Seperti yang Anda ketahui, arsitektur perangkat lunak modern bekerja jauh lebih baik dari sebelumnya. Tidak diragukan lagi lebih mudah beradaptasi, intensif data, dan lebih cepat dari pendahulunya. Namun, merupakan tantangan nyata — terutama di zaman modern — untuk melindungi perangkat lunak yang sama dari ancaman online (juga dikenal sebagai serangan siber). Karena sistem perangkat lunak mendukung segalanya saat ini — mulai dari perangkat seluler hingga kamera keamanan, dari mobil pintar hingga rumah pintar, dan dari pabrik hingga pembangkit listrik tenaga nuklir, perangkat lunak modern terlalu penting untuk dilanggar atau diretas.

Misalnya, pembangkit listrik tenaga nuklir di Kudankulam, India diretas pada Oktober 2019. Serangan itu menggunakan malware yang diprogram untuk mengekstraksi data, tetapi untungnya jaringan internal pembangkit tidak terganggu. Jika malware bisa menembus jaringan internal, itu bisa mencuri data penting tentang pembangkit listrik, sehingga mengganggu infrastruktur penting negara itu. Terlebih lagi, jika serangan itu bertujuan untuk menguasai pembangkit listrik dan berhasil dalam rencananya, serangan itu dapat menyebabkan kerusakan besar dengan mengalahkan pembangkit tersebut.

Untungnya, tidak ada kerusakan kritis yang terjadi. Namun, India—atau negara mana pun dalam hal ini—mungkin tidak akan seberuntung itu di masa depan. Itulah sebabnya perangkat lunak modern harus dibangun dari awal dengan mempertimbangkan keamanannya. Selain itu, perangkat lunak tersebut harus diuji secara berkala untuk mencari bug dan kerentanan keamanan. Namun, pengujian keamanan aplikasi adalah proses yang mahal, dan oleh karena itu, pengujian otomatis sangat dibutuhkan saat ini . Di antara strategi pengujian otomatis, salah satu solusi yang paling umum dan efektif dikenal sebagai pengujian penetrasi otomatis.

Pengujian Penetrasi Otomatis

Mengacu pada proses meluncurkan serangan simulasi pada jaringan atau sistem secara otomatis untuk menemukan bug keamanan dan kerentanan. Tujuannya adalah untuk menemukan kerentanan dan memperbaikinya sebelum penjahat dunia maya mengetahui dan mengeksploitasinya. Ini biasanya merupakan bagian dari audit keamanan siber yang lengkap, yang mungkin diperlukan untuk alasan kepatuhan dan hukum. Misalnya, PCI DSS (Standar Keamanan Data Industri Kartu Pembayaran) meminta organisasi untuk melakukan pentesting secara teratur.

Pengujian penetrasi otomatis dilakukan menggunakan perangkat lunak , tidak seperti pengujian penetrasi manual yang dilakukan oleh pakar keamanan siber. Karena dilakukan oleh perangkat lunak, pengujian ini terbatas oleh ruang lingkup perangkat lunak tersebut, yang terbatas oleh pengetahuan dan keterampilan para profesional keamanan yang merancang perangkat lunak tersebut. Selain itu, pengujian ini terbukti kurang efektif untuk ancaman baru karena hanya mengidentifikasi atau menguji kerentanan yang sudah diketahui, sehingga tidak efektif terhadap ancaman yang tidak dikenal.

“ Di sinilah kecerdasan buatan berperan – otomatisasi yang dapat dicapai melalui kecerdasan buatan dapat membantu membuat pengujian penetrasi jauh lebih mudah dilakukan secara konsisten dan dalam skala besar. Pada gilirannya, ini akan membantu organisasi mengatasi masalah keterampilan dan budaya, serta lebih serius dalam strategi keamanan siber mereka, ” tulis Packt Hub . Kecerdasan buatan membantu meningkatkan skala proses pengujian penetrasi otomatis sekaligus meningkatkan fitur pemindaiannya untuk kerentanan yang tidak diketahui.

Kecerdasan Buatan dan Dampaknya

Dengan kemajuan kecerdasan buatan dalam beberapa dekade terakhir, ahli otomasi dan ilmuwan komputer mencoba untuk mengotomatisasi segala sesuatu dengan teknologi pertahanan cyber tidak terkecuali. Misalnya, ada banyak alat otomatis yang melengkapi alat pengujian penetrasi untuk menyediakan laporan cerdas. Solusi otomatis ini memiliki beberapa kemampuan kecerdasan buatan dasar, tetapi secara bertahap berkembang, berkat penelitian yang berkelanjutan dan kompetisi terbuka.

Misalnya, Cyber ​​Grand Challenge 2016 — kompetisi yang disponsori DARPA — menantang orang untuk membangun dan bersaing dengan bot peretasan. Bot dengan kecerdasan buatan ini melakukan pengujian penetrasi untuk mencari dan menambal kerentanan keamanan sebelum tim pesaing dapat mengeksploitasinya. Pemenangnya — dikenal sebagai Mayhem — dapat menemukan, memperbaiki, dan mencari gangguan pada sistem hostnya sambil menemukan dan mengeksploitasi kerentanan keamanan pada sistem kompetitif.

Yang mengatakan, kecerdasan buatan membantu meningkatkan efisiensi solusi pertahanan cyber — terutama solusi pengujian penetrasi. Alasannya karena membantu meningkatkan berbagai tahap pengujian penetrasi otomatis seperti yang dijelaskan di bawah ini.

Tahap 1: Perencanaan

Tahap pertama — perencanaan dan pengintaian — mengumpulkan informasi tentang target. Dan dibutuhkan banyak sumber daya karena semakin banyak informasi yang Anda kumpulkan, semakin besar peluang Anda untuk sukses. Pada tahap ini, menggunakan AI membantu memberikan hasil yang lebih baik dengan jumlah sumber daya yang lebih sedikit. AI bersama dengan Visi Komputer dan Pemrosesan Bahasa Alami dapat membantu membangun profil lengkap tentang organisasi target dan karyawannya, jaringan, postur keamanan, dll.

Tahap 2: Pemindaian

Tahap kedua meminta cakupan yang komprehensif dari sistem target. Artinya, Anda harus memindai ratusan bahkan ribuan komputer dan perangkat lain dan menganalisis hasilnya. Dengan menggunakan AI, alat dapat diubah untuk memindai perangkat secara cerdas dan mengumpulkan hasil yang diperlukan, menyederhanakan proses analisis.

Tahap 3: Mendapatkan Akses

Tahap ketiga adalah mendapatkan akses ke salah satu jaringan atau sistem target. Sistem yang disusupi ini kemudian dapat digunakan untuk mengekstrak data atau meluncurkan serangan ke sistem lain dalam jaringan. Menggunakan AI, alat ini dapat mencoba berbagai serangan dan banyak kombinasi kata sandi untuk mendapatkan akses. Kemudian, mereka juga dapat menggunakan algoritme untuk menemukan pola atau tren yang lemah yang dapat dikompromikan.

Tahap 4: Mempertahankan Akses

Tahap keempat adalah mempertahankan akses ke sistem yang disusupi. Menggunakan AI, alat ini dapat mencari backdoor yang dikenal atau tidak dikenal, saluran terenkripsi, dan mengawasi akun dan log untuk mendeteksi dan melaporkan aktivitas yang mencurigakan atau tidak sah. Misalnya, akun administrator baru atau saluran akses jaringan mungkin mengarah ke sistem yang disusupi dan/atau akses tidak sah.

Tahap 5: Analisis Dan Pelaporan

Tahap terakhir adalah menguji apakah entitas yang tidak sah dapat menutupi trek, yaitu, menghapus riwayat dan log dari sistem Anda, sehingga tidak mungkin mendeteksi serangan. Menggunakan AI, alat ini dapat mendeteksi pintu belakang tersembunyi, titik akhir akses tidak sah, dll. Selain itu, alat ini dapat menganalisis pesan kesalahan dan log sistem dengan lebih baik untuk menemukan kesalahan, entri yang hilang, atau aktivitas mencurigakan lainnya. Akhirnya, analisis ini dimasukkan ke dalam laporan yang mudah dibaca yang merinci hasil tes lengkap dari target.