De tijd dat cyberaanvallen het werk waren van eenling-hackers die zorgvuldig elk onderdeel van een handmatige cyber kill chain doorliepen, ligt achter ons. Cyber threats zijn vandaag de dag uitgegroeid tot razendsnelle, geautomatiseerde aanvallen, aangedreven door AI en machine learning, die in een paar seconden systemen kunnen binnendringen.

De opkomst van automated hacking tools heeft de manier waarop we naar cybersecurity kijken fundamenteel veranderd. We zitten nu in een tijdperk waarin machine-gedreven dreigingen sneller en efficiënter opereren dan ooit.

Om die verschuiving goed te begrijpen, is het nuttig om te kijken hoe traditionele cyberaanvallen waren opgebouwd, en hoe moderne, AI-gedreven aanvallen tegenwoordig verlopen.

Wat is een traditionele cyber kill chain?

De traditionele cyber kill chain is een lineair model dat de opeenvolgende stappen beschrijft die een aanvaller gewoonlijk volgt om een systeem binnen te dringen. Dit model, ontwikkeld door Lockheed Martin, bestaat uit fases zoals reconnaissance, weaponisation, delivery, exploitation, installation, command and control, en actions on objectives.

Elke stap vereist veel handmatig werk en technische expertise. Aanvallers steken vaak veel tijd in het onderzoeken van hun doelwit en het aanpassen van hun payloads. Dit model werkt goed om traditionele dreigingen te begrijpen, maar gaat uit van aanvallen op een menselijk tempo.

Wat is een nieuwe machine-gedreven attack chain?

Bij een machine-led attack chain draait alles om automatisering, AI en machine learning. Deze moderne aanpak versnelt elke fase van een aanval – van het scannen en targeten tot exploitatie en command and control.

Machine-gedreven aanvallen kunnen zich autonoom aanpassen aan hun omgeving, in realtime payloads ontwikkelen of aanpassen, en grootschalige campagnes uitvoeren met minimale menselijke tussenkomst. Dit maakt de attack chain dynamisch, schaalbaar en een stuk moeilijker te voorspellen of te stoppen met traditionele verdedigingsmodellen.

Een vergelijking tussen de traditionele en machine-gedreven attack chain

Laten we de traditionele cyber kill chain eens naast de nieuwe machine-gedreven attack chain leggen. Wat zijn de belangrijkste verschillen en wat betekent dit voor moderne cybersecuritymaatregelen?

Fase	Traditionele cyber kill chain	Machine-gedreven attack chain
Reconnaissance	Aanvallers verzamelen handmatig informatie over potentiële doelwitten via OSINT, netwerkscans of social engineering. Dit kost veel tijd en hangt sterk af van menselijke inschatting.	Geautomatiseerde bots met AI scannen razendsnel netwerken en systemen, verzamelen grote hoeveelheden data en prioriteren kwetsbaarheden zonder menselijke tussenkomst.
Weaponisation	Aanvallers maken handmatig malware of payloads op maat van het doelwit. Hiervoor is diepgaande kennis van de omgeving nodig en vaak complexe scripts.	Machine learning selecteert of past payloads automatisch aan op basis van real-time analyses. Polymorfe malware past zich direct aan aan de omgeving om detectie te ontwijken.
Delivery	Verspreiding gebeurt via gerichte phishing, kwaadaardige bijlagen of misbruik van bekende kwetsbaarheden. Dit vereist handmatig werk en blijft vaak beperkt tot specifieke doelwitten.	AI-gedreven spear phishing, exploit kits en worm-achtige malware worden op grote schaal ingezet. De inhoud past zich automatisch aan om detectie te vermijden en succes te maximaliseren.
Exploitation	Kwetsbaarheden worden handmatig uitgebuit, wat technische expertise vereist. Het slagingspercentage hangt af van de vaardigheden van de aanvaller.	AI-tools en zelf-replicerende malware exploiteren kwetsbaarheden automatisch. Ze gebruiken bekende én onbekende exploits, en passen zich aan aan de omgeving en verdediging in real-time.
Installation	Installatie van malware gebeurt vaak handmatig, waarbij aanvallers moeite moeten doen om onder de radar te blijven en persistentie te behouden.	Malware met machine learning installeert zichzelf autonoom en past zich aan om detectie te vermijden. Payloads herschrijven zichzelf en houden rekening met netwerkconfiguraties om langer actief te blijven.
Command and Control (C2)	Aanvallers richten handmatig een C2-kanaal in voor communicatie met geïnfecteerde systemen. Deze infrastructuur is vaak statisch en relatief makkelijk te detecteren.	Moderne C2 is gedecentraliseerd, adaptief en moeilijk te verstoren. Via technieken als fast-flux DNS en versleutelde communicatie blijft de controle behouden, met real-time bijsturing door AI.
Actions on Objectives	Aanvallers voeren handmatig acties uit zoals datadiefstal, ransomware of systeemmanipulatie. Dit vereist maatwerk en diepgaande kennis van het doelwit.	Machine-gedreven aanvallen voeren automatisch acties uit op basis van vooraf ingestelde doelen, zoals data-exfiltratie of laterale beweging. Dit gebeurt snel, grootschalig en zonder menselijke tussenkomst.

Hoe verdedig je je tegen moderne attack chains?

Organisaties moeten overstappen op een proactieve, gelaagde security-aanpak om zich te weren tegen zowel traditionele als machine-gedreven attack chains. Denk aan real-time threat detection & response, het inzetten van AI en machine learning voor anomaliedetectie, en het omarmen van het Zero Trust-model.

Continue netwerkmonitoring, regelmatig patchen, bewustwordingstrainingen en geautomatiseerde incident response zijn essentieel om de snelheid en schaal van moderne aanvallen te doorbreken. Meegaan in de versnelling van bedreigingen betekent je beveiliging moderniseren op het tempo van de aanvaller. Lees in mijn volgende artikel alles over het verdedigen tegen machine-gedreven aanvallen.

Neem contact met ons op

Wil je meer weten over dit onderwerp?

Onze experts en salesteams staan voor je klaar. Laat je contactgegevens achter en we nemen spoedig contact met je op.

Nu bellen

Populair

Laatste nieuws en blogberichten

Het Maturity model voor Cyber Exposure Management verkennen

Waarom governance centraal staat in het nieuwe NIST Cybersecurity Framework 2.0 en hoe dit aansluit op NIS2