Vulnerability Detection and Cyber Attack Simulation using Deep Learning - (:unkn) unknown (My University, 2024)
Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στην κυβερνοασφάλεια έχει επιφέρει νέα εποχή προηγμένων μέτρων ασφαλείας, αντιμετωπίζοντας τις πολυπλοκότητες των κυβερνοαπειλών. Εργαλεία όπως το Deep Exploit, παρά τις προκλήσεις που αντιμετώπισε, έχουν αναδείξει τη δυναμική της τεχνητής νοημοσύνης στις δοκιμές διείσδυσης. Η ανάπτυξη του AI-PenTest αποτελεί μια προσπάθεια να υπερκεράσει τους περιορισμούς του Deep Exploit, εστιάζοντας στην αυτοματοποίηση των διαδικασιών που ακολουθεί ένας εισβολέας για την απόκτηση πρόσβασης σε στόχους. Με τη χρήση προσαρμοσμένου dataset και προεκπαιδευμένου μοντέλου GPT-2, το AI-PenTest επιδεικνύει επιτυχία σε δοκιμές διείσδυσης, υποστηρίζοντας την ιδέα της τεχνητής νοημοσύνης στην κυβερνοασφάλεια. Η συνεχής εξέλιξη της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης υπόσχεται νέα εποχή στην κυβερνοασφάλεια, ενισχύοντας την ανθεκτικότητα των ψηφιακών υποδομών έναντι των διαρκών απειλών.

The integration of artificial intelligence (AI) in cybersecurity has ushered in a new era of advanced security measures, effectively tackling the complexities of cyber threats. Tools like Deep Exploit have showcased the potential of AI in penetration testing despite facing challenges. The development of AI-PenTest aims to overcome limitations observed in previous tools by focusing specifically on automating the processes an attacker would use to gain access to target machines. Utilizing a custom dataset and a pre-trained GPT-2 model, AI-PenTest demonstrates success in penetration testing, supporting the idea of AI in cybersecurity. The ongoing evolution of AI technology promises a new era in cybersecurity, enhancing the resilience of digital infrastructures against persistent threats.
Keywords: κυβερνοασφάλεια, εντοπισμός ευπαθειών, κυβερνοεπιθέσεις, βαθιά μάθηση, τεχνητή νοημοσύνη; cybersecurity, vulnerability assessment, cyber attacks, deep learning, artificial intelligence