需要滲透測試服務出現了一個世紀以來時，在系統的攻擊變得頻繁。許多公司開始丟失其敏感數據，從而以最壞的方式影響了客戶。

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敏感數據的丟失恰恰是我們何時(以及為什么)看到另一個技術行業興起的時候。

您會看到一家公司讓位給滲透測試的整個新行業。該公司收集了比較優秀的技術人才，并要求他們提出解決方案，以阻止網絡犯罪分子傷害組織和個人。

但是，網絡犯罪和測試人員領域的變化比任何其他技術領域都快。網絡罪犯不斷提出新的病毒和網絡攻擊。為了避免人們落入這些陷阱，測試公司需要進行足夠的發展以計劃這些病毒，并領先于犯罪分子。讓我們深入了解滲透測試的歷史，以了解其隨著時間的變化。

一開始的滲透測試

企業始終有理由選擇滲透測試，以保持與惡意軟件和其他病毒的距離。首先，滲透測試僅針對系統而設計-使它們從各個角度都是安全的。很快，人們發現企業也可以通過網絡釣魚和社交活動成為目標。

多角度攻擊迫使滲透測試公司針對每種可能的網絡威脅提出解決方案。在大多數情況下，測試是手動完成的，一組測試人員會坐在一起，了解軟件，列出所有要求并構建測試用例。

然后逐個運行這些測試用例，并記錄每個測試用例的狀態。最后，準備了一份報告，供開發人員了解可能存在的漏洞，重新創建漏洞的方法以及彌補這些漏洞的想法。市場上引入了不同的技術來適應人們的不同需求。但是，步驟幾乎總是相同的，因為它需要一組測試人員來執行所有活動。然后是更先進技術的時代。由人工智能和機器學習提供支持的軟件。

機器學習技術很聰明，但是卻不受保護，可以讓網絡罪犯攻擊并掌握它。

盡管每個公司都認為對這種新的物聯網技術使用手動測試是一個好主意，但大多數情況下它們都失敗了。這次失敗顯然要求設計出新的方法，并將其用于改善使用AI和ML技術小工具的組織和個人。

人工智能和機器學習時代

盡管測試人員在手動測試的幫助下盡了很大的努力來對抗新的網絡威脅，但他們卻多次失敗了。

當AI成為對罪犯的威脅時，測試領域引入了新的歷史轉折。人工智能和機器學習已成為滲透測試的一部分。開發了不同的AI和ML技術和工具來幫助捕獲系統中存在的惡意軟件和病毒。

現在，您一定想知道，在攻擊者手中人工智能是否如此強大，它在用于測試時是否應該提供更多好處?顯然，它應該在測試中提供更多的好處—因此，這是滲透測試公司如何在其技術中嵌入AI和ML的方式發展：

更好的信息收集

整個測試活動中最重要的階段之一就是收集信息。它也被稱為偵察階段。根據專家的說法，如果測試人員設法收集到更多數據，那么一開始他們獲得成功的機會就會增加一倍以上。但是，這很容易說，而且很難做。在筆測試活動中，團隊只有有限的時間花在收集數據上。很難確保所收集數據的質量是比較好的。

借助AI的持續支持，可以在有限的時間內收集大量的質量數據。甚至可以利用計算機視覺，自然語言處理和機器學習來確保構建具有許多細節的良好數據概況。

掃描系統

手動測試許多系統需要花費大量時間。同樣，由于人必定會犯錯誤，因此很多時候系統中的漏洞沒有引起注意，從而造成麻煩。當掃描數百個系統時，您可以想象手動測試可能帶來的破壞。人工智能支持的掃描確保全面覆蓋并獲得良好的解釋結果。也可以在需要的地方使用它對代碼進行一些修改。總體而言，它節省了大量時間和精力。而且，AI提供了良好的測試管理和自動創建測試用例。因此，它使您的系統更安全。

維護和進入階段

一旦測試人員完成掃描，他們就準備好訪問多個網絡設備并提取目標數據并開始測試。此步驟的主要目的是確保不存在任何漏洞，防止攻擊者加以利用。測試還包括檢查每位員工的憑證和強項。基于AI的解決方案能夠嘗試不同的密碼組合，以檢查破解密碼的強度。設計了不同的算法來觀察用戶數據，持續的趨勢，當前的模式并訓練自己進行更好的測試。

更佳報告

每個測試公司緊隨其后的滲透測試的最后階段是報告階段。報告階段通常測試攻擊者掩蓋其蹤跡并刪除系統中存在的所有蹤跡的能力。這些證據可以在現有的訪問通道，用戶日志以及由于滲透過程引起的意外錯誤消息中找到。手動測試未能在更大范圍內發現這些問題，從而使攻擊者可以輕松地執行其任務，而無需管理層知道它們的存在。

另一方面，人工智能工具可以輕松地發現隱藏的后門，系統中網絡犯罪分子的蹤跡以及原本不應該存在的多個訪問點。一旦找到，這些活動及其詳細信息將存儲并保存在報告中。詳細的報告還包含針對每一次攻擊的適當時間表。

人工智能筆測試的總體優勢

既然我們已經討論了AI所能提供的好處以及它在滲透測試領域所帶來的變化，我們現在就可以輕而易舉地計算出好處。這是AI筆測試比手動測試好得多的方法的完整列表。

• 由于人工智能參與了基于AI的測試，因此返回結果要比手動測試更快。這減少了預期的時間投入，并為開發人員提供了更多時間來解決問題。
• 基于AI的滲透測試可確保測試完成后不存在漏洞。與手動測試相比，這使您的系統和軟件更安全。
• 與手動測試相比，測試結果更加準確。這也為開發人員和測試人員減輕了煩惱。
• 對于公司而言，讓AI執行重復性和一般的任務會減少投資。您可以投資購買AI工具，而不必雇用和管理龐大的測試人員團隊。
• 由于組織的增長速度很快，因此很難通過手動測試來對其進行測試。因此，基于AI的測試可確保以更少的時間對大量系統進行測試并獲得良好的結果。
• 這些工具在市場上很容易獲得，并隨著新威脅和病毒的進入而不斷更新。因此，您不必擔心提高員工技能并對其進行投資。