人工知能と機械学習の時代に新たなサイバー脅威にどう対抗するか

侵入テスト サービスの必要性は、システムへの攻撃が頻繁に行われるようになった 1 世紀以上にわたって生まれました。多くの企業が機密データを失い始め、顧客に最悪の影響を与えました。

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機密データの損失は、まさに新たなテクノロジー産業が台頭する時期（そしてその理由）です。

企業が侵入テストというまったく新しい業界に道を譲るのを目にすることになるでしょう。同社は最高の技術人材を集め、サイバー犯罪者が組織や個人に危害を加えるのを阻止するための解決策を考え出すよう依頼した。

しかし、サイバー犯罪者や侵入テストの世界は、他のどの技術分野よりも急速に変化しています。サイバー犯罪者は常に新しいウイルスやサイバー攻撃を考案しています。人々がこうした罠に陥らないようにするために、検査会社はこうしたウイルスに備えた計画を立て、犯罪者より一歩先を行くことができるほど進化する必要がある。侵入テストの歴史を詳しく調べて、時間の経過とともにどのように変化してきたかを理解しましょう。

最初の侵入テスト

企業がマルウェアやその他のウイルスから距離を置くために侵入テストを選択する理由は常に存在します。まず、侵入テストはシステム専用に設計されており、あらゆる角度からシステムを安全にします。フィッシングやソーシャル キャンペーンを通じて企業も標的にされる可能性があることがすぐに明らかになりました。

多角的な攻撃により、侵入テスト会社はあらゆるサイバー脅威に対するソリューションを考え出す必要に迫られています。ほとんどの場合、テストは手動で行われ、テスターのチームが一緒に座ってソフトウェアを理解し、すべての要件をリストアップしてテストケースを構築します。

次に、これらのテスト ケースを 1 つずつ実行し、各テスト ケースのステータスを記録します。最後に、開発者が潜在的な脆弱性、脆弱性を再現する方法、脆弱性を解消するためのアイデアを理解するためのレポートが作成されます。人々のさまざまなニーズに合わせて、さまざまなテクノロジーが市場に導入されてきました。ただし、すべてのアクティビティを実行するにはテスターのチームが必要であるため、手順はほぼ常に同じです。そして、さらに高度な技術の時代が到来しました。人工知能と機械学習を搭載したソフトウェア。

機械学習テクノロジーはスマートですが、保護されていないため、サイバー犯罪者が攻撃してそれを習得することができます。

どの企業も、この新しい IoT テクノロジーに対して手動テストを使用するのは良い考えだと考えていますが、ほとんどの場合、失敗します。この失敗は、AI および ML テクノロジー ガジェットを使用して組織や個人を改善するための新しいアプローチを考案して使用する必要があることを明確に示しています。

人工知能と機械学習の時代

テスターは手動テストを利用して新たなサイバー脅威と戦おうと最善を尽くしますが、失敗することが多々あります。

AI が犯罪者にとって脅威になると、テストの分野に新たな歴史的転換がもたらされます。人工知能と機械学習は侵入テストの一部になっています。システム内に存在するマルウェアやウイルスを検出するために、さまざまな AI および ML 技術とツールが開発されています。

さて、AI が攻撃者の手に渡って強力であるなら、テストに使用すればもっとメリットがあるのではないかと思うかもしれません。明らかに、テストではより多くのメリットがあるはずです。そこで、侵入テスト企業が AI と ML をテクノロジーに組み込むことでどのように進化しているかをご紹介します。

より良い情報収集

テスト活動全体の中で最も重要な段階の 1 つは、情報の収集です。偵察段階とも呼ばれます。専門家によると、テスターがより多くのデータを収集できれば、当初の成功の可能性は2倍以上になるという。しかし、これは言うほど簡単ではありません。ペンテスト活動中、チームがデータ収集に費やすことができる時間は限られています。収集されたデータの品質が良好であることを保証するのは困難です。

AIの継続的なサポートにより、限られた時間内に大量の高品質データを収集できます。コンピューター ビジョン、自然言語処理、機械学習も活用して、多くの詳細を含む適切なデータ プロファイルを構築できます。

スキャンシステム

多くのシステムを手動でテストするには、多くの時間がかかります。同様に、人間は必ず間違いを犯すので、システムの抜け穴が気付かれず、トラブルを引き起こすことがよくあります。何百ものシステムをスキャンする場合、手動テストが引き起こす損害は想像に難くありません。 AI を活用したスキャンにより、包括的なカバレッジと適切に解釈された結果が保証されます。必要に応じてコードに変更を加えることもできます。全体として、多くの時間とエネルギーを節約できます。さらに、AI は優れたテスト管理とテストケースの自動作成を提供します。したがって、システムのセキュリティが強化されます。

メンテナンスとエントリーフェーズ

テスターがスキャンを完了すると、複数のネットワーク デバイスにアクセスし、対象データを抽出してテストを開始する準備が整います。このステップの主な目的は、攻撃者が悪用できる脆弱性がないことを確認することです。テストには、各従業員の資格と強みを確認することも含まれます。 AI ベースのソリューションは、さまざまなパスワードの組み合わせを試して、解読されるパスワードの強度をチェックできます。さまざまなアルゴリズムは、ユーザーデータ、進行中の傾向、現在のパターンを観察し、より優れたテストを実行できるように自らをトレーニングするように設計されています。

より良いレポート

すべてのテスト会社が従う侵入テストの最終段階はレポート段階です。報告フェーズでは通常、攻撃者が痕跡を隠蔽し、システム内に存在するすべての痕跡を削除する能力がテストされます。このような証拠は、既存のアクセス チャネル、ユーザー ログ、および流出プロセスによって発生した予期しないエラー メッセージで見つかります。手動テストでは、これらの問題を大規模に発見することができず、管理者がその存在に気付かないうちに攻撃者が簡単にタスクを実行できる状態になりました。

一方、AI ツールは、隠されたバックドア、システム内のサイバー犯罪者の痕跡、そもそも存在するはずのない複数のアクセス ポイントなどを簡単に発見できます。見つかったアクティビティとその詳細はレポートに保存されます。詳細レポートには、各攻撃の適切なタイムラインも含まれています。

AI ペンテストの全体的なメリット

ここまで、AI がもたらすメリットと、それが侵入テストの世界にもたらす変化について説明してきましたが、これでメリットを簡単に計算できるようになりました。 AI ペンテストが手動テストよりも優れている点の完全なリストを以下に示します。

• AI ベースのテストには人工知能が関与しているため、手動テストよりも速く結果が返されます。これにより、予想される時間の投資が削減され、開発者は問題解決に多くの時間を費やすことができます。
• AI ベースの侵入テストにより、テスト完了後に脆弱性が存在しないことが保証されます。これにより、システムとソフトウェアは手動テストよりも安全になります。
• 手動テストに比べてテスト結果がより正確になります。これにより、開発者とテスターの手間も軽減されます。
• 企業にとっては、反復的で単調な作業を AI に実行させることで投資を削減できます。大規模なテスターチームを雇用して管理する代わりに、AI ツールに投資することができます。
• 組織が急速に成長しているため、手動テストでテストすることが困難になります。したがって、AI ベースのテストにより、多数のシステムを短時間でテストし、良好な結果を得ることができます。
• これらのツールは市場で簡単に入手でき、新しい脅威やウイルスの出現に応じて常に更新されます。したがって、従業員のスキルアップや投資について心配する必要はありません。