来自 应用 2021-06-11 02:02 的文章

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最有效的渗透测试方法将威胁情报、漏洞扫描和人类专业知识结合起来,通过对IT环境的模拟攻击来验证漏洞的严重性。安全专业人士现在越来越多地使用人工智能(AI)和机器学习(ML)来协助他们的渗透测试工作。这些能力是如何改进渗透测试的,它们能否使更常规的渗透测试在一个持续的风险管理计划中变得切实可行?在传统的渗透测试中,人类的专业知识一直扮演着关键的角色,防御cc攻击可以通过多种方法,但是,今天的安全专家和渗透测试人员,增加带宽ddos防御,尤其是正在寻找人工智能和机器语言能够改进测试过程的方法。Aptiv的网络安全工程师和安全架构师Charles Parker认为,防御cc跟ddos攻击,AI和ML可以为渗透测试人员提供很多帮助。"他说:"这项技术被忽视了,因为它有助于提高生产率,并至少在一定程度上缓解合格员工的短缺。"Nexteer Automotive的首席信息安全官Arun DeSouza认为有机会通过自动化人工密集型任务来加强渗透测试过程。AGS Alpama Global Services的网络安全分析师Javier Avila解释道标准贯入试验包括七个阶段。AI和ML可以通过从目标系统上运行的服务中提取信息来帮助进行漏洞分析和利用。在执行会影响系统性能或数据完整性或导致应用程序不可用的脚本时,必须小心。即使在标准渗透测试的其他阶段,kpa高防cdn,AI和ML也可以帮助生成指标,发现网络基础设施,并根据应用的步骤报告结果。"渗透测试可以从人工智能和人工智能的几个方面获益。DeSouza指出,穿透扫描会生成大容量的数据集。他看到了利用人工智能过滤数据和消除噪音的机会。"这样做将提高结果的可用性,并更有效地产生可操作的见解。"帕克认为,这些技术也将有助于更快地生成测试结果,而在网络安全问题上,时间至关重要。阿维拉说:"时间很关键,因为我们永远不知道什么时候会发生攻击,也不知道下一个威胁会是什么。通过自动化漏洞分析和利用,您可以降低操作成本并加快漏洞报告速度。"Avila还指出,即使在更自动化的渗透测试过程中,安全工程师仍然可以发挥关键作用。"对于安全工程师来说,解释结果以改进、验证和确认算法以及正确流程的执行,这一点始终很重要。"这是一个必须牢记的基本要点,因为所有的人工智能系统都必须经过训练,以适应它们所处的环境。在渗透测试的情况下,只有人类才能做到这一点。Avila强调了这一点,他说:"人类渗透测试人员拥有AI和ML所不具备的东西:常识和判断能力使他们能够识别可能影响生产系统的漏洞。他们必须分析渗透测试的结果,并将这些知识整合到AI和ML算法中,以改进系统未来将产生的结果。"DeSouza同意这一点,他说,组织始终需要合格的渗透测试人员来解释和验证扫描洞察,制定行动计划来降低风险,以及"训练"AI和ML算法以进行持续改进。重要引述通过自动化漏洞分析和攻击,您可以降低操作成本并加快漏洞报告速度。人类渗透测试人员有AI和ML没有的东西:常识和判断力使他们能够识别可能影响生产系统的漏洞。关键点AI可以通过从目标系统上运行的服务中提取信息来帮助进行漏洞分析和利用。人工智能有助于生成指标、发现网络基础设施并更快地报告结果。组织将始终需要合格的渗透测试人员来解释和验证扫描洞察,制定行动计划来降低风险,端点安全,并"培训"人工智能和ML算法以实现持续改进。