PENTESTER: Apakah AI datang untuk peran Anda?

Kami telah mendengar cerita yang sama selama bertahun -tahun: AI akan datang untuk pekerjaan Anda. Bahkan, pada 2017, McKinsey mencetak laporan, Pekerjaan hilang, pekerjaan yang diperoleh: transisi tenaga kerja di masa otomatisasimemprediksi bahwa pada tahun 2030, 375 juta pekerja perlu mencari pekerjaan baru atau risiko dipindahkan oleh AI dan otomatisasi. Mengantri kecemasan.

Ada bisikan yang sedang berlangsung tentang peran apa yang akan terpengaruh, dan Pentesting baru -baru ini mulai dipertanyakan. Dengan AI sekarang dapat mengotomatiskan tugas -tugas seperti pemindaian kerentanan dan pemindaian jaringan – di antara hal -hal lain – dan dengan platform seperti Plextrac menambahkan kemampuan AI untuk mengurangi upaya manual, akankah pentester keluar dari pekerjaan?

Mari kita mulai dengan optimisme. Tahun ini, McKinsey menarik kembali prediksi sebelumnya bahwa 375 juta pekerja akan dipindahkan oleh AI, menurunkan prediksi menjadi sekitar 92 juta pekerja. Artikel ini terus meringankan keprihatinan yang menyatakan bahwa meskipun beberapa pekerjaan mungkin menjadi usang, lebih mungkin bahwa pekerjaan hanya akan menjalani transisi dan bahwa sekitar 170 juta peran baru akan muncul dari abu.

Berbingkai kembali ke Pentesting, adil untuk mengasumsikan bahwa beberapa aspek peran akan lebih cocok untuk otomatisasi di tahun-tahun mendatang, dan beberapa peran yang berhubungan dengan pentesting mungkin harus berputar, tetapi AI kehilangan elemen yang membedakan terpisah dari alat pemindai otomatis lainnya: elemen manusia. Seperti dikutip oleh Cloud Security Alliance, “Daripada menggantikan manusia, AI berfungsi sebagai pengganda kekuatan untuk penguji penetrasi.”

AI akan meningkatkan, bukan menggantikan, kemampuan pentesting

Salah satu kesalahpahaman yang umum adalah bahwa AI akan menjadikan Pentesters masa lalu. Kenyataannya jauh lebih bernuansa. Otomatisasi telah mulai membantu dalam merampingkan beberapa tugas yang lebih monoton dan berulang, tetapi kreativitas dan keahlian manusia tetap tak tergantikan.

Skrip anak -anak adalah pembelajaran (mesin)

AI mengubah hambatan untuk masuk untuk pentesting. Dengan bantuan alat-alat bertenaga AI, orang-orang dengan pengalaman yang kurang teknis-seringkali disebut sebagai Skrip Kiddies—Anda akan dapat melakukan tes yang lebih canggih tanpa memerlukan pemahaman mendalam tentang mekanika yang mendasarinya. AI menurunkan penghalang untuk masuk dengan mengotomatisasi tugas yang lebih kompleks seperti pemindaian kerentanan, simulasi musuh, dan eksploitasi. Otomatisasi semacam itu memungkinkan pengguna ini untuk mengidentifikasi dan mengeksploitasi kelemahan dalam sistem dengan lebih mudah.

Sementara pentester mungkin memiliki pandangan negatif tentang anak -anak naskah, kemajuan dalam AI dan otomatisasi menguntungkan semua orang. Menghapus buah yang menggantung rendah memungkinkan penguji dari semua tingkatan untuk melakukan keterlibatan yang lebih rumit dan berharga, meningkatkan tingkat keterampilan mereka dan membuat mereka lebih efektif dan aman dalam peran mereka. Dengan AI menangani dasar yang membosankan, semua penguji dapat fokus untuk mempelajari nuansa yang lebih dalam dari Pentesting, pada akhirnya menjadi lebih mahir dan berkontribusi lebih pada lanskap keamanan.

Berfokus pada pekerjaan bernilai lebih tinggi: Biarkan AI menangani tugas yang monoton

Bukan hanya kiddi naskah yang akan menuai manfaat AI – pemelihara juga bisa. Dengan memanfaatkan otomatisasi, pentester dibebaskan untuk fokus pada tugas yang menuntut tingkat keahlian atau intervensi manusia yang lebih tinggi. Misalnya, AI dapat mengotomatisasi penemuan kerentanan, memungkinkan pentester untuk fokus pada kerajinan eksploitasi unik atau melakukan latihan tim merah canggih yang membutuhkan pemahaman yang bernuansa tentang perilaku manusia dan logika bisnis.

Tugas khusus AI dapat mengotomatiskan termasuk:

• Memfasilitasi penelitian yang lebih dalam dan pertemuan intelijen open source (OSInt)
• Pemindaian untuk kerentanan dan paparan umum (CVE) dalam sistem target
• Melakukan pemindaian jaringan dasar dan mengidentifikasi vektor serangan potensial
• Mengategorikan dan memprioritaskan kerentanan yang ditemukan berdasarkan keparahan dan eksploitasi
• Kerajinan eksploitasi berdasarkan tumpukan teknologi keterlibatan saat ini
• Menyarankan kasus uji tambahan untuk melakukan berdasarkan kerentanan yang diidentifikasi sebelumnya

Dengan menghilangkan tugas -tugas yang berulang -ulang ini, AI memungkinkan pentester untuk menghabiskan lebih banyak waktu untuk menjelajahi eksploitasi yang canggih, menemukan kekurangan tersembunyi, dan berpikir di luar kotak – keterampilan yang berada di luar jangkauan AI untuk masa mendatang.

Phishing and Social Engineering 2.0: AI's Hook untuk simulasi yang lebih baik

Dampak AI pada pentesting juga terbukti di bidang teknik sosial. Teknologi ini sudah memajukan simulasi phishing dan latihan pelatihan. Kemampuan AI untuk menganalisis sejumlah besar data, memahami perilaku manusia, dan membuat serangan phishing yang lebih dapat dipercaya atau skenario rekayasa sosial memungkinkan penguji penetrasi melakukan serangan yang lebih realistis. Ini berarti bahwa bisnis dapat lebih siap untuk ancaman dunia nyata, karena AI meningkatkan keaslian serangan yang disimulasikan.

Selain itu, alat AI dapat memberikan umpan balik dan pembinaan, memungkinkan penguji penetrasi untuk memperbaiki teknik rekayasa sosial mereka dan belajar dari keterlibatan masa lalu, meningkatkan kerajinan mereka dari waktu ke waktu.

AI akan mempercepat proses pentesting: kecepatan memenuhi presisi

AI dapat secara dramatis mempercepat, jika tidak semua, tahap siklus hidup pengujian penetrasi. Misalnya:

• Osint dan pengumpulan informasi: AI dapat menganalisis tumpukan teknologi organisasi, mengidentifikasi kerentanan yang diketahui dalam alat dan platform yang digunakan, dan menyarankan vektor serangan potensial lebih cepat daripada yang dapat diteliti secara manual manusia.
• Pemodelan Ancaman: Berdasarkan data yang dikumpulkan, AI dapat merekomendasikan ancaman spesifik untuk ditiru berdasarkan tingkat keberhasilan sebelumnya yang berkorelasi dengan intelijen yang dikumpulkan.
• Deteksi Anomali: Saat memilah -milah kumpulan data besar -besaran, AI unggul dalam mendeteksi pola dan mengidentifikasi outlier. Ini dapat menandai temuan anomali yang mungkin terkubur di lautan data, memungkinkan pentester untuk fokus pada kerentanan yang paling kritis.
• Pengembangan Eksploitasi: Alat AI dapat membantu pentester dalam menghasilkan kode eksploitasi yang disesuaikan dengan tumpukan teknologi atau sistem spesifik yang mereka uji.
• Posting Eksploitasi: AI dapat membantu menutupi jejak eksploitasi, menghilangkan bukti bahwa para penguji bahkan ada dengan cara yang lebih komprehensif. Ini juga dapat meninggalkan petunjuk palsu untuk membuat para pembela menebak dan memimpin penyelidikan mereka di jalur kelinci.
• Pelaporan Keamanan Pentest/Ofensif: Sama seperti alat GPT yang membantu Anda menulis email, Anda dapat menggunakan AI generatif untuk mempercepat laporan Pentest. PlexTrac, platform pelaporan terpenest terkemuka, mengintegrasikan AI untuk membantu menghasilkan temuan eksploitasi, merangkum data, dan bahkan menyusun ringkasan eksekutif untuk laporan. Tapi, tentu saja, Anda perlu memastikan platform yang Anda manfaatkan menjaga data Anda tetap aman. Solusi AI buatan sendiri Plextrac beroperasi dalam kapasitas pra-terlatih. Sistem dan komponen yang mendasari tidak belajar dari waktu ke waktu atau mempertahankan pengiriman pengguna di luar persyaratan untuk memproses pengiriman dan memberikan respons generatif.

Apa yang diharapkan dari AI di Pentesting: Sahabat terbaik seorang peretas?

Masa depan pentesting kemungkinan akan melibatkan hubungan sinergis antara AI dan keahlian manusia. Begini cara AI akan mendukung pentester dalam waktu dekat:

1. Kolaborasi: AI dapat berfungsi sebagai sahabat karib bagi penguji penetrasi, membantu menganalisis temuan, membuat laporan, dan bahkan merekomendasikan langkah selanjutnya berdasarkan keterlibatan masa lalu. Ini dapat bertindak sebagai “asisten tim merah” memfasilitasi kolaborasi di antara anggota tim dan memberikan panduan di seluruh keterlibatan.
2. Logika bisnis dan kesadaran kontekstual: AI juga akan membantu penguji penetrasi memahami bagaimana kerentanan berdampak pada bisnis. Alih -alih hanya mengidentifikasi cacat teknis, AI akan memberikan konteks tentang bagaimana cacat itu dapat menyebabkan gangguan bisnis, kehilangan data, atau kerusakan reputasi. Pemahaman ini dapat memandu pentester dalam membuat rekomendasi dan laporan yang lebih berdampak.
3. Kerangka kerja agen dan model penalaran: Dengan kemajuan dalam model penalaran, AI dapat memberikan wawasan mengapa ia membuat keputusan tertentu, memungkinkan penguji penetrasi untuk lebih memahami logika di balik temuan dan sarannya. Transparansi ini akan meningkatkan cara manusia berinteraksi dengan AI dan meningkatkan keefektifannya dalam tugas -tugas yang menempel.

Merangkul pasangan Pentest baru Anda

AI tidak ada di sini untuk mengambil alih pekerjaan penguji penetrasi; Sebaliknya, di sinilah untuk membuat pekerjaan mereka lebih cepat, lebih efisien, dan lebih efektif. Tugas -tugas duniawi pemindaian untuk kerentanan, menulis laporan, dan bahkan mengeksekusi eksploitasi dasar dapat diotomatisasi, tetapi tugas -tugas bernuansa yang membutuhkan kreativitas, pemikiran kritis, dan pengetahuan teknis yang mendalam akan selalu membutuhkan sentuhan peretas.

Dengan merangkul AI sebagai alat untuk meningkatkan pekerjaan mereka, penguji penetrasi dapat menghabiskan lebih banyak waktu pada aspek-aspek pekerjaan mereka yang menarik dan menantang-menguasai, memecahkan masalah, dan mengakali musuh. Ketika AI terus berkembang, jelas bahwa pentester akan diberdayakan, tidak mengungsi. Faktanya, mereka yang merangkul AI kemungkinan akan menemukan diri mereka lebih kompetitif dalam lanskap keamanan siber yang terus berubah.