ການກວດຫາ malware ທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ປ່ຽນແປງວິທີທີ່ທີມງານກວດພົບ ແລະ ຢຸດກິດຈະກຳທີ່ເປັນອັນຕະລາຍທີ່ທັນສະໄໝ. ແທນທີ່ຈະອີງໃສ່ລາຍເຊັນ ຫຼື ຕົວຊີ້ບອກທີ່ຮູ້ຈັກ, ການກວດຫາ malware ວິເຄາະພຶດຕິກຳ, ເຈດຕະນາ, ແລະຮູບແບບການປະຕິບັດໃນທົ່ວລະຫັດ, ການເພິ່ງພາອາໄສ, ແລະ CI/CD pipelines.
ດັ່ງນັ້ນ, ທີມງານສາມາດລະບຸ ແລະ ສະກັດກັ້ນແພັກເກດທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ, ປະຕູຫຼັງ ແລະ ໄພຂົ່ມຂູ່ຕໍ່ລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງກ່ອນທີ່ພວກເຂົາຈະຮອດການຜະລິດ. ໂດຍການລວມເອົາການກວດຈັບພຶດຕິກຳເຂົ້າກັບການແກ້ໄຂອັດຕະໂນມັດ, ທີມງານບໍ່ພຽງແຕ່ສາມາດສະແດງພຶດຕິກຳທີ່ມີຄວາມສ່ຽງໄດ້ແຕ່ຫົວທີ, ແຕ່ຍັງສາມາດຫຼຸດຜ່ອນການເປີດເຜີຍໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ ແລະ ສະໝໍ່າສະເໝີໃນທົ່ວຖານຂໍ້ມູນລະຫັດຂະໜາດໃຫຍ່.
ເປັນຫຍັງການກວດຫາມັລແວທີ່ໃຊ້ AI ຈຶ່ງເປັນສິ່ງຈຳເປັນໃນປັດຈຸບັນ
ການກວດຫາມັນແວແບບດັ້ງເດີມສົມມຸດວ່າມີໄພຂົ່ມຂູ່ຄົງທີ່ ແລະ ວົງຈອນການປ່ອຍຊ້າ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຂະບວນການເຮັດວຽກການພັດທະນາທີ່ທັນສະໄໝໄດ້ທຳລາຍສົມມຸດຕິຖານເຫຼົ່ານັ້ນຢ່າງສິ້ນເຊີງ.
ໃນປະຈຸບັນ, ຜູ້ໂຈມຕີເຊື່ອງພຶດຕິກຳທີ່ເປັນອັນຕະລາຍພາຍໃນອົງປະກອບປະຈຳວັນເຊັ່ນ:
- ການເພິ່ງພາອາໄສແບບໂອເພນຊອສ
- ແພັກເກດ npm ແລະການລົງທະບຽນສາທາລະນະ
- CI/CD workflows
- ສ້າງສະຄຣິບ ແລະ ຕິດຕັ້ງ hooks
ໃນເວລາດຽວກັນ, ທີມງານພັດທະນາສົ່ງລະຫັດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ເນື່ອງຈາກສິ່ງນີ້, ເຫດຜົນທີ່ເປັນອັນຕະລາຍມັກຈະຖືກປະຕິບັດໃນລະຫວ່າງເວລາສ້າງແທນທີ່ຈະຫຼັງຈາກການນຳໃຊ້.
ດ້ວຍເຫດນີ້, ເຄື່ອງມືທີ່ອີງໃສ່ລາຍເຊັນຈຶ່ງຂາດແຄນ.
ເພື່ອແກ້ໄຂຊ່ອງຫວ່າງນີ້, ການກວດຈັບມັນແວທີ່ໃຊ້ AI ຈະສຸມໃສ່ພຶດຕິກຳແທນທີ່ຈະເປັນລາຍນິ້ວມື, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ມັນມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນໃນຍຸກສະໄໝໃໝ່ pipelines.
ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນແວນີ້ແຕກຕ່າງ
ລະຫັດອັນຕະລາຍທີ່ທັນສະໄໝບໍ່ຄ່ອຍເບິ່ງຄືວ່າເປັນອັນຕະລາຍໃນຕອນທຳອິດ. ແທນທີ່ຈະເປັນແນວນັ້ນ, ມັນກໍ່ປະສົມປະສານເຂົ້າກັບກິດຈະກຳການພັດທະນາປົກກະຕິ.
ໃນການປະຕິບັດ, ມັນມັກຈະ:
- ຊ່ອນຢູ່ໃນແພັກເກດທີ່ຖືກຕ້ອງຕາມກົດໝາຍ
- ຮຽນແບບ standard JavaScript ຫຼື ສ້າງເຫດຜົນ
- ເປີດໃຊ້ງານພຽງແຕ່ໃນສະພາບແວດລ້ອມສະເພາະເທົ່ານັ້ນ
- ປັບພຶດຕິກຳໂດຍອີງໃສ່ສະພາບການໃນເວລາແລ່ນ
ເນື່ອງຈາກສິ່ງນັ້ນ, ການກວດຈັບຕ້ອງເຂົ້າໃຈເຈດຕະນາ, ບໍ່ພຽງແຕ່ໄວຍາກອນເທົ່ານັ້ນ.
ການຈັບຄູ່ຮູບແບບຄົງທີ່ພຽງຢ່າງດຽວບໍ່ສາມາດບັນລຸເປົ້າໝາຍນີ້ໄດ້.
ວິທີການກວດຫາມັລແວຣ໌ທີ່ໃຊ້ AI ເຮັດວຽກໃນທາງປະຕິບັດ
ເຄື່ອງຈັກກວດຈັບທີ່ທັນສະໄໝວິເຄາະຫຼາຍຊັ້ນການປະຕິບັດເພື່ອກວດພົບພຶດຕິກຳທີ່ມີຄວາມສ່ຽງແຕ່ຫົວທີ.
ການວິເຄາະພຶດຕິກຳຂອງລະຫັດ
ແທນທີ່ຈະສະແກນສະຕຣິງ ຫຼື ແຮຊ, ຮູບແບບ AI ຈະປະເມີນວ່າລະຫັດມີພຶດຕິກຳແນວໃດໃນເວລາເຮັດວຽກ. ຕົວຢ່າງ, ພວກມັນຊອກຫາ:
- ຄວາມພະຍາຍາມໃນການເກັບກ່ຽວຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວ
- ການເຂົ້າເຖິງລະບົບໄຟລ໌ໃນລະຫວ່າງການຕິດຕັ້ງ
- ການປະຕິບັດຂະບວນການລູກທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ
- ເຫດຜົນຂອງ runtime ທີ່ສັບສົນ
ການຮັບຮູ້ກ່ຽວກັບລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ
ນອກຈາກນັ້ນ, ເຄື່ອງຈັກກວດຈັບຍັງພົວພັນພຶດຕິກຳຜ່ານກຣາຟການເພິ່ງພາອາໄສ. ວິທີການນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານ:
- ຮູບແບບການຂະຫຍາຍພັນແບບຈຸດໆຄ້າຍຄືກັບໜອນ
- ລະບຸກິດຈະກຳຂອງຜູ້ຮັກສາທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ
- ລາຍງານພຶດຕິກຳການເຜີຍແຜ່ທີ່ຜິດປົກກະຕິໃນທົ່ວເວີຊັນຕ່າງໆ
Pipeline context
ສຸດທ້າຍ, ມັນແວມັກຈະກະຕຸ້ນພາຍໃນ CI/CD ລະບົບຕ່າງໆ. ດັ່ງນັ້ນ, ການກວດສອບຕ້ອງດໍາເນີນການບ່ອນທີ່ການປະຕິບັດເກີດຂຶ້ນຈິງ, ລວມທັງ:
- ຂັ້ນຕອນການກໍ່ສ້າງ
- ການຕິດຕັ້ງ hooks
- pipeline ວຽກເຮັດງານທໍາ
- ການສ້າງຕູ້ຄອນເທນເນີ
Xygeni ວິເຄາະຈຸດປະຕິບັດເຫຼົ່ານີ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເພື່ອສະແດງພຶດຕິກຳທີ່ເປັນອັນຕະລາຍໃນຂະນະທີ່ມັນເກີດຂຶ້ນ, ບໍ່ແມ່ນຫຼັງຈາກຄວາມເສຍຫາຍແຜ່ລາມ.
ເປັນຫຍັງເຄື່ອງມືແບບດັ້ງເດີມຈຶ່ງພາດມັນແວ AI
ເຄື່ອງສະແກນທີ່ອີງໃສ່ CVE ລົ້ມເຫຼວ
ມັນແວ AI ບໍ່ຄ່ອຍຈະໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກຊ່ອງໂຫວ່ທີ່ຮູ້ຈັກ. ແທນທີ່ຈະ, ມັນລະເມີດຄວາມໄວ້ວາງໃຈ, ລະບົບອັດຕະໂນມັດ ແລະ ຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງນັກພັດທະນາ.
ບໍ່ມີ CVE ໝາຍຄວາມວ່າບໍ່ມີການແຈ້ງເຕືອນ.
SBOMການຂາດພຶດຕິກຳ
SBOMສະແດງສິ່ງທີ່ທ່ານໃຊ້, ບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ມັນເຮັດໃນເວລາແລ່ນ. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກມັນຈຶ່ງບໍ່ສາມາດຢຸດສະຄຣິບຕິດຕັ້ງທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ ຫຼື payloads ທີ່ເຊື່ອງໄວ້ໄດ້.
ການທົບທວນຄືນດ້ວຍຕົນເອງບໍ່ໄດ້ປັບຂະໜາດ
ລະຫັດ JavaScript ແລະ AI ທີ່ສ້າງຂຶ້ນມາຢ່າງສັບສົນຈະເຮັດວຽກໄດ້ໄວກວ່າການກວດສອບໂດຍມະນຸດ. ເມື່ອມີຄົນສັງເກດເຫັນ, ມັນແວກໍ່ແຜ່ລາມໄປແລ້ວ.
ວິທີການ Xygeni ໃນການກວດຫາມັລແວຣ໌ທີ່ໃຊ້ AI
ຊີເກນີ ປະຕິບັດຕໍ່ມັນແວເປັນ ບັນຫາພຶດຕິກຳຂອງຊອບແວ, ບໍ່ແມ່ນເປັນລາຍເຊັນ ຫຼື ການຈັບຄູ່ແຮຊcisອ. ແທນທີ່ຈະໄລ່ຕາມຕົວຊີ້ວັດທີ່ຮູ້ຈັກ, ແພລດຟອມຈະສຸມໃສ່ວິທີການເຮັດວຽກຂອງລະຫັດເມື່ອມັນເຮັດວຽກ.
ຄຳເຕືອນລ່ວງໜ້າກ່ຽວກັບມັລແວ
ກ່ອນອື່ນໝົດ, Xygeni ສະແກນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ແພັກເກດທີ່ເຜີຍແຜ່ໃໝ່ ໃນເວລາຈິງ. ຂະບວນການນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານສາມາດກວດພົບພຶດຕິກຳທີ່ເປັນອັນຕະລາຍໄດ້ ກ່ອນທີ່ຈະ ນັກພັດທະນາຕິດຕັ້ງແພັກເກດ.
ໂດຍສະເພາະ, Xygeni ກວດພົບ:
- ນ້ຳໜັກบรรทุกທີ່ສັບສົນ ຫຼື ບັນຈຸ
- ສະຄຣິບວົງຈອນຊີວິດ ແລະ ການຕິດຕັ້ງທີ່ໜ້າສົງໄສ
- ການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວ ຫຼື ຕົວແປສະພາບແວດລ້ອມທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ
- ກິດຈະກຳເຄືອຂ່າຍອອກທີ່ຜິດປົກກະຕິ
ເນື່ອງຈາກການວິເຄາະນີ້ເກີດຂຶ້ນໃນເວລາເຜີຍແຜ່, ທີມງານສາມາດຢຸດໄພຂົ່ມຂູ່ທີ່ເກີດຂຶ້ນໄດ້ໄວ. ດັ່ງນັ້ນ, ມັນແວຈຶ່ງບໍ່ເຄີຍໄປເຖິງສະພາບແວດລ້ອມທ້ອງຖິ່ນ ຫຼື CI/CD pipelines.
ຈາກການກວດຫາໄປສູ່ການແກ້ໄຂດ້ວຍ AI AutoFix
ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການກວດຈັບພຽງຢ່າງດຽວບໍ່ໄດ້ແກ້ໄຂບັນຫາ. ດ້ວຍເຫດຜົນດັ່ງກ່າວ, Xygeni ເຊື່ອມຕໍ່ ການກວດຫາ malware ທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ໂດຍກົງກັບ ການແກ້ໄຂອັດຕະໂນມັດ AI.
AI AutoFix ຊ່ວຍທີມງານໂດຍການ:
- ລຶບຮູບແບບລະຫັດທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ ຫຼື ມີຄວາມສ່ຽງໂດຍອັດຕະໂນມັດ
- ການທົດແທນເຫດຜົນທີ່ບໍ່ປອດໄພດ້ວຍທາງເລືອກທີ່ປອດໄພ
- ກຳລັງສ້າງນັກພັດທະນາທີ່ພ້ອມແລ້ວ pull requests
- ປະຕິບັດຕາມວິທີປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງພາສາ ແລະ ຂອບການເຮັດວຽກ
ແທນທີ່ຈະສ້າງຄວາມອິດເມື່ອຍໃນການແຈ້ງເຕືອນ, AI AutoFix ເຮັດໃຫ້ວົງຈອນການແກ້ໄຂສັ້ນລົງ. ດັ່ງນັ້ນ, ທີມງານ DevOps ຈຶ່ງແກ້ໄຂບັນຫາຕົວຈິງໄດ້ໄວຂຶ້ນໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ການສົ່ງສິນຄ້າຊ້າລົງ.
ການບລັອກມັນແວທົ່ວທຸກແຫ່ງ SDLC
ນອກຈາກນັ້ນ, Xygeni ຍັງບັງຄັບໃຊ້ການປົກປ້ອງໃນທຸກຂັ້ນຕອນຂອງວົງຈອນຊີວິດຂອງຊອບແວ.
ບ່ອນເກັບລະຫັດ
- ກວດພົບເຫດຜົນທີ່ເປັນອັນຕະລາຍແຕ່ຫົວທີ
- ຢຸດປະຕູຫຼັງທີ່ເຊື່ອງໄວ້
- ປ້ອງກັນເສັ້ນທາງການປະຕິບັດທີ່ສັບສົນ
CI/CD pipelines
- ບລັອກການເພິ່ງພາອາໄສທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ
- ຢຸດການດາວໂຫຼດແບບ runtime ທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ
- ກວດຫາການລະເມີດຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ ແລະ ການໃຊ້ສິດອະນຸຍາດໃນທາງທີ່ຜິດ
ລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງຊອບແວ
- ລະບຸຜູ້ຮັກສາທີ່ຖືກລະເມີດ
- ກວດພົບການຂະຫຍາຍພັນຄ້າຍຄືໜອນ
- ບັງຄັບໃຊ້ການຄວບຄຸມການເພິ່ງພາອາໄສ ແລະ ນະໂຍບາຍ
ຂໍຂອບໃຈຮູບແບບຊັ້ນນີ້, ການກວດຫາມັນແວ AI ກາຍເປັນສິ່ງຈຳເປັນ, ບໍ່ມີປະຕິກິລິຍາ.
ເປັນຫຍັງການກວດຫາມັນແວ AI ຈຶ່ງເໝາະສົມກັບຄວາມເປັນຈິງຂອງ DevOps
ສຸດທ້າຍ, ທີມງານ DevOps ຕ້ອງການຄວາມປອດໄພທີ່ເຮັດວຽກໃນລັກສະນະດຽວກັນກັບທີ່ພວກເຂົາເຮັດ.
ພວກເຂົາຕ້ອງການເຄື່ອງມືທີ່:
- ປະສົມປະສານເຂົ້າກັນຢ່າງເປັນທຳມະຊາດ pipelines
- ຫຼຸດຜ່ອນແຮງສຽດທານແທນທີ່ຈະເພີ່ມຂັ້ນຕອນ
- ສຸມໃສ່ຄວາມສ່ຽງທີ່ແທ້ຈິງ
- ອັດຕະໂນມັດການແກ້ໄຂທຸກຄັ້ງທີ່ເປັນໄປໄດ້
Xygeni ສອດຄ່ອງກັບຂະບວນການເຮັດວຽກ DevOps ທີ່ທັນສະໄໝ. ດັ່ງນັ້ນ, ທີມງານຈຶ່ງປ່ຽນລະບົບຄວາມປອດໄພໄປທາງຊ້າຍ ໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ການປ່ອຍຊ້າລົງ.
ຄວາມຄິດສຸດທ້າຍ
ການກວດຈັບມັນແວທີ່ໃຊ້ AI ໄດ້ກາຍເປັນຄວາມຕ້ອງການທີ່ເປັນປະໂຫຍດສຳລັບສະພາບແວດລ້ອມການພັດທະນາທີ່ທັນສະໄໝ. ໃນຂະນະທີ່ມັນແວ AI ພັດທະນາໄປ, ຜູ້ໂຈມຕີກໍ່ອີງໃສ່ລະບົບອັດຕະໂນມັດ, ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້, ແລະ ການແຈກຢາຍລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງຫຼາຍຂຶ້ນ ແທນທີ່ຈະເປັນການເຈາະລະບົບແບບດັ້ງເດີມ.
ເນື່ອງຈາກການປ່ຽນແປງນີ້, ທີມງານຕ້ອງການກົນໄກການກວດສອບທີ່ວິເຄາະພຶດຕິກຳໃນເວລາປະຕິບັດ ແລະ ເສັ້ນທາງການແກ້ໄຂທີ່ຫຼຸດຜ່ອນການສຳຜັດໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ. ການລວມການວິເຄາະພຶດຕິກຳ, ສະພາບການຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ ແລະ ການແກ້ໄຂອັດຕະໂນມັດຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານຄວາມປອດໄພຕິດຕາມໄພຂົ່ມຂູ່ທີ່ເຄື່ອນໄຫວໄວໂດຍບໍ່ລົບກວນຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງການຈັດສົ່ງ.
ຈຸດສຸມບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນການເບິ່ງເຫັນໄດ້ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງເປັນການຄວບຄຸມສິ່ງທີ່ຢູ່ພາຍໃນ SDLC.
