Lühidalt: Tehisintellektipõhised pentest-tööriistad tuvastavad rohkem haavatavusi, kuid küsitluse kohaselt osutub kuni veerand neist regulaarselt kõlbmatuks — näiteks korduvteadete või väljamõeldud CVE-numbritena —, mistõttu leidude ülevaatamisest saab uus kitsaskoht.
158 turvaspetsialisti seas läbi viidud küsitlus näitab, et tehisintellektil põhinevad pentest-tööriistad tuvastavad küll märgatavalt rohkem haavatavusi, kuid leidude käsitsi kontrollimine sööb lubatud ajasäästu üles. CISO-de jaoks tähendab see, et automatiseerimine ei vähenda töökoormust, vaid nihutab selle mujale.
Pakkuja Pentest-Tools.com küsitles 2026. aasta juunis 158 turvaspetsialisti, kes kasutavad aktiivselt tehisintellekti tööriistu haavatavuste analüüsimiseks — nende hulgas penetratsioonitestijaid, turbeinsenere, DevSecOpsi spetsialiste ja MSSP-de töötajaid. 147-st osalejast, kes kasutavad tehisintellekti leidude genereerimiseks, teatasid 87,8 protsenti, et olulist osa tulemustest tuleb käsitsi kontrollida. 26,5 protsendi puhul puudutab see regulaarselt üle veerandi kõigist leidudest. Üks osaleja tõi näite tööriistast, mis tootis 300 leidu, millest 250 osutusid kõlbmatuks: korduvteated, mittekasutatavad SQL-süstimised ja väljamõeldud CVE-numbrid. Vaid 20,3 protsendil meeskondadest on toimiv töövoog rohkem kui 500 tehisintellekti genereeritud kahtlusjuhtumi läbivaatamiseks ühe tellimuse raames. 38,6 protsenti tunnistab, et see koormab meeskonda tugevalt, 29,7 protsenti peab mahtu käsitlematuks.
CISO-de jaoks nihkub selliste tööriistade kasutamise kalkulatsioon: kitsaskoht ei ole enam haavatavuste leidmine, vaid nende kinnitamine. Küsitluse põhjal sõltub meeskonna toimetulek sellega vähem ettevõtte suurusest kui testimise sagedusest. Harvema testitsükliga meeskondadel on väljakujunenud triaažiprotsessid harvem olemas ning andmemaht võtab neid pigem ootamatult. Umbes 30 protsenti vabatekstivastustest nimetab suurimaks pettumuse allikaks valepositiivseid teateid, väljamõeldud ärakasutusi ja fabritseeritud leide — need edestavad selgelt kulu- või integratsiooniprobleeme. Nimetati muu hulgas veenvalt mõjuvaid, kuid mittekorratavaid teateid ning väljamõeldud CVE-numbreid.
Vastavalt nihkub ka tööriistade hankimisel kasutatav valikukriteerium: 63 protsenti vastanutest peab valepositiivsete määra kõige olulisemaks kriteeriumiks, 53 protsenti tegeliku ärakasutatavuse tõendamist. Kulud jäävad 47 protsendiga alles kolmandale kohale. Tehisintellekti kasutatakse peamiselt skaneerimisel (74,1 protsenti) ja aruannete koostamisel (69 protsenti), oluliselt harvemini seal, kus testija suhtleb süsteemiga reaalajas: haavatavuste ärakasutamisel vaid 36,7 protsendil juhtudest, post-exploitation-etappides koguni ainult 25,3 protsendil. Seda võib pidada teadlikuks riskihinnanguks, kuna hallutsineeritud rünnakusamm tootmissüsteemi vastu on vaevalt parandatav, aruande mustandis tehtud viga aga küll.
Tööriistade suurima puudusena toovad vastanud sageli välja ärilise loogika mõistmise puudumise: tööriist võib usaldusväärselt leida SQL-süstimisi, kuid ei tuvasta, et allahindluskupong peaks olema iga kliendi kohta kasutatav ainult üks kord. Sellised loogikavead ei tekita tehnilist veateadet ja jäävad seega inimtestijate ülesandeks. Samal ajal tõuseb fookusesse tehisintellekt ise kui testimise objekt: 92,4 protsenti vastanutest testib juba tehisintellektipõhiseid rakendusi või plaanib seda teha 12 kuu jooksul, ent peaaegu pooltel juhtudel toimub see vaid sihipärase päringu korral. Nn varitehisintellekti ehk töötajate lubamatu tehisintellekti kasutamise osas on vaid kolmandik meeskondadest lisanud vastavad riskid oma testimise ulatusse.
Allikas: www.it-daily.net · Avaldatud 5. augustil 2026
Lumi AI News — tehisintellekti abil kureeritud vastavalt tehisintellektimääruse artiklile 50. Parafraseerimine ja klassifitseerimine Lumi News Pipeline v1.8.3 abil.