Raijū : Un cadre pour automatiser la post-exploitation

Avec la montée de la technologie, les risques d'attaques cybernétiques augmentent aussi. Les organisations doivent protéger leurs réseaux contre ces menaces, c'est pourquoi les évaluations de sécurité sont super importantes. Un moyen de vérifier la sécurité, c'est à travers les tests d'intrusion (PT) et les évaluations d'équipe rouge. Le test d'intrusion, c'est une méthode où des experts cherchent des faiblesses dans les systèmes et les réseaux. Même s'il existe des outils pour aider dans ce processus, beaucoup de tâches nécessitent encore des connaissances expertes et ne peuvent pas être totalement automatisées.

Pour faciliter le processus et le rendre plus efficace, on présente Raijū, un nouveau cadre qui utilise des techniques d'apprentissage automatique, plus précisément l'Apprentissage par renforcement (RL). Ce cadre est conçu pour aider les experts en sécurité à automatiser les étapes nécessaires après qu'un attaquant a réussi à pénétrer un système, ce qu'on appelle l'après-exploitation. Notre objectif, c'est d'aider les experts à évaluer efficacement la sécurité des systèmes de réseau en mettant en place des agents intelligents capables de prendre des décisions concernant les actions de sécurité.

#Qu'est-ce que l'Après-Exploitation ?

L'après-exploitation, c'est la phase après qu'un attaquant a eu accès à un système sans autorisation. Pendant cette phase, les attaquants peuvent se déplacer latéralement dans le réseau, augmenter leurs privilèges, rassembler des informations sensibles et établir des portes dérobées pour un accès futur. Pour les testeurs de sécurité, reproduire le comportement des attaquants réels aide à fournir une évaluation plus précise des vulnérabilités.

Ces activités doivent se faire discrètement pour ne pas alerter. Donc, les testeurs doivent garder une trace des méthodes utilisées pour accéder à l'information et proposer des moyens de se protéger contre ces actions. Beaucoup d'études précédentes se sont concentrées sur la création de techniques de PT automatisées pour faciliter ce processus. Cependant, ces tâches nécessitent souvent encore des professionnels qualifiés pour les exécuter efficacement.

#Le Défi de l'Automatisation

Bien que plusieurs outils soutiennent les activités d'après-exploitation-comme Metasploit, Empire et OpenVAS-la plupart du travail repose encore sur des experts pour configurer et faire fonctionner ces outils. La complexité inhérente aux évaluations de sécurité rend l'automatisation complète difficile, surtout à mesure que les attaques deviennent plus sophistiquées. Si le processus d'après-exploitation peut être automatisé, les défenseurs peuvent mieux prévoir et réagir aux attaques en temps réel, améliorant ainsi la sécurité globale.

Réduire le temps et l'effort nécessaires pour réaliser des tâches d'après-exploitation peut améliorer considérablement les évaluations de sécurité. L'objectif est de simuler l'intelligence humaine grâce à des agents RL formés sur des données collectées dans des environnements en temps réel. Ces agents peuvent apprendre à choisir les bonnes actions pour exploiter les vulnérabilités des systèmes tout en minimisant le risque de détection.

#Le Rôle de l'Apprentissage par Renforcement

L'apprentissage par renforcement, c'est un type d'apprentissage automatique où les agents apprennent à prendre des décisions basées sur leurs interactions avec l'environnement. Cette approche est particulièrement utile dans des contextes dynamiques où les conditions changent souvent. Contrairement à d'autres méthodes d'apprentissage, le RL ne nécessite pas de ensembles de données prédéfinis, ce qui le rend adapté aux environnements comme l'après-exploitation.

Dans notre cadre, on développe des agents intelligents qui utilisent des algorithmes de RL pour sélectionner des actions efficaces pendant l'après-exploitation. Ces agents sont formés pour accomplir des tâches spécifiques, comme l'élévation de privilèges, la collecte d'informations sensibles et le mouvement latéral dans un réseau.

#Vue d'Ensemble du Cadre : Raijū

Raijū est conçu pour automatiser la phase d'après-exploitation en s'appuyant sur des techniques de RL. Le nom "Raijū" vient d'une créature mythique du folklore japonais connue sous le nom de "bête du tonnerre". Le cadre permet aux agents formés de rassembler des informations sur l'état actuel d'un réseau et de décider des meilleures actions à entreprendre.

Les agents apprennent en continu de leurs expériences. Ils évaluent l'état d'un environnement cible et choisissent des actions appropriées pour exploiter les vulnérabilités. Le cadre s'intègre avec Metasploit pour exécuter ces actions de manière efficace.

#Comment Fonctionne Raijū

#Formation des Agents

Les agents sont formés en utilisant des algorithmes de RL, y compris A2C (Advantage Actor-Critic) et PPO (Proximal Policy Optimization). Ces algorithmes sont conçus pour enseigner aux agents comment prendre des décisions optimales dans divers scénarios.

Le processus de formation consiste à faire passer les agents à travers différents environnements, leur permettant d'interagir avec diverses configurations de systèmes Windows et Linux. Chaque interaction fournit des retours d'information que les agents utilisent pour ajuster leurs stratégies de prise de décision.

#Sélection des Actions

Quand l'agent est placé dans un environnement, il évalue l'état actuel en fonction de caractéristiques spécifiques représentant la situation, comme les permissions des utilisateurs et la présence de vulnérabilités. En fonction de cet état, l'agent choisit ensuite dans une liste d'actions-essentiellement les différents modules Metasploit disponibles pour l'exploitation.

#Réception des Récompenses

L'agent reçoit des récompenses basées sur le succès ou l'échec de ses actions. Par exemple, exploiter avec succès une vulnérabilité pourrait donner une récompense positive, tandis que ne pas y arriver donnerait une récompense négative. Ce retour d'information aide les agents à apprendre quelles actions sont plus efficaces au fil du temps.

#Expérimentation et Résultats

#Environnements de Test

Le cadre a été testé dans divers environnements qui imitent des situations réelles. Pour les tests, des systèmes Windows et Linux ont été configurés avec des vulnérabilités communes. Les tests visaient à mesurer à quel point les agents pouvaient automatiser les tâches d'après-exploitation par rapport aux méthodes traditionnelles.

#Métriques d'Évaluation

Pour évaluer la performance des agents, plusieurs métriques ont été suivies pendant les tests :

• Taux de Succès pour l'Élévation de Privilèges (SUCC-PE) : le nombre de tentatives réussies d'élévation de privilèges.
• Taux de Succès pour la Collecte de Hashdump (SUCC-GH) : le nombre de tentatives réussies de collecte de données sensibles.
• Taux de Succès pour le Mouvement Latéral (SUCC-LM) : le nombre de tentatives réussies de mouvement latéral vers des systèmes voisins.

Les tests ont montré que les agents pouvaient atteindre des taux de succès élevés dans diverses tâches, démontrant l'efficacité du cadre.

#Comparaison de Performance

En comparant les deux algorithmes de RL, A2C et PPO, on a constaté qu'A2C surpassait régulièrement PPO en termes de taux de succès et du nombre d'actions nécessaires pour accomplir les tâches. Les agents utilisant A2C ont besoin de moins d'actions pour atteindre leurs objectifs par rapport à ceux qui utilisent PPO, indiquant qu'A2C est plus efficace dans ce contexte.

#L'Impact de l'Automatisation en Cybersécurité

L'émergence de cadres d'automatisation comme Raijū est un développement important dans le domaine de la cybersécurité. Des outils automatisés peuvent aider les professionnels de la sécurité à identifier des vulnérabilités plus rapidement et avec plus de précision, facilitant ainsi la réponse aux menaces au fur et à mesure qu'elles se présentent.

En utilisant le RL, le processus d'automatisation est non seulement plus rapide mais aussi capable de s'adapter aux changements dans les environnements. Cela signifie que les outils peuvent évoluer en même temps que les menaces, offrant un soutien continu aux testeurs de pénétration et aux équipes de sécurité.

#Traiter les Limites dans les Recherches Précédentes

De nombreuses méthodes de test d'intrusion automatisées existantes se sont concentrées sur des aspects ou des outils spécifiques et n'ont pas pris en compte le tableau d'ensemble. Raijū vise à combler cette lacune en fournissant un cadre complet qui combine diverses stratégies et techniques pour créer une solution plus flexible et efficace pour l'évaluation de la sécurité des réseaux.

Contrairement à des efforts précédents qui étaient limités à des systèmes ou des outils spécifiques, Raijū prend en charge une gamme de tâches et d'environnements d'après-exploitation. Cela en fait une ressource précieuse pour les équipes de sécurité cherchant à améliorer leurs capacités face à des menaces cybernétiques en évolution.

#Conclusion

Raijū représente une avancée significative dans l'automatisation des tests de pénétration, en particulier dans la phase d'après-exploitation. En utilisant des techniques d'apprentissage par renforcement, le cadre offre un moyen aux experts en sécurité de rationaliser leurs processus, rendant les évaluations plus rapides et plus fiables.

Les taux de succès atteints dans nos expériences démontrent le potentiel de l'automatisation pour améliorer le paysage de la sécurité. À mesure que les organisations continuent de faire face à des menaces cybernétiques croissantes, le besoin de mesures de sécurité efficaces et efficientes devient indispensable.

En intégrant la technologie moderne aux pratiques de sécurité existantes, Raijū permet aux testeurs de traiter les vulnérabilités de manière proactive, garantissant que les défenses du réseau restent solides contre les attaques potentielles. À mesure que la cybersécurité continue d'évoluer, des innovations comme Raijū joueront un rôle crucial dans la protection des systèmes et des données contre les activités malveillantes.