Ziel des swisspentest
Steigerung der Sicherheit durch KI Unterstützung
Die swisspentest Plattform bietet mit mehreren hundert vollautomatisierten Sicherheitstests eine umfassende Schwachstellenerkennung für Web Applikationen. Durch das kontinuierliche Simulieren von Angriffen auf ein Ziel können Fehlkonfigurationen, verwundbare Bibliotheken und inkorrekte Infrastrukturhärtungsprotokolle schnell und unkompliziert gefunden werden.
Die Plattform ist als isolierter Container (SaaS) oder in einer lokalen Virtuellen Maschine (OnPremis) verfügbar. Diese erreicht durch das effiziente Klonen eines Ziels und durch ein Deep Learning Modul zur Verminderung von false-positives die bestmögliche Präzision.
Deep Learning mittels TensorFlow
Die TensorFlow AI wurde vom Google-Brain Team entwickelt und besitzt ein breites Anwendungsspektrum. Heutzutage wird es in vielen Applikationen wie Twitter, Airbnb, Google Search und nun auch im swisspentest eingesetzt. Durch die Verwendung von TensorFlow können die Sicherheitslücken effizienter und mit einer sehr hohen Trefferquote erkannt werden.
Training der TensorFlow Modelle
Trainiert wurden die TensorFlow Modelle mit den Quellcodes der Alexa Top 1000 Webseiten, bestehend aus insgesamt 30'000 JavaScript und weiteren Programmcodes. Von unseren Spezialisten von Hand klassifiziert und untersucht, lernte das neuronale Netzwerk bereits nach einigen tausend Scripts, diese zu verstehen und einzuschätzen. Durch hunderte Iterationen über die Samples steigerte es die Erkennung der antrainierten Schwachstellen auf über 96%. Zusammen mit dem mitwirkenden Hardcoded-Keyword-Algorithmus, erlangt das swisspentest System somit eine Präzision von 97.6%.
Sicherheit der Testdaten
Um die Sicherheit und Anonymität unserer Kunden bestens zu gewährleisten, haben wir eine eigene TensorFlow-Instanz in unsere interne Infrastruktur in der Schweiz eingebunden, in welcher unabhängig vom World Wide Web und ohne jegliche Kommunikation zu Google die Modelle trainiert und anschliessend im swisspentest implementiert werden.
