O uso de IA em testes de penetração pode gerar uma grande quantidade de resultados que as equipes não conseguem validar, levando a um "dívida de validação" à medida que a descoberta aumenta. Isso cria um problema semelhante ao do "Aprendiz de Feiticeiro", onde a IA executa tarefas de forma incessante sem considerar o contexto. A indústria está mais focada em medir a velocidade com que a IA encontra vulnerabilidades do que em gerenciar essa dívida.
Detalhes Técnicos
Dívida de Validação: Surge devido à incapacidade de validar todos os resultados gerados por ferramentas de teste de penetração com IA, levando a um acúmulo de trabalho para as equipes de segurança.
Problema do Aprendiz de Feiticeiro: Ferramentas de IA, uma vez configuradas para realizar uma tarefa, podem executá-la de forma contínua e irrefreável, mesmo após o contexto ou necessidade ter mudado.
Foco na Velocidade: A medição da velocidade de detecção de vulnerabilidades pela IA pode não ser o fator mais crítico; o importante é a capacidade de validar e priorizar essas vulnerabilidades de forma eficaz.
Próximos Passos
Para lidar com esses desafios, é crucial desenvolver estratégias para gerenciar a dívida de validação, como a implementação de processos de validação automatizados ou semi-automatizados, e priorizar as vulnerabilidades com base em seu impacto potencial e criticidade.
