Bildiğiniz gibi, modern yazılım mimarisi her zamankinden çok daha iyi çalışıyor. Hiç şüphesiz öncekilerden daha uyarlanabilir, veri yoğun ve hızlıdır. Ancak, aynı yazılımı çevrimiçi tehditlerden (siber saldırılar olarak da bilinir) korumak, özellikle modern zamanlarda gerçek bir zorluktur. Yazılım sistemleri günümüzde mobil cihazlardan güvenlik kameralarına, akıllı arabalardan akıllı evlere ve üretim tesislerinden nükleer santrallere kadar her şeye güç verdiğinden, modern yazılımlar ihlal edilmeyecek veya hacklenemeyecek kadar önemlidir.

Örneğin, Ekim 2019'da Hindistan'ın Kudankulam kentindeki bir nükleer enerji santrali saldırıya uğradı. Saldırı, veri çıkarmak için programlanmış bir kötü amaçlı yazılım kullandı, ancak neyse ki tesisin iç ağı tehlikeye girmedi. Kötü amaçlı yazılım iç ağı ihlal etmiş olsaydı, elektrik santrali hakkında önemli verileri çalmış ve böylece ülkenin kritik altyapısına izinsiz girmiş olabilirdi. Ayrıca saldırı, santralin kontrolünü ele geçirme amacına sahip olsaydı ve planında başarılı olsaydı, santrali devirerek büyük zarar verebilirdi.

Neyse ki, ciddi bir hasar meydana gelmedi. Ancak Hindistan - veya bu durumda herhangi bir ülke - gelecekte bu kadar şanslı olmayabilir. Bu nedenle modern yazılımlar, güvenliği göz önünde bulundurularak sıfırdan geliştirilmelidir. Ayrıca, güvenlik açıkları ve zafiyetleri açısından düzenli olarak test edilmelidir. Bununla birlikte, uygulama güvenlik testi maliyetli bir süreçtir ve bu nedenle otomatik test günümüzün ihtiyacıdır . Otomatik test stratejileri arasında en yaygın ve etkili çözümlerden biri otomatik sızma testi olarak bilinir.

Otomatik Penetrasyon Testi

Güvenlik açıklarını ve açıklarını bulmak için bir ağda veya sistemde otomatik olarak simüle edilmiş saldırılar başlatma sürecini ifade eder. Amaç, siber suçlular bunları öğrenip istismar etmeden önce güvenlik açıklarını bulmak ve bunları düzeltmektir. Genellikle, uyumluluk ve yasal nedenlerle gerekli olabilecek eksiksiz bir siber güvenlik denetiminin bir parçasıdır. Örneğin, PCI DSS (Ödeme Kartı Endüstrisi Veri Güvenliği Standardı), kuruluşlardan düzenli bir programda pentest testi yapmalarını ister.

Otomatik sızma testi, siber güvenlik uzmanları tarafından yapılan manuel sızma testinin aksine, yazılım kullanılarak gerçekleştirilir . Yazılım tarafından yapıldığı için, kapsamı verilen yazılımın kapsamıyla sınırlıdır ve bu da yazılımı tasarlayan güvenlik uzmanlarının bilgi ve becerileriyle sınırlıdır. Dahası, yalnızca bilinen güvenlik açıklarını belirlediği veya test ettiği için yeni tehditlere karşı daha az etkilidir ve bu da onu bilinmeyen tehditlere karşı etkisiz hale getirir.

Packt Hub'ın yazdığına göre , " Yapay zekâ burada devreye giriyor; yapay zekâ ile elde edebileceğiniz otomasyon, sızma testlerini tutarlı ve büyük ölçekte çok daha kolay hale getirmeye yardımcı olabilir. Bu da kuruluşların hem beceri hem de kültür sorunlarıyla başa çıkmalarına ve siber güvenlik stratejilerini ciddiye almalarına yardımcı olacaktır. " Yapay zekâ, otomatik sızma testi sürecini ölçeklendirirken, bilinmeyen güvenlik açıklarına yönelik tarama özelliklerini de geliştiriyor.

Yapay Zeka ve Etkisi

Son yıllarda yapay zekanın ilerlemesiyle, otomasyon uzmanları ve bilgisayar bilimcileri, siber savunma teknolojilerinin istisna olmadığı her şeyi otomatikleştirmeye çalışıyor. Örneğin, akıllı raporlar sağlamak için sızma testi araçlarını tamamlayan birçok otomatik araç vardır. Bu otomatik çözümler, bazı temel yapay zeka yeteneklerine sahiptir, ancak devam eden araştırmalar ve açık yarışmalar sayesinde yavaş yavaş büyümektedir.

Örneğin, DARPA sponsorluğundaki bir yarışma olan Cyber ​​Grand Challenge 2016, insanları bilgisayar korsanlığı botları oluşturmaya ve bunlarla rekabet etmeye zorladı. Bu yapay olarak akıllı botlar, rakip ekipler bunları istismar etmeden önce güvenlik açıklarını aramak ve düzeltmek için penetrasyon testi gerçekleştirir. Kargaşa olarak bilinen kazananı, rakip sistemlerdeki güvenlik açıklarını bulup istismar ederken ana bilgisayar sisteminde izinsiz girişleri bulabilir, düzeltebilir ve arayabilir.

Bununla birlikte, yapay zeka, siber savunma çözümlerinin, özellikle de penetrasyon testi çözümlerinin verimliliğini artırmaya yardımcı olur. Bunun nedeni, aşağıda açıklandığı gibi otomatik penetrasyon testinin çeşitli aşamalarını iyileştirmeye yardımcı olmasıdır.

Aşama 1: Planlama

İlk aşama - planlama ve keşif - hedef hakkında bilgi toplamaktır. Ve ne kadar çok bilgi toplarsanız, başarılı olma şansınız o kadar fazla olduğundan, çok fazla kaynak gerektirir. Bu aşamada yapay zekanın kullanılması, daha az kaynakla daha iyi sonuçlar alınmasına yardımcı olur. Yapay Zeka, Bilgisayarla Görme ve Doğal Dil İşleme ile birlikte hedef kuruluş ve çalışanları, ağı, güvenlik duruşu vb. hakkında eksiksiz bir profil oluşturmaya yardımcı olabilir.

2. Aşama: Tarama

İkinci aşama, hedef sistemlerin kapsamlı bir şekilde kapsanmasını ister. Yani binlerce olmasa da yüzlerce bilgisayar ve diğer cihazı taramalı ve sonuçları analiz etmelisiniz. AI kullanılarak araçlar, cihazları akıllıca taramak ve gerekli sonuçları toplamak için ince ayar yapılarak analiz sürecini basitleştirebilir.

Aşama 3: Erişim Kazanma

Üçüncü aşama, hedef ağlardan veya sistemlerden birine erişim sağlamaktır. Güvenliği ihlal edilmiş bu sistem daha sonra verileri çıkarmak veya ağdaki diğer sistemlere saldırı başlatmak için kullanılabilir. Araçlar, AI kullanarak erişim elde etmek için çeşitli saldırıları ve çok sayıda şifre kombinasyonunu deneyebilir. Ardından, tehlikeye atılabilecek zayıf kalıpları veya eğilimleri bulmak için algoritmalar da kullanabilirler.

4. Aşama: Erişimi Koruma

Dördüncü aşama, güvenliği ihlal edilmiş sisteme erişimi sürdürmektir. Araçlar, AI kullanarak bilinen veya bilinmeyen arka kapıları, şifreli kanalları arayabilir ve şüpheli veya yetkisiz etkinlikleri tespit etmek ve bildirmek için hesaplara ve günlüklere göz kulak olabilir. Örneğin, yeni bir yönetici hesabı veya ağ erişim kanalı, güvenliği ihlal edilmiş bir sisteme ve/veya yetkisiz erişime yönlendirilebilir.

Aşama 5: Analiz ve Raporlama

Son aşama, yetkisiz bir varlığın izleri kapsayıp kapatamayacağını, yani saldırıları tespit etmeyi imkansız kılacak şekilde sistemlerinizden geçmişi ve günlükleri silip silemeyeceğini test etmektir. Araçlar, AI kullanarak gizli arka kapıları, yetkisiz erişim uç noktalarını vb. algılayabilir. Ayrıca bu araçlar, hataları, eksik girişleri veya diğer şüpheli etkinlikleri bulmak için hata mesajlarını ve sistem günlüklerini daha iyi analiz edebilir. Son olarak, bu analiz, hedefin tüm test sonuçlarını detaylandıran, okunması kolay bir rapora konur.