మీకు తెలిసినట్లుగా, ఆధునిక సాఫ్ట్‌వేర్ ఆర్కిటెక్చర్ గతంలో కంటే మెరుగ్గా పనిచేస్తుంది. ఇది దాని పూర్వీకుల కంటే మరింత అనుకూలమైనది, డేటా-ఇంటెన్సివ్ మరియు వేగవంతమైనది అనడంలో సందేహం లేదు. అయితే, అదే సాఫ్ట్‌వేర్‌ని ఆన్‌లైన్ బెదిరింపులు (సైబర్‌టాక్స్ అని కూడా అంటారు) నుండి కాపాడటం - ముఖ్యంగా ఆధునిక కాలంలో - ఇది నిజమైన సవాలు. ఈ రోజుల్లో సాఫ్ట్‌వేర్ సిస్టమ్‌లు అన్నింటికీ శక్తినిస్తాయి కాబట్టి - మొబైల్ పరికరాల నుండి భద్రతా కెమెరాల వరకు, స్మార్ట్ కార్ల నుండి స్మార్ట్ హోమ్‌ల వరకు మరియు తయారీ ప్లాంట్ల నుండి న్యూక్లియర్ పవర్ స్టేషన్‌ల వరకు, ఆధునిక సాఫ్ట్‌వేర్ ఉల్లంఘించబడటానికి లేదా హ్యాక్ చేయబడటానికి చాలా కీలకం.

ఉదాహరణకు, భారతదేశంలోని కుడంకుళంలోని న్యూక్లియర్ పవర్ ప్లాంట్ అక్టోబర్ 2019 లో హ్యాక్ చేయబడింది. ఈ దాడి డేటా వెలికితీత కోసం ప్రోగ్రామ్ చేయబడిన మాల్వేర్‌ను ఉపయోగించింది, అయితే ప్లాంట్ అంతర్గత నెట్‌వర్క్ రాజీపడలేదు, అదృష్టవశాత్తూ. మాల్వేర్ అంతర్గత నెట్‌వర్క్‌ను ఉల్లంఘిస్తే, అది పవర్ ప్లాంట్ గురించి కీలకమైన డేటాను దొంగిలించి ఉండవచ్చు, తద్వారా దేశంలోని క్లిష్టమైన మౌలిక సదుపాయాలలోకి చొచ్చుకుపోతుంది. అంతేకాకుండా, ఈ దాడి పవర్ ప్లాంట్‌ను నియంత్రించాలనే లక్ష్యాన్ని కలిగి ఉండి, దాని ప్రణాళికలో విజయవంతమై ఉంటే, ప్లాంట్‌ని అధిగమించడం ద్వారా అది అపారమైన నష్టాన్ని కలిగించవచ్చు.

అదృష్టవశాత్తూ, ఎటువంటి తీవ్రమైన నష్టం జరగలేదు. అయితే, భవిష్యత్తులో భారతదేశం — లేదా ఆ సందర్భంలో ఏ దేశమైనా — అంత అదృష్టవంతులు కాకపోవచ్చు. అందుకే ఆధునిక సాఫ్ట్‌వేర్‌ను దాని భద్రతను దృష్టిలో ఉంచుకుని మొదటి నుంచే నిర్మించాలి. అలాగే, దానిని భద్రతా బగ్‌లు మరియు బలహీనతల కోసం క్రమం తప్పకుండా పరీక్షించాలి. అయితే, అప్లికేషన్ సెక్యూరిటీ టెస్టింగ్ అనేది ఖర్చుతో కూడుకున్న ప్రక్రియ, అందువల్ల, ఆటోమేటెడ్ టెస్టింగ్ అనేది ప్రస్తుత అవసరం . ఆటోమేటెడ్ టెస్టింగ్ వ్యూహాలలో, అత్యంత సాధారణమైన మరియు ప్రభావవంతమైన పరిష్కారాలలో ఒకటి ఆటోమేటెడ్ పెనెట్రేషన్ టెస్టింగ్.

ఆటోమేటెడ్ చొచ్చుకుపోయే పరీక్ష

భద్రతా దోషాలు మరియు దుర్బలత్వాలను కనుగొనడం కోసం స్వయంచాలకంగా నెట్‌వర్క్ లేదా సిస్టమ్‌పై అనుకరణ దాడులను ప్రారంభించే ప్రక్రియను సూచిస్తుంది. సైబర్ నేరగాళ్లు వాటి గురించి తెలుసుకుని వాటిని దోపిడీ చేసే ముందు లోపాలను గుర్తించి వాటిని పరిష్కరించడమే లక్ష్యం. ఇది సాధారణంగా పూర్తి సైబర్ సెక్యూరిటీ ఆడిట్‌లో భాగం, ఇది సమ్మతి మరియు చట్టపరమైన కారణాల కోసం అవసరం కావచ్చు. ఉదాహరణకు, PCI DSS (పేమెంట్ కార్డ్ ఇండస్ట్రీ డేటా సెక్యూరిటీ స్టాండర్డ్) సాధారణ షెడ్యూల్‌లో పెంటెస్టింగ్ చేయమని సంస్థలను అడుగుతుంది.

సైబర్‌ సెక్యూరిటీ నిపుణులచే నిర్వహించబడే మాన్యువల్ పెనెట్రేషన్ టెస్టింగ్‌కు భిన్నంగా, ఆటోమేటెడ్ పెంటెస్టింగ్ సాఫ్ట్‌వేర్‌ను ఉపయోగించి నిర్వహించబడుతుంది . ఇది సాఫ్ట్‌వేర్ ద్వారా నిర్వహించబడుతుంది కాబట్టి, ఇది ఆ సాఫ్ట్‌వేర్ పరిధికి పరిమితమై ఉంటుంది. ఆ సాఫ్ట్‌వేర్ రూపకల్పన చేసే సెక్యూరిటీ నిపుణుల జ్ఞానం మరియు నైపుణ్యాల వల్ల ఆ పరిధి కూడా పరిమితమవుతుంది. అంతేకాకుండా, ఇది తెలిసిన బలహీనతలను మాత్రమే గుర్తిస్తుంది లేదా పరీక్షిస్తుంది కాబట్టి, కొత్త ముప్పుల విషయంలో ఇది తక్కువ ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది. అందువల్ల, తెలియని వాటి విషయంలో ఇది ప్రభావహీనంగా ఉంటుంది.

“ ఇక్కడే ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగ ప్రవేశం చేస్తుంది – ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ద్వారా సాధించగల ఆటోమేషన్, పెంటెస్టింగ్‌ను నిలకడగా మరియు పెద్ద ఎత్తున నిర్వహించడాన్ని మరింత సులభతరం చేయడానికి బాగా సహాయపడుతుంది. తద్వారా, ఇది సంస్థలు నైపుణ్యాలు మరియు సంస్కృతికి సంబంధించిన సమస్యలను పరిష్కరించుకోవడానికి, అలాగే తమ సైబర్‌సెక్యూరిటీ వ్యూహాల పట్ల తీవ్రంగా దృష్టి పెట్టడానికి సహాయపడుతుంది, ” అని ప్యాక్ట్ హబ్ రాసింది . ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్, తెలియని బలహీనతల కోసం దాని స్కానింగ్ ఫీచర్లను మెరుగుపరుస్తూ, ఆటోమేటెడ్ పెంటెస్టింగ్ ప్రక్రియను పెద్ద ఎత్తున అమలు చేయడానికి సహాయపడుతుంది.

కృత్రిమ మేధస్సు మరియు దాని ప్రభావం

ఇటీవలి దశాబ్దాలలో కృత్రిమ మేధస్సు పురోగతితో, ఆటోమేషన్ నిపుణులు మరియు కంప్యూటర్ శాస్త్రవేత్తలు సైబర్-రక్షణ సాంకేతికతలు మినహాయింపు లేకుండా ప్రతిదీ ఆటోమేట్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్నారు. ఉదాహరణకు, తెలివైన నివేదికలను అందించడానికి వ్యాప్తి పరీక్ష సాధనాలను పూర్తి చేసే అనేక ఆటోమేటెడ్ టూల్స్ ఉన్నాయి. ఈ స్వయంచాలక పరిష్కారాలు కొన్ని ప్రాథమిక కృత్రిమ మేధస్సు సామర్థ్యాలను కలిగి ఉన్నాయి, అయితే ఇది క్రమంగా పెరుగుతోంది, కొనసాగుతున్న పరిశోధన మరియు బహిరంగ పోటీలకు ధన్యవాదాలు.

ఉదాహరణకు, సైబర్ గ్రాండ్ ఛాలెంజ్ 2016-DARPA- ప్రాయోజిత పోటీ-హ్యాకింగ్ బాట్‌లను నిర్మించడానికి మరియు పోటీ పడటానికి ప్రజలను సవాలు చేసింది. ఈ కృత్రిమంగా తెలివైన బాట్‌లు పోటీ బృందాలు వాటిని ఉపయోగించుకునే ముందు భద్రతా లోపాలను శోధించడానికి మరియు ప్యాచ్ చేయడానికి వ్యాప్తి పరీక్షను నిర్వహిస్తాయి. దాని విజేత - మేహెమ్ అని పిలుస్తారు - పోటీ వ్యవస్థలపై భద్రతా లోపాలను కనుగొని, దోపిడీ చేస్తున్నప్పుడు దాని హోస్ట్ సిస్టమ్‌లోని చొరబాట్లను కనుగొనవచ్చు, పరిష్కరించవచ్చు మరియు చూడవచ్చు.

కృత్రిమ మేధస్సు సైబర్-రక్షణ పరిష్కారాల సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడంలో సహాయపడుతుంది-ముఖ్యంగా వ్యాప్తి పరీక్ష పరిష్కారాలు. కారణం క్రింద వివరించిన విధంగా ఆటోమేటెడ్ చొచ్చుకుపోయే పరీక్ష యొక్క వివిధ దశలను మెరుగుపరచడంలో సహాయపడుతుంది.

దశ 1: ప్రణాళిక

మొదటి దశ - ప్రణాళిక మరియు నిఘా - లక్ష్యం గురించి సమాచారాన్ని సేకరించడం. మరియు మీరు మరింత సమాచారం సేకరించినందున, విజయవంతం కావడానికి మీకు ఎక్కువ అవకాశం ఉన్నందున దీనికి చాలా వనరులు అవసరం. ఈ దశలో, AI ని ఉపయోగించడం వలన తక్కువ మొత్తంలో వనరులతో మెరుగైన ఫలితాలను అందించవచ్చు. కంప్యూటర్ విజన్ మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్‌తో పాటు AI లక్ష్య సంస్థ మరియు దాని ఉద్యోగులు, నెట్‌వర్క్, భద్రతా భంగిమ మొదలైన వాటి గురించి పూర్తి ప్రొఫైల్‌ను రూపొందించడంలో సహాయపడుతుంది.

దశ 2: స్కానింగ్

రెండవ దశ లక్ష్య వ్యవస్థల సమగ్ర కవరేజ్ కోసం అడుగుతుంది. అంటే, మీరు తప్పనిసరిగా వందల లేదా వేల సంఖ్యలో కంప్యూటర్లు మరియు ఇతర పరికరాలను స్కాన్ చేసి ఫలితాలను విశ్లేషించాలి. AI ఉపయోగించి, పరికరాలను తెలివిగా స్కాన్ చేయడానికి మరియు అవసరమైన ఫలితాలను సేకరించడానికి, విశ్లేషణ ప్రక్రియను సరళీకృతం చేయడానికి సాధనాలను సర్దుబాటు చేయవచ్చు.

స్టేజ్ 3: యాక్సెస్ పొందడం

మూడవ దశ లక్ష్య నెట్‌వర్క్‌లు లేదా సిస్టమ్‌లలో ఒకదానికి ప్రాప్యతను పొందుతోంది. డేటాను సంగ్రహించడానికి లేదా నెట్‌వర్క్‌లోని ఇతర సిస్టమ్‌లపై దాడులను ప్రారంభించడానికి ఈ రాజీపడిన సిస్టమ్‌ను ఉపయోగించవచ్చు. AI ని ఉపయోగించి, టూల్స్ యాక్సెస్ పొందడానికి వివిధ రకాల దాడులు మరియు అనేక పాస్‌వర్డ్ కాంబినేషన్‌లను ప్రయత్నించవచ్చు. అప్పుడు, వారు బలహీనమైన నమూనాలను లేదా రాజీపడే ధోరణులను కనుగొనడానికి అల్గారిథమ్‌లను కూడా ఉపయోగించవచ్చు.

దశ 4: యాక్సెస్‌ను నిర్వహించడం

నాల్గవ దశ రాజీపడిన వ్యవస్థకు ప్రాప్యతను నిర్వహించడం. AI ఉపయోగించి, టూల్స్ తెలిసిన లేదా తెలియని బ్యాక్‌డోర్‌లు, ఎన్‌క్రిప్ట్ చేయబడిన ఛానెల్‌లను చూడవచ్చు మరియు అనుమానాస్పద లేదా అనధికార కార్యకలాపాలను గుర్తించడానికి మరియు నివేదించడానికి ఖాతాలు మరియు లాగ్‌లపై నిఘా ఉంచవచ్చు. ఉదాహరణకు, కొత్త అడ్మినిస్ట్రేటర్ ఖాతా లేదా నెట్‌వర్క్ యాక్సెస్ ఛానెల్ రాజీపడిన సిస్టమ్ మరియు/లేదా అనధికార యాక్సెస్ వైపు మళ్ళించవచ్చు.

దశ 5: విశ్లేషణ మరియు నివేదన

చివరి దశలో అనధికార సంస్థ ట్రాక్‌లను కవర్ చేయగలదా అని పరీక్షిస్తోంది, అనగా, మీ సిస్టమ్‌ల నుండి చరిత్ర మరియు లాగ్‌లను తొలగించండి, తద్వారా దాడులను గుర్తించడం అసాధ్యం. AI ఉపయోగించి, టూల్స్ దాచిన బ్యాక్‌డోర్‌లు, అనధికార యాక్సెస్ ఎండ్‌పాయింట్‌లు మొదలైనవి గుర్తించగలవు. అలాగే, ఈ టూల్స్ లోపాలు, తప్పిపోయిన ఎంట్రీలు లేదా ఇతర అనుమానాస్పద కార్యకలాపాలను కనుగొనడానికి దోష సందేశాలు మరియు సిస్టమ్ లాగ్‌లను బాగా విశ్లేషించగలవు. చివరగా, ఈ విశ్లేషణ లక్ష్యం యొక్క పూర్తి పరీక్ష ఫలితాలను వివరించే సులభంగా చదవగలిగే నివేదికలో ఉంచబడింది.