Потенциал тестирования становится все более ограниченным

Кибербезопасность долгое время опиралась на тестирование на проникновение — привлечение экспертов для запуска сценариев атак, проверки приложений и инфраструктуры, а также поиска любых уязвимостей. Это остается одним из наиболее эффективных способов для организаций обнаружить уязвимости раньше злоумышленников. Но поскольку ИИ расширяет возможности обеих сторон, надежная защита становится менее важной для предотвращения взломов, чем скорость, с которой организации могут выявлять риски, проверять их и устранять.

Однако экспертные знания, необходимые для проведения тестирования на проникновение, нелегко масштабировать для удовлетворения растущего спроса. Эффективное ручное тестирование может занимать недели, что ограничивает возможности организаций по защите от атак в условиях постоянных изменений программного обеспечения, приложений и инфраструктуры. Ручное тестирование просто не справляется. ИИ не только позволяет проводить атаки в массовом масштабе, но и стремительно сокращает время между обнаружением уязвимости и ее эксплуатацией.

Руководители служб безопасности сталкиваются с простой реальностью: недостаточно просто провести тест. Теперь организации должны иметь возможность часто тестировать свои среды и быстро реагировать на любую потенциальную угрозу.

ИИ меняет возможности тестирования на проникновение

При ответственном использовании, с применением инструментов безопасности и надлежащего контроля, ИИ способен расширить возможности тестирования на проникновение, выходя за рамки простого выявления потенциальных слабых мест. Во-первых, он может быстро оценить, являются ли обнаруженные уязвимости эксплуатируемыми, помогая организациям приоритизировать устранение наиболее слабых мест в защите. Он также может определить масштаб уязвимости, исследуя:

к каким системам или компонентам злоумышленник, скорее всего, сможет получить доступ, воспользовавшись ею
могут ли относительно незначительные уязвимости в совокупности создать реальный путь для атаки
какие данные, функциональные возможности или бизнес-активы могут оказаться под угрозой
какие варианты устранения доступны

Фокус сместился с поиска изолированных уязвимостей на картирование и понимание сложных путей атаки и их реального воздействия — это возможности, которыми обладают эксперты, но которые невозможно масштабировать. Передовые модели ИИ уже способны рассуждать в рамках сложных задач, работать с кодом и поддерживать многоэтапные расследования, тем самым дополняя дефицитный человеческий опыт.

Лучшее тестирование означает лучшую приоритизацию

С операционной точки зрения этот сдвиг может создать проблему объема: автоматизированные средства защиты могут находить длинные списки уязвимостей, но не каждая уязвимость представляет одинаковый уровень риска. Гораздо ценнее способность определить, какие уязвимости 1) действительно эксплуатируемы и 2) существенно важны, и приоритизировать их для тестирования и устранения.

Тестирование с поддержкой ИИ может помочь командам безопасности эффективно приоритизировать ограниченные ресурсы по устранению уязвимостей, анализируя, как они связаны с:

компонентами приложений
зависимостями
вероятными путями атаки
потенциальным влиянием на бизнес

Это обеспечивает лучшую видимость всей сети, внося ясность в управление уязвимостями, оценку рисков и эксплуатируемость, а также дает стратегическое преимущество в виде более быстрых и обоснованных решений о том, что исправлять в первую очередь.

Главная цель — снижение рисков

Две трети организаций приоритизируют внедрение ИИ в свои операции по безопасности, но после того, как уязвимости выявлены, кто-то все равно должен понять основную проблему, найти способ ее исправления, внедрить это исправление и проверить, сработало ли оно. Это часто требует многократной передачи задач между командами безопасности и разработки.

ИИ предлагает многочисленные возможности, которые уже сокращают этот цикл — более 60% организаций сообщают о сокращении времени обнаружения как минимум на 5%, а почти 40% сократили время устранения на 5% и более. Анализируя как уязвимый код, так и его контекст, а затем предлагая подходящие подходы к исправлению, ИИ не только ускоряет обнаружение, но и сокращает время, в течение которого уязвимость остается нерешенной. Однако крайне важно, чтобы человеческий опыт в области безопасности оставался неотъемлемой частью процесса для проверки выводов ИИ-агентов, оценки предложенного подхода к исправлению и независимого определения того, является ли решение безопасным, жизнеспособным и уместным.

ИИ масштабирует опыт. Он не заменяет эксперта

Слово «поддержка» в «тестировании на проникновение с поддержкой ИИ» имеет решающее значение — автономный ИИ не может заменить тестировщиков. Его способность выполнять повторяющуюся исследовательскую работу и изучать множество путей атаки, безусловно, может повысить скорость, масштаб и устойчивость операций по кибербезопасности. Но он не может заменить человеческий опыт, который обеспечивает бизнес-контекст, суждение, проверку и подотчетность, включая способность определять, насколько серьезной и существенной является угроза на самом деле.

Поэтому для руководителей высшего звена вопросы управления имеют первостепенное значение: организациям нужна предельная ясность в том, где ИИ разрешено действовать автономно, где требуется одобрение человека и как проверяются результаты, полученные с помощью ИИ.

От периодического тестирования к непрерывной проверке

Поскольку бизнес-циклы ушли в прошлое в нашем мире, работающем в режиме 24/7, традиционные методы периодического тестирования на проникновение больше не справляются с задачами. К счастью, ИИ предлагает возможность для более частого тестирования, не отставая от постоянных изменений в приложениях, коде и зависимостях, что позволяет внедрить модель непрерывной проверки безопасности, заменяющую редкие «снимки» состояния системы. Это, в свою очередь, сокращает цикл обратной связи между разработкой, безопасностью и эксплуатацией, а также процессами устранения и повторной проверки.

Эффективность мониторинга и устранения уязвимостей в организации зависит от:

того, какая часть среды тестируется
того, как часто проводится тестирование
того, насколько быстро можно приоритизировать и устранить проблемы
того, где необходимо осуществлять человеческий контроль
того, как регулируется использование ИИ в наступательной безопасности

Благодаря ИИ организации уже могут перейти к непрерывному тестированию на проникновение в масштабах предприятия. Следующий шаг — обеспечить, чтобы исполнение не отставало от современной разработки программного обеспечения и угроз, использующих ИИ.

Свяжитесь с нашими специалистами по кибербезопасности, чтобы узнать, как тестирование с поддержкой ИИ может помочь укрепить вашу устойчивость и снизить киберриски.