Utilizing deep learning and natural language processing to recognise chat-based social engineering attacks for cyber security situational awareness
Authors: Τσίγγανος Νικόλαος 
Published: October 2023

Σε μια εποχή που κυριαρχείται από την ψηφιακή επικοινωνία, η αύξηση των Επιθέσεων Κοινωνικής Μηχανικής βασισμένων σε Συνομιλίες (ΕΚΜΣ) είναι προδιαγεγραμμένη. Αυτές οι επιθέσεις, που χαρακτηρίζονται από την ψυχολογική εκμετάλλευση, και την εξαπάτηση, αποτελούν μια σοβαρή απειλή τόσο για τα άτομα όσο και για τις επιχειρήσεις. Για την αντιμετώπιση αυτής της αυξανόμενης απειλής , η παρούσα διδακτορική διατριβή παρουσιάζει ένα σύστημα αναγνώρισης επιθέσεων ΕΚΜΣ, υπό την αιγίδα του Συστήματος Αναγνώρισης Επιθέσεων Κοινωνικής Μηχανικής βασισμένων σε Συνομιλίες (CSE-ARS). Τα θεμέλια αυτής της έρευνας τίθενται ξεκινώντας μια εκτενή εξερεύνηση του σχετικού θεωρητικού υπόβαθρου. Η έρευνα εξετάζει τις βασικές έννοιες και αρχές που είναι απαραίτητες για την κατανόηση του πλαισίου της αναγνώρισης των επιθέσεων ΕΚΜΣ. Τα θέματα που εξετάζονται εκτείνονται από τον ευρύτερο τομέα της κυβερνοασφάλειας αλλά με έμφαση στο πλαίσιο της κοινωνικής μηχανικής, μέχρι τις λεπτομέρειες του κύκλου μιας επίθεσης ΕΚΜΣ και τις επιπτώσεις της. Εξετάζεται επίσης ο κρίσιμος ρόλος των προηγμένων τεχνολογιών όπως η τεχνητή νοημοσύνη, η βαθιά μάθηση και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Σημαντική είναι επίσης η εξέταση των μετρικών που χρησιμοποιούνται για την αξιολόγηση της απόδοσης των μοντέλων αναγνώρισης επιθέσεων ΕΚΜΣ. Στόχος είναι να δημιουργηθεί μια ισχυρή θεωρητική βάση, η οποία αναδεικνύει τη σημασία των μοντέλων βαθιάς μάθησης στην αναγνώριση και αντιμετώπιση των επιθέσεων ΕΚΜΣ. Στη συνέχεια, εξετάζονται εξονυχιστικά οι παράγοντες που διευκολύνουν την επιτυχία των επιθέσεων ΕΚΜΣ. Ένας βασικός παράγοντας συναντάται στα χαρακτηριστικά της προσωπικότητας του ατόμου, καθώς οι κοινωνικοί μηχανικοί εκμεταλλεύονται στρατηγικά την κατανόησή τους για την ανθρώπινη συμπεριφορά προκειμένου να εξαπατήσουν τους στόχους τους. Η επίμονη συμπεριφορά, είναι άλλος ένας κεντρικός παράγοντας που χρησιμοποιούν οι κοινωνικοί μηχανικοί για να εκμεταλλευτούν τις αδυναμίες των στόχων τους. Η δυνατότητα αναγνώρισης της επίμονης συμπεριφοράς είναι κρίσιμη για την ανάπτυξη αποτελεσματικών μέτρων αμυντικής φύσης. Η εξαπάτηση αποτελεί έναν ακόμη κρίσιμο παράγοντα, και η ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης για την αναγνώριση της είναι ένα επιπλέον στοιχείο της άμυνας. Ακόμη, η αναγνώριση των πράξεων ομιλίας και ο ρόλος του ιστορικού των συνομιλιών είναι ιδιαίτερα σημαντικές. Τα μοντέλα βαθιάς μάθησης χρησιμοποιούνται για την ενίσχυση της ακρίβειας αναγνώρισης και πρόληψης των επιθέσεων ΕΚΜΣ μελετώντας τις πράξεις ομιλίας και συμπεριλαμβάνοντας την ανάλυση του ιστορικού των συνομιλιών. Η δημιουργία του σώματος κειμένων CSE Corpus αποτελεί ένα θεμελιώδες εργαλείο για τη μελέτη και κατανόηση των επιθέσεων ΕΚΜΣ. Η διαδικασία παραγωγής του σώματος κειμένου αρχίζει με την επιλογή πηγών δεδομένων, τη συλλογή διαλόγων, τον εμπλουτισμό τους, τη γλωσσική ανάλυση και την τελική επισήμανση τους. To σώμα κειμένων CSE Corpus αποτελεί ένα πολύτιμο εργαλείο για τους ερευνητές, διευκολύνοντας την ανάπτυξη και την αξιολόγηση αξιόπιστων μοντέλων και μεθοδολογιών για την αναγνώριση και την αντιμετώπιση των επιθέσεων ΕΚΜΣ. Στη συνέχεια, οι ανιχνευτές για κάθε επιμέρους παράγοντα παρουσιάζονται ξεκινώντας με το εξειδικευμένο μοντέλο αναγνώρισης, ο ανιχνευτής CRINL-R, για την αναγνώριση της διαρροής κρίσιμων πληροφοριών. Με τη χρήση τεχνικών βαθιάς μάθησης και ενός προσεκτικά επιλεγμένου συνόλου δεδομένων, το CRINL-R εκπαιδεύεται και επιδεικνύει ελπιδοφόρα απόδοση στην αναγνώριση περιπτώσεων διαρροής κρίσιμων πληροφοριών. Τα χαρακτηριστικά της προσωπικότητας παραμένουν στο επίκεντρο της έρευνας στην ανάπτυξη του ανιχνευτή PERST-R. Αυτό το μοντέλο εκμεταλλεύεται ένα προ-εκπαιδευμένο μοντέλο BERT και ένα πλούσιο σύνολο δεδομένων με ετικέτες για την ακριβή αναγνώριση των ατομικών χαρακτηριστικών προσωπικότητας. Αυτή η αναγνώριση παίζει κρίσιμο ρόλο στην κατανόηση των τακτικών της κοινωνικής μηχανικής και στην ενίσχυση των μέτρων αμυντικής φύσης. Η αναγνώριση τεχνικών πειθούς στις επιθέσεις ΕΚΜΣ καταλαμβάνει την κεντρική θέση στον ανιχνευτή PERSU-R. Αυτό το μοντέλο αξιοποιεί νευρωνικά δίκτυα για την αναγνώριση και κατηγοριοποίηση στοιχείων πειθούς. Η αποτελεσματικότητά του στην αναγνώριση των τεχνικών πειθούς συμβάλλει σημαντικά στην ενίσχυση των μέτρων αμυντικής φύσης έναντι των επιθέσεων κοινωνικής μηχανικής. Η αναγνώριση της επιμονής στις επιθέσεις ΕΚΜΣ αντιμετωπίζεται μέσω του ανιχνευτή PERSI-R, το οποίο χρησιμοποιεί τεχνικές επεξεργασίας φυσικής γλώσσας και νευρωνικά δίκτυα. Αυτό το μοντέλο αναγνωρίζει και χαρακτηρίζει με ακρίβεια στοιχεία επιμονής, υπογραμμίζοντας τη σημασία της αναγνώρισης της επιμονής ως κρίσιμου παράγοντα στις επιθέσεις κοινωνικής μηχανικής. Η κορύφωση αυτής της έρευνας πραγματοποιείται με την παρουσίαση του Συστήματος Αναγνώρισης Επιθέσεων Κοινωνικής Μηχανικής βασισμένου σε Συνομιλίες (CSE-ARS). Το CSE-ARS χρησιμοποιεί μια προσέγγιση με χρήση της τεχνικής αργής συγχώνευσης πληροφοριών για την αναγνώριση των επιθέσεων ΕΚΜΣ, συνδυάζοντας τα συμπεράσματα των επιμέρους ανιχνευτών. Ενσωματώνοντας τους επιμέρους ανιχνευτές εξειδικευμένους στην αναγνώριση παραγόντων επιτυχίας μιας επίθεσης ΕΚΜΣ, όπως η διαρροή κρίσιμων πληροφοριών, τα χαρακτηριστικά της προσωπικότητας, οι πράξεις ομιλίας, οι τεχνικές πειθούς και η επιμονή, το CSE-ARS επιτυγχάνει μια σφαιρική κατανόηση των ΕΚΜΣ. Η απόδοση του συστήματος αξιολογείται αυστηρά σε διάφορα σενάρια βασισμένα σε συνομιλίες, επιδεικνύοντας την πραγματική δυνατότητά του για εφαρμογή στον πραγματικό κόσμο. Αυτή η διδακτορική διατριβή παράσχει ένα σύστημα για την αναγνώριση και τη μείωση των επιθέσεων κοινωνικής μηχανικής στον τομέα της ψηφιακής επικοινωνίας. Η ενσωμάτωση τεχνικών βαθιάς μάθησης, και συνένωσης πληροφοριών υπογραμμίζει τη δυνατότητα για προηγμένα μέτρα αμυντικής φύσης έναντι των επικρατούντων προκλήσεων και απειλών κοινωνικής μηχανικής. Αυτή η διεπιστημονική προσέγγιση αντιμετωπίζει αποτελεσματικά τις επιθέσεις ΕΚΜΣ, ενισχύοντας την ασφάλεια και διατηρώντας την εμπιστευτικότητα της πληροφορίας στην ψηφιακή εποχή. Μελλοντικές έρευνες μπορούν να συνεχίσουν να βελτιώνουν και να επεκτείνουν τα επιμέρους μοντέλα, συμβάλλοντας στην πρακτική εφαρμογή και την ευρύτερη υιοθέτησή τους σε πραγματικά σενάρια ΕΚΜΣ.