Лучшие компании и инструменты для тестирования на проникновение с использованием ИИ в сфере кибербезопасности в 2026 году

Тестирование на проникновение всегда существовало для решения одной практической задачи: Что на самом деле происходит, когда мотивированный злоумышленник атакует реальную систему?В течение многих лет этот ответ получался в ходе ограниченных по масштабу проектов, отражавших относительно стабильную обстановку. Инфраструктура менялась медленно, модели доступа были проще, и большинство уязвимостей можно было отследить до кода приложения или известных уязвимостей.

Эта реальность функционирования не существуетСовременные среды формируются облачными сервисами, платформами идентификации, API, интеграциями SaaS и уровнями автоматизации, которые постоянно развиваются. Уязвимость возникает как из-за изменений конфигурации, расхождения разрешений и проектирования рабочих процессов, так и через код. В результате уровень безопасности может существенно измениться без единого развертывания.

Злоумышленники соответствующим образом адаптировались. Разведка автоматизирована. Попытки эксплуатации носят оппортунистический и настойчивый характер. Слабые сигналы в системах коррелируются и связываются друг с другом до тех пор, пока не станет возможным дальнейшее продвижение. В этом контексте тестирование на проникновение, остающееся статичным, ограниченным по времени или узкоспециализированным, с трудом отражает реальный риск.

Как тестирование на проникновение с использованием ИИ меняет роль наступательной безопасности

Традиционное тестирование на проникновение было разработано для выявления уязвимостей в течение определенного периода времени. Эта модель предполагала, что среда оставалась относительно стабильной между тестами. В облачных и ориентированных на идентификацию архитектурах это предположение не выполняется.

Тестирование на проникновение с использованием ИИ функционирует как постоянный контроль, а не как запланированная процедура.Платформы переоценивают поверхности атаки по мере изменения инфраструктуры, разрешений и интеграций. Это позволяет группам безопасности обнаруживать новые уязвимости, не дожидаясь следующего цикла оценки.

В результате, наступательная безопасность перестает быть функцией отчетности и превращается в механизм проверки, поддерживающий повседневное управление рисками.

Топ-7 лучших компаний по тестированию на проникновение с использованием ИИ.

1. Нови

Нове — это компания, занимающаяся тестированием на проникновение с использованием искусственного интеллекта и специализирующаяся на автономной имитации действий злоумышленников в современных корпоративных средах. Платформа разработана для... постоянно проверять реальные пути атаки—и не создавать статические отчеты.

Novee моделирует полный жизненный цикл атаки, включая разведку, проверку эксплойтов, горизонтальное перемещение и повышение привилегий. Ее агенты искусственного интеллекта адаптируют свое поведение на основе обратной связи от окружающей среды, отказываясь от неэффективных путей и отдавая приоритет тем, которые приводят к результату. Это приводит к меньшему количеству обнаруженных уязвимостей с большей степенью достоверности.

Платформа особенно эффективна в облачных средах и средах с интенсивным использованием идентификационных данных, где риски часто меняются. Непрерывная переоценка гарантирует отслеживание рисков по мере развития систем, а не их замораживание в момент тестирования.

Novee часто используется в качестве уровня проверки для поддержки определения приоритетов и подтверждения того, что усилия по устранению последствий действительно снижают уровень риска.

2. Гармоничный интеллект

Гармония Интеллект Платформа ориентирована на тестирование безопасности с использованием искусственного интеллекта, уделяя особое внимание пониманию поведения сложных систем в условиях противодействия. Она предназначена для выявления уязвимостей, возникающих в результате... взаимодействие между компонентами—не из-за отдельных уязвимостей.

Этот подход особенно актуален для организаций, использующих взаимосвязанные сервисы и автоматизированные рабочие процессы. Harmony Intelligence оценивает, как злоумышленники могут использовать логические пробелы, неправильные конфигурации и отношения доверия в системах.

Платформа делает акцент на интерпретируемости. Результаты представлены таким образом, чтобы объяснить, почему прогрессирование заболевания стало возможным, что помогает командам понять и устранить первопричины, а не симптомы.

Harmony Intelligence часто используется организациями, стремящимися к более глубокому пониманию системных рисков, а не только поверхностных угроз.

3. RunSybil

RunSybil Платформа ориентирована на автономное тестирование на проникновение с сильным акцентом на поведенческий реализм. Она имитирует действия злоумышленников во времени, включая настойчивость и адаптация.

Вместо выполнения заранее определенных цепочек атак, RunSybil оценивает, какие действия обеспечивают значимый доступ, и вносит соответствующие корректировки. Это позволяет эффективно выявлять скрытые пути атаки, возникающие из-за изменения конфигурации или слабой сегментации.

RunSybil часто используется в средах, где традиционное тестирование выдает большое количество малозначимых результатов. Его подход, ориентированный на проверку достоверности, помогает командам сосредоточиться на путях, которые действительно отражают реальное воздействие.

Платформа поддерживает непрерывное выполнение и повторное тестирование, позволяя командам безопасности измерять прогресс, а не полагаться на статические оценки.

4. Майнгард

Мингард Компания специализируется на состязательном тестировании систем искусственного интеллекта и рабочих процессов с использованием ИИ. Ее платформа оценивает поведение компонентов ИИ при воздействии вредоносных или неожиданных входных данных, включая манипуляции, утечки и небезопасные пути принятия решений.

По мере внедрения ИИ в критически важные для бизнеса процессы, этот аспект приобретает все большее значение. Сбои часто возникают из-за логических ошибок и эффектов взаимодействия, а не из-за традиционных уязвимостей.

Подход Mindgard к тестированию носит проактивный характер. Он разработан для выявления слабых мест до развертывания и для поддержки итеративного улучшения по мере развития систем.

Организации, внедряющие Mindgard, как правило, рассматривают ИИ как отдельную область безопасности, требующую специальной проверки, выходящей за рамки тестирования инфраструктуры.

5. Починить

Исправить Платформа подходит к тестированию на проникновение с использованием ИИ с более широкой точки зрения безопасности приложений. Она интегрирует тестирование, анализ и поддержку устранения проблем на протяжении всего жизненного цикла программного обеспечения.

Его сила заключается в сопоставление полученных результатов по коду, зависимостям и поведению во время выполнения.Это помогает командам понять, как взаимодействуют уязвимости и неправильные настройки, а не рассматривать их изолированно.

Mend часто используется организациями, которые хотят интегрировать валидацию с помощью ИИ в существующие рабочие процессы обеспечения безопасности приложений. Его подход делает акцент на практичности и масштабируемости, а не на глубоком автономном моделировании.

Платформа хорошо подходит для сред с высокой скоростью разработки и необходимостью бесшовной интеграции средств контроля безопасности.

6. Синак

Синак Сочетает человеческий опыт с автоматизацией для проведения масштабного тестирования на проникновение. Ее модель делает акцент на... доверенные исследователи, работающие в контролируемых условиях.

Хотя Synack не является полностью автономным, он использует искусственный интеллект и автоматизацию для управления объемом работ, анализа результатов и поддержки непрерывного тестирования. Гибридный подход сочетает в себе креативность и операционную стабильность.

Synack часто выбирают для систем с высоким риском, где человеческое суждение по-прежнему имеет решающее значение. Ее платформа поддерживает непрерывное тестирование, а не разовые проекты.

Сочетание тщательно отобранных специалистов и структурированных рабочих процессов делает Synack подходящим решением для регулируемых и критически важных сред.

7. HackerOne

HackerOne Компания наиболее известна своей платформой вознаграждения за обнаружение уязвимостей, но она также играет важную роль в современных стратегиях тестирования на проникновение. Ее сильные стороны заключаются в масштаб и разнообразие точек зрения злоумышленников.

Платформа позволяет организациям непрерывно тестировать системы с помощью управляемых программ со структурированными рабочими процессами раскрытия информации и устранения проблем. Хотя HackerOne не является автономной в смысле искусственного интеллекта, она все чаще включает в себя автоматизацию и аналитику для поддержки определения приоритетов.

HackerOne часто используется в сочетании с инструментами тестирования на проникновение с использованием ИИ, а не в качестве их замены. Он позволяет ознакомиться с креативными методами атак, которые автоматизированные системы могут не обнаружить.

Как предприятия используют тестирование на проникновение с помощью ИИ на практике

Тестирование на проникновение с использованием ИИ наиболее эффективно, когда оно является частью многоуровневой стратегии безопасности. Оно редко полностью заменяет другие средства контроля. Вместо этого оно заполняет пробел в проверке, который сканеры и инструменты предотвращения проникновения не могут устранить по отдельности.

К распространенным корпоративным моделям относятся:

• Сканеры уязвимостей для зоны обнаружения
• Профилактические меры контроля для базовой гигиены
• тестирование на проникновение в ИИ для непрерывной проверки
• Ручное тестирование на проникновение для глубокого, творческого исследования

В этой модели тестирование на проникновение с использованием ИИ выступает в качестве связующего звена. Оно определяет, какие из обнаруженных проблем имеют значение на практике, подтверждает эффективность мер по их устранению и выявляет места, где предположения не соответствуют действительности.

Организации, применяющие этот подход, часто предоставляют отчеты. Более четкая приоритизация, более быстрые циклы устранения проблем и более информативные показатели безопасности..

Будущее команд безопасности с использованием искусственного интеллекта в тестировании на проникновение

Влияние этой новой волны наступательной безопасности кардинально изменило сферу деятельности специалистов по безопасности. Вместо того чтобы увязнуть в повторяющемся поиске уязвимостей и повторном тестировании, Специалисты по безопасности могут сосредоточиться на реагировании на инциденты, стратегиях проактивной защиты и снижении рисков..

Разработчики получают полезные отчеты и автоматизированные заявки, позволяющие закрывать проблемы на ранних этапах и снижать уровень выгорания. Руководители получают уверенность в режиме реального времени, что риски управляются круглосуточно.

Внедрение тестирования на проникновение с использованием искусственного интеллекта, при условии грамотного применения, коренным образом повышает гибкость бизнеса, снижает риск утечек данных и помогает организациям удовлетворять требования партнеров, клиентов и регулирующих органов, которые уделяют безопасности больше внимания, чем когда-либо прежде.

Источник изображения: Unsplash