Organizacja Cloud Security Alliance (CSA) opublikowała raport zatytułowany „Using AI for Offensive Security”, w którym zbadano, w jaki sposób technologia AI zmienia krajobraz ofensywnych zabezpieczeń. Bezpieczeństwo ofensywne symuluje zachowanie atakujących w celu zidentyfikowania luk w zabezpieczeniach, zanim zostaną one wykorzystane przez złośliwe podmioty. Dzięki narzędziom opartym na sztucznej inteligencji dziedzina ta szybko się rozwija, oferując znaczny potencjał w zakresie skuteczniejszej oceny podatności, testów penetracyjnych i red teamingu.
Wpływ sztucznej inteligencji na bezpieczeństwo ofensywne:
Identyfikacja podatności oparta na sztucznej inteligencji: Narzędzia sztucznej inteligencji, napędzane przez duże modele językowe (LLM), mogą symulować zaawansowane cyberataki, identyfikować słabe punkty systemu i zapewniać szybsze, dokładniejsze spostrzeżenia. Mogą przetwarzać duże ilości danych, wykrywać wzorce i odkrywać luki w zabezpieczeniach, które byłyby trudne do znalezienia przez ludzkich testerów.
Automatyzacja we wszystkich fazach bezpieczeństwa: Sztuczna inteligencja usprawnia każdą fazę ofensywnego bezpieczeństwa:
- Rozpoznanie: Sztuczna inteligencja automatyzuje gromadzenie i analizę danych, pomagając testerom szybciej i skuteczniej gromadzić informacje o celach.
- Skanowanie: Sztuczna inteligencja usprawnia skanowanie podatności poprzez automatyzację zadań i analizę wyników, zapewniając głębsze pokrycie.
- Analiza podatności: Sztuczna inteligencja pomaga ustalić priorytety krytycznych podatności, zapewniając wgląd w czasie rzeczywistym i automatyzując zadania ręczne.
- Eksploracja: Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą nawet sugerować i wykonywać wektory ataku, testując systemy w kontrolowanych warunkach w celu oceny zabezpieczeń.
- Raportowanie: Sztuczna inteligencja usprawnia generowanie raportów, zapewniając zespołom ds. bezpieczeństwa możliwość skupienia się na analizie wyższego poziomu i dostarczając interesariuszom jasnych, przydatnych informacji.
Aktorzy zagrożeń wykorzystujący sztuczną inteligencję: Raport podkreśla również, w jaki sposób aktorzy zagrożeń wykorzystują sztuczną inteligencję do usprawnienia własnych operacji. Od automatyzacji rozpoznania po tworzenie bardziej przekonujących ataków phishingowych, przeciwnicy już wykorzystują sztuczną inteligencję do omijania środków bezpieczeństwa. Podkreśla to znaczenie przyjęcia sztucznej inteligencji w zabezpieczeniach ofensywnych, aby wyprzedzić ewoluujące zagrożenia.
Współpraca człowieka ze sztuczną inteligencją: Chociaż sztuczna inteligencja znacznie zwiększa wydajność, nadzór człowieka jest niezbędny. LLM mogą czasami generować nieprawidłowe wyniki (zjawisko znane jako „halucynacje”). Ludzcy testerzy bezpieczeństwa pozostają niezbędni do interpretowania danych, podejmowania strategicznych decyzji i zapewnienia, że narzędzia AI są wykorzystywane w sposób etyczny i skuteczny.
How AI is Transforming Offensive Security
The Cloud Security Alliance (CSA) published a report, Using AI for Offensive Security, which explores how AI technology is reshaping the landscape of offensive security. Offensive security simulates the behavior of attackers to identify vulnerabilities before they can be exploited by malicious actors. With AI-powered tools, this field is evolving rapidly, offering significant potential for more effective vulnerability assessment, penetration testing, and red teaming.
AI’s Impact on Offensive Security:
AI-Powered Vulnerability Identification: AI tools, driven by Large Language Models (LLMs), can simulate advanced cyberattacks, identify system weaknesses, and provide faster, more accurate insights. They can process large volumes of data, detect patterns, and uncover vulnerabilities that would be difficult for human testers to find.
Automation Across Security Phases: AI enhances every phase of offensive security:
- Reconnaissance: AI automates data collection and analysis, helping testers gather information about targets faster and more effectively.
- Scanning: AI improves vulnerability scanning by automating tasks and analyzing outputs, ensuring deeper coverage.
- Vulnerability Analysis: AI helps prioritize critical vulnerabilities by providing real-time insights and automating manual tasks.
- Exploitation: AI-driven tools can even suggest and execute attack vectors, testing systems under controlled conditions to evaluate security defenses.
- Reporting: AI streamlines report generation, ensuring security teams can focus on higher-level analysis and providing clear, actionable insights for stakeholders.
Threat Actors Using AI: The report also highlights how threat actors are leveraging AI to enhance their own operations. From automating reconnaissance to creating more convincing phishing attacks, adversaries are already using AI to bypass security measures. This underscores the importance of adopting AI in offensive security to stay ahead of evolving threats.
Human-AI Collaboration: While AI significantly enhances efficiency, human oversight is essential. LLMs can sometimes generate incorrect results (a phenomenon known as "hallucinations"). Human security testers remain vital for interpreting data, making strategic decisions, and ensuring that AI tools are used ethically and effectively.
Autor: Sebastian Burgemejster
Comments