Jak być może wiesz, nowoczesna architektura oprogramowania działa znacznie lepiej niż kiedykolwiek. Bez wątpienia jest bardziej elastyczny, intensywnie przetwarzający dane i szybszy niż jego poprzednicy. Jednak prawdziwym wyzwaniem — zwłaszcza w dzisiejszych czasach — jest ochrona tego samego oprogramowania przed zagrożeniami internetowymi (znanymi również jako cyberataki). Ponieważ systemy oprogramowania zasilają dziś wszystko — od urządzeń mobilnych po kamery bezpieczeństwa, od inteligentnych samochodów po inteligentne domy i od zakładów produkcyjnych po elektrownie jądrowe, nowoczesne oprogramowanie jest zbyt ważne, aby można je było włamać lub zhakować.

Na przykład w październiku 2019 r. włamano się do elektrowni jądrowej w Kudankulam w Indiach. W ataku wykorzystano złośliwe oprogramowanie zaprogramowane do ekstrakcji danych, ale na szczęście sieć wewnętrzna elektrowni była niezagrożona. Gdyby złośliwe oprogramowanie mogło włamać się do sieci wewnętrznej, mogło wykraść kluczowe dane dotyczące elektrowni, włamując się w ten sposób do infrastruktury krytycznej kraju. Co więcej, gdyby atak miał na celu przejęcie kontroli nad elektrownią i powiódł się w swoim planie, mógłby wyrządzić ogromne szkody poprzez obezwładnienie elektrowni.

Na szczęście nie doszło do żadnych poważnych uszkodzeń. Jednak Indie – ani żaden inny kraj w tym przypadku – mogą nie mieć tyle szczęścia w przyszłości. Właśnie dlatego nowoczesne oprogramowanie musi być tworzone od podstaw z myślą o bezpieczeństwie. Ponadto musi być regularnie testowane pod kątem błędów i luk w zabezpieczeniach. Jednak testowanie bezpieczeństwa aplikacji jest procesem kosztownym, dlatego automatyzacja testów jest koniecznością chwili . Wśród strategii testowania automatycznego, jednym z najpopularniejszych i najskuteczniejszych rozwiązań są automatyczne testy penetracyjne.

Zautomatyzowane testy penetracyjne

Odnosi się do procesu automatycznego uruchamiania symulowanych ataków na sieć lub system w celu znalezienia błędów i luk w zabezpieczeniach. Celem jest znalezienie luk w zabezpieczeniach i naprawienie ich, zanim cyberprzestępcy się o nich dowiedzą i wykorzystają. Zwykle jest to część pełnego audytu cyberbezpieczeństwa, który może być wymagany ze względów zgodności i prawnych. Na przykład PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) wymaga od organizacji regularnego przeprowadzania testów penetracyjnych.

Zautomatyzowane testy penetracyjne są przeprowadzane za pomocą oprogramowania , w przeciwieństwie do manualnych testów penetracyjnych, które wykonują eksperci ds. cyberbezpieczeństwa. Ponieważ są one przeprowadzane za pomocą oprogramowania, ich zakres jest ograniczony przez zakres danego oprogramowania, a ten z kolei przez wiedzę i umiejętności specjalistów ds. bezpieczeństwa projektujących oprogramowanie. Co więcej, okazuje się mniej skuteczny w przypadku nowych zagrożeń, ponieważ identyfikuje lub testuje jedynie znane luki w zabezpieczeniach, co czyni go nieskutecznym w przypadku nieznanych zagrożeń.

„ Właśnie tutaj pojawia się sztuczna inteligencja – automatyzacja, którą można osiągnąć dzięki niej, może znacznie ułatwić przeprowadzanie testów penetracyjnych w sposób spójny i na dużą skalę. To z kolei pomogłoby organizacjom uporać się z problemami związanymi z umiejętnościami i kulturą, a także poważnie podejść do strategii cyberbezpieczeństwa ” – napisał Packt Hub . Sztuczna inteligencja pomaga skalować zautomatyzowany proces testów penetracyjnych, jednocześnie ulepszając jego funkcje skanowania w poszukiwaniu nieznanych luk w zabezpieczeniach.

Sztuczna inteligencja i jej wpływ

Wraz z postępem sztucznej inteligencji w ostatnich dziesięcioleciach eksperci ds. automatyzacji i informatycy próbują zautomatyzować wszystko, a technologie cyberobrony nie są wyjątkiem. Na przykład istnieje wiele zautomatyzowanych narzędzi, które uzupełniają narzędzia do testów penetracyjnych w celu dostarczania inteligentnych raportów. Te zautomatyzowane rozwiązania mają pewne podstawowe możliwości sztucznej inteligencji, ale stopniowo się rozwijają dzięki ciągłym badaniom i otwartym konkursom.

Na przykład Cyber ​​Grand Challenge 2016 — konkurs sponsorowany przez DARPA — zachęcił ludzi do budowania i konkurowania z botami hakerskimi. Te sztucznie inteligentne boty przeprowadzają testy penetracyjne, aby wyszukać i naprawić luki w zabezpieczeniach, zanim konkurencyjne zespoły będą mogły je wykorzystać. Jego zwycięzca — znany jako Mayhem — mógł znaleźć, naprawić i wyszukać włamania do swojego systemu hosta, jednocześnie znajdując i wykorzystując luki w zabezpieczeniach konkurencyjnych systemów.

To powiedziawszy, sztuczna inteligencja pomaga poprawić wydajność rozwiązań cyberobrony — zwłaszcza rozwiązań do testowania penetracji. Powodem jest to, że pomaga ulepszyć różne etapy zautomatyzowanych testów penetracyjnych, jak opisano poniżej.

Etap 1: Planowanie

Pierwszy etap — planowanie i rozpoznanie — to zebranie informacji o celu. A to wymaga dużo zasobów, ponieważ im więcej informacji zbierzesz, tym większe masz szanse na sukces. Na tym etapie korzystanie z AI pomaga zapewnić lepsze wyniki przy mniejszej ilości zasobów. Sztuczna inteligencja wraz z komputerową wizją i przetwarzaniem języka naturalnego może pomóc w zbudowaniu pełnego profilu organizacji docelowej i jej pracowników, sieci, stanu bezpieczeństwa itp.

Etap 2: Skanowanie

Drugi etap wymaga kompleksowego pokrycia docelowych systemów. Oznacza to, że musisz skanować w poszukiwaniu setek, jeśli nie tysięcy komputerów i innych urządzeń oraz analizować wyniki. Korzystając ze sztucznej inteligencji, narzędzia można dostosować, aby inteligentnie skanować urządzenia i gromadzić wymagane wyniki, upraszczając proces analizy.

Etap 3: Uzyskanie dostępu

Trzecim etapem jest uzyskanie dostępu do jednej z docelowych sieci lub systemów. Ten zhakowany system można następnie wykorzystać do wyodrębnienia danych lub przeprowadzenia ataków na inne systemy w sieci. Korzystając ze sztucznej inteligencji, narzędzia mogą wypróbować różne ataki i liczne kombinacje haseł w celu uzyskania dostępu. Następnie mogą również użyć algorytmów, aby znaleźć słabe wzorce lub trendy, które mogą zostać naruszone.

Etap 4: Utrzymanie dostępu

Czwarty etap to utrzymanie dostępu do zaatakowanego systemu. Korzystając ze sztucznej inteligencji, narzędzia mogą wyszukiwać znane lub nieznane backdoory, zaszyfrowane kanały oraz monitorować konta i logi, aby wykrywać i zgłaszać podejrzane lub nieautoryzowane działania. Na przykład nowe konto administratora lub kanał dostępu do sieci może kierować do zhakowanego systemu i/lub nieautoryzowanego dostępu.

Etap 5: Analiza i raportowanie

Ostatnim etapem jest testowanie, czy nieautoryzowany podmiot może zatrzeć ślady, tj. usunąć historię i logi z Twoich systemów, uniemożliwiając wykrycie ataków. Korzystając ze sztucznej inteligencji, narzędzia mogą wykrywać ukryte tylne drzwi, nieautoryzowane punkty końcowe dostępu itp. Ponadto narzędzia te mogą lepiej analizować komunikaty o błędach i dzienniki systemowe w celu znalezienia błędów, brakujących wpisów lub innych podejrzanych działań. Na koniec, analiza ta jest umieszczana w łatwym do odczytania raporcie wyszczególniającym pełne wyniki testów celu.