Wie Sie vielleicht wissen, funktioniert moderne Softwarearchitektur weitaus besser denn je. Es ist zweifellos anungsfähiger, datenintensiver und schneller als seine Vorgänger. Es ist jedoch – insbesondere in der heutigen Zeit – eine echte Herausforderung, dieselbe Software vor Online-Bedrohungen (auch bekannt als Cyberangriffe) zu schützen. Da Softwaresysteme heutzutage alles antreiben – von mobilen Geräten bis zu Sicherheitskameras, von intelligenten Autos bis hin zu Smart Homes und von Produktionsanlagen bis hin zu Atomkraftwerken, ist moderne Software zu wichtig, um gehackt oder gehackt zu werden.

Im Oktober 2019 wurde beispielsweise ein Atomkraftwerk in Kudankulam, Indien, gehackt. Bei dem Angriff wurde eine zur Datenextraktion programmierte Malware verwendet, aber das interne Netzwerk des Kraftwerks war glücklicherweise unversehrt. Hätte die Malware das interne Netzwerk durchdringen können, könnte sie wichtige Daten über das Kraftwerk gestohlen und damit in die kritische Infrastruktur des Landes eingedrungen sein. Hätte der Angriff zudem das Ziel, die Kontrolle über das Kraftwerk zu übernehmen, und wäre sein Plan erfolgreich gewesen, hätte er durch die Überwältigung des Kraftwerks immensen Schaden anrichten können.

Glücklicherweise entstand kein kritischer Schaden. Indien – oder in diesem Fall jedes andere Land – wird jedoch in Zukunft möglicherweise nicht so viel Glück haben. Aus diesem Grund muss moderne Software von Grund auf unter Berücksichtigung ihrer Sicherheit entwickelt werden. Außerdem muss es regelmäßig auf Sicherheitslücken und Schwachstellen getestet werden. Das Testen der Anwendungssicherheit ist jedoch ein kostspieliger Prozess, und daher automatisiertes Testen ist das Gebot der Stunde. Unter den automatisierten Teststrategien ist eine der gebräuchlichsten und effektivsten Lösungen als automatisierter Penetrationstest bekannt.

Automatisierte Penetrationstests

Bezieht sich auf den Prozess des automatischen Startens simulierter Angriffe auf ein Netzwerk oder System, um Sicherheitsfehler und Schwachstellen zu finden. Ziel ist es, die Schwachstellen zu finden und zu beheben, bevor Cyberkriminelle davon erfahren und sie ausnutzen. Es ist in der Regel Teil eines vollständigen Cybersicherheitsaudits, das aus Compliance- und rechtlichen Gründen erforderlich sein kann. PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) fordert beispielsweise Unternehmen auf, regelmäßig Pentests durchzuführen.

Automatisiertes Pentesting wird mittels Software durchgeführt, im Gegensatz zu manuellen Penetrationstests, die von Cybersicherheitsexperten durchgeführt werden. Da sie durch Software ausgeführt wird, ist sie durch den Umfang der gegebenen Software begrenzt, der durch die Kenntnisse und Fähigkeiten der Sicherheitsexperten, die die Software entwickeln, begrenzt ist. Darüber hinaus erweist es sich bei neuen Bedrohungen als weniger effektiv, da es nur die bekannten Schwachstellen identifiziert oder testet, was es gegen Unbekannte wirkungslos macht.

"Hier kommt Künstliche Intelligenz ins Spiel – die Automatisierung, die Sie durch künstliche Intelligenz erreichen können, könnte dazu beitragen, Pentesting durchgängig und in großem Maßstab zu vereinfachen. Dies würde wiederum Organisationen helfen, sowohl Fragen der Fähigkeiten als auch der Kultur anzugehen und ihre Cybersicherheitsstrategien ernst zu nehmen." schrieb Packt Hub. Künstliche Intelligenz hilft, den automatisierten Pentesting-Prozess zu skalieren und gleichzeitig die Scanfunktionen für unbekannte Schwachstellen zu verbessern.

Künstliche Intelligenz und ihre Auswirkungen

Mit dem Fortschritt der künstlichen Intelligenz in den letzten Jahrzehnten versuchen Automatisierungsexperten und Informatiker, alles zu automatisieren, wobei Cyber-Defense-Technologien keine Ausnahme bilden. Es gibt beispielsweise viele automatisierte Tools, die Penetrationstest-Tools zur Bereitstellung intelligenter Berichte ergänzen. Diese automatisierten Lösungen verfügen über einige grundlegende Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz, wachsen jedoch dank laufender Forschung und offener Wettbewerbe allmählich.

Beispielsweise forderte die Cyber ​​Grand Challenge 2016 – ein von der DARPA gesponserter Wettbewerb – die Menschen dazu auf, Hacking-Bots zu entwickeln und mit ihnen zu konkurrieren. Diese künstlich intelligenten Bots führen Penetrationstests durch, um Sicherheitslücken zu suchen und zu beheben, bevor die konkurrierenden Teams sie ausnutzen können. Sein Gewinner – bekannt als Mayhem – konnte Eindringlinge auf seinem Hostsystem finden, beheben und suchen, während er Sicherheitsschwachstellen auf konkurrierenden Systemen findet und ausnutzt.

Allerdings trägt künstliche Intelligenz dazu bei, die Effizienz von Cyber-Defense-Lösungen zu verbessern – insbesondere von Penetrationstest-Lösungen. Der Grund dafür ist, dass es dazu beiträgt, verschiedene Stufen des automatisierten Penetrationstests zu verbessern, wie unten beschrieben.

Stufe 1: Planung

Die erste Phase – Planung und Aufklärung – besteht darin, Informationen über das Ziel zu sammeln. Und es braucht viele Ressourcen, denn je mehr Informationen Sie sammeln, desto größer sind die Chancen, erfolgreich zu sein. In dieser Phase trägt der Einsatz von KI dazu bei, mit weniger Ressourcen bessere Ergebnisse zu erzielen. KI kann zusammen mit Computer Vision und Natural Language Processing helfen, ein vollständiges Profil über die Zielorganisation und ihre Mitarbeiter, das Netzwerk, die Sicherheitslage usw.

Stufe 2: Scannen

Die zweite Stufe verlangt eine umfassende Abdeckung der Zielsysteme. Das heißt, Sie müssen nach Hunderten, wenn nicht Tausenden von Computern und anderen Geräten suchen und die Ergebnisse analysieren. Mithilfe von KI können die Tools optimiert werden, um die Geräte intelligent zu scannen und die erforderlichen Ergebnisse zu sammeln, was den Analyseprozess vereinfacht.

Stufe 3: Zugang erlangen

Die dritte Stufe ist der Zugriff auf eines der Zielnetzwerke oder -systeme. Dieses kompromittierte System kann dann verwendet werden, um Daten zu extrahieren oder Angriffe auf die anderen Systeme im Netzwerk zu starten. Mittels KI können die Tools verschiedene Angriffe und zahlreiche wortkombinationen ausprobieren, um sich Zugang zu verschaffen. Dann können sie auch Algorithmen verwenden, um schwache Muster oder Trends zu finden, die möglicherweise kompromittiert werden.

Stufe 4: Aufrechterhaltung des Zugangs

Die vierte Stufe ist die Aufrechterhaltung des Zugriffs auf das kompromittierte System. Mithilfe von KI können die Tools nach bekannten oder unbekannten Hintertüren und verschlüsselten Kanälen suchen und Konten und Protokolle im Auge behalten, um verdächtige oder nicht autorisierte Aktivitäten zu erkennen und zu melden. Beispielsweise kann ein neues konto oder ein neuer Netzwerkzugriffskanal auf ein kompromittiertes System und/oder einen nicht autorisierten Zugriff verweisen.

Stufe 5: Analyse und Berichterstattung

Der letzte Schritt besteht darin, zu testen, ob eine nicht autorisierte Entität Spuren verwischen kann, dh den Verlauf und die Protokolle von Ihren Systemen löschen kann, wodurch es unmöglich wird, Angriffe zu erkennen. Mithilfe von KI können die Tools versteckte Hintertüren, nicht autorisierte Zugriffsendpunkte usw. erkennen. Außerdem können diese Tools Fehlermeldungen und Systemprotokolle besser analysieren, um Fehler, fehlende Einträge oder andere verdächtige Aktivitäten zu finden. Schließlich wird diese Analyse in einem leicht lesbaren Bericht zusammengefasst, in dem die vollständigen Testergebnisse des Targets aufgeführt sind.