需要滲透測試服務(wù)出現(xiàn)了一個世紀以來時，在系統(tǒng)的攻擊變得頻繁。許多公司開始丟失其敏感數(shù)據(jù)，從而以最壞的方式影響了客戶。

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敏感數(shù)據(jù)的丟失恰恰是我們何時(以及為什么)看到另一個技術(shù)行業(yè)興起的時候。

您會看到一家公司讓位給滲透測試的整個新行業(yè)。該公司收集了比較優(yōu)秀的技術(shù)人才，并要求他們提出解決方案，以阻止網(wǎng)絡(luò)犯罪分子傷害組織和個人。

但是，網(wǎng)絡(luò)犯罪和測試人員領(lǐng)域的變化比任何其他技術(shù)領(lǐng)域都快。網(wǎng)絡(luò)罪犯不斷提出新的病毒和網(wǎng)絡(luò)攻擊。為了避免人們落入這些陷阱，測試公司需要進行足夠的發(fā)展以計劃這些病毒，并領(lǐng)先于犯罪分子。讓我們深入了解滲透測試的歷史，以了解其隨著時間的變化。

一開始的滲透測試

企業(yè)始終有理由選擇滲透測試，以保持與惡意軟件和其他病毒的距離。首先，滲透測試僅針對系統(tǒng)而設(shè)計-使它們從各個角度都是安全的。很快，人們發(fā)現(xiàn)企業(yè)也可以通過網(wǎng)絡(luò)釣魚和社交活動成為目標。

多角度攻擊迫使?jié)B透測試公司針對每種可能的網(wǎng)絡(luò)威脅提出解決方案。在大多數(shù)情況下，測試是手動完成的，一組測試人員會坐在一起，了解軟件，列出所有要求并構(gòu)建測試用例。

然后逐個運行這些測試用例，并記錄每個測試用例的狀態(tài)。最后，準備了一份報告，供開發(fā)人員了解可能存在的漏洞，重新創(chuàng)建漏洞的方法以及彌補這些漏洞的想法。市場上引入了不同的技術(shù)來適應(yīng)人們的不同需求。但是，步驟幾乎總是相同的，因為它需要一組測試人員來執(zhí)行所有活動。然后是更先進技術(shù)的時代。由人工智能和機器學習提供支持的軟件。

機器學習技術(shù)很聰明，但是卻不受保護，可以讓網(wǎng)絡(luò)罪犯攻擊并掌握它。

盡管每個公司都認為對這種新的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)使用手動測試是一個好主意，但大多數(shù)情況下它們都失敗了。這次失敗顯然要求設(shè)計出新的方法，并將其用于改善使用AI和ML技術(shù)小工具的組織和個人。

人工智能和機器學習時代

盡管測試人員在手動測試的幫助下盡了很大的努力來對抗新的網(wǎng)絡(luò)威脅，但他們卻多次失敗了。

當AI成為對罪犯的威脅時，測試領(lǐng)域引入了新的歷史轉(zhuǎn)折。人工智能和機器學習已成為滲透測試的一部分。開發(fā)了不同的AI和ML技術(shù)和工具來幫助捕獲系統(tǒng)中存在的惡意軟件和病毒。

現(xiàn)在，您一定想知道，在攻擊者手中人工智能是否如此強大，它在用于測試時是否應(yīng)該提供更多好處?顯然，它應(yīng)該在測試中提供更多的好處—因此，這是滲透測試公司如何在其技術(shù)中嵌入AI和ML的方式發(fā)展：

更好的信息收集

整個測試活動中最重要的階段之一就是收集信息。它也被稱為偵察階段。根據(jù)專家的說法，如果測試人員設(shè)法收集到更多數(shù)據(jù)，那么一開始他們獲得成功的機會就會增加一倍以上。但是，這很容易說，而且很難做。在筆測試活動中，團隊只有有限的時間花在收集數(shù)據(jù)上。很難確保所收集數(shù)據(jù)的質(zhì)量是比較好的。

借助AI的持續(xù)支持，可以在有限的時間內(nèi)收集大量的質(zhì)量數(shù)據(jù)。甚至可以利用計算機視覺，自然語言處理和機器學習來確保構(gòu)建具有許多細節(jié)的良好數(shù)據(jù)概況。

掃描系統(tǒng)

手動測試許多系統(tǒng)需要花費大量時間。同樣，由于人必定會犯錯誤，因此很多時候系統(tǒng)中的漏洞沒有引起注意，從而造成麻煩。當掃描數(shù)百個系統(tǒng)時，您可以想象手動測試可能帶來的破壞。人工智能支持的掃描確保全面覆蓋并獲得良好的解釋結(jié)果。也可以在需要的地方使用它對代碼進行一些修改。總體而言，它節(jié)省了大量時間和精力。而且，AI提供了良好的測試管理和自動創(chuàng)建測試用例。因此，它使您的系統(tǒng)更安全。

維護和進入階段

一旦測試人員完成掃描，他們就準備好訪問多個網(wǎng)絡(luò)設(shè)備并提取目標數(shù)據(jù)并開始測試。此步驟的主要目的是確保不存在任何漏洞，防止攻擊者加以利用。測試還包括檢查每位員工的憑證和強項。基于AI的解決方案能夠嘗試不同的密碼組合，以檢查破解密碼的強度。設(shè)計了不同的算法來觀察用戶數(shù)據(jù)，持續(xù)的趨勢，當前的模式并訓練自己進行更好的測試。

更佳報告

每個測試公司緊隨其后的滲透測試的最后階段是報告階段。報告階段通常測試攻擊者掩蓋其蹤跡并刪除系統(tǒng)中存在的所有蹤跡的能力。這些證據(jù)可以在現(xiàn)有的訪問通道，用戶日志以及由于滲透過程引起的意外錯誤消息中找到。手動測試未能在更大范圍內(nèi)發(fā)現(xiàn)這些問題，從而使攻擊者可以輕松地執(zhí)行其任務(wù)，而無需管理層知道它們的存在。

另一方面，人工智能工具可以輕松地發(fā)現(xiàn)隱藏的后門，系統(tǒng)中網(wǎng)絡(luò)犯罪分子的蹤跡以及原本不應(yīng)該存在的多個訪問點。一旦找到，這些活動及其詳細信息將存儲并保存在報告中。詳細的報告還包含針對每一次攻擊的適當時間表。

人工智能筆測試的總體優(yōu)勢

既然我們已經(jīng)討論了AI所能提供的好處以及它在滲透測試領(lǐng)域所帶來的變化，我們現(xiàn)在就可以輕而易舉地計算出好處。這是AI筆測試比手動測試好得多的方法的完整列表。

• 由于人工智能參與了基于AI的測試，因此返回結(jié)果要比手動測試更快。這減少了預(yù)期的時間投入，并為開發(fā)人員提供了更多時間來解決問題。
• 基于AI的滲透測試可確保測試完成后不存在漏洞。與手動測試相比，這使您的系統(tǒng)和軟件更安全。
• 與手動測試相比，測試結(jié)果更加準確。這也為開發(fā)人員和測試人員減輕了煩惱。
• 對于公司而言，讓AI執(zhí)行重復性和一般的任務(wù)會減少投資。您可以投資購買AI工具，而不必雇用和管理龐大的測試人員團隊。
• 由于組織的增長速度很快，因此很難通過手動測試來對其進行測試。因此，基于AI的測試可確保以更少的時間對大量系統(tǒng)進行測試并獲得良好的結(jié)果。
• 這些工具在市場上很容易獲得，并隨著新威脅和病毒的進入而不斷更新。因此，您不必擔心提高員工技能并對其進行投資。