انجام ارزیابی آسیب پذیری با هوش مصنوعی

بر اساس گزارش 2023 توسط سرمایه گذاری های امنیت سایبریتخمین زده می شود که تا سال 2025 سالانه 10.5 تریلیون دلار هزینه جرایم سایبری برای جهان به همراه داشته باشد. هر ساله رکورد جدیدی برای تعداد جرایم سایبری ثبت شده ثبت می شود. این امر مستلزم تغییر اساسی در فرآیندهای تست امنیتی سنتی است. اینجاست که ارزیابی آسیب پذیری وارد عمل می شود.

ارزیابی آسیب پذیری در شناسایی نقاط ضعف سیستم ها در برابر عوامل مخرب و هکرها بسیار مهم است. با افزایش تهدیدات سایبری، سازمان‌ها هوش مصنوعی (AI) را در ارزیابی‌های آسیب‌پذیری ادغام می‌کنند تا تشخیص و مدیریت تهدید را افزایش دهند.

در این وبلاگ، در مورد چگونگی تغییر شکل ارزیابی آسیب‌پذیری توسط هوش مصنوعی، بهبود فرآیندهای سنتی و ارائه دفاع‌های امنیتی سایبری بهتر بحث خواهیم کرد.

درک ارزیابی های آسیب پذیری

ارزیابی‌های آسیب‌پذیری برای شناسایی، تعیین کمیت و اولویت‌بندی خطرات و آسیب‌پذیری‌های امنیتی در سیستم‌های نرم‌افزاری، برنامه‌ها و شبکه‌ها انجام می‌شود. متدولوژی های رایج برای انجام ارزیابی آسیب پذیری عبارتند از:

• تجزیه و تحلیل امنیتی: ارزیابی آسیب‌پذیری معمولاً با تجزیه و تحلیل پویا و استاتیک سیستم انجام می‌شود. این روش به یافتن اشکالات کد برنامه در حالت بیکار و در حال اجرا کمک می کند.
• آسیب پذیری های بسته: هکرها می توانند با سوء استفاده از آسیب پذیری های موجود در کد و باینری ها به کدهای حساس دسترسی پیدا کنند. اسکن‌های آسیب‌پذیری بسته، آسیب‌پذیری‌ها را در نسخه‌های باینری و کتابخانه‌های مورد استفاده در کد شناسایی می‌کنند.
• تست امنیت مداوم: ارزیابی‌های آسیب‌پذیری با ادغام ابزارهای آزمایشی به صورت خودکار انجام می‌شوند فرآیند استقرار مداوم. این ابزارها اسکن های امنیتی را با هر کد ادغام می کنند.

نقش هوش مصنوعی در ارزیابی آسیب پذیری

85 درصد از تیم های امنیت سایبری می گویند سیستم های آنها با حملات تولید شده توسط هوش مصنوعی مواجه شده است. این آمار باعث می شود روش های آزمایش سنتی منسوخ شود. نیاز به آزمایش آسیب‌پذیری مبتنی بر هوش مصنوعی با افزایش حملات مبتنی بر هوش مصنوعی به طور قابل توجهی افزایش یافته است.

ارزیابی های آسیب پذیری را می توان به دو دسته اصلی تقسیم کرد:

1. تست امنیت برنامه پویا (DAST): این روش آسیب‌پذیری‌های یک برنامه را در طول زمان اجرا شناسایی می‌کند و نرم‌افزار را در حین کار آزمایش می‌کند.
2. تست امنیت برنامه استاتیک (SAST): این رویکرد کد منبع یا باینری های برنامه را تجزیه و تحلیل می کند تا نقص های امنیتی را قبل از اجرا شناسایی کند.

ابزارهای امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند تحلیل های پویا و استاتیک را انجام دهند و چندین مزیت کلیدی را ارائه می دهند:

• بهبود دقت: هوش مصنوعی به طور قابل توجهی دقت و سرعت تشخیص آسیب پذیری را بهبود می بخشد. هوش مصنوعی می تواند به سرعت و کارآمد حجم وسیعی از داده ها را با استفاده از الگوریتم ها تجزیه و تحلیل کند یادگیری ماشینی. این تجزیه و تحلیل می‌تواند برای شناسایی الگوهایی که ممکن است آسیب‌پذیری‌ها را نشان دهد، استفاده شود.
• سرعت بخشیدن به فرآیند: ابزارهای هوش مصنوعی اسکن خودکار را ارائه می دهند، تشخیص الگوو تجزیه و تحلیل بلادرنگ این به سرعت بخشیدن به روند آزمایش و یافتن مشکلات در مراحل اولیه کمک می کند.
• مدیریت ریسک پیشگیرانه: ابزارهای تست امنیتی سنتی دامنه محدودی دارند زیرا بر الگوهای از پیش تعریف شده متکی هستند. از سوی دیگر، اسکنرهای مجهز به هوش مصنوعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و مجموعه داده‌های آموزشی استفاده می‌کنند که آسیب‌پذیری‌های احتمالی را به طور فعال و در مراحل اولیه شناسایی می‌کنند.

تکنیک های کلیدی هوش مصنوعی برای ارزیابی آسیب پذیری

هوش مصنوعی (AI) نقش مهمی در شناسایی و مدیریت آسیب‌پذیری‌ها در سیستم‌ها دارد. در اینجا برخی از تکنیک های هوش مصنوعی برای ارزیابی آسیب پذیری آورده شده است:

1. یادگیری ماشینی (ML): مدل‌های هوش مصنوعی از داده‌های گذشته برای پیش‌بینی تهدیدات جدید یاد می‌گیرند. یادگیری ماشینی به شناسایی رفتارهای غیرمعمول یا نقاط ضعف در یک سیستم کمک می کند که می تواند با تجزیه و تحلیل الگوها مورد سوء استفاده قرار گیرد.
2. پردازش زبان طبیعی (NLP): این تکنیک به هوش مصنوعی کمک می کند تا زبان انسان را بخواند و بفهمد. می‌تواند گزارش‌ها، اسناد امنیتی و کد را برای شناسایی آسیب‌پذیری‌ها یا خطرات امنیتی اسکن کند.
3. تشخیص ناهنجاری: هوش مصنوعی از این برای علامت گذاری فعالیت های غیرعادی در یک سیستم استفاده می کند. می آموزد که “عادی” چگونه به نظر می رسد و سپس هر چیزی را که از آن منحرف می شود، که ممکن است نشان دهنده یک خطر امنیتی بالقوه باشد، تشخیص می دهد.
4. اتوماسیون: هوش مصنوعی کارهای تکراری مانند اسکن مقادیر زیادی از کد یا داده ها برای آسیب پذیری ها را خودکار می کند. این امر روند یافتن مسائل امنیتی را سرعت می بخشد و خطاهای انسانی را کاهش می دهد.
5. هوش تهدید: هوش مصنوعی داده ها را از منابع مختلف جمع آوری و تجزیه و تحلیل می کند تا تهدیدات احتمالی را در زمان واقعی پیش بینی و پاسخ دهد. این به جلوتر از آسیب پذیری های جدید کمک می کند.

چگونه می توان راه حل های هوش مصنوعی را در ارزیابی آسیب پذیری پیاده سازی کرد؟

پیاده سازی راه حل های هوش مصنوعی در امنیت سایبری یک دوی سرعت نیست بلکه یک ماراتن است. برای ادغام موفقیت آمیز ابزارهای هوش مصنوعی در فرآیندهای ارزیابی آسیب پذیری موجود، سازمان ها باید این مراحل را دنبال کنند:

تغییرات در فرآیندهای موجود را ارزیابی کنید

• ارزیابی فرآیندهای جاری: فرآیند موجود و ابزارهای مورد استفاده برای اسکن آسیب پذیری را ارزیابی کنید. این ارزیابی به شناسایی حوزه‌ها و شکاف‌هایی که می‌توان هوش مصنوعی را در آنها ادغام کرد، کمک می‌کند.
• ابزارهای هوش مصنوعی را انتخاب کنید: فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را انتخاب کنید که با الزامات امنیتی و زیرساخت سازمان هماهنگ باشد. راه حل های انتخاب شده باید فرآیندهای فعلی را تکمیل کنند و در عین حال قابلیت های تشخیص و پاسخ را افزایش دهند.

نظارت مستمر و سازگاری

ارزیابی‌های آسیب‌پذیری سنتی مستلزم نظارت و سازگاری مداوم است. حتی تغییرات جزئی کد می تواند خطرات احتمالی را ایجاد کند. ابزارهای هوش مصنوعی در نظارت مستمر از طریق:

• کار با داده های آموزش دیده: ابزارهای هوش مصنوعی بر روی داده ها و الگوهای بلادرنگ آموزش داده می شوند. آن‌ها می‌توانند به سرعت هر کد PR آسیب‌پذیری را که توسط تیم توسعه اعمال می‌شود شناسایی کنند. در نتیجه، آنها می توانند با تهدیدات وارده سازگار شوند. این به کشف اشکالات قبل از اینکه کد در زمان تولید زنده باشد کمک می کند.
• نظارت بر هشدارها و گزارش ها: گزارش‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی بینش‌های ارزشمندی در مورد حفاظت از سیستم ارائه می‌دهند. هشدارهای ایمیل یا Slack به طور مداوم وضعیت سیستم را ردیابی می کنند.
• ادغام با فرآیند توسعه و انتشار: ابزارهای هوش مصنوعی می تواند با تحویل و رهاسازی مداوم خطوط لوله از طریق آزمایش امنیتی مداوم یکپارچه شود. این تضمین می کند که هرگونه تغییر کد به طور خودکار برای آسیب پذیری ها قبل از استقرار تجزیه و تحلیل می شود.

تقویت مهارت های تیمی

ادغام موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی در ارزیابی‌های آسیب‌پذیری نیازمند تیم‌های امنیت سایبری برای توسعه مهارت‌های پیشرفته در هوش مصنوعی و ML است. سازمان‌ها باید روی این حوزه‌های کلیدی تمرکز کنند تا اطمینان حاصل شود که تیم‌ها آماده هستند:

• سرمایه گذاری در تیم ها: برای موفقیت آمیز بودن ارزیابی‌های آسیب‌پذیری مبتنی بر هوش مصنوعی، سرمایه‌گذاری در آموزش مهم است تیم های امنیت سایبری. این امر می تواند با ترویج فرهنگ آموزش و مربیگری در سازمان ها انجام شود.
• توانمندسازی تیم های امنیت سایبری: فعالیت‌هایی مانند کارگاه‌های آموزشی، جلسات اشتراک دانش و آموزش آنلاین می‌توانند تیم‌های امنیت سایبری را برای تغییر به آزمایش مبتنی بر هوش مصنوعی توانمند کنند.

مزایای هوش مصنوعی در ارزیابی آسیب پذیری

ارزیابی آسیب پذیری مبتنی بر هوش مصنوعی برای همگام شدن با تهدیدات امنیتی علیه سیستم های نرم افزاری ضروری است. برخی از مزایای ارزیابی آسیب پذیری مبتنی بر هوش مصنوعی عبارتند از:

• سرعت و دقت: ابزارهای هوش مصنوعی با شناسایی الگوها و ناهنجاری‌هایی که آزمایش دستی اغلب آنها را از دست می‌دهد، دقت را بهبود می‌بخشد. آنها تجزیه و تحلیل را خودکار می کنند و نتایج بلادرنگ را بر اساس الگوها و نقص های گذشته ارائه می دهند و تصویر دقیقی از وضعیت سیستم ارائه می دهند.
• کارآمد در برابر نقض های مبتنی بر هوش مصنوعی: ابزارهای هوش مصنوعی 24 ساعته سیستم ها را برای تهدیدات جدید رصد می کنند. آنها به سرعت حملات مبتنی بر هوش مصنوعی را دستگیر و رفع می کنند. آنها با یادگیری از داده های بلادرنگ سازگار می شوند. این سیستم ها را در برابر هر گونه تهدید ورودی ایمن نگه می دارد.
• کاهش هزینه: ابزارهای هوش مصنوعی برای ارزیابی آسیب‌پذیری تلاش‌های دستی را کاهش می‌دهند. این به صرفه جویی در زمان و هزینه با حذف نیاز به منابع یا کارکنان اضافی برای رسیدگی به جنبه های خاصی از ارزیابی آسیب پذیری کمک می کند.

چالش‌ها در ارزیابی‌های آسیب‌پذیری مبتنی بر هوش مصنوعی

در حالی که هوش مصنوعی مزایای قابل توجهی در ارزیابی آسیب‌پذیری ارائه می‌کند، چالش‌های خود را نیز دارد. چالش‌های مهمی که یک تیم ممکن است هنگام ادغام هوش مصنوعی در فرآیند ارزیابی آسیب‌پذیری با آن مواجه شود عبارتند از:

• نیازهای داده های بزرگ: الگوریتم های هوش مصنوعی به حجم زیادی از کیفیت بالا نیاز دارند داده ها برای آموزش موثر این ممکن است چالش هایی را برای سازمان هایی با منابع محدود یا دسترسی به مجموعه داده های مربوطه ایجاد کند.
• نگرانی های اخلاقی و حریم خصوصی: هوش مصنوعی در امنیت سایبری نگرانی های اخلاقی و حفظ حریم خصوصی را به ویژه در مورد جمع آوری و استفاده از داده های حساس کاربران ایجاد می کند. متا یک مثال محبوب در این مورد است. این شرکت با جریمه نقدی مواجه شد 1.3 میلیارد دلار برای نادیده گرفتن مقررات انتقال داده سازمان ها باید به اصول اخلاقی و الزامات قانونی پایبند باشند تا از اقدام قانونی علیه آنها جلوگیری کنند.
• ادغام با سیستم های موجود: ادغام ارزیابی‌های آسیب‌پذیری مبتنی بر هوش مصنوعی در جریان‌های کاری امنیتی و زنجیره‌های ابزار موجود می‌تواند پیچیده باشد. مسائل مربوط به سازگاری، تفاوت در قالب‌های داده و نیاز به سفارشی‌سازی گسترده ممکن است مانع پذیرش شود.

افکار نهایی

گنجاندن هوش مصنوعی در ارزیابی آسیب‌پذیری یک گام هوشمندانه و ضروری برای محافظت در برابر تهدیدات سایبری است. هوش مصنوعی با سرعت بخشیدن به فرآیند، بهبود دقت و شناسایی خطرات قبل از تبدیل شدن به مسائل بزرگتر به شما کمک می کند.

در حالی که چالش‌هایی مانند نیاز به حجم زیاد داده و اطمینان از تناسب هوش مصنوعی با سیستم‌های فعلی وجود دارد، مزایای آن ارزش تلاش را دارد. با استفاده از هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند جلوتر از تهدیدات باشند، در هزینه‌ها صرفه‌جویی کنند و از داده‌های خود بهتر محافظت کنند.

کاوش کنید Unite.ai برای منابع بیشتر در مورد امنیت سایبری و هوش مصنوعی!