Electronic Repository

Інструменти штучного інтелекту для автоматизації тестування на проникнення

Show simple item record

dc.contributor.author Колощук, М.С.
dc.contributor.author Дячук, О.Ю.
dc.contributor.author Окунькова, О.О.
dc.contributor.author Пірог, О.В.
dc.contributor.author Koloshchuk, M.S.
dc.contributor.author Dyachuk, O.Yu.
dc.contributor.author Okunkova, O.O.
dc.contributor.author Piroh, О.V.
dc.date.accessioned 2025-02-21T08:32:06Z
dc.date.available 2025-02-21T08:32:06Z
dc.date.issued 2024
dc.identifier.uri http://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/8762
dc.description.abstract У статті розглянуто автоматизоване тестування на проникнення з використанням штучного інтелекту (ШІ), яке дозволяє значно підвищити ефективність і точність оцінки кібербезпеки. Технології на основі ШІ здатні автоматизувати багато процесів, що раніше виконувалися вручну, включно зі скануванням вразливостей, аналізом загроз та експлуатацією вразливих місць у системах. Особливу увагу приділено інструментам на базі ШІ, таким як DeepExploit, Sn1per та Cortex XSOAR, які демонструють суттєві переваги перед традиційними методами тестування на проникнення. У статті також розглянуто основні виклики впровадження ШІ у тестування на проникнення, зокрема труднощі навчання моделей та проблему помилкових спрацьовувань. Досліджуються майбутні тенденції у сфері використання ШІ для забезпечення кібербезпеки, такі як автономні системи тестування та інтеграція з квантовими обчисленнями. uk_UA
dc.language.iso uk uk_UA
dc.publisher Державний університет "Житомирська політехніка" uk_UA
dc.relation.ispartofseries Технічна інженерія;2(94)
dc.subject штучний інтелект uk_UA
dc.subject тестування на проникнення uk_UA
dc.subject автоматизація кібербезпеки uk_UA
dc.subject вразливості uk_UA
dc.subject машинне навчання uk_UA
dc.subject кіберзагрози uk_UA
dc.subject оцінка безпеки uk_UA
dc.subject етичний хакінг uk_UA
dc.subject DeepExploit uk_UA
dc.subject Sn1per uk_UA
dc.subject Cortex XSOAR uk_UA
dc.subject автоматизація тестування uk_UA
dc.subject artificial intelligence uk_UA
dc.subject penetration testing uk_UA
dc.subject cybersecurity automation uk_UA
dc.subject vulnerabilities uk_UA
dc.subject machine learning uk_UA
dc.subject cyber threats uk_UA
dc.subject security assessment uk_UA
dc.subject ethical hacking uk_UA
dc.subject DeepExploit uk_UA
dc.subject Sn1per uk_UA
dc.subject Cortex XSOAR uk_UA
dc.subject test automation uk_UA
dc.title Інструменти штучного інтелекту для автоматизації тестування на проникнення uk_UA
dc.title.alternative Artificial intelligence tools for automating penetration testing uk_UA
dc.type Article uk_UA
dc.description.abstracten The article discusses automated penetration testing using artificial intelligence (AI), which significantly enhances the efficiency and accuracy of cybersecurity assessments. AI-based technologies are capable of automating many processes that were previously performed manually, including vulnerability scanning, threat analysis, and exploitation of system weaknesses. Special attention is given to AI-based tools such as DeepExploit, Sn1per, and Cortex XSOAR, which demonstrate substantial advantages over traditional penetration testing methods. The article also addresses the main challenges of implementing AI in penetration testing, including the difficulties of training models and the issue of false positives. The future trends in the use of AI for cybersecurity, such as autonomous testing systems and integration with quantum computing, are explored as well. uk_UA


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Browse

My Account