Balinder Walia从传统扫描到人工智能支持的安全
传统的安全扫描工具已经为该行业提供了数十年的良好服务，但它们的运行原理基本上受到限制。静态分析工具将代码模式与已知的漏洞签名进行匹配。动态分析工具发送预定义的攻击负载并观察响应。软件组成分析工具根据漏洞数据库检查依赖版本。所有这三种方法都有一个共同的限制：它们只能找到它们已明确编程要寻找的内容。
人工智能驱动的安全扫描通过理解代码语义、从大量漏洞和修复数据集中学习以及以模式匹配无法实现的方式推理安全影响，超越了这些限制。其结果是检测准确性显着提高，误报更少，并且能够识别从未编目的新漏洞类别。
AI 如何增强 SAST（静态应用程序安全测试）
静态应用程序安全测试分析源代码而不执行它。传统的 SAST 工具使用模式匹配和数据流分析来识别潜在的漏洞。 AI 在几个关键方面增强了 SAST。
语义代码理解
经过数百万代码存储库训练的人工智能模型了解代码的用途，而不仅仅是代码的外观。这使得能够检测需要了解程序员意图、业务逻辑和跨复杂代码库的数据流的漏洞。
例如，传统的 SAST 工具可能会将原始 SQL 字符串的每次使用标记为潜在的注入风险。人工智能驱动的工具可以理解正在使用的参数化查询构建器，并正确识别字符串是否安全，同时捕获基于模式的工具由于使用不熟悉的编码模式而错过的真正不安全的查询构造。
跨文件和跨服务分析
现代应用程序跨越数百个文件和多种服务。 AI 可以跟踪跨文件边界、模块接口甚至微服务 API 的数据流，以识别各个安全组件交互中出现的漏洞。
自定义漏洞检测
AI 模型可以根据您的特定代码库和安全策略进行微调，以检测应用程序架构和域特有的漏洞。这包括自定义身份验证模式、专有的 API 安全要求以及行业特定的合规性规则。
AI 如何增强 DAST（动态应用程序安全测试）
动态测试探测运行应用程序的漏洞。 AI 将 DAST 从暴力过程转变为智能探索。
智能爬行
由 AI 驱动的 DAST 工具了解应用程序结构和用户流程，使它们能够导航复杂的单页应用程序、通过多步骤登录过程进行身份验证，并探索传统爬虫程序错过的与状态相关的功能。
自适应攻击生成
AI DAST 工具不是发送静态负载，而是根据观察到的响应模式生成针对每个端点定制的攻击输入。如果端点反映特定 HTML 上下文中的用户输入，AI 会生成适合上下文的 XSS 有效负载，而不是尝试其数据库中的每个有效负载。
反应分析
人工智能通过语义理解来分析应用程序响应，检测漏洞的微妙指标，例如身份验证响应中的时间差异、错误消息中的信息泄露或相似端点之间不一致的授权执行。
AI 如何增强 SCA（软件成分分析）
软件成分分析可识别第三方依赖项中的已知漏洞。人工智能通过多种方式为这一过程增添了智能。
可达性分析
传统 SCA 的一个关键限制是，它会标记每个依赖项中的每个漏洞，无论您的应用程序是否实际使用易受攻击的代码路径。 AI 支持的可达性分析可跟踪应用程序对依赖项的实际使用情况，以确定哪些漏洞在您的环境中真正可利用，通常可将可操作的发现减少 70-90%。
风险优先级
AI 根据多种因素评估漏洞风险：CVSS 评分、野外可利用性、应用程序的暴露面、受影响数据的敏感性以及补丁的可用性。这种优先级确保安全团队专注于最重要的问题。
升级影响预测
当易受攻击的依赖项需要升级时，AI 通过分析 API 更改、重大更改以及与代码库的兼容性来预测升级对应用程序的影响，帮助团队自信地升级。
用于漏洞检测的机器学习模型
多种机器学习方法为现代人工智能安全工具提供支持：
代码嵌入模型
CodeBERT 和 StarCoder 等模型创建了捕获语义的代码向量表示。这些嵌入可以针对已知的易受攻击的代码模式进行相似性搜索，识别在语义上与已知漏洞相似的代码，即使在语法上不同。
图神经网络
代码可以表示为图：抽象语法树、控制流图和数据流图。图神经网络分析这些结构，以根据代码结构而不是文本模式来识别漏洞模式。
大型语言模型
经过代码训练（并根据安全数据进行微调）的 LLM 可以用自然语言术语推理安全含义。他们可以解释为什么代码容易受到攻击，提出具体的修复建议，并评估潜在的漏洞是否可以在上下文中利用。
容器和基础设施安全中的人工智能
现代应用程序在复杂的基础设施上运行。人工智能安全扫描从应用程序代码扩展到完整的部署堆栈。
容器镜像扫描
AI 分析容器镜像：
- 易受攻击的基础镜像和包
- 暴露服务或数据的错误配置
- 增加攻击面的不必要的软件包
- 秘密意外地融入图像层
- 违反 CIS 基准的合规性
基础设施即代码 (IaC) 扫描
AI 扫描 Terraform、CloudFormation、Kubernetes 清单和 Helm 图表以查找：
- 过于宽松的 IAM 策略和安全组
- 未加密的存储和网络流量
- 缺少日志记录和监控配置
- 内部服务公开曝光
- 偏离安全基线
运行时安全
人工智能驱动的运行时安全监控生产中的容器化应用程序：
- 可能表明存在妥协的异常进程执行
- 意外的网络连接表明横向移动
- 文件系统修改超出预期模式
- 指示加密货币挖矿或 DoS 的资源消耗异常
通过智能分类减少误报
误报是安全扫描的祸根。传统工具通常会产生令安全团队不知所措的噪声信号比。人工智能通过以下方式显着改善了这一点：
情境分析
人工智能会在整个应用程序的上下文中评估每个发现，并考虑现有的安全控制、输入验证、输出编码和架构边界。如果输入已经在上游进行了验证和参数化，则根据用户输入构建的 SQL 查询不是漏洞。
历史学习
人工智能会从团队的分类决策中学习。当安全工程师将发现标记为误报时，人工智能会学会识别类似的模式并在未来的扫描中抑制它们，从而不断提高精度。
自动验证
对于某些漏洞类型，人工智能可以通过生成概念验证输入并在沙盒环境中对其进行测试来自动验证可利用性，从而明确确认或排除漏洞。
人工智能驱动的威胁建模
传统上，威胁建模需要大量的安全专业知识和手动工作。人工智能自动化并增强了这一过程：
- 架构分析： AI 分析应用程序架构图、代码结构和部署配置，以识别信任边界、数据流和攻击面
- 威胁识别： 基于该架构，AI 使用 STRIDE 等框架生成相关威胁，同时考虑已知的攻击模式和新颖的攻击向量
- 风险评分： 人工智能根据应用程序的特定上下文、暴露情况和现有控制来评估威胁可能性和影响
- 缓解建议： 对于每个已识别的威胁，人工智能会建议针对您的技术堆栈量身定制的具体、可操作的缓解策略
AI安全扫描工具
斯尼克
Snyk 提供跨代码 (SAST)、依赖项 (SCA)、容器和基础设施即代码的 AI 增强安全扫描。其 DeepCode AI 引擎提供语义代码分析，误报率低。
GitHub 高级安全性
GitHub 的本机安全功能包括 CodeQL（语义代码分析）、Dependabot（依赖关系扫描）和秘密扫描，所有这些功能都通过 AI 进行了增强，以提高准确性和可操作性。
塞姆格雷普
Semgrep 将快速模式匹配与语义分析相结合。它的规则是人类可读和可定制的，其人工智能功能包括自动修复建议和智能分类。
检查马克思
Checkmarx 为企业 SAST 和 SCA 提供人工智能驱动的结果优先级、跨扫描类型的关联以及自动修复指导。
集成到 DevSecOps 管道中
人工智能安全扫描必须嵌入到开发工作流程中才能有效：
- 预提交： 秘密检测和基本安全检查
- 拉取请求： 对更改的文件进行全面的 SAST 扫描和 AI 分类
- 构建管道： 构建工件上的容器扫描和 SCA
- 部署门： 基于扫描结果的策略执行
- 生产： 运行时监控和定期全面扫描
Workstation如何实现AI安全扫描
在 Workstation，我们为客户构建全面的人工智能驱动的安全计划：
- 安全评估： 我们评估您当前的安全扫描能力并找出差距
- 工具选择和部署： 我们根据您的技术堆栈和合规性要求实施正确的人工智能安全工具组合
- 管道集成： 我们通过智能门控策略将安全扫描嵌入到您的 CI/CD 管道中
- 自定义规则和政策： 我们针对您的应用程序架构和监管要求制定安全扫描规则
- 安全操作： 我们提供持续的安全监控、漏洞管理和事件响应支持
通过人工智能驱动的安全保护您的应用程序。联系我们： info@workstation.co.uk 讨论您的安全扫描需求。