<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Застосування штучного інтелекту для тестування на проникнення

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

Робота присвячена вивченню використання штучного інтелекту (ШІ) для тестування на проникнення в сучасній кібербезпеці. Дослідження ретельно аналізує переваги та недоліки застосування штучного інтелекту в цій сфері. Основними перевагами використання штучного інтелекту є його здатність підвищувати ефективність, точність та автоматизацію процесів виявлення кіберзагроз. Зокрема, розглядається потенціал розвитку систем автоматичного виявлення та вирішення кібератак завдяки застосуванню штучного інтелекту. Особлива увага приділяється перспективам розвитку цієї технології, в тому числі її можливості у розв'язанні складних завдань тестування на проникнення та виявлення нових видів кіберзагроз. У роботі також відзначено ключові недоліки, які супроводжують застосування штучного інтелекту в кібербезпеці, зокрема, ризик помилок та питання конфіденційності даних. Це дослідження висвітлює значний потенціал штучного інтелекту для підвищення рівня кібербезпеки та забезпечення безпеки в Інтернет-просторі, а також наголошує на необхідності подальшого дослідження та розвитку цієї технології для ефективного боротьби з кіберзагрозами.
This paper explores artificial intelligence (AI) utilization for penetration testing in modern cybersecurity. The study meticulously analyzes the advantages and disadvantages of employing AI in this domain. The main advantages of using AI include its ability to enhance efficiency, accuracy, and automation of threat detection processes. Specifically, the potential development of automated systems for detecting and addressing cyber-attacks through AI is discussed. Special attention is paid to the prospects of this technology, including its capability to address complex penetration testing tasks and identify new types of cyber threats. The paper also acknowledges the key disadvantages of applying AI in cybersecurity, such as the risk of errors and concerns regarding data confidentiality. This study highlights AI's significant potential to elevate cybersecurity levels and ensure safety in cyberspace. Furthermore, it underscores the importance of further research and development of this technology for effective combat against cyber threats.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Притула А. В., Куперштейн Л. М. Застосування штучного інтелекту для тестування на проникнення // Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2024/paper/view/20606.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (10)

  1. Statista - the statistics portal. Statista. URL: https://www.statista.com/ (дата звернення: 12.03.2024).
  2. Remote host operation system type detection based on machine learning approach / L. Kupershtein et al. Selected papers of the II international scientific symposium "intelligent solutions" (intsol-2021). workshop proceedings. 2022. No. 3106. P. 65–81. URL: https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/37675 (дата звернення: 12.03.2024).
  3. How artificial intelligence will drive the future of penetration testing in IT security - cybersecurity | digital forensics | penetration testing | ermprotect. Cybersecurity | Digital Forensics | Penetration Testing | ERMProtect - Cybersecurity | Digital Forensics | Penetration Testing | ERMProtect. URL: https://ermprotect.com/blog/how-artificial-intelligence-will-drive-the-future-of-penetrationtesting/ (дата заверення: 12.03.2024).
  4. Pope J. Human vs AI in pen testing. Cybersmart consulting. URL: https://cybersmartconsulting.com/ai-in-pen-testing/ (дата зверенення: 12.03.2024).
  5. Investigating threats with watson for cyber security - security intelligence. Security Intelligence. URL: https://securityintelligence.com/investigating-threats-with-watson-for-cyber-security/ (дата звернення: 12.03.2024).
  6. The 2020 global CVC report. CB Insights. URL: https://www.cbinsights.com/research/report/corporate-venture-capital-trends2020/ (date of access: 13.03.2024).
  7. Ijlal T. How to start penetration testing of artificial intelligence. Infosec writeups. URL: https://infosecwriteups.com/how-to-startpenetration-testing-of-artificial-intelligence-c11e97b77dfa (дата звернення: 13.03.2024).
  8. Küçükkarakurt F. Is it possible to use artificial intelligence for penetration tests?. Make use of. URL: https://www.makeuseof.com/is-it-possible-to-use-artificial-intelligence-for-penetration-tests/ (дата звернення: 13.03.2024).
  9. Dsouza M. How artificial intelligence can improve pentesting | Packt Hub. Packt Hub. URL: https://hub.packtpub.com/howartificial-intelligence-can-improve-pentesting/ (дата звернення: 14.03.2024).
  10. Joseph T. The influence of AI and machine learning on pen testing. QASource Blog. URL: https://blog.qasource.com/the-influenceof-ai-and-machine-learning-on-pen-testing (дата зверення: 14.03.2024).