPT haalden over wetboeken maar de chatbot doodleuk met informatie uit een wetboek van een ander land kwam die helemaal niet relevant was. Dat laat maar weer zien dat de informatie die zo’n bot geeft handig is, maar niet klakkeloos 1-op-1 overgenomen moet worden.

Gevoelige informatie delen

Daarbij is het ook belangrijk om te onthouden dat je geen gevoelige informatie deelt met een chatbot, tenzij de dataset privé of 100% transparant is. Een publieke chatbot verwerkt namelijk de gegevens die jíj erin stopt ook in de dataset en daarmee kunnen die gegevens in potentie gedeeld worden met derden. Uit onderzoek van Netskope is gebleken dat van de 10.000 zakelijke gebruikers er minimaal 183 een incident hebben gehad waarbij gevoelige informatie zoals personal identifiable information (PII) gedeeld is met een chatbot, maar dit kan ook net zo goed broncode van een applicatie of andere bedrijfsgeheimen inhouden. In sommige gevallen zijn er zelfs credentials gedeeld met een chatbot.

Rechten binnen een zakelijke chatbot

Met Microsoft Copilot zien we ook een opkomst van een nieuw soort chatbot, eentje die geïntegreerd wordt in je bestaande Microsoft 365-omgeving en daaruit relevante informatie kan opzoeken.
Maar dit model brengt ook weer een nieuw risico met zich mee: Copilot baseert zich op de bestaande rechten van de gebruiker die een vraag stelt, maar als de rechtenstructuur niet klopt of niet dekkend is kunnen er heel makkelijk gegevens worden gedeeld met iemand die dat niet hoeft te weten. Zo is het niet ondenkbaar dat in specifieke gevallen een gebruiker toegang kan krijgen tot gevoelige HR-informatie, simpelweg omdat de rechten niet goed genoeg zijn ingesteld volgens het Zero Trust-model.

Meer weten of benieuwd hoe bestendig jouw organisatie is?

Hier kunnen we je bij helpen! We kunnen een risico analyse doen om in kaart te brengen waar de grootste risico’s zitten.

Meer weten? Neem contact met ons op!

Meer artikelen