Penetrační testování vylepšené umělou inteligencí

V neustále se vyvíjejícím světě kybernetické bezpečnosti je penetrační testování už dlouho základním kamenem pro identifikaci různých zranitelností a také pro zhodnocení odolnosti podnikových systémů.

Tradiční penetrační testování zahrnuje simulaci obvyklých kybernetických útoků s cílem odhalit slabá místa, což organizacím umožňuje opravit chyby ještě před tím, než je mohou zneužít zlovolní hackeři.

S rostoucí složitostí digitálních prostředí organizací – počínaje cloudovými infrastrukturami přes stále častěji využívaná zařízení internetu věcí až po edge computing – však dosavadní konvenční metody testů často nestačí k tomu, aby se odhalila možná rizika.

Na scénu tak vstupuje umělá inteligence (AI) – inovace, která slibuje doslova revoluci ve vykonávání operací červených týmů a vede k chytřejším, rychlejším a efektivnějším penetračním testům.

Je AI potřeba?

Moderní podnikové IT ekosystémy jsou rozsáhlé, propojené a neustále se vyvíjející, což pro týmy penetračních testérů vedené lidmi představuje neuvěřitelnou výzvu při komplexním hodnocení všech útočných ploch.

Červené týmy se tradičně spoléhají na kombinaci automatizovaných nástrojů a manuálních odborných znalostí k simulaci útoků. Tyto metody však mohou být časově náročné a náchylné k přehlédnutí něčeho důležitého, zejména pokud jde o velká prostředí.

Penetrační testování vylepšené umělou inteligencí řeší tato omezení tím, že se využívají algoritmy strojového učení k efektivnější detekci, přizpůsobení a předvídání bezpečnostních zranitelností.

Umělá inteligence dokáže nejen automatizovat opakující se úkoly, ale také analyzovat obrovské množství dat v reálném čase, což umožňuje průběžné hodnocení a objevování nových vektorů útoku, které by lidským testérům mohly uniknout.

Mezi hlavní výhody penetračního testování s podporou umělé inteligence patří:

1. Rychlost a škálovatelnost

Algoritmy AI mohou vykonávat skenování zranitelností a simulaci hrozeb mnohem rychleji než tradiční ruční či automatizované metody. V prostředích, kde se hrozby objevují rychle, je schopnost škálovat a hodnotit rizika v reálném čase nevyčíslitelná.

To, co by mohlo trvat týdny práce klasickým způsobem, lze nyní díky podpoře AI zvládnout za hodiny, nebo dokonce minuty – to červeným týmům umožňuje soustředit se na úkoly vyššího řádu, jako je například strategické plánování obrany nebo hlubší analýzy.

2. Adaptivní učení

Jednou z nejvýznamnějších výhod umělé inteligence je její schopnost učit se z minulých zkušeností. Modely strojového učení lze trénovat pomocí dat z reálných útoků, což AI dovolí v budoucnu rychle rozpoznávat vzorce, a dokonce předvídat i nové typy hrozeb.

Na rozdíl od obvykle statických systémů využívajících pravidla se penetrační testování založené na AI v průběhu času vyvíjí a neustále zdokonaluje své metodiky detekce a útoku.

3. Odhalování složitých zranitelností

Tradiční penetrační nástroje jsou obvykle navržené tak, aby detekovaly známé zranitelnosti, jako je zastaralý software nebo nesprávně nakonfigurované brány firewall. AI však dokáže analyzovat komplexní chování systému, aktivitu uživatelů i síťový provoz, a odhalit tak složité zranitelnosti, které dokonce dosud nebyly zdokumentované.

To zahrnuje například identifikaci zero day exploitů nebo taktiky laterálního pohybu, používané sofistikovanými protivníky.

4. Spolupráce člověka a AI

Umělá inteligence nenahrazuje kvalifikované odborníky na kybernetickou bezpečnost, ale znásobuje jejich sílu. Díky automatizaci rutinních úkolů, jako je průzkum a skenování zranitelností, umožňuje červeným týmům soustředit se na strategické plánování na vyšší úrovni a etické hackování.

Lidští analytici mohou spolupracovat s AI na ověřování zjištění předkládaných umělou inteligencí, na interpretaci složitých výsledků či na přizpůsobování detekce konkrétních scénářů útoků, které vyžadují lidskou intuici a kreativitu.

5. Prediktivní modelování hrozeb

Schopnost AI analyzovat rozsáhlé datové soubory a předpovídat potenciální zranitelnosti umožňuje červeným týmům efektivněji simulovat různé typy útoků. Prediktivní analytika umožňuje modelovat různé scénáře na základě historických dat, informací o hrozbách a behaviorální analytiky, což poskytuje proaktivní přístup k penetračním testům.

To může výrazně zlepšit schopnost organizace předvídat a zmírňovat hrozby ještě předtím, než je někdo schopen je zneužít.

Výzvy a etické úvahy

Umělá inteligence sice slibuje transformaci současné podoby penetračního testování, ale zároveň přináší i výzvy, které je potřeba řešit. Jednou z hlavních obav je spoléhání se na výsledky generované AI, které mohou v některých případech produkovat falešně pozitivní nebo falešně negativní výsledky.

Jak se nástroje založené na AI stále více integrují do operací červených týmů, bude pro zajištění přesnosti i nadále kritická potřeba lidského dohledu a úsudku.

Pište pro Computertrends

Máte dobré nápady, máte co říct? Chcete se podělit o své znalosti se čtenáři Computertrends?

Je tu ideální příležitost. V redakci neustále hledáme externí autory, kteří rozšíří náš záběr. Nabízíme možnost publikací zajímavých článků nejen na webu, ale také v našem tištěném magazínu.

Pokud máte zájem, ozvěte se šéfredaktorovi na e-mail: radan.dolejs@iinfo.cz

Kromě toho je nutné také pečlivě zvážit etické používání AI v penetračním testování. Autonomní AI systémy určené k testování průniku do sítí by totiž mohly být potenciálně zneužity i kyberzločinci.

To samozřejmě vyvolává otázky týkající se regulace, dohledu a možného potenciálu těchto nástrojů, pokud se dostanou do nesprávných rukou.

Budoucnost červeného týmu

Zavedení penetračního testování vylepšeného umělou inteligencí signalizuje paradigmatickou změnu v operacích červeného týmu.

S tím, jak se AI nástroje stávají sofistikovanějšími, se hranice mezi ofenzivními a defenzivními taktikami kybernetické bezpečnosti bude stále více stírat, což organizacím umožní být o krok před protivníky.

Očekávat lze nástroje penetračního testování založené na umělé inteligenci, které nejenže identifikují případné zranitelnosti, ale zároveň už také doporučí strategie pro zmírnění rizik v reálném čase. Budou mít také podobu, kterou lze hladce integrovat do celkové bezpečnostní politiky organizace.

Spojení umělé inteligence a penetračního testování je více než jen technologický pokrok – je to redefinice toho, čeho mohou červené týmy dosáhnout v boji proti kybernetickým hrozbám. Přijetím těchto nástrojů získají organizace mocného spojence, který je schopný předvídat a neutralizovat hrozby rychleji a přesněji než kdykoli předtím.

I když přetrvávají výzvy, zejména pokud jde o přesnost a etiku, potenciální výhody daleko převyšují rizika. Ve stále více propojeném světě není role AI v penetračním testování jen luxusem – je doslova už nutností.

Červené týmy, které využívají AI, budou mít lepší pozici pro ochranu organizací před vyvíjejícími se hrozbami a zajistí, že obrana kybernetické bezpečnosti zůstane robustní a přizpůsobivá tváří v tvář novým výzvám.

Autor je členem sdružení Cloud Security Alliance.

Vyšlo v magazínu Securitytrends 2/2025.

Computertrends si můžete objednat i jako klasický časopis. Je jediným odborným magazínem na českém a slovenském trhu zaměreným na profesionály v oblasti informačních a komunikačních technologií (ICT). Díky silnému zázemí přináší aktuální zpravodajství, analýzy, komentáře a přehledy nejnovejších technologií dříve a na vyšší odborné úrovni, než ostatní periodika na tuzemském trhu.

Obsah Computertrends je určen odborníkům a manažerům z firem a institucí, kteří se podílejí na rozhodovacím procesu při nákupu ICT technologií. Jednotlivá čísla si můžete objednat i v digitální podobě.