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Freitag, 27. Oktober 2023

Die Entwicklung künstlicher neuronaler Netze ist ein großer technologischer Durchbruch. Bereits heutzutage werden sie mit wichtigen Aufgaben beauftragt, die bis dahin nur von Menschen erledigt werden konnten. Z.B. kann ein KNN bei der Wartung von Flugzeugen verwendet werden, um einen Motorverschleiß rechtzeitig zu melden. Mithilfe künstlicher neuronaler Netze können Ärzte frühe Anzeichen von Epilepsie bei Kindern erkennen.

KNNs scheinen sehr nützlich in verschiedenen Bereichen des Alltags zu sein. Doch birgen sie auch Risiken? Schnell denkt man an die typischen Science-Fiction Scenarios, in denen Roboter außer Kontrolle geraten... Im Internet gibt es viele Videos und Artikel über Betrug und Datenlecks durch die Nutzung von KNNs. Man stößt sogar auf schreckliche Vorhersagen über die Versklavung der Menschheit durch Roboter. Nutzer verstehen nicht ganz, ob eine direkte Bedrohung durch künstliche neuronale Netze besteht und, wenn ja, wie man seine Privatsphäre und sein Geld davor schützen kann.

In diesem Artikel möchten wir unsere Leser beruhigen und einige Empfehlungen zur sicheren Nutzung von KNNs geben.

Künstliche neuronale Netze sind nicht in der Lage, Entscheidungen zu treffen

Wir nutzen sie als Tools zur Datenerfassung und -analyse, um einen Algorithmus zur Lösung eines Problems zu erhalten. Angenommen, Mitarbeiter eines Unternehmens arbeiten an der Entwicklung personalisierter Werbung für Kunden, um den Weihnachtsumsatz zu fördern. Dazu laden sie die Statistik zu Kundenanfragen und Käufen in ein KNN hoch und das System generiert interessenbezogene Werbung.

Elon Musk arbeitet an der Optimierung der Tesla-Autos. Damit die Autopilot-Funktion in einem Auto verfügbar ist, muss dieses trainiert werden. Wie funktioniert das? In das System wird eine große Anzahl von Bewegungsmustern geladen. Das Auto wird darauf trainiert, während der Fahrt Informationen zu sammeln und zu analysieren, um die Fahrsicherheit zu gewährleisten. Ohne Muster ist kein Trainieren möglich.

Im Unterschied zum Menschen können KNNs nicht kreativ denken. Ein künstliches neuronales Netz kann richtige und sogar einzigartige Antworten geben, wenn es über eine große Datenbank verfügt, die jahrelang erstellt und erweitert wurde. Anhand der Datenbankeinträge entwickelt das neuronale Netz Algorithmen, um eine zutreffende Antwort zu geben. Dabei handelt es sich um reine Mathematik. Innovation und Kreativität sind menschlich.

Vor künstlichen neuronalen Netzen braucht man keine Angst zu haben. Sie stellen einen riesigen Wissensschatz dar. Die Informationen, die ein KNN liefert, sollten jedoch immer überprüft werden. Die Verantwortung darf nicht an Algorithmen abgegeben werden.

Wie sammeln künstliche neuronale Netze Informationen?

Wir, Nutzer, stellen ihnen diese Informationen bereit, indem wir Kommentare auf Foren hinterlassen, im Internet surfen oder Geräte mit Trackern nutzen.

Vor einiger Zeit waren Schrittzähler-Armbänder populär. Sie waren noch nicht mit den zahlreichen Features (Telefonieren, Nutzung verschiedener Apps etc.) ausgestattet, über die moderne Smartwatches verfügen. Trotz der Popularität wurde die Produktion dieser Schrittzähler-Armbänder eingestellt. Später stellte sich heraus, dass sie Informationen über Schlaf- und Wachzeiten des Nutzers ohne dessen Wissen gesammelt hatten.

Moderne Smartwatches werden von viel mehr Nutzern verwendet. Noch mehr Menschen nutzen das Internet. Höchstwahrscheinlich haben Sie bereits nützliche Informationen mit künstlichen neuronalen Netzen geteilt. Nur keine Panik. Sie brauchen nicht, Ihre Social-Media-Accounts zu löschen und Briefe per Taubenpost zu schicken. Sie sollten achtsam sein und keine vertraulichen Informationen, die von Betrügern genutzt werden könnten, in sozialen Netzwerken veröffentlichen.

Versteckte Gefahr

Wie Sie sehen, ist ein künstliches neuronales Netz nicht in der Lage, sich in eine allmächtige Maschine zu verwandeln, die die Erde vernichtet. Es sammelt Informationen und ermöglicht es, die Welt besser zu verstehen. Spezialisten nutzen diese Informationen, um unseren Alltag zu erleichtern und unser Leben besser zu machen. Doch es gibt ein Aber: Eine unkontrollierte Entwicklung und Nutzung dieser Technologien öffnet neue Betrugsmöglichkeiten.

Könnte das Trainieren von KNNs außer Kontrolle geraten? Ja, wenn es keine Richtlinien gibt, die die Entwicklung und Nutzung von KNNs regeln. Derzeit kann jeder KNNs nutzen, unter anderem Betrüger. Daher werden Nutzer mit immer neuen Cyberbedrohungen und Betrugsverfahren konfrontiert.

Köder und Betrug

Programmierer entwickeln Algorithmen, mit deren Hilfe künstliche neuronale Netze Informationen von verschiedenen Sensoren, die den menschlichen Sinnesorganen (Sehen, Geruch etc.) ähneln, empfangen und verarbeiten können. Die Daten werden an Server weitergeleitet und analysiert. Dies ermöglicht es, einen Algorithmus zu entwickeln, der das menschliche Verhalten realistisch simulieren kann. Dadurch wird Betrug einfacher. Nutzer haben sich noch nicht daran gewöhnt, dass sie von einer KI-generierten Person angerufen werden können – Aber dies gehört bereits zum Alltag.

Moderne Kommunikationsformen sind anders als vor 30 Jahren. Wenn man die Stimme eines Freundes im Hörer hört, ist man sicher, dass man mit seinem Freund spricht. Erst recht, wenn man einen Videoanruf annimmt: „Das kann unmöglich ein Roboter sein. Ich sehe und höre doch meinen Freund.“ Der Schein täuscht: Mithilfe von KNNs können Betrüger Aussehen und Stimme Ihrer Freunde und Familienangehörigen klonen.

Klingt erschreckend. Aber denken Sie an die vielen Betrugsfälle, bei denen keine KNNs zum Einsatz kommen. Beispiel: Eine Frau wird von einem angeblichen Rechtsanwalt angerufen. Dieser teilt ihr mit, ihr Sohn habe einen Mann überfahren. Die Frau gerät in Panik und überweist dem Anwalt einen Geldbetrag, um die Strafe zu mildern. Es stellt sich heraus, dass der „Anwalt“ kein Anwalt, sondern ein Betrüger ist. Die Frau verliert das Geld. Der Schwindler brauchte nicht einmal die Stimme des Sohns des Opfers mithilfe eines künstlichen neuronalen Netzes zu generieren.

Dasselbe gilt für Online-Verkaufsplattformen. Ein Nutzer veröffentlicht eine Anzeige über den Verkauf einer Gebrauchtkamera, erhält sofort mehrere Anfragen von angeblichen potenziellen Käufern und... verliert das gesamte Geld von seinem Bankkonto, da er dem Betrüger ein Foto seiner Bankkarte gesendet hat.

Diese Beispiele zeugen davon, dass Betrug auch ohne künstliche Intelligenz möglich ist. Man braucht nur einen passenden Köder. Künstliche neuronale Netze erweitern die Betrugsmöglichkeiten. Daher empfehlen die Spezialisten von Doctor Web:

Wenn Sie verdächtige Informationen hören oder lesen, prüfen Sie, ob diese Informationen zutreffen. Stellen Sie Fragen, die nur die entsprechende Person richtig beantworten kann.

Neue Hacking-Verfahren und Betrugsschemas

Mit der Entwicklung künstlicher neuronaler Netze erscheinen auch neue Betrugsschemas. Sie sind komplexer als ein Anruf eines angeblichen Bankmitarbeiters. KNNs ermöglichen es, die Stimme und das Aussehen einer Person täuschend genau nachzuahmen. Man könnte einen Meinungsbildner klonen, um Nutzer z.B. dazu zu bewegen, an einem Ponzi-Spiel teilzunehmen.

Deepfakes: Ein Beispiel für Datenfälschung mithilfe neuronaler Netze sind Deepfakes. Dabei handelt es sich um Medieninhalte (Fotos, Videos, etc.), die mithilfe künstlicher Intelligenz gefälscht werden. Deepfakes bekannter Persönlichkeiten könnten genutzt werden, um die öffentliche Meinung zu beeinflussen. Theoretisch kann ein Foto eines beliebigen Nutzers für die Erstellung eines Deepfakes verwendet werden.

Datenlecks: Wenn man Bilder, Texte und weitere Informationen in ein künstliches intelligentes Netzwerk hochlädt, um Inhalte nach seinen eigenen Anfragen zu generieren, könnten diese Informationen kompromittiert werden. Manche Nutzer konsultieren KNNs wie einen Psychologen. Die Gefahr besteht darin, dass alles, was Sie einem KNN mitteilen, zu dessen Arbeitsmaterial wird. Diese Informationen sind nicht mehr geheim und könnten zu betrügerischen Zwecken genutzt werden.

Gefälschte Kopien von ChatGPT: Cyberkriminelle erstellen Kopien von ChatGPT, um Nutzer nicht überzeugen zu müssen, Informationen mit ihnen zu teilen. Nutzer tun dies freiwillig. Beispiel: Ein Entwicklungsteam möchte seinen Code testen und lädt diesen in einen gefälschten ChatGPT hoch. Die vertraulichen Daten werden kompromittiert.

Generierung von Schadcode und Phishing-E-Mails: Einige GPT-Bots werden zur Generierung bösartigen Codes verwendet, z.B. WormGPT. Dieser GPT-Bot ermöglicht es, Schadprogramme ohne Programmierkenntnisse zu entwickeln sowie personalisierte und überzeugende Phishing-E-Mails in verschiedenen Sprachen zur Verbreitung von Trojanern zu erstellen. Leichtgläubige Nutzer sind besonders gefährdet.

Umgehung von Algorithmen zur Gesichtserkennung: Heutzutage sind viele Straßen mit Gesichts- und Bewegungserkennungssystemen ausgestattet. Diese Systeme lernen aus Datensätzen. Die Daten werden analysiert und verarbeitet. Anhand dieser Analyse werden Erkennungsalgorithmen entwickelt. Hacker halten jedoch Schritt und sind bereits in der Lage, solche Algorithmen zu umgehen. Sie wissen z.B., welche Farbkombinationen nicht von Videokameras erkannt werden, oder können das Gesicht tarnen, sodass dieses nicht erkannt wird, und nutzen diese Kenntnisse zu kriminellen Zwecken.

Wie schützen Sie Ihre Daten vor Angriffen im Internet?