Comme vous le savez peut-être, l'architecture logicielle moderne fonctionne bien mieux que jamais. Il est sans aucun doute plus adaptable, gourmand en données et rapide que ses prédécesseurs. Cependant, c'est un vrai défi, surtout à l'époque moderne, de protéger le même logiciel contre les menaces en ligne (également connues sous le nom de cyberattaques). Étant donné que les systèmes logiciels alimentent tout de nos jours - des appareils mobiles aux caméras de sécurité, des voitures intelligentes aux maisons intelligentes et des usines de fabrication aux centrales nucléaires, les logiciels modernes sont trop cruciaux pour être piratés ou piratés.

Par exemple, une centrale nucléaire de Kudankulam, en Inde, a été piratée en octobre 2019. L'attaque a utilisé un logiciel malveillant programmé pour l'extraction de données, mais le réseau interne de la centrale n'a heureusement pas été compromis. Si le logiciel malveillant avait pu pénétrer dans le réseau interne, il aurait pu voler des données cruciales sur la centrale électrique, s'immisçant ainsi dans l'infrastructure critique du pays. De plus, si l'attaque avait pour objectif de prendre le contrôle de la centrale et avait réussi dans son plan, elle aurait pu faire d'immenses dégâts en maîtrisant la centrale.

Heureusement, aucun dégât majeur n'a été constaté. Cependant, l'Inde – ou tout autre pays d'ailleurs – pourrait ne pas avoir cette chance à l'avenir. C'est pourquoi les logiciels modernes doivent être conçus dès le départ en intégrant la sécurité comme priorité. De plus, ils doivent être régulièrement testés afin de détecter les failles et vulnérabilités de sécurité. Or, les tests de sécurité des applications représentent un processus coûteux ; c'est pourquoi les tests automatisés sont aujourd'hui indispensables . Parmi les stratégies de tests automatisés, l'une des solutions les plus courantes et efficaces est le test d'intrusion automatisé.

Tests de pénétration automatisés

Fait référence au processus de lancement automatique d'attaques simulées sur un réseau ou un système pour trouver des bogues de sécurité et des vulnérabilités. L'objectif est de trouver les vulnérabilités et de les corriger avant que les cybercriminels ne les découvrent et ne les exploitent. Cela fait généralement partie d'un audit de cybersécurité complet, qui peut être requis pour des raisons de conformité et légales. Par exemple, PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) demande aux organisations d'effectuer régulièrement des tests de pente.

Les tests d'intrusion automatisés sont réalisés à l'aide d'un logiciel , contrairement aux tests d'intrusion manuels effectués par des experts en cybersécurité. Étant donné qu'ils sont réalisés par un logiciel, leurs capacités sont limitées par les fonctionnalités de ce dernier, elles-mêmes limitées par les connaissances et les compétences des professionnels de la sécurité qui l'ont conçu. De plus, ils s'avèrent moins efficaces face aux nouvelles menaces, car ils ne détectent ou ne testent que les vulnérabilités connues, ce qui les rend inefficaces contre les menaces inconnues.

« C’est là qu’intervient l’intelligence artificielle : l’automatisation qu’elle permet pourrait grandement simplifier les tests d’intrusion et les rendre plus facilement réalisables à grande échelle. Cela aiderait les organisations à s’attaquer aux problèmes de compétences et de culture, et à prendre au sérieux leurs stratégies de cybersécurité », écrit Packt Hub . L’intelligence artificielle contribue à étendre le processus automatisé de tests d’intrusion tout en améliorant ses capacités de détection des vulnérabilités inconnues.

L'intelligence artificielle et son impact

Avec les progrès de l'intelligence artificielle au cours des dernières décennies, les experts en automatisation et les informaticiens tentent de tout automatiser, les technologies de cyberdéfense ne faisant pas exception. Par exemple, il existe de nombreux outils automatisés qui complètent les outils de test d'intrusion pour fournir des rapports intelligents. Ces solutions automatisées ont des capacités d'intelligence artificielle de base, mais elles se développent progressivement, grâce à des recherches en cours et à des concours ouverts.

Par exemple, Cyber ​​Grand Challenge 2016 - un concours parrainé par la DARPA - a mis les gens au défi de créer et de rivaliser avec des robots de piratage. Ces robots artificiellement intelligents effectuent des tests de pénétration pour rechercher et corriger les vulnérabilités de sécurité avant que les équipes concurrentes ne puissent les exploiter. Son gagnant, connu sous le nom de Mayhem, pourrait trouver, réparer et rechercher des intrusions sur son système hôte tout en trouvant et en exploitant les vulnérabilités de sécurité sur les systèmes concurrents.

Cela dit, l'intelligence artificielle contribue à améliorer l'efficacité des solutions de cyberdéfense, en particulier les solutions de test d'intrusion. La raison en est que cela permet d'améliorer les différentes étapes des tests d'intrusion automatisés, comme décrit ci-dessous.

Étape 1 : Planification

La première étape — planification et reconnaissance — consiste à recueillir des informations sur la cible. Et cela demande beaucoup de ressources car plus vous collectez d'informations, plus vous avez de chances de réussir. À ce stade, l'utilisation de l'IA permet d'obtenir de meilleurs résultats avec moins de ressources. L'IA ainsi que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel peuvent aider à créer un profil complet sur l'organisation cible et ses employés, son réseau, sa position de sécurité, etc.

Étape 2 : Numérisation

La deuxième étape demande une couverture complète des systèmes cibles. C'est-à-dire que vous devez rechercher des centaines, voire des milliers d'ordinateurs et autres périphériques et analyser les résultats. À l'aide de l'IA, les outils peuvent être modifiés pour analyser intelligemment les appareils et recueillir les résultats requis, simplifiant ainsi le processus d'analyse.

Étape 3 : Obtenir l'accès

La troisième étape consiste à accéder à l'un des réseaux ou systèmes cibles. Ce système compromis peut ensuite être utilisé pour extraire des données ou lancer des attaques sur les autres systèmes du réseau. En utilisant l'IA, les outils peuvent essayer une variété d'attaques et de nombreuses combinaisons de mots de passe pour y accéder. Ensuite, ils peuvent également utiliser des algorithmes pour trouver des modèles ou des tendances faibles qui peuvent être compromis.

Étape 4 : Maintien de l'accès

La quatrième étape consiste à maintenir l'accès au système compromis. Grâce à l'IA, les outils peuvent rechercher des portes dérobées connues ou inconnues, des canaux cryptés et garder un œil sur les comptes et les journaux pour détecter et signaler les activités suspectes ou non autorisées. Par exemple, un nouveau compte administrateur ou un nouveau canal d'accès réseau peut être dirigé vers un système compromis et/ou un accès non autorisé.

Étape 5 : Analyse et rapport

La dernière étape consiste à tester si une entité non autorisée peut couvrir les traces, c'est-à-dire supprimer l'historique et les journaux de vos systèmes, ce qui rend impossible la détection des attaques. Grâce à l'IA, les outils peuvent détecter les portes dérobées cachées, les points de terminaison d'accès non autorisés, etc. En outre, ces outils peuvent mieux analyser les messages d'erreur et les journaux système pour rechercher les erreurs, les entrées manquantes ou d'autres activités suspectes. Enfin, cette analyse est mise sur un rapport facile à lire détaillant les résultats complets des tests de la cible.