Sa't jo miskien witte, wurket moderne softwarearkitektuer folle better dan ea. It is sûnder mis mear oanpasber, gegevensintensyf en rapper dan syn foargongers. It is lykwols in echte útdaging - benammen yn moderne tiden - om deselde software te beskermjen tsjin online bedrigingen (ek wol cyberoanfallen neamd). Sûnt softwaresystemen tsjintwurdich alles befoarderje - fan mobile apparaten oant feiligensskamera's, fan slimme auto's oant tûke huzen, en fan produksjeplanten oant kearnsintrales, is moderne software te krúsjaal om ynbreuk of hacked te wurden.
Bygelyks, in kearnsintrale yn Kudankulam, Yndia waard hackd yn oktober 2019. De oanfal brûkte in malware programmeare foar data-ekstraksje, mar it ynterne netwurk fan 'e plant wie, gelokkich, kompromitteare. As de malware it ynterne netwurk koe hawwe skeind, koe it krúsjale gegevens oer de enerzjysintrale stellen hawwe, en sadwaande ynbrekke yn 'e krityske ynfrastruktuer fan it lân. Boppedat, as de oanfal it doel hie kontrôle oer de sintrale te nimmen en suksesfol wie yn har plan, koe it enoarme skea hawwe dien troch de plant te oermasterjen.
Gelokkich waard der gjin krityske skea oanrjochte. Yndia - of hokker lân dan ek yn dat gefal - sil lykwols miskien net safolle gelok hawwe yn 'e takomst. Dêrom moat moderne software fan 'e grûn ôf boud wurde, mei de feiligens yn gedachten. Ek moat it regelmjittich hifke wurde op befeiligingsbugs en kwetsberheden. It testen fan applikaasjefeiligens is lykwols in kostber proses, en dêrom is automatisearre testen de needsaak fan it oere . Under de automatisearre teststrategyen is ien fan 'e meast foarkommende en effektive oplossingen bekend as automatisearre penetraasjetesten.
Automatisearre penetraasje testen
Ferwiist nei it proses fan it starten fan simulearre oanfallen op in netwurk of systeem automatysk foar it finen fan feiligensbugs en kwetsberens. It doel is om de kwetsberens te finen en te beheinen foardat cyberkriminelen har witte litte en har benutte. It is normaal in diel fan in folsleine cybersecurity-kontrôle, dy't kin ferplicht wurde foar neilibjen en juridyske redenen. PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) freget bygelyks organisaasjes om pentesting út te fieren op in regelmjittich skema.
Automatisearre penetraasjetesten wurde útfierd mei software , yn tsjinstelling ta hânmjittige penetraasjetesten dy't wurde útfierd troch cybersecurity-eksperts. Om't it troch software wurdt útfierd, wurdt it beheind troch de omfang fan 'e opjûne software, dy't beheind wurdt troch de kennis en feardigens fan 'e befeiligingsprofessionals dy't de software ûntwerpe. Boppedat blykt it minder effektyf te wêzen foar nije bedrigingen, om't it allinich de bekende kwetsberheden identifisearret of test, wat it ineffektyf makket tsjin ûnbekenden.
" Hjir komt keunstmjittige yntelliginsje yn byld - de automatisearring dy't jo kinne berikke troch keunstmjittige yntelliginsje soe wolris helpe kinne om penetraasjetesten folle makliker te meitsjen, konsekwint en op skaal. Dit soe op syn beurt organisaasjes helpe om sawol feardigens- as kultuerproblemen oan te pakken, en har cyberfeiligensstrategyen serieus te nimmen, " skreau Packt Hub . Keunstmjittige yntelliginsje helpt it automatisearre penetraasjetestproses te skalearjen, wylst de scanfunksjes foar ûnbekende kwetsberheden ferbettere wurde.
Keunstmjittige yntelliginsje en har ympakt
Mei de foarútgong fan keunstmjittige yntelliginsje yn 'e ôfrûne desennia besykje automatiseringseksperts en kompjûterwittenskippers alles te automatisearjen mei cyber-definsje-technologyen gjin útsûndering. D'r binne bygelyks in protte automatyske ark dy't ark foar penetraasje-testen oanfolje foar yntelliginte rapporten. Dizze automatyske oplossingen hawwe wat basale mooglikheden foar keunstmjittige yntelliginsje, mar it groeit stadichoan, troch trochgeand ûndersyk en iepen wedstriden.
Bygelyks Cyber Grand Challenge 2016 - in DARPA-sponsore kompetysje - daagde minsken út om te bouwen en konkurrearje mei hackbots. Dizze keunstmjittige yntelliginte bots fiere penetrationstests út om feiligens kwetsberheden te sykjen en te patchjen foardat de konkurrearende teams se koenen eksploitearje. De winner - bekend as Mayhem - koe ynbrekken fine op, beheine en sykje op har hostsysteem by it finen en eksploitearjen fan feiligens kwetsberens op kompetitive systemen.
Dat sei, keunstmjittige yntelliginsje helpt de effisjinsje te ferbetterjen fan oplossingen foar cyber-definsje - benammen oplossings foar penetraasje-testen. De reden is dat it helpt ferskate stadia te ferbetterjen fan automatyske penetraasjetests lykas hjirûnder beskreaun.
Fase 1: Planning
De earste etappe - planning en ferkenning - is it sammeljen fan ynformaasje oer it doel. En it nimt in soad boarnen, om't hoe mear ynformaasje jo sammelje, hoe mear kâns jo hawwe op suksesfol wurde. Op dit poadium kin AI brûke bettere resultaten leverje mei minder hoemannichte boarnen. AI tegearre mei Computer Vision en Natural Language Processing kinne helpe om in folslein profyl te bouwen oer de doelorganisaasje en har meiwurkers, netwurk, befeiligingsposysje, ensfh.
Stage 2: Scannen
De twadde etappe freget om wiidweidige dekking fan 'e doelsystemen. Dat is, jo moatte hûnderten as net tûzenen kompjûters en oare apparaten scannen en de resultaten analysearje. Mei AI kinne de ark oanpast wurde om de apparaten yntelligint te scannen en de fereaske resultaten te sammeljen, it analyseproses te ferienfâldigjen.
Stage 3: tagong krije
De tredde etappe is tagong te krijen ta ien fan 'e doelnetwurken as -systemen. Dit kompromitteare systeem kin dan wurde brûkt om gegevens te extractjen of oanfallen te starten op 'e oare systemen yn it netwurk. Mei AI kinne de ark in ferskaat oan oanfallen en ferskate wachtwurdkombinaasjes besykje foar tagong te krijen. Dan kinne se ek algoritmen brûke om swakke patroanen of trends te finen dy't kompromitteare kinne wurde.
Stage 4: Behâld fan tagong
De fjirde etappe is behâld fan tagong ta it kompromitteare systeem. Mei AI kinne de ark sykje nei bekende of ûnbekende efterdoarren, fersifere kanalen, en rekken hâlde mei akkounts en logboeken om fertochte of unautorisearre aktiviteiten op te spoaren en te rapportearjen. In nij administraasjekonto as netwurk tagongskanaal kin bygelyks rjochtsje op in kompromitteare systeem en / as unautorisearre tagong.
Stage 5: Analyse en rapportaazje
De lêste etappe is te testen as in unautorisearre entiteit spoaren kin dekke, dws skiednis en logboeken fan jo systemen wiskje, wêrtroch it ûnmooglik is om oanfallen te detektearjen. Mei AI kinne de ark ferburgen efterdeuren, unautorisearre tagongspunten, ensfh. Detektearje. Dizze tools kinne ek flaterberjochten en systeemlogboeken better analysearje om flaters, ûntbrekkende yngongen as oare fertochte aktiviteiten te finen. Uteinlik wurdt dizze analyze set op in maklik te lêzen rapport dat de folsleine testresultaten fan it doel beskriuwt.
