Sama sa nahibal-an nimo, ang moderno nga arkitektura sa software labi ka kaayo molihok kaysa kaniadto. Wala’y pagduha-duha nga labi ka mapaangay, madasigon sa datos, ug dali kaysa gisundan niini. Bisan pa, kini usa ka tinuud nga hagit - labi na sa mga moderno nga panahon - aron mapanalipdan ang parehas nga software gikan sa mga hulga sa online (naila usab nga cyberattacks). Tungod kay ang mga sistema sa software nagpadagan sa tanan karon - gikan sa mga mobile device hangtod sa mga safety camera, gikan sa mga smart car hangtod sa mga smart home, ug gikan sa paghimo og mga planta hangtod sa mga nukleyar nga mga istasyon sa kuryente, ang moderno nga software labi ka hinungdanon aron dili mabungkag o ma-hack.

Pananglitan, usa ka nukleyar nga planta sa nukleyar sa Kudankulam, India ang gitigbas kaniadtong Oktubre 2019. Ang pag-atake naggamit usa ka malware nga giprograma alang sa pagkuha sa datos, apan ang sulud nga network sa tanum wala kompromiso, maayo na lang. Kung mahimo’g malapas sa malware ang sulud nga network, mahimo nga nakawat ang hinungdanon nga datos bahin sa planta sa kuryente, sa ingon nakasulod sa kritikal nga imprastraktura sa nasud. Labut pa, kung ang pag-atake adunay katuyoan nga makontrol ang planta sa kuryente ug malampuson sa plano niini, mahimo kini nakagbuhat daghang kadaut pinaagi sa pagdaug sa planta.

Maayo na lang kay walay dakong kadaot nga nahimo. Apan, ang India — o bisan unsang nasud sa maong kaso — basin dili ingon ani ka swerte sa umaabot. Mao kini ang hinungdan nganong ang modernong software kinahanglan nga tukuron gikan sa sinugdanan nga gikonsiderar ang seguridad niini. Kinahanglan usab kini nga regular nga sulayan alang sa mga bug ug kahuyangan sa seguridad. Apan, ang pagsulay sa seguridad sa aplikasyon usa ka mahal nga proseso, ug busa, ang automated testing mao ang kinahanglanon sa oras . Lakip sa mga estratehiya sa automated testing, usa sa labing komon ug epektibo nga mga solusyon nailhan nga automated penetration testing.

Automated Penetration Testing

Nagtumong sa proseso sa paglansad sa mga simulate nga pag-atake sa usa ka network o sistema nga awtomatiko alang sa pagpangita sa mga security bug ug kahuyang. Ang katuyoan mao ang pagpangita sa mga mahuyang ug ayuhon kini sa wala pa mahibal-an ug pahimuslan kini sa mga cybercriminal. Kasagaran kini usa ka bahin sa usa ka kompleto nga pag-audit sa cybersecurity, nga mahimong kinahanglanon alang sa pagsunod ug ligal nga mga hinungdan. Pananglitan, ang PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) naghangyo sa mga organisasyon nga himuon ang pentesting sa usa ka regular nga iskedyul.

Ang automated pentesting gihimo gamit ang software , dili sama sa manual penetration testing nga gihimo sa mga eksperto sa cybersecurity. Tungod kay kini gihimo sa software, limitado kini sa gilapdon sa gihatag nga software, nga limitado usab sa kahibalo ug kahanas sa mga propesyonal sa seguridad nga nagdesinyo sa software. Dugang pa, kini dili kaayo epektibo alang sa mga bag-ong hulga tungod kay kini nag-ila o nagsulay lamang sa nahibal-an nga mga kahuyangan, nga naghimo niini nga dili epektibo batok sa wala mailhi.

“ Dinhi mosulod ang artificial intelligence – ang automation nga imong makab-ot pinaagi sa artificial intelligence makatabang sa paghimo sa pentesting nga mas sayon ​​nga buhaton kanunay ug sa gilapdon. Sa baylo, kini makatabang sa mga organisasyon nga masulbad ang mga isyu sa kahanas ug kultura, ug mahimong seryoso sa ilang mga estratehiya sa cybersecurity, ” misulat ang Packt Hub . Ang artificial intelligence makatabang sa pagpadako sa proseso sa automated pentesting samtang gipauswag ang mga bahin sa pag-scan niini alang sa wala mailhi nga mga kahuyangan.

Artipisyal nga Paniktik ug ang Epekto niini

Uban sa pag-uswag sa artipisyal nga paniktik sa ning-agi nga mga dekada, ang mga eksperto sa automation ug mga syentista sa kompyuter naningkamot nga i-automate ang tanan nga wala’y labot ang mga teknolohiya sa cyber-defense. Pananglitan, daghang mga himan nga awtomatiko nga nagpuno sa mga gamit sa pagsulay sa penetration alang sa paghatag mga intelihente nga mga ulat. Ang kini nga mga awtomatiko nga solusyon adunay pipila nga punoan nga mga kaarang sa artipisyal nga salabutan, apan kini anam-anam nga nagtubo, salamat sa nagpadayon nga pagsiksik ug bukas nga mga kompetisyon

Pananglitan, ang Cyber ​​Grand Challenge 2016 - usa ka kompetisyon nga gipasiugdahan sa DARPA - naghagit sa mga tawo nga magbuut ug makigkompetensya sa mga hacking bot. Kini nga artipisyal nga intelihenteng bot nagbuhat sa pagsusi sa penetration aron pagpangita ug pagtapik sa mga kahuyang sa seguridad sa wala pa pahimuslan kini sa mga nag-indigay nga koponan. Ang nagdaog niini - nga nailhan nga Mayhem - makakaplag, makapaayo, ug makapangita mga pagsulud sa host system samtang pagpangita ug pagpahimulos sa mga kahuyang sa seguridad sa mga sistema sa kompetisyon.

Giingon, ang artipisyal nga paniktik makatabang sa pagpaayo sa kahusayan sa mga solusyon sa cyber-defense - labi na ang mga solusyon sa pagsulud sa penetration. Ang hinungdan nga kini makatabang sa pagpaayo sa lainlaing mga hugna sa awtomatiko nga pagsulud sa penetration sama sa gihulagway sa ubus.

Yugto 1: Paglaraw

Ang una nga yugto - ang pagplano ug pagsusi - ang pagtigum sa kasayuran bahin sa target. Ug nagkinahanglan kini daghang mga gigikanan gikan sa daghang kasayuran nga imong natipon, labi ka daghang higayon nga adunay kalampusan. Niini nga yugto, ang paggamit sa AI makatabang sa paghatag labi ka maayo nga mga sangputanan nga adunay gamay nga kantidad sa mga kahinguhaan. Ang AI kauban ang Computer Vision ug Pagproseso sa natural nga Wika mahimong makatabang sa paghimo sa usa ka kompleto nga profile bahin sa target nga organisasyon ug mga empleyado, network, postura sa seguridad, ubp.

Yugto 2: Pag-scan

Ang ikaduha nga yugto nangayo alang sa komprehensibo nga sakup sa mga target nga sistema. Kana mao, kinahanglan nimo nga i-scan ang gatusan kung dili liboan nga mga computer ug uban pang mga aparato ug analisahon ang mga sangputanan. Paggamit sa AI, ang mga himan mahimo’g ma-tweak aron maalam nga ma-scan ang mga aparato ug tipunon ang mga kinahanglan nga sangputanan, gipasimple ang proseso sa pagtuki.

Yugto 3: Pagkuha Pag-access

Ang ikatulong yugto mao ang pag-access sa usa sa mga target network o sistema. Kini nga sistema sa pagkompromiso mahimong magamit aron makuha ang datos o maglansad sa mga pag-atake sa ubang mga sistema sa network. Paggamit sa AI, ang mga himan mahimo nga pagsulay sa lainlaing mga pag-atake ug daghang mga kombinasyon sa password alang sa pag-access. Pagkahuman, mahimo usab sila mogamit mga algorithm aron makapangita mga huyang nga sundanan o uso nga mahimong makompromiso.

Yugto 4: Pagpadayon sa Pag-access

Ang ikaupat nga yugto mao ang pagpadayon sa pag-access sa gikompromiso nga sistema. Paggamit sa AI, ang mga himan mahimo nga mangita alang sa nahibal-an o wala mahibal-an nga mga backdoor, naka-encrypt nga mga kanal, ug mabantayan ang mga account ug troso aron mahibal-an ug ireport ang kadudahan o dili gitugotan nga mga kalihokan. Pananglitan, ang usa ka bag-ong account sa administrator o channel sa pag-access sa network mahimong magdirekta ngadto sa usa ka makompromiso nga sistema ug / o dili awtorisado nga pag-access.

Yugto 5: Pagtuki Ug Pagreport

Ang ulahi nga yugto mao ang pagsulay kung ang usa ka dili gitugutan nga entidad mahimong makasakop sa mga track, ie, magtangtang sa kasaysayan ug mga troso gikan sa imong mga sistema, nga imposible nga makit-an ang mga pag-atake. Pinaagi sa paggamit sa AI, ang mga galamiton makit-an nga natago nga mga backdoors, dili gitugotan nga mga endpoint sa pag-access, ug uban pa. Dugang pa, kini nga mga himan mahimong mas maayo nga analisahon ang mga mensahe sa sayup ug mga troso sa sistema aron makapangita mga sayup, nawala nga mga entry, o uban pang kadudahan nga kalihokan. Sa katapusan, kini nga pagtuki gibutang sa usa ka dali mabasa nga taho nga nagdetalye sa kompleto nga mga sangputanan sa pagsulay sa target.