Balinder WaliaОт традиционного сканирования к безопасности на основе искусственного интеллекта
Традиционные инструменты сканирования безопасности хорошо служили отрасли на протяжении десятилетий, но они действуют по фундаментально ограниченным принципам. Инструменты статического анализа сопоставляют шаблоны кода с известными сигнатурами уязвимостей. Инструменты динамического анализа отправляют заранее определенные полезные данные для атаки и наблюдают за ответами. Инструменты анализа состава программного обеспечения проверяют версии зависимостей по базам данных уязвимостей. Все три подхода имеют общее ограничение: они могут найти только то, на поиск чего они были явно запрограммированы.
Сканирование безопасности на основе искусственного интеллекта преодолевает эти ограничения, понимая семантику кода, изучая обширные наборы данных об уязвимостях и исправлениях, а также рассуждая о последствиях для безопасности способами, которые невозможно достичь с помощью сопоставления с образцом. Результатом является значительно более высокая точность обнаружения, меньше ложных срабатываний и возможность идентифицировать новые классы уязвимостей, которые никогда не были каталогизированы.
Как искусственный интеллект улучшает SAST (статическое тестирование безопасности приложений)
Статическое тестирование безопасности приложений анализирует исходный код, не выполняя его. Традиционные инструменты SAST используют сопоставление шаблонов и анализ потоков данных для выявления потенциальных уязвимостей. ИИ улучшает SAST несколькими важными способами.
Понимание семантического кода
Модели ИИ, обученные на миллионах репозиториев кода, понимают, что делает код, а не только то, как он выглядит. Это позволяет обнаруживать уязвимости, требующие понимания намерений программиста, бизнес-логики и потока данных в сложных базах кода.
Например, традиционный инструмент SAST может отмечать каждое использование необработанной строки SQL как потенциальный риск внедрения. Инструмент на базе искусственного интеллекта понимает, что используется параметризованный построитель запросов, и правильно определяет, что строка безопасна, одновременно обнаруживая действительно небезопасную конструкцию запроса, которую инструмент на основе шаблонов пропустил из-за использования незнакомого шаблона кодирования.
Межфайловый и межсервисный анализ
Современные приложения охватывают сотни файлов и множество сервисов. ИИ может отслеживать поток данных через границы файлов, интерфейсы модулей и даже микросервисы API, чтобы выявлять уязвимости, возникающие в результате взаимодействия индивидуально безопасных компонентов.
Пользовательское обнаружение уязвимостей
Модели искусственного интеллекта можно точно настроить с учетом вашей конкретной кодовой базы и политик безопасности для обнаружения уязвимостей, уникальных для архитектуры и домена вашего приложения. Сюда входят пользовательские шаблоны аутентификации, собственные требования безопасности API и отраслевые правила соответствия.
Как искусственный интеллект улучшает DAST (динамическое тестирование безопасности приложений)
Динамическое тестирование проверяет работающие приложения на наличие уязвимостей. ИИ превращает DAST из грубого процесса в интеллектуальное исследование.
Интеллектуальное сканирование
Инструменты DAST на базе искусственного интеллекта понимают структуру приложений и потоки пользователей, позволяя им перемещаться по сложным одностраничным приложениям, проходить аутентификацию посредством многоэтапных процессов входа в систему и исследовать зависящие от состояния функции, которые упускают из виду традиционные сканеры.
Адаптивная генерация атак
Вместо отправки статических полезных данных инструменты AI DAST генерируют входные данные для атаки, адаптированные для каждой конечной точки на основе наблюдаемых шаблонов ответа. Если конечная точка отражает вводимые пользователем данные в определенном контексте HTML, ИИ генерирует соответствующие контексту полезные данные XSS, а не пробует каждую полезную нагрузку в своей базе данных.
Анализ ответа
ИИ анализирует ответы приложений с семантическим пониманием, обнаруживая тонкие индикаторы уязвимости, такие как различия во времени в ответах на аутентификацию, раскрытие информации в сообщениях об ошибках или непоследовательное применение авторизации на схожих конечных точках.
Как ИИ улучшает SCA (анализ состава программного обеспечения)
Анализ состава программного обеспечения выявляет известные уязвимости в сторонних зависимостях. ИИ добавляет интеллект в этот процесс несколькими способами.
Анализ достижимости
Критическим ограничением традиционного SCA является то, что он помечает каждую уязвимость в каждой зависимости, независимо от того, действительно ли ваше приложение использует уязвимый путь кода. Анализ достижимости на основе искусственного интеллекта отслеживает фактическое использование зависимостей вашим приложением, чтобы определить, какие уязвимости действительно можно использовать в вашем контексте, что часто снижает количество полезных результатов на 70–90%.
Приоритизация рисков
ИИ оценивает риск уязвимости на основе множества факторов: оценка CVSS, возможность использования в реальных условиях, поверхность воздействия вашего приложения, чувствительность затронутых данных и наличие исправлений. Такая расстановка приоритетов позволяет командам безопасности сосредоточиться на наиболее важных проблемах.
Прогнозирование воздействия обновления
Когда уязвимая зависимость требует обновления, ИИ прогнозирует влияние обновления на ваше приложение, анализируя изменения API, критические изменения и совместимость с вашей кодовой базой, помогая командам уверенно выполнять обновление.
Модели машинного обучения для обнаружения уязвимостей
Несколько подходов машинного обучения лежат в основе современных инструментов безопасности искусственного интеллекта:
Модели внедрения кода
Такие модели, как CodeBERT и StarCoder, создают векторные представления кода, передающие семантическое значение. Эти встраивания позволяют осуществлять поиск по сходству среди известных шаблонов уязвимого кода, идентифицируя код, который семантически похож на известные уязвимости, даже если они синтаксически различны.
Графовые нейронные сети
Код можно представить в виде графов: абстрактных синтаксических деревьев, графов потоков управления и графов потоков данных. Графовые нейронные сети анализируют эти структуры для выявления шаблонов уязвимостей на основе структуры кода, а не текстовых шаблонов.
Большие языковые модели
LLM, обученные работе с кодом (и настроенные на данные безопасности), могут рассуждать о последствиях безопасности на естественном языке. Они могут объяснить, почему код уязвим, предложить конкретные исправления и оценить, можно ли использовать потенциальную уязвимость в контексте.
ИИ в безопасности контейнеров и инфраструктуры
Современные приложения работают в сложной инфраструктуре. Сканирование безопасности ИИ выходит за рамки кода приложения и включает полный стек развертывания.
Сканирование изображений контейнеров
ИИ анализирует образы контейнеров на предмет:
- Уязвимые базовые образы и пакеты
- Неправильные конфигурации, которые раскрывают службы или данные.
- Ненужные пакеты, увеличивающие поверхность атаки
- Секреты случайно запечатлены в слоях изображения
- Нарушения соответствия стандартам СНГ
Инфраструктура как сканирование кода (IaC)
Искусственный интеллект сканирует манифесты Terraform, CloudFormation, Kubernetes и диаграммы Helm на предмет:
- Чрезмерно либеральные политики IAM и группы безопасности
- Незашифрованное хранилище и сетевой трафик
- Отсутствуют конфигурации ведения журнала и мониторинга.
- Публичное раскрытие внутренних услуг
- Отклонение от базовых показателей безопасности
Безопасность во время выполнения
Безопасность выполнения на основе искусственного интеллекта контролирует контейнеризованные приложения в рабочей среде:
- Аномальное выполнение процесса, которое может указывать на компрометацию
- Неожиданные сетевые соединения, предполагающие боковое движение
- Изменения файловой системы, выходящие за рамки ожидаемых шаблонов.
- Аномалии потребления ресурсов, указывающие на криптомайнинг или DoS
Сокращение ложных срабатываний с помощью интеллектуальной сортировки
Ложные срабатывания — это проклятие сканирования безопасности. Традиционные инструменты часто создают такое соотношение шума и сигнала, которое подавляет команды безопасности. ИИ значительно улучшает эту ситуацию за счет:
Контекстный анализ
ИИ оценивает каждый вывод в контексте всего приложения, учитывая существующие меры безопасности, проверку входных данных, кодирование выходных данных и архитектурные границы. Запрос SQL, созданный на основе вводимых пользователем данных, не является уязвимостью, если вводимые данные уже были проверены и параметризованы в исходном коде.
Историческое обучение
ИИ учится на решениях вашей команды по сортировке. Когда инженеры по безопасности отмечают результаты как ложные срабатывания, ИИ учится распознавать подобные закономерности и подавлять их при будущих сканированиях, постоянно повышая точность.
Автоматическая проверка
Для определенных типов уязвимостей ИИ может автоматически проверять возможность использования, генерируя экспериментальные данные и тестируя их в изолированной среде, окончательно подтверждая или исключая уязвимости.
Моделирование угроз с помощью искусственного интеллекта
Моделирование угроз традиционно требует значительных знаний в области безопасности и ручных усилий. ИИ автоматизирует и улучшает этот процесс:
- Анализ архитектуры: ИИ анализирует диаграммы архитектуры приложений, структуру кода и конфигурации развертывания для определения границ доверия, потоков данных и поверхностей атак.
- Идентификация угроз: Основываясь на архитектуре, ИИ генерирует соответствующие угрозы, используя такие платформы, как STRIDE, учитывая как известные шаблоны атак, так и новые векторы атак.
- Оценка риска: ИИ оценивает вероятность и влияние угроз на основе конкретного контекста, подверженности приложения и существующих средств контроля.
- Рекомендации по смягчению последствий: Для каждой выявленной угрозы ИИ предлагает конкретные, действенные стратегии смягчения последствий, адаптированные к вашему технологическому стеку.
Инструменты для сканирования безопасности ИИ
Снык
Snyk обеспечивает расширенное сканирование безопасности кода (SAST), зависимостей (SCA), контейнеров и инфраструктуры как кода. Его механизм DeepCode AI обеспечивает семантический анализ кода с низким уровнем ложных срабатываний.
Расширенная безопасность GitHub
Встроенные функции безопасности GitHub включают CodeQL (семантический анализ кода), Dependabot (сканирование зависимостей) и секретное сканирование, все они дополнены искусственным интеллектом для повышения точности и практичности.
Семгреп
Semgrep сочетает в себе быстрое сопоставление с образцом и семантический анализ. Его правила удобочитаемы и настраиваемы, а функции искусственного интеллекта включают предложения автоматического исправления и интеллектуальную сортировку.
Галочка
Checkmarx предоставляет корпоративным SAST и SCA возможность приоритизации результатов на основе искусственного интеллекта, корреляции между типами сканирования и автоматического руководства по исправлению ситуации.
Интеграция в конвейеры DevSecOps
Чтобы сканирование безопасности ИИ было эффективным, оно должно быть встроено в рабочие процессы разработки:
- Предварительная фиксация: Обнаружение секретов и базовая проверка безопасности
- Запрос на вытягивание: Полное сканирование SAST с ИИ-сортировкой измененных файлов
- Построить конвейер: Сканирование контейнеров и SCA для артефактов сборки
- Ворота развертывания: Применение политики на основе результатов сканирования
- Производство: Мониторинг времени выполнения и периодическое полное сканирование
Как Workstation реализует сканирование безопасности с помощью искусственного интеллекта
В Workstation мы создаем комплексные программы безопасности на базе искусственного интеллекта для наших клиентов:
- Оценка безопасности: Мы оцениваем ваши текущие возможности сканирования безопасности и выявляем пробелы
- Выбор и применение инструмента: Мы реализуем правильное сочетание инструментов безопасности искусственного интеллекта с учетом вашего технологического стека и требований соответствия.
- Конвейерная интеграция: Мы встраиваем сканирование безопасности в ваш конвейер CI/CD с помощью интеллектуальных политик шлюзования.
- Пользовательские правила и политики: Мы разрабатываем правила сканирования безопасности, соответствующие архитектуре вашего приложения и нормативным требованиям.
- Охранные операции: Мы обеспечиваем постоянный мониторинг безопасности, управление уязвимостями и поддержку реагирования на инциденты.
Защитите свои приложения с помощью системы безопасности на базе искусственного интеллекта. Свяжитесь с нами по адресу info@workstation.co.uk чтобы обсудить ваши потребности в сканировании безопасности.