בינה מלאכותית בשירות הסייבר: איך מייעלים תהליכי אבטחה בעזרת AI

פורסם לראשונה במגזין Israel Defense

בעולם הטכנולוגיה המואץ של היום, בדיקת אבטחת יישומים, AST, היא מרכיב חיוני במחזור חיי הפיתוח של תוכנה (SDLC). הבדיקה משחקת תפקיד מרכזי בזיהוי ותיקון של פגיעויות אבטחה ביישומים לפני ששחקנים זדוניים יכולים לנצל אותם, תוך שמירה על נתונים רגישים ועל שמם הטוב של הארגונים.

הליך של בדיקות אבטחת יישומים כולל הערכה מקיפה של פרצות האבטחה של האפליקציות, מה שמאפשר לארגונים לזהות באופן יזום חולשות פוטנציאליות ולטפל בפגמים.

על ידי ביצוע בדיקות אבטחה יסודיות, ארגונים יכולים למזער את הסבירות למתקפות סייבר מוצלחות ולצמצם את הסיכונים הנלווים. בנוסף, בדיקות אבטחת יישומים מסייעות לארגונים לעמוד בתקנות ובסטנדרטים של התעשייה, כגון תקן אבטחת המידע של תעשיית כרטיסי התשלום  (PCI DSS).

מחקרים שונים מדגישים שוב ושוב את היתרונות המשמעותיים בבדיקת אבטחת יישומים. ממחקר של IBM השנה, עולה כי ארגונים המשקיעים ב- AST, יחוו כ-70% פחות אירועים של פריצות נתונים. גם מחקר של מכון Ponemon מצא כי ארגונים המטמיעים AST חווים ירידה דרמטית של 90% במספר אירועי אבטחה.

מחקר של Forrester מ-2021 מצא כי AST יכולה לחסוך לארגונים  מיליון דולר וחצי בממוצע בשנה בעלויות אבטחה. יעילות זו נובעת מהימנעות מפריצות פוטנציאליות, הפחתת נזק ומיטוב מאמצי התגובה לאחר הפריצה. נתונים אלו מדגישים את תפקידה המרכזי של AST בחיזוק אבטחת היישומים ושמירה על מידע רגיש, והשקעה בבדיקה זו הופכת לחלק חיוני באסטרטגיית אבטחת סייבר מקיפה.

מה השינוי שהבינה המלאכותית הכניסה לתחום?

אוטומציה של משימות – בינה מלאכותית יכולה לייעל משימות שונות בתהליך בדיקות אבטחת יישומים, כגון סריקת פגיעויות, בדיקת חדירה וסקירה של קוד. על ידי העברת משימות חוזרות לכלים מבוססים בינה מלאכותית, צוותי אבטחה יכולים להתמקד בפעילויות אסטרטגיות כמו הערכת סיכונים ותיקון.

זיהוי פגיעויות חדשות – בינה מלאכותית מסוגלת ללמוד מפגיעויות ידועות ולזהות דפוסים המצביעים על חולשות חדשות, כך היא מזהה פגיעויות חדשות ששיטות בדיקה מסורתיות עשויות להתעלם מהן.

דירוג פגיעויות – לא כל הפגיעויות מהוות רמת סיכון זהה. בינה מלאכותית מאפשרת לנתח ולדרג פגיעויות הניתנות לניצול, כך שצוותי האבטחה יוכלו לטפל קודם כל בבעיות הקריטיות.

המלצת שלבי תיקון – באמצעות יכולות הניתוח שלה,  בינה מלאכותית יכולה להמליץ על  שלבי התיקון, תוך התאמה מרבית עבור פגיעויות מזוהות. יכולת זו מאיצה את תהליך תיקון הפגיעות ומשפרת את האבטחה הכוללת של היישומים.

התפתחות נוף האיומים – נוף האיומים הדינמי מחייב צעדים אבטחתיים הניתנים להתאמה. היכולת של הבינה המלאכותית להתפתח באופן רציף מבטיחה שכלי בדיקות אבטחת יישומים יישארו מעודכנים במקביל לאיומים האחרונים, מה שמחזק את יכולת הארגון להגן מפני סיכונים מתעוררים.

יתרונות הבינה המלאכותית בבדיקת אבטחת יישומים

יישומי AI כבר נמצאים בכמה וכמה בדיקות אבטחת יישומים. לדוגמה, חברת  Contrast Security פיתחה מערכת אוטומטית לסריקת פגיעויות ביישומים, שמזהה פגיעויות חדשות המבוססות על אוסף חולשות ידועות.

חברת CrowdStrike משתמשת ב-AI כדי לקבוע את סדר העדיפויות של פגיעויות על ידי הערכת חומרה וניצול, מה שמאפשר לארגונים לטפל בבעיות אבטחה קריטיות באופן מיידי. וחברת  Qualys מציעה המלצות מבוססות AI לשלבים לתיקון לאחר ניתוח מהות הפגיעות, ומספקת לצוותי אבטחה הדרכה מידע יקר ערך.

לסיכום, השילוב של בינה מלאכותית בתהליך בדיקת אבטחת יישומים (AST) הוא פריצת דרך בעולם אבטחת הסייבר. על ידי ניצול AI לאוטומציה של משימות, זיהוי פגיעויות חדשות, קביעת סדר עדיפויות של סיכונים, המלצה על שלבי תיקון וסגירה, וכן התאמה לאיומים מתפתחים, ארגונים יכולים לחזק משמעותית את אבטחת יישומיהם.

היתרונות של דיוק מוגבר, זמן השקה מופחת ועמדת אבטחה משופרת הופכים את הבינה המלאכותית לכלי עזר חזק במאבק המתמשך נגד איומי סייבר.

עם זאת, יש להתייחס לאתגרי המורכבות, העלות וההטיה כדי שבדיקות אבטחת היישומים מבוססות הבינה המלאכותית יגיעו למלוא הפוטנציאל שלהם.

העתיד טומן בחובו אפשרויות חדשות ומלהיבות לחדשנות נוספת בבדיקת אבטחת יישומים מבוססת AI, תוך חיזוק הארגונים מפני סיכונים מתפתחים של סייבר. אימוץ AI בבדיקות אבטחת יישומים אינו רק השקעה באבטחת סייבר; זוהי השקעה בכושר ההתאוששות וההצלחה של הארגון בעולם דיגיטלי המשתנה במהירות.