Riscos de seguretat de la IA: què han de saber els equips de DevSecOps per assegurar els sistemes d'IA
Els riscos de seguretat de la IA ja no es limiten al comportament del model o a la privadesa de les dades. Avui dia, també afecten la manera com s'escriu, es revisa, es crea i s'envia el programari. A mesura que les eines de codificació per IA, els sistemes d'IA agentius i els fluxos de treball basats en IA entren en el mercat. SDLCEls equips de DevSecOps s'enfronten a un nou tipus de risc: codi més ràpid, automatització més ràpida i errors més ràpids.
Tanmateix, això no vol dir que els equips hagin de frenar l'adopció de la IA. En canvi, necessiten controls de seguretat que s'adaptin a la velocitat del desenvolupament assistit per IA. En aquesta guia, expliquem els riscos de seguretat més importants de la IA, com apareixen en els fluxos de treball d'enginyeria reals i com els equips poden reduir l'exposició a través del codi, les dependències, els secrets, pipelines, i agents.
Per obtenir una visió general més àmplia de com la IA canvia el panorama de les amenaces, consulteu la nostra guia per a IA ciberseguretat.
Quins són els riscos de seguretat de la IA?
Els riscos de seguretat de la IA són debilitats, amenaces o modes de fallada que apareixen quan la intel·ligència artificial es dissenya, entrena, integra o utilitza dins de sistemes reals. Aquests riscos poden afectar models, dades, indicacions, API, codi, pipelines, i les eines que els connecten.
L' Guia del NCSC sobre IA i ciberseguretat explica que la ciberseguretat és un requisit bàsic per a sistemes d'IA segurs i fiables. De la mateixa manera, el NIST AI Risk Management Framework proporciona a les organitzacions una estructura per gestionar el risc de la IA mitjançant la governança, la mesura i els controls pràctics.
Per als equips de DevSecOps, el problema és més específic. La IA ara forma part de la cadena de lliurament de programari. Escriu codi, suggereix dependències, genera configuració, crida API i, de vegades, actua de forma autònoma. Com a resultat, els riscos de seguretat de la IA s'han de gestionar dins del SDLC, no només a la capa del model.
Per què els riscos de seguretat de la IA són diferents ara
Els riscos tradicionals de ciberseguretat solen provenir de codi escrit per humans, paquets vulnerables, credencials febles o infraestructura mal configurada. Aquests riscos encara existeixen. Tanmateix, la IA canvia la rapidesa amb què apareixen i la dificultat amb què són de detectar.
El codi generat per IA pot semblar correcte però encara no compleix les comprovacions d'autorització. Un assistent de codificació d'IA pot suggerir un paquet vulnerable. Un flux de treball d'agent pot cridar l'eina incorrecta, accedir al fitxer incorrecte o exposar un secret en un registre. A més, els sistemes d'IA sovint depenen del context, les indicacions, els connectors i les eines externes, cosa que crea més llocs on la seguretat pot fallar.
L' Els 10 millors de l'OWASP per a sol·licituds de LLM destaca riscos com la injecció ràpida, la divulgació d'informació sensible, els problemes de la cadena de subministrament i l'agència excessiva. Aquestes categories són útils perquè connecten el comportament de la IA amb problemes reals de seguretat de les aplicacions.
En altres paraules, els riscos de seguretat de la IA no només es refereixen al model. Es refereixen a tot el sistema que l'envolta.
Riscos principals de seguretat de la IA per als equips de DevSecOps
A continuació es mostren els riscos que més importen quan s'utilitza la IA dins del desenvolupament, AppSec i CI/CD fluxos de treball
1. Vulnerabilitats del codi generat per IA
Les eines de codificació d'IA poden generar codi que funciona però no és segur. Per exemple, poden crear consultes SQL sense la parametrització adequada, ometre la validació d'entrada o implementar una lògica d'autenticació feble.
Això passa perquè molts sistemes d'IA generen patrons de codi probables basats en dades d'entrenament. Tanmateix, el codi probable no sempre és codi segur. A la pràctica, el model pot reproduir exemples insegurs perquè són comuns en repositoris públics.
Els exemples més comuns inclouen:
- Injecció de SQL
- Creació de scripts entre llocs
- Comprovacions d'autorització falten
- Gestió de sessions feble
- Deserialització no segura
- Falta la protecció CSRF
Per tant, el codi generat per IA s'ha de tractar com a no fiable fins que s'aprovi. SAST, comprovació i revisió de polítiques.
Suggeriment d'enllaç intern: connecta aquesta secció amb la teva publicació a AI SAST.
2. Cadena de subministrament i riscos de dependència
Les eines d'IA no només generen codi. També suggereixen paquets, versions, scripts i ordres d'instal·lació. Això crea un camí directe des de les recomanacions d'IA fins al risc de la cadena de subministrament de programari.
Per exemple, una eina d'IA pot suggerir:
- Un paquet obsolet
- Una dependència typosquatted
- Un nom de paquet al·lucinat
- Un paquet amb scripts d'instal·lació sospitosos
- Una biblioteca vulnerable però que encara s'utilitza àmpliament
A més, els atacants poden explotar aquest comportament registrant noms de paquets que és probable que inventin les eines d'IA. Aquest risc sovint s'anomena slopsquatting. Converteix l'al·lucinació del model en un atac de la cadena de subministrament de paquets.
Per reduir aquest risc, els equips necessiten SCA, detecció de programari maliciós, aplicació de polítiques de dependències i anàlisi d'accessibilitat. També haurien d'utilitzar senyals d'explotabilitat com ara EPSS i intel·ligència d'explotació activa de la CISUn catàleg de vulnerabilitats explotades conegudes.
3. Exposició de secrets en fluxos de treball d'IA
L'exposició de secrets és un dels riscos de seguretat de la IA més pràctics. Els desenvolupadors sovint enganxen context a les eines d'IA. Aquest context pot incloure claus d'API, tokens, credencials, URL o configuració interna.
A més, el codi generat per IA pot incloure marcadors de posició que semblen reals o, pitjor encara, copiar secrets de nou als fitxers font. pipeline scripts o registres. Un cop els secrets entren a l'historial de Git o CI/CD registres, poden romandre explotables molt després de l'original commit.
Els punts d'exposició comuns inclouen:
- Historial de preguntes
- Codi generat
- anar commits
- CI/CD logs
- IaC arxius
- Imatges de contenidors
- Espais de treball compartits
Per aquest motiu, els equips haurien de combinar l'escaneig a nivell d'IDE, pre-commit comprovacions, escanejos de l'historial del repositori, CI/CD escaneig de registre i revocació automàtica.
Suggeriment d'enllaç intern: connecteu aquesta secció al vostre producte de seguretat de secrets o contingut relacionat.
4. Mal ús d'agents i eines d'IA
Agentic AI introdueix una nova capa de risc perquè els agents no només suggereixen accions. Poden dur a terme accions.
Un agent d'IA pot executar ordres de shell, editar fitxers, cridar API, obrir pull requests, modificar els fluxos de treball de CI o interactuar amb serveis al núvol. Tot i que això genera grans guanys de productivitat, també augmenta el radi d'explosió dels errors.
Els riscos clau inclouen:
- Execució insegura de l'intèrpret d'ordres
- Claus API amb permisos excessius
- Canvis de codi no autoritzats
- Configuració incorrecta del connector MCP o API
- Crides d'eines fora de l'abast aprovat
- Accés a l'entorn més enllà del que requereix la tasca
La categoria Top 10 de l'OWASP LLM per a un excés d'agència és especialment rellevant aquí. Si un agent té massa accés, una instrucció incorrecta, una injecció ràpida o una eina compromesa es poden convertir en un veritable esdeveniment de seguretat.
5. CI/CD i Pipeline Riscos
El codi generat per IA finalment arriba al pipelineEn aquest punt, el risc es trasllada del codi font a les compilacions, artefactes, secrets, dependències i fluxos de treball de desplegament.
Per exemple, un canvi assistit per IA pot:
- Afegeix un pas de compilació no segur
- Modificar un flux de treball d'accions de GitHub
- Expulsar un paquet maliciós durant la instal·lació
- Imprimeix els secrets als registres de compilació
- Desactivar un control de seguretat
- Canviar la lògica de desplegament
Per tant, CI/CD la seguretat esdevé essencial per a l'adopció de la IA. Pipeline guardrails hauria de bloquejar patrons no segurs abans que arribin a la producció. Per a un context més detallat, consulteu el nostre contingut sobre CI/CD seguretat i software supply chain security.
6. Fuga de dades i injecció ràpida
La injecció ràpida és un dels riscos de seguretat de la IA més coneguts, però sovint es malinterpreta. No és només un problema de chatbot. Pot afectar qualsevol flux de treball d'IA que accepti informació externa i després utilitzi aquesta informació per guiar accions.
Per exemple, una descripció d'un problema maliciós, un fitxer README, un tiquet d'assistència o una pàgina de documentació de dependències poden incloure instruccions ocultes. Si un agent d'IA llegeix aquest contingut i el segueix, l'atacant pot influir en les crides a les eines, els canvis de codi o l'accés a les dades.
La filtració de dades pot ocórrer de maneres similars. El model pot revelar un context sensible, resumir fitxers privats o enviar dades confidencials a serveis externs. Per tant, els sistemes d'IA necessiten un filtratge ràpid, controls de sortida, restriccions d'eines i límits clars sobre les dades a les quals poden accedir.
Riscos de seguretat de la IA a tot el món SDLC
Els riscos de seguretat de la IA apareixen en diferents etapes del cicle de vida del programari. La clau és assegurar cada etapa, no només l'aplicació final.
| SDLC Etapa | Risc de seguretat de la IA | exemple | Control recomanat |
|---|---|---|---|
| IDE | Codi generat per IA no segur | Un assistent de codificació amb IA suggereix una lògica d'autenticació insegura. | Temps real SAST i comentaris de codificació segurs. |
| Commit | Exposició de secrets | Un token apareix al codi generat o commit història. | Detecció de secrets, pre-commit xecs i revocació automàtica. |
| Pull Request | Eludir la política | El codi generat canvia les regles de control d'accés sense revisió. | PR guardrails i l'aplicació de polítiques. |
| Construir | Dependència maliciosa | Un paquet suggerit per IA inclou un comportament d'instal·lació sospitós. | SCA, detecció de programari maliciós i comprovació de polítiques de dependències. |
| CI/CD | Pipeline manipulació | Un agent modifica fitxers de flux de treball o scripts de desplegament. | CI/CD controls de seguretat i detecció d'anomalies. |
| Temps d’execució | Injecció ràpida o filtració de dades | L'entrada externa fa que un flux de treball d'IA reveli un context sensible. | Controls ràpids, restriccions d'accés i monitorització. |
Riscos de seguretat de la IA vs. riscos de ciberseguretat tradicionals
La ciberseguretat tradicional encara importa. Tanmateix, la IA afegeix nous patrons de comportament que requereixen controls diferents.
| Àrea | Risc de ciberseguretat tradicional | Risc de seguretat de la IA |
|---|---|---|
| codi | Vulnerabilitats escrites per humans. | Patrons insegurs generats per IA a més velocitat. |
| Dependències | Paquets vulnerables coneguts. | Paquets suggerits per la IA amb al·lucinacions, maliciosos o insegurs. |
| Misteris | Credencials accidentalment commitdesenvolupat pels desenvolupadors. | Secrets copiats en prompts, codi generat o registres. |
| instruments | Mal ús manual de les eines de desenvolupament. | Agents autònoms que fan un mal ús d'eines o API. |
| Pipelines | Mal configurat CI/CD fluxos de treball | Canvis en el flux de treball generats per agents o automatització no segura. |
Exemples de riscos de seguretat d'IA del món real
El risc de seguretat de la IA no és teòric. Diversos marcs públics i esforços de recerca ara rastregen aquests problemes de manera més formal.
L' Repositori de riscos d'IA del MIT cataloga més de 1,700 riscos d'IA en diferents causes i dominis. Mentrestant, OWASP proporciona categories pràctiques per als riscos de les aplicacions LLM, com ara la injecció ràpida, la divulgació d'informació sensible, les vulnerabilitats de la cadena de subministrament i l'agència excessiva.
Per als equips de DevSecOps, els exemples més rellevants solen aparèixer en el lliurament de programari:
- Eines d'IA que suggereixen codi vulnerable
- Agents d'IA que modifiquen fitxers de flux de treball
- Dependències generades per la IA que introdueixen exposició a la cadena de subministrament
- Secrets que es filtren a través de prompts, registres o commits
- Fluxs de treball d'agent que criden eines fora de l'àmbit aprovat
En resum, els riscos de seguretat de la IA esdevenen molt més greus quan els sistemes d'IA poden tocar codi, credencials, paquets, pipelines, o infraestructura.
Com mitigar els riscos de seguretat de la IA a la pràctica
La millor manera de reduir els riscos de seguretat de la IA és tractar el desenvolupament assistit per IA com a part de la SDLCAixò significa escanejar aviat, validar sovint i aplicar polítiques allà on realment treballen els desenvolupadors.
1. Escaneja el codi generat per IA a l'IDE
Els desenvolupadors haurien de veure comentaris de seguretat mentre escriuen o accepten codi generat per IA. Això redueix el canvi de context i ajuda a solucionar problemes abans que arribin a Git.
Ús:
- SAST a l'IDE
- Explicacions de vulnerabilitats en línia
- Suggeriments de correcció segura
- Remediació amb política
Això és especialment important per als assistents de codificació amb IA, on els suggeriments no segurs poden entrar ràpidament a la base de codi.
2. Validar les dependències abans de la compilació
Les dependències suggerides per la IA s'han de verificar abans d'instal·lar-les o enviar-les. Per tant, els equips haurien d'aplicar controls de dependències durant el desenvolupament i CI/CD.
Ús:
- SCA
- Detecció de programari maliciós
- Detecció de typosquatting
- Puntuació EPSS
- Anàlisi d'accessibilitat
- Bloqueig basat en polítiques
Això ajuda a prioritzar els paquets que representen un risc real, no només una exposició teòrica.
3. Detectar i revocar secrets automàticament
L'escaneig de secrets ha de cobrir més que el codi font. Els fluxos de treball assistits per IA poden exposar credencials en molts llocs.
Ús:
- Pre-commit exploració
- Escaneig de l'historial del repositori
- Pipeline escaneig de registre
- IaC exploració
- Escaneig d'imatges de contenidors
- Revocació automatitzada
Com a resultat, els equips redueixen el temps entre l'exposició i el contenció.
4. Aplicar Guardrails in CI/CD
Guardrails hauria de decidir si un canvi és prou segur per continuar. La notificació és útil, però el bloqueig és necessari per a riscos crítics.
Guardrails hauria de cobrir:
- Noves vulnerabilitats crítiques
- Misteris
- Dependències malicioses
- Paquets no fixats o no fiables
- Canvis no segurs en el flux de treball
- Que falta SBOMs
- Infraccions de polítiques
A més, els equips haurien de començar amb el mode només d'informes quan sigui necessari i després passar al bloqueig a mesura que creixi la confiança.
5. Supervisar el comportament de l'eina Agentic
Els sistemes d'IA agentiva necessiten observabilitat. Si un agent pot editar fitxers, activar compilacions o cridar API, els equips han de saber què ha fet, quan ho ha fet i si l'acció era l'esperada.
monitor:
- Crides d'eines
- Canvis en els fitxers de flux de treball
- Activitat d'escriptura al repositori
- Destinacions de xarxa
- Accés secret
- Pull request creació
- Pipeline desencadenants
Sense aquesta visibilitat, és difícil confiar en l'autonomia dels agents.
On Xygeni ajuda a reduir els riscos de seguretat de la IA
Xygeni se centra en assegurar el desenvolupament assistit per IA a tota la cadena de lliurament de programari. En lloc de tractar el risc d'IA com una categoria separada, connecta codi, dependències, secrets, pipelines, i el context empresarial.
Per exemple:
- SAST ajuda a detectar aviat codi insegur generat per IA.
- SCA valida les dependències i detecta paquets maliciosos.
- Secrets de seguretat detecta credencials exposades a través de repositoris i pipelines.
- CI/CD Seguretat aplica polítiques abans que els canvis no segurs avancin.
- Detecció d’anomalies identifica comportaments inusuals en els fluxos de treball de desenvolupament i lliurament.
- ASPM correlaciona les troballes en una sola vista de risc perquè els equips puguin prioritzar allò que importa.
Això és important perquè els riscos de seguretat de la IA són de naturalesa transversal. Una dependència vulnerable, un token exposat i un canvi de flux de treball insegur poden semblar separats en eines puntuals. Tanmateix, junts poden representar una ruta d'atac molt més gran.
Marcs de gestió de riscos de seguretat de la IA que cal conèixer
Diversos marcs de treball ajuden els equips a estructurar el seu treball.
L' NIST AI Risk Management Framework ajuda les organitzacions a mapejar, mesurar, gestionar i governar els riscos de la IA. És útil per a programes de lideratge, compliment i riscos.
L' Els 10 millors de l'OWASP per a sol·licituds de LLM és més pràctic per als equips d'AppSec perquè es relaciona directament amb riscos tècnics com ara la injecció ràpida, l'exposició de dades sensibles, les vulnerabilitats de la cadena de subministrament i l'agència excessiva.
L' Guia de la NCSC sobre IA i ciberseguretat és útil per als líders de seguretat que necessiten entendre com la IA canvia el risc cibernètic organitzatiu.
Junts, aquests recursos mostren un punt clar: la seguretat de la IA s'ha de gestionar en totes les persones, els processos, els sistemes i els fluxos de treball de lliurament de programari.
Llista de control: Com reduir els riscos de seguretat de la IA
Feu servir aquesta llista de comprovació com a punt de partida pràctic.
| Àrea de control | Què fer | Per què importa? |
|---|---|---|
| Codi generat per IA | Correr SAST a l'IDE, PR i CI/CD pipeline. | Impedeix que el codi insegur arribi a producció. |
| Dependències | Ús SCA, detecció de programari maliciós, EPSS i accessibilitat. | Bloqueja els paquets arriscats suggerits per la IA. |
| Misteris | Escanejar commits, registres, història, IaC, i contenidors. | Redueix l'exposició i l'ús indegut de credencials. |
| CI/CD | Fer complir pipeline guardrails i portes polítiques. | Atura les compilacions i les implementacions no segures. |
| Eines agentives | Supervisar les crides a les eines, l'accés a l'API i els canvis del flux de treball. | Limita l'excés d'agència i el comportament inesperat. |
| Gestió de riscos | Ús ASPM per correlacionar les troballes entre capes. | Ajuda els equips a centrar-se en el risc empresarial real. |
Sortides de claus
- Els riscos de seguretat de la IA ara afecten el codi, les dependències, els secrets, pipelines, i agents.
- Les eines tradicionals d'AppSec encara són necessàries, però s'han d'executar abans i amb més context.
- El codi generat per IA s'ha de tractar com a no fiable fins que es validi.
- Els fluxos de treball dels agents d'IA necessiten guardrails, permisos i observabilitat.
- Els equips de DevSecOps necessiten una visibilitat unificada a tot el SDLC per gestionar eficaçment el risc de la IA.
Preguntes freqüents: Riscos de seguretat de la IA
Quins són els riscos de seguretat de la IA?
Els riscos de seguretat de la IA són amenaces o debilitats que apareixen quan es construeixen, s'integren o s'utilitzen sistemes d'IA. Poden afectar models, dades, indicacions, codi, dependències, API i... pipelines.
Quins són els majors riscos de seguretat de la IA per als equips de DevSecOps?
Els riscos més grans inclouen codi generat per IA insegur, dependències vulnerables, exposició de secrets, injecció ràpida, permisos d'agent excessius i contingut insegur. CI/CD automatització.
Per què els riscos de seguretat de la IA són diferents dels riscos de ciberseguretat tradicionals?
Els sistemes d'IA poden generar codi, suggerir dependències, cridar eines i actuar de forma autònoma. Com a resultat, els riscos apareixen més ràpidament i a través de més capes del SDLC.
Com poden els equips reduir els riscos de seguretat de la IA?
Els equips poden reduir el risc escanejant codi generat per IA, validant dependències, detectant secrets i aplicant CI/CD guardrails, monitoritzant el comportament dels agents i correlacionant els resultats a través de ASPM.
És segur el codi generat per IA?
El codi generat per IA no és segur per defecte. S'ha de revisar, escanejar, provar i validar abans d'arribar a producció.
Reflexions finals: els riscos de seguretat de la IA necessiten SDLC-Controls de nivell
La IA canvia la velocitat i la forma del risc del programari. Ajuda els equips a construir més ràpidament, però també introdueix noves maneres perquè el codi insegur, els secrets exposats, les dependències no segures i l'automatització arriscada entrin a la cadena de lliurament.
Per tant, la seguretat de la IA no es pot gestionar només amb governança model o documents de polítiques. Calen controls pràctics dins del SDLCComentaris de l'IDE, SAST, SCA, detecció de secrets, CI/CD guardrails, detecció d'anomalies i ASPMcorrelació a nivell.
Els equips que gestionen bé els riscos de seguretat de la IA no seran els que bloquegin l'adopció de la IA. Seran els que construeixin la capa de seguretat adequada al seu voltant.
