นักวิจัยจาก Alias Robotics และ Johannes Kepler University Linz ได้เปิดเผยแนวทางใหม่ในการทดสอบการเจาะระบบอัตโนมัติ (automated penetration testing) โดยผสานรวมปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ากับทฤษฎีเกม ระบบที่เรียกว่า Generative Cut-the-Rope (G-CTR) นี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อแนะนำทั้งผู้โจมตีและผู้ป้องกันในการปฏิบัติการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ยุคใหม่ G-CTR ช่วยแก้ปัญหาข้อมูลที่ท่วมท้นจากเครื่องมือ Pentesting ด้วย AI โดยการแปลงบันทึกความปลอดภัยของ AI ให้เป็นกราฟการโจมตีที่มีโครงสร้าง และคำนวณกลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุดผ่านทฤษฎีเกม ทำให้การวิเคราะห์ที่เคยใช้เวลานานหลายวันลดลงเหลือเพียงไม่กี่วินาที เพิ่มประสิทธิภาพและความสำเร็จในการประเมินความปลอดภัยอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานการณ์ Attack and Defense ที่ทั้งสองทีมใช้ G-CTR ร่วมกัน (Purple configuration) ระบบสามารถเอาชนะแนวทางแบบแยกอิสระได้ถึง 3.71 เท่า
Severity: ข้อมูลทั่วไป (นวัตกรรมด้านความปลอดภัย)
System Impact:
- ระบบทดสอบการเจาะระบบอัตโนมัติ (Automated Penetration Testing Systems)
- การปฏิบัติการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ (Cybersecurity Operations)
- ระบบวิเคราะห์บันทึกความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI (AI-driven security log analysis systems)
- แพลตฟอร์มการจำลองสถานการณ์ทางไซเบอร์ (Cyber-range platforms)
- โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models – LLMs) สำหรับการรักษาความปลอดภัย
Technical Attack Steps:
- **การวิเคราะห์ตามทฤษฎีเกม (Game-theoretic analysis)**: G-CTR ดึงกราฟการโจมตีจากบันทึกความปลอดภัยของ AI และคำนวณสมดุล Nash (Nash equilibria) เพื่อระบุกลยุทธ์การโจมตีและการป้องกันที่เหมาะสมที่สุด
- **การตีความเชิงกลยุทธ์ (Strategic interpretation)**: แปลงข้อมูลสมดุลที่ได้จากการวิเคราะห์เป็นคำแนะนำที่นำไปปฏิบัติได้จริงสำหรับทั้งผู้โจมตีและผู้ป้องกัน
- **การดำเนินการโดยเอเจนต์ (Agent execution)**: ระบบ AI จะทำการทดสอบความปลอดภัยตามคำแนะนำที่ได้รับ พร้อมกับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องตามผลลัพธ์ที่ได้
- **รากฐานทางเทคนิค (Technical Foundation)**: ใช้การให้คะแนนที่คำนึงถึงความพยายาม (effort-aware scoring) โดยรวมเมตริกซ์ระยะทางของข้อความ ความซับซ้อนของโทเค็น และต้นทุนการคำนวณ เพื่อวัดความซับซ้อนเชิงคำนวณที่เหมาะสมกับกราฟที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ
Recommendations:
Short Term:
- ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยควรติดตามความคืบหน้าของงานวิจัย G-CTR และแนวทาง AI ที่ใช้ทฤษฎีเกม เพื่อทำความเข้าใจศักยภาพในการปรับปรุงการทดสอบการเจาะระบบและการปฏิบัติการด้านความปลอดภัย
- ประเมินเครื่องมือและวิธีการปัจจุบันที่ใช้ในการทดสอบการเจาะระบบ ว่ามีการสร้างข้อมูลที่ไม่เป็นระบบจำนวนมากหรือไม่ และพิจารณาว่าสามารถนำหลักการของ G-CTR มาปรับใช้เพื่อการวิเคราะห์ที่ดีขึ้นในระยะสั้นได้หรือไม่
Long Term:
- ลงทุนในการวิจัยและพัฒนา AI ที่ขับเคลื่อนด้วยทฤษฎีเกม เพื่อสร้างระบบการประเมินความปลอดภัยอัตโนมัติที่ชาญฉลาดและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
- พิจารณารวมความสามารถในการสร้างกราฟการโจมตีอัตโนมัติและการวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์จากบันทึกความปลอดภัยเข้ากับศูนย์ปฏิบัติการด้านความปลอดภัย (SOC) เพื่อการตอบสนองภัยคุกคามที่รวดเร็วและมีกลยุทธ์มากขึ้น
- พัฒนาบุคลากรให้มีความเข้าใจใน AI และทฤษฎีเกม เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการใช้งานเครื่องมือและแนวทางใหม่ๆ ในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ในอนาคต
Source: https://cybersecuritynews.com/researchers-proposed-game-theoretic-ai/
Share this content: