Ar AI darbināma ļaunprātīgas programmatūras noteikšana maina to, kā komandas atklāj un aptur mūsdienu ļaunprātīgas darbības. Tā vietā, lai paļautos uz parakstiem vai zināmiem indikatoriem, mākslīgā intelekta ļaunprogrammatūras noteikšana analizē uzvedības, nolūka un izpildes modeļus visā kodā, atkarībās un CI/CD pipelines.
Rezultātā komandas var identificēt un bloķēt ļaunprātīgas pakotnes, aizmugures durvis un piegādes ķēdes apdraudējumus, pirms tie nonāk ražošanas vidē. Apvienojot uzvedības noteikšanu ar automatizētu novēršanu, komandas var ne tikai laikus atklāt riskantu uzvedību, bet arī ātri un konsekventi samazināt atkarību lielās kodu bāzēs.
Kāpēc mākslīgā intelekta nodrošināta ļaunprogrammatūras noteikšana tagad ir obligāta
Tradicionālā ļaunprogrammatūras noteikšana pieņēma statiskus draudus un lēnus izlaišanas ciklus. Tomēr mūsdienu izstrādes darbplūsmas pilnībā lauž šos pieņēmumus.
Mūsdienās uzbrucēji ļaunprātīgu uzvedību slēpj ikdienas komponentos, piemēram:
- atvērtā pirmkoda atkarības
- npm pakotnes un publiskie reģistri
- CI/CD Darbplūsmas
- veidot skriptus un instalēt hooks
Vienlaikus izstrādātāju komandas nepārtraukti piegādā kodu. Šī iemesla dēļ ļaunprātīga loģika bieži tiek izpildīta izstrādes laikā, nevis pēc izvietošanas.
Tā rezultātā uz parakstu balstīti rīki ir nepietiekami.
Lai novērstu šo trūkumu, mākslīgā intelekta darbināta ļaunprogrammatūras noteikšana koncentrējas uz uzvedību, nevis pirkstu nospiedumiem, kas padara to daudz efektīvāku mūsdienu vidēs. pipelines.
Kas padara šo ļaunprogrammatūru atšķirīgu
Mūsdienu ļaunprātīgais kods reti kad no pirmā acu uzmetiena izskatās bīstams. Tā vietā tas iekļaujas parastā izstrādes darbībā.
Praksē tas bieži notiek:
- slēpjas likumīgās pakās
- atdarina standard JavaScript vai veidot loģiku
- aktivizējas tikai noteiktās vidēs
- pielāgo darbību atkarībā no izpildlaika konteksta
Tāpēc noteikšanai ir jāsaprot nolūks, ne tikai sintakse.
Ar statisku modeļu saskaņošanu vien to nevar panākt.
Kā praksē darbojas mākslīgā intelekta nodrošināta ļaunprogrammatūras noteikšana
Mūsdienu noteikšanas programmas analizē vairākus izpildes slāņus, lai agrīnā stadijā atklātu riskantu uzvedību.
Koda uzvedības analīze
Tā vietā, lai skenētu virknes vai jaucējkodas, mākslīgā intelekta modeļi novērtē koda darbību izpildes laikā. Piemēram, tie meklē:
- akreditācijas datu iegūšanas mēģinājumi
- piekļuve failu sistēmai instalēšanas laikā
- negaidīta bērna procesa izpilde
- apmulsināta izpildlaika loģika
Piegādes ķēdes izpratne
Turklāt noteikšanas programmas korelē uzvedību dažādos atkarību grafikos. Šī pieeja palīdz komandām:
- plankumainiem tārpiem līdzīgiem izplatīšanās modeļiem
- identificēt riskantu uzturētāja darbību
- atzīmēt neparastu publicēšanas darbību dažādās versijās
Pipeline konteksts
Visbeidzot, ļaunprogrammatūra bieži tiek aktivizēta iekšpusē CI/CD sistēmas. Tāpēc noteikšanai jānotiek tur, kur faktiski notiek izpilde, tostarp:
- veidot soļus
- uzstādīt hooks
- pipeline darba vietas
- konteineru būves
Xygeni nepārtraukti analizē šos izpildes punktus, lai atklātu ļaunprātīgu rīcību, tiklīdz tā notiek, nevis pēc kaitējuma izplatīšanās.
Kāpēc tradicionālie rīki neizmanto mākslīgā intelekta ļaunprogrammatūru
CVE skeneri neizdodas
Mākslīgā intelekta ļaunprogrammatūra reti izmanto zināmas ievainojamības. Tā vietā tā ļaunprātīgi izmanto uzticēšanos, automatizāciju un izstrādātāju darbplūsmas.
Nav CVE, kas nozīmē, ka nav brīdinājuma.
SBOMtrūkst uzvedības
SBOMs parāda, ko jūs izmantojat, nevis ko tas dara izpildlaikā. Tā rezultātā tie nevar apturēt ļaunprātīgus instalēšanas skriptus vai slēptas slodzes.
Manuālā pārskatīšana nav mērogojama
Aptumšots JavaScript un mākslīgā intelekta ģenerēts kods pārvietojas ātrāk nekā cilvēka veikta pārskatīšana. Līdz brīdim, kad kāds to pamana, ļaunprogrammatūra jau ir izplatījusies.
Xygeni pieeja mākslīgā intelekta darbinātai ļaunprogrammatūras noteikšanai
Ksigēni izturas pret ļaunprogrammatūru kā pret programmatūras uzvedības problēma, nevis kā paraksta vai jaucējkoda salīdzināšanas uzdevumucise. Tā vietā, lai dzenātos pēc zināmiem indikatoriem, platforma koncentrējas uz to, kā kods uzvedas tā darbības laikā.
Agrīnā brīdināšana pret ļaunprogrammatūru
Pirmkārt, Xygeni nepārtraukti skenē nesen publicētās pakotnes reāllaikā. Šis process ļauj komandām atklāt ļaunprātīgu rīcību pirms izstrādātāji instalē pakotni.
Konkrēti, Xygeni nosaka:
- apmulsinātas vai iepakotas vērtuma slodzes
- aizdomīgs dzīves cikls un instalēšanas skripti
- negaidīta piekļuve akreditācijas datiem vai vides mainīgajiem
- neparasta izejošā tīkla aktivitāte
Tā kā šī analīze tiek veikta publicēšanas laikā, komandas var laikus apturēt jaunus draudus. Tā rezultātā ļaunprogrammatūra nekad nesasniedz lokālo vidi vai CI/CD pipelines.
No noteikšanas līdz novēršanai ar mākslīgā intelekta automātisko labošanu
Tomēr noteikšana vien neatrisina problēmu. Šī iemesla dēļ Xygeni izveido savienojumu. Ar AI darbināma ļaunprātīgas programmatūras noteikšana tieši ar AI automātiskā labošana.
AI AutoFix palīdz komandām, veicot šādas darbības:
- ļaunprātīgu vai riskantu koda modeļu automātiska noņemšana
- nedrošas loģikas aizstāšana ar drošām alternatīvām
- izstrādātājiem gatavu ģenerēšanu pull requests
- ievērojot valodas un ietvara labākās prakses
Tā vietā, lai radītu brīdinājumu nogurumu, AI AutoFix saīsina novēršanas ciklu. Līdz ar to DevOps komandas ātrāk novērš reālas problēmas, nepalēninot piegādes laiku.
Ļaunprogrammatūras bloķēšana visā ierīcē SDLC
Turklāt Xygeni nodrošina aizsardzību katrā programmatūras dzīves cikla posmā.
Kodu krātuves
- ļaunprātīgas loģikas atklāšana agrīnā stadijā
- apturēt slēptās aizmugurējās durvis
- novērst apmulsinātu izpildes ceļu
CI/CD pipelines
- bloķēt ļaunprātīgas atkarības
- apturēt negaidītas izpildlaika lejupielādes
- atklāt darbplūsmas ļaunprātīgu izmantošanu un atļauju ļaunprātīgu izmantošanu
Programmatūras piegādes ķēde
- identificēt apdraudētus uzturētājus
- atklāt tārpu līdzīgu izplatīšanos
- ieviest atkarības un politikas kontroles
Pateicoties šim slāņveida modelim, Mākslīgā intelekta ļaunprogrammatūras noteikšana kļūst proaktīva, nevis reaktīvs.
Kāpēc mākslīgā intelekta ļaunprogrammatūras noteikšana atbilst DevOps realitātei
Visbeidzot, DevOps komandām ir nepieciešama drošība, kas darbojas tāpat kā tās.
Viņiem ir nepieciešami rīki, kas:
- integrēt dabiski pipelines
- samaziniet berzi, nevis pievienojiet pakāpienus
- koncentrēties uz reālu risku
- automatizēt labošanu, kad vien iespējams
Xygeni atbilst mūsdienu DevOps darbplūsmām. Tāpēc komandas drošības jautājumus novirza pa kreisi. nepalēninot izlaidumus.
Final Domas
Mākslīgā intelekta darbināta ļaunprogrammatūras atklāšana ir kļuvusi par praktisku prasību mūsdienu izstrādes vidēs. Mākslīgā intelekta ļaunprogrammatūrai attīstoties, uzbrucēji arvien vairāk paļaujas uz automatizāciju, uzticamām darbplūsmām un piegādes ķēdes izplatīšanu, nevis tradicionāliem uzbrukumiem.
Šīs pārmaiņas dēļ komandām ir nepieciešami noteikšanas mehānismi, kas analizē uzvedību izpildes laikā, un novēršanas ceļi, kas ātri samazina apdraudējumu. Uzvedības analīzes, piegādes ķēdes konteksta un automatizētu labojumu apvienošana palīdz drošības komandām sekot līdzi strauji mainīgajiem draudiem, netraucējot piegādes darbplūsmas.
Uzsvars vairs nav tikai uz redzamību, bet gan uz kontroli pār to, kas notiek iekšpusē. SDLC.
