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四維創智:人工智能在網絡安全滲透測試中的實踐

2020-1-17 12:55| 投稿: xiaotiger |來自: 互聯網


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摘要: 目前,社會生活和經濟發展過程當中,每天都會產生數以億記得數據并得到云端儲存,伴隨著數據量的爆發式增長、深度學習算法優化改進、計算能力的大幅提升,人工智能迎來了技術方面得大跨步發展。人工智能已經由分類型處理的多媒體數據轉向跨媒體的認知、學習、推理,從追求智能機器到人機腦機相互結合, ...

目前,社會生活和經濟發展過程當中,每天都會產生數以億記得數據并得到云端儲存,伴隨著數據量的爆發式增長、深度學習算法優化改進、計算能力的大幅提升,人工智能迎來了技術方面得大跨步發展。人工智能已經由分類型處理的多媒體數據轉向跨媒體的認知、學習、推理,從追求智能機器到人機腦機相互結合,從智能半自動化到全自動化的演變,從聚焦個體智能到基于群策群力的群體智能。以上趨勢在網絡安全領域可見一斑,人工智能技術在網絡安全領域的應用極具技術優勢和科研價值。以下回顧四維創智在滲透測試方面所作的階段性成果,以通過滲透測試的發展歷程闡述人工智能時代帶來時所實現的技術突破。

初期,網絡安全中的重要傳統安全檢測大部分過于依賴人工方式,基本上是尋求傳統的信息安全服務商以白帽子黑客進行人工滲透測試的方式。為了滿足企業的安全需求,滲透測試服務大熱,四維創智也是最早擁有滲透測試服務的企業。這種方式雖然能達到企業短期的檢測需求,但是對人的依附能力較強,在交付方式、工作效率、標準化程度、行為及數據可控性都有非常多的不足。

滲透測試相關研究日趨豐富,并且已經成為信息安全檢測的重要環節,在這樣的大背景下,出現了大量復雜而成熟的工具可以被使用。大多安全檢測產品采用的網絡信息系統安全檢測技術,主要是采用模糊測試方法對目標系統進行全量漏洞探測,再加上POC(漏洞驗證)做一些指紋和漏洞的關聯。已經開始逐漸向工具替代人工基礎工作的方向嘗試,也有一些半自動化工具開始出現。

但實際上如果沒有合格的安全專家,擁有再好的工具也難以實踐,還是要回歸到“人”。滲透測試需要有惡意攻擊者的思路,即一套規范的流程,滲透測試性強的思路遠遠高于滲透測試工具的價值。因此,滲透測試人員需要有涵蓋信息量廣而全用于指導滲透攻擊實際操作的滲透測試模型,從而提高滲透效率。目前的研究一般以漏洞原理分類或攻擊方法分類等為前提進行建模,從而獲得滲透攻擊成功概率、攻擊路徑、攻擊時間、脆弱節點等信息。但是這些建模方法過于抽象,一些滲透攻擊中的動態參數不易被描述。故目前的滲透攻擊模型需要在可以直接指導與描述滲透攻擊且涵蓋參數完備的方向上有所改進。

人工智能在我們回歸到“人”的思路上給予了強大的技術助力。通過在滲透測試機器人中植入人工智能引擎,在資源調度、耦合性漏洞關聯、機器學習指紋識別、DPL決策方面極具創造性優勢。

一、資源調度

通過高響應比優先調度算法對滲透任務線程進行智能攻擊資源調度分配,包含內存、cpu、帶寬占用比例、攻擊頻次、掃描速度等,保證攻擊資源合理分配,多線程任務并發快速進行。

二、耦合性漏洞關聯

在漏洞識別過程中對特定種類漏洞進行特征耦合角和控制耦合計算,實現同類漏洞的檢測特征識別,以及部分新型未知漏洞的發現。

控制耦合展示:對攻擊過程的行為進行耦合度展示。

三、機器學習指紋識別

智能識別目標指紋,包含IP端口服務、中間件、數據庫、web應用指紋、主機及操作系統類型、設備類型等,實現對目標資產的指紋信息收集。

四、DPL決策規劃語言

自研DPL決策規劃語言,對已有的DPL格式的專家經驗進行解析,依據專家經驗內容初始化經驗集并進行攻擊自動化決策,包含下一步執行任務下發、工具調用等。并展示平臺DPL決策過程細節,提供不同的攻擊路徑的決策攻擊過程。

未來,將運用人工智能技術達到攻防一體化網絡安全防護。



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