人工智能和机器学习时代 如何对抗新的网络威胁

需要渗透测试服务出现了一个世纪以来时，在系统的攻击变得频繁。许多公司开始丢失其敏感数据，从而以最坏的方式影响了客户。

敏感数据的丢失恰恰是我们何时(以及为什么)看到另一个技术行业兴起的时候。

您会看到一家公司让位给渗透测试的整个新行业。该公司收集了比较优秀的技术人才，并要求他们提出解决方案，以阻止网络犯罪分子伤害组织和个人。

但是，网络犯罪和测试人员领域的变化比任何其他技术领域都快。网络罪犯不断提出新的病毒和网络攻击。为了避免人们落入这些陷阱，测试公司需要进行足够的发展以计划这些病毒，并领先于犯罪分子。让我们深入了解渗透测试的历史，以了解其随着时间的变化。

一开始的渗透测试

企业始终有理由选择渗透测试，以保持与恶意软件和其他病毒的距离。首先，渗透测试仅针对系统而设计-使它们从各个角度都是安全的。很快，人们发现企业也可以通过网络钓鱼和社交活动成为目标。

多角度攻击迫使渗透测试公司针对每种可能的网络威胁提出解决方案。在大多数情况下，测试是手动完成的，一组测试人员会坐在一起，了解软件，列出所有要求并构建测试用例。

然后逐个运行这些测试用例，并记录每个测试用例的状态。最后，准备了一份报告，供开发人员了解可能存在的漏洞，重新创建漏洞的方法以及弥补这些漏洞的想法。市场上引入了不同的技术来适应人们的不同需求。但是，步骤几乎总是相同的，因为它需要一组测试人员来执行所有活动。然后是更先进技术的时代。由人工智能和机器学习提供支持的软件。

机器学习技术很聪明，但是却不受保护，可以让网络罪犯攻击并掌握它。

尽管每个公司都认为对这种新的物联网技术使用手动测试是一个好主意，但大多数情况下它们都失败了。这次失败显然要求设计出新的方法，并将其用于改善使用AI和ML技术小工具的组织和个人。

人工智能和机器学习时代

尽管测试人员在手动测试的帮助下尽了很大的努力来对抗新的网络威胁，但他们却多次失败了。

当AI成为对罪犯的威胁时，测试领域引入了新的历史转折。人工智能和机器学习已成为渗透测试的一部分。开发了不同的AI和ML技术和工具来帮助捕获系统中存在的恶意软件和病毒。

现在，您一定想知道，在攻击者手中人工智能是否如此强大，它在用于测试时是否应该提供更多好处?显然，它应该在测试中提供更多的好处—因此，这是渗透测试公司如何在其技术中嵌入AI和ML的方式发展：

更好的信息收集

整个测试活动中最重要的阶段之一就是收集信息。它也被称为侦察阶段。根据专家的说法，如果测试人员设法收集到更多数据，那么一开始他们获得成功的机会就会增加一倍以上。但是，这很容易说，而且很难做。在笔测试活动中，团队只有有限的时间花在收集数据上。很难确保所收集数据的质量是比较好的。

借助AI的持续支持，可以在有限的时间内收集大量的质量数据。甚至可以利用计算机视觉，自然语言处理和机器学习来确保构建具有许多细节的良好数据概况。

扫描系统

手动测试许多系统需要花费大量时间。同样，由于人必定会犯错误，因此很多时候系统中的漏洞没有引起注意，从而造成麻烦。当扫描数百个系统时，您可以想象手动测试可能带来的破坏。人工智能支持的扫描确保全面覆盖并获得良好的解释结果。也可以在需要的地方使用它对代码进行一些修改。总体而言，它节省了大量时间和精力。而且，AI提供了良好的测试管理和自动创建测试用例。因此，它使您的系统更安全。

维护和进入阶段

一旦测试人员完成扫描，他们就准备好访问多个网络设备并提取目标数据并开始测试。此步骤的主要目的是确保不存在任何漏洞，防止攻击者加以利用。测试还包括检查每位员工的凭证和强项。基于AI的解决方案能够尝试不同的密码组合，以检查破解密码的强度。设计了不同的算法来观察用户数据，持续的趋势，当前的模式并训练自己进行更好的测试。

更佳报告

每个测试公司紧随其后的渗透测试的最后阶段是报告阶段。报告阶段通常测试攻击者掩盖其踪迹并删除系统中存在的所有踪迹的能力。这些证据可以在现有的访问通道，用户日志以及由于渗透过程引起的意外错误消息中找到。手动测试未能在更大范围内发现这些问题，从而使攻击者可以轻松地执行其任务，而无需管理层知道它们的存在。

另一方面，人工智能工具可以轻松地发现隐藏的后门，系统中网络犯罪分子的踪迹以及原本不应该存在的多个访问点。一旦找到，这些活动及其详细信息将存储并保存在报告中。详细的报告还包含针对每一次攻击的适当时间表。