Predictive Risk Scoring – це нова функція від Invicti, яка посилює безпеку завдяки розширеній інформації. Розроблений як новий і ранній етап попереднього сканування у стратегії безпеки, він використовує машинне навчання, щоб допомогти передбачити та визначити пріоритетність найбільших ризиків для безпеки програм ще до того, як почнеться тестування, зберігаючи критичні ресурси та проактивно покращуючи рівень безпеки.
Знання ризиків і керування ними є наріжним каменем кібербезпеки, тоді як точне визначення пріоритетів є ключем до контролю та зменшення цих ризиків за допомогою наявних ресурсів. Ресурси завжди будуть обмежені щодо масштабу заходів безпеки, необхідних для повного захисту активів організації. У безпеці додатків ризики та пріоритети вже давно є проблемними моментами, змушуючи лідерів безпеки назавжди шукати більш ефективні та надійні методи, щоб керувати зусиллями їхніх команд AppSec.
Наразі пріоритети безпеки додатків з’являються лише наприкінці процесу тестування, коли тестування завершено та відбувається перегляд довгих списків з вразливостями. Призначати рівні серйозності сотням потенційних вразливостей необхідно, щоб команди працювали над усуненням у порядку пріоритетності. Це реактивний і неоптимальний процес, коли необхідно чекати результати тестів і лише тоді реагувати на них. Крім того, цьому типу сортування не вистачає контексту ризику, який має вирішальне значення для визначення того, які активи та вразливості справді потребують пріоритетного втручання.
Прогнозна оцінка ризиків від Invicti змінює визначення пріоритетів вразливостей за допомогою проактивного, а не реактивного підходу. Тепер можна побачити, які активи несуть найвищий ризик, ще до того, як буде запущено тестування, і це на максимально ранньому етапі процесу.
Зосередження на реальних ризиках за допомогою науки про дані та AI
Використовуючи спеціальну модель прогнозування штучного інтелекту, навчену на даних реального світу, Invicti додала Predictive Risk Scoring до наявної функції виявлення активів, щоб автоматично обчислювати оцінку ризику для кожного вебактиву. Модель використовує низку технічних параметрів для кожного сайту чи додатка та використовує їх для прогнозування рівня ризику на основі даних, пов’язаного з цією комбінацією параметрів і значень. Кожного разу, коли запускається інструмент виявлення, усі щойно ідентифіковані вебактиви також автоматично отримують оцінку ризику.
Invicti’s Predictive Risk Scoring розраховує показники ризику за допомогою спеціальної внутрішньої моделі машинного навчання. Нова функція не використовує велику мовну модель (LLM), не обробляє конфіденційні дані клієнтів і не надсилає будь-які дані зовнішнім постачальникам AI.
По суті, Predictive Risk Scoring говорить: «Цей вебдодаток представляє індикатори, подібні до програм, які були визнані вразливими в минулому, тому це актив високого ризику для вас». Отримання будь-якого уявлення про ризики в області безпеки додатків – це вже величезна перемога (про це добре знають спеціалісти з інформаційної безпеки), не кажучи вже про масштаб і рівень впевненості, які забезпечує модель Invicti. Можливо, найголовніше те, що Predictive Risk Scoring призначає цей рейтинг ризику завчасно ще до сканування будь-якої програми. Ця функція є першою в галузі та ще однією перемогою у сфері безпеки додатків.
Як Invicti проактивно розраховує ризик вебактивів
Predictive Risk Scoring використовує аналітичні та прогнозні можливості машинного навчання, щоб на основі даних оцінити ризик безпеки для кожного з вебактивів. Отримавши цю статистику перед скануванням, спеціалісти з безпеки отримують додаткову інформацію про найімовірніші зони ризику, щоб ефективніше визначати пріоритети тестування та заходів з виправлення.
Модель машинного навчання, яка лежить в основі Predictive Risk Scoring, була ретельно відібрана, щоб максимізувати впевненість у результатах, і навчена розпізнавати ознаки загрози безпеці на основі аналізу понад 150 000 реальних вебсайтів і програм. Починаючи з тисяч індикаторів ризику сайту, модель поступово вдосконалювалася, щоб зосередитися на трохи більше ніж 200 найбільш впливових. Серед них багато речей, які пентестер зазвичай шукає в першу чергу, як-от вік сайту, кількість введених форм, підтримка застарілих версій SSL/TLS тощо.
Після ретельного налаштування модель наразі може передбачити рівень ризику сайту на основі ненав’язливих запитів, забезпечуючи оцінку ризику з достовірністю щонайменше 83% у цілому та понад 90% достовірності для вебдодатків із критичними вразливими місцями. Завдяки таким точним рекомендаціям фахівці отримують повне прогнозне уявлення про те, що спочатку потрібно перевірити та виправити.
Переосмислення процесу тестування безпеки додатків
З погляду процесу тестування безпеки, цей новий крок починається на початку – фактично, ще до того, як буде розпочато будь-яке тестування вразливостей. Після фази автоматизованого виявлення активів кожному з ідентифікованих вебактивів тепер також присвоюється оцінка ризику.
Коли спеціалісти мають справу з сотнями чи навіть тисячами активів, прогнозна оцінка ризиків надає безцінне керівництво для прийняття рішення, на яких активах зосередитися далі для оптимального тестування та виправлення. Ще до того, як буде видно перший результат сканування вразливостей, фахівці зможуть приймати рішення на основі достовірних рівнів ризику, а не на припущеннях.
