Откриване на зловреден софтуер, задвижвано от изкуствен интелект променя начина, по който екипите откриват и спират съвременна злонамерена дейност. Вместо да разчитат на сигнатури или известни индикатори, откриване на зловреден софтуер с изкуствен интелект анализира поведение, намерение и модели на изпълнение в целия код, зависимости и CI/CD pipelines.
В резултат на това екипите могат да идентифицират и блокират злонамерени пакети, задни вратички и заплахи за веригата за доставки, преди те да достигнат до производствения процес. Чрез комбиниране на поведенческо откриване с автоматизирано отстраняване, екипите могат не само да разкрият рисково поведение рано, но и бързо и последователно да намалят експозицията в големи кодови бази.
Защо откриването на зловреден софтуер, задвижвано от изкуствен интелект, вече е задължително
Традиционното откриване на зловреден софтуер предполагаше статични заплахи и бавни цикли на пускане на пазара. Съвременните работни процеси за разработка обаче напълно нарушават тези предположения.
Днес нападателите крият злонамерено поведение в ежедневни компоненти, като например:
- зависимости от отворен код
- npm пакети и публични регистри
- CI/CD работни потоци
- създаване на скриптове и инсталиране hooks
В същото време екипите за разработка непрекъснато доставят код. Поради това злонамерената логика често се изпълнява по време на изграждане, а не след внедряването.
В резултат на това, инструментите, базирани на сигнатури, са недостатъчни.
За да се запълни тази празнина, откриването на зловреден софтуер, задвижвано от изкуствен интелект, се фокусира върху поведението, а не върху пръстовите отпечатъци, което го прави много по-ефективно в съвременните... pipelines.
Какво прави този зловреден софтуер различен
Съвременният зловреден код рядко изглежда опасен на пръв поглед. Вместо това, той се слива с нормалната дейност на разработчиците.
На практика често:
- крие се в легитимни пакети
- имитира standard JavaScript или изградете логика
- активира се само в определени среди
- коригира поведението въз основа на контекста на изпълнение
Поради това, разпознаването трябва да разбира намерението, а не само синтаксиса.
Само статичното съпоставяне на шаблони не може да постигне това.
Как работи на практика откриването на зловреден софтуер, задвижвано от изкуствен интелект
Съвременните системи за откриване анализират множество слоеве на изпълнение, за да разкрият рисково поведение рано.
Анализ на поведението на кода
Вместо да сканират низове или хешове, моделите с изкуствен интелект оценяват как се държи кодът по време на изпълнение. Например, те търсят:
- опити за събиране на идентификационни данни
- достъп до файловата система по време на инсталиране
- неочаквано изпълнение на дъщерен процес
- обфусцирана логика по време на изпълнение
Осведоменост за веригата на доставки
Освен това, системите за откриване на грешки корелират поведението в различните графи на зависимости. Този подход помага на екипите:
- модели на разпространение, подобни на точкови червеи
- идентифицира рискова дейност на поддържащия
- сигнализирайте за необичайно поведение при публикуване в различните версии
Pipeline контекст
И накрая, злонамереният софтуер често се задейства вътре CI/CD системи. Следователно, откриването трябва да се изпълнява там, където действително се извършва изпълнението, включително:
- стъпки за изграждане
- инсталирам hooks
- pipeline работни места
- изграждане на контейнери
Xygeni непрекъснато анализира тези точки на изпълнение, за да разкрие злонамерено поведение в момента на възникването му, а не след като щетите се разпространят.
Защо традиционните инструменти пропускат зловредния софтуер, свързан с изкуствен интелект
Скенерите, базирани на CVE, се провалят
Зловредният софтуер с изкуствен интелект рядко използва известни уязвимости. Вместо това, той злоупотребява с доверието, автоматизацията и работните процеси на разработчиците.
Липсата на CVE означава липса на предупреждение.
SBOMлипса на поведение
SBOMпоказват какво използвате, а не какво прави то по време на изпълнение. В резултат на това те не могат да спрат злонамерени инсталационни скриптове или скрити полезни товари.
Ръчният преглед не се мащабира
Обфускираният JavaScript и генерираният от изкуствен интелект код се разпространяват по-бързо от човешкия преглед. Докато някой забележи, зловредният софтуер вече е разпространен.
Подходът на Xygeni за откриване на зловреден софтуер, задвижван от изкуствен интелект
Ксигени третира зловредния софтуер като проблем с поведението на софтуера, а не като упражнение за съвпадение на подпис или хешcisд. Вместо да се следят известни индикатори, платформата се фокусира върху това как се държи кодът по време на изпълнение.
Ранно предупреждение за злонамерен софтуер
Първо, Xygeni непрекъснато сканира новопубликувани пакети в реално време. Този процес позволява на екипите да откриват злонамерено поведение преди разработчиците инсталират пакета.
По-конкретно, Xygeni открива:
- обфускирани или пакетирани полезни товари
- подозрителни скриптове за жизнен цикъл и инсталиране
- неочакван достъп до идентификационни данни или променливи на средата
- необичайна изходяща мрежова активност
Тъй като този анализ се извършва по време на публикуване, екипите могат да спрат възникващите заплахи рано. В резултат на това зловредният софтуер никога не достига до локални среди или CI/CD pipelines.
От откриване до отстраняване с AI AutoFix
Самото откриване обаче не решава проблема. Поради тази причина Xygeni свързва Откриване на зловреден софтуер, задвижвано от изкуствен интелект директно с Автоматично коригиране с изкуствен интелект.
AI AutoFix помага на екипите чрез:
- автоматично премахване на злонамерени или рискови кодови модели
- замяна на опасната логика със сигурни алтернативи
- генериране на готови за разработчици pull requests
- следване на най-добрите практики за език и рамка
Вместо да създава умора от тревоги, AI AutoFix съкращава цикъла на отстраняване. Следователно, DevOps екипите отстраняват реални проблеми по-бързо, без да забавят доставката.
Блокиране на зловреден софтуер в целия SDLC
В допълнение, Xygeni налага защита на всеки етап от жизнения цикъл на софтуера.
Хранилища за код
- ранно откриване на злонамерена логика
- спрете скритите задни врати
- предотвратяване на обфускирани пътища за изпълнение
CI/CD pipelines
- блокиране на злонамерени зависимости
- спиране на неочаквани изтегляния по време на изпълнение
- откриване на злоупотреба с работния процес и злоупотреба с разрешения
Верига за доставки на софтуер
- идентифицирайте компрометирани поддържащи
- откриване на червееподобно размножаване
- прилагане на контрол върху зависимостите и политиките
Благодарение на този многопластов модел, Откриването на зловреден софтуер с изкуствен интелект става проактивно, не е реактивен.
Защо откриването на зловреден софтуер с изкуствен интелект отговаря на реалността на DevOps
И накрая, DevOps екипите се нуждаят от сигурност, която работи по същия начин, както те самите.
Те се нуждаят от инструменти, които:
- интегрира се нативно в pipelines
- намалете триенето, вместо да добавяте стъпки
- фокусиране върху реалния риск
- автоматизирайте отстраняването на проблеми, когато е възможно
Xygeni е съобразен със съвременните DevOps работни процеси. Следователно, екипите изместват сигурността наляво. без забавяне на изданията.
Заключителни мисли
Откриването на зловреден софтуер, задвижвано от изкуствен интелект, се е превърнало в практическо изискване за съвременните среди за разработка. С развитието на зловредния софтуер, базиран на изкуствен интелект, атакуващите все повече разчитат на автоматизация, надеждни работни процеси и дистрибуция по веригата за доставки, вместо на традиционни експлойти.
Поради тази промяна, екипите се нуждаят от механизми за откриване, които анализират поведението по време на изпълнение, и пътища за отстраняване на проблеми, които бързо намаляват експозицията. Комбинирането на поведенчески анализ, контекст на веригата за доставки и автоматизирани корекции помага на екипите по сигурността да са в крак с бързо развиващите се заплахи, без да нарушават работните процеси за доставка.
Фокусът вече не е само върху видимостта, а върху контрола върху това, което се случва вътре SDLC.
