Traditional vs Generative AI Pentesting : A Hands-On Approach to Hacking

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Traditional vs Generative AI Pentesting : A Hands-On Approach to Hacking

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  • 製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版/ページ数 306 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9781041073994
  • DDC分類 005.8

Full Description

Traditional vs Generative AI Pentesting: A Hands-On Approach to Hacking explores the evolving landscape of penetration testing, comparing traditional methodologies with the revolutionary impact of Generative AI. This book provides a deep dive into modern hacking techniques, demonstrating how AI-driven tools can enhance reconnaissance, exploitation, and reporting in cybersecurity assessments.

Bridging the gap between manual pentesting and AI automation, this book equips readers with the skills and knowledge to leverage Generative AI for more efficient, adaptive, and intelligent security testing. By blending practical case studies, hands-on exercises, and theoretical insights, it guides cybersecurity professionals, researchers, and students through the next generation of offensive security strategies.

The book offers comprehensive coverage of key topics, including:

Traditional vs AI-Driven Pentesting: Understanding the evolution of security testing methodologies
Building an AI-Powered Pentesting Lab: Leveraging Generative AI tools for reconnaissance and exploitation
GenAI in Social Engineering and Attack Automation: Exploring AI-assisted phishing, deepfake attacks, and deception tactics
Post-Exploitation and Privilege Escalation with AI: Enhancing persistence and lateral movement techniques
Automating Penetration Testing Reports: Utilizing AI for streamlined documentation and risk analysis

This book is an essential resource for ethical hackers, cybersecurity professionals, and academics seeking to explore the transformative role of Generative AI in penetration testing. It provides practical guidance, in-depth analysis, and cutting-edge techniques for mastering AI-driven offensive security.

Contents

Preface About the Author Chapter 1: Foundations of Pentesting: Methodologies, Frameworks, and AI Integration Chapter 2: Building a Modern Penetration Testing Lab with Generative AI Chapter 3: GenAI-Driven Reconnaissance for Effective Penetration Testing Chapter 4: GenAI-Enhanced Scanning and Sniffing Chapter 5: Vulnerability Assessment: Tools, Techniques, and GenAI Integration Chapter 6: AI-Driven Social Engineering and Penetration Testing Chapter 7: GenAI Driven Exploitation Testing Techniques Chapter 8: Post-Exploitation Techniques and AI-Driven Privilege Escalation Chapter 9: GenAI for Automating and Enhancing Penetration Testing Reports

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