Raijū: Un Framework per Automatizzare il Post-Sfruttamento

Con la crescita della tecnologia, aumentano anche i rischi di attacchi informatici. Le organizzazioni devono proteggere le loro reti da queste minacce, ed è per questo che le valutazioni di sicurezza sono fondamentali. Un modo per controllare la sicurezza è attraverso i penetration test (PT) e le valutazioni del red team. Il penetration testing è un metodo in cui esperti cercano vulnerabilità nei sistemi e nelle reti. Anche se ci sono strumenti disponibili per aiutare in questo processo, molte attività richiedono ancora conoscenze specialistiche e non possono essere completamente automatizzate.

Per rendere il processo più facile ed efficiente, introduciamo Raijū, un nuovo framework che utilizza tecniche di machine learning, in particolare il reinforcement learning (RL). Questo framework è progettato per aiutare gli esperti di sicurezza ad automatizzare i passaggi necessari dopo che un attaccante ha violato con successo un sistema, noto come post-exploitation. Il nostro obiettivo è assistere gli esperti nella valutazione efficace della sicurezza dei sistemi di rete implementando agenti intelligenti che possono prendere decisioni riguardo alle azioni di sicurezza.

#Cos'è il Post-Exploitation?

Il post-exploitation è la fase dopo che un attaccante guadagna accesso non autorizzato a un sistema. Durante questa fase, gli attaccanti possono muoversi lateralmente all'interno della rete, aumentare i loro privilegi, raccogliere informazioni sensibili e stabilire backdoor per future intrusioni. Per i tester di sicurezza, replicare il comportamento di attaccanti reali aiuta a fornire una valutazione più accurata delle vulnerabilità.

Queste attività devono essere condotte in modo discreto per non suscitare allerta. Pertanto, i tester devono tenere traccia dei metodi utilizzati per accedere alle informazioni e proporre modi per proteggersi da queste azioni. Molti studi precedenti si sono concentrati sulla creazione di tecniche di PT automatizzate per semplificare questo processo. Tuttavia, queste attività richiedono spesso ancora professionisti esperti per eseguirle in modo efficace.

#La Sfida dell'Automazione

Sebbene ci siano diversi strumenti a supporto delle attività di post-exploitation-come Metasploit, Empire e OpenVAS-gran parte del lavoro si basa ancora su esperti per configurare e utilizzare questi strumenti. La complessità intrinseca delle valutazioni di sicurezza rende difficile l'automazione completa, soprattutto man mano che gli attacchi diventano più avanzati. Se il processo di post-exploitation può essere automatizzato, i difensori possono prevedere e rispondere meglio agli attacchi in tempo reale, migliorando la sicurezza complessiva.

Ridurre il tempo e lo sforzo necessari per eseguire le attività di post-exploitation può migliorare significativamente le valutazioni di sicurezza. L'obiettivo è simulare l'intelligenza umana attraverso agenti RL addestrati su dati raccolti da ambienti in tempo reale. Questi agenti possono apprendere a selezionare le azioni giuste per sfruttare le vulnerabilità nei sistemi, minimizzando il rischio di rilevamento.

#Il Ruolo del Reinforcement Learning

Il reinforcement learning è un tipo di machine learning in cui gli agenti apprendono a prendere decisioni in base alle loro interazioni con l'ambiente. Questo approccio è particolarmente utile in contesti dinamici dove le condizioni cambiano frequentemente. A differenza di altri metodi di apprendimento, l'RL non richiede dataset predefiniti, il che lo rende adatto a ambienti come il post-exploitation.

Nel nostro framework, sviluppiamo agenti intelligenti che utilizzano algoritmi RL per selezionare azioni efficaci durante il post-exploitation. Questi agenti sono addestrati per eseguire compiti specifici, come l'aumento dei privilegi, la raccolta di informazioni sensibili e il movimento laterale all'interno di una rete.

#Panoramica del Framework: Raijū

Raijū è progettato per automatizzare la fase di post-exploitation sfruttando tecniche RL. Il nome “Raijū” deriva da una creatura mitica del folclore giapponese conosciuta come "la bestia del tuono". Il framework consente agli agenti addestrati di raccogliere informazioni sullo stato attuale di una rete e decidere le migliori azioni da intraprendere.

Gli agenti lavorano apprendendo continuamente dalle loro esperienze. Valutano lo stato di un ambiente target e selezionano azioni appropriate per sfruttare le vulnerabilità. Il framework si integra con Metasploit per eseguire queste azioni in modo efficiente.

#Come Funziona Raijū

#Addestramento degli Agenti

Gli agenti sono addestrati utilizzando algoritmi RL, tra cui A2C (Advantage Actor-Critic) e PPO (Proximal Policy Optimization). Questi algoritmi sono progettati per insegnare agli agenti come prendere decisioni ottimali in vari scenari.

Il processo di addestramento consiste nel far interagire gli agenti con diversi ambienti, permettendo loro di interagire con varie configurazioni di sistemi Windows e Linux. Ogni interazione fornisce feedback, che gli agenti utilizzano per aggiustare le loro strategie decisionali.

#Selezione delle Azioni

Quando l'agente è collocato in un ambiente, valuta lo stato attuale basandosi su caratteristiche specifiche che rappresentano la situazione, come i permessi degli utenti e la presenza di vulnerabilità. Sulla base di questo stato, l'agente sceglie quindi da un elenco di azioni-essenzialmente i diversi moduli Metasploit disponibili per lo sfruttamento.

#Ricezione dei Premi

L'agente riceve premi basati sul successo o fallimento delle sue azioni. Ad esempio, sfruttare con successo una vulnerabilità potrebbe dare un premio positivo, mentre non riuscirci comporterebbe un premio negativo. Questo ciclo di feedback aiuta gli agenti a imparare quali azioni sono più efficaci nel tempo.

#Sperimentazione e Risultati

#Ambienti di Test

Il framework è stato testato in vari ambienti che simulano situazioni della vita reale. Per i test, sono stati configurati sia sistemi Windows che Linux con vulnerabilità comuni. Gli test miravano a misurare quanto bene gli agenti potessero automatizzare le attività di post-exploitation rispetto ai metodi tradizionali.

#Metriche di Valutazione

Per valutare le prestazioni degli agenti, sono state monitorate diverse metriche durante i test:

• Tasso di Successo per l'Aumento dei Privilegi (SUCC-PE): Il numero di tentativi di aumento dei privilegi riusciti.
• Tasso di Successo per la Raccolta di Hashdump (SUCC-GH): Il numero di tentativi riusciti di raccogliere dati sensibili.
• Tasso di Successo per il Movimento Laterale (SUCC-LM): Il numero di tentativi di movimento laterale riusciti verso sistemi vicini.

I test hanno mostrato che gli agenti possono raggiungere alti tassi di successo in vari compiti, dimostrando l'efficacia del framework.

#Confronto delle Prestazioni

Confrontando i due algoritmi RL, A2C e PPO, è stato constatato che A2C ha costantemente superato PPO sia in termini di tassi di successo che nel numero di azioni necessarie per completare i compiti. Gli agenti che utilizzano A2C hanno bisogno di meno azioni per raggiungere i loro obiettivi rispetto a quelli che usano PPO, il che indica che A2C è più efficiente in questo contesto.

#L'Impatto dell'Automazione nella Cybersecurity

L'emergere di framework di automazione come Raijū è uno sviluppo significativo nel campo della cybersecurity. Gli strumenti automatizzati possono assistere i professionisti della sicurezza nell'identificare vulnerabilità più rapidamente e con maggiore precisione, facilitando la risposta alle minacce man mano che si presentano.

Utilizzando l'RL, il processo di automazione non è solo più veloce, ma in grado anche di adattarsi ai cambiamenti negli ambienti. Questo significa che gli strumenti possono evolversi insieme alle minacce, fornendo supporto continuo ai pen-tester e ai team di sicurezza.

#Affrontare le Limitazioni nella Ricerca Precedente

Molti dei metodi di penetration testing automatizzati esistenti si sono concentrati su aspetti o strumenti specifici e non hanno considerato l'immagine più ampia. Raijū punta a colmare questa lacuna fornendo un framework completo che combina varie strategie e tecniche per creare una soluzione più flessibile ed efficace per la valutazione della sicurezza di rete.

A differenza degli sforzi precedenti che erano limitati a sistemi o strumenti specifici, Raijū supporta una gamma di attività e ambienti di post-exploitation. Questo lo rende una risorsa preziosa per i team di sicurezza che cercano di migliorare le loro capacità di fronte a minacce informatiche in evoluzione.

#Conclusione

Raijū rappresenta un'importante avanzamento nell'automazione del penetration testing, in particolare nella fase di post-exploitation. Utilizzando tecniche di reinforcement learning, il framework offre un modo per gli esperti di sicurezza di semplificare i loro processi, rendendo le valutazioni più rapide e affidabili.

I tassi di successo ottenuti nei nostri esperimenti dimostrano il potenziale dell'automazione per migliorare il panorama della sicurezza. Man mano che le organizzazioni continuano a fronteggiare crescenti minacce informatiche, la necessità di misure di sicurezza efficienti ed efficaci diventa indispensabile.

Integrando la tecnologia moderna con le pratiche di sicurezza esistenti, Raijū consente ai tester di affrontare proattivamente le vulnerabilità, garantendo che le difese di rete rimangano forti contro potenziali attacchi. Con l'evoluzione della cybersecurity, innovazioni come Raijū giocheranno un ruolo cruciale nel proteggere i sistemi e i dati da attività dannose.