Тестирование на проникновение на основе искусственного интеллекта и непрерывный мониторинг безопасности

Традиционное тестирование на проникновение против подходов, дополненных искусственным интеллектом

Тестирование на проникновение традиционно представляло собой ручной процесс, проводимый экспертами. Квалифицированные специалисты по безопасности проверяют приложения и инфраструктуру на наличие уязвимостей, используя свой опыт и творческий потенциал, чтобы найти слабые места, которые не замечают автоматические сканеры. Несмотря на свою эффективность, традиционное тестирование на проникновение имеет существенные ограничения: оно дорогое, требует много времени, обеспечивает только моментальный снимок, а его качество полностью зависит от индивидуальных навыков тестировщика.

Тестирование на проникновение, дополненное искусственным интеллектом, не заменяет человеческий опыт; это усиливает его. Инструменты искусственного интеллекта могут автономно исследовать поверхности атак, создавать цепочки уязвимостей и тестировать пути эксплуатации со скоростью и масштабом, невозможными для одних только тестировщиков-людей. Результатом является более полная оценка безопасности, непрерывное, а не периодическое тестирование, а также возможность проводить тестирование в темпе выпуска современного программного обеспечения.

Автономные инструменты тестирования на проникновение

Новое поколение инструментов на базе искусственного интеллекта может проводить тесты на проникновение с минимальным участием человека.

Как работает автономное тестирование на проникновение

1. Разведка: ИИ сканирует целевую среду, сопоставляя топологию сети, сервисы, приложения и потенциальные точки входа. Он использует машинное обучение для определения наиболее перспективных векторов атак на основе шаблонов из тысяч предыдущих оценок.
2. Обнаружение уязвимостей: ИИ систематически проверяет уязвимости, адаптируя свой подход на основе ответов. В отличие от статических сканеров, он анализирует поведение приложения для выявления логических ошибок и связанных уязвимостей.
3. Эксплуатация: При обнаружении уязвимостей ИИ безопасно демонстрирует возможности использования, создавая атаки, подтверждающие концепцию, подтверждая реальный риск, а не теоретическую опасность.
4. Боковое движение: После первоначального доступа ИИ исследует, чего может достичь злоумышленник: доступ к конфиденциальным данным, повышение привилегий, перемещение между системами и доступ к критически важным активам.
5. Отчетность: ИИ генерирует подробные выводы с доказательствами, рейтингами рисков и рекомендациями по устранению, адаптированными к конкретному технологическому стеку.

Ключевые платформы

• Пентера: Автоматизированная платформа проверки безопасности, которая постоянно проверяет безопасность инфраструктуры, безопасно имитируя реальные атаки.
• Horizon3.ai (NodeZero): Автономное тестирование на проникновение как услуга, которая выявляет уязвимости, которые можно использовать, на внутренних и внешних поверхностях атаки.
• Адриан: Платформа наступательной безопасности на базе искусственного интеллекта, ориентированная на непрерывную оценку поверхности внешних атак
• ХМ Кибер: Платформа анализа путей атак, которая отображает потенциальные маршруты атак на критически важные активы в гибридных средах.

ИИ в управлении поверхностью атаки

Современные организации имеют обширные поверхности для атак: облачные сервисы, приложения SaaS, API, устройства IoT, удаленные работники и соединения цепочки поставок создают тысячи потенциальных точек входа. Управление поверхностью атаки (ASM) на базе искусственного интеллекта обеспечивает непрерывную видимость.

Обнаружение активов

ИИ обнаруживает активы в вашем цифровом следе, включая теневые ИТ, забытые облачные экземпляры, открытые среды разработки и сторонние интеграции, о которых ваша команда безопасности может не знать. Модели машинного обучения сопоставляют данные из нескольких источников (DNS, сертификаты, диапазоны IP-адресов, сканирование веб-страниц) для создания комплексной инвентаризации активов.

Оценка риска

Каждому обнаруженному активу присваивается оценка риска, генерируемая ИИ, на основе:

• Уровень воздействия (с выходом в Интернет или внутри компании)
• Наличие и серьезность уязвимости
• Чувствительность данных и критичность бизнеса
• Охват контроля качества конфигурации и безопасности
• Корреляция исторических инцидентов

Обнаружение изменений

ИИ постоянно отслеживает изменения в вашей поверхности атаки: открываются новые сервисы, изменяются конфигурации, истекает срок действия сертификатов или появляются новые уязвимости, влияющие на существующие активы. Оповещения генерируются с контекстом о последствиях для безопасности каждого изменения.

Непрерывный мониторинг безопасности с помощью ИИ

Традиционный мониторинг безопасности основан на обнаружении на основе правил, которое выявляет известные шаблоны атак. Мониторинг на основе искусственного интеллекта добавляет возможность обнаруживать новые угрозы, анализируя нормальное поведение и выявляя аномалии.

Аналитика поведения пользователей и объектов (UEBA)

ИИ создает поведенческие профили для каждого пользователя и системы в вашей среде. Когда поведение пользователя отклоняется от установленного базового уровня, например, когда пользователь обращается к системам, к которым он никогда не прикасался, входит в систему из необычного места или передает необычно большие объемы данных, ИИ генерирует оповещения с контекстом о том, что необычно и почему это важно.

Анализ сетевого трафика

ИИ анализирует структуру сетевого трафика, чтобы обнаружить:

• Связь управления и контроля, замаскированная под легитимный трафик
• Эксфильтрация данных по тайным каналам
• Боковое перемещение между системами
• Разведывательная деятельность внутренних или внешних субъектов
• Аномалии зашифрованного трафика, предполагающие вредоносное туннелирование

Корреляция журналов и анализ

ИИ сопоставляет события из тысяч источников журналов, чтобы выявить цепочки атак, которые отдельные события не раскрывают. Неудачная попытка аутентификации, успешный вход в систему с другого IP-адреса через несколько минут и необычный запрос к базе данных вместе рассказывают историю, которую ни одно событие не рассказывает в отдельности.

Реагирование на инциденты и судебная экспертиза на основе искусственного интеллекта

Когда происходит инцидент безопасности, скорость имеет решающее значение. ИИ ускоряет каждый этап реагирования на инциденты.

Автоматизированная сортировка

ИИ оценивает входящие оповещения, оценивая серьезность, вероятное воздействие и уровень достоверности. Он сопоставляет новые оповещения с существующими инцидентами, обогащает их информацией об угрозах и направляет их соответствующей группе реагирования с контекстом, позволяющим действовать.

Ускорение расследования

ИИ помогает следователям-людям:

• Автоматический сбор и сохранение соответствующих доказательств (журналы, дампы памяти, сетевые захваты)
• Отслеживание сроков атак по нескольким источникам данных
• Выявление затронутых систем и скомпрометированных учетных записей
• Корреляция с известными методами субъектов угроз и IOC
• Составление сводок и сроков расследования

Автоматизированное сдерживание

Для хорошо понятных типов инцидентов ИИ может автоматически выполнять действия по сдерживанию:

• Изоляция скомпрометированных конечных точек от сети
• Отключение скомпрометированных учетных записей пользователей
• Блокировка вредоносных IP-адресов и доменов
• Карантин подозрительных файлов и электронных писем
• Отзыв скомпрометированных учетных данных и токенов

Анализ после инцидента

ИИ анализирует завершенные инциденты, чтобы выявить:

• Коренные причины и первоначальные векторы доступа
• Обнаружение пробелов, которые позволили инциденту развиться
• Улучшения процесса реагирования
• Слабые стороны контроля безопасности, которые необходимо устранить
• Индикаторы компрометации для будущего обнаружения

Красная команда автоматизации

ИИ обеспечивает непрерывные операции красной команды, которые круглосуточно проверяют вашу защиту.

Автоматизированное моделирование атак

ИИ моделирует реалистичные сценарии атак на основе текущих данных об угрозах:

• Фишинговые кампании с использованием контента социальной инженерии, созданного искусственным интеллектом.
• Атаки с подстановкой учетных данных и распылением паролей
• Цепочки эксплуатации веб-приложений
• Повышение привилегий и пути горизонтального перемещения
• Эксфильтрация данных по различным каналам

Интеграция фиолетовой команды

ИИ устраняет разрыв между красными и синими командами, автоматически сопоставляя симуляции атак с методами MITRE ATT&CK, измеряя зону обнаружения и выявляя бреши в защите. Это обеспечивает непрерывный цикл усовершенствований, при котором каждая моделируемая атака усиливает возможности обнаружения и реагирования.

Этические соображения и ответственный ИИ в сфере безопасности

Инструменты безопасности искусственного интеллекта очень мощные, и вместе с ними приходит ответственность:

• Авторизация: Тестирование безопасности ИИ должно быть нацелено только на системы и сети с явным разрешением. Автономные инструменты должны иметь строгие границы области применения.
• Безопасность: Инструменты тестирования ИИ должны включать меры безопасности для предотвращения случайного повреждения, отказа в обслуживании или потери данных во время тестирования.
• Конфиденциальность: Мониторинг безопасности ИИ должен соблюдать правила конфиденциальности и собирать только данные, необходимые в целях безопасности.
• Предвзятость: Инструменты безопасности искусственного интеллекта должны быть проверены на предмет предвзятости, которая может привести к неравномерной защите разных групп пользователей или систем.
• Прозрачность: Организации должны понимать, как их инструменты безопасности искусственного интеллекта принимают решения, и иметь возможность проверять их поведение.

Создание программы непрерывной безопасности

Эффективная программа безопасности на базе искусственного интеллекта объединяет множество возможностей в непрерывный цикл:

1. Обнаружить: Постоянно составляйте карту поверхности атаки и идентифицируйте активы
2. Оценивать: Автоматически сканируйте и тестируйте уязвимости в вашей инфраструктуре.
3. Приоритет: Оценка рисков на основе искусственного интеллекта фокусирует меры по исправлению ситуации на самом важном.
4. Исправление: Автоматическое исправление известных проблем, пошаговое исправление сложных проблем.
5. Монитор: Непрерывный поведенческий анализ и обнаружение угроз на производстве
6. Отвечать: Реагирование на инциденты с ускорением искусственного интеллекта и автоматическим сдерживанием
7. Улучшать: Учитесь на инцидентах и ​​симуляциях для укрепления защиты

Как Workstation предоставляет услуги безопасности с поддержкой искусственного интеллекта

В Workstation мы предоставляем комплексные услуги безопасности на основе искусственного интеллекта:

• Оценка безопасности: Мы оцениваем уровень вашей безопасности с помощью инструментов на базе искусственного интеллекта, которые обеспечивают более глубокое понимание, чем традиционные оценки.
• Непрерывное тестирование на перо: Мы развертываем автономные платформы тестирования, которые постоянно проверяют ваши меры безопасности.
• Управление поверхностью атаки: Мы внедряем ASM на основе искусственного интеллекта, чтобы предоставить вам полную видимость вашего цифрового следа.
• Мониторинг безопасности: Мы создаем и эксплуатируем возможности SOC на базе искусственного интеллекта, включая UEBA, сетевой анализ и автоматическое реагирование.
• Реагирование на инцидент: Наша команда, оснащенная инструментами искусственного интеллекта, обеспечивает быстрое реагирование на инциденты и судебно-медицинское расследование.
• Разработка программы безопасности: Мы помогаем вам создать зрелую программу безопасности с улучшенным искусственным интеллектом, соответствующую вашему профилю рисков и требованиям соответствия.

Укрепите свою безопасность с помощью ИИ. Свяжитесь с нами по адресу info@workstation.co.uk чтобы обсудить ваши требования безопасности.