АНАЛІЗ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦІЇ ТЕСТУВАННЯ НА ПРОНИКНЕННЯ - Журавчак, Анастасія; Піскозуб, Андріян (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2025)
Автоматизація тестування на проникнення за допомогою методів машинного навчання є однією з найбільш перспективних галузей у сучасній кібербезпеці. Традиційний підхід до тестування на проникнення вимагає значних ресурсів, зокрема фінансових, а також залучення висококваліфікованих фахівців, здатних проводити комплексну оцінку безпеки систем. Такий підхід не завжди може забезпечити достатню швидкість виявлення нових загроз, особливо в умовах постійно зростаючої складності кібератак і великої кількості вразливостей. Впровадження методів машинного навчання у процес пентесту дозволяє створювати гнучкі, адаптивні системи, які можуть не лише автоматизувати рутинні завдання, але й підвищити точність та ефективність виявлення вразливостей. У статті здійснено огляд ключових алгоритмів машинного навчання, які можуть бути використані для автоматизації тестування на проникнення, включаючи метод опорних векторів, випадковий ліс, наївний Байєс, дерева рішень, а також методи навчання з підкріпленням. Кожен з цих алгоритмів пропонує певні переваги у контексті аналізу вразливостей, класифікації загроз та визначення пріоритетів для виправлення критичних проблем безпеки. Окрему увагу приділено ролі великих мовних моделей у процесі автоматизації. Вони можуть виконувати завдання аналізу логів, класифікації загроз, генерування звітів і навіть надавати рекомендації для усунення виявлених вразливостей. Такі моделі дозволяють значно підвищити продуктивність фахівців, виконуючи рутинні завдання автоматично, що особливо корисно в умовах інтеграції з CI/CD процесами. Водночас застосування LLM має певні обмеження, зокрема залежність від актуальних даних та високу вартість обчислень. У статті також розглядаються виклики та обмеження впровадження алгоритмів машинного навчання у процес пентесту, такі як потреба у великій кількості якісних даних для тренування моделей, високі обчислювальні ресурси, а також ризики, пов’язані з можливими помилковими спрацьовуваннями. Результати дослідження демонструють, що алгоритми машинного навчання мають значний потенціал для підвищення ефективності автоматизованого тестування на проникнення, особливо у великих інфраструктурах з численними вразливими точками.