AI ในการสแกนความปลอดภัย: การตรวจจับช่องโหว่อัจฉริยะ

จากการสแกนแบบดั้งเดิมไปจนถึงการรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI

เครื่องมือสแกนความปลอดภัยแบบดั้งเดิมให้บริการแก่อุตสาหกรรมมานานหลายทศวรรษ แต่ทำงานบนหลักการพื้นฐานที่จำกัด เครื่องมือวิเคราะห์แบบคงที่จะจับคู่รูปแบบโค้ดกับลายเซ็นช่องโหว่ที่ทราบ เครื่องมือวิเคราะห์แบบไดนามิกส่งเพย์โหลดการโจมตีที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและสังเกตการตอบสนอง เครื่องมือวิเคราะห์องค์ประกอบของซอฟต์แวร์จะตรวจสอบเวอร์ชันที่ต้องพึ่งพากับฐานข้อมูลที่มีช่องโหว่ ทั้งสามวิธีมีข้อจำกัดร่วมกัน กล่าวคือ สามารถค้นหาได้เฉพาะสิ่งที่พวกเขาได้รับการตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจนให้ค้นหาเท่านั้น

การสแกนความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ก้าวข้ามข้อจำกัดเหล่านี้โดยการทำความเข้าใจความหมายของโค้ด เรียนรู้จากชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลของช่องโหว่และการแก้ไข และการให้เหตุผลเกี่ยวกับผลกระทบด้านความปลอดภัยในรูปแบบที่การจับคู่รูปแบบไม่สามารถทำได้ ผลลัพธ์ที่ได้คือความแม่นยำในการตรวจจับที่ดีขึ้นอย่างมาก ผลบวกลวงที่น้อยลง และความสามารถในการระบุประเภทช่องโหว่ที่ไม่เคยมีการจัดหมวดหมู่ไว้

AI ปรับปรุง SAST อย่างไร (การทดสอบความปลอดภัยของแอปพลิเคชันแบบคงที่)

การทดสอบความปลอดภัยของแอปพลิเคชันแบบคงที่จะวิเคราะห์ซอร์สโค้ดโดยไม่ต้องดำเนินการ เครื่องมือ SAST แบบดั้งเดิมใช้การจับคู่รูปแบบและการวิเคราะห์กระแสข้อมูลเพื่อระบุช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้น AI ปรับปรุง SAST ด้วยวิธีที่สำคัญหลายประการ

ความเข้าใจโค้ดความหมาย

โมเดล AI ที่ได้รับการฝึกอบรมบนที่เก็บโค้ดนับล้านจะเข้าใจว่าโค้ดทำอะไร ไม่ใช่แค่รูปลักษณ์เท่านั้น ช่วยให้สามารถตรวจจับช่องโหว่ที่ต้องมีความเข้าใจในจุดประสงค์ของโปรแกรมเมอร์ ตรรกะทางธุรกิจ และการไหลของข้อมูลในโค้ดเบสที่ซับซ้อน

ตัวอย่างเช่น เครื่องมือ SAST แบบดั้งเดิมอาจตั้งค่าสถานะการใช้สตริง SQL แบบดิบทุกครั้งว่าเป็นความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI เข้าใจว่ามีการใช้ตัวสร้างคิวรีแบบกำหนดพารามิเตอร์และระบุอย่างถูกต้องว่าสตริงนั้นปลอดภัย ขณะเดียวกันก็ตรวจจับการสร้างคิวรีที่ไม่ปลอดภัยอย่างแท้จริง ซึ่งเครื่องมือที่ใช้รูปแบบพลาดไปเนื่องจากใช้รูปแบบการเข้ารหัสที่ไม่คุ้นเคย

การวิเคราะห์ข้ามไฟล์และข้ามบริการ

แอปพลิเคชันสมัยใหม่ครอบคลุมไฟล์หลายร้อยไฟล์และบริการที่หลากหลาย AI สามารถติดตามการไหลของข้อมูลข้ามขอบเขตไฟล์ อินเทอร์เฟซโมดูล และแม้แต่ไมโครเซอร์วิส API เพื่อระบุช่องโหว่ที่เกิดจากการโต้ตอบของส่วนประกอบที่ปลอดภัยแยกกัน

การตรวจจับช่องโหว่แบบกำหนดเอง

โมเดล AI สามารถปรับแต่งได้อย่างละเอียดบนโค้ดเบสและนโยบายความปลอดภัยเฉพาะของคุณ เพื่อตรวจจับช่องโหว่ที่ไม่ซ้ำกับสถาปัตยกรรมและโดเมนของแอปพลิเคชันของคุณ ซึ่งรวมถึงรูปแบบการตรวจสอบสิทธิ์แบบกำหนดเอง ข้อกำหนดด้านความปลอดภัย API ที่เป็นกรรมสิทธิ์ และกฎการปฏิบัติตามข้อกำหนดเฉพาะอุตสาหกรรม

AI ปรับปรุง DAST อย่างไร (การทดสอบความปลอดภัยของแอปพลิเคชันแบบไดนามิก)

โพรบทดสอบแบบไดนามิกที่เรียกใช้แอปพลิเคชันเพื่อหาช่องโหว่ AI เปลี่ยน DAST จากกระบวนการเดรัจฉานบังคับเป็นการสำรวจอัจฉริยะ

การรวบรวมข้อมูลอัจฉริยะ

เครื่องมือ DAST ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เข้าใจโครงสร้างแอปพลิเคชันและโฟลว์ผู้ใช้ ช่วยให้พวกเขาสามารถนำทางแอปพลิเคชันหน้าเดียวที่ซับซ้อน ตรวจสอบสิทธิ์ผ่านกระบวนการเข้าสู่ระบบหลายขั้นตอน และสำรวจฟังก์ชันการทำงานที่ขึ้นอยู่กับสถานะซึ่งโปรแกรมรวบรวมข้อมูลแบบดั้งเดิมพลาดไป

การสร้างการโจมตีแบบปรับเปลี่ยนได้

แทนที่จะส่งเพย์โหลดแบบคงที่ เครื่องมือ AI DAST จะสร้างอินพุตการโจมตีที่ปรับแต่งให้เหมาะกับปลายทางแต่ละจุดตามรูปแบบการตอบสนองที่สังเกตได้ หากตำแหน่งข้อมูลสะท้อนถึงการป้อนข้อมูลของผู้ใช้ในบริบท HTML ที่เฉพาะเจาะจง AI จะสร้างเพย์โหลด XSS ที่เหมาะสมกับบริบท แทนที่จะลองใช้ทุกเพย์โหลดในฐานข้อมูล

การวิเคราะห์การตอบสนอง

AI วิเคราะห์การตอบสนองของแอปพลิเคชันด้วยความเข้าใจเชิงความหมาย การตรวจจับตัวบ่งชี้ที่ละเอียดอ่อนของช่องโหว่ เช่น ความแตกต่างของเวลาในการตอบกลับการรับรองความถูกต้อง การเปิดเผยข้อมูลในข้อความแสดงข้อผิดพลาด หรือการบังคับใช้การอนุญาตที่ไม่สอดคล้องกันในจุดสิ้นสุดที่คล้ายกัน

AI ปรับปรุง SCA อย่างไร (การวิเคราะห์องค์ประกอบของซอฟต์แวร์)

การวิเคราะห์องค์ประกอบของซอฟต์แวร์จะระบุช่องโหว่ที่ทราบในการพึ่งพาของบุคคลที่สาม AI เพิ่มความชาญฉลาดให้กับกระบวนการนี้ได้หลายวิธี

การวิเคราะห์ความสามารถในการเข้าถึง

ข้อจำกัดที่สำคัญของ SCA แบบดั้งเดิมคือจะทำเครื่องหมายทุกช่องโหว่ในทุกการขึ้นต่อกัน ไม่ว่าแอปพลิเคชันของคุณจะใช้เส้นทางโค้ดที่มีช่องโหว่จริงหรือไม่ การวิเคราะห์ความสามารถในการเข้าถึงที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะติดตามการใช้งานจริงของแอปพลิเคชันของคุณในการขึ้นต่อกันเพื่อพิจารณาว่าช่องโหว่ใดที่สามารถใช้ประโยชน์ได้อย่างแท้จริงในบริบทของคุณ โดยมักจะลดการค้นพบที่สามารถดำเนินการได้ลง 70-90%

การจัดลำดับความสำคัญความเสี่ยง

AI ประเมินความเสี่ยงต่อช่องโหว่โดยพิจารณาจากปัจจัยหลายประการ: คะแนน CVSS, ความสามารถในการหาประโยชน์ในป่า, การเปิดเผยแอปพลิเคชันของคุณ, ความละเอียดอ่อนของข้อมูลที่ได้รับผลกระทบ และความพร้อมใช้งานของแพตช์ การจัดลำดับความสำคัญนี้ช่วยให้ทีมรักษาความปลอดภัยมุ่งเน้นไปที่ปัญหาที่สำคัญที่สุด

อัปเกรดการคาดการณ์ผลกระทบ

เมื่อการพึ่งพาที่มีช่องโหว่จำเป็นต้องอัปเกรด AI จะคาดการณ์ผลกระทบของการอัปเกรดต่อแอปพลิเคชันของคุณโดยการวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลง API การหยุดการเปลี่ยนแปลง และความเข้ากันได้กับโค้ดเบสของคุณ ช่วยให้ทีมอัปเกรดได้อย่างมั่นใจ

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการตรวจจับช่องโหว่

แนวทาง ML หลายประการเพิ่มประสิทธิภาพให้กับเครื่องมือรักษาความปลอดภัย AI สมัยใหม่:

โมเดลการฝังโค้ด

โมเดลอย่าง CodeBERT และ StarCoder สร้างการแสดงเวกเตอร์ของโค้ดที่จับความหมายทางความหมาย การฝังเหล่านี้ช่วยให้สามารถค้นหาความคล้ายคลึงกันกับรูปแบบโค้ดที่มีช่องโหว่ที่รู้จัก โดยระบุโค้ดที่มีความหมายคล้ายคลึงกับช่องโหว่ที่ทราบ แม้ว่าจะต่างกันทางวากยสัมพันธ์ก็ตาม

กราฟโครงข่ายประสาทเทียม

รหัสสามารถแสดงเป็นกราฟ: ต้นไม้ไวยากรณ์เชิงนามธรรม กราฟโฟลว์ควบคุม และกราฟโฟลว์ข้อมูล โครงข่ายประสาทเทียมแบบกราฟจะวิเคราะห์โครงสร้างเหล่านี้เพื่อระบุรูปแบบช่องโหว่โดยพิจารณาจากโครงสร้างโค้ดมากกว่ารูปแบบข้อความ

โมเดลภาษาขนาดใหญ่

LLM ที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับโค้ด (และปรับแต่งข้อมูลความปลอดภัย) สามารถให้เหตุผลเกี่ยวกับผลกระทบด้านความปลอดภัยในภาษาธรรมชาติได้ พวกเขาสามารถอธิบายได้ว่าทำไมโค้ดถึงมีช่องโหว่ แนะนำการแก้ไขเฉพาะ และประเมินว่าช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้นนั้นสามารถหาประโยชน์ได้ในบริบทหรือไม่

AI ในการรักษาความปลอดภัยคอนเทนเนอร์และโครงสร้างพื้นฐาน

แอปพลิเคชันสมัยใหม่ทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานที่ซับซ้อน การสแกนความปลอดภัยของ AI ขยายขอบเขตไปไกลกว่าโค้ดแอปพลิเคชันไปจนถึงสแต็กการปรับใช้เต็มรูปแบบ

การสแกนภาพคอนเทนเนอร์

AI วิเคราะห์อิมเมจคอนเทนเนอร์สำหรับ:

• รูปภาพและแพ็คเกจฐานที่มีช่องโหว่
• การกำหนดค่าที่ไม่ถูกต้องซึ่งเปิดเผยบริการหรือข้อมูล
• แพ็คเกจที่ไม่จำเป็นที่เพิ่มพื้นผิวการโจมตี
• ความลับถูกแทรกซึมเข้าไปในเลเยอร์รูปภาพโดยไม่ได้ตั้งใจ
• การละเมิดการปฏิบัติตามมาตรฐาน CIS

การสแกนโครงสร้างพื้นฐานเป็นโค้ด (IaC)

AI สแกน Terraform, CloudFormation, Kubernetes และแผนภูมิ Helm สำหรับ:

• นโยบาย IAM และกลุ่มความปลอดภัยที่อนุญาตมากเกินไป
• พื้นที่เก็บข้อมูลที่ไม่ได้เข้ารหัสและการรับส่งข้อมูลเครือข่าย
• ไม่มีการกำหนดค่าการบันทึกและการตรวจสอบ
• การเปิดเผยบริการภายในต่อสาธารณะ
• หลุดลอยไปจากพื้นฐานด้านความปลอดภัย

ความปลอดภัยรันไทม์

การรักษาความปลอดภัยรันไทม์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะตรวจสอบแอปพลิเคชันที่มีคอนเทนเนอร์ในการผลิต:

• การดำเนินการตามกระบวนการที่ผิดปกติซึ่งอาจบ่งบอกถึงการประนีประนอม
• การเชื่อมต่อเครือข่ายที่ไม่คาดคิดทำให้เกิดการเคลื่อนไหวด้านข้าง
• การปรับเปลี่ยนระบบไฟล์นอกรูปแบบที่คาดไว้
• ความผิดปกติของการใช้ทรัพยากรที่บ่งชี้ถึงการขุด cryptomining หรือ DoS

การลดผลบวกลวงด้วย Triage อันชาญฉลาด

ผลบวกลวงคือภัยร้ายของการสแกนความปลอดภัย เครื่องมือแบบเดิมๆ มักสร้างอัตราส่วนสัญญาณรบกวนต่อสัญญาณที่ครอบงำทีมรักษาความปลอดภัย AI ปรับปรุงสิ่งนี้ได้อย่างมากผ่าน:

การวิเคราะห์บริบท

AI ประเมินการค้นพบแต่ละรายการในบริบทของแอปพลิเคชันเต็มรูปแบบ โดยพิจารณาจากการควบคุมความปลอดภัยที่มีอยู่ การตรวจสอบอินพุต การเข้ารหัสเอาต์พุต และขอบเขตทางสถาปัตยกรรม การสืบค้น SQL ที่สร้างจากการป้อนข้อมูลของผู้ใช้ไม่ใช่ช่องโหว่หากอินพุตได้รับการตรวจสอบความถูกต้องและกำหนดพารามิเตอร์ต้นทางแล้ว

การเรียนรู้ประวัติศาสตร์

AI เรียนรู้จากการตัดสินใจคัดแยกของทีมของคุณ เมื่อวิศวกรความปลอดภัยทำเครื่องหมายการค้นพบว่าเป็นผลบวกลวง AI จะเรียนรู้ที่จะจดจำรูปแบบที่คล้ายกันและระงับมันในการสแกนในอนาคต และปรับปรุงความแม่นยำอย่างต่อเนื่อง

การตรวจสอบอัตโนมัติ

สำหรับช่องโหว่บางประเภท AI สามารถตรวจสอบความสามารถในการใช้ประโยชน์ได้โดยอัตโนมัติโดยการสร้างอินพุตที่พิสูจน์แนวคิดและทดสอบในสภาพแวดล้อมแบบแซนด์บ็อกซ์ เพื่อยืนยันหรือตัดช่องโหว่ออกไปอย่างชัดเจน

การสร้างแบบจำลองภัยคุกคามที่ขับเคลื่อนด้วย AI

การสร้างแบบจำลองภัยคุกคามโดยปกติแล้วต้องใช้ความเชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยที่สำคัญและความพยายามด้วยตนเอง AI ดำเนินการและปรับปรุงกระบวนการนี้โดยอัตโนมัติ:

• การวิเคราะห์สถาปัตยกรรม: AI วิเคราะห์ไดอะแกรมสถาปัตยกรรมแอปพลิเคชัน โครงสร้างโค้ด และการกำหนดค่าการใช้งานเพื่อระบุขอบเขตความน่าเชื่อถือ กระแสข้อมูล และพื้นผิวการโจมตี
• การระบุภัยคุกคาม: ตามสถาปัตยกรรม AI สร้างภัยคุกคามที่เกี่ยวข้องโดยใช้เฟรมเวิร์กเช่น STRIDE โดยพิจารณาทั้งรูปแบบการโจมตีที่รู้จักและเวกเตอร์การโจมตีแบบใหม่
• การให้คะแนนความเสี่ยง: AI ประเมินแนวโน้มและผลกระทบของภัยคุกคามตามบริบทเฉพาะของแอปพลิเคชัน ความเสี่ยง และการควบคุมที่มีอยู่
• คำแนะนำในการบรรเทาผลกระทบ: สำหรับภัยคุกคามที่ระบุแต่ละรายการ AI จะแนะนำกลยุทธ์การบรรเทาผลกระทบที่เฉพาะเจาะจงและนำไปปฏิบัติได้ซึ่งปรับให้เหมาะกับกลุ่มเทคโนโลยีของคุณ

เครื่องมือสำหรับการสแกนความปลอดภัยของ AI

สนิก

Snyk ให้การสแกนการรักษาความปลอดภัยที่ปรับปรุงด้วย AI ทั้งโค้ด (SAST), การขึ้นต่อกัน (SCA), คอนเทนเนอร์ และโครงสร้างพื้นฐานในรูปแบบโค้ด เอ็นจิ้น DeepCode AI ให้การวิเคราะห์โค้ดเชิงความหมายโดยมีอัตราผลบวกลวงต่ำ

GitHub การรักษาความปลอดภัยขั้นสูง

คุณสมบัติความปลอดภัยดั้งเดิมของ GitHub ได้แก่ CodeQL (การวิเคราะห์โค้ดเชิงความหมาย), Dependabot (การสแกนการพึ่งพา) และการสแกนความลับ ทั้งหมดนี้ได้รับการปรับปรุงด้วย AI เพื่อความแม่นยำและการดำเนินการที่ดีขึ้น

เซมเกรพ

Semgrep ผสมผสานการจับคู่รูปแบบที่รวดเร็วเข้ากับการวิเคราะห์เชิงความหมาย กฎของมันนั้นมนุษย์สามารถอ่านได้และปรับแต่งได้ และฟีเจอร์ AI ของมันยังมีคำแนะนำการแก้ไขอัตโนมัติและการคัดแยกอัจฉริยะ

เช็คมาร์ก

Checkmarx มอบ SAST และ SCA ระดับองค์กรด้วยการจัดลำดับความสำคัญของผลลัพธ์ที่ขับเคลื่อนโดย AI ความสัมพันธ์ระหว่างประเภทการสแกน และคำแนะนำการแก้ไขอัตโนมัติ

บูรณาการเข้ากับไปป์ไลน์ DevSecOps

การสแกนความปลอดภัยของ AI จะต้องฝังอยู่ในขั้นตอนการพัฒนาจึงจะมีประสิทธิภาพ:

• กระทำล่วงหน้า: การตรวจจับความลับและการรักษาความปลอดภัยขั้นพื้นฐาน
• คำขอดึง: สแกน SAST เต็มรูปแบบด้วย AI triage ในไฟล์ที่เปลี่ยนแปลง
• สร้างไปป์ไลน์: การสแกนคอนเทนเนอร์และ SCA เกี่ยวกับการสร้างสิ่งประดิษฐ์
• ประตูการปรับใช้: การบังคับใช้นโยบายตามผลการสแกน
• การผลิต: การตรวจสอบรันไทม์และการสแกนแบบเต็มเป็นระยะ

Workstation นำการสแกนความปลอดภัยของ AI ไปใช้อย่างไร

ที่ Workstation เราสร้างโปรแกรมรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ครอบคลุมสำหรับลูกค้าของเรา:

• การประเมินความปลอดภัย: เราประเมินความสามารถในการสแกนความปลอดภัยในปัจจุบันของคุณและระบุช่องว่าง
• การเลือกเครื่องมือและการปรับใช้: เราใช้การผสมผสานที่ลงตัวของเครื่องมือรักษาความปลอดภัย AI สำหรับกลุ่มเทคโนโลยีและข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดของคุณ
• บูรณาการไปป์ไลน์: เราฝังการสแกนความปลอดภัยลงในไปป์ไลน์ CI/CD ของคุณด้วยนโยบายเกตติ้งอัจฉริยะ
• กฎและนโยบายที่กำหนดเอง: เราพัฒนากฎการสแกนความปลอดภัยโดยเฉพาะสำหรับสถาปัตยกรรมแอปพลิเคชันของคุณและข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ
• การดำเนินการรักษาความปลอดภัย: เราจัดให้มีการตรวจสอบความปลอดภัย การจัดการช่องโหว่ และการสนับสนุนการตอบสนองต่อเหตุการณ์อย่างต่อเนื่อง

ปกป้องแอปพลิเคชันของคุณด้วยการรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ติดต่อเราได้ที่ info@workstation.co.uk เพื่อหารือเกี่ยวกับความต้องการในการสแกนความปลอดภัยของคุณ