การเรียนรู้เชิงลึกถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านความปลอดภัยของซอฟต์แวร์ และระบบตรวจจับช่องโหว่ที่มีพื้นฐานจากการเรียนรู้เชิงลึกได้กลายเป็นอุปสรรคที่แข็งแกร่งต่อความปลอดภัยของซอฟต์แวร์ อย่างไรก็ตาม จะมีการเผชิญหน้ากันระหว่างฝ่ายรุกและฝ่ายรับในด้านการรักษาความปลอดภัยเสมอ วันนี้ บรรณาธิการของ Downcodes ได้นำเสนอการศึกษาเกี่ยวกับ EatVul ซึ่งประสบความสำเร็จในการท้าทายระบบตรวจจับช่องโหว่ในการเรียนรู้เชิงลึกที่มีอยู่ด้วยกลยุทธ์การโจมตีแบบหลบเลี่ยงที่เป็นนวัตกรรมใหม่ที่น่าทึ่ง เรามาดูผลการวิจัยที่น่าตกตะลึงนี้ให้ละเอียดยิ่งขึ้น และดูว่ามันทะลุแนวป้องกันที่ดูเหมือนไม่อาจเจาะเข้าไปได้อย่างไร
ในยุคดิจิทัลนี้ ความปลอดภัยของซอฟต์แวร์กำลังมีความสำคัญมากขึ้น เพื่อค้นหาช่องโหว่ในซอฟต์แวร์ นักวิทยาศาสตร์ได้พัฒนาระบบการตรวจจับโดยอาศัยการเรียนรู้เชิงลึก ระบบเหล่านี้เปรียบเสมือนเครื่องมือตรวจสอบความปลอดภัยของซอฟต์แวร์ ซึ่งสามารถระบุความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็ว แต่เมื่อเร็ว ๆ นี้ การศึกษาที่ชื่อว่า EatVul ทำให้ผู้ตรวจสอบความปลอดภัยเหล่านี้ถูกตบหน้า
ลองนึกภาพดูสิว่าจะน่ากลัวแค่ไหนถ้ามีคนทำให้อุปกรณ์รักษาความปลอดภัยมองไม่เห็นสิ่งของอันตราย นักวิจัยจาก Data61 ของ CSIRO, Swinburne University of Technology และ DST Group ของออสเตรเลีย ได้เปิดตัว EatVul ซึ่งเป็นกลยุทธ์การโจมตีแบบหลบเลี่ยงที่เป็นนวัตกรรมใหม่ EatVul มุ่งหวังที่จะเปิดเผยช่องโหว่ของระบบการตรวจจับด้วยการเรียนรู้เชิงลึกต่อการโจมตีของฝ่ายตรงข้าม
สามารถแก้ไขโค้ดที่มีช่องโหว่ได้อย่างชาญฉลาดเพื่อหลอกให้ระบบตรวจจับคิดว่าทุกอย่างเป็นเรื่องปกติ นี่เหมือนกับการสวมเสื้อคลุมที่มองไม่เห็นบนสินค้าอันตรายและหลอกลวงสายตาอันแหลมคมของการตรวจสอบความปลอดภัย
EatVul ได้รับการทดสอบอย่างเข้มงวดและมีอัตราความสำเร็จที่น่าอัศจรรย์ สำหรับตัวอย่างโค้ดที่ยาวกว่าสองบรรทัด มีอัตราความสำเร็จมากกว่า 83% และสำหรับตัวอย่างโค้ดสี่บรรทัด อัตราความสำเร็จยังสูงถึง 100% ในการทดลองต่างๆ EatVul จัดการการคาดการณ์แบบจำลองอย่างต่อเนื่อง และเผยให้เห็น จุดอ่อนที่สำคัญในระบบการตรวจจับในปัจจุบัน
วิธีการทำงานของ EatVul นั้นค่อนข้างน่าสนใจ
ขั้นแรกจะใช้วิธีที่เรียกว่า support vector machines เพื่อค้นหาตัวอย่างที่สำคัญที่ไม่มีช่องโหว่ เช่นเดียวกับการระบุคำถามที่สับสนที่สุดในการสอบ จากนั้นใช้เทคโนโลยีที่เรียกว่ากลไกความสนใจเพื่อค้นหาคุณสมบัติหลักที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจของระบบตรวจจับซึ่งเปรียบเสมือนการค้นหาว่าผู้ตรวจสอบให้ความสำคัญกับอะไรมากที่สุดในการตอบคำถาม
จากนั้นจึงใช้ ChatGPT ซึ่งเป็นแชทบอท AI เพื่อสร้างข้อมูลที่ทำให้เกิดความสับสน ราวกับว่ากำลังสร้างคำตอบที่ดูเหมือนถูกต้องแต่เป็นปัญหา สุดท้ายนี้ยังใช้วิธีการที่เรียกว่าอัลกอริธึมทางพันธุกรรมแบบคลุมเครือเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าสามารถหลอกลวงระบบการตรวจจับได้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้
ผลการศึกษาครั้งนี้เป็นการเตือนสติด้านความปลอดภัยของซอฟต์แวร์ มันบอกเราว่าแม้แต่ระบบการตรวจจับที่ล้ำสมัยที่สุดก็สามารถถูกหลอกได้ เป็นสิ่งเตือนใจว่าแม้แต่ระบบรักษาความปลอดภัยที่เข้มงวดที่สุดก็อาจมีช่องว่างได้ ดังนั้นเราจึงจำเป็นต้องปรับปรุงและเสริมความแข็งแกร่งให้กับระบบเหล่านี้อย่างต่อเนื่อง เช่นเดียวกับที่เราจำเป็นต้องอัพเกรดอุปกรณ์รักษาความปลอดภัยอย่างต่อเนื่องเพื่อจัดการกับแฮกเกอร์ที่มีความซับซ้อนมากขึ้น
ที่อยู่กระดาษ: https://arxiv.org/abs/2407.19216
ไฮไลท์:
? EatVul เป็นวิธีการโจมตีรูปแบบใหม่ที่สามารถหลอกลวงระบบตรวจจับช่องโหว่ของซอฟต์แวร์ที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีอัตราความสำเร็จสูงถึง 83%-100%
EatVul ใช้เทคโนโลยี เช่น รองรับเครื่องเวกเตอร์ กลไกความสนใจ ChatGPT และอัลกอริธึมทางพันธุกรรมแบบคลุมเครือ เพื่อแก้ไขโค้ดที่มีช่องโหว่อย่างชาญฉลาดเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ
⚠️ งานวิจัยนี้เปิดเผยช่องโหว่ของระบบตรวจจับช่องโหว่ของซอฟต์แวร์ในปัจจุบัน และเรียกร้องให้มีความจำเป็นในการพัฒนากลไกการป้องกันที่แข็งแกร่งขึ้นเพื่อจัดการกับการโจมตีดังกล่าว
การเกิดขึ้นของ EatVul นำมาซึ่งความท้าทายใหม่ๆ ในด้านความปลอดภัยของซอฟต์แวร์อย่างไม่ต้องสงสัย สิ่งนี้เตือนเราว่าเมื่อเผชิญกับภัยคุกคามด้านความปลอดภัยเครือข่ายที่เพิ่มมากขึ้น การสร้างสรรค์นวัตกรรมและปรับปรุงเทคโนโลยีความปลอดภัยอย่างต่อเนื่องจึงเป็นสิ่งสำคัญ มีเพียงการปรับปรุงความสามารถในการป้องกันอย่างต่อเนื่องเท่านั้นที่ทำให้เราปกป้องความปลอดภัยของโลกดิจิทัลได้ดีขึ้น