Όπως ίσως γνωρίζετε, η σύγχρονη αρχιτεκτονική λογισμικού λειτουργεί πολύ καλύτερα από ποτέ. Είναι αναμφίβολα πιο προσαρμόσιμο, με ένταση δεδομένων και πιο γρήγορο από τους προκατόχους του. Ωστόσο, είναι μια πραγματική πρόκληση — ειδικά στη σύγχρονη εποχή — η προστασία του ίδιου λογισμικού από διαδικτυακές απειλές (γνωστές και ως κυβερνοεπιθέσεις). Δεδομένου ότι τα συστήματα λογισμικού τροφοδοτούν τα πάντα σήμερα — από φορητές συσκευές έως κάμερες ασφαλείας, από έξυπνα αυτοκίνητα έως έξυπνα σπίτια και από εργοστάσια παραγωγής έως πυρηνικούς σταθμούς, το σύγχρονο λογισμικό είναι πολύ σημαντικό για να παραβιαστεί ή να παραβιαστεί.

Για παράδειγμα, ένας πυρηνικός σταθμός ηλεκτροπαραγωγής στο Kudankulam της Ινδίας παραβιάστηκε τον Οκτώβριο του 2019. Η επίθεση χρησιμοποίησε ένα κακόβουλο λογισμικό προγραμματισμένο για εξαγωγή δεδομένων, αλλά το εσωτερικό δίκτυο του εργοστασίου ήταν ευτυχώς χωρίς συμβιβασμούς. Εάν το κακόβουλο λογισμικό θα μπορούσε να είχε παραβιάσει το εσωτερικό δίκτυο, θα μπορούσε να είχε κλέψει κρίσιμα δεδομένα σχετικά με το εργοστάσιο ηλεκτροπαραγωγής, εισβάλλοντας έτσι στην κρίσιμη υποδομή της χώρας. Επιπλέον, εάν η επίθεση είχε στόχο να πάρει τον έλεγχο του σταθμού ηλεκτροπαραγωγής και είχε πετύχει το σχέδιό της, θα μπορούσε να είχε κάνει τεράστια ζημιά υπερνικώντας το εργοστάσιο.

Ευτυχώς, δεν υπήρξε καμία σοβαρή ζημιά. Ωστόσο, η Ινδία - ή οποιαδήποτε χώρα σε αυτή την περίπτωση - μπορεί να μην είναι τόσο τυχερή στο μέλλον. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο το σύγχρονο λογισμικό πρέπει να κατασκευάζεται από την αρχή λαμβάνοντας υπόψη την ασφάλειά του. Επίσης, πρέπει να ελέγχεται τακτικά για σφάλματα ασφαλείας και τρωτά σημεία. Ωστόσο, ο έλεγχος ασφάλειας εφαρμογών είναι μια δαπανηρή διαδικασία και, ως εκ τούτου, ο αυτοματοποιημένος έλεγχος είναι η ανάγκη της ώρας . Μεταξύ των αυτοματοποιημένων στρατηγικών ελέγχου, μια από τις πιο κοινές και αποτελεσματικές λύσεις είναι γνωστή ως αυτοματοποιημένος έλεγχος διείσδυσης.

Αυτοματοποιημένη δοκιμή διείσδυσης

Αναφέρεται στη διαδικασία αυτόματης εκτόξευσης προσομοιωμένων επιθέσεων σε ένα δίκτυο ή σύστημα για την εύρεση σφαλμάτων και τρωτών σημείων ασφαλείας. Ο στόχος είναι να βρεθούν τα τρωτά σημεία και να τα διορθώσουν πριν μάθουν και τα εκμεταλλευτούν οι εγκληματίες του κυβερνοχώρου. Συνήθως αποτελεί μέρος ενός πλήρους ελέγχου κυβερνοασφάλειας, ο οποίος μπορεί να απαιτείται για συμμόρφωση και νομικούς λόγους. Για παράδειγμα, το PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) ζητά από τους οργανισμούς να εκτελούν δοκιμές σε κανονικό χρονοδιάγραμμα.

Η αυτοματοποιημένη δοκιμή διείσδυσης εκτελείται με χρήση λογισμικού , σε αντίθεση με τη χειροκίνητη δοκιμή διείσδυσης που εκτελείται από ειδικούς στον κυβερνοχώρο. Δεδομένου ότι εκτελείται από λογισμικό, περιορίζεται από το πεδίο εφαρμογής του δεδομένου λογισμικού, το οποίο περιορίζεται από τις γνώσεις και τις δεξιότητες των επαγγελματιών ασφαλείας που σχεδιάζουν το λογισμικό. Επιπλέον, αποδεικνύεται λιγότερο αποτελεσματική για νέες απειλές, καθώς εντοπίζει ή ελέγχει μόνο γνωστά τρωτά σημεία, γεγονός που την καθιστά αναποτελεσματική έναντι αγνώστων.

« Εδώ ακριβώς έρχεται η τεχνητή νοημοσύνη – ο αυτοματισμός που μπορείτε να επιτύχετε μέσω της τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσε κάλλιστα να βοηθήσει στο να γίνει η διείσδυση δοκιμών πολύ πιο εύκολη, με συνέπεια και σε κλίμακα. Με τη σειρά του, αυτό θα βοηθούσε τους οργανισμούς να αντιμετωπίσουν τόσο ζητήματα δεξιοτήτων όσο και πολιτισμού, και να λάβουν σοβαρά υπόψη τις στρατηγικές κυβερνοασφάλειας », έγραψε το Packt Hub . Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στην κλιμάκωση της αυτοματοποιημένης διαδικασίας διείσδυσης δοκιμών, ενισχύοντας παράλληλα τις δυνατότητες σάρωσης για άγνωστα τρωτά σημεία.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη και ο αντίκτυπός της

Με την πρόοδο της τεχνητής νοημοσύνης τις τελευταίες δεκαετίες, ειδικοί αυτοματισμού και επιστήμονες υπολογιστών προσπαθούν να αυτοματοποιήσουν τα πάντα, με τις τεχνολογίες άμυνας στον κυβερνοχώρο να μην αποτελούν εξαίρεση. Για παράδειγμα, υπάρχουν πολλά αυτοματοποιημένα εργαλεία που συμπληρώνουν τα εργαλεία δοκιμής διείσδυσης για την παροχή έξυπνων αναφορών. Αυτές οι αυτοματοποιημένες λύσεις έχουν κάποιες βασικές δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης, αλλά σταδιακά αυξάνεται, χάρη στη συνεχή έρευνα και τους ανοιχτούς διαγωνισμούς.

Για παράδειγμα, το Cyber ​​Grand Challenge 2016 — ένας διαγωνισμός που χρηματοδοτείται από την DARPA — προκάλεσε τους ανθρώπους να δημιουργήσουν και να ανταγωνιστούν τα ρομπότ χάκερ. Αυτά τα τεχνητά ευφυή bot εκτελούν δοκιμές διείσδυσης για να αναζητήσουν και να επιδιορθώσουν ευπάθειες ασφαλείας προτού οι ανταγωνιστικές ομάδες μπορέσουν να τις εκμεταλλευτούν. Ο νικητής του - γνωστός ως Mayhem - θα μπορούσε να βρει, να διορθώσει και να αναζητήσει εισβολές στο σύστημα υποδοχής του, ενώ παράλληλα εντοπίζει και εκμεταλλεύεται ευπάθειες ασφαλείας σε ανταγωνιστικά συστήματα.

Τούτου λεχθέντος, η τεχνητή νοημοσύνη συμβάλλει στη βελτίωση της αποτελεσματικότητας των λύσεων άμυνας στον κυβερνοχώρο — ειδικά των λύσεων δοκιμών διείσδυσης. Ο λόγος είναι ότι βοηθά στη βελτίωση των διαφόρων σταδίων της αυτοματοποιημένης δοκιμής διείσδυσης όπως περιγράφεται παρακάτω.

Στάδιο 1: Σχεδιασμός

Το πρώτο στάδιο — σχεδιασμός και αναγνώριση — είναι η συλλογή πληροφοριών για τον στόχο. Και απαιτούνται πολλοί πόροι, καθώς όσο περισσότερες πληροφορίες συλλέγετε, τόσο περισσότερες πιθανότητες έχετε να πετύχετε. Σε αυτό το στάδιο, η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης βοηθά στην παροχή καλύτερων αποτελεσμάτων με λιγότερους πόρους. Το AI μαζί με το Computer Vision και την Natural Language Processing μπορούν να βοηθήσουν στη δημιουργία ενός πλήρους προφίλ σχετικά με τον οργανισμό-στόχο και τους υπαλλήλους του, το δίκτυο, τη στάση ασφαλείας κ.λπ.

Στάδιο 2: Σάρωση

Το δεύτερο στάδιο ζητά την πλήρη κάλυψη των συστημάτων-στόχων. Δηλαδή, πρέπει να σαρώσετε για εκατοντάδες αν όχι χιλιάδες υπολογιστές και άλλες συσκευές και να αναλύσετε τα αποτελέσματα. Χρησιμοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη, τα εργαλεία μπορούν να τροποποιηθούν ώστε να σαρώνουν έξυπνα τις συσκευές και να συλλέγουν τα απαιτούμενα αποτελέσματα, απλοποιώντας τη διαδικασία ανάλυσης.

Στάδιο 3: Απόκτηση πρόσβασης

Το τρίτο στάδιο είναι η απόκτηση πρόσβασης σε ένα από τα δίκτυα ή συστήματα-στόχους. Αυτό το παραβιασμένο σύστημα μπορεί στη συνέχεια να χρησιμοποιηθεί για εξαγωγή δεδομένων ή για επιθέσεις σε άλλα συστήματα του δικτύου. Χρησιμοποιώντας AI, τα εργαλεία μπορούν να δοκιμάσουν μια ποικιλία επιθέσεων και πολλούς συνδυασμούς κωδικών πρόσβασης για να αποκτήσουν πρόσβαση. Στη συνέχεια, μπορούν επίσης να χρησιμοποιήσουν αλγόριθμους για να βρουν αδύναμα μοτίβα ή τάσεις που μπορεί να παραβιαστούν.

Στάδιο 4: Διατήρηση της πρόσβασης

Το τέταρτο στάδιο είναι η διατήρηση της πρόσβασης στο παραβιασμένο σύστημα. Χρησιμοποιώντας το AI, τα εργαλεία μπορούν να αναζητήσουν γνωστές ή άγνωστες κερκόπορτες, κρυπτογραφημένα κανάλια και να παρακολουθούν λογαριασμούς και αρχεία καταγραφής για να εντοπίσουν και να αναφέρουν ύποπτες ή μη εξουσιοδοτημένες δραστηριότητες. Για παράδειγμα, ένας νέος λογαριασμός διαχειριστή ή ένα κανάλι πρόσβασης δικτύου μπορεί να κατευθύνεται προς ένα παραβιασμένο σύστημα ή/και μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση.

Στάδιο 5: Ανάλυση και Αναφορά

Το τελευταίο στάδιο είναι ο έλεγχος εάν μια μη εξουσιοδοτημένη οντότητα μπορεί να καλύψει ίχνη, δηλαδή να διαγράψει το ιστορικό και τα αρχεία καταγραφής από τα συστήματά σας, καθιστώντας αδύνατο τον εντοπισμό επιθέσεων. Χρησιμοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη, τα εργαλεία μπορούν να ανιχνεύσουν κρυφές κερκόπορτες, μη εξουσιοδοτημένα σημεία πρόσβασης κ.λπ. Επίσης, αυτά τα εργαλεία μπορούν να αναλύσουν καλύτερα μηνύματα σφαλμάτων και αρχεία καταγραφής συστήματος για να εντοπίσουν σφάλματα, καταχωρήσεις που λείπουν ή άλλες ύποπτες δραστηριότητες. Τέλος, αυτή η ανάλυση τοποθετείται σε μια ευανάγνωστη αναφορά που περιγράφει λεπτομερώς τα πλήρη αποτελέσματα δοκιμής του στόχου.