เป็นครั้งแรกในประวัติศาสตร์ความปลอดภัยไซเบอร์ที่ระบบปัญญาประดิษฐ์ได้ขึ้นมาครองอันดับหนึ่งในกระดานคะแนน bug bounty สำคัญ XBOW เครื่องมือทดสอบการเจาะระบบอัตโนมัติ ได้ขึ้นสู่อันดับหนึ่งในอันดับของสหรัฐฯ ของ HackerOne โดยค้นพบช่องโหว่มากกว่า 1,000 รายการในบริษัทและโปรแกรมต่างๆ แม้ว่าเหตุการณ์สำคัญนี้จะแสดงให้เห็นถึงความสามารถที่เพิ่มขึ้นของ AI ในด้านความปลอดภัยไซเบอร์ แต่ก็ได้จุดประกายการถกเถียงอย่างรุนแรงเกี่ยวกับอนาคตของนักวิจัยด้านความปลอดภัยมนุษย์และศักยภาพของการท่วมท้นรายงานอัตโนมัติ
สถิติการค้นพบช่องโหว่ของ XBOW :
- การส่งรายงานทั้งหมด: 1,060 ช่องโหว่
- แก้ไขแล้ว: 130 ช่องโหว่
- คัดกรองแล้ว: 303 ช่องโหว่
- รอการตรวจสอบ: 125 ช่องโหว่
- รายงานซ้ำ: 208 รายงาน
- ให้ข้อมูล/ไม่เกี่ยวข้อง: 245 รายงาน
การแบ่งตามระดับความรุนแรง (90 วันที่ผ่านมา):
- วิกฤต: 54 ปัญหา
- สูง: 242 ปัญหา
- ปานกลาง: 524 ปัญหา
- ต่ำ: 65 ปัญหา
 |
|---|
| " XBOW ขึ้นสู่อันดับหนึ่งของลีดเดอร์บอร์ด bug bounty ของสหรัฐอเมริกาเป็นครั้งแรกในประวัติศาสตร์ ซึ่งเป็นเหตุการณ์สำคัญในด้านไซเบอร์ซิคิวริตี้" |
ความสำเร็จเบื้องหลังข่าวหลัก
การขึ้นสู่จุดสูงสุดของ XBOW ไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของปริมาณเท่านั้น ระบบ AI นี้ค้นพบข้อบกพร่องด้านความปลอดภัยที่แท้จริง รวมถึงช่องโหว่การดำเนินโค้ดระยะไกล การโจมตี SQL injection และปัญหา cross-site scripting ในบรรดาการค้นพบที่น่าสนใจคือช่องโหว่ที่ไม่เคยรู้จักมาก่อนในโซลูชัน GlobalProtect VPN ของ Palo Alto ที่ส่งผลกระทบต่อโฮสต์มากกว่า 2,000 รายการ ระบบนี้ทำงานอย่างสมบูรณ์แบบอัตโนมัติ ไม่ต้องการข้อมูลจากมนุษย์ในระหว่างกระบวนการทดสอบจริง แม้ว่าผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์จะตรวจสอบรายงานก่อนส่งเพื่อให้สอดคล้องกับนโยบายของแพลตฟอร์ม
บริษัทที่อยู่เบื้องหลัง XBOW ได้สร้างระบบตรวจสอบความถูกต้องที่ซับซ้อนเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาผลบวกเท็จที่เกิดขึ้นกับเครื่องมือรักษาความปลอดภัยอัตโนมัติหลายตัว พวกเขาใช้สิ่งที่เรียกว่า validators ซึ่งเป็นผู้ตรวจสอบอัตโนมัติที่ยืนยันช่องโหว่แต่ละรายการผ่านวิธีการต่างๆ เช่น headless browsers ที่ตรวจสอบว่า JavaScript payloads ทำงานจริงบนไซต์เป้าหมาย
ประเภทช่องโหว่ที่ XBOW ค้นพบ:
- Remote Code Execution (RCE)
- SQL Injection
- XML External Entities (XXE)
- Path Traversal
- Server-Side Request Forgery (SSRF)
- Cross-Site Scripting (XSS)
- Information Disclosures
- Cache Poisoning
- Secret exposure
ความกังวลของชุมชนเกี่ยวกับผลกระทบจากระบบอัตโนมัติ
ปฏิกิริยาของชุมชนความปลอดภัยไซเบอร์มีความหลากหลาย โดยหลายคนแสดงความกังวลเกี่ยวกับผลกระทบในวงกว้างของการค้นพบช่องโหว่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยกังวลว่าเครื่องมืออัตโนมัติอาจท่วมท้นโปรแกรม bug bounty ด้วยการส่งงานคุณภาพต่ำ ทำให้นักวิจัยที่เป็นมนุษย์ได้รับการตรวจสอบผลงานของพวกเขาอย่างรวดเร็วได้ยากขึ้น ผู้ดูแลโปรเจกต์โอเพนซอร์สบางคนรายงานแล้วว่ารู้สึกท่วมท้นด้วยรายงานความปลอดภัยที่สร้างโดย AI
อย่างไรก็ตาม ผู้สนับสนุนเทคโนโลยีนี้ชี้ให้เห็นว่าโปรแกรม bug bounty มีปัญหากับการส่งงานคุณภาพต่ำจากมนุษย์อยู่แล้ว คุณภาพเฉลี่ยของการส่งงานบนแพลตฟอร์มอย่าง HackerOne มีรายงานว่าต่ำมาก โดยรายงานหลายฉบับไม่ถูกต้องโดยสิ้นเชิงหรือมีพื้นฐานมาจากความเข้าใจผิดพื้นฐานเกี่ยวกับการทำงานของความปลอดภัยเว็บ
เศรษฐศาสตร์ของการล่า Bug อัตโนมัติ
ความสำเร็จของ XBOW เน้นย้ำถึงวิธีที่ AI สามารถปรับโครงสร้างเศรษฐศาสตร์ของการวิจัยความปลอดภัยไซเบอร์ได้ ระบบนี้สามารถสแกนเว็บแอปพลิเคชันหลายพันรายการพร้อมกัน ซึ่งเป็นสิ่งที่ต้องใช้นักวิจัยที่เป็นมนุษย์จำนวนมาก ข้อได้เปรียบด้านความสามารถในการขยายขนาดนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาถึงการขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยไซเบอร์ที่มีทักษะและจำนวนระบบมากมายที่ต้องการการทดสอบความปลอดภัย
นักวิจารณ์กังวลว่าสิ่งนี้อาจเปลี่ยนการล่า bug bounty จากสาขาที่ต้องการความคิดสร้างสรรค์และความเชี่ยวชาญของมนุษย์ให้กลายเป็นกระบวนการอุตสาหกรรมที่ถูกครอบงำโดยระบบ AI ความกังวลคือบริษัทต่างๆ จะใช้เครื่องมืออัตโนมัติเพื่อเพิ่มรายได้จากโปรแกรม bounty ให้สูงสุด ซึ่งอาจแย่งพื้นที่จากนักวิจัยที่เป็นมนุษย์รายบุคคลที่พึ่งพาโปรแกรมเหล่านี้เป็นรายได้
มองไปข้างหน้า: ความสมดุลระหว่างระบบอัตโนมัติและความเชี่ยวชาญของมนุษย์
การถกเถียงรอบๆ XBOW สะท้อนคำถามที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับบทบาทของ AI ในความปลอดภัยไซเบอร์ แม้ว่าเทคโนโลยีนี้จะเก่งในการค้นหาช่องโหว่บางประเภทอย่างรวดเร็วและในระดับใหญ่ แต่ยังคงมีคำถามเกี่ยวกับว่ามันสามารถเทียบเท่าความคิดสร้างสรรค์ของนักวิจัยที่เป็นมนุษย์ในการค้นพบเวกเตอร์การโจมตีที่ซับซ้อนและใหม่ได้หรือไม่
ปัญหาคือมี bug ที่ง่ายต่อการแก้ไขจำนวนมากที่ต้องการการกำจัด และมันยากที่จะจัดสรรทรัพยากรที่เพียงพอสำหรับสิ่งนั้น ผู้เชี่ยวชาญด้าน infosec ระดับท็อปไม่ต้องการทำ (และมีไม่เพียงพอ)
เมื่อเครื่องมือ AI มีความซับซ้อนมากขึ้น อุตสาหกรรมความปลอดภัยไซเบอร์จะต้องหาวิธีใช้ประโยชน์จากประสิทธิภาพของพวกมันในขณะที่รักษาโอกาสสำหรับนักวิจัยที่เป็นมนุษย์และรักษาคุณภาพของรายงานช่องโหว่ ความสำเร็จของ XBOW อาจเป็นเพียงจุดเริ่มต้นของการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในวิธีที่เราเข้าหาการทดสอบและการวิจัยความปลอดภัยไซเบอร์
บริษัทวางแผนที่จะเผยแพร่บทความทางเทคนิคโดยละเอียดของการค้นพบที่น่าสนใจที่สุดในสัปดาห์ที่จะมาถึง ซึ่งควรให้ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการทำงานของระบบ AI และประเภทของช่องโหว่ที่มันเก่งในการค้นหา
อ้างอิง: The road to Top 1: How XBOW did it