Engineering- und DevSecOps standen schon immer vor einem schwierigen Kompromiss. Im Idealfall würden sie bei jeder einzelnen Microservice-Veröffentlichung einen umfassenden Penetrationstest durchführen. In der Realität jedoch kann manuelles Pentesting nicht mit der Geschwindigkeit moderner DevOps mithalten.
Infolgedessen DAST zum pragmatischen Standard für kontinuierliche Tests. Es ermöglichte Teams, Sicherheitsprüfungen zu automatisieren und compliance zu erfüllen, und bot eine notwendige Grundlage, wo manuelle Tests einfach nicht durchführbar waren.
Heute, KI-Penetrationstests verändert diese Gleichung, indem es logisches Denken, Workflow-Bewusstsein und Validierung in automatisierte Sicherheitstests einbringt. Anstatt zwischen schnellen, aber oberflächlichen Scans und langsamen manuellen Bewertungen wählen zu müssen, können Teams nun häufiger tiefgreifendere Tests durchführen, ohne die Bereitstellung zu blockieren.
Um jedoch zu verstehen, warum dies wichtig ist, ist es hilfreich, klar zu unterscheiden, worin DAST gut DAST , wozu Pentesting dient und wo KI-Penetrationstests zwischen diesen beiden Ansätzen KI-Penetrationstests .
Was ist DAST Dynamische Anwendungssicherheitstests)?
DAST eine automatisierte Technik, die Ihre laufende Anwendung von außen nach innen untersucht. Sie crawlt Endpunkte, fuzziert Eingaben und bewertet Ihre Live-Umgebung auf Probleme wie fehlende Header, offene Ports oder häufige Injection-Schwachstellen.
Da kein Codezugriff erforderlich ist, DAST nahtlos in CI/CD-Pipelines DAST . Es ist schnell, skalierbar und eignet sich gut, um bei jeder Bereitstellung Probleme auf Oberflächenebene zu erkennen.
Dies macht DAST wichtigen Grundlage, verdeutlicht aber auch, warum DAST Pentesting nicht fair miteinander verglichen werden können. Sie lösen grundlegend unterschiedliche Probleme.
Was ist Penetrationstesten (Pentesting)?
Pentesting ist eine kontextbezogene Angriffssimulation , die von einem menschlichen Experten oder einem logischen System Angriffssimulation . Anstatt Eingaben zu fuzzen, bewertet ein Pentest, wie Rollen, Workflows, Berechtigungen und Statusänderungen auf eine Weise interagieren, die ausgenutzt werden kann.
Hier zeigen sich die wesentlichen Unterschiede zwischen DAST Pentest. Pentesting deckt Probleme wie Fehler in der Geschäftslogik, fehlerhafte Autorisierung und verkettete Angriffspfade auf, die Scanner nicht identifizieren können.
Traditionelles manuelles Pentesting ist jedoch zeitaufwändig, teuer und lässt sich nur schwer regelmäßig auf sich schnell verändernden Systemen durchführen.
Was sind KI-Penetrationstests wie erweitern sie DAST manuelle Tests?
KI-Penetrationstests die nächste Evolutionsstufe der Penetrationstests KI-Penetrationstests . Sie nutzen autonome Agenten, um viele der Denkprozesse auszuführen, die ein menschlicher Tester durchführen würde, wie beispielsweise das Mapping von APIs, das Verfolgen von Workflows von Anfang bis Ende, das Bewerten von Annahmen und das Validieren der Ausnutzbarkeit.
Im Gegensatz zur herkömmlichen Automatisierung KI-Penetrationstests nicht auf vordefinierte Payloads oder Signaturen. Es analysiert das Anwendungsverhalten und testet, wie Funktionen über Rollen, Zustände und Sequenzen hinweg interagieren.
Dadurch können tiefgreifendere Tests häufiger und näher an CI/CD durchgeführt werden, wodurch die Abdeckung gegenüber DAST regelmäßigen manuellen Tests erheblich erweitert wird.
DAST manuelles Pentesting vs. KI-Penetrationstests: Ein kurzer Vergleich
Dieser Vergleich verdeutlicht, warum KI-Penetrationstests nicht einfach nur „schnellere Penetrationstests“ KI-Penetrationstests , sondern eine grundlegend andere Fähigkeit darstellen.
Wo DAST
DAST für schnelle, deterministische Prüfungen, die kontinuierlich durchgeführt werden müssen. Wenn ein neuer Microservice bereitgestellt wird, möchten Teams sofort Antworten auf grundlegende Fragen erhalten:
- Gibt es offene Ports, die nicht offen sein sollten?
- Fehlen Sicherheitsheader wie HSTS oder CSP?
- Gibt es eine offensichtliche SQL-Injection-Sicherheitslücke?
- Hat jemand eine Standard-Admin-Seite offengelegt?
Dies ist die Syntaxebene der Sicherheitstests, und moderne DAST bewältigen sie gut, insbesondere mit Deduplizierung und Baseline-Tracking.
Der blinde Fleck der Geschäftslogik
Selbst die leistungsstärksten DAST versagen bei der Geschäftslogik.
Ein Scanner versteht nicht, dass Benutzer A die Rechnungen von Benutzer B nicht sehen darf. Er berücksichtigt weder Workflow-Absichten noch Autorisierungsmodelle oder Zustandsübergänge. Eine API, die 200 OK zurückgibt, kann dennoch sensible Daten im falschen Kontext offenlegen.
In der Vergangenheit waren Teams auf benutzerdefinierte Skripte oder vollständige manuelle Überprüfungen angewiesen, um diese Probleme zu erkennen. Keiner dieser Ansätze lässt sich jedoch auf schnelllebige Microservices oder enge Lieferfristen übertragen.
KI-Penetrationstests: Die Argumentationsschicht
KI-Penetrationstests diese Lücke, indem es auf der semantischen Ebene arbeitet.
Anstatt Eingaben blind zu fuzzen, tun KI-Agenten Folgendes:
- Navigieren Sie durch reale Arbeitsabläufe
- Server-seitigen Status verfolgen
- Bewertung der von der Anwendung getroffenen Annahmen
- Formulieren und testen Sie Hypothesen darüber, wie diese Annahmen widerlegt werden können.
KI-Penetrationstests auf DAST. DAST die „niedrig hängenden Früchte“, und KI-Agenten konzentrieren sich auf höherwertige Schlussfolgerungen, die zu echten Sicherheitsverletzungen führen.
Der Vorteil der White-Box-Transparenz
Im Gegensatz zu DAST KI-Penetrationstests optional im White-Box-Modus betrieben werden, indem sie auf den Quellcode zugreifen.
Dadurch können Agenten:
- Lesen Sie die Routendefinitionen
- Steuerungen überprüfen
- Berechtigungsmodelle verstehen
- Vorhersagen, welche Parameter wichtig sind und wie sie missbraucht werden können
Beispielsweise in einem IDOR-Szenario:
- Der Agent beobachtet, dass ein Endpunkt eine
Absender-ID - Es weiß, dass es als Benutzer A authentifiziert ist.
- Es testet, ob eine Änderung
Absender-IDan Benutzer B wird korrekt abgelehnt - Wenn nicht, wird das Verhalten validiert und als echter Logikfehler gemeldet.
Dies ist eine semantische Analyse, kein Fuzzing.
Was ist mit Halluzinationen?
Ein berechtigtes Problem bei KI sind Fehlalarme.
Im Bereich Sicherheit untergraben unzuverlässige Ergebnisse schnell das Vertrauen. Um dem entgegenzuwirken, validieren KI-Penetrationstests jedes potenzielle Problem. Kann ein Ergebnis nicht zuverlässig mit einem Proof of Concept reproduziert werden, wird es verworfen.
Durch die Kombination von kontextbezogener Argumentation mit mehrstufiger Validierung wird die Anzahl der Fehlalarme extrem gering gehalten.
Die Zukunft: Die Hybrid-Pipeline
Während KI-Penetrationstests manuelle Penetrationstests ersetzen sollen, werden sie mit DAST kombiniert, DAST eine möglichst effektive Sicherheitsstrategie zu erzielen.
DAST die schnelle und deterministische Basis für skalierbare Prüfungen.
KI-Penetrationstests der Logikschicht, die zu tatsächlichen Sicherheitsverletzungen führt.
Wir bewegen uns auf eine hybride Zukunft zu.
Heute (auf Abruf)
Führen Sie jederzeit einen autonomen Pentest durch und erhalten Sie noch am selben Tag detaillierte Ergebnisse.
Morgen (Staging und Produktionsbereitstellungen)
KI-Agenten werden bei jeder Bereitstellung automatisch ausgeführt, sodass keine Version mit versteckten Logikfehlern ausgeliefert wird.
Zukunft (pro Pull-Anfrage)
Mit zunehmender Reife kurzlebiger Umgebungen KI-Penetrationstests nach links KI-Penetrationstests , um parallel zu Integrationstests ausgeführt zu werden. Logikfehler werden vor dem Merge erkannt.
Das Ziel ist nicht, DAST zu ersetzen. Es geht darum, nicht mehr so zu tun, als könne es alles.
Verwenden Sie DAST die Syntax.
Verwenden Sie KI für die Logik.
Erfahren Sie mehr über KI-Pentesting , indem Sie es hier in Aktion sehen oder hier eine detaillierte Beschreibung erhalten .
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