1. Ievads: Kāpēc mākslīgais intelekts kiberdrošībā ir kas vairāk nekā tikai reklāma
Ģeneratīvais mākslīgais intelekts strauji maina drošības komandu darba veidu. Tomēr daudzi joprojām uzdod svarīgus jautājumus: Kā ģeneratīvo mākslīgo intelektu var izmantot kiberdrošībā?, un vēl svarīgāk, Vai kiberdrošību aizstās mākslīgais intelektsLielākajai daļai komandu vislielākā vērtība slēpjas kiberdrošības sanācija, kur mākslīgais intelekts paātrina problēmu risināšanu un samazina trauksmes signālu nogurumu modernajās ierīcēs pipelines.
Saskaņā ar IBM 2024. gada draudu izlūkošanas indekss42 % organizāciju jau izmanto mākslīgo intelektu (AI) savās drošības operāciju darbplūsmās. Tā rezultātā mākslīgais intelekts vairs nav eksperimentāls. Tas jau ir daļa no drošības steka. Tomēr akla paļaušanās uz to var būt bīstama. Halucinēts kods, bojātas versijas un pārprasts konteksts var radīt jaunas ievainojamības, nevis novērst esošās.
Tāpēc tādas platformas kā Xygeni AutoFix izmantojiet drošāku pieeju. Apvienojot ģeneratīvo mākslīgo intelektu ar izmantojamības analīzi, sasniedzamības noteikšanu un politikas ieviešanu, Xygeni nodrošina risinājumus, kas ir ne tikai ātri, bet arī uzticami. Citiem vārdiem sakot, mākslīgais intelekts vislabāk darbojas, ja tas darbojas ar guardrails, nevis minējumi.
2. Ko ģeneratīvais mākslīgais intelekts faktiski var paveikt kiberdrošības jomā
Ja jums rodas jautājums Kā ģeneratīvo mākslīgo intelektu var izmantot kiberdrošībā?, šeit tas kļūst praktiski. Tā vietā, lai aizstātu analītiķus vai izstrādātāji, tas uzlabo komandu spēju atklāt, šķirot un risināt problēmas, īpaši, ja to izmanto ar pareizajiem ierobežojumiem.
| Izmantot gadījumu | Kā palīdz ģeneratīvais mākslīgais intelekts |
|---|---|
| Noslēpumu sanācija | Iesaka atsaukšanas un automātiskās rotācijas ceļus atklātiem noslēpumiem, piemēram, API atslēgām vai žetoniem. |
| Labot paaudzi | Rada pull requests ar drošu kodu, lai novērstu XSS, SQL injekcijas un citas ievainojamības. |
| Politikas sastatnes | Automātiski ģenerē YAML drošību guardrails un CI/CD noteikumi, kas pielāgoti jūsu videi. |
| Brīdinājumu triāža | Apkopo drošības brīdinājumus un piešķir tiem prioritāti, pamatojoties uz izmantojamību vai ietekmi uz uzņēmējdarbību. |
| Ļaunprātīgas programmatūras noteikšana | Analizē apmulsinātu vai aizdomīgu kodu, lai pirms izvietošanas identificētu kompromitēšanas pazīmes. |
3. Vai kiberdrošību aizstās mākslīgais intelekts?
Šis jautājums tiek uzdots atkal un atkal, un tam ir labs iemesls. Tā kā mākslīgais intelekts (AI) arvien labāk novērš ievainojamības un automatizē draudu noteikšanu, daudzas komandas uzdod šādus jautājumus: Vai kiberdrošību aizstās mākslīgais intelekts?
Īsā atbilde ir nē. Lai gan ģeneratīvais mākslīgais intelekts pārveido komandu darbu, tas nevar aizstāt kiberdrošības speciālistu pamatfunkcijas. Tā vietā tas uzlabo viņu spējas.
Patiesībā uzbrucēji jau izmanto mākslīgā intelekta rīkus, lai ģenerētu polimorfu ļaunprogrammatūru, automatizētu pikšķerēšanas e-pastus un pat izveidotu viltotas identitātes sociālās inženierijas nolūkos. Tā rezultātā aizstāvjiem ir nepieciešams mākslīgais intelekts, lai vienkārši neatpaliktu.
Tomēr kiberdrošība nav tikai tehnisks izaicinājums. Tā ietver arī uz risku balstīta decisjonu veidošana, uzņēmējdarbības saskaņošana, un normatīvo aktu ievērošanaĢeneratīvais mākslīgais intelekts nevar noteikt, vai ielāps pārkāpj iekšējās politikas vai kritisku funkcionalitāti. Tas nevar pārbaudīt, vai izmaiņas atbilst tādu sistēmu prasībām kā NIS2 or DORAVissvarīgākais ir tas, ka tā nevar uzņemties risku jūsu organizācijas vārdā.
Tāpēc, lai gan mākslīgais intelekts var palīdzēt ātrāk atklāt un pat novērst problēmas, tikai cilvēki var novērtēt, vai risinājums ir pieņemams. Viņiem ir jāizlemj, kurus riskus mazināt, kuras politikas ieviest un kā līdzsvarot drošību ar izlaišanas ātrumu.
Tieši tāpēc Xygeni rūpīgi izmanto ģeneratīvo mākslīgo intelektu. Tas automatizē to, kas būtu jāautomatizē, bet vienmēr politikas noteikto ietvaros. guardrails kas atspoguļo reālo pasauli DevSecOps darbplūsmas.
Vai vēlaties iedziļināties tajā, kā mākslīgais intelekts novērš reālas koda ievainojamības?
Uzziniet, kā tas darbojas, ko tas novērš un kāpēc tas ir svarīgi drošībai, nospiežot pogu “shift-pa kreisi”.
4. Kur spīd ģeneratīvais mākslīgais intelekts: kiberdrošības atjaunošana
Lielākā daļa drošības rīku var atklāt ievainojamības. Īstais izaicinājums ir tās novērst plašā mērogā, bez kavēšanās un nepārtraucot darbību. Tieši šeit... kiberdrošības sanācija kļūst par daudzu DevSecOps komandu vājo vietu.
Ievainojamības novēršana izklausās vienkārši, taču praksē tā ietver triāžu, konteksta analīzi, koda izmaiņas, apstiprināšanu un ieviešanu. Kad izstrādātāji saskaras ar desmitiem vai pat simtiem problēmu, šī manuālā darbplūsma visu palēnina. Mākslīgais intelekts palīdz cīnīties ar drošības nogurumu, samazinot atkārtotu triāžu un piedāvājot mērķtiecīgus, labošanai gatavus ieteikumus. Turklāt visa labošana reti ir pareizais solis.
Tieši šeit Ģeneratīvais mākslīgais intelekts var spīdētTā vietā, lai tikai parādītu problēmas, tā var ieteikt risinājumus. Un, vēl svarīgāk, tā var ģenerēt koda līmeņa korekcijas, kas atbilst jūsu lietojumprogrammas valodai, struktūrai un stilam. Tas pārvērš atklāšanu darbībā tieši jūsu iekšienē. pipelines.
Tomēr automatizācija bez prioritāšu noteikšanas ir riskanta. Piemēram, akla ielāpu lietošana var sabojāt API, ieviest regresijas vai mainīt funkcionalitāti. Tāpēc labākie mākslīgā intelekta vadītie labošanas rīki ietver arī sasniedzamības analīze, izmantojamības vērtēšana, un politikas izpildiŠie filtri palīdz komandām koncentrēties tikai uz jautājumiem, kas patiešām ir svarīgi.
Īsumā, kiberdrošības sanācija Ģeneratīvā mākslīgā intelekta darbināts piedāvā reālu potenciālu, bet tikai tad, ja tas tiek apvienots ar dziļu kontekstu un inteliģentām vadības ierīcēm. Šo modeli ievēro Xygeni.
Tālāk mēs tuvāk aplūkosim, kā Xygeni AutoFix ienes šo pieeju dzīvē.
5. Padziļināta analīze: Xygeni AutoFix ar mākslīgo intelektu
Manuāla ievainojamību novēršana ir lēna, atkārtota un bieži vien kļūdu pakļauta. Izstrādātājiem nav tikai jāzina, kas nogāja greizi. Viņiem ir nepieciešams precīzs labojums pareizajā valodā, pārbaudīts un gatavs apvienošanai. Šeit Xygeni AutoFix sniedz vislielāko labumu. kiberdrošības sanācija.
Ja jūs kādreiz esat domājis Kā ģeneratīvo mākslīgo intelektu var izmantot kiberdrošībā?AutoFix ir īsts risinājums. Tas ne tikai atzīmē problēmas, bet arī novērš tās ar kontekstu apzinošu iepriekšēju palīdzību.cision, tieši jūsu izstrādes darbplūsmā.
Ātri salabojiet. Gudri salabojiet. Nebojājot konstrukcijas.
Xygeni AutoFix sāk ar augstas ticamības noteikšanu no tās SAST dzinējs. Tas identificē visu, sākot no SQL injekcijas un XSS līdz nedrošām konfigurācijām un cietkodā ierakstītiem noslēpumiem. Tomēr ar atklāšanu vien nepietiek. Tāpēc AutoFix piemēro prioritāšu piltuve balstoties uz:
- SasniedzamībaVai lietojumprogramma izpildlaikā faktiski izsauc ievainojamo funkciju?
- IzmantojamībaVai problēmu var izraisīt ārējs elements, vai arī uzbrukuma ceļš paliek nesasniedzams?
- kontekstsVai kods darbojas ražošanas vidē? Vai komponents pilda kritisku biznesa funkciju?
Tas palīdz novērst troksni un koncentrēties uz vissvarīgāko – problēmām, kas patiesībā ir bīstamas un kuru risināšanas vērts.
Pēc filtrēšanas automātiskā labošana izmanto ģeneratīvais AI lai radītu pull requests ar drošiem, pārskatīšanai gataviem ielāpiem. Tie nav vispārīgi fragmenti. Tie atbilst jūsu projekta valodai, struktūrai un kodēšanas stilam. Un, tā kā tie ir veidoti atbilstoši jūsu riska līmenim, tos var pārliecinoši apvienot vai novirzīt, izmantojot esošo pārskatīšanu. pipelines.
Ko tas var labot
AutoFix aptver vairākus mūsdienu DevSecOps slāņus:
- Lietojumprogrammas kodsInjekcijas kļūdas, bojāta autentifikācija, apmulsinātas aizmugurējās durvis
- NoslēpumiCietkodētas API atslēgas, nopludināti akreditācijas dati git vēsturē vai Docker attēlos
- CI/CD iestatījumiBīstami skripti, neaizsargāti būvēšanas soļi, apgrieztās čaulas lietderīgās slodzes
- AtkarīgasIevainojamās versijas, kas identificētas, izmantojot SCA un ļaunprogrammatūras atklāšana
AutoFix tieši integrējas ar GitHub, GitLab, Jenkins un Bitbucket. Tas nozīmē, ka varat pieteikties kiberdrošības sanācija tieši jūsu esošajās darbplūsmās, nepārtraucot izstrādes ātrumu.
Bonuss: ļaunprogrammatūras novēršana ar AutoFix
Tradicionālie skeneri nepamana dinamisko vai apslēpto ļaunprogrammatūru. Tomēr Xygeni agrīnās brīdināšanas sistēma reāllaikā uztver šo uzvedību. AutoFix var automātiski izolēt vai noņemt inficētās komponentes ilgi pirms to nonākšanas ražošanas vidē. Tas nodrošina kiberdrošības sanācija ļaunprogrammatūras slānī, ne tikai statiskās ievainojamības.
Joprojām prātojat, vai kiberdrošību aizstās mākslīgais intelekts? AutoFix parāda, ka atbilde ir nē. Tas dod drošības komandām iespēju rīkoties ātrāk, novērst problēmas gudrāk un saglabāt kontroli, neradot jaunus riskus.
Drošības komandas racionalizē koriģējošās darbplūsmas, samazina brīdinājumu nogurumu un saglabā izstrādes ātrumu nemainīgu. Tādā veidā mākslīgais intelekts kļūst par īstu sabiedroto, nevis apgrūtinājumu.
6. Kāpēc mākslīgajam intelektam joprojām ir nepieciešama cilvēka uzraudzība
Pat visprecīzākajam mākslīgajam intelektam ir nepieciešams guardrailsLai gan tādi rīki kā Xygeni AutoFix padara kiberdrošības sanācija ātrāk un gudrāk, galīgā decisJoni joprojām pieder cilvēkiem.
Skaidri sakot: mākslīgais intelekts var uzrakstīt drošu ielāpu. Tomēr tas ne vienmēr var saprast šī ielāpa biznesa kontekstu. Piemēram, tas varētu:
- Noņemiet reģistrēšanu, lai novērstu viltus pozitīvus rezultātus, kas traucē novērojamību procesā
- Ieteikt ievades dezinficēšanu, kurai jāpaliek dinamiskai
- Ielāpīt testa skriptu, nevis reālo ieejas punktu
Šie nav tikai robežgadījumi. Tie ir bieži sastopami berzes punkti, kuros automatizēta labošana, lai cik sarežģīta tā būtu, joprojām prasa cilvēka spriedumus.
Mākslīgais intelekts var ielāpot kodu, bet nevar uzņemties risku
Regulētā vidē riska pieņemšana nav izvēles iespēja, tā ir pārbaudīts. Piemēram:
- Zem NIS2organizācijām ir jāievieš un jāpārbauda aizsardzības pasākumi visā programmatūras piegādes ķēdē
- DORA pieprasa finanšu iestādēm dokumentēt incidentu reaģēšanas pasākumus, novēršanas laika grafikus un sistēmas noturību
Neviens mākslīgā intelekta modelis to nevar apstiprināt. Tikai drošības speciālisti var izlemt, vai labojums atbilst iekšējām kontrolēm, SLA un politikas sliekšņiem. Tāpēc Xygeni ne tikai akli piemēro ielāpus. Tā vietā tas iebūvē kontroles mehānismus, kas paredzēti pārskata, apstiprinājums, un atbilstības izsekošana, informējot cilvēkus par svarīgākajām lietām.
Turklāt ne visas problēmas ir jālabo automātiski. Piemēram, Xygeni prioritāšu noteikšanas piltuve var atklāt zema riska problēmu nedarbojošā kodā. Šajā gadījumā viedā decisIr svarīgi to reģistrēt, nevis labot.
Īsāk sakot, mākslīgais intelekts var atvieglot kiberdrošības novēršanas darbu. Taču jūsu drošības komanda joprojām izlemj, kad, kur un kā rīkoties.
7. Galīgais spriedums: otrais pilots, nevis aizvietotājs
Tagad ir skaidrs, ka ģeneratīvais mākslīgais intelekts neaizstāj kiberdrošības komandas. Tā vietā mākslīgais intelekts palīdz cīnīties pret drošības nogurumu, sniedzot komandām rīkus ātrākai rīcībai, izdegšanas mazināšanai un kavējumu novēršanai, kas palēnina reālu progresu drošības jomā. Apvienojumā ar dziļu kontekstu un politiku... guardrails, Mākslīgais intelekts kļūst par praktisku sabiedroto drošai programmatūras piegādei.
Rezumējot, atbildēsim uz galvenajiem jautājumiem:
- Kā ģeneratīvo mākslīgo intelektu var izmantot kiberdrošībā?
Tas paātrina atklāšanu, novēršanu, noslēpumu pārvaldību, politikas ieviešanu un triāžu. - Vai kiberdrošību aizstās mākslīgais intelekts?
Nē. Mākslīgais intelekts atbalsta drošības komandas, taču tas nevar uzņemties risku, nodrošināt atbilstību prasībām vai rīkoties atbilstoši biznesa prioritātēm. - Kāds ir visvērtīgākais lietošanas gadījums mūsdienās?
Bez šaubām, kiberdrošības sanācijaĢeneratīvais mākslīgais intelekts palīdz risināt reālas problēmas, ne tikai tās atklāt.
ar Ksigēni, jums nav jāizvēlas starp ātrumu un kontroli. AutoFix palīdz novērst ievainojamības, noslēpumus, ļaunprogrammatūru un CI/CD riski ar iepriekšējucision, nepalēninot komandas darbību un neapdraudot drošību.
