Sakumaha anjeun terang, arsitéktur parangkat lunak modéren jalan langkung saé tibatan kantos. Éta henteu diragukeun langkung adaptasi, data-intensif, sareng gancang tibatan anu ngaheulaan. Nanging, éta mangrupikeun tantangan anu leres - utamina dina jaman modéren - pikeun ngajaga parangkat lunak anu sami tina ancaman online (ogé katelah cyberattacks). Kusabab sistem parangkat lunak kakawasaan sadayana ayeuna - ti alat sélulér dugi kaméra kaamanan, ti mobil pinter dugi ka bumi pinter, sareng ti pabrik pabrik dugi ka pembangkit listrik tenaga nuklir, parangkat lunak modéren penting teuing pikeun dirusak atanapi diretas.

Salaku conto, pembangkit listrik tenaga nuklir di Kudankulam, India diretas dina Oktober 2019. Serangan ngagunakeun malware anu diprogram pikeun ékstraksi data, tapi jaringan internal pabrik henteu kompromi, untungna. Upami malware tiasa ngalanggar jaringan internal, éta tiasa nyolong data penting ngeunaan pembangkit listrik, sahingga nyusup kana infrastruktur kritis nagara éta. Apalagi, upami serangan éta ngagaduhan tujuan pikeun ngontrol pembangkit listrik sareng parantos suksés dina rencana na, éta tiasa ngalakukeun karusakan anu parah ku nungkulan pepelakan.

Untungna, teu aya karusakan anu parah. Nanging, India — atanapi nagara mana waé dina kasus éta — panginten moal sabeulah untungna di hareup. Éta sababna parangkat lunak modéren kedah diwangun ti mimiti kalayan ngémutan kaamananana. Ogé, éta kedah diuji sacara rutin pikeun bug kaamanan sareng kerentanan. Nanging, uji kaamanan aplikasi mangrupikeun prosés anu mahal, sareng ku kituna, uji otomatis mangrupikeun kabutuhan ayeuna . Di antara strategi uji otomatis, salah sahiji solusi anu paling umum sareng efektif katelah uji penetrasi otomatis.

Tés Penetrasi Otomatis

Ngarujuk kana prosés peluncuran serangan simulasi dina jaringan atanapi sistem sacara otomatis pikeun milarian bug kaamanan sareng kerentanan. Tujuanana nyaéta pikeun milarian kerentanan sareng ngalereskeunana sateuacan cybercriminals terang sareng ngamangpaatkeun éta. Biasana mangrupikeun bagian tina Inok kaamanan sélér lengkep, anu tiasa diperyogikeun pikeun patuh sareng alesan hukum. Misalna, PCI DSS (Standar Kaamanan Data Kartu Pamayaran) naroskeun ka organisasi pikeun pentesting dina jadwal anu teratur.

Pentesting otomatis dilakukeun nganggo parangkat lunak , teu siga uji penetrasi manual anu dilakukeun ku ahli kaamanan siber. Kusabab dilakukeun ku parangkat lunak, éta diwatesan ku ruang lingkup parangkat lunak anu dipasihkeun, anu diwatesan ku pangaweruh sareng katerampilan para ahli kaamanan anu ngarancang parangkat lunak. Leuwih ti éta, éta kabuktian kirang efektif pikeun ancaman anyar sabab ngan ukur ngaidentipikasi atanapi nguji kerentanan anu dipikanyaho, anu ngajantenkeun éta henteu efektif ngalawan anu teu dipikanyaho.

" Di dieu pisan kecerdasan jieunan diperyogikeun - otomatisasi anu anjeun tiasa laksanakeun ngalangkungan kecerdasan jieunan tiasa ngabantosan ngajantenkeun pentesting langkung gampang dilakukeun sacara konsisten sareng dina skala ageung. Kahareupna, ieu bakal ngabantosan organisasi ngungkulan masalah kaahlian sareng budaya, sareng janten serius ngeunaan strategi kaamanan siberna, " tulis Packt Hub . Kecerdasan jieunan ngabantosan skala prosés pentesting otomatis bari ningkatkeun fitur scanning pikeun kerentanan anu teu dipikanyaho.

Kacerdasan Jieunan sareng Pangaruh na

Kalayan kamajuan kecerdasan jijieunan dina dasawarsa terakhir, ahli otomatisasi sareng élmuwan komputer nyobian ngajadikeun otomatis sadayana kalayan téknologi pertahanan cyber anu henteu terkecuali. Salaku conto, aya seueur alat otomatis anu ngalengkepan alat uji coba penetrasi pikeun nyayogikeun laporan anu cerdas. Solusi otomatis ieu gaduh sababaraha kamampuan intéléksi dasar buatan, tapi laun-laun numuwuhkeun, berkat panilitian anu lumangsung sareng kompetisi terbuka.

Salaku conto, Cyber ​​Grand Challenge 2016 - kompetisi anu disponsoran DARPA - nangtang jalma pikeun ngawangun sareng bersaing sareng bot hacking. Bot-bot cerdas artifisial ieu ngalakukeun uji coba penetrasi pikeun milarian sareng nambalan kerentanan kaamanan sateuacan tim anu saling bersaing tiasa ngamangpaatkeun éta. Jawara na - katelah Mayhem - tiasa mendakan, ngalereskeun, sareng milarian gangguan dina sistem hostna bari mendakan sareng ngamangpaatkeun kerentanan kaamanan dina sistem kalapa.

Kitu cenah, kecerdasan jijieunan ngabantosan ningkatkeun éfisiénsi solusi pertahanan cyber - khususna solusi uji penetrasi. Alesan janten ngabantosan ningkatkeun sababaraha tahapan tés penetrasi otomatis sakumaha ditétélakeun di handap.

Tahap 1: Perencanaan

Tahap kahiji - perencanaan sareng pangintipan - ngumpulkeun informasi ngeunaan targétna. Sareng peryogi seueur sumber daya kusabab seueur inpormasi anu anjeun kumpulkeun, langkung seueur kasempetan anjeun pikeun suksés. Dina tahap ieu, ngagunakeun AI ngabantosan nyayogikeun hasil anu langkung saé kalayan jumlah sumber anu kirang. AI sasarengan sareng Visi Komputer sareng Ngolah Bahasa Alami tiasa ngabantosan ngawangun profil lengkep ngeunaan organisasi target sareng karyawanna, jaringan, sikep kaamanan, jst.

Tahap 2: Nyeken

Tahap kadua naroskeun cakupan komprehensif ngeunaan sistem target. Nyaéta, anjeun kedah nyeken ratusan upami henteu rébuan komputer sareng alat sanésna sareng nganalisis hasilna. Ngagunakeun AI, alat-alatna tiasa dirobih pikeun neuleu nyeken alat sareng ngumpulkeun hasil anu diperyogikeun, nyederhanakeun prosés analisis.

Tahap 3: Kengingkeun aksés

Tahap katilu nyaéta kéngingkeun aksés kana salah sahiji jaringan target atanapi sistem. Sistem anu kompromi ieu teras tiasa dianggo pikeun nimba data atanapi ngaluncurkeun serangan kana sistem sanés dina jaringan. Ngagunakeun AI, alat-alatna tiasa nyobian sababaraha serangan sareng seueur kombinasi kecap akses pikeun kéngingkeun aksés. Teras, aranjeunna ogé tiasa nganggo algoritma pikeun mendakan pola lemah atanapi tren anu tiasa dikompromikeun.

Tahap 4: Ngajaga aksés

Tahap kaopat ngajaga aksés kana sistem anu kompromi. Ngagunakeun AI, alat-alat éta tiasa milari latar anu dikenal atanapi henteu dipikaterang, saluran anu énkripsi, sareng awas kana akun sareng log pikeun ngadeteksi sareng ngalaporkeun kagiatan anu curiga atanapi henteu sah. Salaku conto, akun pangurus atanapi saluran aksés jaringan anu anyar tiasa langsung kana sistem anu kompromi sareng / atanapi aksés anu teu sah.

Tahap 5: Analisis Sareng Ngalaporkeun

Tahap terakhir nyaéta uji coba upami entitas anu teu sah tiasa nutupan lagu, nyaéta ngahapus riwayat sareng log tina sistem anjeun, sahingga teu mungkin pikeun mendakan serangan. Ngagunakeun AI, alat-alat tiasa mendakan backdoors anu disumputkeun, titik tungtung aksés anu teu sah, sareng sajabana ogé, alat-alat ieu tiasa langkung nganalisis pesen kasalahan sareng log sistem pikeun milarian kasalahan, leungit éntri, atanapi kagiatan anu curiga séjén. Tungtungna, analisis ieu dilebetkeun kana laporan anu gampang dibaca anu merinci hasil tés lengkep tina udagan.