Lühidalt: Tehisintellektil põhinevad pentest-tööriistad leiavad rohkem haavatavusi, kuid küsitluse kohaselt on kuni veerand neist regulaarselt kasutuskõlbmatud – näiteks duplikaatteated või väljamõeldud CVE-numbrid –, mistõttu saab leidude kontrollimisest uus kitsaskoht.
158 turbespetsialisti seas läbi viidud küsitlus näitab, et kuigi tehisintellektil põhinevad pentest-tööriistad leiavad märkimisväärselt rohkem haavatavusi, sööb leidude käsitsi ülekontrollimine lubatud ajasäästu uuesti ära. CISOde jaoks tähendab see, et automatiseerimine ei vähenda töökoormust, vaid nihutab seda mujale.
Pakkuja Pentest-Tools.com küsitles 2026. aasta juunis 158 turbespetsialisti, kes kasutavad aktiivselt tehisintellektipõhiseid tööriistu haavatavuste analüüsimiseks – nende hulgas penetratsioonitestijaid, turbeinsenere, DevSecOps-spetsialiste ja MSSP-de töötajaid. 147 osalejast, kes kasutavad tehisintellekti leidude genereerimiseks, märkis 87,8 protsenti, et märkimisväärne osa tulemustest tuleb käsitsi üle kontrollida. 26,5 protsendil puudutab see regulaarselt rohkem kui veerandit kõigist leidudest. Üks osaleja rääkis tööriistast, mis andis 300 leidu, millest 250 osutusid kasutuskõlbmatuks: duplikaatteated, mitteärakasutatavad SQL-süstimised ja väljamõeldud CVE-numbrid. Vaid 20,3 protsendil meeskondadest on toimiv töövoog, mis võimaldab läbi vaadata rohkem kui 500 tehisintellekti loodud kahtlusalust juhtumit ühe tellimuse kohta. 38,6 protsenti tunnistab, et see koormab nende meeskonda tugevalt, 29,7 protsenti peab hulka üldse ületamatuks.
CISOde jaoks nihkub selliste tööriistade kasutamise kalkulatsioon: kitsaskoht ei ole enam haavatavuste leidmises, vaid nende kinnitamises. Küsitluse kohaselt sõltub sellest, kui hästi meeskond olukorraga toime tuleb, vähem ettevõtte suurusest kui testimise sagedusest. Meeskondadel, kes testivad harvem, on väljakujunenud triaažiprotsessid harvemini olemas ja andmehulk tabab neid pigem ootamatult. Umbes 30 protsenti vabas vormis antud vastustest nimetab suurimaks pettumuse allikaks valepositiivseid teateid, väljamõeldud ärakasutusvõimalusi ja fabritseeritud leide – selgelt ees kulu- või integratsiooniprobleemidest. Mainiti muu hulgas veenvalt mõjuvaid, kuid korratamatuid teateid ning väljamõeldud CVE-numbreid.
Vastavalt nihkub ka tööriistade hankimisel kasutatav valikukriteerium: 63 protsenti vastanutest peab kõige olulisemaks kriteeriumiks valepositiivsete määra, 53 protsenti tegeliku ärakasutatavuse tõendamist. Kulu jääb 47 protsendiga alles kolmandale kohale. Tehisintellekti kasutatakse eelkõige skaneerimisel (74,1 protsenti) ja aruannete koostamisel (69 protsenti), oluliselt harvem seal, kus testija suhtleb süsteemiga reaalajas: haavatavuste ärakasutamisel vaid 36,7 protsendil juhtudest, järelekasutuse (post-exploitation) etappides koguni ainult 25,3 protsendil. Seda võib pidada teadlikuks riskihinnanguks, kuna hallutsineeritud ründesamm tootmissüsteemi vastu on vaevalt parandatav, samas kui viga aruande mustandis on seda küll.
Tööriistade suurima puudujäägina nimetavad vastanud sageli äriloogika mõistmise puudumist: tööriist võib usaldusväärselt leida SQL-süstimisi, kuid ei tuvasta, et allahindluskupongi peaks saama kliendi kohta kasutada vaid üks kord. Sellised loogikavead ei tekita tehnilist veateadet ja jäävad seetõttu inimtestijate ülesandeks. Samal ajal tõuseb fookusesse tehisintellekt ise kui testimisobjekt: 92,4 protsenti vastanutest testib juba tehisintellektil põhinevaid rakendusi või plaanib seda teha järgmise 12 kuu jooksul, ligi pooled aga ainult sihipärase päringu korral. Nn varitehisintellekti ehk töötajate loata tehisintellekti kasutamise osas on alles kolmandik meeskondadest lisanud vastavad riskid oma kontrolli ulatusse kindlalt kirja.
Allikas: www.it-daily.net · Avaldatud 5. augustil 2026
Lumi AI News — tehisintellekti abil kureeritud vastavalt tehisintellektimääruse artiklile 50. Ümbersõnastamine ja klassifikatsioon Lumi News Pipeline v1.8.3 poolt.