Fel y gwyddoch efallai, mae pensaernïaeth meddalwedd fodern yn gweithio'n llawer gwell nag erioed. Yn ddiau, mae'n fwy addasadwy, data-ddwys, a chyflym na'i ragflaenwyr. Fodd bynnag, mae'n her go iawn - yn enwedig yn y cyfnod modern - i ddiogelu'r un meddalwedd rhag bygythiadau ar-lein (a elwir hefyd yn seibrattaciau). Gan fod systemau meddalwedd yn pweru popeth y dyddiau hyn - o ddyfeisiau symudol i gamerâu diogelwch, o geir craff i gartrefi craff, ac o weithfeydd gweithgynhyrchu i orsafoedd pŵer niwclear, mae meddalwedd fodern yn rhy hanfodol i gael ei thorri neu ei hacio.

Er enghraifft, cafodd gorsaf ynni niwclear yn Kudankulam, India ei hacio ym mis Hydref 2019. Defnyddiodd yr ymosodiad ddrwgwedd wedi'i raglennu ar gyfer echdynnu data, ond roedd rhwydwaith mewnol y planhigyn yn ddigyfaddawd, yn ffodus. Pe gallai'r meddalwedd maleisus fod wedi torri'r rhwydwaith mewnol, gallai fod wedi dwyn data hanfodol am y pwerdy, gan ymwthio felly i seilwaith critigol y wlad. Ar ben hynny, pe bai gan yr ymosodiad nod o gymryd rheolaeth o'r gwaith pŵer a'i fod wedi bod yn llwyddiannus yn ei gynllun, gallai fod wedi gwneud difrod aruthrol trwy or-rymuso'r planhigyn.

Yn ffodus, ni wnaed unrhyw ddifrod difrifol. Fodd bynnag, efallai na fydd India - neu unrhyw wlad yn yr achos hwnnw - mor ffodus yn y dyfodol. Dyna pam y mae'n rhaid adeiladu meddalwedd fodern o'r dechrau gan gadw ei diogelwch mewn cof. Hefyd, rhaid ei brofi'n rheolaidd am fygiau a gwendidau diogelwch. Fodd bynnag, mae profi diogelwch cymwysiadau yn broses gostus, ac felly, profi awtomataidd yw angen yr awr . Ymhlith y strategaethau profi awtomataidd, un o'r atebion mwyaf cyffredin ac effeithiol yw profi treiddiad awtomataidd.

Profi Treiddiad Awtomataidd

Yn cyfeirio at y broses o lansio ymosodiadau ffug ar rwydwaith neu system yn awtomatig ar gyfer dod o hyd i chwilod diogelwch a gwendidau. Y nod yw dod o hyd i'r gwendidau a'u trwsio cyn i seiberdroseddwyr ddod i wybod amdanynt a'u hecsbloetio. Fel rheol mae'n rhan o archwiliad cybersecurity cyflawn, a all fod yn ofynnol am resymau cydymffurfio a chyfreithiol. Er enghraifft, mae PCI DSS (Safon Diogelwch Data'r Diwydiant Cerdyn Talu) yn gofyn i sefydliadau berfformio pentestio ar amserlen reolaidd.

Perfformir profion treiddio awtomataidd gan ddefnyddio meddalwedd , yn wahanol i brofion treiddio â llaw a gyflawnir gan arbenigwyr seiberddiogelwch. Gan ei fod yn cael ei berfformio gan feddalwedd, mae'n gyfyngedig gan gwmpas y feddalwedd benodol, sy'n gyfyngedig gan wybodaeth a sgiliau'r gweithwyr proffesiynol diogelwch sy'n dylunio'r feddalwedd. Ar ben hynny, mae'n profi'n llai effeithiol ar gyfer bygythiadau newydd gan mai dim ond y gwendidau hysbys y mae'n eu nodi neu'n eu profi, sy'n ei gwneud yn aneffeithiol yn erbyn anhysbys.

“ Dyma lle mae deallusrwydd artiffisial yn dod i mewn – gallai’r awtomeiddio y gallwch ei gyflawni trwy ddeallusrwydd artiffisial helpu i wneud profion treiddio yn llawer haws i’w gwneud yn gyson ac ar raddfa fawr. Yn ei dro, byddai hyn yn helpu sefydliadau i fynd i’r afael â materion sgiliau a diwylliant, a mynd o ddifrif ynglŷn â’u strategaethau seiberddiogelwch, ” ysgrifennodd Packt Hub . Mae deallusrwydd artiffisial yn helpu i raddio’r broses brofi treiddio awtomataidd wrth wella ei nodweddion sganio am wendidau anhysbys.

Deallusrwydd Artiffisial a'i Effaith

Gyda chynnydd deallusrwydd artiffisial yn ystod y degawdau diwethaf, mae arbenigwyr awtomeiddio a gwyddonwyr cyfrifiadurol yn ceisio awtomeiddio popeth gyda thechnolegau amddiffyn seiber yn eithriad. Er enghraifft, mae yna lawer o offer awtomataidd sy'n ategu offer profi treiddiad ar gyfer darparu adroddiadau deallus. Mae gan yr atebion awtomataidd hyn rai galluoedd deallusrwydd artiffisial sylfaenol, ond mae'n tyfu'n raddol, diolch i ymchwil barhaus a chystadlaethau agored.

Er enghraifft, heriodd Cyber ​​Grand Challenge 2016 - cystadleuaeth a noddir gan DARPA - bobl i adeiladu a chystadlu â bots hacio. Mae'r botiau deallus hyn yn artiffisial yn perfformio profion treiddiad i chwilio am wendidau diogelwch a'u clytio cyn y gallai'r timau sy'n cystadlu eu hecsbloetio. Gallai ei enillydd - a elwir yn Mayhem - ddod o hyd i, trwsio, a chwilio am ymyriadau ar ei system westeiwr wrth ddarganfod a manteisio ar wendidau diogelwch ar systemau cystadleuol.

Wedi dweud hynny, mae deallusrwydd artiffisial yn helpu i wella effeithlonrwydd datrysiadau seiber-amddiffyn - yn enwedig atebion profi treiddiad. Y rheswm yw ei fod yn helpu i wella gwahanol gamau o brofion treiddiad awtomataidd fel y disgrifir isod.

Cam 1: Cynllunio

Y cam cyntaf - cynllunio a rhagchwilio - yw casglu gwybodaeth am y targed. Ac mae'n cymryd llawer o adnoddau ers y mwyaf o wybodaeth rydych chi'n ei chasglu, y mwyaf o siawns sydd gennych chi i lwyddo. Ar y cam hwn, mae defnyddio AI yn helpu i ddarparu canlyniadau gwell gyda llai o adnoddau. Gall AI ynghyd â Gweledigaeth Gyfrifiadurol a Phrosesu Iaith Naturiol helpu i adeiladu proffil cyflawn am y sefydliad targed a'i weithwyr, rhwydwaith, ystum diogelwch, ac ati.

Cam 2: Sganio

Mae'r ail gam yn gofyn am sylw cynhwysfawr i'r systemau targed. Hynny yw, rhaid i chi sganio am gannoedd os nad miloedd o gyfrifiaduron a dyfeisiau eraill a dadansoddi'r canlyniadau. Gan ddefnyddio AI, gellir newid yr offer i sganio'r dyfeisiau yn ddeallus a chasglu'r canlyniadau gofynnol, gan symleiddio'r broses ddadansoddi.

Cam 3: Ennill Mynediad

Y trydydd cam yw sicrhau mynediad i un o'r rhwydweithiau neu'r systemau targed. Yna gellir defnyddio'r system gyfaddawdu hon i dynnu data neu lansio ymosodiadau ar y systemau eraill yn y rhwydwaith. Gan ddefnyddio AI, gall yr offer roi cynnig ar amrywiaeth o ymosodiadau a nifer o gyfuniadau cyfrinair ar gyfer cael mynediad. Yna, gallant hefyd ddefnyddio algorithmau i ddod o hyd i batrymau neu dueddiadau gwan a allai gael eu peryglu.

Cam 4: Cynnal Mynediad

Y pedwerydd cam yw cynnal mynediad i'r system dan fygythiad. Gan ddefnyddio AI, gall yr offer edrych am gefnffyrdd hysbys neu anhysbys, sianeli wedi'u hamgryptio, a chadw llygad ar gyfrifon a logiau i ganfod ac adrodd am weithgareddau amheus neu anawdurdodedig. Er enghraifft, gall cyfrif gweinyddwr newydd neu sianel mynediad rhwydwaith gyfeirio tuag at system dan fygythiad a / neu fynediad heb awdurdod.

Cam 5: Dadansoddi ac Adrodd

Y cam olaf yw profi a all endid diawdurdod gwmpasu traciau, hy, dileu hanes a boncyffion o'ch systemau, gan ei gwneud yn amhosibl canfod ymosodiadau. Gan ddefnyddio AI, gall yr offer ganfod backdoors cudd, endpoints mynediad heb awdurdod, ac ati. Hefyd, gall yr offer hyn ddadansoddi negeseuon gwall a logiau system yn well i ddod o hyd i wallau, cofnodion coll, neu weithgareddau amheus eraill. Yn olaf, rhoddir y dadansoddiad hwn ar adroddiad hawdd ei ddarllen sy'n manylu ar ganlyniadau profion cyflawn y targed.