AI veikiamas kenkėjiškų programų aptikimas keičia, kaip komandos aptinka ir sustabdo šiuolaikinę kenkėjišką veiklą. Užuot pasikliavus parašais ar žinomais indikatoriais, ai kenkėjiškų programų aptikimas analizuoja elgseną, ketinimus ir vykdymo modelius visame kode, priklausomybėse ir CI/CD pipelines.
Todėl komandos gali identifikuoti ir blokuoti kenkėjiškus paketus, slapta pasiekiamas programas ir tiekimo grandinės grėsmes dar prieš joms pasiekiant gamybos aplinką. Derindamos elgsenos aptikimą su automatizuotu taisymu, komandos gali ne tik anksti pastebėti rizikingą elgesį, bet ir greitai bei nuosekliai sumažinti poveikį didelėse kodų bazėse.
Kodėl dirbtinio intelekto valdomas kenkėjiškų programų aptikimas dabar yra privalomas
Tradicinis kenkėjiškų programų aptikimas rėmėsi statinėmis grėsmėmis ir lėtais išleidimo ciklais. Tačiau šiuolaikiniai kūrimo procesai visiškai pažeidžia šias prielaidas.
Šiandien užpuolikai slepia kenkėjišką elgesį kasdieniuose komponentuose, tokiuose kaip:
- atvirojo kodo priklausomybės
- npm paketai ir viešieji registrai
- CI/CD Darbo eigos
- kurti scenarijus ir juos įdiegti hooks
Tuo pačiu metu kūrimo komandos nuolat siunčia kodą. Dėl šios priežasties kenkėjiška logika dažnai vykdoma kūrimo metu, o ne po diegimo.
Dėl to parašu pagrįsti įrankiai yra nepakankami.
Siekiant išspręsti šią problemą, dirbtiniu intelektu paremtas kenkėjiškų programų aptikimas sutelktas į elgesį, o ne į pirštų atspaudus, todėl šiuolaikinėse sistemose jis yra daug efektyvesnis. pipelines.
Kuo ši kenkėjiška programa skiriasi nuo kitų
Šiuolaikinis kenkėjiškas kodas iš pirmo žvilgsnio retai kada atrodo pavojingas. Vietoj to, jis įsilieja į įprastą kūrimo veiklą.
Praktiškai dažnai tai:
- slepiasi teisėtuose paketuose
- imituoja standard JavaScript arba kurti logiką
- aktyvuojasi tik tam tikrose aplinkose
- koreguoja elgseną pagal vykdymo kontekstą
Dėl to aptikimas turi suprasti ketinimą, o ne tik sintaksę.
Vien statinis šablonų atitikimas to pasiekti negali.
Kaip dirbtinio intelekto valdomas kenkėjiškų programų aptikimas veikia praktiškai
Šiuolaikiniai aptikimo moduliai analizuoja kelis vykdymo sluoksnius, kad anksti aptiktų rizikingą elgesį.
Kodo elgsenos analizė
Užuot nuskaitę eilutes ar maišas, DI modeliai įvertina, kaip kodas elgiasi vykdymo metu. Pavyzdžiui, jie ieško:
- bandymai gauti įgaliojimus
- prieiga prie failų sistemos diegimo metu
- netikėtas antrinio proceso vykdymas
- užmaskuota vykdymo laiko logika
Tiekimo grandinės žinomumas
Be to, aptikimo moduliai koreliuoja elgseną tarp priklausomybių grafikų. Šis metodas padeda komandoms:
- taškiniai kirminų pavidalo dauginimosi modeliai
- nustatyti rizikingą priežiūros veiklą
- pažymėti neįprastą publikavimo elgseną skirtingose versijose
Pipeline kontekstas
Galiausiai, kenkėjiška programa dažnai suveikia viduje CI/CD sistemas. Todėl aptikimas turi vykti ten, kur iš tikrųjų vyksta vykdymas, įskaitant:
- statyti žingsnius
- įrengti hooks
- pipeline darbo vietų
- konteinerių kūrimo
„Xygeni“ nuolat analizuoja šiuos vykdymo taškus, kad aptiktų kenkėjišką elgesį jam vykstant, o ne po to, kai žala išplinta.
Kodėl tradiciniai įrankiai nepadeda dirbtinio intelekto kenkėjiškų programų
CVE pagrindu veikiantys skaitytuvai neveikia
Dirbtinio intelekto kenkėjiškos programos retai išnaudoja žinomus pažeidžiamumus. Vietoj to, jos piktnaudžiauja pasitikėjimu, automatizavimu ir kūrėjų darbo eigomis.
Nėra CVE reiškia nėra įspėjimo.
SBOMtrūksta elgesio
SBOMrodo, ką naudojate, o ne ką veikia vykdymo metu. Todėl jie negali sustabdyti kenkėjiškų diegimo scenarijų ar paslėptų apkrovų.
Rankinė peržiūra nėra keičiama
Užmaskuotas „JavaScript“ ir dirbtinio intelekto generuojamas kodas juda greičiau nei žmonių peržiūra. Kol kas nors pastebi, kenkėjiška programa jau būna išplitusi.
„Xygeni“ požiūris į dirbtinio intelekto valdomą kenkėjiškų programų aptikimą
Ksigeni elgiasi su kenkėjiška programa kaip su programinės įrangos elgesio problema, ne kaip parašo ar maišos atitikimo pratimascise. Užuot vaikiusis žinomų indikatorių, platforma daugiausia dėmesio skiria kodo elgesiui vykdymo metu.
Kenkėjiškų programų ankstyvas įspėjimas
Visų pirma, „Xygeni“ nuolat nuskaito naujai paskelbti paketai realiuoju laiku. Šis procesas leidžia komandoms aptikti kenkėjišką elgesį prieš kūrėjai įdiegia paketą.
Tiksliau, „Xygeni“ aptinka:
- užmaskuoti arba supakuoti naudingieji kroviniai
- įtartinas gyvavimo ciklas ir diegimo scenarijai
- netikėta prieiga prie kredencialų arba aplinkos kintamųjų
- neįprastas išeinantis tinklo aktyvumas
Kadangi ši analizė atliekama publikavimo metu, komandos gali anksti sustabdyti kylančias grėsmes. Dėl to kenkėjiška programa niekada nepasiekia vietinės aplinkos ar CI/CD pipelines.
Nuo aptikimo iki taisymo naudojant dirbtinį intelektą „AutoFix“
Tačiau vien aptikimas problemos neišsprendžia. Dėl šios priežasties „Xygeni“ prisijungia AI veikiamas kenkėjiškų programų aptikimas tiesiogiai su AI automatinis taisymas.
AI AutoFix padeda komandoms:
- automatiškai pašalinti kenkėjiškus ar rizikingus kodo šablonus
- nesaugios logikos pakeitimas saugiomis alternatyvomis
- kūrėjams paruoštas generavimas pull requests
- laikantis geriausios kalbos ir sistemos praktikos
Užuot sukėlusi įspėjimų nuovargį, dirbtinio intelekto automatinis taisymas sutrumpina taisymo ciklą. Todėl „DevOps“ komandos greičiau išsprendžia realias problemas nesulėtindamos darbų.
Kenkėjiškų programų blokavimas visame įrenginyje SDLC
Be to, „Xygeni“ užtikrina apsaugą kiekviename programinės įrangos gyvavimo ciklo etape.
Kodo saugyklos
- anksti aptikti kenkėjišką logiką
- sustabdyti paslėptas galines duris
- užkirsti kelią užmaskuotiems vykdymo keliams
CI/CD pipelines
- blokuoti kenkėjiškas priklausomybes
- sustabdyti netikėtus vykdymo laiko atsisiuntimus
- aptikti darbo eigos piktnaudžiavimą ir leidimų netinkamą naudojimą
Programinės įrangos tiekimo grandinė
- nustatyti pažeistus prižiūrėtojus
- aptikti kirminų pavidalo dauginimąsi
- vykdyti priklausomybių ir politikos valdiklius
Dėl šio sluoksniuoto modelio, Dirbtinio intelekto kenkėjiškų programų aptikimas tampa proaktyvus, ne reaktyvus.
Kodėl dirbtinio intelekto kenkėjiškų programų aptikimas atitinka „DevOps“ realybę
Galiausiai, „DevOps“ komandoms reikia saugumo, kuris veiktų taip pat, kaip ir jos.
Jiems reikia įrankių, kurie:
- integruotis natūraliai į pipelines
- sumažinkite trintį, o ne pridėkite laiptelių
- sutelkti dėmesį į realią riziką
- automatizuoti taisymą, kai tik įmanoma
„Xygeni“ atitinka šiuolaikinius „DevOps“ darbo eigą. Todėl komandos saugumo klausimus perkelia į kairę. nesulėtinant išleidimo.
Baigiamosios mintys
Dirbtiniu intelektu pagrįstas kenkėjiškų programų aptikimas tapo praktiniu šiuolaikinių kūrimo aplinkų reikalavimu. Tobulėjant dirbtiniam intelektui, užpuolikai vis labiau pasikliauja automatizavimu, patikimais darbo eigomis ir tiekimo grandinės paskirstymu, o ne tradiciniais pažeidžiamumo išnaudojimais.
Dėl šio pokyčio komandoms reikalingi aptikimo mechanizmai, kurie analizuotų elgseną vykdymo metu, ir taisomieji būdai, kurie greitai sumažintų riziką. Elgsenos analizės, tiekimo grandinės konteksto ir automatizuotų taisymų derinimas padeda saugumo komandoms neatsilikti nuo sparčiai besivystančių grėsmių netrikdant tiekimo darbo eigų.
Dėmesys nebėra vien matomumas, bet ir viduje vykstančių procesų kontrolė. SDLC.
