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Aprimorando a segurança do código: as recompensas e os riscos do uso de LLMs para detecção proativa de vulnerabilidades

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Na paisagem dinâmica de cíber segurança, onde as ameaças evoluem constantemente, é vital ficar à frente de possíveis vulnerabilidades no código. Uma forma promissora é a integração da IA ​​e Modelos de linguagem grandes (LLM). O aproveitamento dessas tecnologias pode contribuir para a detecção precoce e mitigação de vulnerabilidades em bibliotecas não descobertas antes, fortalecendo a segurança geral dos aplicativos de software. Ou, como gostamos de dizer, “encontrar as incógnitas desconhecidas”.

Para os desenvolvedores, incorporar IA para detectar e reparar vulnerabilidades de software tem o potencial de aumentar a produtividade, reduzindo o tempo gasto para encontrar e corrigir erros de codificação, ajudando-os a alcançar o tão desejado “estado de fluxo”. No entanto, há algumas coisas a considerar antes de uma organização adicionar LLMs aos seus processos.

Desbloqueando o Fluxo

Um benefício de adicionar LLMs é a escalabilidade. A IA pode gerar automaticamente correções para inúmeras vulnerabilidades, reduzindo o acúmulo de vulnerabilidades e permitindo um processo mais simplificado e acelerado. Isto é particularmente útil para organizações que enfrentam uma série de questões de segurança. O volume de vulnerabilidades pode sobrecarregar os métodos tradicionais de verificação, levando a atrasos na resolução de problemas críticos. Os LLMs permitem que as organizações resolvam vulnerabilidades de forma abrangente, sem serem impedidas por limitações de recursos. Os LLMs podem fornecer uma maneira mais sistemática e automatizada de reduzir falhas e fortalecer a segurança do software.

Isto leva a uma segunda vantagem da IA: Eficiência. O tempo é essencial quando se trata de encontrar e corrigir vulnerabilidades. Automatizar o processo de correção de vulnerabilidades de software ajuda a minimizar a janela de vulnerabilidade para aqueles que desejam explorá-las. Esta eficiência também contribui para poupanças consideráveis ​​de tempo e recursos. Isto é especialmente importante para organizações com extensas bases de código, permitindo-lhes otimizar os seus recursos e alocar esforços de forma mais estratégica.

A capacidade dos LLMs de treinar em um vasto conjunto de dados de Código de segurança cria o terceiro benefício: a precisão dessas correções geradas. O modelo certo baseia-se no seu conhecimento para fornecer soluções que se alinhem com os padrões de segurança estabelecidos, reforçando a resiliência geral do software. Isto minimiza o risco de introdução de novas vulnerabilidades durante o processo de correção. MAS esses conjuntos de dados também têm o potencial de introduzir riscos.

Navegando pela confiança e pelos desafios

Uma das maiores desvantagens de incorporar IA para corrigir vulnerabilidades de software é a confiabilidade. Os modelos podem ser treinados em códigos maliciosos e aprender padrões e comportamentos associados às ameaças à segurança. Quando utilizado para gerar soluções, o modelo pode basear-se nas experiências aprendidas, propondo inadvertidamente soluções que possam introduzir vulnerabilidades de segurança em vez de as resolver. Isso significa que a qualidade dos dados de treinamento deve ser representativa do código a ser corrigido E livre de código malicioso.

Os LLMs também podem ter o potencial de introduzir vieses nas soluções que geram, levando a soluções que podem não abranger todo o espectro de possibilidades. Se o conjunto de dados utilizado para treinamento não for diverso, o modelo poderá desenvolver perspectivas e preferências estreitas. Quando encarregado de gerar correções para vulnerabilidades de software, pode favorecer certas soluções em detrimento de outras com base nos padrões definidos durante o treinamento. Esse viés pode levar a uma abordagem centrada na correção que tende a negligenciar soluções não convencionais, porém eficazes, para vulnerabilidades de software.

Embora os LLMs sejam excelentes no reconhecimento de padrões e na geração de soluções baseadas em padrões aprendidos, eles podem ficar aquém quando confrontados com desafios únicos ou novos que diferem significativamente dos seus dados de treinamento. Às vezes, esses modelos podem até “alucinar” gerando informações falsas ou código incorreto. IA generativa e LLMs também podem ser complicados quando se trata de prompts, o que significa que uma pequena mudança no que você insere pode levar a saídas de código significativamente diferentes. Atores maliciosos também podem tirar vantagem desses modelos, usando injeções imediatas ou treinamento envenenamento de dados para criar vulnerabilidades adicionais ou obter acesso a informações confidenciais. Essas questões geralmente exigem uma compreensão contextual profunda, habilidades complexas de pensamento crítico e uma consciência da arquitetura mais ampla do sistema. Isto sublinha a importância da experiência humana na orientação e validação dos resultados e por que as organizações devem ver os LLMs como uma ferramenta para aumentar as capacidades humanas, em vez de substituí-las inteiramente.

O elemento humano permanece essencial

A supervisão humana é crítica durante todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software, especialmente ao aproveitar modelos avançados de IA. Enquanto IA generativa e os LLMs podem gerenciar tarefas tediosas, os desenvolvedores devem manter uma compreensão clara de seus objetivos finais. Os desenvolvedores precisam ser capazes de analisar as complexidades de uma vulnerabilidade complexa, considerar as implicações mais amplas do sistema e aplicar conhecimentos específicos do domínio para conceber soluções eficazes e adaptadas. Essa experiência especializada permite que os desenvolvedores personalizem soluções que se alinhem com os padrões do setor, os requisitos de conformidade e as necessidades específicas do usuário, fatores que podem não ser totalmente capturados apenas pelos modelos de IA. Os desenvolvedores também precisam realizar validação e verificação meticulosas do código gerado pela IA para garantir que o código gerado atenda aos mais altos padrões de segurança e confiabilidade.

Combinar a tecnologia LLM com testes de segurança apresenta um caminho promissor para melhorar a segurança do código. No entanto, é essencial uma abordagem equilibrada e cautelosa, reconhecendo tanto os potenciais benefícios como os riscos. Ao combinar os pontos fortes desta tecnologia e a experiência humana, os desenvolvedores podem identificar e mitigar vulnerabilidades de forma proativa, melhorando a segurança do software e maximizando a produtividade das equipes de engenharia, permitindo-lhes encontrar melhor o estado do seu fluxo.

Bruce Snell,estrategista de segurança cibernética, IA Qwiet, tem mais de 25 anos no setor de segurança da informação. Sua experiência inclui administração, implantação e consultoria em todos os aspectos da segurança de TI tradicional. Nos últimos 10 anos, Bruce se ramificou em segurança cibernética OT/IoT (com certificação GICSP), trabalhando em projetos que incluem testes de penetração automotivos, oleodutos e gasodutos, dados de veículos autônomos, IoT médica, cidades inteligentes e outros. Bruce também tem sido palestrante regular em conferências sobre segurança cibernética e IoT, bem como palestrante convidado na Wharton e na Harvard Business School, e co-apresentador do premiado podcast “Hackable?”.