Откривање на малициозен софтвер напојуван со вештачка интелигенција го менува начинот на кој тимовите откриваат и спречуваат модерна злонамерна активност. Наместо да се потпираат на потписи или познати индикатори, тој откривање на малициозен софтвер анализира однесување, намера и модели на извршување низ кодот, зависностите и CI/CD pipelines.
Како резултат на тоа, тимовите можат да идентификуваат и блокираат малициозни пакети, задни врати и закани во синџирот на снабдување пред да стигнат до производство. Со комбинирање на откривање на однесувањето со автоматизирана санација, тимовите не само што можат рано да откријат ризично однесување, туку и брзо и конзистентно да ја намалат изложеноста низ големи бази на кодови.
Зошто откривањето на малициозен софтвер со вештачка интелигенција сега е задолжително
Традиционалното откривање на малициозен софтвер претпоставуваше статични закани и бавни циклуси на објавување. Сепак, современите работни процеси за развој целосно ги побиваат тие претпоставки.
Денес, напаѓачите кријат злонамерно однесување во секојдневните компоненти како што се:
- зависности од отворен код
- npm пакети и јавни регистри
- CI/CD работните процеси
- креирај скрипти и инсталирај hooks
Во исто време, тимовите за развој континуирано испраќаат код. Поради ова, злонамерната логика често се извршува за време на изградбата, а не по распоредувањето.
Како резултат на тоа, алатките базирани на потписи не се доволни.
За да се надмине овој јаз, откривањето на малициозен софтвер со вештачка интелигенција се фокусира на однесувањето наместо на отпечатоците од прсти, што го прави многу поефикасно во современото... pipelines.
Што го прави овој малициозен софтвер различен
Современиот малициозен код ретко изгледа опасно на прв поглед. Наместо тоа, тој се вклопува во нормалната развојна активност.
Во пракса, често:
- се крие во легитимни пакети
- имитира standard Го вклучите Javascript- или изгради логика
- се активира само во одредени средини
- го прилагодува однесувањето врз основа на контекстот на извршување
Поради тоа, детекцијата мора да ја разбере намерата, а не само синтаксата.
Само со статичко совпаѓање на шаблони не може да се постигне ова.
Како функционира во пракса откривањето на малициозен софтвер со вештачка интелигенција
Современите мотори за детекција анализираат повеќе слоеви на извршување за рано откривање на ризично однесување.
Анализа на однесувањето на кодот
Наместо да скенираат низи или хешови, моделите на вештачка интелигенција проценуваат како се однесува кодот за време на извршување. На пример, тие бараат:
- обиди за собирање акредитиви
- пристап до датотечниот систем за време на инсталацијата
- неочекувано извршување на подреден процес
- заматена логика на извршување
Свест за синџирот на снабдување
Покрај тоа, моторите за детекција го поврзуваат однесувањето низ графиконите на зависност. Овој пристап им помага на тимовите:
- шеми на размножување слични на црви
- идентификувајте ризична активност на одржувачот
- означи абнормално однесување на објавување низ сите верзии
Pipeline контекст
Конечно, малициозниот софтвер често се активира внатре CI/CD системи. Затоа, откривањето мора да се изврши таму каде што всушност се случува извршувањето, вклучувајќи:
- чекори за градење
- инсталира hooks
- pipeline работни места
- градби на контејнери
Xygeni континуирано ги анализира овие точки на извршување за да го открие злонамерното однесување во моментот кога се случува, а не откако штетата ќе се прошири.
Зошто традиционалните алатки го пропуштаат малициозниот софтвер со вештачка интелигенција
Скенерите базирани на CVE не успеваат
Малициозниот софтвер со вештачка интелигенција ретко ги експлоатира познатите ранливости. Наместо тоа, ја злоупотребува довербата, автоматизацијата и работните процеси на програмерите.
Нема CVE значи нема предупредување.
SBOMнедостаток на однесување
SBOMпокажуваат што користите, а не што прави за време на извршување. Како резултат на тоа, тие не можат да ги спречат злонамерните скрипти за инсталација или скриените носивост.
Рачниот преглед не се скалира
Замаглениот JavaScript и кодот генериран од вештачка интелигенција се движат побрзо од човечкиот преглед. Додека некој забележи, малициозниот софтвер веќе се шири.
Xygeni пристап кон откривање на малициозен софтвер со вештачка интелигенција
Xygeni третира малициозен софтвер како проблем со однесувањето на софтверот, не како вежба за потпис или хеш-спојувањеcisд. Наместо да брка познати индикатори, платформата се фокусира на тоа како кодот се однесува кога се извршува.
Рано предупредување за малициозен софтвер
Прво на сите, Xygeni континуирано скенира новообјавени пакети во реално време. Овој процес им овозможува на тимовите да детектираат злонамерно однесување пред Програмерите го инсталираат пакетот.
Поточно, Xygeni детектира:
- замаглени или спакувани товари
- сомнителен животен циклус и скрипти за инсталација
- неочекуван пристап до акредитиви или променливи на околината
- абнормална излезна мрежна активност
Бидејќи оваа анализа се случува во време на објавување, тимовите можат рано да ги спречат новите закани. Како резултат на тоа, малициозниот софтвер никогаш не стигнува до локалните средини или CI/CD pipelines.
Од откривање до санација со AI AutoFix
Сепак, самото откривање не го решава проблемот. Поради таа причина, Xygeni поврзува Откривање на малициозен софтвер напојуван со вештачка интелигенција директно со Автоматско поправање со вештачка интелигенција.
AI AutoFix им помага на тимовите преку:
- автоматско отстранување на злонамерни или ризични кодни шеми
- замена на небезбедната логика со безбедни алтернативи
- генерирање подготвени за програмери pull requests
- следење на најдобрите практики за јазик и рамка
Наместо да создава замор од аларми, AI AutoFix го скратува циклусот на санација. Следствено, DevOps тимовите побрзо ги решаваат вистинските проблеми без да го забават процесот на испорака.
Блокирање на малициозен софтвер низ целиот систем SDLC
Покрај тоа, Xygeni спроведува заштита во секоја фаза од животниот циклус на софтверот.
Репозиториуми за код
- рано откривање на злонамерна логика
- запрете ги скриените задни врати
- спречи замаглени патеки за извршување
CI/CD pipelines
- блокирајте злонамерни зависности
- запрете неочекувани преземања за време на извршување
- откривање на злоупотреба на работниот тек и злоупотреба на дозволи
Синџир на снабдување со софтвер
- идентификувајте компромитирани одржувачи
- откривање на размножување слично на црв
- спроведува контроли за зависност и политика
Благодарение на овој слоевит модел, Детекцијата на малициозен софтвер со вештачка интелигенција станува проактивна, не реактивен.
Зошто откривањето на малициозен софтвер со вештачка интелигенција се вклопува во DevOps реалноста
Конечно, DevOps тимовите имаат потреба од безбедност што функционира на ист начин како што функционираат тие.
Им се потребни алатки кои:
- интегрирај се нативно во pipelines
- намалување на триењето наместо додавање чекори
- фокусирајте се на реалниот ризик
- автоматизирајте ја санацијата секогаш кога е можно
Xygeni се усогласува со модерните DevOps работни процеси. Затоа, тимовите ја поместуваат безбедноста налево. без забавување на изданијата.
Последни мисли
Детекцијата на малициозен софтвер со вештачка интелигенција стана практична потреба за модерните развојни средини. Како што се развива малициозниот софтвер со вештачка интелигенција, напаѓачите сè повеќе се потпираат на автоматизација, доверливи работни процеси и дистрибуција во синџирот на снабдување, наместо на традиционални експлоатации.
Поради оваа промена, на тимовите им се потребни механизми за откривање кои го анализираат однесувањето во времето на извршување и патеки за санација кои брзо ја намалуваат изложеноста. Комбинирањето на анализата на однесувањето, контекстот на синџирот на снабдување и автоматизираните поправки им помага на безбедносните тимови да бидат во чекор со брзо движечките закани без да ги нарушуваат работните процеси на испорака.
Фокусот повеќе не е само видливоста, туку и контролата врз она што се случува внатре SDLC.
