人工智慧驅動的滲透測試和持續安全監控

傳統筆測試與人工智慧增強方法

傳統上，滲透測試是一個由專家驅動的手動過程。熟練的安全專業人員利用他們的經驗和創造力來探測應用程式和基礎設施的漏洞，以發現自動掃描器遺漏的弱點。傳統筆測試雖然有效，但具有顯著的侷限性：它昂貴、耗時、僅提供時間點快照，並且其質量完全取決於單個測試人員的技能。

人工智慧增強滲透測試不會取代人類專業知識；它放大了它。人工智慧工具可以自主探索攻擊面、連鎖漏洞，並以人類測試人員無法單獨完成的速度和規模測試漏洞利用路徑。其結果是更全面的安全評估、持續而不是定期的測試，以及按照現代軟體交付的節奏進行測試的能力。

自主滲透測試工具

新一代人工智慧工具可以在最少的人工指導下進行滲透測試。

自主滲透測試的工作原理

1. 偵察： 人工智慧爬行目標環境，繪製網路拓撲、服務、應用程式和潛在入口點。它使用機器學習根據數千個先前評估的模式來識別最有希望的攻擊向量
2. 漏洞發現： 人工智慧系統地測試漏洞，並根據響應調整其方法。與靜態掃描器不同，它對應用程式行為進行推理以識別邏輯缺陷和連鎖漏洞
3. 開發： 當發現漏洞時，人工智慧會透過設計概念驗證攻擊來安全地展示可利用性，確認真正的風險而不是理論上的風險
4. 橫向運動： 初始訪問後，人工智慧會探索攻擊者可能實現的目標：訪問敏感資料、升級許可權、在系統之間移動以及獲取關鍵資產
5. 報告： 人工智慧生成詳細的調查結果，包括針對特定技術堆疊的證據、風險評級和補救建議

關鍵平臺

• 彭特拉： 自動化安全驗證平臺，透過安全模擬真實世界的攻擊來持續測試基礎設施安全性
• Horizo​​n3.ai（NodeZero）： 自主滲透測試作為一項服務，可識別內部和外部攻擊面的可利用漏洞
• 哈德良： 人工智慧驅動的進攻安全平臺專注於持續的外部攻擊面評估
• XM網路： 攻擊路徑分析平臺，可將潛在攻擊路徑對映到混合環境中的關鍵資產

攻擊面管理中的人工智慧

現代組織擁有龐大的攻擊面：雲服務、SaaS 應用程式、API、物聯網裝置、遠端工作人員和供應鏈連線建立了數千個潛在的入口點。 AI 支援的攻擊面管理 (ASM) 提供持續的可見性。

資產發現

人工智慧可以發現您的數字足跡中的資產，包括影子 IT、被遺忘的雲例項、暴露的開發環境以及您的安全團隊可能不知道的第三方整合。 ML 模型將多個來源（DNS、證書、IP 範圍、網路爬行）的資料關聯起來，以構建全面的資產清單。

風險評分

每個發現的資產都會收到人工智慧生成的風險評分，該評分基於：

• 暴露水平（面向網際網路與內部）
• 漏洞的存在和嚴重性
• 資料敏感性和業務關鍵性
• 配置質量和安全控制覆蓋範圍
• 歷史事件關聯

變化檢測

AI 持續監控攻擊面的變化：暴露的新服務、修改的配置、證書過期或影響現有資產的新漏洞。生成警報時會包含有關每次更改的安全影響的上下文。

利用人工智慧進行持續安全監控

傳統的安全監控依賴於基於規則的檢測來捕獲已知的攻擊模式。人工智慧驅動的監控增加了透過了解正常行為和識別異常來檢測新威脅的能力。

使用者和實體行為分析 (UEBA)

人工智慧為您環境中的每個使用者和系統構建行為檔案。當行為偏離既定基線時，例如，使用者訪問他們從未接觸過的系統、從不尋常的位置登入或傳輸異常大量的資料，人工智慧會生成警報，並提供有關異常情況及其重要性的上下文。

網路流量分析

人工智慧分析網路流量模式以檢測：

• 偽裝成合法流量的命令和控制通訊
• 透過隱蔽通道洩露資料
• 系統之間的橫向移動
• 內部或外部行為者的偵察活動
• 加密流量異常表明存在惡意隧道

日誌關聯與分析

人工智慧將數千個日誌源中的事件關聯起來，以識別單個事件無法揭示的攻擊鏈。失敗的身份驗證嘗試、幾分鐘後從不同 IP 成功登入以及異常的資料庫查詢共同講述了一個沒有任何單一事件可以單獨講述的故事。

人工智慧驅動的事件響應和取證

當發生安全事件時，速度至關重要。人工智慧加速了事件響應的每個階段。

自動分類

人工智慧評估傳入的警報，評估嚴重性、可能的影響和置信度。它將新警報與現有事件相關聯，透過威脅情報豐富警報，並將其傳送給具有可操作背景的適當響應團隊。

調查加速

人工智慧透過以下方式協助人類調查人員：

• 自動收集和儲存相關證據（日誌、記憶體轉儲、網路捕獲）
• 跨多個資料來源追蹤攻擊時間線
• 識別受影響的系統和受損帳戶
• 與已知威脅行為者技術和 IOC 相關聯
• 生成調查摘要和時間表

自動收容

對於易於理解的事件型別，人工智慧可以自動執行遏制行動：

• 將受感染的端點與網路隔離
• 禁用受損的使用者帳戶
• 阻止惡意 IP 地址和域
• 隔離可疑檔案和電子郵件
• 撤銷受損的憑據和令牌

事後分析

人工智慧分析已完成的事件以確定：

• 根本原因和初始訪問向量
• 檢測差距導致事件進一步發展
• 響應流程改進
• 需要解決的安全控制弱點
• 未來檢測的妥協指標

紅隊自動化

人工智慧使紅隊能夠持續作戰，全天候測試您的防禦能力。

自動攻擊模擬

AI根據當前威脅情報模擬真實的攻擊場景：

• 利用人工智慧生成的社會工程內容進行網路釣魚活動
• 撞庫和密碼噴射攻擊
• Web應用程式利用鏈
• 許可權提升和橫向移動路徑
• 透過各種渠道洩露資料

紫色團隊整合

AI 透過自動將攻擊模擬對映到 MITRE ATT&CK 技術、測量檢測覆蓋範圍並識別防禦差距，彌合了紅隊和藍隊之間的差距。這實現了持續改進迴圈，其中每次模擬攻擊都增強了檢測和響應能力。

安全領域的道德考慮和負責任的人工智慧

人工智慧安全工具功能強大，隨之而來的是責任：

• 授權： 人工智慧安全測試必須僅針對具有明確授權的系統和網路。自主工具必須有嚴格的範圍邊界
• 安全： AI筆測試工具必須包括保護措施，以防止測試過程中的意外損壞、拒絕服務或資料丟失
• 隱私： AI安全監控必須尊重隱私法規，僅收集安全目的所需的資料
• 偏見： 必須測試人工智慧安全工具是否存在偏見，這些偏見可能導致不同使用者組或系統之間的保護不均勻
• 透明度： 組織應該瞭解他們的人工智慧安全工具如何做出決策並能夠稽核他們的行為

建立持續的安全計劃

有效的人工智慧驅動的安全計劃將多種功能結合到一個連續的迴圈中：

1. 發現： 持續繪製您的攻擊面並識別資產
2. 評估： 自動掃描和測試整個基礎設施中的漏洞
3. 優先考慮： 人工智慧驅動的風險評分將補救重點放在最重要的事情上
4. 補救措施： 自動修復已知問題，指導修復複雜問題
5. 監視器： 生產中的持續行為分析和威脅檢測
6. 回應： 透過自動遏制，人工智慧加速事件響應
7. 提升： 從事件和模擬中學習以加強防禦

Workstation如何提供AI增強的安全服務

在 Workstation，我們提供全面的人工智慧驅動的安全服務：

• 安全評估： 我們使用人工智慧驅動的工具評估您的安全狀況，這些工具比傳統評估提供更深入的洞察
• 連續筆測試： 我們部署自主測試平臺，持續驗證您的安全控制
• 攻擊面管理： 我們實施人工智慧驅動的 ASM，讓您全面瞭解您的數字足跡
• 安全監控： 我們構建並運營人工智慧驅動的 SOC 功能，包括 UEBA、網路分析和自動響應
• 事件響應： 我們的團隊配備人工智慧工具，提供快速的事件響應和取證調查
• 安全程式開發： 我們幫助您構建符合您的風險狀況和合規性要求的成熟的人工智慧增強安全計劃

透過人工智慧增強您的安全性。聯絡我們： info@workstation.co.uk 討論您的安全需求。