Jakingo duzuen moduan, software arkitektura modernoak inoiz baino hobeto funtzionatzen du. Zalantzarik gabe, aurrekoak baino moldagarriagoa, datu asko eta azkarragoa da. Hala ere, benetako erronka da, batez ere garai modernoan, software bera lineako mehatxuetatik babestea (zibererasoak ere deituak). Software sistemek gaur egun dena elikatzen dutenez - gailu mugikorretatik segurtasun kameretara, auto adimendunetatik etxe adimendunetara eta fabrikazio zentraletatik zentral nuklearretara, software modernoa funtsezkoa da hautsi edo hackeatzeko.

Adibidez, Indiako Kudankulameko zentral nuklear bat hackeatu zuten 2019ko urrian. Erasoak datuak erauzteko programatutako malware bat erabili zuen, baina zentralaren barne sarea arazorik gabe zegoen, zorionez. Malwarek barne sarea urratu izan balute, zentralari buruzko datu erabakigarriak lapurtu ahalko lituzkete, herrialdeko azpiegitura kritikoetan sartuz. Gainera, erasoak zentralaren kontrola hartzeko helburua baldin bazuen eta bere planean arrakasta izan balu, sekulako kalteak egin zitzakeen zentrala menderatuta.

Zorionez, ez zen kalte larririk gertatu. Hala ere, India —edo kasu horretan edozein herrialde— agian ez du zorte bera izango etorkizunean. Horregatik, software modernoa hutsetik eraiki behar da, bere segurtasuna kontuan hartuta. Gainera, aldizka probatu behar da segurtasun-akatsak eta ahultasunak bilatzeko. Hala ere, aplikazioen segurtasun-probak prozesu garestia da, eta, beraz, proba automatizatuak dira uneko beharra . Proba automatizatuen estrategien artean, irtenbide ohikoenetako eta eraginkorrenetako bat penetrazio-proba automatizatuak bezala ezagutzen da.

Penetrazio-proba automatizatuak

Sare edo sistema batean eraso simulatuak automatikoki abiarazteko prozesua aipatzen da segurtasun akatsak eta ahultasunak aurkitzeko. Helburua ahultasunak aurkitu eta konpontzea da, ziberkriminalak horiek ezagutu eta ustiatu aurretik. Zibersegurtasuneko auditoretza osoaren zati bat izan ohi da, betetzeagatik eta legezko arrazoiak direla eta. Adibidez, PCI DSS-k (Ordainketa Txartelaren Industriaren Datuen Segurtasun Estandarra) erakundeei ohiko ordutegian pentesting-a egitea eskatzen die.

Zibersegurtasun-adituek egiten dituzten eskuzko penetrazio-probak ez bezala, software bidez egiten direnez, softwarearen esparruak mugatzen du, eta hori softwarea diseinatzen duten segurtasun-profesionalen ezagutzak eta trebetasunek mugatzen dute. Gainera, mehatxu berrien aurrean ez da hain eraginkorra, ahultasun ezagunak identifikatzen edo probatzen baititu soilik, eta horrek ezezagunen aurka ez du eraginkortasunik.

« Hemen sartzen da adimen artifiziala: adimen artifizialaren bidez lor daitekeen automatizazioak pentesting-a askoz errazagoa izan daiteke modu koherentean eta eskala handian egitea. Horrek, aldi berean, erakundeei trebetasunen eta kulturaren arazoei aurre egiten eta zibersegurtasun estrategiei buruz serio hartzen lagunduko lieke », idatzi zuen Packt Hub-ek . Adimen artifizialak pentesting prozesu automatizatua eskalatzen laguntzen du, ahultasun ezezagunen eskaneatze-funtzioak hobetuz.

Adimen Artifiziala eta horren eragina

Azken hamarkadetan adimen artifizialaren aurrerapenarekin, automatizazio adituak eta informatikariak ziberdefentsa teknologiak salbuespena izan ez daitezen guztia automatizatzen saiatzen ari dira. Adibidez, txosten adimendunak emateko sarbide-probetarako tresnen osagarri diren tresna automatizatu ugari daude. Irtenbide automatizatu hauek oinarrizko adimen artifizialeko zenbait gaitasun dituzte, baina pixkanaka hazten ari da, etengabeko ikerketari eta lehiaketa irekiei esker.

Adibidez, Cyber ​​Grand Challenge 2016 - DARPAk babestutako lehiaketa - jendeak erronka bota zuen robotak eraiki eta lehiatzeko. Artifizialki adimentsuak diren robot hauek sartze probak egiten dituzte segurtasun ahultasunak bilatzeko eta adabakitzeko lehian dauden taldeek baliatu aurretik. Irabazleak - Mayhem izenarekin ezaguna - bere ostalari sisteman sarrerak aurkitu, konpondu eta bila ditzake, sistema lehiakorreko segurtasun ahultasunak aurkitu eta ustiatzen dituen bitartean.

Hori bai, adimen artifizialak ziberdefentsako irtenbideen eraginkortasuna hobetzen laguntzen du, batez ere sarketa probatzeko irtenbideak. Arrazoia izateak penetrazio automatikoen azterketen hainbat etapa hobetzen laguntzen du jarraian deskribatzen den moduan.

1. etapa: Plangintza

Lehenengo fasea - plangintza eta errekonozimendua - helburuaren inguruko informazioa biltzea da. Baliabide asko behar dira, zenbat eta informazio gehiago bildu, orduan eta aukera gehiago dituzu arrakasta lortzeko. Etapa honetan, AI erabiltzeak emaitza hobeak eskaintzen laguntzen du baliabide kopuru txikiagorekin. IAk Ordenagailu bidezko Ikuspegia eta Hizkuntza Naturalaren Prozesamenduarekin batera xede-erakundeari eta bertako langileei, sareari, segurtasun-jarrerari eta abarri buruzko profil osoa sortzen lagun dezake.

2. etapa: eskaneatzea

Bigarren fasean xede-sistemen estaldura integrala eskatzen da. Hau da, ehunka ordenagailu eta beste gailu bilatu behar dituzu, eta emaitzak aztertu. AI erabiliz, tresnak moldatu daitezke gailuak modu adimendunean eskaneatzeko eta beharrezko emaitzak biltzeko, analisi prozesua erraztuz.

3. etapa: sarbidea lortzea

Hirugarren etapa xede-sare edo sistemetako batera sartzea da. Sistema arriskutsu hau datuak ateratzeko edo sareko beste sistema batzuei erasoak egiteko erabil daiteke. AI erabiliz, tresnek hainbat eraso eta pasahitz konbinazio ugari probatu ditzakete sarbidea lortzeko. Ondoren, algoritmoak ere erabil ditzakete arriskuan egon daitezkeen eredu edo joera ahulak aurkitzeko.

4. etapa: Sarbidea mantentzea

Laugarren fasea sistema arriskutsurako sarbidea mantentzea da. AI erabiliz, tresnek atzeko ate ezagunak edo ezezagunak bilatu ditzakete, enkriptatutako kanalak eta kontuak eta erregistroak behatu ditzakete jarduera susmagarriak edo baimenik gabeko jarduerak hautemateko eta salatzeko. Adibidez, administratzaile kontu berria edo sarerako sarbide kanala arriskutsua den sistema batera edo / eta baimenik gabeko sarbideetara zuzendu daiteke.

5. etapa: analisia eta txostenak

Azken fasea baimenik gabeko entitate batek pistak estaltzen dituen probatzen ari da, hau da, historia eta erregistroak ezabatu ditzake zure sistemetatik, erasoak hautematea ezinezkoa bihurtuz. AI erabiliz, tresnek ezkutuko atzeko ateak, baimenik gabeko sarbide-puntuak eta abar detektatu ditzakete. Gainera, tresna horiek errore-mezuak eta sistemaren erregistroak hobeto azter ditzakete akatsak, falta diren sarrerak edo bestelako jarduera susmagarriak aurkitzeko. Azkenean, analisi hau irakurketa errazeko txosten batean jartzen da, helburuaren probaren emaitza osoak zehazten dituena.