סיכוני אבטחה של בינה מלאכותית ב-DevSecOps: קוד, Pipelineוסוכנים

סיכוני אבטחה של בינה מלאכותית: מה שצוותי DevSecOps חייבים לדעת כדי לאבטח מערכות בינה מלאכותית

סיכוני אבטחה של בינה מלאכותית אינם מוגבלים עוד להתנהגות מודל או פרטיות נתונים. כיום, הם משפיעים גם על האופן שבו תוכנה נכתבת, נבדקת, נבנית ומשלוחה. ככל שכלי קידוד של בינה מלאכותית, מערכות בינה מלאכותית סוכניות וזרימות עבודה המונעות על ידי בינה מלאכותית נכנסים לתחום... SDLCצוותי DevSecOps מתמודדים עם סוג חדש של סיכון: קוד מהיר יותר, אוטומציה מהירה יותר וטעויות מהירות יותר.

עם זאת, אין פירוש הדבר שצוותים צריכים להאט את אימוץ הבינה המלאכותית. במקום זאת, הם זקוקים לבקרות אבטחה התואמות את מהירות הפיתוח בסיוע בינה מלאכותית. במדריך זה, אנו מסבירים את סיכוני האבטחה החשובים ביותר של בינה מלאכותית, כיצד הם מופיעים בזרימות עבודה הנדסיות אמיתיות, וכיצד צוותים יכולים להפחית את החשיפה בקוד, תלויות, סודות, pipelineוסוכנים.

לסקירה רחבה יותר של האופן שבו בינה מלאכותית משנה את נוף האיומים, עיינו במדריך שלנו ל... אבטחת סייבר בינה מלאכותית.

מהם סיכוני אבטחה של בינה מלאכותית?

סיכוני אבטחה של בינה מלאכותית הם חולשות, איומים או מצבי כשל המופיעים כאשר בינה מלאכותית מתוכננת, מאומנת, משולבת או משמשת בתוך מערכות אמיתיות. סיכונים אלה יכולים להשפיע על מודלים, נתונים, הנחיות, ממשקי API, קוד, pipelineים, והכלים המחברים ביניהם.

השמיים הנחיות NCSC בנושא בינה מלאכותית ואבטחת סייבר מסביר כי אבטחת סייבר היא דרישה מרכזית למערכות בינה מלאכותית בטוחות ואמינות. באופן דומה, ה- NIST AI Risk Management Framework מספק לארגונים מבנה לניהול סיכוני בינה מלאכותית באמצעות ממשל, מדידה ובקרות מעשיות.

עבור צוותי DevSecOps, הבעיה ספציפית יותר. בינה מלאכותית היא כעת חלק משרשרת אספקת התוכנה. היא כותבת קוד, מציעה תלויות, מייצרת תצורה, קוראת ל-API ולפעמים פועלת באופן אוטונומי. כתוצאה מכך, יש לטפל בסיכוני אבטחה של בינה מלאכותית בתוך... SDLC, לא רק בשכבת המודל.

מדוע סיכוני אבטחה של בינה מלאכותית שונים כעת

סיכוני סייבר מסורתיים נובעים בדרך כלל מקוד שנכתב על ידי בני אדם, חבילות פגיעות, אישורים חלשים או תשתית שתצורתה אינה נכונה. סיכונים אלה עדיין קיימים. עם זאת, בינה מלאכותית משנה את מהירות הופעתם ואת הקושי בזיהוים.

קוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית עשוי להיראות נכון אך עדיין להחמיץ בדיקות אישור. עוזר קידוד של בינה מלאכותית עשוי להצביע על חבילה פגיעה. זרימת עבודה של סוכן עשויה לקרוא לכלי שגוי, לגשת לקובץ שגוי או לחשוף סוד ביומן. בנוסף, מערכות בינה מלאכותית תלויות לעתים קרובות בהקשר, בהנחיות, במחברים ובכלים חיצוניים, מה שיוצר מקומות נוספים שבהם האבטחה עלולה להיכשל.

השמיים OWASP Top 10 עבור יישומי LLM מדגיש סיכונים כגון הזרקה מהירה, גילוי מידע רגיש, בעיות בשרשרת האספקה ​​וסוכנות מוגזמת. קטגוריות אלו שימושיות משום שהן מקשרות התנהגות של בינה מלאכותית לבעיות אבטחה אמיתיות של יישומים.

במילים אחרות, סיכוני אבטחה של בינה מלאכותית אינם נוגעים רק למודל. הם נוגעים למערכת המלאה סביב המודל.

סיכוני אבטחה מרכזיים של בינה מלאכותית עבור צוותי DevSecOps

להלן הסיכונים החשובים ביותר כאשר משתמשים בבינה מלאכותית בתוך פיתוח, AppSec ו- CI/CD זרימות עבודה.

1. פגיעויות בקוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית

כלי קידוד של בינה מלאכותית יכולים לייצר קוד שעובד אך אינו בטוח. לדוגמה, הם עשויים ליצור שאילתות SQL ללא פרמטריזציה נכונה, לדלג על אימות קלט או ליישם לוגיקת אימות חלשה.

זה קורה מכיוון שמערכות בינה מלאכותית רבות מייצרות דפוסי קוד סבירים המבוססים על נתוני אימון. עם זאת, קוד סביר אינו תמיד קוד מאובטח. בפועל, המודל עשוי לשחזר דוגמאות לא מאובטחות מכיוון שהן נפוצות במאגרים ציבוריים.

דוגמאות נפוצות כוללות:

• הזרקת SQL
• כתיבת סקריפטים בין אתרים
• בדיקות הרשאה חסרות
• טיפול חלש בסשן
• ביטול סריאליזציה לא בטוח
• חסרה הגנה על CSRF

לכן, יש להתייחס לקוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית כלא אמין עד שיעבור. SAST, בדיקות מדיניות וסקירה.

הצעת קישור פנימי: חברו את הקטע הזה לפוסט שלכם ב AI SAST.

2. סיכוני שרשרת אספקה ​​ותלות

כלי בינה מלאכותית לא רק מייצרים קוד. הם גם מציעים חבילות, גרסאות, סקריפטים ופקודות התקנה. זה יוצר נתיב ישיר מהמלצות בינה מלאכותית לסיכון שרשרת האספקה ​​של תוכנה.

לדוגמה, כלי בינה מלאכותית עשוי להציע:

• חבילה מיושנת
• תלות מסוג typosquatting
• שם חבילה הזוי
• חבילה עם סקריפטי התקנה חשודים
• ספרייה פגיעה אך עדיין בשימוש נרחב

יתר על כן, תוקפים יכולים לנצל התנהגות זו על ידי רישום שמות חבילות שכלי בינה מלאכותית עשויים להמציא. סיכון זה נקרא לעתים קרובות slopsquatting. הוא הופך את הזיית המודל למתקפת שרשרת אספקה ​​של חבילות.

כדי להפחית את הסיכון הזה, צוותים צריכים SCA, זיהוי תוכנות זדוניות, אכיפת מדיניות תלות וניתוח נגישות. עליהם להשתמש גם באותות ניצול כגון EPSS ומודיעין פעיל על ניצול ממקורות CISקטלוג פגיעויות ידועות שנוצלו.

3. חשיפת סודות בתהליכי עבודה של בינה מלאכותית

חשיפת סודות היא אחד מסיכוני האבטחה המעשיים ביותר של בינה מלאכותית. מפתחים מדביקים לעתים קרובות הקשר לכלי בינה מלאכותית. הקשר זה עשוי לכלול מפתחות API, טוקנים, אישורים, כתובות URL או תצורה פנימית.

בנוסף, קוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית עשוי לכלול מצייני מיקום שנראים אמיתיים, או גרוע מכך, להעתיק סודות בחזרה לקבצי המקור, pipeline סקריפטים או יומני רישום. ברגע שסודות נכנסים להיסטוריית גיט או CI/CD יומני רישום, הם יכולים להישאר ניתנים לניצול זמן רב לאחר המקור commit.

נקודות חשיפה נפוצות כוללות:

• היסטוריית הנחיות
• קוד שנוצר
• Git commits
• CI/CD יומני
• IaC קבצים
• תמונות מיכל
• מרחבי עבודה משותפים

מסיבה זו, צוותים צריכים לשלב סריקה ברמת IDE, pre-commit בדיקות, סריקות היסטוריית מאגרים, CI/CD סריקת יומנים וביטול אוטומטי.

הצעת קישור פנימי: חברו את הקטע הזה למוצר האבטחה הסודי שלכם או לתוכן קשור.

4. שימוש לרעה בסוכני בינה מלאכותית ובכלים

AI סוכן מציג שכבה חדשה של סיכון משום שסוכנים לא רק מציעים פעולות. הם יכולים לנקוט פעולות.

סוכן בינה מלאכותית יכול להריץ פקודות מעטפת, לערוך קבצים, לקרוא ל-APIs, לפתוח pull requests, לשנות זרימות עבודה של CI, או לקיים אינטראקציה עם שירותי ענן. למרות שזה יוצר רווחי פרודוקטיביות עצומים, זה גם מגדיל את רדיוס הפיצוץ של טעויות.

הסיכונים העיקריים כוללים:

• ביצוע מעטפת לא בטוח
• מפתחות API בעלי הרשאות יתר
• שינויי קוד לא מורשים
• תצורה שגויה של מחבר MCP או API
• קריאות כלי מחוץ לתחום שאושר
• גישה לסביבה מעבר למה שהמשימה דורשת

קטגוריית 10 המובילות של OWASP LLM עבור סוכנות מוגזמת רלוונטית במיוחד כאן. אם לסוכן יש גישה מוגזמת, הוראה שגויה, הזרקה מהירה או כלי פרוץ יכולים להפוך לאירוע אבטחה של ממש.

5. CI/CD ו Pipeline סיכונים

קוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית מגיע בסופו של דבר ל- pipelineבנקודה זו, הסיכון עובר מקוד המקור לשלבי builds, artifacts, secrets, dependencies וזרימות עבודה של פריסה.

לדוגמה, שינוי בסיוע בינה מלאכותית עשוי:

• הוסף שלב בנייה לא בטוח
• שינוי זרימת עבודה של פעולות GitHub
• משיכת חבילה זדונית במהלך ההתקנה
• הדפס סודות לתוך יומני בנייה
• השבתת בקרת אבטחה
• שינוי לוגיקת הפריסה

כתוצאה מכך, CI/CD אבטחה הופכת חיונית לאימוץ בינה מלאכותית. Pipeline guardrails צריך לחסום דפוסים לא בטוחים לפני שהם מגיעים לייצור. להקשר מעמיק יותר, עיינו בתוכן שלנו בנושא CI/CD אבטחה ו software supply chain security.

6. דליפת נתונים והזרקה מהירה

הזרקה מהירה (Prompt Injection) היא אחד מסיכוני האבטחה הידועים ביותר של בינה מלאכותית, אך לעתים קרובות היא אינה מובנת כהלכה. זוהי לא רק בעיה של צ'אטבוט. היא יכולה להשפיע על כל זרימת עבודה של בינה מלאכותית שמקבלת קלט חיצוני ולאחר מכן משתמשת בקלט זה כדי להנחות פעולות.

לדוגמה, תיאור בעיה זדונית, קובץ README, כרטיס תמיכה או דף תיעוד תלויות יכולים לכלול הוראות נסתרות. אם סוכן בינה מלאכותית קורא את התוכן הזה ומבצע אותו, התוקף עלול להשפיע על קריאות לכלי, שינויי קוד או גישה לנתונים.

דליפת נתונים יכולה להתרחש בדרכים דומות. המודל עשוי לחשוף הקשר רגיש, לסכם קבצים פרטיים או לשלוח נתונים חסויים לשירותים חיצוניים. לכן, מערכות בינה מלאכותית זקוקות לסינון מהיר, בקרות פלט, הגבלות כלים וגבולות ברורים סביב הנתונים אליהם הן יכולות לגשת.