Canfod meddalwedd faleisus wedi'i bweru gan AI yn newid sut mae timau'n canfod ac yn atal gweithgaredd maleisus modern. Yn lle dibynnu ar lofnodion neu ddangosyddion hysbys, canfod meddalwedd faleisus artiffisial yn dadansoddi ymddygiad, bwriad, a phatrymau gweithredu ar draws cod, dibyniaethau, a CI/CD pipelines.
O ganlyniad, gall timau nodi a rhwystro pecynnau maleisus, drysau cefn, a bygythiadau cadwyn gyflenwi cyn iddynt gyrraedd cynhyrchiad. Drwy gyfuno canfod ymddygiad ag adferiad awtomataidd, gall timau nid yn unig ddod ag ymddygiad peryglus i'r amlwg yn gynnar, ond hefyd leihau amlygiad yn gyflym ac yn gyson ar draws cronfeydd cod mawr.
Pam mae Canfod Maleisus wedi'i Bweru gan AI bellach yn Orfodol
Mae canfod meddalwedd faleisus traddodiadol yn tybio bygythiadau statig a chylchoedd rhyddhau araf. Fodd bynnag, mae llifau gwaith datblygu modern yn torri'r rhagdybiaethau hynny'n llwyr.
Heddiw, mae ymosodwyr yn cuddio ymddygiad maleisus y tu mewn i gydrannau bob dydd fel:
- dibyniaethau ffynhonnell agored
- pecynnau npm a chofrestrfeydd cyhoeddus
- CI/CD Llif gwaith
- adeiladu sgriptiau a gosod hooks
Ar yr un pryd, mae timau datblygu yn cludo cod yn barhaus. Oherwydd hyn, mae rhesymeg faleisus yn aml yn gweithredu yn ystod amser adeiladu yn hytrach nag ar ôl ei ddefnyddio.
O ganlyniad, mae offer sy'n seiliedig ar lofnodion yn methu.
I fynd i'r afael â'r bwlch hwn, mae canfod meddalwedd faleisus sy'n cael ei bweru gan AI yn canolbwyntio ar ymddygiad yn hytrach nag olion bysedd, sy'n ei gwneud yn llawer mwy effeithiol yn y byd modern. pipelines.
Beth Sy'n Gwneud y Meddalwedd Maleisus Hon yn Wahanol
Anaml y bydd cod maleisus modern yn edrych yn beryglus ar yr olwg gyntaf. Yn hytrach, mae'n cymysgu i mewn i weithgaredd datblygu arferol.
Yn ymarferol, mae'n aml yn:
- yn cuddio y tu mewn i becynnau cyfreithlon
- dynwarediadau standard Javascript neu adeiladu rhesymeg
- yn actifadu mewn amgylcheddau penodol yn unig
- yn addasu ymddygiad yn seiliedig ar gyd-destun amser rhedeg
Oherwydd hynny, rhaid i ganfod ddeall bwriad, nid cystrawen yn unig.
Ni all paru patrymau statig ar ei ben ei hun gyflawni hyn.
Sut mae Canfod Malware sy'n cael ei Bweru gan AI yn Gweithio'n Ymarferol
Mae peiriannau canfod modern yn dadansoddi sawl haen weithredu i ddod i'r amlwg yn gynnar.
Dadansoddi ymddygiad cod
Yn hytrach na sganio llinynnau neu hashes, mae modelau AI yn gwerthuso sut mae cod yn ymddwyn yn ystod amser rhedeg. Er enghraifft, maen nhw'n chwilio am:
- ymdrechion casglu tystlythyrau
- mynediad i'r system ffeiliau yn ystod y gosodiad
- gweithrediad proses blentyn annisgwyl
- rhesymeg amser rhedeg wedi'i chymysgu
Ymwybyddiaeth o'r gadwyn gyflenwi
Yn ogystal, mae peiriannau canfod yn cydberthyn ymddygiad ar draws graffiau dibyniaeth. Mae'r dull hwn yn helpu timau i:
- patrymau lluosogi tebyg i fwydod
- nodi gweithgaredd cynnal a chadw peryglus
- nodi ymddygiad cyhoeddi annormal ar draws fersiynau
Pipeline cyd-destun
Yn olaf, mae meddalwedd faleisus yn aml yn sbarduno y tu mewn CI/CD systemau. Felly, rhaid i ganfod redeg lle mae gweithredu'n digwydd mewn gwirionedd, gan gynnwys:
- grisiau adeiladu
- gosod hooks
- pipeline swyddi
- adeiladwaith cynwysyddion
Mae Xygeni yn dadansoddi'r pwyntiau gweithredu hyn yn barhaus i ddod â ymddygiad maleisus i'r amlwg wrth iddo ddigwydd, nid ar ôl i'r difrod ledaenu.
Pam mae Offer Traddodiadol yn Colli Malware AI
Mae sganwyr sy'n seiliedig ar CVE yn methu
Anaml y bydd meddalwedd faleisus deallusrwydd artiffisial yn manteisio ar wendidau hysbys. Yn hytrach, mae'n camddefnyddio ymddiriedaeth, awtomeiddio a llif gwaith datblygwyr.
Dim CVE yn golygu dim rhybudd.
SBOMdiffyg ymddygiad
SBOMMae s yn dangos beth rydych chi'n ei ddefnyddio, nid beth mae'n ei wneud ar amser rhedeg. O ganlyniad, ni allant atal sgriptiau gosod maleisus na llwythi tâl cudd.
Nid yw adolygiad â llaw yn graddio
Mae cod JavaScript a gynhyrchwyd gan AI wedi'i gymylu yn symud yn gyflymach nag adolygiad dynol. Erbyn i rywun sylwi, mae'r meddalwedd faleisus eisoes wedi lledu.
Dull Xygeni o Ganfod Maleisus wedi'i Bweru gan AI
Xygeni yn trin meddalwedd faleisus fel meddalwedd faleisus problem ymddygiad meddalwedd, nid fel ymarfer llofnod na chyfateb hashnodcise. Yn lle mynd ar ôl dangosyddion hysbys, mae'r platfform yn canolbwyntio ar sut mae cod yn ymddwyn pan fydd yn rhedeg.
Rhybudd Cynnar Maleisus
Yn gyntaf oll, mae Xygeni yn sganio'n barhaus pecynnau newydd eu cyhoeddi mewn amser real. Mae'r broses hon yn caniatáu i dimau ganfod ymddygiad maleisus cyn datblygwyr yn gosod y pecyn.
Yn benodol, mae Xygeni yn canfod:
- llwythi wedi'u drysu neu eu pacio
- cylch bywyd amheus a sgriptiau gosod
- mynediad annisgwyl i gymwysterau neu newidynnau amgylcheddol
- gweithgaredd rhwydwaith allanol annormal
Gan fod y dadansoddiad hwn yn digwydd ar adeg cyhoeddi, gall timau atal bygythiadau sy'n dod i'r amlwg yn gynnar. O ganlyniad, nid yw meddalwedd faleisus byth yn cyrraedd amgylcheddau lleol nac CI/CD pipelines.
O Ganfod i Adfer gydag AI AutoFix
Fodd bynnag, nid yw canfod yn unig yn datrys y broblem. Am y rheswm hwnnw, mae Xygeni yn cysylltu Canfod meddalwedd faleisus wedi'i bweru gan AI uniongyrchol gyda AI AutoFix.
Mae AI AutoFix yn helpu timau drwy:
- dileu patrymau cod maleisus neu beryglus yn awtomatig
- disodli rhesymeg anniogel gyda dewisiadau amgen diogel
- cynhyrchu sy'n barod i ddatblygwyr pull requests
- dilyn arferion gorau iaith a fframwaith
Yn lle creu blinder rhybudd, mae AI AutoFix yn byrhau'r cylch adfer. O ganlyniad, mae timau DevOps yn trwsio problemau go iawn yn gyflymach heb arafu'r ddarpariaeth.
Atal meddalwedd faleisus ar draws y cyfan SDLC
Yn ogystal, mae Xygeni yn gorfodi amddiffyniad ar draws pob cam o gylchred bywyd y feddalwedd.
Storfeydd cod
- canfod rhesymeg faleisus yn gynnar
- atal drysau cefn cudd
- atal llwybrau gweithredu wedi'u drysu
CI/CD pipelines
- rhwystro dibyniaethau maleisus
- atal lawrlwythiadau amser rhedeg annisgwyl
- canfod camddefnyddio llif gwaith a chamddefnyddio caniatâd
Cadwyn gyflenwi meddalwedd
- nodi cynhalwyr sydd wedi'u peryglu
- canfod lluosogi tebyg i fwydod
- gorfodi rheolaethau dibyniaeth a pholisi
Diolch i'r model haenog hwn, Canfod meddalwedd faleisus deallusrwydd artiffisial yn dod yn rhagweithiol, ddim yn adweithiol.
Pam mae Canfod Meddalwedd Maleisus AI yn Cyd-fynd â Realiti DevOps
Yn olaf, mae angen diogelwch ar dimau DevOps sy'n gweithio yn yr un ffordd ag y maen nhw'n ei wneud.
Mae angen offer arnyn nhw sy'n:
- integreiddio'n frodorol i mewn pipelines
- lleihau ffrithiant yn lle ychwanegu grisiau
- canolbwyntio ar risg go iawn
- awtomeiddio adferiad pryd bynnag y bo modd
Mae Xygeni yn cyd-fynd â llifau gwaith DevOps modern. Felly, mae timau'n symud diogelwch i'r chwith heb arafu rhyddhadau.
Thoughts Terfynol
Mae canfod meddalwedd faleisus sy'n cael ei bweru gan AI wedi dod yn ofyniad ymarferol ar gyfer amgylcheddau datblygu modern. Wrth i ddrwgwedd AI esblygu, mae ymosodwyr yn dibynnu fwyfwy ar awtomeiddio, llifau gwaith dibynadwy, a dosbarthu cadwyn gyflenwi yn hytrach na chamfanteision traddodiadol.
Oherwydd y newid hwn, mae angen mecanweithiau canfod ar dimau sy'n dadansoddi ymddygiad ar amser gweithredu a llwybrau adfer sy'n lleihau amlygiad yn gyflym. Mae cyfuno dadansoddi ymddygiad, cyd-destun y gadwyn gyflenwi, ac atgyweiriadau awtomataidd yn helpu timau diogelwch i gadw i fyny â bygythiadau sy'n symud yn gyflym heb amharu ar lif gwaith dosbarthu.
Nid gwelededd yn unig yw'r ffocws mwyach, ond rheolaeth dros yr hyn sy'n rhedeg y tu mewn i'r SDLC.
