AI döneminde penetrasyon testi

Yapay zeka saldırgan ve savunma güvenlik stratejilerini yeniden şekillendirirken siber güvenlik manzarası temelde dönüşüyor.

Bu evrim ikili bir zorluk sunar: AI sistemlerini sofistike saldırılara karşı güvence altına almak için yeni metodolojiler geliştirirken geleneksel penetrasyon testi yeteneklerini geliştirmek için yapay zeka yapmak.

Penetrasyon testi endüstrisi, güvenlik değerlendirmelerini kolaylaştırmak ve geliştirmek için yapay zeka destekli otomasyon araçlarında eşi görülmemiş bir artışa tanık olmuştur.

NodezeroHorizon3.Ai tarafından geliştirilen, özerk pentestlemede önemli bir ilerlemeyi temsil eder ve şirket içi, bulut ve hibrid altyapılarda tam ölçekli penetrasyon ve operasyonel testler sunar.

Platformun “kapsam, perspektif veya frekans sınırlamaları olmadan” değerlendirmeler yapma yeteneği, AI’nın güvenlik testlerinde geleneksel engelleri nasıl kaldırdığını göstermektedir.

Bu sırada, Pentestgpt genel ve spesifik prosedürler yoluyla penetrasyon test cihazlarına rehberlik eden ChatGPT destekli bir araç olarak dikkat çekti.

Yüksek kaliteli akıl yürütme için GPT-4 üzerine inşa edilen bu araç, AI destekli penetrasyon testlerinde önemli bir kilometre taşını işaretleyerek basit ve ctf bulmacalarını ılımlı ve CTF bulmacalarını çözebilir.

Diğer önemli gelişmeler arasında Derinliktam otomatik penetrasyon test aracı, belirgin doğrulukla istismarları yürütebilen ve dahili ağlara derinlemesine nüfuz edebilen derin takviye öğrenimi kullanılarak.

Aracın kendi kendine öğrenme yetenekleri, uyarlanabilir güvenlik testi metodolojilerine doğru bir paradigma kaymasını temsil eder.

Özel AI güvenlik testi ortaya çıkıyor

Organizasyonlar giderek daha fazla AI ve makine öğrenme sistemleri kullandıkça, bu teknolojileri özellikle hedefleyen yeni bir penetrasyon testi kategorisi ortaya çıkmıştır.

AI Red Teaming hızlı enjeksiyon saldırıları, model ters çevirme ve veri zehirlenmesi de dahil olmak üzere yapay zeka sistemlerine özgü güvenlik açıklarını belirlemek için kritik hale gelmiştir.

LLM Uygulama Projesi için OWASP Top 10, AI sistemlerini test etmek için standartlaştırılmış metodolojiler oluşturdu ve geleneksel güvenlik değerlendirmelerinin sıklıkla kaçırdığı güvenlik açıklarını ele aldı.

Hackerone ve Bugcrowd gibi şirketler, sürekli öğrenen ve gelişen AI sistemlerine uygulandığında geleneksel araçların yetersiz kaldığını kabul ederek özel AI penetrasyon test hizmetleri başlattı.

Rakipsin Saldırılar, verilerin yanlış yorumlanmasına neden olan girdiler oluşturarak makine öğrenme sistemlerini manipüle ettikleri için özellikle karmaşık zorluklar sunar.

Rakip Sağlamlık Araç Kutusu (ART) ve Cleverhans Kütüphanesi, bu sofistike saldırılara karşı savunmak isteyen geliştiriciler için temel araçlar haline geldi.

Endüstri standartları ve çerçeveler gelişti

AI teknolojisinin hızlı ticarileştirilmesi, yeni standartların ve çerçevelerin geliştirilmesine neden olmuştur.

. ISO/IEC 42001: 2023 AI Yönetim Sistemleri için Standart, kuruluşlara AI dağıtımıyla ilişkili riskleri ve fırsatları yönetmek için yapılandırılmış yaklaşımlar sağlar.

Bu, dünyanın ilk uluslararası standardını, AI güvenliğinin farklı bir disiplin olarak artan tanınmasını vurgulayarak AI yönetimini açıkça ele alıyor.

Bulut tabanlı çözümler gibi Zaiux Evo Microsoft Active Directory ortamları için özel olarak tasarlanmış ihlal ve saldırı simülasyon özellikleri sunun. Bu, AI penetrasyon testinin yönetilen servis sağlayıcıları aracılığıyla nasıl daha erişilebilir hale geldiğini göstermektedir.

Benzer şekilde, ATRACTIQ’nun çekişmeli pozlama doğrulama platformu, güvenlik kontrollerini sürekli olarak doğrulamak için MITER ATT & CK Framework Insights’ı entegre eder.

Zorluklar ve sınırlamalar

Önemli ilerlemelere rağmen, AI destekli penetrasyon testi dikkate değer zorluklarla karşı karşıyadır.

Geleneksel otomatik araçlar genellikle yanlış pozitifler üretirken, AI sistemleri olasılıksal doğaları ve sürekli öğrenme yeteneklerini açıklayan özel test yaklaşımları gerektirir.

AI’nın güvenlik testinde etik etkileri, potansiyel kötüye kullanım ve sorumlu açıklama uygulamalarına duyulan endişelerle ilgili endişeleri de arttırmaktadır.

Kurtuluş Otomatik penetrasyon testi platformu, sömürü sonrası doğrulama ve akıllı parmak izi teknikleri yoluyla yanlış pozitifleri ortadan kaldırmaya odaklanarak bazı sınırlamaları ele alır.

Bununla birlikte, endüstri uzmanları, yapay zeka karmaşık güvenlik açıklarını tam olarak değerlendirmek için gerekli bağlamsal farkındalıktan yoksun olduğu için insan liderliğindeki testlerin gerekli kaldığını vurgulamaktadır.

Gelecek Görünüm

AI’nın yakınsaması ve penetrasyon testi hızlanıyor, üç aylık veya altı aylık testler hızla geliştikçe standart bir uygulama haline geliyor.

Uyarlanabilir güvenlik stratejilerinin entegrasyonu, yapay zeka odaklı kırmızı ekip ve kendi kendine öğrenen güvenlik sistemleri, penetrasyon testinin gelecekte giderek otomatik ve akıllı olacağını göstermektedir.

Kuruluşlar AI ile çalışan uygulamaları kritik altyapı boyunca kullanmaya devam ettikçe, özel AI güvenlik testine olan talep sadece yoğunlaşacaktır.

Yeni çerçeveler, araçlar ve metodolojiler geliştirmek, AI döneminde penetrasyon testinin gelişmiş otomasyon yetenekleri ve yapay zeka güvenlik açıklarında uzmanlaşmış uzmanlık gerektireceğini göstermektedir.

Geleneksel manuel testten Ai-güçlendirilmiş otomatik değerlendirmelere evrim, teknolojik bir yükseltmeden daha fazlasını temsil eder-kuruluşların giderek daha fazla yapay zeka odaklı bir dünyada siber güvenliğe nasıl yaklaştıklarında temel bir değişime işaret eder.

Find this News Interesting! Follow us on Google News, LinkedIn, & X to Get Instant Updates!