Selvänäkijyyden löytäminen ja korjaaminen kooditasolla

RSA-konferenssissa San Franciscossa tämän kuun aikana, esiteltiin hämmästyttävä määrä uusia ratkaisuja, jotka olivat kuuma ja uusi tietoturva-alalla. Jokainen messuosasto väitti olevansa työkalu, joka pelastaa organisaationsi pahantahtoisilta toimijoilta, jotka varastavat hyviäsi tai kiristävät teitä miljoonien dollarien edestä.

Paljon pohdittuani olen tullut siihen tulokseen, että meidän alan on eksynyt. Eksynyt mereen, jossa on valtava määrä havaitse- ja reagointityökaluja, joissa on loputon saasta, joka väittää, että ongelmat katoavat, kunhan lisäät vain yhden kerroksen. Sukelluksissa teknologiaan, henkilöstöön, työkaluihin ja infrastruktuurin kerroksiin, yritykset ovat muodostaneet labyrintin, jossa he eivät voi enää nähdä metsää puille, kun on kyse uhkaavien toimijoiden tunnistamisesta ja estämisestä. Nämä työkalut, jotka on tarkoitettu suojelemaan digitaalisia varoja, aiheuttavat sen sijaan turhautumista sekä turvallisuus- että kehitystiimien keskuudessa lisäämällä työtaakkaa ja lisäämällä yhteensopimattomia työkaluja. “Lisää” -sumu ei toimi. Mutta rehellisesti sanottuna, se ei ole koskaan toiminut.

Kyberhyökkäykset alkavat ja loppuvat koodissa. Se on yksinkertaista. Joko sinulla on turvallisuusviat tai haavoittuvuus koodissa, tai koodi on kirjoitettu ilman turvallisuutta. Joko tapauksessa, jokainen hyökkäys tai otsikko, jonka luet, tulee koodista. Ja se on ohjelmistokehittäjien vastuulla, jotka kohtaavat lopulta ongelman täyden voimalla. Mutta kehittäjät eivät ole koulutettu turvallisuuteen, ja he saattavat koskaan olla. Niinpä he toteuttavat vanhan muotin koodin etsintätyökaluja, jotka etsivät yksinkertaisesti koodista kaavoja. Ja pelkää, mitä pyydät, koska tuloksena he saavat hälytys-tsunamin, jahtaavat suurimman osan päivästään punaisia herringeja ja aaveita. Itse asiassa kehittäjät käyttävät jopa kolmanneksen ajastaan väärän positiivisen ja haavoittuvuuksien metsästykseen. Vain keskittymällä ehkäisyyn voivat yritykset todella aloittaa turvallisuusohjelmien vahvistamisen ja turvallisuusvetoisen kulttuurin perustamisen.

Löytäminen ja korjaaminen kooditasolla

On usein sanottu, että ehkäisy on parempi kuin parantaminen, ja tämä sanonta pitää erityisen hyvin tietoturva-alalla. Siksi yritykset jatkavat turvallisuustyökalujen sijoittamista ja liittämistä, luoden useita esteitä hyökkäyksille vähentääkseen onnistuneiden kyberhyökkäysten todennäköisyyttä. Mutta vaikka lisäämällä yhä enemmän turvallisuuden kerroksia, samanlaiset hyökkäykset jatkuvat. On aika yrityksille omaksua uusi näkökulma – yksi, jossa keskitymme ongelmaan juuritasolla – löytämällä ja korjaamalla haavoittuvuuksia koodissa.

Sovellukset toimivat usein pääsypisteenä kyberrikollisille, jotka pyrkivät hyödyntämään heikkouksia ja saamaan laitonta pääsyä arkaluontoisiin tietoihin. Vuoden 2020 lopulla SolarWinds-kompromissi tuli julki, ja tutkijat löysivät komprometoidun rakennusprosessin, joka salli hyökkääjien injektoida haitallista koodia Orion-verkkotarkkailuohjelmistoon. Tämä hyökkäys korosti tarvetta turvata jokainen vaihe ohjelmistojen rakennusprosessissa. Kehittämällä vahvoja sovellusturvallisuuden (AppSec) toimia yritykset voivat vähentää turvallisuusloukkauksien riskiä. Tämä edellyttää “vasemmalle siirtymistä” – ajattelutapaa, jossa ennaltaehkäiseviä ja ennustavia menetelmiä sovelletaan kehitysvaiheeseen.

Vaikka tämä ei ole aivan uusi idea, siihen liittyy haittoja. Yksi merkittävä haitta on kehitysaikojen ja -kustannusten lisääntyminen. Kattavien AppSec-toimien toteuttaminen voi vaatia merkittäviä resursseja ja asiantuntemusta, johtaa pidempiin kehitysaikoihin ja korkeampiin kustannuksiin. Lisäksi ei kaikki haavoittuvuudet ole suuri riski organisaatiolle. Havaintotyökalujen mahdolliset väärät positiiviset havainnot aiheuttavat myös kehittäjien keskuudessa turhautumista. Tämä luo kuilun liiketoiminnan, insinöörien ja turvallisuustiimien välille, joiden tavoitteet eivät välttämättä kohtaa. Mutta generatiivinen tekoäly voi olla ratkaisu, joka sulkee tämän kuilun lopullisesti.

Siirtyminen tekoälyn aikakauteen

Hyödyntämällä generatiivisen tekoälyn yleispätevyyttä AppSec:ssä oppimme lopulta menneisyydestä ja ennustamme ja estämme tulevia hyökkäyksiä. Esimerkiksi voit kouluttaa Iso kielen mallin tai LLM:n kaikista tunnetuista koodin haavoittuvuuksista, niiden variantteja, oppiaksesi niiden olennaiset piirteet. Nämä haavoittuvuudet voivat käsittää yleisiä ongelmia, kuten puskurin ylivuotot, injektiohyökkäykset tai virheellinen syötteen validointi. Malli oppii myös hienovaraiset erot kielellisesti, kehyksellisesti ja kirjastojen suhteen, sekä mitkä koodin korjaukset ovat onnistuneita. Malli voi sitten käyttää tätä tietoa skannaamaan organisaation koodia ja löytämään potentiaalisia haavoittuvuuksia, joita ei ole vielä tunnistettu. Käyttämällä koodin ympäristöä, skannausvälineet voivat paremmin havaita todellisia uhkia. Tämä tarkoittaa lyhyitä skannausaikoja ja vähemmän aikaa väärän positiivisen ja haavoittuvuuksien metsästykseen, sekä lisää tuottavuutta kehitystiimille.

Generatiiviset tekoälytyökalut voivat myös tarjota ehdotettuja koodin korjauksia, automatisoiden korjausten luomisprosessin, vähentäen merkittävästi aikaa ja vaivaa, jotka vaaditaan haavoittuvuuksien korjaamiseen koodipohjassa. Kouluttamalla malleja laajoista turvallisten koodipohjien ja parhaiden käytäntöjen varastoista, kehittäjät voivat hyödyntää tekoälyllisesti luotuja koodinpätkiä, jotka noudattavat turvallisuusstandardeja ja välttävät yleisiä haavoittuvuuksia. Tämä proaktiivinen lähestymistapa vähentää ei vain turvallisuusviatien todennäköisyyttä, vaan kiihdyttää myös kehitysprosessia tarjoamalla kehittäjille testattuja ja validoitujen koodikomponentteja.

Nämä työkalut voivat myös sopeutua eri ohjelmointikieliin ja koodaustyyleihin, mikä tekee niistä monipuolisia työkaluja kooditurvallisuuden parantamiseen eri ympäristöissä. Ne voivat parantua ajan myötä, kun ne jatkavat koulutusta uusilla tiedoilla ja palautteella, johtaa tehokkaampiin ja luotettavampiin korjausten luomiseen.

Ihmistekijä

On tärkeää muistaa, että vaikka koodin korjaukset voidaan automatisoida, ihmisten valvonta ja validointi ovat edelleen olennaisia koodin laadun ja oikeellisuuden varmistamiseksi. Vaikka kehittyneet työkalut ja algoritmit ovat tärkeitä rooleja haavoittuvuuksien tunnistamisessa ja lieventämisessä, ihmisten asiantuntemus, luovuus ja intuitio ovat edelleen välttämättömiä sovellusten turvallisuuden varmistamisessa.

Kehittäjät ovat lopulta vastuussa turvallisen koodin kirjoittamisesta. Heidän ymmärryksensä turvallisuudesta parhaista käytännöistä, koodin standardeista ja potentiaalisista haavoittuvuuksista on olennainen osa varmistamista, että sovellukset on rakennettu turvallisuuden kanssa alusta alkaen. Integroimalla turvallisuuskoulutus- ja tietoisuusohjelmat kehitysprosessiin, yritykset voivat antaa kehittäjille mahdollisuuden tunnistaa ja korjata turvallisuusongelmia, vähentäen haavoittuvuuksien määrää koodipohjassa.

Lisäksi tehokas viestintä ja yhteistyö eri sidosryhmien välillä organisaatiossa on välttämätöntä AppSec-menestykselle. Vaikka tekoälyratkaisut voivat auttaa “sulkemaan kuilun” kehityksen ja turvallisuustoimintojen välillä, se vaatii yhteistyön ja jaetun vastuun kulttuuria rakentaa kestävämpiä ja turvallisempia sovelluksia.

Maailmassa, jossa uhkakuvat muuttuvat jatkuvasti, on helppo tulla ylivoimaiseksi valtavasta määrästä työkaluja ja teknologioita, jotka ovat saatavilla tietoturva-alalla. Kuitenkin keskittymällä ehkäisyyn ja haavoittuvuuksien löytämiseen koodissa, yritykset voivat leikata “rasvan” olemassa olevasta turvallisuuspaketistaan, säästäen eksponentiaalisen määrän aikaa ja rahaa prosessissa. Juuritasolla nämä ratkaisut kykenevät löytämään ei vain tunnettuja haavoittuvuuksia ja korjaamaan nollapäivän haavoittuvuuksia, vaan myös ennen nollapäivän haavoittuvuuksia ennen kuin ne tapahtuvat. Saamme lopulta pysyä uhkaavien toimijoiden vauhdissa, tai jopa edetä heitä.