Разработка и испытания прототипа интеллектуальной системы автоматизированного тестирования на проникновение

Проект направлен на разработку инновационной системы для автоматизированного тестирования на проникновение, основанного на методах состязательного обучения с обратным подкреплением. Цель проекта — создание программного продукта, способного интеллектуально имитировать кибератаки для выявления уязвимостей в информационных системах крупных организаций, что позволит обнаружить недостатки и повысить эффективность систем защиты информации. Актуальность НИОКТР: В условиях постоянного роста числа кибератак и усложнения их характера, обеспечение кибербезопасности становится критически важным для организаций. Традиционные методы тестирования не всегда способны выявить сложные и скрытые уязвимости, что требует разработки более продвинутых и автоматизированных решений. Кроме того, традиционные методы тестирования сильно зависят от опыта и квалификации специалистов по безопасности, что не только увеличивает трудозатраты, но и повышает риск ошибок и недостатка квалифицированных кадров. Цель НИОКТР: Разработать и испытать прототип интеллектуальной системы автоматизированного тестирования на проникновение. Основные научно-технические проблемы, на решение которых направлено выполнение НИОКР: - Отсутствие эффективных алгоритмов и моделей, позволяющих достоверно автоматизировать тестирование на проникновение в условиях динамично изменяющихся угроз. - Низкая точность современных инструментов выявления уязвимостей, приводящая к высокой доле ложных срабатываний и пропущенных уязвимостей. - Высокая стоимость и длительность процессов тестирования на проникновение, усложняющие его проведение на регулярной основе. - Сложность адаптации систем к новым угрозам и недостаток механизмов для оперативного обновления моделей и сценариев атак. - Ограниченная масштабируемость и сложности интеграции систем автоматизированного тестирования с существующей инфраструктурой безопасности, что снижает применимость таких решений в сложных информационных экосистемах. Ожидаемые результаты: - Повышение уровня безопасности информационных систем за счет своевременного выявления уязвимостей. - Сокращение времени и затрат на тестирование. - Адаптация системы к новым видам угроз благодаря постоянному обучению.