Будут ли LLM и Генеративный ИИ Решать 20-Летнюю Проблему в Безопасности Приложений?

В постоянно меняющемся ландшафте кибербезопасности поддержание одного шага впереди злонамеренных акторов является постоянной проблемой. На протяжении последних двух десятилетий проблема безопасности приложений сохранялась, и традиционные методы часто не справлялись с обнаружением и смягчением возникающих угроз. Однако перспективная новая технология, Генеративный ИИ (GenAI), готова революционизировать эту область. В этой статье мы рассмотрим, как Генеративный ИИ имеет отношение к безопасности, почему он решает давние проблемы, которые предыдущие подходы не смогли решить, какие потенциальные нарушения он может принести в экосистему безопасности и как он отличается от более старых моделей машинного обучения (ML).

Почему Проблема Требует Новой Технологии

Проблема безопасности приложений является многофакторной и сложной. Традиционные меры безопасности в основном полагались на сопоставление с образцом, обнаружение на основе сигнатуры и правило-ориентированные подходы. Хотя они эффективны в простых случаях, эти методы испытывают трудности в решении творческих способов, которыми разработчики пишут код и настраивают системы. Современные противники постоянно эволюционируют свои тактики атак, расширяют поверхность атаки и делают сопоставление с образцом недостаточным для защиты от возникающих рисков. Это требует смены парадигмы в подходах к безопасности, и Генеративный ИИ содержит возможный ключ к решению этих проблем.

Магия LLM в Безопасности

Генеративный ИИ является развитием над более старыми моделями, использованными в алгоритмах машинного обучения, которые были велики в классификации или кластеризации данных на основе обучения синтетическим образцам. Современные LLM обучаются на миллионах примеров из больших репозиториев кода (например, GitHub), которые частично помечены для проблем безопасности. Изучая огромные объемы данных, современные модели LLM могут понять лежащие в основе закономерности, структуры и отношения внутри кода приложения и окружения, что позволяет им выявлять потенциальные уязвимости и предсказывать векторы атак при правильных входных данных и настройке.

Еще одним значительным достижением является возможность генерировать реалистичные исправления, которые могут помочь разработчикам понять коренную причину и решить проблемы быстрее, особенно в сложных организациях, где специалисты по безопасности изолированы организационно и перегружены.

Нарушения, Позволенные Генеративным ИИ

Генеративный ИИ имеет потенциал нарушить экосистему безопасности приложений несколькими способами:

Автоматическое Обнаружение Уязвимостей: Традиционные инструменты сканирования уязвимостей часто полагаются на ручное определение правил или ограниченное сопоставление с образцом. Генеративный ИИ может автоматизировать этот процесс, изучая обширные репозитории кода и генерируя синтетические образцы для выявления уязвимостей, снижая время и усилия, необходимые для ручного анализа.

Симуляция Атак Противников: Тестирование безопасности обычно включает в себя симуляцию атак для выявления слабых мест в приложении. Генеративный ИИ может генерировать реалистичные сценарии атак, включая сложные, многоступенчатые атаки, позволяя организациям укрепить свою оборону против реальных угроз. Хорошим примером является «BurpGPT», сочетание GPT и Burp, которое помогает обнаруживать динамические проблемы безопасности.

Интеллектуальная Генерация Патчей: Генерирование эффективных патчей для уязвимостей является сложной задачей. Генеративный ИИ может анализировать существующие кодовые базы и генерировать патчи, которые устраняют конкретные уязвимости, экономя время и минимизируя человеческие ошибки в процессе разработки патчей.

Хотя такие исправления традиционно отвергались отраслью, сочетание автоматических исправлений кода и возможности генерировать тесты с помощью Генеративного ИИ может стать отличным способом для отрасли расширить границы до новых уровней.

Улучшенный Интеллект Угроз: Генеративный ИИ может анализировать большие объемы данных, связанных с безопасностью, включая отчеты об уязвимостях, закономерности атак и образцы вредоносного ПО. Генеративный ИИ может существенно улучшить возможности интеллекта угроз, генерируя идеи и выявляя возникающие тенденции от первоначального указания до реального действенного плана, позволяя проводить активную оборону.

Будущее LLM и Безопасности Приложений

LLM все еще имеют пробелы в достижении идеальной безопасности приложений из-за ограниченного контекстного понимания, неполного покрытия кода, отсутствия реального времени оценки и отсутствия домен-специфических знаний. Чтобы решить эти пробелы в ближайшие годы, вероятным решением будет сочетание подходов LLM с посвященными инструментами безопасности, внешними источниками обогащения и сканерами. Продолжающиеся достижения в области ИИ и безопасности помогут преодолеть эти пробелы.

В целом, если у вас есть более крупный набор данных, вы можете создать более точный LLM. Это также верно для кода, поэтому когда у нас будет больше кода на одном языке, мы сможем использовать его для создания лучших LLM, что в свою очередь будет стимулировать лучшую генерацию кода и безопасность в будущем.

Мы ожидаем, что в ближайшие годы мы станем свидетелями достижений в технологии LLM, включая возможность использования более крупных размеров токенов, что имеет большой потенциал для дальнейшего улучшения кибербезопасности на основе ИИ значительными способами.