Nagu võite teada, töötab kaasaegne tarkvaraarhitektuur palju paremini kui kunagi varem. See on kahtlemata eelkäijatest kohanemisvõimelisem, andmemahukam ja kiirem. Siiski on tõeline väljakutse - eriti tänapäeval - kaitsta sama tarkvara veebiohtude (tuntud ka kui küberrünnakud) eest. Kuna tarkvarasüsteemid toidavad tänapäeval kõike - alates mobiilseadmetest kuni turvakaamerateni, nutikatest autodest nutikodudeni ja tootmistehastest kuni tuumajaamadeni, on tänapäevane tarkvara rikkumise või häkkimise saamiseks liiga oluline.

Näiteks hakati Indias Kudankulamis asuvat tuumajaama häkkima 2019. aasta oktoobris. Rünnakus kasutati andmete hankimiseks programmeeritud pahavara, kuid jaama sisevõrk oli õnneks kompromissitu. Kui pahavara oleks võinud rikkuda sisevõrku, oleks see võinud varastada elektrijaama kohta ülitähtsaid andmeid, tungides seeläbi riigi elutähtsasse infrastruktuuri. Veelgi enam, kui rünnaku eesmärk oleks jõuda elektrijaama kontrolli alla ja see oleks olnud selle plaanis edukas, oleks see võinud jaama võimust ületades teha tohutut kahju.

Õnneks kriitilist kahju ei tehtud. Kuid Indial - või sellisel juhul ühelgi riigil - ei pruugi tulevikus nii palju õnne olla. Seetõttu tuleb kaasaegset tarkvara ehitada juba maast madalast, pidades silmas selle turvalisust. Samuti tuleb seda regulaarselt testida turvavigade ja turvaaukude suhtes. Rakenduste turvatestimine on aga kulukas protsess ja seega automatiseeritud testimine on tunni vajadus. Automatiseeritud testimisstrateegiate seas on üks levinumaid ja tõhusamaid lahendusi tuntud kui automatiseeritud läbitungimistest.

Automaatne läbitungimise testimine

Viitab võrgule või süsteemile simuleeritud rünnakute automaatse käivitamise protsessile turvavigade ja turvaaukude leidmiseks. Eesmärk on haavatavuste leidmine ja parandamine enne, kui küberkurjategijad neist teada saavad ja neid ära kasutavad. Tavaliselt on see osa täielikust küberturvalisuse auditist, mida võidakse nõuda vastavuse ja õiguslikel põhjustel. Näiteks palub PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) organisatsioonidel pentestimist korrapärase ajakava järgi.

Automatiseeritud pentestimine viiakse läbi tarkvara abil, erinevalt käsitsi läbitungimiskatsetest, mida viivad läbi küberjulgeoleku eksperdid. Kuna seda teostab tarkvara, on see piiratud antud tarkvara ulatusega, mis on piiratud tarkvara kujundavate turvatöötajate teadmiste ja oskustega. Pealegi osutub see uute ohtude jaoks vähem tõhusaks, kuna tuvastab või testib ainult teadaolevaid haavatavusi, mis muudab selle tundmatute vastu ebaefektiivseks.

"Siin tuleb sisse tehisintellekt - tehisintellekti abil saavutatav automaatika võib aidata pentestimist järjepidevalt ja ulatuslikult palju lihtsam teha. See omakorda aitaks organisatsioonidel tegeleda nii oskuste kui ka kultuuriga ja tegeleda tõsiselt oma küberturvalisuse strateegiatega,”Kirjutas Packt Hub. Tehisintellekt aitab automatiseeritud pentestimisprotsessi laiendada, parandades selle tundmatute haavatavuste skannimisfunktsioone.

Tehisintellekt ja selle mõju

Tehisintellekti arenguga viimastel aastakümnetel üritavad automaatikaeksperdid ja arvutiteadlased kõike automatiseerida, erandiks pole ka küberkaitse tehnoloogiad. Näiteks on intelligentsete aruannete esitamiseks palju automatiseeritud tööriistu, mis täiendavad läbitungimise tööriistu. Nendel automatiseeritud lahendustel on mõned põhilised tehisintellekti võimalused, kuid see kasvab järk-järgult tänu käimasolevatele uuringutele ja avatud konkurssidele.

Näiteks kutsus Cyber ​​Grand Challenge 2016 - DARPA sponsoreeritud võistlus - inimesi üles looma häkkimisroboteid ja nendega konkureerima. Need kunstlikult intelligentsed robotid teevad levitamise teste turvanõrkuste otsimiseks ja lappimiseks, enne kui konkureerivad meeskonnad saaksid neid ära kasutada. Selle võitja - tuntud kui Mayhem - võiks leida, parandada ja otsida sissetungi oma hostisüsteemi, samal ajal kui leida ja ära kasutada konkurentsivõimeliste süsteemide turvaauke.

Sellest hoolimata aitab tehisintellekt parandada küberkaitselahenduste - eriti läbitungimise testimise lahenduste - tõhusust. Põhjus on see, et see aitab parandada allpool kirjeldatud automatiseeritud läbitungimise erinevaid etappe.

1. etapp: planeerimine

Esimene etapp - planeerimine ja tutvumine - on sihtmärgi kohta teabe kogumine. Ja see võtab palju ressursse, sest mida rohkem teavet kogute, seda suurem on võimalus edukaks saada. Selles etapis aitab tehisintellekti kasutamine pakkuda paremaid tulemusi vähemate ressurssidega. Tehisintellekt koos arvutivisiooni ja loomuliku keele töötlemisega võib aidata luua täieliku profiili sihtorganisatsioonist ja selle töötajatest, võrgust, turvaasendist jne.

2. etapp: skaneerimine

Teises etapis taotletakse sihtsüsteemide ulatuslikku kajastamist. See tähendab, et peate otsima sadu, kui mitte tuhandeid arvuteid ja muid seadmeid ning tulemusi analüüsima. Tehisintellekti abil saab tööriistu kohandada, et seadmeid arukalt skannida ja nõutavad tulemused koguda, lihtsustades analüüsiprotsessi.

3. etapp: Juurdepääs

Kolmas etapp on juurdepääs ühele sihtvõrgust või -süsteemist. Seda ohustatud süsteemi saab seejärel kasutada andmete väljavõtmiseks või rünnakute käivitamiseks võrgu teiste süsteemide vastu. Tehisintellekti abil saavad tööriistad juurdepääsu saamiseks proovida erinevaid rünnakuid ja arvukalt paroolikombinatsioone. Seejärel saavad nad algoritme kasutada ka nõrkade mustrite või suundumuste leidmiseks, mis võivad ohtu sattuda.

4. etapp: Juurdepääsu säilitamine

Neljas etapp on juurdepääsu säilitamine ohustatud süsteemile. Tehisintellekti abil saavad tööriistad otsida teadaolevaid või tundmatuid tagaukse, krüpteeritud kanaleid ning hoida silma peal kontodel ja logidel, et tuvastada kahtlastest või volitamata tegevustest ja neist teatada. Näiteks võib uus administraatori konto või võrgupääsukanal suunata ohustatud süsteemi ja / või volitamata juurdepääsu poole.

5. etapp: analüüs ja aruandlus

Viimane etapp on testimine, kas volitamata üksus suudab katta rajad, st kustutada ajaloo ja logid oma süsteemidest, mis muudab rünnakute tuvastamise võimatuks. Tehisintellekti abil suudavad tööriistad tuvastada varjatud tagauksi, volitamata juurdepääsu lõpp-punkte jms. Samuti saavad need tööriistad paremini analüüsida veateateid ja süsteemilogisid, et leida vigu, puuduvaid kirjeid või muid kahtlaseid toiminguid. Lõpuks pannakse see analüüs hõlpsasti loetavale aruandele, kus on üksikasjalikult esitatud sihtmärgi täielikud testitulemused.