זיהוי תוכנות זדוניות המופעלות על ידי בינה מלאכותית משנה את האופן שבו צוותים מזהים ועוצרים פעילות זדונית מודרנית. במקום להסתמך על חתימות או אינדיקטורים ידועים, זיהוי תוכנות זדוניות של בינה מלאכותית מנתח התנהגות, כוונה ודפוסי ביצוע בקוד, תלויות ו... CI/CD pipelines.
כתוצאה מכך, צוותים יכולים לזהות ולחסום חבילות זדוניות, דלתות אחוריות ואיומי שרשרת אספקה לפני שהם מגיעים לייצור. על ידי שילוב של זיהוי התנהגותי עם תיקון אוטומטי, צוותים יכולים לא רק לחשוף התנהגות מסוכנת מוקדם, אלא גם להפחית את החשיפה במהירות ועקבית על פני בסיסי קוד גדולים.
מדוע זיהוי תוכנות זדוניות המופעלות על ידי בינה מלאכותית הוא כעת חובה
גילוי תוכנות זדוניות מסורתי הניח איומים סטטיים ומחזורי שחרור איטיים. עם זאת, זרימות עבודה מודרניות של פיתוח שוברים הנחות אלו לחלוטין.
כיום, תוקפים מסתירים התנהגות זדונית בתוך רכיבים יומיומיים כגון:
- תלויות בקוד פתוח
- חבילות npm ורישומים ציבוריים
- CI/CD זרימות עבודה
- לבנות סקריפטים ולהתקין hooks
במקביל, צוותי פיתוח שולחים קוד באופן רציף. מסיבה זו, לוגיקה זדונית מתבצעת לעתים קרובות במהלך זמן הבנייה ולא לאחר הפריסה.
כתוצאה מכך, כלים מבוססי חתימות לוקים בחסר.
כדי להתמודד עם פער זה, זיהוי תוכנות זדוניות המונעות על ידי בינה מלאכותית מתמקד בהתנהגות במקום בטביעות אצבע, מה שהופך אותו ליעיל הרבה יותר במציאות המודרנית. pipelines.
מה מייחד את התוכנה הזדונית הזו
קוד זדוני מודרני לעיתים רחוקות נראה מסוכן במבט ראשון. במקום זאת, הוא משתלב בפעילות פיתוח רגילה.
בפועל, זה לעתים קרובות:
- מסתתר בתוך חבילות לגיטימיות
- מִימִיקָה standard JavaScript או לבנות לוגיקה
- מופעל רק בסביבות ספציפיות
- מתאים את ההתנהגות בהתאם להקשר בזמן ריצה
בגלל זה, הזיהוי חייב להבין כוונה, לא רק תחביר.
התאמת תבניות סטטית לבדה אינה יכולה להשיג זאת.
כיצד זיהוי תוכנות זדוניות המופעלות על ידי בינה מלאכותית פועל בפועל
מנועי זיהוי מודרניים מנתחים שכבות ביצוע מרובות כדי לחשוף התנהגות מסוכנת מוקדם.
ניתוח התנהגות קוד
במקום לסרוק מחרוזות או גיבוב, מודלים של בינה מלאכותית מעריכים כיצד קוד מתנהג בזמן ריצה. לדוגמה, הם מחפשים:
- ניסיונות איסוף אישורים
- גישה למערכת הקבצים במהלך ההתקנה
- ביצוע תהליך צאצא בלתי צפוי
- לוגיקת זמן ריצה מעורפלת
מודעות לשרשרת האספקה
בנוסף, מנועי זיהוי מקשרים התנהגות בין גרפי תלות. גישה זו מסייעת לצוותים:
- דפוסי התפשטות דמויות תולעת נקודתיים
- זיהוי פעילות תחזוקה מסוכנת
- סמן התנהגות פרסום חריגה בגרסאות שונות
Pipeline הקשר
לבסוף, תוכנות זדוניות מופעלות לעתים קרובות בפנים CI/CD מערכות. לכן, זיהוי חייב לפעול במקום שבו מתרחשת בפועל הביצוע, כולל:
- לבנות שלבים
- להתקין hooks
- pipeline משרות
- בניית מכולות
Xygeni מנתחת באופן רציף את נקודות הביצוע הללו כדי לחשוף התנהגות זדונית מיד עם התרחשותה, ולא לאחר שהנזק מתפשט.
מדוע כלים מסורתיים מפספסים תוכנות זדוניות של בינה מלאכותית
סורקים מבוססי CVE נכשלים
תוכנות זדוניות של בינה מלאכותית כמעט ולא מנצלות פגיעויות ידועות. במקום זאת, הן מנצלות לרעה את האמון, האוטומציה ותהליכי העבודה של המפתחים.
אין CVE משמעו אין התראה.
SBOMחוסר התנהגות
SBOMs מראים במה אתה משתמש, לא מה הוא עושה בזמן ריצה. כתוצאה מכך, הם לא יכולים לעצור סקריפטי התקנה זדוניים או מטענים נסתרים.
סקירה ידנית אינה ניתנת להרחבה
קוד מטושטש שנוצר על ידי JavaScript ובינה מלאכותית נע מהר יותר מבדיקה אנושית. עד שמישהו שם לב, התוכנה הזדונית כבר התפשטה.
גישת Xygeni לגילוי תוכנות זדוניות המונעות על ידי בינה מלאכותית
קסיגני מתייחסת לתוכנות זדוניות כאל תוכנות זדוניות בעיית התנהגות תוכנה, לא כתרגיל חתימה או התאמת גיבובcisה. במקום לרדוף אחר אינדיקטורים ידועים, הפלטפורמה מתמקדת באופן שבו הקוד מתנהג כשהוא רץ.
התרעה מוקדמת על תוכנות זדוניות
קודם כל, Xygeni סורק באופן רציף חבילות שפורסמו לאחרונה בזמן אמת. תהליך זה מאפשר לצוותים לזהות התנהגות זדונית לפני המפתחים יתקינו את החבילה.
באופן ספציפי, Xygeni מזהה:
- מטענים מעורפלים או ארוזים
- מחזור חיים חשוד וסקריפטים להתקנה
- גישה בלתי צפויה לאישורים או משתני סביבה
- פעילות רשת יוצאת חריגה
מכיוון שניתוח זה מתבצע בזמן הפרסום, צוותים יכולים לעצור איומים מתעוררים מוקדם. כתוצאה מכך, תוכנות זדוניות לעולם לא מגיעות לסביבות מקומיות או CI/CD pipelines.
מגילוי לתיקון עם תיקון אוטומטי של בינה מלאכותית
עם זאת, גילוי לבדו אינו פותר את הבעיה. מסיבה זו, Xygeni מחברת זיהוי תוכנות זדוניות המופעלות על ידי בינה מלאכותית ישירות עם תיקון אוטומטי של בינה מלאכותית.
תיקון אוטומטי של בינה מלאכותית מסייע לצוותים על ידי:
- הסרה אוטומטית של דפוסי קוד זדוניים או מסוכנים
- החלפת לוגיקה לא בטוחה בחלופות בטוחות
- יצירת מוכנות למפתחים pull requests
- ביצוע שיטות עבודה מומלצות לשפה ולמסגרת
במקום ליצור עייפות ערנית, תיקון אוטומטי של בינה מלאכותית מקצר את מחזור התיקון. כתוצאה מכך, צוותי DevOps מתקנים בעיות אמיתיות מהר יותר מבלי להאט את האספקה.
חסימת תוכנות זדוניות בכל רחבי SDLC
בנוסף, Xygeni אוכפת הגנה בכל שלב במחזור חיי התוכנה.
מאגרי קוד
- לזהות מוקדם את היגיון זדוני
- לעצור דלתות אחוריות נסתרות
- למנוע נתיבי ביצוע מעורפלים
CI/CD pipelines
- חסימה של תלויות זדוניות
- עצירת הורדות בלתי צפויות בזמן ריצה
- לזהות שימוש לרעה בתהליך עבודה ושימוש לרעה בהרשאות
שרשרת אספקה של תוכנה
- זיהוי מתחזקים שנפגעו
- לזהות התפשטות דמוית תולעת
- אכיפת בקרות תלות ומדיניות
בזכות מודל שכבתי זה, זיהוי תוכנות זדוניות של בינה מלאכותית הופך לפרואקטיבי, לא ריאקטיבי.
מדוע זיהוי תוכנות זדוניות באמצעות בינה מלאכותית מתאים למציאות של DevOps
לבסוף, צוותי DevOps זקוקים לאבטחה שעובדת באותו אופן שהם עושים זאת.
הם צריכים כלים ש:
- להשתלב באופן טבעי ב pipelines
- להפחית חיכוך במקום להוסיף צעדים
- התמקדות בסיכון אמיתי
- אוטומציה של תיקונים בכל הזדמנות אפשרית
Xygeni מתיישר עם זרימות עבודה מודרניות של DevOps. לכן, צוותים מעבירים את האבטחה שמאלה מבלי להאט את השחרורים.
מחשבות סופיות
זיהוי תוכנות זדוניות המונעות על ידי בינה מלאכותית הפך לדרישה מעשית בסביבות פיתוח מודרניות. ככל שמתפתחות תוכנות זדוניות של בינה מלאכותית, תוקפים מסתמכים יותר ויותר על אוטומציה, זרימות עבודה מהימנות והפצה בשרשרת האספקה במקום על פרצות מסורתיות.
עקב שינוי זה, צוותים זקוקים למנגנוני זיהוי המנתחים התנהגות בזמן הביצוע ונתיבי תיקון המפחיתים את החשיפה במהירות. שילוב של ניתוח התנהגותי, הקשר שרשרת האספקה ותיקונים אוטומטיים עוזר לצוותי אבטחה לעמוד בקצב האיומים הנעים במהירות מבלי לשבש זרימות עבודה של האספקה.
המוקד כבר אינו רק נראות, אלא שליטה על מה שמתנהל בפנים SDLC.
