Аналіз засобів тестування на проникнення на основі штучного інтелекту

Abstract

У сучасному інформаційному середовищі, тестування на проникнення є одним з найважливіших етапів забезпечення інформаційної безпеки. З допомогою даного підходу можна виявляти та усувати вразливості до того, як зловмисники знайдуть та скористаються ними. З прогресом штучного інтелекту особливо в останні роки, все частіше в основі сучасних засобів тестування на проникнення лежать інтелектуальні алгоритми. Саме за допомогою алгоритмів штучного інтелекту здійснюється автоматизоване виявлення та експлуатація вразливостей. У роботі проведено аналіз основних підходів до використання штучного інтелекту в тестуванні на проникнення, методи машинного навчання для глубокого аналізу мережевого трафіку, використання генеративних алгоритмів для імітації атак. Проведено дослідження переваг та викликів впровадження таких рішень, зважаючи на такі аспекти як: точність, продуктивність та етичність.

In the modern information environment, penetration testing is one of the most important stages of ensuring information security. This approach allows for the identification and elimination of vulnerabilities before malicious actors can find and exploit them. With the rapid advancement of artificial intelligence, particularly in recent years, intelligent algorithms are increasingly forming the basis of modern penetration testing tools. AI algorithms enable automated vulnerability detection and exploitation. This study analyzes the main approaches to using artificial intelligence in penetration testing, including machine learning methods for deep network traffic analysis and the use of generative algorithms for attack simulation. The research explores the benefits and challenges of implementing such solutions, considering aspects such as accuracy, performance, and ethics.