သင်သိသည့်အတိုင်းခေတ်သစ်ဆော့ဖ်ဝဲဗိသုကာပညာသည်ယခင်ကထက်ပိုမိုကောင်းမွန်စွာအလုပ်လုပ်သည်။ ၎င်းသည်၎င်း၏ယခင်များထက်ပိုမိုလိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်၊ အချက်အလက်ကြွယ် ၀ ပြီးမြန်ဆန်သည်။ သို့ရာတွင်၊ တချိန်တည်းဆော့ဝဲလ်အားအွန်လိုင်းခြိမ်းခြောက်မှုများ (ဆိုက်ဘာတိုက်ခိုက်မှုများဟုလည်းခေါ်သည်) မှအကာအကွယ်ပေးရန်တကယ့်စိန်ခေါ်မှုတစ်ရပ်ဖြစ်သည်။ ဆော့ဖ်ဝဲလ်စနစ်များသည်ယနေ့အချိန်တွင်မိုဘိုင်းထုတ်ကုန်များမှလုံခြုံရေးကင်မရာများ၊ စမတ်ကားများမှစမတ်အိမ်များနှင့်စက်ရုံများမှအဏုမြူဓာတ်အားပေးစက်ရုံများအထိအရာအားလုံးကိုပါဝါဖြစ်စေသောကြောင့်ခေတ်သစ်ဆော့ဖ်ဝဲသည်ချိုးဖောက်ခြင်းသို့မဟုတ်ဖောက်ထွင်းခြင်းခံရရန်အလွန်အရေးကြီးသည်။

ဥပမာ၊ အိန္ဒိယနိုင်ငံ၊ Kudankulam ရှိနျူကလီးယားစွမ်းအင်စက်ရုံကို ၂၀၁၉ ခုနှစ်အောက်တိုဘာလတွင်တိုက်ခိုက်ခဲ့သည်။ တိုက်ခိုက်မှုသည်ဒေတာထုတ်ယူရန်အတွက်ပရိုဂရမ်မာ malware ကိုအသုံးပြုခဲ့သော်လည်းကံအားလျော်စွာစက်ရုံ၏အတွင်းပိုင်းကွန်ယက်မှာအလျှော့ပေးလိုက်လျောခြင်းဖြစ်သည်။ အကယ်၍ malware များသည်အတွင်းပိုင်းကွန်ယက်ကိုချိုးဖောက်မိပါကလျှပ်စစ်ဓာတ်အားပေးစက်ရုံနှင့်ပတ်သက်သောအရေးကြီးသောအချက်အလက်များကိုခိုးယူသွားခြင်းဖြင့်နိုင်ငံ၏အရေးပါသောအခြေခံအဆောက်အအုံများကိုဝင်ရောက်စွက်ဖက်နိုင်သည်။ ထို့အပြင်တိုက်ခိုက်မှုသည်လျှပ်စစ်ဓာတ်အားပေးစက်ရုံအားထိန်းချုပ်ရန်ရည်မှန်းချက်ရှိခဲ့လျှင်၎င်းနှင့်၎င်း၏အစီအစဉ်တွင်အောင်မြင်ခဲ့ပါကစက်ရုံကိုအလွန်အကျွံအားဖြည့်ခြင်းအားဖြင့်ကြီးမားသောပျက်စီးဆုံးရှုံးမှုများကိုပြုလုပ်နိုင်သည်။

ကံကောင်းထောက်မစွာ, အဘယ်သူမျှမဝေဖန်ပျက်စီးဆုံးရှုံးမှုပြုလေ၏။ သို့သော်လည်းအိန္ဒိယ - သို့မဟုတ်မည်သည့်နိုင်ငံကမျှအနာဂတ်တွင်ဤမျှလောက်ကံကောင်းမည်မဟုတ်ပါ။ ထို့ကြောင့်လုံခြုံရေးကိုစိတ်ထဲ ထား၍ ခေတ်မှီဆော့ဖ်ဝဲကိုမြေပြင်မှတည်ဆောက်ရမည်။ ထို့အပြင်၎င်းသည်လုံခြုံရေး bug များနှင့်အားနည်းချက်များအတွက်ပုံမှန်စစ်ဆေးသင့်သည်။ သို့သော်လျှောက်လွှာလုံခြုံရေးစစ်ဆေးခြင်းသည်အကုန်အကျများသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ အလိုအလျောက်စမ်းသပ်ခြင်းနာရီ၏လိုအပ်ချက်ဖြစ်ပါတယ်။ အလိုအလျောက်စမ်းသပ်ခြင်းနည်းဗျူဟာများထဲတွင်အသုံးအများဆုံးနှင့်ထိရောက်သောဖြေရှင်းနည်းများအနက်တစ်ခုမှာအလိုအလျောက်ထိုးဖောက်ခြင်းစမ်းသပ်ခြင်းဖြစ်သည်။

အလိုအလျောက်ထိုးဖောက်မှုစမ်းသပ်ခြင်း

လုံခြုံရေး bug များနှင့်အားနည်းချက်များကိုရှာဖွေရန် network သို့မဟုတ် system ပေါ်တွင် simulated attack များကိုအလိုအလျောက်စတင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကိုရည်ညွှန်းသည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာဆိုက်ဘာရာဇ ၀ တ်မှုကျူးလွန်သူများအနေဖြင့် ၄ င်းတို့ကိုအသုံးချပြီးအသုံးချခြင်းမတိုင်မီအားနည်းချက်များကိုရှာဖွေပြီးဖြေရှင်းရန်ဖြစ်သည်။ ပုံမှန်အားဖြင့်၎င်းသည်လိုက်နာမှုနှင့်တရား ၀ င်အကြောင်းပြချက်များအတွက်လိုအပ်သောဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးစစ်ဆေးမှု၏အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) သည်အဖွဲ့အစည်းများကိုပုံမှန်အချိန်ဇယားအတိုင်းပြုလုပ်ရန်တောင်းဆိုသည်။

အလိုအလျောက် pentesting software ကိုအသုံးပြု။ ဖျော်ဖြေနေသည်ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးကျွမ်းကျင်သူများကပြုလုပ်သောလက်ထိုးထိုးဖောက်မှုစစ်ဆေးခြင်းနှင့်မတူသည်။ ၎င်းကိုဆော့ (ဖ်) ဝဲမှပြုလုပ်သောကြောင့်၎င်းသည်ဆော့ (ဖ်) ဝဲကိုဒီဇိုင်းဆွဲသည့်လုံခြုံရေးပညာရှင်များ၏ဗဟုသုတနှင့်ကျွမ်းကျင်မှုများကန့်သတ်ထားသောပေးထားသည့် software ၏အတိုင်းအတာဖြင့်ကန့်သတ်ထားသည်။ ထို့အပြင်၎င်းသည်သိရှိထားသောအားနည်းချက်များကိုစစ်ဆေးခြင်းသို့မဟုတ်စမ်းသပ်ခြင်းများပြုလုပ်သောကြောင့်အသစ်သောခြိမ်းခြောက်မှုများအတွက်ထိရောက်မှုနည်းကြောင်းသက်သေပြနိုင်ပြီး၎င်းသည်မသိသောသူများကိုထိရောက်မှုမရှိစေသည်။

"အတုထောက်လှမ်းရေးသည်ဤနေရာတွင်ဖြစ်သည် - အတုထောက်လှမ်းရေးမှတစ်ဆင့်သင်အောင်မြင်နိုင်သည့်အလိုအလျောက်သည် pentesting ကိုပိုမိုလွယ်ကူစွာတသမတ်တည်းနှင့်အတိုင်းအတာအထိပြုလုပ်နိုင်စေသည်။ အပြန်အလှန်အားဖြင့်၎င်းသည်အဖွဲ့အစည်းများအားကျွမ်းကျင်မှုနှင့်ယဉ်ကျေးမှုဆိုင်ရာပြissuesနာများကိုဖြေရှင်းရန်ကူညီပေးပြီးသူတို့၏ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးမဟာဗျူဟာများကိုအလေးအနက်ထားသည်။"ရေးသားခဲ့သည် Packt Hub။ Artificial Intelligence သည်အလိုအလျောက် pentesting လုပ်ငန်းစဉ်ကိုတိုးမြှင့်ပေးပြီး ၄ င်း၏မသိသောအားနည်းချက်များအတွက် scanning features များကိုတိုးမြှင့်ပေးသည်။

Artificial Intelligence နှင့်၎င်း၏သက်ရောက်မှု

မကြာသေးမီဆယ်စုနှစ်များအတွင်းအတုထောက်လှမ်းမှု၏တိုးတက်မှုနှင့်အတူ, အလိုအလျောက်ကျွမ်းကျင်သူများနှင့်ကွန်ပျူတာသိပ္ပံပညာရှင်များဆိုက်ဘာကာကွယ်ရေးနည်းပညာများချွင်းချက်မဖြစ်ခြင်းနှင့်အတူအရာခပ်သိမ်းကိုအလိုအလျောက်ကြိုးစားနေကြသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အသိဉာဏ်ရှိသောအစီရင်ခံစာများအတွက်ထိုးဖောက် ၀ င်ရောက်မှုစစ်ဆေးခြင်းကိရိယာများကိုအပိုဆောင်းသည့်အလိုအလျှောက်ကိရိယာများရှိသည်။ ဤအလိုအလျှောက်ဖြေရှင်းမှုများသည်အခြေခံအတုထောက်လှမ်းရေးစွမ်းရည်အချို့ရှိသော်လည်း ဆက်လက်၍ သုတေသနနှင့်ပွင့်လင်းသောပြိုင်ဆိုင်မှုများကြောင့်တဖြည်းဖြည်းကြီးထွားလာသည်။

ဥပမာအားဖြင့် Cyber ​​Grand Challenge 2016 - DARPA မှထောက်ပံ့သောပြိုင်ဆိုင်မှု - သည်လူများအား hacking bot နှင့်တည်ဆောက်ရန်နှင့်ယှဉ်ပြိုင်ရန်စိန်ခေါ်ခဲ့သည်။ ဤအတတ်ပညာဖြင့်ပြုလုပ်ထားသောအသိဉာဏ်ရှိသော bot များသည်ပြိုင်ဘက်အသင်းများကိုအသုံးမပြုမီလုံခြုံရေးအားနည်းချက်များကိုရှာဖွေရန်နှင့်ပြင်ဆင်ရန်အတွက်ထိုးဖောက် ၀ င်ရောက်မှုစမ်းသပ်ခြင်းကိုပြုလုပ်သည်။ ၎င်း၏အောင်မြင်သူ - Mayhem ဟုခေါ်သည် - ယှဉ်ပြိုင်မှုစနစ်များတွင်လုံခြုံရေးအားနည်းချက်များကိုရှာဖွေပြီးအမြတ်ထုတ်နေစဉ်တွင်၎င်းသည် host system အပေါ်ကျူးကျော်ဝင်ရောက်ခြင်းကိုရှာဖွေ၊ ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့်ရှာဖွေနိုင်သည်။

ဆိုလိုသည်မှာအတုထောက်လှမ်းရေးသည်ဆိုက်ဘာကာကွယ်ရေးဖြေရှင်းချက်များအထူးသဖြင့်ထိုးဖောက်ခြင်းစမ်းသပ်ခြင်းအတွက်ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်။ ဖြစ်ရခြင်း၏အကြောင်းရင်းမှာအောက်တွင်ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်းအလိုအလျောက်ထိုးဖောက်နိုင်သည့်စမ်းသပ်မှုအမျိုးမျိုးကိုတိုးတက်စေပါသည်။

အဆင့် ၁ - စီစဉ်ခြင်း

ပထမအဆင့် - စီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်းနှင့်ကင်းထောက်ခြင်း - ပစ်မှတ်နှင့်ပတ်သက်သောသတင်းအချက်အလက်များကိုစုဆောင်းခြင်းဖြစ်သည်။ သတင်းအချက်အလက်များများများများရလေလေအောင်မြင်မှုရဖို့အခွင့်အလမ်းပိုရလေလေရင်းမြစ်တွေအများကြီးယူလေလေဖြစ်တယ်။ ဤအဆင့်တွင် AI ကိုအသုံးပြုခြင်းသည်အရင်းအမြစ်နည်းပါးပြီးရလဒ်ကောင်းများရရှိစေသည်။ AI နှင့် Computer Vision နှင့် Natural Language Processing တို့ကပစ်မှတ်ထားသောအဖွဲ့အစည်းနှင့်၎င်း၏ ၀ န်ထမ်းများ၊ ကွန်ယက်၊ လုံခြုံရေးအနေအထားစသဖြင့်အသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုတည်ဆောက်ရန်ကူညီနိုင်သည်။

အဆင့် ၂: စကင်ဖတ်စစ်ဆေးခြင်း

ဒုတိယအဆင့်သည်ပစ်မှတ်ထားသောစနစ်များ၏ပြည့်စုံသောလွှမ်းခြုံမှုကိုတောင်းခံသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ သင်သည်ထောင်ပေါင်းများစွာသောကွန်ပျူတာများနှင့်အခြားကိရိယာများကိုရှာဖွေပြီးရလဒ်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရမည်။ AI ကိုအသုံးပြုပြီးကိရိယာများကိုဉာဏ်ရည်မြင့်မားစွာစကင်ဖတ်စစ်ဆေးရန်နှင့်လိုအပ်သောရလာဒ်များကိုစုဆောင်းရန်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကိုရိုးရှင်းအောင်ညှိနိုင်သည်။

အဆင့် ၃: Access ကိုရရှိခြင်း

တတိယအဆင့်မှာပစ်မှတ်ထားသည့်ကွန်ယက်များ (သို့) စနစ်များထဲမှတစ်ခုကိုရယူရန်ဖြစ်သည်။ ဒီအားနည်းချက်ရှိတဲ့ system ကိုဒေတာထုတ်ယူရန် (သို့) ကွန်ယက်ရှိအခြားစနစ်များကိုတိုက်ခိုက်ရန်အတွက်သုံးနိုင်သည်။ AI ကိုအသုံးပြုပြီးကိရိယာများသည်ဝင်ရောက်ခြင်းအတွက်တိုက်ခိုက်မှုအမျိုးမျိုးနှင့်စကားဝှက်ပေါင်းစပ်မှုများစွာကိုစမ်းသပ်နိုင်သည်။ ထို့နောက်၎င်းတို့သည်အားနည်းသောပုံစံများသို့မဟုတ်အားနည်းချက်များကိုသိရှိနိုင်မည့်လမ်းကြောင်းများကိုရှာဖွေရန်လည်း algorithms ကိုသုံးနိုင်သည်။

အဆင့် ၄: Access ကိုထိန်းသိမ်းခြင်း

စတုတ္ထအဆင့်မှာအန္တရာယ်ရှိသောစနစ်ကိုရယူသုံးစွဲခြင်းဖြစ်သည်။ AI ကို အသုံးပြု၍ ကိရိယာများသည်လူသိများသောသို့မဟုတ်မသိသော backdoors များကိုရှာဖွေခြင်း၊ encrypt လုပ်ထားသောလမ်းကြောင်းများနှင့်သံသယဖြစ်ဖွယ်သို့မဟုတ်ခွင့်ပြုချက်မရှိဘဲလုပ်ဆောင်မှုများကိုမှတ်တမ်းတင်ခြင်းနှင့်အကောင့်များနှင့်မှတ်တမ်းများကိုစောင့်ကြည့်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အုပ်ချုပ်သူအကောင့်အသစ် (သို့) ကွန်ယက်ချိတ်ဆက်မှုချန်နယ်သည်အားနည်းသောစနစ်နှင့် / သို့မဟုတ်ခွင့်ပြုချက်မရှိပဲဝင်ရောက်ခြင်းဆီသို့ ဦး တည်နိုင်သည်။

အဆင့် ၅ ။ သုံးသပ်ခြင်းနှင့်အစီရင်ခံခြင်း

နောက်ဆုံးအဆင့်သည်ခွင့်ပြုချက်မရှိသောအဖွဲ့အစည်းသည်လမ်းကြောင်းများဖုံးအုပ်နိုင်ခြင်းရှိမရှိစစ်ဆေးခြင်းဖြစ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာသင်၏မှတ်တမ်းများမှသင်၏မှတ်တမ်းများနှင့်မှတ်တမ်းများကိုဖျက်ပစ်ခြင်းကြောင့်တိုက်ခိုက်မှုများကိုရှာဖွေရန်မဖြစ်နိုင်ပါ။ AI ကိုအသုံးပြုပြီးကိရိယာများသည်လျှို့ဝှက် backdoors များ၊ ခွင့်ပြုချက်မရှိပဲဝင်ရောက်ခွင့်အဆုံးမှတ်များစသည်တို့ကိုရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၎င်းကိရိယာများသည်အမှားအယွင်းများ၊ ပျောက်ဆုံးနေသော entries များသို့မဟုတ်အခြားသံသယဖြစ်ဖွယ်လုပ်ဆောင်မှုများကိုရှာဖွေရန် error message များနှင့် system log များကိုပိုမိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။ နောက်ဆုံးအနေဖြင့်၊ ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည်ဖတ်ရှုရလွယ်ကူသည့်အစီရင်ခံစာတွင်ပစ်မှတ်၏ပြီးပြည့်စုံသောရလဒ်ရလဒ်များကိုဖော်ပြထားသည်။