Як ви вже знаєте, сучасна архітектура програмного забезпечення працює набагато краще, ніж будь-коли. Безсумнівно, він є більш адаптивним, інтенсивним та швидким, ніж його попередники. Однак справді проблемою є захист того самого програмного забезпечення від інтернет-загроз (також відомих як кібератаки), особливо в сучасний час. Оскільки в наш час програмні системи живлять все - від мобільних пристроїв до камер безпеки, від розумних автомобілів до розумних будинків та від заводів до атомних електростанцій, сучасне програмне забезпечення є надто важливим, щоб його зламали або зламали.

Наприклад, атомну електростанцію в Куданкуламі, Індія, було зламано в жовтні 2019 року. В результаті атаки було використано шкідливе програмне забезпечення, запрограмоване для вилучення даних, але внутрішня мережа електростанції, на щастя, була безкомпромісною. Якщо шкідливе програмне забезпечення могло зламати внутрішню мережу, воно могло викрасти важливі дані про електростанцію, вторгшись таким чином у критичну інфраструктуру країни. Більше того, якби мета атаки була взяти під контроль електростанцію і була успішною в її задумі, вона могла б нанести величезну шкоду, пересиливши станцію.

На щастя, критичної шкоди не було завдано. Однак Індії — або будь-якій іншій країні в такому випадку — може не так пощастити в майбутньому. Саме тому сучасне програмне забезпечення має створюватися з нуля, враховуючи його безпеку. Крім того, його необхідно регулярно тестувати на наявність помилок безпеки та вразливостей. Однак тестування безпеки додатків — це дорогий процес, тому автоматизоване тестування є потребою часу . Серед стратегій автоматизованого тестування одним із найпоширеніших та найефективніших рішень є автоматизоване тестування на проникнення.

Автоматизоване тестування на проникнення

Посилається на процес автоматичного запуску модельованих атак на мережу або систему для пошуку помилок безпеки та вразливостей. Мета - знайти вразливі місця та виправити їх до того, як кіберзлочинці дізнаються про них та використають їх. Зазвичай він є частиною повного аудиту кібербезпеки, який може знадобитися для дотримання та юридичних причин. Наприклад, PCI DSS (Стандарт безпеки даних платіжних карток) просить організації проводити тестування за регулярним графіком.

Автоматизоване тестування на проникнення виконується за допомогою програмного забезпечення , на відміну від ручного тестування на проникнення, яке виконують експерти з кібербезпеки. Оскільки воно виконується програмним забезпеченням, воно обмежене обсягом даного програмного забезпечення, яке, у свою чергу, обмежується знаннями та навичками фахівців з безпеки, які розробляють програмне забезпечення. Крім того, воно виявляється менш ефективним для нових загроз, оскільки воно виявляє або тестує лише відомі вразливості, що робить його неефективним проти невідомих.

« Саме тут на допомогу приходить штучний інтелект – автоматизація, якої можна досягти за допомогою штучного інтелекту, цілком може допомогти значно спростити послідовне та масштабне проведення пентестування. У свою чергу, це допоможе організаціям вирішити як питання навичок, так і культури, а також серйозно поставитися до своїх стратегій кібербезпеки », – написав Packt Hub . Штучний інтелект допомагає масштабувати автоматизований процес пентестування, одночасно покращуючи його функції сканування на наявність невідомих вразливостей.

Штучний інтелект та його вплив

З розвитком штучного інтелекту за останні десятиліття експерти з автоматизації та інформатики намагаються автоматизувати все, і технології кіберзахисту не є винятком. Наприклад, існує багато автоматизованих інструментів, які доповнюють інструменти тестування на проникнення для надання інтелектуальних звітів. Ці автоматизовані рішення мають деякі основні можливості штучного інтелекту, але він поступово зростає завдяки постійним дослідженням та відкритим конкурсам.

Наприклад, Cyber ​​Grand Challenge 2016 - конкурс, що фінансується DARPA - викликав людей будувати та конкурувати з хакерськими ботами. Ці штучно розумні боти проводять тестування на проникнення для пошуку та виправлення вразливих місць безпеки, перш ніж конкуруючі команди зможуть їх використати. Його переможець - відомий як Mayhem - міг знаходити, виправляти та шукати вторгнення в свою головну систему, знаходячи та використовуючи вразливі місця безпеки в конкурентних системах.

Тим не менш, штучний інтелект допомагає підвищити ефективність рішень для кіберзахисту - особливо рішень для тестування на проникнення. Причиною є те, що це допомагає вдосконалити різні етапи автоматизованого тестування на проникнення, як описано нижче.

Етап 1: Планування

Перший етап - планування та розвідка - це збір інформації про ціль. І це займає багато ресурсів, оскільки чим більше інформації ви збираєте, тим більше у вас шансів досягти успіху. На цьому етапі використання ШІ допомагає забезпечити кращі результати при меншій кількості ресурсів. ШІ разом із Computer Vision та обробкою природних мов може допомогти скласти повний профіль про цільову організацію та її співробітників, мережу, стан безпеки тощо.

Етап 2: Сканування

Другий етап вимагає всебічного охоплення цільових систем. Тобто ви повинні просканувати сотні, а то й тисячі комп’ютерів та інших пристроїв та проаналізувати результати. Використовуючи ШІ, можна налаштувати інструменти для інтелектуального сканування пристроїв та отримання необхідних результатів, що спрощує процес аналізу.

Етап 3: Отримання доступу

Третій етап - отримання доступу до однієї з цільових мереж або систем. Потім цю скомпрометовану систему можна використовувати для отримання даних або запуску атак на інші системи в мережі. Використовуючи ШІ, інструменти можуть спробувати різноманітні атаки та численні комбінації паролів для отримання доступу. Потім вони також можуть використовувати алгоритми для пошуку слабких моделей або тенденцій, які можуть бути скомпрометовані.

Етап 4: Підтримка доступу

Четвертий етап - підтримка доступу до скомпрометованої системи. Використовуючи ШІ, інструменти можуть шукати відомі чи невідомі бекдори, зашифровані канали, а також стежити за обліковими записами та журналами, щоб виявляти та повідомляти про підозрілі або несанкціоновані дії. Наприклад, новий обліковий запис адміністратора або канал доступу до мережі може спрямовувати на зламану систему та / або несанкціонований доступ.

Етап 5: Аналіз та звітність

Останній етап - перевірка того, чи може несанкціонована особа охоплювати композиції, тобто видаляти історію та журнали з ваших систем, унеможливлюючи виявлення атак. Використовуючи ШІ, інструменти можуть виявляти приховані бэкдори, кінцеві точки несанкціонованого доступу тощо. Крім того, ці інструменти можуть краще аналізувати повідомлення про помилки та системні журнали, щоб знаходити помилки, відсутні записи або інші підозрілі дії. Нарешті, цей аналіз покладено на зручний для читання звіт, де детально описуються повні результати випробувань цілі.