Balinder Walia
传统笔测试与人工智能增强方法
传统上，渗透测试是一个由专家驱动的手动过程。熟练的安全专业人员利用他们的经验和创造力来探测应用程序和基础设施的漏洞，以发现自动扫描仪遗漏的弱点。传统笔测试虽然有效，但具有显着的局限性：它昂贵、耗时、仅提供时间点快照，并且其质量完全取决于单个测试人员的技能。
人工智能增强渗透测试不会取代人类专业知识；它放大了它。人工智能工具可以自主探索攻击面、连锁漏洞，并以人类测试人员无法单独完成的速度和规模测试漏洞利用路径。其结果是更全面的安全评估、持续而不是定期的测试，以及按照现代软件交付的节奏进行测试的能力。
自主渗透测试工具
新一代人工智能工具可以在最少的人工指导下进行渗透测试。
自主渗透测试的工作原理
- 侦察： 人工智能爬行目标环境，绘制网络拓扑、服务、应用程序和潜在入口点。它使用机器学习根据数千个先前评估的模式来识别最有希望的攻击向量
- 漏洞发现： 人工智能系统地测试漏洞，并根据响应调整其方法。与静态扫描器不同，它对应用程序行为进行推理以识别逻辑缺陷和连锁漏洞
- 开发： 当发现漏洞时，人工智能会通过设计概念验证攻击来安全地展示可利用性，确认真正的风险而不是理论上的风险
- 横向运动： 初始访问后，人工智能会探索攻击者可能实现的目标：访问敏感数据、升级权限、在系统之间移动以及获取关键资产
- 报告： 人工智能生成详细的调查结果，包括针对特定技术堆栈的证据、风险评级和补救建议
关键平台
- 彭特拉： 自动化安全验证平台，通过安全模拟真实世界的攻击来持续测试基础设施安全性
- Horizon3.ai（NodeZero）： 自主渗透测试作为一项服务，可识别内部和外部攻击面的可利用漏洞
- 哈德良： 人工智能驱动的进攻安全平台专注于持续的外部攻击面评估
- XM网络： 攻击路径分析平台，可将潜在攻击路径映射到混合环境中的关键资产
攻击面管理中的人工智能
现代组织拥有庞大的攻击面：云服务、SaaS 应用程序、API、物联网设备、远程工作人员和供应链连接创建了数千个潜在的入口点。 AI 支持的攻击面管理 (ASM) 提供持续的可见性。
资产发现
人工智能可以发现您的数字足迹中的资产，包括影子 IT、被遗忘的云实例、暴露的开发环境以及您的安全团队可能不知道的第三方集成。 ML 模型将多个来源（DNS、证书、IP 范围、网络爬行）的数据关联起来，以构建全面的资产清单。
风险评分
每个发现的资产都会收到人工智能生成的风险评分，该评分基于：
- 暴露水平（面向互联网与内部）
- 漏洞的存在和严重性
- 数据敏感性和业务关键性
- 配置质量和安全控制覆盖范围
- 历史事件关联
变化检测
AI 持续监控攻击面的变化：暴露的新服务、修改的配置、证书过期或影响现有资产的新漏洞。生成警报时会包含有关每次更改的安全影响的上下文。
利用人工智能进行持续安全监控
传统的安全监控依赖于基于规则的检测来捕获已知的攻击模式。人工智能驱动的监控增加了通过了解正常行为和识别异常来检测新威胁的能力。
用户和实体行为分析 (UEBA)
人工智能为您环境中的每个用户和系统构建行为档案。当行为偏离既定基线时，例如，用户访问他们从未接触过的系统、从不寻常的位置登录或传输异常大量的数据，人工智能会生成警报，并提供有关异常情况及其重要性的上下文。
网络流量分析
人工智能分析网络流量模式以检测：
- 伪装成合法流量的命令和控制通信
- 通过隐蔽通道泄露数据
- 系统之间的横向移动
- 内部或外部行为者的侦察活动
- 加密流量异常表明存在恶意隧道
日志关联与分析
人工智能将数千个日志源中的事件关联起来，以识别单个事件无法揭示的攻击链。失败的身份验证尝试、几分钟后从不同 IP 成功登录以及异常的数据库查询共同讲述了一个没有任何单一事件可以单独讲述的故事。
人工智能驱动的事件响应和取证
当发生安全事件时，速度至关重要。人工智能加速了事件响应的每个阶段。
自动分类
人工智能评估传入的警报，评估严重性、可能的影响和置信度。它将新警报与现有事件相关联，通过威胁情报丰富警报，并将其发送给具有可操作背景的适当响应团队。
调查加速
人工智能通过以下方式协助人类调查人员：
- 自动收集和保存相关证据（日志、内存转储、网络捕获）
- 跨多个数据源追踪攻击时间线
- 识别受影响的系统和受损帐户
- 与已知威胁行为者技术和 IOC 相关联
- 生成调查摘要和时间表
自动收容
对于易于理解的事件类型，人工智能可以自动执行遏制行动：
- 将受感染的端点与网络隔离
- 禁用受损的用户帐户
- 阻止恶意 IP 地址和域
- 隔离可疑文件和电子邮件
- 撤销受损的凭据和令牌
事后分析
人工智能分析已完成的事件以确定：
- 根本原因和初始访问向量
- 检测差距导致事件进一步发展
- 响应流程改进
- 需要解决的安全控制弱点
- 未来检测的妥协指标
红队自动化
人工智能使红队能够持续作战，全天候测试您的防御能力。
自动攻击模拟
AI根据当前威胁情报模拟真实的攻击场景：
- 利用人工智能生成的社会工程内容进行网络钓鱼活动
- 撞库和密码喷射攻击
- Web应用程序利用链
- 权限提升和横向移动路径
- 通过各种渠道泄露数据
紫色团队整合
AI 通过自动将攻击模拟映射到 MITRE ATT&CK 技术、测量检测覆盖范围并识别防御差距，弥合了红队和蓝队之间的差距。这实现了持续改进循环，其中每次模拟攻击都增强了检测和响应能力。
安全领域的道德考虑和负责任的人工智能
人工智能安全工具功能强大，随之而来的是责任：
- 授权： 人工智能安全测试必须仅针对具有明确授权的系统和网络。自主工具必须有严格的范围边界
- 安全： AI笔测试工具必须包括保护措施，以防止测试过程中的意外损坏、拒绝服务或数据丢失
- 隐私： AI安全监控必须尊重隐私法规，仅收集安全目的所需的数据
- 偏见： 必须测试人工智能安全工具是否存在偏见，这些偏见可能导致不同用户组或系统之间的保护不均匀
- 透明度： 组织应该了解他们的人工智能安全工具如何做出决策并能够审核他们的行为
建立持续的安全计划
有效的人工智能驱动的安全计划将多种功能结合到一个连续的循环中：
- 发现： 持续绘制您的攻击面并识别资产
- 评估： 自动扫描和测试整个基础设施中的漏洞
- 优先考虑： 人工智能驱动的风险评分将补救重点放在最重要的事情上
- 补救措施： 自动修复已知问题，指导修复复杂问题
- 监视器： 生产中的持续行为分析和威胁检测
- 回应： 通过自动遏制，人工智能加速事件响应
- 提升： 从事件和模拟中学习以加强防御
Workstation如何提供AI增强的安全服务
在 Workstation，我们提供全面的人工智能驱动的安全服务：
- 安全评估： 我们使用人工智能驱动的工具评估您的安全状况，这些工具比传统评估提供更深入的洞察
- 连续笔测试： 我们部署自主测试平台，持续验证您的安全控制
- 攻击面管理： 我们实施人工智能驱动的 ASM，让您全面了解您的数字足迹
- 安全监控： 我们构建并运营人工智能驱动的 SOC 功能，包括 UEBA、网络分析和自动响应
- 事件响应： 我们的团队配备人工智能工具，提供快速的事件响应和取证调查
- 安全程序开发： 我们帮助您构建符合您的风险状况和合规性要求的成熟的人工智能增强安全计划
通过人工智能增强您的安全性。联系我们： info@workstation.co.uk 讨论您的安全需求。