自动化渗透测试中的人工智能
人工智能驱动的渗透测试使用机器学习和日益自主的代理来探测网络和应用程序是否存在可利用的弱点——模仿真正的攻击者的思维方式。
概述
这很重要，因为红队人员稀缺且昂贵，而威胁却每天都在变化。
深入探讨
传统的笔测试是手动的、缓慢的、时间点的。人工智能通过自动侦察、优先考虑哪些漏洞实际上是可利用的（而不仅仅是理论上存在）以及按照攻击者的方式链接步骤来增强它——扫描、获得立足点、升级权限、横向移动。现代工具使用基于 LLM 的代理来读取扫描输出、推理攻击路径、生成攻击尝试并根据有效的内容进行调整。连续的自动化测试意味着系统的检查频率远远高于每年的手动测试。另一方面是攻击性风险：同样的技术可以降低恶意行为者的门槛，而人工智能代理可能会犯错误或导致意外中断，因此护栏、范围界定和人工授权仍然至关重要。结果仍需要专家验证以过滤误报。
技术洞察
人工智能代理将规划器（通常是对目标进行推理并观察到的系统状态的法学硕士）与扫描、模糊测试和运行漏洞利用的工具相结合。强化学习式的反馈让他们倾向于采取向更高特权迈进的行动。它们绘制攻击图——节点是系统状态，边缘是漏洞利用——搜索到达目标的最短路径。困难的部分是扎根：将嘈杂的现实世界工具输出转化为可靠的下一步行动，而无需产生幻觉漏洞。
战略影响
构建选择
应用级设计决定了人工智能是否能改善实际结果。
团队与工作流程
良好的工作流程集成可以创造用户值得信赖的生产力收益。
风险与安全
范围明确的用例可以减少变更疲劳和实施风险。
人工智能在自动化渗透测试中的未来
预计“自治红队”会在类似生产的环境中持续运行，加上人工智能防御者会自动修补或隔离发现的结果——攻击者和防御者代理的军备竞赛。座席安全技能的标准化基准正在出现。随着能力的增长，监管和负责任的披露规范将会收紧，组织将越来越多地将人工智能的广度与人类的判断相结合，以进行高风险、范围内的授权测试，而不是完全不干涉的自主性。
现实世界的实施
安全团队在每次代码部署后都会运行持续的自动化测试，而不是等待每年的手动渗透测试。
人工智能代理将低严重性错误配置与弱凭据链接起来，以展示真正的特权升级路径。
平台会自动优先考虑扫描仪标记的数千个可利用漏洞中的少数几个，从而减少噪音。
红队使用人工智能快速绘制不熟悉网络的攻击面图，然后将人力集中在最危险的路径上。
风险与防护栏
将损坏的流程自动化可能会加剧现有问题。
团队可能会过度自动化并消除所需的人工判断。
如果不持续评估输出，质量可能会出现偏差。
实施路线图
绘制当前工作流程并确定摩擦最大的步骤。
在完全自动化之前定义人工检查点。
对用户进行提示、升级路径和质量标准方面的培训。
跟踪任务级结果以确认持续价值。
不断探索
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常见问题
自动渗透测试中的人工智能是什么？
人工智能驱动的渗透测试使用机器学习和日益自主的代理来探测网络和应用程序是否存在可利用的弱点——模仿真正的攻击者的思维方式。这很重要，因为红队人员稀缺且昂贵，而威胁却每天都在变化。
人工智能如何最大程度地改进传统的时间点渗透测试？
人工智能允许频繁的自动评估，而不是仅仅依赖于不频繁的手动参与。
基于法学硕士的渗透测试代理通常使用“规划器”做什么？
规划者对目标进行推理，并选择升级权限或横向移动等行动。
为什么优先考虑可利用性在人工智能笔测试中很重要？
过滤真正可利用的问题可以减少噪音并指导针对真正风险的修复。
自动攻击中的“链接”是什么意思？
真实的攻击将多个弱点结合在一起；人工智能代理通过对目标进行排序来模拟这一点。
人工智能在渗透测试中的主要风险是什么？
进攻性人工智能具有双重用途；它可以帮助攻击者，如果没有护栏，自主代理可能会做出不可预测的行为。