Buat kali pertama dalam sejarah keselamatan siber, sistem kecerdasan buatan telah meraih tempat teratas dalam papan pendahulu bug bounty utama. XBOW , alat ujian penembusan autonomi, mencapai nombor satu dalam ranking AS HackerOne dengan menemui lebih 1,000 kelemahan merentasi pelbagai syarikat dan program. Walaupun pencapaian ini menunjukkan keupayaan AI yang semakin berkembang dalam keselamatan siber, ia telah mencetuskan perdebatan sengit tentang masa depan penyelidik keselamatan manusia dan potensi banjiran laporan automatik.
Statistik Penemuan Kelemahan XBOW:
- Jumlah penyerahan: 1,060 kelemahan
- Diselesaikan: 130 kelemahan
- Ditriage: 303 kelemahan
- Menunggu semakan: 125 kelemahan
- Duplikasi: 208 laporan
- Bermaklumat/Tidak berkenaan: 245 laporan
Pecahan Tahap Keterukan (90 Hari Lepas):
- Kritikal: 54 isu
- Tinggi: 242 isu
- Sederhana: 524 isu
- Rendah: 65 isu
 |
|---|
| " XBOW mencapai kedudukan teratas papan pendahulu bug bounty AS buat kali pertama dalam sejarah, menandakan pencapaian penting dalam keselamatan siber" |
Pencapaian Di Sebalik Tajuk Utama
Pendakian XBOW ke puncak bukan hanya tentang kuantiti - sistem AI ini menemui kelemahan keselamatan tulen termasuk kelemahan pelaksanaan kod jauh, serangan suntikan SQL, dan isu skrip silang tapak. Antara penemuan penting ialah kelemahan yang tidak diketahui sebelum ini dalam penyelesaian VPN GlobalProtect Palo Alto yang menjejaskan lebih 2,000 hos. Sistem ini beroperasi sepenuhnya secara autonomi, tidak memerlukan input manusia semasa proses ujian sebenar, walaupun pengulas manusia menyemak laporan sebelum penyerahan untuk mematuhi dasar platform.
Syarikat di sebalik XBOW membina sistem pengesahan canggih untuk mengelakkan masalah positif palsu yang melanda banyak alat keselamatan automatik. Mereka menggunakan apa yang mereka panggil pengesah - pengulas rakan sebaya automatik yang mengesahkan setiap kelemahan melalui kaedah seperti pelayar tanpa kepala yang mengesahkan muatan JavaScript benar-benar dilaksanakan di tapak sasaran.
Jenis-jenis Kerentanan yang Ditemui oleh XBOW :
- Pelaksanaan Kod Jauh (RCE)
- Suntikan SQL
- Entiti Luaran XML (XXE)
- Traversal Laluan
- Pemalsuan Permintaan Sisi Pelayan (SSRF)
- Skrip Merentas Tapak (XSS)
- Pendedahan Maklumat
- Keracunan Cache
- Pendedahan rahsia
Kebimbangan Komuniti Tentang Kesan Automasi
Reaksi komuniti keselamatan siber adalah bercampur-campur, dengan ramai yang menyatakan kebimbangan tentang implikasi yang lebih luas dari penemuan kelemahan berkuasa AI. Profesional keselamatan bimbang bahawa alat automatik boleh membanjiri program bug bounty dengan penyerahan berkualiti rendah, menjadikannya lebih sukar bagi penyelidik manusia untuk mendapat penemuan mereka disemak dengan segera. Sesetengah penyelenggara projek sumber terbuka sudah melaporkan berasa terharu dengan laporan keselamatan yang dijana AI.
Walau bagaimanapun, pembela teknologi ini menunjukkan bahawa program bug bounty sudah bergelut dengan penyerahan berkualiti rendah manusia. Kualiti purata penyerahan di platform seperti HackerOne dilaporkan sangat rendah, dengan banyak laporan yang sama sekali tidak sah atau berdasarkan salah faham asas tentang cara keselamatan web berfungsi.
Ekonomi Pemburuan Bug Automatik
Kejayaan XBOW menyerlahkan bagaimana AI boleh membentuk semula ekonomi penyelidikan keselamatan siber. Sistem ini boleh mengimbas beribu-ribu aplikasi web secara serentak, sesuatu yang memerlukan tentera penyelidik manusia. Kelebihan skalabiliti ini menjadi penting terutamanya memandangkan kekurangan profesional keselamatan siber mahir dan bilangan sistem yang banyak yang memerlukan ujian keselamatan.
Pengkritik bimbang ini boleh mengubah pemburuan bug bounty daripada bidang yang memerlukan kreativiti dan kepakaran manusia kepada proses perindustrian yang dikuasai oleh sistem AI. Kebimbangan ialah syarikat akan menggunakan alat automatik untuk memaksimumkan hasil mereka daripada program bounty, berpotensi menyingkirkan penyelidik manusia individu yang bergantung pada program ini untuk pendapatan.
Melihat Ke Hadapan: Keseimbangan Antara Automasi dan Kepakaran Manusia
Perdebatan mengenai XBOW mencerminkan persoalan yang lebih luas tentang peranan AI dalam keselamatan siber. Walaupun teknologi ini jelas cemerlang dalam mencari jenis kelemahan tertentu dengan cepat dan pada skala besar, persoalan kekal tentang sama ada ia boleh menyamai kreativiti penyelidik manusia dalam menemui vektor serangan yang kompleks dan novel.
Masalahnya ialah terdapat banyak bug yang mudah dipetik yang perlu dihancurkan dan sukar untuk memperuntukkan sumber yang mencukupi untuk itu. Bakat infosec terbaik tidak mahu melakukannya (dan tidak cukup daripadanya).
Apabila alat AI menjadi lebih canggih, industri keselamatan siber perlu mencari cara untuk memanfaatkan kecekapan mereka sambil mengekalkan peluang untuk penyelidik manusia dan mengekalkan kualiti laporan kelemahan. Kejayaan XBOW mungkin hanya permulaan perubahan asas dalam cara kita mendekati ujian dan penyelidikan keselamatan siber.
Syarikat itu merancang untuk menerbitkan tulisan teknikal terperinci tentang penemuan mereka yang paling menarik dalam minggu-minggu akan datang, yang sepatutnya memberikan lebih banyak pandangan tentang bagaimana sistem AI mereka beroperasi dan jenis kelemahan yang mereka cemerlang dalam mencari.
Rujukan: The road to Top 1: How XBOW did it