Như bạn có thể biết, kiến ​​trúc phần mềm hiện đại hoạt động tốt hơn bao giờ hết. Không nghi ngờ gì nữa, nó có khả năng thích ứng, sử dụng nhiều dữ liệu và nhanh hơn so với các phiên bản tiền nhiệm. Tuy nhiên, đó là một thách thức thực sự - đặc biệt là trong thời hiện đại - để bảo vệ cùng một phần mềm khỏi các mối đe dọa trực tuyến (còn được gọi là tấn công mạng). Vì hệ thống phần mềm cung cấp năng lượng cho mọi thứ ngày nay - từ thiết bị di động đến camera an toàn, từ ô tô thông minh đến nhà thông minh và từ các nhà máy sản xuất đến nhà máy điện hạt nhân, nên phần mềm hiện đại là quá quan trọng để bị xâm phạm hoặc tấn công.

Ví dụ, một nhà máy điện hạt nhân ở Kudankulam, Ấn Độ đã bị tấn công vào tháng 2019 năm XNUMX. Cuộc tấn công sử dụng phần mềm độc hại được lập trình để khai thác dữ liệu, nhưng thật may mắn là mạng nội bộ của nhà máy đã không bị xâm phạm. Nếu phần mềm độc hại có thể đã xâm nhập vào mạng nội bộ, nó có thể đã đánh cắp dữ liệu quan trọng về nhà máy điện, do đó xâm nhập vào cơ sở hạ tầng quan trọng của đất nước. Hơn nữa, nếu cuộc tấn công có mục tiêu chiếm quyền kiểm soát nhà máy điện và đã thành công trong kế hoạch của nó, nó có thể gây ra thiệt hại to lớn do chế ngự nhà máy.

May mắn thay, không có thiệt hại nghiêm trọng nào xảy ra. Tuy nhiên, Ấn Độ - hoặc bất kỳ quốc gia nào khác - có thể không may mắn như vậy trong tương lai. Đó là lý do tại sao phần mềm hiện đại phải được xây dựng từ đầu với tiêu chí bảo mật được đặt lên hàng đầu. Đồng thời, nó phải được kiểm tra thường xuyên về các lỗi và lỗ hổng bảo mật. Tuy nhiên, kiểm thử bảo mật ứng dụng là một quá trình tốn kém, do đó, kiểm thử tự động là điều cần thiết hiện nay . Trong số các chiến lược kiểm thử tự động, một trong những giải pháp phổ biến và hiệu quả nhất được gọi là kiểm thử xâm nhập tự động.

Kiểm tra thâm nhập tự động

Đề cập đến quá trình tự động khởi chạy các cuộc tấn công mô phỏng vào mạng hoặc hệ thống để tìm ra các lỗi và lỗ hổng bảo mật. Mục đích là tìm ra các lỗ hổng và sửa chữa chúng trước khi tội phạm mạng biết và khai thác chúng. Đây thường là một phần của cuộc đánh giá an ninh mạng hoàn chỉnh, có thể được yêu cầu vì lý do tuân thủ và pháp lý. Ví dụ: PCI DSS (Tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu ngành thẻ thanh toán) yêu cầu các tổ chức thực hiện dồn nén theo lịch trình thường xuyên.

Kiểm thử xâm nhập tự động được thực hiện bằng phần mềm , khác với kiểm thử xâm nhập thủ công do các chuyên gia an ninh mạng thực hiện. Vì được thực hiện bằng phần mềm, nên nó bị hạn chế bởi phạm vi của phần mềm đó, vốn bị giới hạn bởi kiến ​​thức và kỹ năng của các chuyên gia bảo mật thiết kế phần mềm. Hơn nữa, nó tỏ ra kém hiệu quả hơn đối với các mối đe dọa mới vì nó chỉ xác định hoặc kiểm tra các lỗ hổng đã biết, điều này khiến nó không hiệu quả đối với các mối đe dọa chưa biết.

“ Đây là lúc trí tuệ nhân tạo phát huy tác dụng – khả năng tự động hóa mà trí tuệ nhân tạo mang lại có thể giúp việc kiểm thử xâm nhập trở nên dễ dàng hơn, thực hiện một cách nhất quán và trên quy mô lớn. Từ đó, điều này sẽ giúp các tổ chức giải quyết cả vấn đề về kỹ năng và văn hóa, đồng thời nghiêm túc hơn trong các chiến lược an ninh mạng của mình, ” Packt Hub viết . Trí tuệ nhân tạo giúp mở rộng quy mô quy trình kiểm thử xâm nhập tự động đồng thời tăng cường các tính năng quét để tìm kiếm các lỗ hổng chưa được biết đến.

Trí tuệ nhân tạo và tác động của nó

Với sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo trong những thập kỷ gần đây, các chuyên gia tự động hóa và các nhà khoa học máy tính đang cố gắng tự động hóa mọi thứ với các công nghệ phòng thủ mạng cũng không ngoại lệ. Ví dụ: có nhiều công cụ tự động bổ sung cho các công cụ kiểm tra thâm nhập để cung cấp các báo cáo thông minh. Các giải pháp tự động này có một số khả năng trí tuệ nhân tạo cơ bản, nhưng nó đang dần phát triển, nhờ các nghiên cứu liên tục và các cuộc thi mở.

Ví dụ, Cyber ​​Grand Challenge 2016 - một cuộc thi do DARPA tài trợ - đã thách thức mọi người xây dựng và cạnh tranh với các bot hack. Các bot thông minh nhân tạo này thực hiện kiểm tra thâm nhập để tìm kiếm và vá các lỗ hổng bảo mật trước khi các đội cạnh tranh có thể khai thác chúng. Người chiến thắng của nó - được gọi là Mayhem - có thể tìm, sửa và tìm kiếm các hành vi xâm nhập vào hệ thống máy chủ của nó trong khi tìm và khai thác các lỗ hổng bảo mật trên các hệ thống cạnh tranh.

Điều đó nói lên rằng, trí tuệ nhân tạo giúp nâng cao hiệu quả của các giải pháp phòng thủ mạng - đặc biệt là các giải pháp kiểm tra khả năng thâm nhập. Lý do là nó giúp cải thiện các giai đoạn khác nhau của kiểm tra thâm nhập tự động như được mô tả bên dưới.

Giai đoạn 1: Lập kế hoạch

Giai đoạn đầu tiên - lập kế hoạch và trinh sát - là thu thập thông tin về mục tiêu. Và cần rất nhiều nguồn lực vì bạn càng thu thập được nhiều thông tin, bạn càng có nhiều cơ hội thành công. Ở giai đoạn này, sử dụng AI giúp cung cấp kết quả tốt hơn với lượng tài nguyên ít hơn. AI cùng với Thị giác máy tính và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể giúp xây dựng một hồ sơ hoàn chỉnh về tổ chức mục tiêu và nhân viên của tổ chức đó, mạng, tư thế bảo mật, v.v.

Giai đoạn 2: Quét

Giai đoạn thứ hai yêu cầu bao quát toàn diện các hệ thống mục tiêu. Đó là, bạn phải quét hàng trăm, nếu không muốn nói là hàng nghìn máy tính và các thiết bị khác và phân tích kết quả. Bằng cách sử dụng AI, các công cụ có thể được tinh chỉnh để quét các thiết bị một cách thông minh và thu thập các kết quả cần thiết, giúp đơn giản hóa quá trình phân tích.

Giai đoạn 3: Đạt được quyền truy cập

Giai đoạn thứ ba là giành quyền truy cập vào một trong các mạng hoặc hệ thống mục tiêu. Hệ thống bị xâm nhập này sau đó có thể được sử dụng để trích xuất dữ liệu hoặc khởi động các cuộc tấn công vào các hệ thống khác trong mạng. Sử dụng AI, các công cụ có thể thử nhiều loại tấn công và nhiều tổ hợp mật khẩu để giành quyền truy cập. Sau đó, họ cũng có thể sử dụng các thuật toán để tìm ra các mẫu hoặc xu hướng yếu có thể bị xâm phạm.

Giai đoạn 4: Duy trì quyền truy cập

Giai đoạn thứ tư là duy trì quyền truy cập vào hệ thống bị xâm nhập. Bằng cách sử dụng AI, các công cụ có thể tìm kiếm các backdoor đã biết hoặc chưa biết, các kênh được mã hóa, đồng thời theo dõi các tài khoản và nhật ký để phát hiện và báo cáo các hoạt động đáng ngờ hoặc trái phép. Ví dụ: tài khoản quản trị viên mới hoặc kênh truy cập mạng có thể hướng đến hệ thống bị xâm phạm và / hoặc truy cập trái phép.

Giai đoạn 5: Phân tích và báo cáo

Giai đoạn cuối cùng là kiểm tra xem một thực thể trái phép có thể che dấu vết, tức là xóa lịch sử và nhật ký khỏi hệ thống của bạn, khiến nó không thể phát hiện ra các cuộc tấn công. Bằng cách sử dụng AI, các công cụ có thể phát hiện các cửa hậu ẩn, điểm cuối truy cập trái phép, v.v. Ngoài ra, các công cụ này có thể phân tích tốt hơn các thông báo lỗi và nhật ký hệ thống để tìm lỗi, mục nhập bị thiếu hoặc các hoạt động đáng ngờ khác. Cuối cùng, phân tích này được đưa vào một báo cáo dễ đọc chi tiết các kết quả thử nghiệm hoàn chỉnh của mục tiêu.