Bildiyiniz kimi, müasir proqram memarlığı hər zamankindən daha yaxşı işləyir. Şübhəsiz ki, sələflərindən daha uyğunlaşa bilən, məlumat intensiv və sürətli. Bununla birlikdə, eyni proqramı onlayn təhdidlərdən qorumaq (kiberhücumlar da deyilir) - xüsusilə müasir dövrdə - real bir problemdir. Proqram sistemləri günümüzdə mobil cihazlardan təhlükəsizlik kameralarına, ağıllı avtomobillərdən ağıllı evlərə və istehsal müəssisələrindən nüvə elektrik stansiyalarına qədər hər şeyi gücləndirdiyindən, müasir proqram pozulmaq və ya hücuma məruz qalmaq üçün çox vacibdir.

Məsələn, Hindistanın Kudankulam şəhərində bir nüvə elektrik stansiyası 2019-cu ilin oktyabrında hücuma məruz qaldı. Hücumda məlumat çıxarmaq üçün proqramlaşdırılmış bir zərərli proqram istifadə edildi, lakin xoşbəxtlikdən stansiyanın daxili şəbəkəsi güzəştsiz idi. Zərərli proqram daxili şəbəkəni poza bilsəydi, elektrik stansiyası ilə bağlı həlledici məlumatları oğurlayaraq ölkənin kritik infrastrukturuna müdaxilə edə bilərdi. Üstəlik, hücumun məqsədi elektrik stansiyasına nəzarəti ələ keçirmək və planında uğurlu olsaydı, stansiyanı aşaraq böyük zərər verə bilərdi.

Xoşbəxtlikdən, heç bir ciddi ziyan dəyməyib. Lakin, Hindistan — və ya bu halda hər hansı bir ölkə — gələcəkdə o qədər də şanslı olmaya bilər. Buna görə də müasir proqram təminatı təhlükəsizliyini nəzərə alaraq sıfırdan qurulmalıdır. Həmçinin, təhlükəsizlik xətaları və zəiflikləri üçün müntəzəm olaraq yoxlanılmalıdır. Bununla belə, tətbiq təhlükəsizliyi testi baha başa gələn bir prosesdir və buna görə də avtomatlaşdırılmış test günün tələbidir . Avtomatlaşdırılmış test strategiyaları arasında ən çox yayılmış və effektiv həllərdən biri avtomatlaşdırılmış nüfuzetmə testi kimi tanınır.

Avtomatlaşdırılmış nüfuz testi

Təhlükəsizlik xətalarını və zəifliklərini tapmaq üçün şəbəkəyə və ya sistemə avtomatik olaraq süni hücumların başlanması prosesinə aiddir. Məqsəd, zəif yerləri tapmaq və kibercinayətkarlar bunları tanımaqdan və istismar etmədən əvvəl düzəltməkdir. Ümumiyyətlə, uyğunluq və qanuni səbəblərdən tələb oluna bilən tam bir kiber təhlükəsizlik auditinin bir hissəsidir. Məsələn, PCI DSS (Ödəmə Kartı Sənayesi Məlumat Təhlükəsizliyi Standartı) təşkilatlardan normal qrafikə uyğun olaraq pentestinq aparmağı xahiş edir.

Avtomatlaşdırılmış pentestinq, kibertəhlükəsizlik mütəxəssisləri tərəfindən həyata keçirilən əl ilə penetrasiya testindən fərqli olaraq, proqram təminatı vasitəsilə həyata keçirilir . Bu, proqram təminatı vasitəsilə həyata keçirildiyindən, verilən proqram təminatının əhatə dairəsi ilə məhdudlaşır və bu da proqram təminatını hazırlayan təhlükəsizlik mütəxəssislərinin bilik və bacarıqları ilə məhdudlaşır. Bundan əlavə, o, yalnız məlum zəiflikləri müəyyən etdiyi və ya sınaqdan keçirdiyi üçün yeni təhdidlər üçün daha az təsirli olur ki, bu da onu naməlumlara qarşı təsirsiz edir.

“ Süni intellekt məhz burada işə düşür – süni intellekt vasitəsilə əldə edə biləcəyiniz avtomatlaşdırma, pentestinqin ardıcıl və miqyaslı şəkildə aparılmasını daha asanlaşdıra bilər. Bu da öz növbəsində təşkilatlara həm bacarıq, həm də mədəniyyət məsələlərini həll etməyə və kibertəhlükəsizlik strategiyalarına ciddi yanaşmağa kömək edər”, - deyə Packt Hub yazıb . Süni intellekt, naməlum zəifliklər üçün skan xüsusiyyətlərini təkmilləşdirərkən avtomatlaşdırılmış pentestinq prosesinin miqyasını artırmağa kömək edir.

Süni Zəka və onun təsiri

Süni intellektin son onilliklərdəki inkişafı ilə, avtomatlaşdırma mütəxəssisləri və kompüter elmçiləri istisnasız olaraq kiber müdafiə texnologiyaları ilə hər şeyi avtomatlaşdırmağa çalışırlar. Məsələn, ağıllı hesabatlar təqdim etmək üçün nüfuzetmə test alətlərini tamamlayan bir çox avtomatlaşdırılmış vasitə var. Bu avtomatlaşdırılmış həllər bəzi əsas süni intellekt qabiliyyətlərinə malikdir, lakin davam edən tədqiqatlar və açıq yarışmalar sayəsində tədricən böyüyür.

Məsələn, Cyber ​​Grand Challenge 2016 - DARPA-nın dəstəklədiyi bir yarışma, insanları hack botları qurmağa və onlarla rəqabət etməyə çağırdı. Süni şəkildə ağıllı olan bu botlar rəqib komandalar istifadə edə bilməmişdən əvvəl təhlükəsizlik zəifliklərini axtarmaq və yamaq üçün nüfuz testi həyata keçirirlər. Mayhem kimi tanınan qalibi, rəqabətçi sistemlərdə təhlükəsizlik zəifliklərini taparkən və istifadə edərkən ana sistemindəki müdaxilələri tapa bilər, düzəldə bilər və axtara bilər.

Süni intellekt, kiber müdafiə həllərinin - xüsusən nüfuz testi həllərinin səmərəliliyinin artırılmasına kömək edir. Bunun səbəbi aşağıda göstərildiyi kimi avtomatlaşdırılmış nüfuz testinin müxtəlif mərhələlərini yaxşılaşdırmağa kömək edir.

Mərhələ 1: Planlaşdırma

Birinci mərhələ - planlaşdırma və kəşfiyyat - hədəf haqqında məlumat toplamaqdır. Və daha çox məlumat topladığınız üçün uğur qazanma şansınız daha çox olduğundan çox qaynaq tələb olunur. Bu mərhələdə AI istifadə daha az miqdarda qaynaqla daha yaxşı nəticələr əldə etməyə kömək edir. AI, Kompüter Vizyonu və Təbii Dil İşlənməsi ilə birlikdə hədəf təşkilat və işçiləri, şəbəkə, təhlükəsizlik vəziyyəti və s. Haqqında tam bir profil yaratmağa kömək edə bilər.

Mərhələ 2: Tarama

İkinci mərhələdə hədəf sistemlərin hərtərəfli əhatə olunması istənilir. Yəni yüzlərlə, minlərlə kompüter və digər cihazları taramalı və nəticələri analiz etməlisiniz. AI istifadə edərək, cihazları ağıllı şəkildə taramaq və lazımi nəticələri toplamaq üçün analiz müddətini asanlaşdırmaq üçün alətlər düzəldilə bilər.

Mərhələ 3: Giriş əldə etmək

Üçüncü mərhələ hədəf şəbəkələrdən və ya sistemlərdən birinə giriş əldə etməkdir. Bu güzəştli sistem daha sonra məlumat çıxarmaq və ya şəbəkədəki digər sistemlərə hücumlar etmək üçün istifadə edilə bilər. AI istifadə edərək, alətlər müxtəlif hücumları və giriş əldə etmək üçün çox sayda parol birləşməsini sınaqdan keçirə bilər. Bundan sonra, güzəştə gedə biləcək zəif nümunələri və ya meylləri tapmaq üçün alqoritmlərdən də istifadə edə bilərlər.

Mərhələ 4: Girişin saxlanılması

Dördüncü mərhələ, güzəşt edilmiş sistemə girişin qorunmasıdır. AI istifadə edərək alətlər bilinən və ya bilinməyən arxa qapıları, şifrələnmiş kanalları axtara bilər və şübhəli və ya icazəsiz fəaliyyətləri aşkarlamaq və hesabat vermək üçün hesabları və qeydləri izləyə bilər. Məsələn, yeni bir administrator hesabı və ya şəbəkə giriş kanalı güzəşt edilmiş bir sistemə və / və ya icazəsiz girişə istiqamətlənə bilər.

Mərhələ 5: Təhlil və Hesabat

Son mərhələ, icazəsiz bir təşkilatın parçaları əhatə edə biləcəyini, yəni tarixinizi və qeydlərinizi sistemlərinizdən silə biləcəyini test edərək hücumları aşkarlamağı mümkünsüz edir. AI istifadə edərək, vasitələr gizli arxa qapıları, icazəsiz giriş nöqtələrini və s. Aşkar edə bilər. Ayrıca, bu vasitələr səhvləri, itkin girişləri və ya digər şübhəli fəaliyyətləri tapmaq üçün səhv mesajlarını və sistem qeydlərini daha yaxşı təhlil edə bilər. Nəhayət, bu analiz hədəfin tam test nəticələrini ətraflı oxumaq üçün asan bir hesabata qoyulur.