Uji penetrasi telah berkembang untuk menjawab pertanyaan mendesak tentang bagaimana penyerang yang termotivasi menargetkan sistem nyata. Secara tradisional, ini dilakukan melalui keterlibatan yang terukur di lingkungan yang relatif stabil, di mana perubahan infrastruktur lambat dan kerentanan sebagian besar terkait dengan kode aplikasi. Namun, lanskap saat ini sangat berbeda, dipengaruhi oleh layanan cloud, platform identitas, API, dan otomatisasi berkelanjutan, yang memperkenalkan risiko baru melalui perubahan konfigurasi dan desain alur kerja.
Seiring penyerang beradaptasi dengan perubahan ini, metode mereka menjadi lebih canggih. Pengintaian kini otomatis, dan upaya eksploitasi bersifat oportunistik dan persisten. Perubahan ini berarti bahwa uji penetrasi yang statis dan terukur kesulitan untuk mencerminkan risiko nyata dengan akurat di lingkungan dinamis saat ini.
Sebaliknya, uji penetrasi AI menawarkan mekanisme kontrol yang persisten daripada aktivitas terjadwal. Platform ini terus-menerus menilai kembali permukaan serangan seiring dengan evolusi infrastruktur dan izin, memungkinkan tim keamanan untuk mendeteksi kerentanan baru yang diperkenalkan tanpa menunggu siklus penilaian berikutnya. Transisi ini memungkinkan keamanan ofensif untuk berkembang dari sekadar melaporkan kelemahan menjadi secara aktif memvalidasi manajemen risiko setiap hari.
Di antara perusahaan uji penetrasi AI teratas adalah Novee, yang mengkhususkan diri dalam simulasi penyerang otonom yang disesuaikan untuk lingkungan perusahaan modern. Platform Novee terus-menerus memvalidasi jalur serangan nyata, menyesuaikan agen AI-nya berdasarkan umpan balik lingkungan untuk memprioritaskan tindakan yang berdampak, terutama di pengaturan berbasis cloud.
Perusahaan notable lainnya adalah Harmony Intelligence, yang menekankan pemahaman sistem kompleks dalam kondisi adversarial. Ini mengungkapkan kelemahan yang muncul dari interaksi antara komponen daripada kerentanan yang terisolasi, menjadikannya berharga bagi organisasi dengan layanan yang saling terhubung. RunSybil, di sisi lain, fokus pada mensimulasikan perilaku penyerang yang realistis seiring waktu, membantu tim mengidentifikasi jalur eksposur yang nyata.
Mindgard mengkhususkan diri dalam menguji sistem AI terhadap input berbahaya, sementara Mend mengintegrasikan uji penetrasi AI dalam alur kerja keamanan aplikasi yang lebih luas. Synack menggabungkan keahlian manusia dengan otomatisasi untuk pengujian yang dapat diskalakan, dan HackerOne memanfaatkan model bug bounty untuk terus-menerus menguji sistem. Bersama-sama, perusahaan-perusahaan ini mewakili pergeseran signifikan dalam cara organisasi mendekati keamanan siber, menjadikan uji penetrasi AI sebagai komponen kritis dari strategi keamanan berlapis.