I test di penetrazione sono sempre esistiti per rispondere a una preoccupazione pratica: cosa succede effettivamente quando un utente malintenzionato motivato prende di mira un sistema reale. Per molti anni, questa risposta è stata ottenuta attraverso impegni mirati che riflettevano un ambiente relativamente stabile. L’infrastruttura è cambiata lentamente, i modelli di accesso sono diventati più semplici e la maggior parte dell’esposizione può essere ricondotta al codice dell’applicazione o a vulnerabilità note.
Quella realtà operativa non esiste. Gli ambienti moderni sono modellati da servizi cloud, piattaforme di identità, API, integrazioni SaaS e livelli di automazione che si evolvono continuamente. L’esposizione viene introdotta attraverso modifiche alla configurazione, deriva delle autorizzazioni e progettazione del flusso di lavoro tanto spesso quanto tramite codice. Di conseguenza, il livello di sicurezza può cambiare sostanzialmente senza una singola implementazione.
Gli aggressori si sono adattati di conseguenza. La ricognizione è automatizzata. I tentativi di sfruttamento sono opportunistici e persistenti. I segnali deboli sono correlati nei sistemi e concatenati insieme fino a quando la progressione diventa possibile. In questo contesto, i test di penetrazione che rimangono statici, con scadenze temporali o con un ambito ristretto faticano a riflettere il rischio reale.
In che modo i penetration test dell’intelligenza artificiale cambiano il ruolo della sicurezza offensiva
I test di penetrazione tradizionali sono stati progettati per far emergere i punti deboli durante una finestra di coinvolgimento definita. Quel modello presupponeva che gli ambienti rimanessero relativamente stabili tra i test. Nelle architetture cloud-native e incentrate sull’identità, questo presupposto non è valido.
I test di penetrazione dell’intelligenza artificiale funzionano come un controllo persistente e non come un’attività pianificata. Le piattaforme rivalutano le superfici di attacco man mano che cambiano infrastruttura, autorizzazioni e integrazioni. Ciò consente ai team di sicurezza di rilevare l’esposizione appena introdotta senza attendere il ciclo di valutazione successivo.
Di conseguenza, la sicurezza offensiva si trasforma da una funzione di reporting in un meccanismo di convalida che supporta la gestione quotidiana del rischio.
Le 7 migliori società di test di penetrazione dell’intelligenza artificiale
1. Nove
Nove è una società di penetration test nativa dell’intelligenza artificiale focalizzata sulla simulazione autonoma degli aggressori nei moderni ambienti aziendali. La piattaforma è progettata per convalidare continuamente i reali percorsi di attacco e non produrre report statici.
Novee modella l’intero ciclo di vita dell’attacco, inclusa la ricognizione, la convalida dell’exploit, il movimento laterale e l’escalation dei privilegi. I suoi agenti di intelligenza artificiale adattano il proprio comportamento in base al feedback ambientale, abbandonando i percorsi inefficaci e dando priorità a quelli che portano all’impatto. Ciò si traduce in un minor numero di risultati con maggiore confidenza.
La piattaforma è particolarmente efficace negli ambienti nativi del cloud e con un elevato numero di identità in cui l’esposizione cambia frequentemente. La rivalutazione continua garantisce che il rischio venga monitorato man mano che i sistemi si evolvono e non congelato al momento di un test.
Novee viene spesso utilizzato come livello di convalida per supportare la definizione delle priorità e confermare che gli sforzi di correzione riducono effettivamente l’esposizione.
Caratteristiche principali:
- Simulazione autonoma dell’attaccante con logica adattiva
- Rivalutazione continua della superficie di attacco
- Individuazione convalidata del percorso di attacco
- Priorità basata sulla progressione reale
- Nuovo test per confermare l’efficacia della riparazione
2. Intelligenza Armonica
Harmony Intelligence si concentra sui test di sicurezza basati sull’intelligenza artificiale, con particolare attenzione alla comprensione del comportamento dei sistemi complessi in condizioni avverse. La piattaforma è progettata per far emergere i punti deboli che emergono dalle interazioni tra i componenti e non da vulnerabilità isolate.
Il suo approccio è particolarmente rilevante per le organizzazioni che gestiscono servizi interconnessi e flussi di lavoro automatizzati. Harmony Intelligence valuta il modo in cui gli aggressori potrebbero sfruttare lacune logiche, configurazioni errate e relazioni di fiducia nei sistemi.
La piattaforma enfatizza l’interpretabilità. I risultati sono presentati in modo da spiegare perché la progressione è stata possibile, il che aiuta i team a comprendere e affrontare le cause profonde e non i sintomi.
Harmony Intelligence viene spesso adottata dalle organizzazioni che cercano una visione più approfondita del rischio sistemico, non dell’esposizione a livello superficiale.
Caratteristiche principali:
- Test guidati dall’intelligenza artificiale di interazioni di sistemi complessi
- Concentrarsi sullo sfruttamento della logica e del flusso di lavoro
- Chiara spiegazione contestuale dei risultati
- Supporto per la definizione delle priorità di riparazione
- Progettato per ambienti aziendali interconnessi
3. Esegui Sybil
RunSybil è posizionato attorno ai test di penetrazione autonomi con una forte enfasi sul realismo comportamentale. La piattaforma simula il modo in cui gli aggressori operano nel tempo, inclusa la persistenza e l’adattamento.
Invece di eseguire catene di attacco predefinite, RunSybil valuta quali azioni producono un accesso significativo e si adegua di conseguenza. Ciò lo rende efficace nell’identificare i percorsi sottili che emergono dalla deriva della configurazione o dalla segmentazione debole.
RunSybil viene spesso utilizzato in ambienti in cui i test tradizionali producono grandi volumi di risultati di basso valore. Il suo approccio incentrato sulla convalida aiuta i team a concentrarsi su percorsi che rappresentano un’esposizione reale.
La piattaforma supporta l’esecuzione e la ripetizione dei test continui, consentendo ai team di sicurezza di misurare il miglioramento senza fare affidamento su valutazioni statiche.
Caratteristiche principali:
- Test autonomi guidati dal comportamento
- Concentrarsi sulla progressione e sulla persistenza
- Rumore ridotto grazie alla convalida
- Modello di esecuzione continua
- Misurazione dell’impatto della riparazione
4. Guardia mentale
Mindgard è specializzata in test contraddittori di sistemi di intelligenza artificiale e flussi di lavoro abilitati all’intelligenza artificiale. La sua piattaforma valuta il modo in cui i componenti dell’intelligenza artificiale si comportano in caso di input dannosi o imprevisti, tra cui manipolazione, fuga di informazioni e percorsi decisionali non sicuri.
L’attenzione diventa sempre più importante man mano che l’intelligenza artificiale viene integrata nei processi importanti per il business. I fallimenti spesso derivano da effetti logici e di interazione, non da vulnerabilità tradizionali.
L’approccio ai test di Mindgard è proattivo. È progettato per far emergere i punti deboli prima dell’implementazione e per supportare il miglioramento iterativo man mano che i sistemi evolvono.
Le organizzazioni che adottano Mindgard in genere considerano l’intelligenza artificiale come una superficie di sicurezza distinta che richiede una convalida dedicata oltre i test dell’infrastruttura.
Caratteristiche principali:
- Test contraddittori di sistemi AI e ML
- Concentrarsi su logica, comportamento e uso improprio
- Pre-distribuzione e supporto per test continui
- Risultati utilizzabili dal punto di vista ingegneristico
- Progettato per flussi di lavoro abilitati all’intelligenza artificiale
5. Riparare
Mend affronta i test di penetrazione dell’intelligenza artificiale da una prospettiva più ampia di sicurezza delle applicazioni. La piattaforma integra test, analisi e supporto correttivo nel ciclo di vita del software.
La sua forza risiede nella correlazione dei risultati nel codice, nelle dipendenze e nel comportamento di runtime. Ciò aiuta i team a comprendere come interagiscono le vulnerabilità e le configurazioni errate, senza trattarle isolatamente.
Mend viene spesso utilizzato dalle organizzazioni che desiderano che la convalida assistita dall’intelligenza artificiale sia incorporata nei flussi di lavoro AppSec esistenti. Il suo approccio enfatizza la praticità e la scalabilità rispetto alla simulazione autonoma profonda.
La piattaforma si adatta bene agli ambienti in cui la velocità di sviluppo è elevata e i controlli di sicurezza devono integrarsi perfettamente.
Caratteristiche principali:
- Test di sicurezza delle applicazioni assistiti dall’intelligenza artificiale
- Correlazione in molteplici fonti di rischio
- Integrazione con i flussi di lavoro di sviluppo
- Enfasi sull’efficienza della bonifica
- Scalabile in basi di codice di grandi dimensioni
6. Sinac
Synack combina l’esperienza umana con l’automazione per fornire test di penetrazione su larga scala. Il suo modello enfatizza i ricercatori fidati che operano in ambienti controllati.
Sebbene non sia puramente autonomo, Synack incorpora l’intelligenza artificiale e l’automazione per gestire l’ambito, i risultati del triage e supportare test continui. L’approccio ibrido bilancia la creatività con la coerenza operativa.
Synack viene spesso scelto per i sistemi ad alto rischio in cui il giudizio umano rimane fondamentale. La sua piattaforma supporta test continui e non impegni una tantum.
La combinazione di talenti selezionati e flussi di lavoro strutturati rende Synack adatto ad ambienti regolamentati e importanti per la missione.
Caratteristiche principali:
- Modello ibrido che unisce uomo e automazione
- Rete di ricercatori fidati
- Capacità di test continui
- Governance e controllo forti
- Adatto per ambienti ad alta garanzia
7.HackerOne
HackerOne è meglio conosciuto per la sua piattaforma bug bounty, ma svolge anche un ruolo nelle moderne strategie di penetration test. La sua forza risiede nella portata e nella diversità delle prospettive degli aggressori.
La piattaforma consente alle organizzazioni di testare continuamente i sistemi attraverso programmi gestiti con flussi di lavoro strutturati di divulgazione e correzione. Pur non essendo autonomo nel senso dell’intelligenza artificiale, HackerOne incorpora sempre più l’automazione e la definizione delle priorità a supporto dell’analisi.
HackerOne viene spesso utilizzato con gli strumenti di pentesting dell’intelligenza artificiale e non in sostituzione. Fornisce esposizione a tecniche di attacco creative che i sistemi automatizzati potrebbero non scoprire.
Caratteristiche principali:
- Grande comunità di ricercatori globale
- Test continui attraverso programmi gestiti
- Divulgazione strutturata e rimedio
- Automazione per supportare il triage e la definizione delle priorità
- Complementare ai test basati sull’intelligenza artificiale
Come le aziende utilizzano nella pratica i test di penetrazione dell’intelligenza artificiale
I test di penetrazione dell’intelligenza artificiale sono più efficaci se utilizzati come parte di una strategia di sicurezza a più livelli. Raramente sostituisce completamente altri controlli. Invece, colma una lacuna di convalida che gli scanner e gli strumenti preventivi non possono colmare da soli.
Un modello aziendale comune include:
- Scanner di vulnerabilità per la copertura del rilevamento
- Controlli preventivi per l’igiene di base
- Test di penetrazione dell’intelligenza artificiale per una convalida continua
- Pentest manuali per un’esplorazione profonda e creativa
In questo modello, il pentesting dell’IA funge da tessuto connettivo. Determina quali problemi rilevati contano nella pratica, convalida l’efficacia della riparazione ed evidenzia dove le ipotesi vengono meno.
Le organizzazioni che adottano questo approccio spesso segnalano una definizione delle priorità più chiara, cicli di riparazione più rapidi e parametri di sicurezza più significativi.
Il futuro dei team di sicurezza con i penetration test
L’impatto di questa nuova ondata di attacchi alla sicurezza è stato trasformativo per il personale addetto alla sicurezza. Invece di impantanarsi nella ricerca e nel test ripetuti delle vulnerabilità, gli specialisti della sicurezza possono concentrarsi sulla risposta agli incidenti, sulle strategie di difesa proattiva e sulla mitigazione dei rischi. Gli sviluppatori ottengono report utilizzabili e ticket automatizzati, chiudendo tempestivamente i problemi e riducendo il burnout. I dirigenti ottengono la garanzia in tempo reale che il rischio viene gestito ogni ora di ogni giorno.
Il pentesting basato sull’intelligenza artificiale, se ben reso operativo, migliora sostanzialmente l’agilità aziendale, riduce il rischio di violazione e aiuta le organizzazioni a soddisfare le richieste di partner, clienti e autorità di regolamentazione che prestano più attenzione che mai alla sicurezza.
Fonte immagine: Unsplash
Fonte: www.artificialintelligence-news.com
