Kas yra dirbtinis intelektas (DI)?

Kas yra dirbtinio intelekto automatinis taisymas (AI Autofix)? Tai dirbtinio intelekto naudojimas veikiančiam kodui, konfigūracijai arba slapto taisymo pakeitimui sugeneruoti patvirtintam saugumo pažeidimui ir pateikti tą pakeitimą kaip paruoštą sujungimui. pull request o ne aprašymas, ką kūrėjas turėtų daryti. Tai ne ataskaitoje paslėptas pasiūlymas. Tai žingsnis, kuris verdiktą paverčia pokyčiu, kurį komanda gali iš tikrųjų sujungti.

Suprasti, kas yra dirbtinis intelektas (AI Autofix), svarbu, nes Pažeidžiamumo radimas niekada nebuvo sunkiausia „AppSec“ dalis; sunkiausia buvo jį teisingai ištaisyti, nepažeidžiant kompiliavimo proceso ir pakankamai greitai, kad tai būtų svarbu. Apsaugos komandos gali veikti SAST, SCA, paslapčių aptikimas ir IaC lygiagrečiai nuskaitant ir vis tiek stebint, kaip taisymas stringa savaitėmis, nes rašant pataisą kūrėjui visada reikėjo sustabdyti tai, ką jis daro, suprasti aplinkinį kodą ir rankiniu būdu jį pataisyti. Šiame žodynėlyje paaiškinama, kas yra dirbtinio intelekto automatinis taisymas, kuo jis skiriasi skirtingų tipų radiniuose ir kodėl jis svarbus siekiant panaikinti atotrūkį tarp aptikimo ir sprendimo.

AI automatinio taisymo reikšmė: trumpas apibrėžimas #

Oficialiai „DI Autofix“ reiškia: DI sugeneruotas patvirtinto saugumo pažeidimo taisymas, pateikiamas kaip kodo pakeitimas, konfigūracijos pakeitimas arba taisomasis veiksmas, paruoštas kūrėjui peržiūrėti ir sujungti, o ne rašyti nuo nulio.

Šis terminas apima daugiau nei bendrinę „automatinio taisymo“ etiketę. Kai standard Taisymo įrankis gali pritaikyti fiksuotą, visiems tinkantį pataisų šabloną, o „AI Autofix“ įvertina aplinkinį kodą, kalbą, sistemą ir esamus kodo bazės modelius, kad sukurtų pataisą, kuri atrodytų taip, lyg būtų parašyta kompetentingo tos komandos kūrėjo.

Praktiškai „DI Autofix“ reiškia štai ką: radinys nustoja būti tik užklausa, laukiančia kažkieno dėmesio, o tampa... pull request kūrėjas gali peržiūrėti, patvirtinti arba atmesti per kelias minutes.

Ką tai iš tikrųjų gamina #

Kiekvienas ištaisomas radinys sukuria konkretų artefaktą, o ne tik patarimą. Kodo lygio problemos atveju tai yra pataisymas: pažeidžiamas šablonas pakeičiamas saugia alternatyva, parašyta atsižvelgiant į supančią funkciją, o ne kaip bendras fragmentas. Nutekėjusios paslapties atveju tai yra atšaukimo veiksmas, kuriuo pašalinami atskleisti prisijungimo duomenys, o ne tik pažymima, kad jie egzistuoja. Pažeidžiamos priklausomybės atveju tai yra atnaujinta versija, specialiai parinkta siekiant išvengti nesuderinamo pakeitimo. Visais atvejais dirbtinis intelektas „Autofix“ sukurtas tam, kad sukurtų tai, ką peržiūri ir sujungia žmogus, o ne tai, kas tyliai perrašo gamybinį kodą be priežiūros.

Kodėl dirbtinio intelekto automatinis taisymas nėra vienodas kiekvienam radinio tipui #

Vienas iš svarbiausių dalykų, kuriuos reikia suprasti apie dirbtinio intelekto automatinį taisymą, yra tai, kad jis neveikia vienodai visų tipų saugumo radiniuose, nes „taisymas“ reiškia kažką kitokio, priklausomai nuo to, kas sugedo.

• Kodo lygio išvadoms (SAST). Tai pakeičia rizikingą modelį, pvz., neapdorotą įvestį, tekančią į SQL užklausą arba DOM rinktuvą, saugia alternatyva, kuri atitinka kalbą, sistemą ir konvencijas, jau esančias toje kodo bazėje, o ne integruotu bendriniu pataisymu.

• Farba nutekintos paslaptys. Čia dirbtinio intelekto automatinio taisymo (AI Autofix) esmė – ne kodo keitimas, o apribojimas. Jis tiesiogiai atšaukia paviešintus prisijungimo duomenis, naudodamas iš anksto sukurtus... playbooks tokiems paslaugų teikėjams kaip AWS, GCP ir „GitLab“, todėl tiesioginė paslaptis nebegalima naudoti, kol kas nors jos rankiniu būdu nepakeičia.

• Pažeidžiamoms priklausomybėms (SCA). „DI Autofix“ turi išspręsti kitą problemą: kuri versija iš tikrųjų ištaiso pažeidžiamumą nesugadindama kompiliavimo proceso. Prieš siūlydama atnaujinimą, ji patikrina, ar nėra pažeidžiamų pakeitimų, ir gali taikyti pataisymus masiškai kelioms priklausomybėms vienu veiksmu, o ne po vieną priklausomybę.

• Dėl IaC klaidingos konfigūracijos. „DI Autofix“ atlieka paiešką dėl aplinkinio šablono, kad pataisyta konfigūracija atitiktų likusią infrastruktūros kaip kodo dalį, užuot pasiūliusi pakeitimą, kuris techniškai užbaigia radinį, bet visiškai nepanašus į likusį failą.

Kur dirbtinio intelekto automatinis taisymas tinka taisymo darbo eigai #

„AI Autofix“ nėra skirtas kaip vienkartinis mygtukas, kurį kūrėjas turi nepamiršti paspausti; jis skirtas toms vietoms, kur jau vyksta taisymai.

• Būtent ten, kur parašytas kodas, IDE. Kūrėjas gali matyti siūlomą pataisą kontekste, o tai naudinga norint pastebėti ir ištaisyti problemą dar prieš jai atsirandant. committedas.

• Kaip pull request, kai tik patvirtinamas radinys. „AI Autofix“ sugeneruoja PR su pataisytu kodu, kuris yra paruoštas peržiūrai pagal tą patį procesą, kaip ir bet kuris kitas kodo pakeitimas.

• Dideliais kiekiais, per visą darbų sąrašą. Užuot taisius vieną priklausomybę ar vieną radinį vienu metu, kelias ištaisomas problemas galima išspręsti vienu kartu, o tai yra realus būdas, kuriuo dauguma komandų iš tikrųjų sumažina sukauptą saugumo skolą.

• Pagal grafiką arba pagal poreikį. Korekcinis robotas gali paleisti dirbtinio intelekto automatinį taisymą (AI Autofix) pull requests, kasdien arba kaskart, kai tai suaktyvinama rankiniu būdu, todėl taisymas nepriklauso nuo to, ar kas nors nepamirš pradėti proceso.

Kodėl tai svarbu #

Pagrindinė problema, kurią sprendžia dirbtinio intelekto automatinis taisymas, yra ne aptiktų pažeidžiamumų trūkumas; tai atotrūkis tarp vieno iš jų aptikimo ir jų pašalinimo. Tradiciniai statinės analizės ir priklausomybių skenavimo įrankiai apsiriboja radiniu: jie nurodo komandai, kas negerai, ir palieka taisymą visiškai kūrėjo laikui, supratimui ir prioritetams. Būtent šiame atotrūkyje kaupiasi saugumo skola ne todėl, kad komandoms nerūpi, o todėl, kad teisingo, saugaus pataisymo parašymas reikalauja didelių pastangų, kurios konkuruoja su visais kitais terminais.

„AI Autofix“ tiesiogiai taiko šią spragą, parašydama kontekstą atitinkantį pataisymą, kurį kitu atveju kūrėjas turėtų kurti rankiniu būdu, ir supakuodama jį taip, kad jis atitiktų jau naudojamą peržiūros procesą, o ne pridėtų naują.

Jūsų apsauga Pipeline Su „Xygeni“ dirbtiniu intelektu pagrįstu automatiniu taisymu #

„Xygeni“ dirbtinio intelekto automatinis taisymas veikia visur. SAST, paslaptys, SCAir IaC išvados, pritaikytos konkrečiai logikai: kūrėjams paruošti pataisymai tokioms problemoms kaip XSS bei SQL injekcija, momentinis slapto atšaukimo per iš anksto sukurtą playbooks, masinis taisymas su pažeidžiamų priklausomybių trikdžių aptikimu ir pakeitimų nustatymu; pull requests generuojamas naudojant saugų, kalbai tinkamą kodą, suderintą su kiekvieno projekto esamais šablonais.

Geriausios Ksigeni Robotas vykdo dirbtinio intelekto automatinį taisymą pagal poreikį pull requests, arba kasdien, uždarant ciklą tarp aptikimo ir taisymo, nereikalaujant, kad kūrėjas rankiniu būdu paleistų procesą. Kalbant konkrečiai apie priklausomybių taisymus, „Xygeni“ taisymo rizikos aptikimo funkcija pažymi rizikingus atnaujinimus prieš juos pritaikant, todėl masinis AI automatinio taisymo leidimas nepakeičia saugumo problemos į sugadintą versiją. Kadangi „Xygeni“ palaiko pasirinktinius AI modelius, įskaitant „OpenAI“, „Gemini“ ir „Claude“, komandos gali vykdyti AI automatinį taisymą naudodamos savo privatų modelį, kad galėtų neribotai taisyti problemas savo viduje, o ne pasikliauti vien bendrai naudojama numatytąja verte.

DUK #