AI目錄執(zhí)行摘 關(guān)鍵發(fā) 建 引 進(jìn)攻性安 進(jìn)攻性安全的當(dāng)前挑 人工智能 大語言模型 AI驅(qū)動的進(jìn)攻性安 偵 掃 漏洞分 利 報 威脅行為者對AI的使 AI驅(qū)動進(jìn)攻性安全–不久的將 治理、風(fēng)險和合規(guī) 第三方風(fēng)險管 結(jié) Agent）的出現(xiàn)，引發(fā)了進(jìn)攻性安全（OffensiveSecurity）領(lǐng)域深刻變革，包AIAIAI的能力：AI，主要通過LLM和AI智能體，提供了在進(jìn)攻性安全方面的卓越?jīng)]有銀彈：AIAIAIAIAIAI中采用AI技術(shù)可以在不斷發(fā)展的威脅環(huán)境中保持領(lǐng)先優(yōu)勢。人類監(jiān)督：LLM誤。持續(xù)使用人類監(jiān)督來驗(yàn)證AI的方式，提高輸出質(zhì)量，并確保技術(shù)優(yōu)勢。治理、風(fēng)險和合規(guī)（GRC）：GRCAIAI漏洞評估滲透測試短（小時中（天長（周偽裝（隱蔽1：圖1進(jìn)攻性安全測試階段擴(kuò)大的攻擊面：新技術(shù)的普及，如AI、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等，以AI包含一系列旨在模擬人類智能的技術(shù)，包括自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器AILLMLLM是具有數(shù)十億參數(shù)的復(fù)雜深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠處理和生成語言。最初，這LLM基于機(jī)器學(xué)習(xí)原則運(yùn)作，包括兩個關(guān)鍵階段：訓(xùn)練和推理。在訓(xùn)練階段，LLM分析大量文本數(shù)據(jù)，識別語言模式，并學(xué)習(xí)預(yù)測后續(xù)單詞和生成連貫的語LLM不僅限于語言處理。它們擅長快速分析大量數(shù)據(jù)，包括文本、代碼、日志HTTPLLM推理和做出程序性決策等涌現(xiàn)能力，這對于規(guī)劃和目標(biāo)導(dǎo)向任務(wù)AI和AI智能體的論文中的能力。然而我們承認(rèn)，關(guān)于AI智能體是否能像人類一樣進(jìn)行推理，有待持續(xù)盡管LLM提供了令人印象深刻的能力，但它們并非沒有局限性。例如，它們有此外，LLM包含隨機(jī)元素，這些元素增強(qiáng)了它們的輸出的多樣性和自然性，但LLM的應(yīng)用，無論是局限于聊天窗口還是用于做出現(xiàn)實(shí)世界決策，可能取決于LLM泛利用AI邁出的重要一步。AI智能體是設(shè)計(jì)用于感知周圍環(huán)境并采取行動以實(shí)現(xiàn)設(shè)定目標(biāo)的自主或半自主LLMLLM圖2AI2AIWeb推理NiktoWeb分析：智能體處理Nikto的輸出，識別潛在的漏洞，如暴露的配置文件AIAIRAGLLM這種方法提高了LLM生成響應(yīng)內(nèi)容的相關(guān)性和準(zhǔn)確性。通過利用內(nèi)部和外部知AI具可以幫助安全團(tuán)隊(duì)更有效地?cái)U(kuò)展其工作，提升工作效率。AI的運(yùn)用不僅能夠AI模型能夠提出攻擊策略，自動生成并執(zhí)行未曾見過的測試用例，并從每次交AI然而，AI解決方案并非靈丹妙藥。它們的有效性受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法的范圍。因此，了解認(rèn)識當(dāng)前AI技術(shù)的最新現(xiàn)狀并將其作為人類安全專家的輔助工具是如上所述，AIAIAI2：AIAI。AIAI3：AIAIAIAIAI這是一個重要的挑戰(zhàn)。AI解決方案通過自動化數(shù)據(jù)收集和分析，高效地識別相關(guān)信息并丟棄多余數(shù)據(jù)。此外，AI可以作為強(qiáng)大的助手，簡化偵察過程，使安自適應(yīng)測試規(guī)劃：AI智能體可以自動分析大量資源并利用模式數(shù)據(jù)庫，為指定結(jié)果，這種自適應(yīng)方法還能定制情境感知的測試策略。AI的響應(yīng)IPSSL/TLSLLM用于數(shù)據(jù)收集的工具編排：AI可以高效地制定請求、查詢和命令行參數(shù)。有研究專門利用AI通過自然語言制定各種查詢和命令行工具參數(shù)。研究人員利用ShellGPTGPT-3.5以收集諸如IP地址范圍、域名和WHOIS記錄等重要信息。根據(jù)被賦予的權(quán)限，AI（包括潛在的漏洞），誤。通過自動化掃描過程，以及相較手動審查更快地分析出結(jié)果，AI能夠緩解這些挑戰(zhàn)。AI可以識別模式、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)并執(zhí)行智能持續(xù)監(jiān)控，使安全測試人員掃描配置：AI并避免非必要開銷。PentestGPT另一篇論文LLM，通過為進(jìn)攻掃描輸出的評估：LLM支持對工具的輸出進(jìn)行解釋，并為后續(xù)操作提出建議。AI理和分析掃描工具的輸出數(shù)據(jù)，AI模型可以提供更精確的洞察，引導(dǎo)測試人員來說可能難以全面分析。LLM已被用于檢查基于流量的數(shù)據(jù)，以識別漏洞。AI集型的工作。AI可以通過自動化任務(wù)、識別零日漏洞以及根據(jù)現(xiàn)實(shí)世界威脅對些挑戰(zhàn)。通過提供深入手動分析的細(xì)節(jié)指導(dǎo)，AI還可以幫助平衡自動化和手動減少誤報：AI誤報相關(guān)的模式和特情境感知分析：AI可以分析漏洞掃描結(jié)果以及系統(tǒng)配置、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、威脅情報解釋工具輸出AI表現(xiàn)出色，有效LLM源代碼和二進(jìn)制分析：AI的能力包括自動化源代碼分析，可以在任何能夠訪問期的研究表明，AI在掃描代碼片段以識別安全缺陷方面具有顯著的效率，在某總結(jié)：掃描后，根據(jù)高優(yōu)先級漏洞和關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)總結(jié)結(jié)果至關(guān)重要。AI模型可以信息?；谶@樣全面的分析，AI能夠?yàn)檫M(jìn)一步調(diào)查或補(bǔ)救策略的提供建議。優(yōu)先級排序：在按風(fēng)險大小或易利用性優(yōu)先處理漏洞時，AI在演繹推理和結(jié)果解釋方面的能力顯示出重要的價值。與傳統(tǒng)或半自動化方法相比，AI能夠迅速LLM能夠準(zhǔn)確評估漏洞并根據(jù)可利用性對其進(jìn)行優(yōu)先級排序。挑戰(zhàn)，從而使利用過程更加高效，并且可能更有效。AI還可以幫助測試人員適利用規(guī)劃：AI系統(tǒng)可以自動分析廣泛的安全存儲庫和利用數(shù)據(jù)庫，以針對特定確保了全面的覆蓋范圍。例如，在高級任務(wù)規(guī)劃期間，GPT?3.5建議了現(xiàn)實(shí)可行的攻擊向量，如密碼噴灑和Kerberoasting攻擊。網(wǎng)絡(luò)流量分析與利用LLM識別了潛在的漏洞，并提出了對HTTP請求進(jìn)行修改以供利用的建議。惡意軟件開發(fā)：AI可以幫助開發(fā)新型惡意軟件，通過混淆惡意軟件負(fù)載、生成概念驗(yàn)證和漏洞利用開發(fā)LLM模糊測試：在模糊測試中，可以利用AI生成各種輸入，從而有可能發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法遺漏的漏洞。雖然AI模糊測試提供更全面的方法，其中AI生成更廣泛的輸入，而基于規(guī)則的方法可確保全社會工程模擬：AI制作逼真的網(wǎng)絡(luò)釣魚電子郵件和社交媒體消息，并冒充個人，測試員工意識和組織對社會工程攻擊的抵御能力。AI增強(qiáng)創(chuàng)造力和創(chuàng)新能力：安全測試人員可能會忽略特定的攻擊路徑。AI交互式利用：PentestGPT等AI驅(qū)動的工具通過為各種安全工具生成直觀的命HackTheBox上簡單到中等難度的挑戰(zhàn)中已被證明是有效的，據(jù)報道，在超過670,000名成員的社區(qū)中排名前1%。另一項(xiàng)研究中顯示利用基于LLM的系統(tǒng)SSH的實(shí)際應(yīng)用。ExploitFlow利用博弈論和AI生成和表示利用過程，將其呈現(xiàn)為統(tǒng)已經(jīng)證明SQLXSS報道，AICVE利用一日漏洞，而無需任何進(jìn)攻性安全的專門訓(xùn)練或微調(diào)，在所進(jìn)行的測試中成功率高達(dá)87%。該被證明可以在Linux環(huán)境中自主識別并執(zhí)行復(fù)雜的權(quán)限提升策略。LLMAIAI不會超出其范圍并損害組對特定目標(biāo)受眾進(jìn)行量身定制，以確保他們能夠理解并采取行動。AI可以通過確的文檔，同時為未來的安全改進(jìn)提供可行的見解。此外，AI還可以通過將技自動報告：AI進(jìn)攻性安全活動的綜合報告。AIQA使利益相關(guān)者更容易獲取調(diào)查結(jié)果并采取行動。例如，AI可以分析漏洞以生成數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察：AI生成補(bǔ)救指令：AIAIAIAIAI微軟OpenAI他們的偵察能力。AIAIAI，威脅行為者可以生成特定情境的、令人信服的網(wǎng)絡(luò)釣魚內(nèi)容。通過分析個人的公開信息（例如他們的專業(yè)背景或興趣），AI可惡意代碼編寫：AI漏洞研究：AIAI繞過安全功能：AICAPTCHA異常檢測規(guī)避：AI流量。通過模仿合法模式，AI有助于逃避檢測系統(tǒng)，使安全團(tuán)隊(duì)更難識別和緩改進(jìn)控制操作：AI可細(xì)化指揮和控制操作，使入侵后的活動更加復(fù)雜，更難發(fā)AIAI，安全專家可以更好地保護(hù)他們的組織AI正如前述案例所示，AI能夠通過提升擴(kuò)展性、效率、速度，以及發(fā)現(xiàn)更多復(fù)雜漏洞AIAI的引入和增強(qiáng)正逐步降低安全攻擊的門檻。這種技術(shù)的普及化使得更多個人OpenAIGPT-4o攻擊實(shí)踐。AI不僅能夠自動化收集信息，還能執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化的利用程序，簡化復(fù)雜的攻擊操作。實(shí)際上，AI的應(yīng)用范圍超越了進(jìn)攻性安全領(lǐng)域，越來越多的研AI的應(yīng)用將顯著改變安全測試人員的工作方式。通過自動化繁瑣任務(wù)，如數(shù)據(jù)收集、漏洞掃描和初步利用嘗試，AI能夠讓安全測試人員將更多精力投入到戰(zhàn)分析，并開發(fā)出應(yīng)對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)威脅的新方法。AI的應(yīng)用提升了工作效率，使安DevSecOps流程。這種“左移”方法意味著在軟件開發(fā)生命周期的早期就考慮AI目前，市場上尚無一款A(yù)I安全解決方案能夠自主調(diào)整進(jìn)攻性安全策略。然而，威脅情報、社交媒體以及暗網(wǎng)資源等。通過這種整合，AI驅(qū)動的進(jìn)攻性安全實(shí)AI隨著AI系統(tǒng)的不斷成熟，其在進(jìn)攻性安全領(lǐng)域中的自主能力將顯著提升。這些AIAIAIAI（AMIE），但AIAIAIAIAI作，不斷將新的AI能力融入到網(wǎng)絡(luò)防御實(shí)踐中，以預(yù)見并應(yīng)對復(fù)雜威脅。AI在進(jìn)攻性安全領(lǐng)域，AI的應(yīng)用帶來了獨(dú)特的挑戰(zhàn)和限制。管理大數(shù)據(jù)集并確保AItokenAIAIAIAIAIAIAIOWASP的LLM應(yīng)用Top10等資源中詳細(xì)列出，不在此處進(jìn)一步闡述。挑戰(zhàn)/限制描 風(fēng) 緩解措

token容量有

使用具有更大上下文窗口的AI模型（如GoogleGemini1.5Pro200token），公共AIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAI快速檢測到AIAIAI致AIAI致對AI缺乏AI表3這些包括影響AI部署和運(yùn)行的更廣泛的組織、道德或戰(zhàn)略問題。

訪問強(qiáng)大的AI

AI、隱私保護(hù)技于云的AI運(yùn)營專用AI于云的AI服務(wù)來降低成本AIAI過度依賴AIAI定制的AI4：AIAIAI（GRC）的綜合方法。這確AI網(wǎng)絡(luò)安全與治理檢查表等框架。這些框架提供了寶貴的評估標(biāo)準(zhǔn)，包括安全可信賴的AIMicrosoftAzureMachineLearning這樣的IBMWatsonforCyberSecurity這樣的工具提供可幫助安全分析師驗(yàn)證和響應(yīng)AI的發(fā)現(xiàn)。谷歌的AI系統(tǒng)遵守GDPR，在分析大量數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)潛在威脅的同時確公平：AI模型必須減少偏見，以確保在多樣化環(huán)境中的有效性。像谷歌的AutoAI透明：透明的AI系統(tǒng)使安全團(tuán)隊(duì)能夠理解并信任AI的決策。像PaloAltoNetworks使用的透明模型提供了對AIAIISO/IEC42001:2023、ISO/IEC27001GDPR等安全和隱私標(biāo)準(zhǔn)的遵守情況。IBMQRadar等工具可幫助遵守各種標(biāo)準(zhǔn)，同時提供基于AI的進(jìn)攻性安全威脅檢測。AIAI法律框架：了解進(jìn)攻性安全領(lǐng)域中AI的法律和監(jiān)管要求至關(guān)重要。例如，AI（GDPR）《歐能倫理問題的建議書》和IEEEEAD標(biāo)準(zhǔn)等資源可以提供額外的指導(dǎo)。在進(jìn)