Як вы ўжо ведаеце, сучасная архітэктура праграмнага забеспячэння працуе значна лепш, чым калі-небудзь. Гэта, несумненна, больш адаптуецца, патрабуе вялікіх дадзеных і хутка, чым яго папярэднікі. Аднак сапраўдны выклік - асабліва ў наш час - абараніць адно і тое ж праграмнае забеспячэнне ад інтэрнэт-пагроз (таксама вядомых як кібератакі). Паколькі праграмныя сістэмы ў наш час сілкуюць усё - ад мабільных прылад да камер бяспекі, ад разумных аўтамабіляў да разумных дамоў і ад вытворчых заводаў да атамных станцый, сучаснае праграмнае забеспячэнне занадта важна, каб яго можна было ўзламаць альбо ўзламаць.

Напрыклад, атамная электрастанцыя ў Куданкуламе, Індыя, была ўзламаная ў кастрычніку 2019 г. У атацы было выкарыстана шкоднаснае праграмнае забеспячэнне, запраграмаванае для здабычы дадзеных, але ўнутраная сетка станцыі была бескампраміснай, на шчасце. Калі шкоднасная праграма магла парушыць унутраную сетку, яна магла скрасці важныя дадзеныя пра электрастанцыю, такім чынам урываючыся ў крытычную інфраструктуру краіны. Больш за тое, калі б мэта атакі была ўзяць пад кантроль электрастанцыю і мела поспех у яе плане, яна магла б нанесці велізарны ўрон, пераадолеўшы станцыю.

На шчасце, сур'ёзнай шкоды не было. Аднак Індыі — ці любой іншай краіне ў такім выпадку — можа не так пашанцаваць у будучыні. Вось чаму сучаснае праграмнае забеспячэнне павінна распрацоўвацца з нуля, улічваючы яго бяспеку. Акрамя таго, яго неабходна рэгулярна тэсціраваць на наяўнасць памылак бяспекі і ўразлівасцяў. Аднак тэсціраванне бяспекі праграм — гэта дарагі працэс, і таму аўтаматызаванае тэсціраванне — гэта неабходнасць часу . Сярод стратэгій аўтаматызаванага тэсціравання адным з найбольш распаўсюджаных і эфектыўных рашэнняў з'яўляецца аўтаматызаванае тэсціраванне на пранікненне.

Аўтаматызаванае выпрабаванне на пранікненне

Адносіцца да працэсу аўтаматычнага запуску мадэляваных нападаў на сетку альбо сістэму для пошуку памылак бяспекі і ўразлівасцяў. Мэта складаецца ў тым, каб знайсці ўразлівасці і выправіць іх, перш чым кіберзлачынцы даведаюцца пра іх і скарыстаюць. Звычайна ён з'яўляецца часткай поўнага аўдыту кібербяспекі, які можа спатрэбіцца ў адпаведнасці з юрыдычнымі прычынамі. Напрыклад, PCI DSS (Standard Security Data Data Security Standard) просіць арганізацыі праводзіць пентэстынг па звычайным графіку.

Аўтаматызаванае тэсціраванне на пранікненне праводзіцца з дапамогай праграмнага забеспячэння , у адрозненне ад ручнога тэсціравання на пранікненне, якое выконваюць эксперты па кібербяспецы. Паколькі яно выконваецца праграмным забеспячэннем, яно абмежавана сферай прымянення дадзенага праграмнага забеспячэння, якое, у сваю чаргу, абмежавана ведамі і навыкамі спецыялістаў па бяспецы, якія распрацоўваюць праграмнае забеспячэнне. Больш за тое, яно аказваецца менш эфектыўным для новых пагроз, бо яно ідэнтыфікуе або правярае толькі вядомыя ўразлівасці, што робіць яго неэфектыўным супраць невядомых.

« Вось тут і з'яўляецца штучны інтэлект — аўтаматызацыя, якую можна дасягнуць з дапамогай штучнага інтэлекту, цалкам можа значна спрасціць паслядоўнае і маштабнае правядзенне пентэсціравання. У сваю чаргу, гэта дапаможа арганізацыям вырашыць як пытанні навыкаў, так і культуры, а таксама сур'ёзна паставіцца да сваіх стратэгій кібербяспекі », — піша Packt Hub . Штучны інтэлект дапамагае маштабаваць аўтаматызаваны працэс пентэсціравання, адначасова паляпшаючы яго функцыі сканавання на наяўнасць невядомых уразлівасцей.

Штучны інтэлект і яго ўздзеянне

З развіццём штучнага інтэлекту ў апошнія дзесяцігоддзі эксперты па аўтаматызацыі і кампутарнікі спрабуюць аўтаматызаваць усё, і тэхналогіі кіберабароны не з'яўляюцца выключэннем. Напрыклад, існуе мноства аўтаматызаваных інструментаў, якія дапаўняюць інструменты тэставання на пранікненне для прадастаўлення інтэлектуальных справаздач. Гэтыя аўтаматызаваныя рашэнні маюць некаторыя асноўныя магчымасці штучнага інтэлекту, але ён паступова расце дзякуючы пастаянным даследаванням і адкрытым конкурсам.

Напрыклад, Cyber ​​Grand Challenge 2016 - спансіраваны DARPA конкурс - выклікаў людзей будаваць і канкурыраваць з хакерскімі ботамі. Гэтыя штучна разумныя боты праводзяць тэставанне на пранікненне для пошуку і выпраўлення слабых месцаў у бяспецы, перш чым канкуруючыя каманды змогуць іх выкарыстаць. Яго пераможца - вядомы як Mayhem - мог знайсці, выправіць і шукаць пранікнення ў сваю хаст-сістэму, знаходзячы і выкарыстоўваючы ўразлівасці бяспекі ў канкурэнтных сістэмах.

Тым не менш, штучны інтэлект дапамагае павысіць эфектыўнасць рашэнняў для кібер-абароны - асабліва рашэнняў для праверкі на пранікненне. Прычына ў тым, што гэта дапамагае палепшыць розныя этапы аўтаматызаванага выпрабавання на пранікненне, як апісана ніжэй.

Этап 1: Планаванне

Першы этап - планаванне і разведка - збор інфармацыі пра мэта. І патрабуецца шмат рэсурсаў, бо чым больш інфармацыі вы збярэце, тым больш шанцаў на поспех. На гэтым этапе выкарыстанне ІІ дапамагае забяспечыць лепшыя вынікі пры меншай колькасці рэсурсаў. ІІ разам з камп'ютэрным зрокам і апрацоўкай натуральных моў можа дапамагчы стварыць поўны профіль пра мэтавую арганізацыю і яе супрацоўнікаў, сетку, позу бяспекі і г.д.

Этап 2: Сканаванне

Другі этап патрабуе ўсебаковага ахопу мэтавых сістэм. Гэта значыць, вы павінны прасканаваць сотні, калі не тысячы кампутараў і іншых прылад, і прааналізаваць вынікі. Выкарыстоўваючы ІІ, можна наладзіць інструменты для інтэлектуальнага сканавання прылад і збору неабходных вынікаў, спрашчаючы працэс аналізу.

Этап 3: Атрыманне доступу

Трэці этап - доступ да адной з мэтавых сетак альбо сістэм. Затым гэтая скампраметаваная сістэма можа быць выкарыстана для здабывання дадзеных або запуску нападаў на іншыя сістэмы ў сетцы. Выкарыстоўваючы AI, інструменты могуць выпрабаваць розныя атакі і шматлікія камбінацыі пароляў для атрымання доступу. Тады яны таксама могуць выкарыстоўваць алгарытмы, каб знайсці слабыя заканамернасці або тэндэнцыі, якія могуць быць скампраметаваны.

Этап 4: Падтрыманне доступу

Чацвёрты этап - падтрыманне доступу да скампраметаванай сістэмы. Выкарыстоўваючы AI, інструменты могуць шукаць вядомыя ці невядомыя бэкдоры, зашыфраваныя каналы, а таксама сачыць за ўліковымі запісамі і часопісамі, каб выяўляць і паведамляць пра падазроныя і несанкцыянаваныя дзеянні. Напрыклад, новы ўліковы запіс адміністратара або канал доступу да сеткі можа накіроўваць на ўзламаную сістэму і / або несанкцыянаваны доступ.

Этап 5: Аналіз і справаздачнасць

На апошнім этапе праводзіцца праверка, ці можа несанкцыянаваны аб'ект ахопліваць трэкі, то ёсць выдаляць гісторыю і часопісы з вашых сістэм, што робіць немагчымым выяўленне нападаў. Выкарыстоўваючы AI, інструменты могуць выяўляць схаваныя бэкдоры, несанкцыянаваныя канчатковыя кропкі доступу і г. д. Акрамя таго, гэтыя інструменты могуць лепш аналізаваць паведамленні пра памылкі і сістэмныя часопісы, каб знайсці памылкі, якія адсутнічаюць запісы альбо іншыя падазроныя дзеянні. Нарэшце, гэты аналіз пакладзены на зручны для чытання справаздачу, у якім падрабязна апісаны поўныя вынікі выпрабаванняў мэты.