Kaya sing sampeyan ngerteni, arsitektur piranti lunak modern bisa digunakake luwih apik tinimbang saiki. Mesthi luwih adaptasi, intensif data, lan luwih cepet tinimbang sadurunge. Nanging, minangka tantangan nyata - utamane ing jaman saiki - kanggo njaga piranti lunak sing padha saka ancaman online (uga dikenal minangka cyberattacks). Wiwit sistem piranti lunak saiki dikuatake - saka piranti seluler nganti kamera keamanan, saka mobil cerdas nganti omah sing cerdas, lan saka pabrik-pabrik pabrik nganti pembangkit listrik tenaga nuklir, piranti lunak modern penting banget supaya ora bisa dilanggar utawa diretas.

Contone, pembangkit listrik tenaga nuklir ing Kudankulam, India diretas ing Oktober 2019. Serangan kasebut nggunakake malware sing diprogram kanggo ekstraksi data, nanging jaringan internal pabrik kasebut tanpa kompromi, untung. Yen malware bisa nglanggar jaringan internal, bisa uga nyolong data penting babagan pembangkit listrik, saengga mlebu infrastruktur kritis negara kasebut. Menapa malih, yen serangan kasebut duwe tujuan kanggo ngontrol pembangkit listrik lan wis sukses ing rencana kasebut, bisa uga ngrusak kerusakan gedhe banget dening pabrik kasebut.

Untunge, ora ana kerusakan parah sing kedadeyan. Nanging, India — utawa negara liya ing kasus kasebut — bisa uga ora begja ing mangsa ngarep. Kuwi alesane piranti lunak modern kudu dibangun saka wiwitan kanthi nggatekake keamanane. Kajaba iku, piranti lunak kasebut kudu dites kanthi rutin kanggo bug keamanan lan kerentanan. Nanging, pengujian keamanan aplikasi minangka proses sing larang, mula, pengujian otomatis minangka kabutuhan saben dina . Antarane strategi pengujian otomatis, salah sawijining solusi sing paling umum lan efektif dikenal minangka pengujian penetrasi otomatis.

Tes Penetrasi Otomatis

Nuduhake proses ngluncurake serangan simulasi ing jaringan utawa sistem kanthi otomatis kanggo nemokake kewan omo lan kerentanan. Tujuane yaiku nemokake kerentanan lan ndandani sadurunge penjahat cyber ngerti lan ngeksploitasi. Biasane minangka bagean saka audit keamanan cybers lengkap, sing bisa uga dibutuhake kanggo tundhuk lan alasan ukum. Contone, PCI DSS (Standar Keamanan Data Industri Kertu Pembayaran) njaluk organisasi nindakake pentesting kanthi jadwal rutin.

Pentesting otomatis ditindakake nggunakake piranti lunak , ora kaya uji penetrasi manual sing ditindakake dening para ahli keamanan siber. Amarga ditindakake dening piranti lunak, iki diwatesi dening ruang lingkup piranti lunak sing diwenehake, sing diwatesi dening kawruh lan katrampilan para profesional keamanan sing ngrancang piranti lunak kasebut. Kajaba iku, iki mbuktekake kurang efektif kanggo ancaman anyar amarga mung ngenali utawa nguji kerentanan sing dikenal, sing ndadekake ora efektif nglawan sing ora dingerteni.

" Ing kene kecerdasan buatan dibutuhake - otomatisasi sing bisa sampeyan capai liwat kecerdasan buatan bisa mbantu nggawe pentesting luwih gampang ditindakake kanthi konsisten lan skala gedhe. Sabanjure, iki bakal mbantu organisasi ngatasi masalah katrampilan lan budaya, lan dadi serius babagan strategi keamanan siber, " tulis Packt Hub . Kecerdasan buatan mbantu skala proses pentesting otomatis nalika ningkatake fitur pemindaian kanggo kerentanan sing ora dingerteni.

Kecerdasan Ponggawa lan Pengaruh

Kanthi kemajuan intelijen buatan ing pirang-pirang dekade pungkasan, para ahli otomasi lan ilmuwan komputer nyoba ngotomatisasi kabeh kanthi teknologi pertahanan cyber. Contone, ana akeh alat otomatis sing nglengkapi alat uji coba penetrasi kanggo menehi laporan cerdas. Solusi otomatis iki duwe sawetara kapabilitas intelijen dhasar, nanging saya suwe saya mundhak, amarga riset lan kompetisi mbukak terus-terusan.

Contone, Cyber ​​Grand Challenge 2016 - kompetisi sing disponsori DARPA - nantang wong supaya bisa mbangun lan bersaing karo bot hacking. Bot-bot cerdas artifisial iki nindakake tes penetrasi kanggo nggoleki lan nambani kerentanan keamanan sadurunge tim pesaing bisa ngeksploitasi. Pemenang - sing dikenal minangka Mayhem - bisa nemokake, ndandani, lan golek gangguan ing sistem host nalika nemokake lan ngeksploitasi kerentanan keamanan ing sistem kompetitif.

Semono, intelijen buatan mbantu nambah efisiensi solusi pertahanan cyber - utamane solusi tes penetrasi. Alesan kasebut mbantu ningkatake macem-macem tahapan tes penetrasi otomatis kaya sing dijelasake ing ngisor iki.

Tahap 1: Perencanaan

Tahap pertama - perencanaan lan pengintaian - yaiku nglumpukake informasi babagan target kasebut. Lan butuh akeh sumber daya amarga akeh informasi sing sampeyan kumpul, luwih akeh kasempatan kanggo sukses. Ing tahap iki, nggunakake AI mbantu nyedhiyakake asil sing luwih apik kanthi jumlah sumber sing luwih sithik. AI bebarengan karo Visi Komputer lan Pengolahan Bahasa Alami bisa mbantu nggawe profil lengkap babagan organisasi target lan karyawan, jaringan, postur keamanan, lsp.

Tahap 2: Mindhai

Tahap kapindho njaluk jangkoan lengkap babagan sistem target. Yaiku, sampeyan kudu mindhai atusan yen ora ewonan komputer lan piranti liyane lan analisa asile. Nggunakake AI, alat kasebut bisa di-tweak kanggo mindhai piranti kanthi cerdas lan nglumpukake asil sing dibutuhake, nyederhanakake proses analisis.

Tahap 3: Entuk Akses

Tahap kaping telu yaiku entuk akses menyang salah sawijining jaringan target utawa sistem. Sistem sing kompromi iki banjur bisa digunakake kanggo ngekstrak data utawa nyerang sistem liyane ing jaringan kasebut. Nggunakake AI, alat kasebut bisa nyoba macem-macem serangan lan akeh kombinasi tembung sandhi kanggo entuk akses. Banjur, dheweke uga bisa nggunakake algoritma kanggo nemokake pola utawa tren sing ringkih sing bisa kompromi.

Tahap 4: Ngramut Akses

Tahap kaping papat yaiku njaga akses menyang sistem sing kompromi. Nggunakake AI, alat kasebut bisa nggoleki latar mburi sing dingerteni utawa ora dingerteni, saluran sing dienkripsi, lan ngawasi akun lan log kanggo ndeteksi lan nglaporake kegiatan sing curiga utawa ora sah. Contone, akun administrator utawa saluran akses jaringan anyar bisa uga arah menyang sistem sing kompromi lan / utawa akses sing ora sah.

Tahap 5: Analisis lan Pelaporan

Tahap pungkasan yaiku nyoba yen entitas sing ora sah bisa nutupi trek, yaiku, mbusak riwayat lan log saka sistem sampeyan, lan ora bisa dideteksi serangan. Nggunakake AI, alat kasebut bisa ndeteksi backdoors sing didhelikake, titik mburi akses sing ora sah, lsp. Kajaba iku, alat kasebut bisa luwih apik nganalisa pesen kesalahan lan log sistem kanggo nemokake kesalahan, entri sing ilang, utawa kegiyatan curiga liyane. Pungkasan, analisis iki dilaporake ing laporan sing gampang diwaca kanthi rinci babagan asil tes target sing lengkap.