W marcu 2025 roku Ridge Security ogłosiło wydanie RidgeBot 5.2 z przełomowym modułem RidgeGen – nową warstwą generatywnej sztucznej inteligencji, która fundamentalnie zmienia sposób, w jaki platforma identyfikuje, analizuje i raportuje zagrożenia bezpieczeństwa. To nie jest marketing – to rzeczywista ewolucja możliwości automatycznego pentestingu.
Podwójny silnik AI: TensorFlow + GenAI
RidgeBot od zawsze wykorzystywał sztuczną inteligencję w postaci silnika RidgeBrain, opartego na TensorFlow. Ten sprawdzony silnik odpowiada za inteligentne podejmowanie decyzji podczas testów: wybór technik ataku, priorytetyzację celów, adaptację strategii na podstawie wyników.
RidgeGen wprowadza drugą warstwę – modele językowe generatywnej AI (GenAI), specjalnie wytrenowane do zadań związanych z bezpieczeństwem. Ta kombinacja daje RidgeBot 5.2 unikalne możliwości:
- Silnik TensorFlow – odpowiedzialny za logikę ataku, podejmowanie decyzji, eksploitację
- Silnik GenAI (RidgeGen) – odpowiedzialny za analizę kontekstu, interpretację wyników, generowanie raportów
📚 Przeczytaj kompletny przewodnik: Testy Penetracyjne: Testy penetracyjne - rodzaje, metodologie, przebieg
📚 Przeczytaj kompletny przewodnik: AI Security: AI w cyberbezpieczeństwie - zagrożenia, obrona, przyszłość
Kluczowa cecha: Działanie całkowicie offline
W erze, gdy wiele rozwiązań AI wymaga połączenia z chmurą, RidgeGen wyróżnia się fundamentalną cechą: działa całkowicie onboard, bez dostępu do zewnętrznych serwerów.
Dla organizacji to kluczowa różnica:
- Bezpieczeństwo danych – informacje o infrastrukturze, podatnościach i wynikach testów nigdy nie opuszczają środowiska klienta
- Zgodność regulacyjna – brak transferu danych do chmury ułatwia spełnienie wymagań RODO, NIS2, regulacji sektorowych
- Działanie w izolowanych środowiskach – RidgeBot może pracować w sieciach air-gapped, środowiskach OT, infrastrukturze krytycznej
- Przewidywalność kosztów – brak opłat za wywołania API do zewnętrznych usług AI
Trzy nowe scenariusze walidacji bezpieczeństwa
RidgeBot 5.2 z RidgeGen wprowadza trzy całkowicie nowe scenariusze testowe, które wcześniej wymagały manualnych testów:
1. Walidacja Endpoint Security
RidgeGen pozwala na ocenę skuteczności rozwiązań ochrony punktów końcowych (EDR/XDR/AV). Platforma:
- Symuluje różne techniki dostarczania złośliwego oprogramowania
- Testuje wykrywanie przez systemy ochrony
- Weryfikuje, czy alerty są generowane i poprawnie eskalowane
- Raportuje “ślepe plamki” w konfiguracji endpoint security
2. Testowanie Data Exfiltration
Nowy scenariusz pozwala na walidację kontroli zapobiegających wyciekom danych:
- Symulacja różnych kanałów eksfiltracji (DNS tunneling, HTTP(S), encoded transfers)
- Testowanie rozwiązań DLP
- Weryfikacja alertów SIEM/SOC na próby eksfiltracji
- Ocena skuteczności segmentacji sieci
3. Active Directory Reconnaissance
RidgeGen wprowadza zaawansowane możliwości rozpoznania środowiska Active Directory:
- Automatyczne mapowanie struktury AD
- Identyfikacja kont uprzywilejowanych
- Wykrywanie niebezpiecznych konfiguracji (Kerberoasting, AS-REP Roasting)
- Analiza ścieżek eskalacji uprawnień
GenAI w praktyce: Co zmienia RidgeGen?
Inteligentna analiza kontekstu
Tradycyjne skanery raportują podatności w izolacji. RidgeGen analizuje kontekst:
- Czy podatność jest osiągalna z sieci?
- Jakie dane są dostępne po eksploitacji?
- Czy istnieją kontrole kompensacyjne?
- Jaki jest realny wpływ biznesowy?
Wielojęzyczność i wieloformatowość
Model RidgeGen obsługuje wiele języków i formatów danych. Oznacza to:
- Raporty w języku lokalnym (w tym polskim)
- Analiza logów i konfiguracji w różnych formatach
- Interpretacja komunikatów błędów z różnych systemów
Redukcja fałszywych negatywów
Jednym z największych wyzwań w automatycznym pentestingu są fałszywe negatywy – podatności, które istnieją, ale nie zostały wykryte. RidgeGen znacząco redukuje ten problem poprzez:
- Lepsze rozumienie kontekstu aplikacji
- Adaptacyjne techniki fuzzing
- Inteligentne generowanie payloadów dostosowanych do celu
Wyniki: DEFCON Benchmark Bakeoff 2025
Podczas DEFCON 2025 Benchmark Bakeoff, RidgeBot z RidgeGen osiągnął imponujące wyniki:
- Najwyższy completion rate wśród testowanych narzędzi
- 0 fałszywych alarmów – zero false positives
- Znacząca redukcja false negatives – wykrycie podatności pominiętych przez konkurencję
Dla porównania, inne wiodące narzędzia do testowania bezpieczeństwa webowego osiągnęły niższe wyniki.
Praktyczne zastosowanie RidgeGen
Scenariusz 1: Walidacja SOC
Organizacja chce sprawdzić, czy jej Security Operations Center faktycznie wykrywa zagrożenia:
- RidgeBot z RidgeGen przeprowadza serię kontrolowanych ataków
- Każdy atak jest zaprojektowany tak, aby wygenerować określone alerty
- RidgeGen koreluje działania z logami SIEM
- Raport pokazuje, które ataki zostały wykryte, a które przeszły niezauważone
Scenariusz 2: Ocena przed wdrożeniem
Przed wdrożeniem nowej aplikacji:
- RidgeBot analizuje API i interfejsy aplikacji
- RidgeGen identyfikuje potencjalne ścieżki ataku
- Platforma przeprowadza walidację przez eksploitację
- Raport zawiera precyzyjne wskazówki dla deweloperów
Przyszłość: Od automatyzacji do autonomii
RidgeGen to krok w kierunku autonomicznych testów bezpieczeństwa. W kolejnych wersjach Ridge Security zapowiada:
- Wieloagentowe systemy AI współpracujące podczas testów
- Automatyczne generowanie scenariuszy ataku na podstawie threat intelligence
- Ciągłą adaptację do nowych technik ataku
Podsumowanie
RidgeGen w RidgeBot 5.2 to przełom w automatyzacji testów penetracyjnych. Podwójny silnik AI, działający całkowicie offline, zapewnia:
- Precyzyjniejszą identyfikację zagrożeń
- Zero fałszywych alarmów
- Nowe scenariusze testowe (Endpoint, Exfiltration, AD)
- Zgodność z wymaganiami regulacyjnymi
Dla organizacji szukających sposobu na ciągłą walidację bezpieczeństwa bez kompromisów w zakresie prywatności danych, RidgeBot 5.2 z RidgeGen stanowi naturalny wybór.
Chcesz zobaczyć możliwości RidgeGen w swoim środowisku? Skontaktuj się z nami i umów się na demonstrację.
Dlaczego tryb offline ma tu znaczenie
W testach bezpieczeństwa model językowy dostaje do ręki materiał, którego nie wolno wyprowadzić poza organizację: nazwy hostów, struktury katalogów, fragmenty odpowiedzi aplikacji, czasem dane produkcyjne. Rozstrzygające dla dopuszczalności takiego narzędzia jest więc nie to, jak dobre są jego podpowiedzi, tylko czy pracuje lokalnie i czy da się to wykazać przed działem prawnym i przed klientem, którego środowisko jest testowane.
Architekturę i model wdrożenia opisuje strona produktu: RidgeBot.
Powiązane pojęcia
Poznaj kluczowe terminy związane z tym artykułem w naszym słowniku cyberbezpieczeństwa:
- Cyberbezpieczeństwo — Cyberbezpieczeństwo to zbiór technik, procesów i praktyk ochrony systemów IT,…
- Shadow AI — Shadow AI to nieautoryzowane wykorzystanie narzędzi i systemów sztucznej…
- Testy penetracyjne — Testy penetracyjne (pentesty) to kontrolowany proces symulacji ataku na system…
- AI Act — AI Act to rozporządzenie UE regulujące systemy AI według kategorii ryzyka z…
- Podatność — Podatność (vulnerability) to słabość w systemie, oprogramowaniu lub procesie,…
Dowiedz się więcej
Zapoznaj się z powiązanymi artykułami w naszej bazie wiedzy:
- RidgeBot 6.0: Audyt bezpieczeństwa AWS i zaawansowane testy Windows dla przedsiębiorstw
- Testy penetracyjne IoT - Cele, podatności, etapy, działania i regulacje prawne
- Agentic AI Framework: Jak autonomiczni agenci AI zmieniają testy bezpieczeństwa
- Wewnętrzny chatbot AI w kancelarii: Największe wyzwanie to bezpieczeństwo
- Automatyzacja testów penetracyjnych z RidgeBot
Sprawdź nasze usługi
Potrzebujesz wsparcia w zakresie cyberbezpieczeństwa? Sprawdź:
- Audyty bezpieczeństwa - kompleksowa ocena stanu zabezpieczeń
- Testy penetracyjne - identyfikacja podatności w infrastrukturze
- SOC as a Service - całodobowy monitoring bezpieczeństwa
Poznaj nasze produkty
Rozwiązania wspomniane w tym artykule, które mogą pomóc w ochronie Twojej organizacji:
- RidgeBot — Ridge Security
Cyberbezpieczeństwo w Twojej branży
Dowiedz się więcej o cyberbezpieczeństwie w Twojej branży:
