การทดสอบการเจาะระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI และการตรวจสอบความปลอดภัยอย่างต่อเนื่อง

การทดสอบปากกาแบบดั้งเดิมกับแนวทาง AI-Augmented

การทดสอบการเจาะระบบมักเป็นกระบวนการที่ดำเนินการด้วยตนเองและดำเนินการโดยผู้เชี่ยวชาญ ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยที่มีทักษะจะตรวจสอบแอปพลิเคชันและโครงสร้างพื้นฐานเพื่อหาช่องโหว่ โดยใช้ประสบการณ์และความคิดสร้างสรรค์เพื่อค้นหาจุดอ่อนที่เครื่องสแกนอัตโนมัติพลาดไป แม้ว่าการทดสอบปากกาแบบเดิมจะมีประสิทธิภาพ แต่ก็มีข้อจำกัดที่สำคัญ กล่าวคือ มีราคาแพง ใช้เวลา จัดทำเพียงภาพรวม ณ เวลาใดเวลาหนึ่งเท่านั้น และคุณภาพจะขึ้นอยู่กับทักษะของผู้ทดสอบแต่ละคนโดยสิ้นเชิง

การทดสอบการเจาะระบบด้วย AI ไม่ได้แทนที่ความเชี่ยวชาญของมนุษย์ มันขยายมัน เครื่องมือ AI สามารถสำรวจพื้นผิวการโจมตี ช่องโหว่ของห่วงโซ่ และทดสอบเส้นทางการหาประโยชน์ได้โดยอัตโนมัติด้วยความเร็วและขนาดที่เป็นไปไม่ได้สำหรับผู้ทดสอบที่เป็นมนุษย์เพียงลำพัง ผลลัพธ์คือการประเมินความปลอดภัยที่ครอบคลุมมากขึ้น มีการทดสอบอย่างต่อเนื่องมากกว่าการทดสอบเป็นระยะ และความสามารถในการทดสอบตามจังหวะของการส่งมอบซอฟต์แวร์สมัยใหม่

เครื่องมือทดสอบการเจาะระบบอัตโนมัติ

เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI รุ่นใหม่สามารถทำการทดสอบการเจาะระบบโดยอาศัยคำแนะนำจากมนุษย์เพียงเล็กน้อย

การทดสอบปากกาอัตโนมัติทำงานอย่างไร

1. การลาดตระเวน: AI รวบรวมข้อมูลสภาพแวดล้อมเป้าหมาย การทำแผนที่โทโพโลยีเครือข่าย บริการ แอปพลิเคชัน และจุดเข้าที่เป็นไปได้ ใช้ ML เพื่อระบุเวกเตอร์การโจมตีที่มีแนวโน้มมากที่สุดโดยอิงตามรูปแบบจากการประเมินครั้งก่อนนับพันครั้ง
2. การค้นพบช่องโหว่: AI จะทดสอบช่องโหว่อย่างเป็นระบบ โดยปรับวิธีการตามการตอบสนอง ต่างจากเครื่องสแกนแบบคงที่ตรงที่จะให้เหตุผลเกี่ยวกับพฤติกรรมของแอปพลิเคชันเพื่อระบุข้อบกพร่องทางตรรกะและช่องโหว่แบบลูกโซ่
3. การแสวงหาผลประโยชน์: เมื่อพบช่องโหว่ AI จะแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการใช้ประโยชน์อย่างปลอดภัยโดยการสร้างการโจมตีแบบพิสูจน์แนวคิด ยืนยันความเสี่ยงที่แท้จริงมากกว่าการเปิดเผยทางทฤษฎี
4. การเคลื่อนไหวด้านข้าง: หลังจากการเข้าถึงครั้งแรก AI จะสำรวจสิ่งที่ผู้โจมตีสามารถทำได้: การเข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อน การขยายสิทธิ์ การย้ายระหว่างระบบ และการเข้าถึงสินทรัพย์ที่สำคัญ
5. การรายงาน: AI สร้างการค้นพบโดยละเอียดพร้อมหลักฐาน ระดับความเสี่ยง และคำแนะนำในการแก้ไขที่ปรับให้เหมาะกับกลุ่มเทคโนโลยีเฉพาะ

แพลตฟอร์มที่สำคัญ

• เพนเทรา: แพลตฟอร์มตรวจสอบความปลอดภัยอัตโนมัติที่ทดสอบความปลอดภัยของโครงสร้างพื้นฐานอย่างต่อเนื่องโดยจำลองการโจมตีในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างปลอดภัย
• Horizon3.ai (NodeZero): การทดสอบการเจาะระบบอัตโนมัติเป็นบริการที่ระบุช่องโหว่ที่สามารถใช้ประโยชน์ได้ทั่วทั้งพื้นผิวการโจมตีภายในและภายนอก
• เฮเดรียน: แพลตฟอร์มความปลอดภัยเชิงรุกที่ขับเคลื่อนด้วย AI มุ่งเน้นไปที่การประเมินพื้นผิวการโจมตีภายนอกอย่างต่อเนื่อง
• เอ็กซ์เอ็ม ไซเบอร์: แพลตฟอร์มการวิเคราะห์เส้นทางการโจมตีที่แมปเส้นทางการโจมตีที่อาจเกิดขึ้นกับสินทรัพย์ที่สำคัญในสภาพแวดล้อมแบบไฮบริด

AI ในการจัดการพื้นผิวการโจมตี

องค์กรยุคใหม่มีรูปแบบการโจมตีที่กว้างขวาง: บริการคลาวด์, แอปพลิเคชัน SaaS, API, อุปกรณ์ IoT, พนักงานระยะไกล และการเชื่อมต่อห่วงโซ่อุปทานสร้างจุดเริ่มต้นที่เป็นไปได้หลายพันรายการ การจัดการพื้นผิวการโจมตี (ASM) ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้มองเห็นได้อย่างต่อเนื่อง

การค้นพบสินทรัพย์

AI ค้นพบสินทรัพย์ทั่วทั้งรอยเท้าดิจิทัลของคุณ รวมถึง Shadow IT, อินสแตนซ์คลาวด์ที่ถูกลืม, สภาพแวดล้อมการพัฒนาที่ถูกเปิดเผย และการผสานรวมของบุคคลที่สามที่ทีมรักษาความปลอดภัยของคุณอาจไม่รู้จัก โมเดล ML เชื่อมโยงข้อมูลจากหลายแหล่ง (DNS, ใบรับรอง, ช่วง IP, การรวบรวมข้อมูลเว็บ) เพื่อสร้างรายการสินทรัพย์ที่ครอบคลุม

การให้คะแนนความเสี่ยง

สินทรัพย์ที่ค้นพบแต่ละรายการจะได้รับคะแนนความเสี่ยงที่สร้างโดย AI ตาม:

• ระดับการสัมผัส (ผ่านอินเทอร์เน็ตเทียบกับภายใน)
• การมีอยู่ของช่องโหว่และความรุนแรง
• ความละเอียดอ่อนของข้อมูลและความสำคัญของธุรกิจ
• คุณภาพการกำหนดค่าและความครอบคลุมการควบคุมความปลอดภัย
• ความสัมพันธ์ของเหตุการณ์ทางประวัติศาสตร์

การตรวจจับการเปลี่ยนแปลง

AI ติดตามการเปลี่ยนแปลงในพื้นที่การโจมตีของคุณอย่างต่อเนื่อง: บริการใหม่ที่ถูกเปิดเผย, การกำหนดค่าที่แก้ไข, ใบรับรองหมดอายุ หรือช่องโหว่ใหม่ที่ส่งผลกระทบต่อสินทรัพย์ที่มีอยู่ การแจ้งเตือนจะถูกสร้างขึ้นพร้อมกับบริบทเกี่ยวกับผลกระทบด้านความปลอดภัยของการเปลี่ยนแปลงแต่ละรายการ

การตรวจสอบความปลอดภัยอย่างต่อเนื่องด้วย AI

การตรวจสอบความปลอดภัยแบบดั้งเดิมอาศัยการตรวจจับตามกฎซึ่งจับรูปแบบการโจมตีที่ทราบ การตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพิ่มความสามารถในการตรวจจับภัยคุกคามใหม่ๆ โดยการทำความเข้าใจพฤติกรรมปกติและระบุความผิดปกติ

การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้และเอนทิตี (UEBA)

AI สร้างโปรไฟล์พฤติกรรมสำหรับผู้ใช้และระบบทุกคนในสภาพแวดล้อมของคุณ เมื่อพฤติกรรมเบี่ยงเบนไปจากพื้นฐานที่กำหนดไว้ เช่น ผู้ใช้เข้าถึงระบบที่พวกเขาไม่เคยสัมผัส การเข้าสู่ระบบจากตำแหน่งที่ผิดปกติ หรือการถ่ายโอนข้อมูลจำนวนมากผิดปกติ AI จะสร้างการแจ้งเตือนพร้อมบริบทเกี่ยวกับสิ่งผิดปกติและเหตุใดจึงสำคัญ

การวิเคราะห์การรับส่งข้อมูลเครือข่าย

AI วิเคราะห์รูปแบบการรับส่งข้อมูลเครือข่ายเพื่อตรวจจับ:

• การสื่อสารสั่งการและควบคุมซึ่งปลอมตัวเป็นการจราจรที่ถูกกฎหมาย
• การขโมยข้อมูลผ่านช่องทางแอบแฝง
• การเคลื่อนที่ด้านข้างระหว่างระบบ
• กิจกรรมการลาดตระเวนโดยผู้มีบทบาทภายในหรือภายนอก
• ความผิดปกติของการรับส่งข้อมูลที่เข้ารหัสซึ่งบ่งบอกถึงช่องทางที่เป็นอันตราย

บันทึกความสัมพันธ์และการวิเคราะห์

AI เชื่อมโยงเหตุการณ์ในแหล่งบันทึกนับพันเพื่อระบุห่วงโซ่การโจมตีที่แต่ละเหตุการณ์จะไม่เปิดเผย ความพยายามในการรับรองความถูกต้องล้มเหลว การเข้าสู่ระบบสำเร็จจาก IP ที่แตกต่างกันในนาทีต่อมา และการสืบค้นฐานข้อมูลที่ผิดปกติร่วมกันบอกเล่าเรื่องราวที่ไม่มีเหตุการณ์ใดบอกได้เพียงลำพัง

การตอบสนองเหตุการณ์และนิติเวชที่ขับเคลื่อนด้วย AI

เมื่อเกิดเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย ความเร็วเป็นสิ่งสำคัญ AI เร่งการตอบสนองต่อเหตุการณ์ทุกขั้นตอน

การคัดแยกแบบอัตโนมัติ

AI ประเมินการแจ้งเตือนที่เข้ามา ประเมินความรุนแรง ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น และระดับความเชื่อมั่น โดยเชื่อมโยงการแจ้งเตือนใหม่กับเหตุการณ์ที่มีอยู่ เสริมข้อมูลภัยคุกคาม และกำหนดเส้นทางไปยังทีมตอบสนองที่เหมาะสมพร้อมบริบทที่ดำเนินการได้

การเร่งการสอบสวน

AI ช่วยเหลือผู้สืบสวนที่เป็นมนุษย์โดย:

• รวบรวมและเก็บรักษาหลักฐานที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติ (บันทึก ดัมพ์หน่วยความจำ การจับเครือข่าย)
• ติดตามไทม์ไลน์การโจมตีจากแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง
• การระบุระบบที่ได้รับผลกระทบและบัญชีที่ถูกบุกรุก
• สัมพันธ์กับเทคนิคตัวแสดงภัยคุกคามและ IOC ที่เป็นที่รู้จัก
• สร้างสรุปการสอบสวนและระยะเวลา

การบรรจุอัตโนมัติ

สำหรับประเภทเหตุการณ์ที่เข้าใจกันดี AI สามารถดำเนินการควบคุมได้โดยอัตโนมัติ:

• การแยกอุปกรณ์ปลายทางที่ถูกบุกรุกออกจากเครือข่าย
• ปิดการใช้งานบัญชีผู้ใช้ที่ถูกบุกรุก
• การบล็อกที่อยู่ IP และโดเมนที่เป็นอันตราย
• การกักกันไฟล์และอีเมลที่น่าสงสัย
• การเพิกถอนข้อมูลประจำตัวและโทเค็นที่ถูกบุกรุก

การวิเคราะห์หลังเหตุการณ์

AI วิเคราะห์เหตุการณ์ที่เสร็จสมบูรณ์เพื่อระบุ:

• สาเหตุหลักและเวกเตอร์การเข้าถึงเบื้องต้น
• ช่องว่างการตรวจจับที่ทำให้เหตุการณ์คืบหน้า
• การปรับปรุงกระบวนการตอบสนอง
• จุดอ่อนด้านการควบคุมความปลอดภัยที่ต้องแก้ไข
• ตัวชี้วัดของการประนีประนอมสำหรับการตรวจจับในอนาคต

ระบบอัตโนมัติของทีมสีแดง

AI ช่วยให้การดำเนินงานของทีมสีแดงอย่างต่อเนื่องที่จะทดสอบการป้องกันของคุณตลอดเวลา

การจำลองการโจมตีอัตโนมัติ

AI จำลองสถานการณ์การโจมตีที่สมจริงโดยอิงตามข้อมูลภัยคุกคามในปัจจุบัน:

• แคมเปญฟิชชิ่งที่มีเนื้อหาวิศวกรรมสังคมที่สร้างโดย AI
• การยัดข้อมูลประจำตัวและการโจมตีด้วยการพ่นรหัสผ่าน
• เครือข่ายการหาประโยชน์จากแอปพลิเคชันบนเว็บ
• การเพิ่มสิทธิพิเศษและเส้นทางการเคลื่อนไหวด้านข้าง
• การขโมยข้อมูลผ่านช่องทางต่างๆ

บูรณาการทีมสีม่วง

AI เชื่อมช่องว่างระหว่างทีมสีแดงและสีน้ำเงินโดยการจับคู่การจำลองการโจมตีกับเทคนิค MITER ATT&CK โดยอัตโนมัติ วัดความครอบคลุมของการตรวจจับ และระบุช่องว่างในการป้องกัน สิ่งนี้ทำให้เกิดวงจรการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง โดยการโจมตีจำลองแต่ละครั้งจะเสริมความแข็งแกร่งให้กับความสามารถในการตรวจจับและการตอบสนอง

ข้อพิจารณาด้านจริยธรรมและ AI ที่มีความรับผิดชอบในการรักษาความปลอดภัย

เครื่องมือรักษาความปลอดภัย AI นั้นทรงพลัง และด้วยพลังนั้นมาพร้อมกับความรับผิดชอบ:

• การอนุญาต: การทดสอบความปลอดภัยของ AI ต้องกำหนดเป้าหมายเฉพาะระบบและเครือข่ายที่ได้รับอนุญาตอย่างชัดเจน เครื่องมืออัตโนมัติต้องมีขอบเขตขอบเขตที่เข้มงวด
• ความปลอดภัย: เครื่องมือทดสอบปากกา AI ต้องมีการป้องกันเพื่อป้องกันความเสียหายโดยไม่ได้ตั้งใจ การปฏิเสธการให้บริการ หรือการสูญหายของข้อมูลระหว่างการทดสอบ
• ความเป็นส่วนตัว: การตรวจสอบความปลอดภัยของ AI จะต้องเคารพกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวและรวบรวมเฉพาะข้อมูลที่จำเป็นสำหรับวัตถุประสงค์ด้านความปลอดภัยเท่านั้น
• อคติ: เครื่องมือรักษาความปลอดภัย AI จะต้องได้รับการทดสอบเพื่อหาอคติที่อาจนำไปสู่การป้องกันที่ไม่สม่ำเสมอในกลุ่มผู้ใช้หรือระบบต่างๆ
• ความโปร่งใส: องค์กรควรเข้าใจว่าเครื่องมือรักษาความปลอดภัย AI ของตนใช้ตัดสินใจและสามารถตรวจสอบพฤติกรรมของตนได้อย่างไร

สร้างโปรแกรมรักษาความปลอดภัยอย่างต่อเนื่อง

โปรแกรมรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่มีประสิทธิภาพผสมผสานความสามารถหลายอย่างเข้าไว้ในวงจรที่ต่อเนื่อง:

1. ค้นพบ: จัดทำแผนที่พื้นผิวการโจมตีของคุณอย่างต่อเนื่องและระบุสินทรัพย์
2. ประเมิน: สแกนและทดสอบช่องโหว่ในโครงสร้างพื้นฐานของคุณโดยอัตโนมัติ
3. จัดลำดับความสำคัญ: การให้คะแนนความเสี่ยงที่ขับเคลื่อนด้วย AI มุ่งเน้นไปที่การแก้ไขสิ่งที่สำคัญที่สุด
4. แก้ไข: การแก้ไขอัตโนมัติสำหรับปัญหาที่ทราบ แนวทางแก้ไขสำหรับปัญหาที่ซับซ้อน
5. เฝ้าสังเกต: การวิเคราะห์พฤติกรรมอย่างต่อเนื่องและการตรวจจับภัยคุกคามในการผลิต
6. ตอบกลับ: การตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่เร่งด้วย AI พร้อมการกักกันอัตโนมัติ
7. ทำให้ดีขึ้น: เรียนรู้จากเหตุการณ์และสถานการณ์จำลองเพื่อเสริมสร้างการป้องกัน

Workstation ให้บริการรักษาความปลอดภัยที่ปรับปรุงด้วย AI อย่างไร

ที่ Workstation เรานำเสนอบริการรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ครอบคลุม:

• การประเมินความปลอดภัย: เราประเมินมาตรการรักษาความปลอดภัยของคุณโดยใช้เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกกว่าการประเมินแบบดั้งเดิม
• การทดสอบปากกาอย่างต่อเนื่อง: เราปรับใช้แพลตฟอร์มการทดสอบอัตโนมัติที่จะตรวจสอบการควบคุมความปลอดภัยของคุณอย่างต่อเนื่อง
• การจัดการพื้นผิวการโจมตี: เราใช้ ASM ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อให้คุณมองเห็นรอยเท้าทางดิจิทัลของคุณได้อย่างสมบูรณ์
• การตรวจสอบความปลอดภัย: เราสร้างและดำเนินการความสามารถ SOC ที่ขับเคลื่อนด้วย AI รวมถึง UEBA การวิเคราะห์เครือข่าย และการตอบสนองอัตโนมัติ
• การตอบสนองต่อเหตุการณ์: ทีมงานของเราซึ่งมีเครื่องมือ AI คอยตอบสนองเหตุการณ์อย่างรวดเร็วและการสืบสวนทางนิติวิทยาศาสตร์
• การพัฒนาโปรแกรมรักษาความปลอดภัย: เราช่วยคุณสร้างโปรแกรมรักษาความปลอดภัยที่เสริมประสิทธิภาพด้วย AI ที่สอดคล้องกับโปรไฟล์ความเสี่ยงและข้อกำหนดการปฏิบัติตามข้อกำหนดของคุณ

เสริมสร้างความปลอดภัยของคุณด้วย AI ติดต่อเราได้ที่ info@workstation.co.uk เพื่อหารือเกี่ยวกับข้อกำหนดด้านความปลอดภัยของคุณ