După cum știți, arhitectura software modernă funcționează mult mai bine ca niciodată. Este fără îndoială mai adaptabil, mai intensiv în date și mai rapid decât predecesorii săi. Cu toate acestea, este o adevărată provocare - mai ales în epoca modernă - să protejăm același software împotriva amenințărilor online (cunoscute și sub numele de atacuri cibernetice). Întrucât sistemele software alimentează totul în zilele noastre - de la dispozitive mobile la camere de siguranță, de la mașini inteligente la case inteligente și de la fabrici la centrale nucleare, software-ul modern este prea crucial pentru a fi încălcat sau piratat.

De exemplu, o centrală nucleară din Kudankulam, India, a fost piratată în octombrie 2019. Atacul a folosit un malware programat pentru extragerea datelor, dar rețeaua internă a centralei a fost fără compromisuri, din fericire. Dacă malware-ul ar fi putut încălca rețeaua internă, ar fi putut fura date cruciale despre centrală, intrând astfel în infrastructura critică a țării. Mai mult, dacă atacul avea scopul de a prelua controlul centralei și ar fi avut succes în planul său, ar fi putut face pagube imense prin copleșirea centralei.

Din fericire, nu au existat daune critice. Cu toate acestea, India - sau orice altă țară în acest caz - s-ar putea să nu fie la fel de norocoasă în viitor. Acesta este motivul pentru care software-ul modern trebuie construit de la zero, ținând cont de securitatea sa. De asemenea, trebuie testat în mod regulat pentru erori de securitate și vulnerabilități. Cu toate acestea, testarea securității aplicațiilor este un proces costisitor și, prin urmare, testarea automată este nevoia momentului . Printre strategiile de testare automată, una dintre cele mai comune și eficiente soluții este cunoscută sub numele de testare automată de penetrare.

Testare automată a penetrării

Se referă la procesul de lansare a atacurilor simulate într-o rețea sau sistem în mod automat pentru a găsi erori de securitate și vulnerabilități. Scopul este de a găsi vulnerabilitățile și de a le remedia înainte ca infractorii cibernetici să cunoască și să le exploateze. De obicei, face parte dintr-un audit complet al securității cibernetice, care poate fi necesar din motive de conformitate și din motive legale. De exemplu, PCI DSS (Standardul de securitate a datelor privind cardul de plată) solicită organizațiilor să efectueze un test de monitorizare în mod regulat.

Pentesting-ul automat se efectuează cu ajutorul unui software , spre deosebire de testarea manuală a penetrării, care este efectuată de experți în securitate cibernetică. Deoarece este efectuat prin software, este limitat de domeniul de aplicare al software-ului dat, care este limitat de cunoștințele și abilitățile profesioniștilor în securitate care proiectează software-ul. Mai mult, se dovedește a fi mai puțin eficient pentru noile amenințări, deoarece identifică sau testează doar vulnerabilitățile cunoscute, ceea ce îl face ineficient împotriva celor necunoscute.

„ Aici intervine inteligența artificială – automatizarea pe care o puteți obține prin intermediul inteligenței artificiale ar putea contribui la o realizare mult mai ușoară și consecventă a pentesting-ului la scară largă. La rândul său, acest lucru ar ajuta organizațiile să abordeze atât problemele legate de competențe, cât și de cultură și să ia în serios strategiile lor de securitate cibernetică ”, a scris Packt Hub . Inteligența artificială ajută la scalarea procesului automat de pentesting, îmbunătățind în același timp funcțiile de scanare pentru vulnerabilități necunoscute.

Inteligența artificială și impactul acesteia

Odată cu progresul inteligenței artificiale din ultimele decenii, experții în automatizare și informaticienii încearcă să automatizeze totul, tehnologiile de apărare cibernetică nefiind o excepție. De exemplu, există multe instrumente automate care completează instrumentele de testare a penetrării pentru furnizarea de rapoarte inteligente. Aceste soluții automatizate au unele capabilități de bază ale inteligenței artificiale, dar sunt în creștere treptată, datorită cercetărilor în curs și a competițiilor deschise.

De exemplu, Cyber ​​Grand Challenge 2016 - o competiție sponsorizată de DARPA - a provocat oamenii să construiască și să concureze cu roboții de hacking. Acești roboți inteligenți artificial efectuează teste de penetrare pentru a căuta și remedia vulnerabilitățile de securitate înainte ca echipele concurente să le poată exploata. Câștigătorul său - cunoscut sub numele de Mayhem - ar putea găsi, remedia și căuta intruziuni în sistemul său gazdă în timp ce găsește și exploatează vulnerabilitățile de securitate pe sisteme competitive.

Acestea fiind spuse, inteligența artificială ajută la îmbunătățirea eficienței soluțiilor de apărare cibernetică - în special a soluțiilor de testare a penetrării. Motivul este că ajută la îmbunătățirea diferitelor etape ale testării automate a penetrării, așa cum este descris mai jos.

Etapa 1: Planificare

Prima etapă - planificare și recunoaștere - este colectarea de informații despre țintă. Și necesită o mulțime de resurse, deoarece cu cât colectați mai multe informații, cu atât aveți mai multe șanse de a avea succes. În acest stadiu, utilizarea AI ajută la obținerea unor rezultate mai bune cu o cantitate mai mică de resurse. AI împreună cu viziunea computerizată și procesarea limbajului natural pot ajuta la construirea unui profil complet despre organizația țintă și angajații săi, rețeaua, postura de securitate etc.

Etapa 2: scanare

A doua etapă solicită o acoperire cuprinzătoare a sistemelor țintă. Adică, trebuie să scanați sute dacă nu mii de computere și alte dispozitive și să analizați rezultatele. Folosind AI, instrumentele pot fi modificate pentru a scana inteligent dispozitivele și a aduna rezultatele necesare, simplificând procesul de analiză.

Etapa 3: Obținerea accesului

A treia etapă este accesul la una dintre rețelele sau sistemele țintă. Acest sistem compromis poate fi apoi utilizat pentru a extrage date sau a lansa atacuri asupra celorlalte sisteme din rețea. Folosind AI, instrumentele pot încerca o varietate de atacuri și numeroase combinații de parole pentru a avea acces. Apoi, pot folosi și algoritmi pentru a găsi modele slabe sau tendințe care pot fi compromise.

Etapa 4: Menținerea accesului

A patra etapă este menținerea accesului la sistemul compromis. Folosind AI, instrumentele pot căuta portiere din spate cunoscute sau necunoscute, canale criptate și pot urmări conturile și jurnalele pentru a detecta și raporta activități suspecte sau neautorizate. De exemplu, un nou cont de administrator sau un canal de acces la rețea poate direcționa către un sistem compromis și / sau acces neautorizat.

Etapa 5: Analiză și raportare

Ultima etapă este testarea dacă o entitate neautorizată poate acoperi piese, adică șterge istoricul și jurnalele din sistemele dvs., făcând imposibilă detectarea atacurilor. Utilizând AI, instrumentele pot detecta ușile din spate ascunse, punctele finale de acces neautorizate etc. De asemenea, aceste instrumente pot analiza mai bine mesajele de eroare și jurnalele de sistem pentru a găsi erori, intrări lipsă sau alte activități suspecte. În cele din urmă, această analiză este pusă pe un raport ușor de citit care detaliază rezultatele complete ale testului țintei.