Kurs AI w cyberbezpieczeństwie – automatyzacja testów penetracyjnych i analiza podatności

Proces szkoleniowy

Analiza potrzeb szkoleniowych

Jeśli masz życzenie dotyczące programu szkolenia, przeprowadzimy dla Ciebie analizę potrzeb szkoleniowych, która będzie wskazówką dla nas, na jakie aspekty programu położyć większy nacisk – tak, by program szkolenia spełniał konkretne potrzeby.

Co zyskujesz?

AI w testach penetracyjnych - Nauczysz się wykorzystywać modele AI do wspierania testów penetracyjnych, dzięki czemu szybciej rozpoznasz podatności, lepiej zaplanujesz działania i sprawniej ocenisz wyniki.

Skuteczniejsze wykrywanie podatności - Przećwiczysz identyfikację najważniejszych luk w aplikacjach webowych i API, takich jak SQL Injection, XSS, SSRF, CSRF, IDOR oraz błędy uwierzytelniania i kontroli dostępu.

Analiza kodu źródłowego - Dowiesz się, jak z pomocą AI przeglądać kod pod kątem niebezpiecznych funkcji, błędów walidacji, sekretów, tokenów oraz ryzyk w bibliotekach i zależnościach zewnętrznych.

Rozpoznanie powierzchni ataku - Nauczysz się analizować architekturę aplikacji, identyfikować technologie, mapować endpointy i interfejsy API oraz wskazywać obszary, które wymagają priorytetowego testowania.

Automatyzacja testów bezpieczeństwa - Zobaczysz, jak generować skrypty testowe z użyciem modeli LLM i Pythona, budować testy regresyjne oraz integrować kontrole bezpieczeństwa z procesami CI/CD w praktyce.

Bezpieczne testowanie API - Opanujesz analizę bezpieczeństwa REST API, weryfikację autoryzacji, testowanie tokenów JWT i OAuth oraz ocenę odpowiedzi usług pod kątem błędów i nieprawidłowości.

Mniej fałszywych alarmów - Nauczysz się odróżniać realne podatności od błędnych wskazań skanerów, bezpiecznie je potwierdzać w środowisku testowym i trafniej oceniać ich wpływ na ryzyko biznesowe.

Lepsze raporty i rekomendacje - Dowiesz się, jak tworzyć czytelne raporty z testów, dokumentować dowody podatności, formułować zalecenia naprawcze i wykorzystywać AI do przyspieszenia pracy nad dokumentacją.

Program szkolenia

1. Wprowadzenie do testów penetracyjnych wspieranych przez AI

podstawy Ethical Hackingu i testów penetracyjnych,
rola sztucznej inteligencji w identyfikacji podatności,
różnice między tradycyjnymi testami bezpieczeństwa a testami wspieranymi przez AI,
etapy testów penetracyjnych i metodyka pracy,
standardy OWASP, PTES i NIST,
zakres autoryzowanych testów i zasady bezpiecznego testowania.

2. Narzędzia AI wykorzystywane w testach bezpieczeństwa

ChatGPT, Claude i modele LLM w analizie bezpieczeństwa,
wykorzystanie AI do analizy kodu i dokumentacji technicznej,
GitHub Copilot i asystenci AI w identyfikacji błędów programistycznych,
integracja AI z narzędziami bezpieczeństwa,
Burp Suite, OWASP ZAP i Nmap – zastosowanie w procesie testowania,
automatyzacja interpretacji wyników skanowania,
ograniczenia modeli AI w ocenie podatności.

3. Rozpoznawanie aplikacji i identyfikacja powierzchni ataku

analiza architektury aplikacji webowych,
identyfikacja technologii, frameworków i komponentów,
mapowanie punktów wejścia i interfejsów API,
analiza konfiguracji aplikacji i usług,
wykorzystanie AI do analizy wyników rekonesansu,
wykrywanie potencjalnie niebezpiecznych konfiguracji,
priorytetyzacja obszarów wymagających testowania.

4. Wykrywanie podatności aplikacji webowych z wykorzystaniem AI

OWASP Top 10 – najważniejsze zagrożenia aplikacji,
SQL Injection i błędy obsługi zapytań do baz danych,
Cross-Site Scripting (XSS),
Cross-Site Request Forgery (CSRF),
Server-Side Request Forgery (SSRF),
błędy uwierzytelniania i zarządzania sesją,
nieprawidłowa kontrola dostępu i IDOR,
błędy walidacji i przetwarzania danych wejściowych,
wykorzystanie AI do analizy i klasyfikacji podatności.

5. Analiza bezpieczeństwa kodu źródłowego z AI

automatyczny przegląd kodu pod kątem podatności,
identyfikacja niebezpiecznych funkcji i bibliotek,
analiza mechanizmów uwierzytelniania i autoryzacji,
wykrywanie błędów obsługi danych i wyjątków,
identyfikacja sekretów, tokenów i danych uwierzytelniających,
analiza zależności i komponentów zewnętrznych,
weryfikacja bezpieczeństwa kodu wygenerowanego przez AI,
generowanie propozycji poprawek i ich weryfikacja.

6. Testowanie bezpieczeństwa API

podstawy bezpieczeństwa REST API,
OWASP API Security Top 10,
analiza endpointów i metod HTTP,
błędy autoryzacji i dostępu do zasobów,
bezpieczeństwo tokenów JWT i mechanizmów OAuth,
testowanie walidacji parametrów i danych wejściowych,
generowanie przypadków testowych z wykorzystaniem AI,
analiza odpowiedzi API i identyfikacja nieprawidłowości.

7. Automatyzacja testów bezpieczeństwa z wykorzystaniem AI

generowanie skryptów testowych przy pomocy modeli LLM,
wykorzystanie Pythona do automatyzacji kontroli bezpieczeństwa,
przygotowywanie testów regresyjnych dla wykrytych podatności,
analiza i klasyfikacja wyników skanerów bezpieczeństwa,
automatyzacja przetwarzania raportów,
integracja testów bezpieczeństwa z procesami CI/CD,
wykorzystanie AI do ograniczania liczby fałszywych alarmów,
kontrola poprawności i bezpieczeństwa skryptów generowanych przez AI.

8. Weryfikacja podatności i ocena ryzyka

odróżnianie rzeczywistych podatności od błędnych wskazań,
bezpieczna weryfikacja podatności w środowisku testowym,
analiza scenariuszy potencjalnego wykorzystania luk,
ocena wpływu podatności na poufność, integralność i dostępność,
klasyfikacja ryzyka z wykorzystaniem CVSS,
identyfikacja przyczyn źródłowych błędów,
priorytetyzacja działań naprawczych.

9. Raportowanie wyników testów i rekomendacje zabezpieczeń

struktura raportu z testów penetracyjnych,
dokumentowanie podatności i dowodów ich występowania,
wykorzystanie AI do opracowania raportów technicznych,
przygotowanie raportów dla programistów i administratorów,
formułowanie rekomendacji usunięcia podatności,
generowanie list kontrolnych i planów naprawczych,
ponowne testowanie zabezpieczeń po wdrożeniu poprawek,
odpowiedzialne wykorzystanie AI przy opracowywaniu raportów bezpieczeństwa.

Jakie są wymagania wstępne do udziału w szkoleniu?

Podstawy aplikacji webowych - Powinieneś rozumieć, jak działa aplikacja webowa, czym są żądania HTTP, formularze, sesje i podstawowe mechanizmy logowania, aby swobodnie pracować z przykładami.

Znajomość sieci i API - Powinieneś znać podstawy komunikacji sieciowej, adresacji, metod HTTP oraz działania REST API, aby poprawnie analizować ruch, endpointy i odpowiedzi usług.

Podstawy programowania - Powinieneś czytać prosty kod i rozumieć podstawowe konstrukcje programistyczne, ponieważ podczas szkolenia będziesz analizować skrypty, fragmenty aplikacji i logikę działania.

Podstawy bezpieczeństwa IT - Powinieneś znać podstawowe pojęcia bezpieczeństwa IT, takie jak podatność, uwierzytelnianie, autoryzacja i ryzyko, aby łatwiej rozumieć scenariusze testowe i wyniki analiz.