Vil LLM og Generative AI Løse et 20 År Gammelt Problem i Applikasjonssikkerhet?

I det evoluerende landskapet av cybersikkerhet er det en konstant utfordring å holde seg foran onde aktører. I de siste to tiårene har problemet med applikasjonssikkerhet vedvart, og tradisjonelle metoder har ofte sviktet i å oppdage og mildne nye trusler. Men en ny og lovende teknologi, Generative AI (GenAI), er i ferd med å revolusjonere feltet. I denne artikkelen vil vi utforske hvordan Generative AI er relevant for sikkerhet, hvorfor det løser langvarige utfordringer som tidligere tilnærminger ikke kunne løse, hvilke potensielle forstyrrelser det kan bringe til sikkerhetsøkosystemet og hvordan det skiller seg fra eldre Maskinlæringsmodeller (ML).

Hvorfor Problemet Krever Ny Teknologi

Problemet med applikasjonssikkerhet er flerdimensjonalt og komplekst. Tradisjonelle sikkerhetstiltak har primært basert seg på mønsteravkjenning, signaturbasert oppdaging og regelbaserte tilnærminger. Mens disse metodene er effektive i enkle tilfeller, sliter de med å håndtere de kreative måtene utviklere skriver kode og konfigurerer systemer. Moderne motstandere utvikler stadig nye angrepsmetoder, utvider angrepsflaten og gjør mønsteravkjenning utilstrekkelig for å beskytte mot nye risikoer. Dette nødvendiggjør en paradigmeskifte i sikkerhetstiltak, og Generative AI holder en mulig nøkkel til å håndtere disse utfordringene.

Magien til LLM i Sikkerhet

Generative AI er en videreutvikling av eldre modeller brukt i maskinlæringsalgoritmer som var gode til å klassifisere eller gruppere data basert på trent læring av syntetiske eksempler. De moderne LLM-ene er trent på millioner av eksempler fra store kodebiblioteker (f.eks. GitHub) som delvis er merket for sikkerhetsproblemer. Ved å lære fra store mengder data, kan moderne LLM-modeller forstå de underliggende mønster, strukturer og relasjoner innen applikasjonskode og -miljø, og dermed identifisere potensielle sårbarheter og forutsi angrepsvektorer gitt riktige innledninger og priming.

En annen stor fremgang er evnen til å generere realistiske fiksekssempler som kan hjelpe utviklere å forstå årsaken og løse problemer raskere, spesielt i komplekse organisasjoner hvor sikkerhetspersonale er organisatorisk isolert og overbelastet.

Kommende Forstyrrelser Muliggjort av GenAI

Generative AI har potensialet til å forstyrre applikasjonssikkerhetsøkosystemet på flere måter:

Automatisert Sårbarhetsopptak: Tradisjonelle sårbarhetsscanningsverktøy avhenger ofte av manuell regeldefinisjon eller begrenset mønsteravkjenning. Generative AI kan automatisere prosessen ved å lære fra omfattende kodebiblioteker og generere syntetiske eksempler for å identifisere sårbarheter, og dermed redusere tiden og innsatsen for manuell analyse.

Simulering av Angrep: Sikkerhetstesting innebærer vanligvis å simulere angrep for å identifisere svake punkter i en applikasjon. Generative AI kan generere realistiske angreps-scenarier, inkludert sofistikerte, flertrinnsangrep, og dermed tillate organisasjoner å styrke sine forsvar mot virkelige trusler. Et godt eksempel er “BurpGPT”, en kombinasjon av GPT og Burp, som hjelper med å oppdage dynamiske sikkerhetsproblemer.

Intelligent Patchgenerering: Å generere effektive patches for sårbarheter er en kompleks oppgave. Generative AI kan analysere eksisterende kodebasen og generere patches som løser spesifikke sårbarheter, og dermed spare tid og minimere menneskelig feil i patchutviklingsprosessen.

Selv om slike fikser tradisjonelt ble avvist av industrien, kan kombinasjonen av automatiske kodefikser og evnen til å generere tester ved hjelp av GenAI være en god måte for industrien å løfte grensene til nye nivåer.

Forbedret Trusselforstand: Generative AI kan analysere store mengder sikkerhetsrelatert data, inkludert sårbarhetsrapporter, angrepsmønster og malwareeksempler. GenAI kan betydelig forbedre trusselforstand ved å generere innsikt og identifisere nye trender fra en initial indikasjon til en reell handleplan, og dermed muliggjøre proaktive forsvarstrategier.

Fremtiden for LLM og Applikasjonssikkerhet

LLM-ene har fortsatt hull i å oppnå perfekt applikasjonssikkerhet på grunn av deres begrensede kontekstforståelse, ufullstendig kodedekning, manglende sanntidsvurdering og mangelen på domenespesifikk kunnskap. For å løse disse hullene over de kommende årene, vil en sannsynlig løsning måtte kombinere LLM-tilnærminger med dedikerte sikkerhetstverktøy, eksterne berikingskilder og scannere. Fremtidige fremgang i AI og sikkerhet vil hjelpe med å lukke disse hullene.

Generelt, hvis du har en større datasett, kan du skape en mer nøyaktig LLM. Dette er det samme for kode, så når vi har mer kode på samme språk, vil vi kunne bruke det til å skape bedre LLM-er, som igjen vil drive bedre kodegenerering og sikkerhet fremover.

Vi forventer at i de kommende årene, vil vi være vitne til fremgang i LLM-teknologi, inkludert evnen til å bruke større tokenstørrelser, som har stor potensial til å ytterligere forbedre AI-basert cybersikkerhet på betydelige måter.