Check Point waarschuwt voor mogelijk misbruik van AI-assistenten als verborgen aanvalskanaal

​Check Point Software Technologies waarschuwt voor een potentiële toekomstige aanvalstechniek waarbij AI-assistenten met webbrowserfunctionaliteit kunnen worden misbruikt als verborgen command-and-controlkanaal. Volgens onderzoekers van Check Point Research vergroot de snelle integratie van AI-diensten in bedrijfsomgevingen het aanvalsoppervlak aanzienlijk, omdat AI-verkeer steeds vaker opgaat in reguliere netwerkcommunicatie.

Na melding van de bevindingen voerde Microsoft aanpassingen door in de web-fetch-flow van Microsoft Copilot.

AI-verkeer dat traditionele detectie kan omzeilen

In een gecontroleerde onderzoeksomgeving demonstreerde Check Point hoe AI-assistenten met webtoegang, zoals Grok en Microsoft Copilot, theoretisch kunnen fungeren als tussenpersoon tussen malware en infrastructuur van aanvallers. Door een AI-assistent te laten navigeren naar een specifieke URL en de inhoud samen te vatten, kan malware gegevens uitwisselen zonder rechtstreeks contact te maken met een klassieke C2-server.

Vanuit netwerkperspectief lijkt deze communicatie op normaal AI-gebruik. Hierdoor kan kwaadaardige interactie zich verbergen binnen legitiem ogend verkeer. Omdat in het geschetste scenario geen API-sleutels of geauthenticeerde accounts nodig zijn, worden traditionele takedownmechanismen minder doeltreffend.

Er zijn momenteel geen aanwijzingen dat dreigingsactoren deze techniek actief inzetten, maar de onderzoekers benadrukken dat de bouwstenen aanwezig zijn en dat het risico zal toenemen naarmate AI-diensten breder worden geïntegreerd in bedrijfsprocessen.

Van AI als hulpmiddel naar AI als operationele motor

AI wordt vandaag al veelvuldig gebruikt bij cyberaanvallen. Aanvallers zetten het in voor het genereren van malwarecode, het opstellen van phishingmails, het schrijven van scripts en het analyseren van gestolen data. Deze toepassingen verlagen de instapdrempel en versnellen de voorbereiding van aanvallen.

Volgens Check Point tekent zich echter een volgende fase af waarin AI niet alleen ondersteunend is, maar een actieve rol speelt tijdens de uitvoering van aanvallen. In plaats van volledig vooraf geprogrammeerde instructies te volgen, kan malware informatie verzamelen over het geïnfecteerde systeem en op basis van AI-output beslissen welke acties prioriteit krijgen.

Dat kan onder meer betekenen dat een systeem eerst wordt geanalyseerd op waarde, dat gevoelige bestanden worden geïdentificeerd of dat verdachte activiteit tijdelijk wordt beperkt om detectie te vermijden. Hierdoor ontstaat adaptieve malware die minder afhankelijk is van vaste patronen.

Gerichtere ransomware en datadiefstal

AI-gestuurde besluitvorming kan vooral impact hebben op gerichte aanvallen en ransomware. In plaats van massaal bestanden te versleutelen of willekeurig data te exfiltreren, kunnen toekomstige aanvallen AI inzetten om te bepalen welke systemen of datasets het meest waardevol zijn.

Veel beveiligingsoplossingen detecteren aanvallen op basis van volumegerelateerde indicatoren, zoals een plotselinge toename in versleutelde bestanden. Wanneer aanvallers selectiever en gerichter opereren, kunnen dergelijke signalen minder uitgesproken worden. Dat vergroot de kans dat een aanval langere tijd onopgemerkt blijft.

Geen klassieke kwetsbaarheid maar een misbruikscenario

Het gaat hier niet om een traditionele softwarefout, maar om een misbruik van vertrouwde diensten die steeds dieper geïntegreerd raken in dagelijkse workflows. AI-platforms worden vaak impliciet vertrouwd, waardoor hun netwerkverkeer minder kritisch wordt bekeken.

Volgens Check Point moeten organisaties AI-verkeer behandelen als een volwaardig onderdeel van hun beveiligingsmonitoring. Dat betekent onder meer het analyseren van afwijkende patronen, het beperken van geautomatiseerde interacties en het opnemen van AI-domeinen in dreigingsdetectie en incidentrespons.

AI-aanbieders spelen eveneens een rol door strengere controles te implementeren op webtoegang en anonieme interacties.

Aanpassingen en defensieve maatregelen

Na kennisname van de bevindingen bevestigde Microsoft de onderzoeksresultaten en voerde het wijzigingen door aan de web-fetch-flow van Microsoft Copilot.

Volgens Check Point vereist de verdere adoptie van AI ook aangepaste beveiligingsstrategieën. Oplossingen voor AI-beveiliging moeten verkeer van en naar AI-diensten kunnen inspecteren, contextualiseren en blokkeren wanneer misbruik wordt vastgesteld.

Nu AI steeds prominenter aanwezig is in bedrijfsomgevingen, waarschuwt Check Point dat organisaties deze technologie niet als vanzelfsprekend veilig mogen beschouwen. Zonder aangepaste controles dreigen AI-platforms uit te groeien tot nieuwe blinde vlekken binnen het netwerk.