АНАЛІЗ ПІДХОДІВ ТЕСТУВАННЯ НА ПРОНИКНЕННЯ З ВИКОРИСТАННЯМ МАШИННОГО НАВЧАННЯ З ПІДКРІПЛЕННЯМ

Анотація

Тестування на проникнення (ТнП) є важливим методом для забезпечення цифрової безпеки, який дозволяє оцінити наявність вразливостей у системах та мережах через симуляції атак. Завдяки швидкому розвитку технологій і зростанню цифрових загроз, постає потреба в удосконаленні методів тестування, зокрема через впровадження машинного навчання (МН) та алгоритмів навчання з підкріпленням (НзП). У статті розглядаються сучасні підходи до автоматизації тестування на проникнення з використанням машинного навчання та навчання з підкріпленням, які дозволяють значно підвищити ефективність і точність процесу. Тестування на проникнення включає кілька етапів, таких як збір інформації про цільову систему, сканування, аналіз загроз і вразливостей, експлуатація, формування звіту. Традиційні методи часто вимагають витрат значних людських ресурсів і часу для виконання цих процесів. Впровадження штучного інтелекту (ШІ) та МН дозволяє автоматизувати ці етапи, що призводить до значного скорочення часу і підвищення результативності тестування. Зокрема, підхід на основі НзП демонструє високий потенціал для адаптації до змін у середовищі тестування, що дозволяє системам самостійно вдосконалювати свої стратегії з часом, опираючись на досвід. У статті розглянуто різні підходи, зокрема використання методів глибокого навчання та безмодельного НзП для автоматизації тестування на проникнення. Проаналізовано переваги та обмеження кожного з підходів, зокрема важливість адаптивності до змін середовища, високої точності виявлення вразливостей, а також складнощі, що виникають при інтеграції та налаштуванні інструментів, особливо для великих та складних мереж. Також розглянуто можливі виклики, пов’язані з використанням значних обчислювальних потужностей та необхідністю моделювання специфічних умов. У результаті дослідження виділено найбільш актуальні підходи до автоматизації тестування на проникнення з використанням методів навчання з підкріпленням, які мають значний потенціал для підвищення ефективності та адаптивності процесів тестування. Перспективи подальших досліджень зосереджуються на розширенні можливостей моделей НзП для застосування в складних і великих мережах, а також на інтеграції з іншими платформами кібербезпеки для створення більш комплексних та ефективних систем автоматизованого тестування.