O LLM e a Inteligência Artificial Gerativa Resolverão um Problema de 20 Anos na Segurança de Aplicativos?

No cenário em constante evolução da cibersegurança, manter-se à frente dos atores mal-intencionados é um desafio constante. Nos últimos duas décadas, o problema da segurança de aplicativos persistiu, com métodos tradicionais frequentemente falhando em detectar e mitigar ameaças emergentes. No entanto, uma tecnologia promissora e nova, a Inteligência Artificial Gerativa (GenAI), está prestes a revolucionar o campo. Neste artigo, exploraremos como a Inteligência Artificial Gerativa é relevante para a segurança, por que ela aborda desafios de longa data que as abordagens anteriores não puderam resolver, as possíveis perturbações que ela pode trazer para o ecossistema de segurança e como ela difere dos modelos de Aprendizado de Máquina (ML) mais antigos.

Por que o Problema Requer Nova Tecnologia

O problema da segurança de aplicativos é multifacetado e complexo. As medidas de segurança tradicionais dependem principalmente da correspondência de padrões, detecção baseada em assinaturas e abordagens baseadas em regras. Embora eficazes em casos simples, esses métodos lutam para abordar as maneiras criativas pelas quais os desenvolvedores escrevem código e configuram sistemas. Os adversários modernos constantemente evoluem suas técnicas de ataque, ampliam a superfície de ataque e tornam a correspondência de padrões insuficiente para proteger contra riscos emergentes. Isso exige uma mudança de paradigma nas abordagens de segurança, e a Inteligência Artificial Gerativa detém uma possível chave para enfrentar esses desafios.

A Magia do LLM na Segurança

A Inteligência Artificial Gerativa é uma evolução sobre os modelos mais antigos usados nos algoritmos de aprendizado de máquina que eram excelentes em classificar ou agrupar dados com base no aprendizado sintético de amostras. Os modernos LLMs são treinados em milhões de exemplos de grandes repositórios de código (por exemplo, GitHub) que são parcialmente marcados para problemas de segurança. Ao aprender com vastas quantidades de dados, os modelos LLM modernos podem entender os padrões subjacentes, estruturas e relações dentro do código e ambiente de aplicativos, permitindo que eles identifiquem possíveis vulnerabilidades e prevejam vetores de ataque dados os inputs e priming corretos.

Outro grande avanço é a capacidade de gerar amostras de reparo realistas que podem ajudar os desenvolvedores a entender a causa raiz e resolver problemas mais rapidamente, especialmente em organizações complexas onde os profissionais de segurança estão isolados organizacionalmente e sobrecarregados.

Perturbações Imminentes Habilitadas pela GenAI

A Inteligência Artificial Gerativa tem o potencial de perturbar o ecossistema de segurança de aplicativos de várias maneiras:

Detecção Automática de Vulnerabilidades: As ferramentas tradicionais de varredura de vulnerabilidades frequentemente dependem da definição manual de regras ou da correspondência de padrões limitada. A Inteligência Artificial Gerativa pode automatizar o processo aprendendo com extensos repositórios de código e gerando amostras sintéticas para identificar vulnerabilidades, reduzindo o tempo e o esforço necessários para a análise manual.

Simulação de Ataques Adversários: Os testes de segurança geralmente envolvem a simulação de ataques para identificar pontos fracos em um aplicativo. A Inteligência Artificial Gerativa pode gerar cenários de ataque realistas, incluindo ataques sofisticados e multietapas, permitindo que as organizações fortaleçam suas defesas contra ameaças do mundo real. Um exemplo é o “BurpGPT”, uma combinação de GPT e Burp, que ajuda a detectar problemas de segurança dinâmicos.

Geração Inteligente de Patches: Gerar patches eficazes para vulnerabilidades é uma tarefa complexa. A Inteligência Artificial Gerativa pode analisar bases de código existentes e gerar patches que abordam vulnerabilidades específicas, economizando tempo e minimizando erros humanos no processo de desenvolvimento de patches.

Embora esse tipo de reparo tenha sido tradicionalmente rejeitado pela indústria, a combinação de reparos de código automatizados e a capacidade de gerar testes pela GenAI pode ser uma ótima maneira para a indústria impulsionar os limites para novos níveis.

Inteligência de Ameaças Aumentada: A Inteligência Artificial Gerativa pode analisar grandes volumes de dados relacionados à segurança, incluindo relatórios de vulnerabilidades, padrões de ataque e amostras de malware. A GenAI pode melhorar significativamente as capacidades de inteligência de ameaças gerando insights e identificando tendências emergentes de uma indicação inicial a um playbook real e ação, permitindo estratégias de defesa proativa.

O Futuro do LLM e da Segurança de Aplicativos

Os LLMs ainda têm lacunas para alcançar a segurança perfeita de aplicativos devido à sua compreensão contextual limitada, cobertura de código incompleta, falta de avaliação em tempo real e ausência de conhecimento específico de domínio. Para abordar essas lacunas nos próximos anos, uma solução provável terá que combinar abordagens de LLM com ferramentas de segurança dedicadas, fontes de enriquecimento externas e scanners. Os avanços contínuos em IA e segurança ajudarão a preencher essas lacunas.

Em geral, se você tiver um conjunto de dados maior, poderá criar um LLM mais preciso. Isso também se aplica ao código, então, quando tivermos mais código na mesma linguagem, seremos capazes de usá-lo para criar LLMs melhores, o que por sua vez impulsionará a geração de código e segurança melhores à frente.

Antecipamos que nos próximos anos testemunharemos avanços na tecnologia LLM, incluindo a capacidade de utilizar tamanhos de token maiores, o que tem um grande potencial para melhorar ainda mais a cibersegurança baseada em IA de maneiras significativas.