AI-мен жұмыс істейтін зиянды бағдарламаны анықтау Топтардың қазіргі заманғы зиянды әрекеттерді анықтау және тоқтату тәсілдерін өзгертеді. Қолтаңбаларға немесе белгілі индикаторларға сүйенудің орнына, ai зиянды бағдарламаларды анықтау код, тәуелділіктер және т.б. бойынша мінез-құлықты, ниет пен орындалу үлгілерін талдайды. CI/CD pipelines.
Нәтижесінде, топтар зиянды пакеттерді, бэкдорларды және жеткізу тізбегіндегі қауіптерді өндіріске жеткенге дейін анықтап, бұғаттай алады. Мінез-құлықты анықтауды автоматтандырылған қалпына келтірумен біріктіру арқылы топтар қауіпті мінез-құлықты ерте анықтап қана қоймай, сонымен қатар үлкен код базаларында әсерді тез және тұрақты түрде азайта алады.
Неліктен жасанды интеллектпен жұмыс істейтін зиянды бағдарламаларды анықтау қазір міндетті
Дәстүрлі зиянды бағдарламаларды анықтау статикалық қауіптер мен баяу шығарылу циклдарын болжайды. Дегенмен, қазіргі заманғы әзірлеу жұмыс процестері бұл болжамдарды толығымен бұзады.
Бүгінгі таңда шабуылдаушылар зиянды әрекеттерді күнделікті компоненттердің ішінде жасырады, мысалы:
- ашық бастапқы кодты тәуелділіктер
- npm пакеттері және қоғамдық тізілімдер
- CI/CD Жұмыс үрдістері
- скрипттерді құру және орнату hooks
Сонымен қатар, әзірлеу топтары кодты үздіксіз жібереді. Осыған байланысты зиянды логика көбінесе орналастырудан кейін емес, құрастыру кезінде орындалады.
Нәтижесінде, қолтаңбаға негізделген құралдар жетіспейді.
Бұл олқылықты жою үшін жасанды интеллектпен жұмыс істейтін зиянды заттарды анықтау саусақ іздеріне емес, мінез-құлыққа бағытталған, бұл оны қазіргі заманғы тәжірибеде әлдеқайда тиімді етеді pipelines.
Бұл зиянды бағдарламаны ерекшелендіретін нәрсе
Қазіргі заманғы зиянды код бір қарағанда сирек қауіпті болып көрінеді. Керісінше, ол қалыпты әзірлеу әрекетіне араласады.
Іс жүзінде көбінесе:
- заңды пакеттердің ішінде жасырады
- еліктеу standard JavaScript немесе логиканы құрастырыңыз
- тек белгілі бір ортада ғана белсендіріледі
- орындау уақытының контекстіне негізделген мінез-құлықты реттейді
Осыған байланысты, анықтау тек синтаксисті ғана емес, ниеті де түсінуі керек.
Статикалық үлгіні сәйкестендірудің өзі мұны жүзеге асыра алмайды.
Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін зиянды бағдарламаларды анықтау іс жүзінде қалай жұмыс істейді
Қазіргі заманғы анықтау жүйелері қауіпті мінез-құлықты ерте анықтау үшін бірнеше орындау деңгейлерін талдайды.
Код мінез-құлқын талдау
Жолдарды немесе хэштерді сканерлеудің орнына, жасанды интеллект модельдері кодтың орындалу уақытында қалай жұмыс істейтінін бағалайды. Мысалы, олар мыналарды іздейді:
- тіркелгі деректерін жинау әрекеттері
- орнату кезінде файлдық жүйеге кіру
- күтпеген бала процесінің орындалуы
- шатастырылған жұмыс уақыты логикасы
Жеткізу тізбегі туралы хабардарлық
Сонымен қатар, анықтау жүйелері тәуелділік графиктері бойынша мінез-құлықты өзара байланыстырады. Бұл тәсіл командаларға көмектеседі:
- дақ құрт тәрізді көбею үлгілері
- қауіпті қызмет көрсетушінің қызметін анықтау
- нұсқалар бойынша жариялаудың қалыптан тыс әрекетін белгілеу
Pipeline контекст
Соңында, зиянды бағдарлама жиі іште іске қосылады CI/CD Сондықтан, анықтау орындалу шынымен орын алатын жерде орындалуы керек, соның ішінде:
- құрылыс қадамдары
- орнату hooks
- pipeline жұмыс орны
- контейнер құрастыру
Xygeni зиянды әрекеттерді зақымдану таралғаннан кейін емес, пайда болған кезде анықтау үшін осы орындалу нүктелерін үздіксіз талдайды.
Неліктен дәстүрлі құралдар жасанды интеллект зиянды бағдарламаларын жіберіп алады
CVE негізіндегі сканерлер істен шығады
Жасанды интеллект зиянды бағдарламасы сирек белгілі осалдықтарды пайдаланады. Керісінше, ол сенімді, автоматтандыруды және әзірлеуші жұмыс процестерін теріс пайдаланады.
CVE болмауы ескертудің жоқтығын білдіреді.
SBOMмінез-құлықтың болмауы
SBOMs орындалу уақытында не істейтінін емес, сіз не пайдаланатыныңызды көрсетеді. Нәтижесінде, олар зиянды орнату сценарийлерін немесе жасырын пайдалы жүктемелерді тоқтата алмайды.
Қолмен шолу масштабталмайды
JavaScript және жасанды интеллект арқылы жасалған кодтың шатасуы адам шолуынан жылдамырақ жүреді. Біреу байқаған кезде зиянды бағдарлама таралып кеткен болады.
Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін зиянды бағдарламаларды анықтауға арналған Xygeni тәсілі
Ксигени зиянды бағдарлама ретінде қарастырады бағдарламалық жасақтаманың жұмыс істеу мәселесі, қолтаңба немесе хэш-сәйкестендіру тапсырмасы ретінде емесcise. Платформа белгілі индикаторларды қудалаудың орнына, кодтың іске қосылған кезде қалай жұмыс істейтініне назар аударады.
Зиянды бағдарлама туралы ерте ескерту
Біріншіден, Xygeni үздіксіз сканерлейді жаңадан жарияланған пакеттер нақты уақыт режимінде. Бұл процесс командаларға зиянды әрекеттерді анықтауға мүмкіндік береді бұрын әзірлеушілер пакетті орнатады.
Атап айтқанда, Xygeni мыналарды анықтайды:
- шатастырылған немесе оралған пайдалы жүктер
- күдікті өмірлік цикл және орнату сценарийлері
- тіркелгі деректеріне немесе орта айнымалыларына күтпеген қол жеткізу
- шығыс желінің қалыптан тыс белсенділігі
Бұл талдау жариялау кезінде жүргізілетіндіктен, топтар пайда болатын қауіптерді ерте тоқтата алады. Нәтижесінде, зиянды бағдарлама ешқашан жергілікті ортаға жетпейді немесе CI/CD pipelines.
AI AutoFix көмегімен анықтаудан түзетуге дейін
Дегенмен, тек анықтау мәселені шешпейді. Сол себепті Xygeni байланыстырады AI-мен жұмыс істейтін зиянды бағдарламаны анықтау тікелей Жасанды интеллект автотүзету.
AI AutoFix командаларға келесідей көмектеседі:
- зиянды немесе қауіпті код үлгілерін автоматты түрде жою
- қауіпсіз емес логиканы қауіпсіз баламалармен ауыстыру
- әзірлеушіге дайын генерациялау pull requests
- тіл мен құрылымның ең жақсы тәжірибелерін ұстану
Есту қабілетінің шаршауын тудырудың орнына, AI AutoFix қалпына келтіру циклін қысқартады. Нәтижесінде, DevOps командалары жеткізуді баяулатпай, нақты мәселелерді тезірек шешеді.
Зиянды бағдарламаларды бүкіл әлем бойынша бұғаттау SDLC
Сонымен қатар, Xygeni бағдарламалық жасақтаманың өмірлік циклінің әрбір кезеңінде қорғауды қамтамасыз етеді.
Код қоймалары
- зиянды логиканы ерте анықтау
- жасырын артқы есіктерді тоқтатыңыз
- орындау жолдарының шатастырылуын болдырмау
CI/CD pipelines
- зиянды тәуелділіктерді блоктау
- күтпеген орындау уақытындағы жүктеулерді тоқтату
- жұмыс процесіндегі қателіктерді және рұқсаттарды дұрыс пайдаланбауды анықтау
Бағдарламалық жасақтама жеткізу тізбегі
- бұзылған қызмет көрсетушілерді анықтау
- құрт тәрізді көбеюді анықтау
- тәуелділікті және саясатты бақылауды қамтамасыз ету
Осы көп қабатты модельдің арқасында, Жасанды интеллект зиянды бағдарламаларын анықтау белсенді бола бастады, реактивті емес.
Неліктен жасанды интеллект зиянды бағдарламаларды анықтау DevOps шындығына сәйкес келеді
Соңында, DevOps командаларына дәл солай жұмыс істейтін қауіпсіздік қажет.
Оларға келесі құралдар қажет:
- жергілікті түрде біріктіру pipelines
- қадамдарды қосудың орнына үйкелісті азайтыңыз
- нақты тәуекелге назар аудару
- мүмкін болған жағдайда жөндеуді автоматтандыру
Xygeni заманауи DevOps жұмыс процестерімен үйлеседі. Сондықтан командалар қауіпсіздікті солға ауыстырады шығарылымдарды баяулатпай.
Қорытынды ой
Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін зиянды бағдарламаларды анықтау заманауи әзірлеу орталары үшін практикалық талапқа айналды. Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін зиянды бағдарламалар дамыған сайын, шабуылдаушылар дәстүрлі эксплойттарға емес, автоматтандыруға, сенімді жұмыс процестеріне және жеткізу тізбегін таратуға көбірек сүйенеді.
Осы өзгеріске байланысты топтарға орындау уақытындағы мінез-құлықты талдайтын анықтау механизмдері және әсер етуді тез азайтатын түзету жолдары қажет. Мінез-құлықты талдауды, жеткізу тізбегі контекстін және автоматтандырылған түзетулерді біріктіру қауіпсіздік топтарына жеткізу жұмыс процестерін бұзбай, жылдам дамып келе жатқан қауіптерге ілесуге көмектеседі.
Енді назар тек көрінуге ғана емес, сонымен қатар ішінде не болып жатқанын бақылауға аударылады SDLC.
