Conversation Overflow-Angriffe zielen auf KI gestützte Chatbots und Systeme zur Erkennung von Phishing ab und nutzen dabei die Verarbeitungskapazitäten von KI-Systemen aus, um sie zu überlasten und zu unerwartetem Verhalten oder sogar zum Absturz zu bringen.
Ähnlich wie ein Buffer Overflow-Angriff in herkömmlicher Software, bei dem zu viele Eingabedaten den Speicherbereich überschreiten und das System destabilisieren können, zielen Conversation Overflow-Angriffe darauf ab, die logischen und Verarbeitungsgrenzen von KI-Systemen zu überschreiten. Diese Art von Angriff ist besonders heimtückisch, da sie nicht direkt Code ausnutzt, sondern die Art und Weise, wie KI-Systeme Eingaben verarbeiten.
Die Auswirkungen eines solchen Angriffs auf Systeme zur Phishing-Erkennung können besonders gravierend sein. Diese Systeme, die darauf angewiesen sind, Muster in E-Mail-Inhalten, Senderverhalten und anderen Faktoren zu erkennen, könnten durch übermäßig komplexe oder voluminöse Eingaben in die Irre geführt werden, wodurch Sie bösartige Payloads komplett übersehen und daher falsch negative Erkennungen machen.
Da KI-Systeme, insbesondere in sicherheitskritischen Bereichen, zunehmend an Bedeutung gewinnen, ist es entscheidend, sie gegen solche ausgeklügelten Angriffsmethoden zu wappnen, z.B. indem klassische Erkennungsmethoden mit KI kombiniert werden, um Phishing Erkennung robuster zu machen.
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