Siber Güvenlikte “Daha Fazlasının Bulanıklığını” Temizleme

Bu ay San Francisco’da düzenlenen RSA Konferansı‘nda, siber güvenlik endüstrisinden yeni ve çok sıcak çözümler sergilendi. Stantlar, organizasyonunuzu kötü aktörlerden korumak ve milyonlarca dolarlık şantajdan kurtarmak için araç olduğunu iddia etti.

Uzun süren bir düşünme sürecinin ardından, endüstrimizin kaybolduğuna karar verdim. Kaybolma, sonsuz bir drivel ile tespit ve yanıtın içinde, sadece bir daha katman eklerseniz sorunlarınızın ortadan kalkacağı iddiasıyla. Teknoloji yatırımları, personel, araçlar ve altyapı katmanları ile şirketler, tehdit aktörlerini tanımlamak ve önlemek konusunda ormanı ağaçlardan ayırt edemez hale gelmiş bir labirent oluşturdular. Dijital varlıkları korumak amacıyla tasarlanan bu araçlar, artan iş yükleri ve uyumsuz araçlar nedeniyle güvenlik ve geliştirme ekipleri arasında frustrasyona neden oluyor. “Daha fazlasının bulanıklığı” işe yaramıyor. Ancak dürüst olmak gerekirse, hiç işe yaramadı.

Siber saldırılar kodda başlar ve biter. Bu kadar basit. Ya kodda bir güvenlik açığı veya zafiyetiniz var, ya da kod güvenliği dikkate alınmadan yazıldı. Her iki durumda da, okuduğunuz her saldırı veya başlık, koddan kaynaklanıyor. Ve sorunların tamamı ile yüzleşen kişiler, yazılım geliştiriciler. Ancak geliştiriciler güvenlik konusunda eğitilmiyorlar ve muhtemelen asla eğitilmeyecekler. Bu nedenle, eski usül kod arama araçlarını uyguluyorlar ve sadece kalıpları koddan arıyorlar. Ve ne istediklerini korktukları için, sonuç olarak günlerinin çoğunu kırmızı ringleri ve hayaletleri takip ederek geçiriyorlar. Aslında, geliştiriciler sahte pozitifler ve zafiyetler peşinde koşarak günlerinin üçte birini harcıyorlar. Sadece önleyici tedbirleri odaklanarak, şirketler güvenlik programlarını gerçekten güçlendirmeye ve güvenlik odaklı bir kültürün temelini atmaya başlayabilirler.

Kod Seviyesinde Bulma ve Düzeltme

Sıklıkla söylenen bir söz, önlemenin tedavi etmekten daha iyi olduğu ve bu deyimin özellikle siber güvenlik alanında geçerli olduğu söylenir. Bu nedenle, daha sıkı ekonomik kısıtlamalara rağmen, şirketler sürekli olarak daha fazla güvenlik aracı yatırımı yapıyor ve başarılı siber saldırıların olasılığını azaltmak için çoklu engeller oluşturuyor. Ancak daha fazla güvenlik katmanı eklemelerine rağmen, aynı tür saldırılar devam ediyor. Şirketlerin yeni bir perspektife sahip olması gerekiyor – sorunların kökünde odaklanarak, koddaki zafiyetleri bulma ve düzeltme.

Uygulamalar, zayıf noktaları sömüren ve hassas verilere yetkisiz erişim sağlayan siber suçlular için birincil giriş noktası olarak hizmet ediyor. 2020’nin sonlarında, SolarWinds ihlali ortaya çıktı ve araştırmacılar, saldırganların Orion ağ izleme yazılımlarına kötü amaçlı kod enjekte etmelerine olanak tanıyan bir inşa süreci buldu. Bu saldırı, yazılım derleme sürecinin her adımının güvence altına alınmasının必要 olduğunu vurguladı. Uygulama güvenliği veya AppSec önlemlerini uygulayarak, şirketler bu güvenlik ihlallerinin riskini azaltabilir. Bunu yapmak için, şirketlerin ‘sol’a kaydırma mantalitesine sahip olmaları, önleyici ve öngörücü yöntemleri geliştirme aşamasına getirmeleri gerekiyor.

Bu, tamamen yeni bir fikir değil, ancak bazı dezavantajları var. Bir önemli dezavantaj, geliştirme süresinin ve maliyetinin artması. Kapsamlı AppSec önlemlerini uygulamak, önemli kaynaklar ve uzmanlık gerektirebilir, bu da daha uzun geliştirme döngüleri ve daha yüksek masraflara yol açar. Ayrıca, tüm zafiyetler organizasyon için yüksek risk teşkil etmez. Algılama araçlarından sahte pozitifler de geliştiriciler arasında frustrasyona neden olur. Bu, iş, mühendislik ve güvenlik ekipleri arasında, hedefleri uyumlu olmayabilecek bir boşluk oluşturur. Ancak generatif AI, bu boşluğu kapatmak için iyi bir çözüm olabilir.

AI Çağına Girme

AppSec içinde generatif AI’ın yaygın doğasını kullanarak, sonunda geçmişten öğrenerek gelecekteki saldırıları önleyeceğiz. Örneğin, tüm bilinen kod zafiyetleri ve varyantları üzerinde Büyük Dil Modeli veya LLM eğitebilirsiniz, böylece hepsinin temel özelliklerini öğrenir. Bu zafiyetler, ortak sorunlar gibi buffer overflows, enjeksiyon saldırıları veya uygun olmayan girdi doğrulaması içerebilir. Model, dil, çerçeve ve kütüphane arasındaki nüansları ve başarılı kod düzeltmelerini de öğrenir. Model, daha sonra bu bilgileri kullanarak bir organizasyonun kodunu taramak ve henüz tanımlanmamış olası zafiyetleri bulmak için kullanabilir. Kod etrafındaki bağlamı kullanarak, tarama araçları gerçek tehditleri daha iyi tespit edebilir. Bu, kısa tarama süreleri ve sahte pozitifleri ve yanlış pozitifleri düzeltmek için daha az zaman anlamına gelir ve geliştirme ekipleri için üretkenliği artırır.

Generatif AI araçları, ayrıca önerilen kod düzeltmeleri sunabilir, kod zafiyetlerini düzeltme işlemini otomatikleştirebilir, bu da kod tabanlarında zafiyetleri düzeltmek için gereken zamanı ve çabayı önemli ölçüde azaltır. Güvenli kod tabanları ve en iyi uygulamalar üzerine büyük veri depoları üzerinde eğitilen modelleri kullanarak, geliştiriciler AI tarafından oluşturulan kod parçalarını, güvenlik standartlarına uygun ve ortak zafiyetlerden kaçınan kod parçalarını kullanabilirler. Bu proaktif yaklaşım, güvenlik açıklarının ortaya çıkma olasılığını azaltmanın yanı sıra, önceden test edilmiş ve doğrulanmış kod bileşenleri sağlayarak geliştirme sürecini de hızlandırır.

Bu araçlar, farklı programlama dilleri ve kodlama stillerine adapte olabilir, bu da onları çeşitli ortamlarda kod güvenliği için çok yönlü araçlar haline getirir. Yeni veriler ve geri bildirimler üzerinde eğitimlerine devam ettikçe, daha etkili ve güvenilir yama oluşturma için zaman içinde gelişebilirler.

İnsan Unsuru

Kod düzeltmelerinin otomatikleştirilebileceğini not etmek önemlidir, ancak insan denetimi ve doğrulaması, oluşturulan yamaların kalitesi ve doğruluğunu garantilemek için hala çok önemlidir. Gelişmiş araçlar ve algoritmalar, güvenlik açıklarını tanımlamak ve hafifletmek için önemli bir rol oynarken, insan uzmanlığı, yaratıcılığı ve sezgisi, uygulamaları etkili bir şekilde güvence altına almak için vazgeçilmezdir.

Geliştiriciler, güvenli kod yazmakla sorumludurlar. Güvenlik en iyi uygulamaları, kod standartları ve olası zafiyetler hakkında onların anlayışları, uygulamaların başlangıçtan itibaren güvenlik dikkate alınarak inşa edildiğinden emin olmak için çok önemlidir. Güvenlik eğitimi ve farkındalık programlarını geliştirme sürecine entegre ederek, şirketler geliştiricilere, güvenlik sorunlarını proaktif olarak tanımlamak ve adreslemek için güç verebilir, böylece kod tabanına zafiyetler eklenme olasılığını azaltabilir.

Ayrıca, bir organizasyon içindeki farklı paydaşlar arasında etkili iletişim ve işbirliği, AppSec başarısı için çok önemlidir. AI çözümleri, geliştirme ve güvenlik operasyonları arasındaki “boşluğu” kapatmaya yardımcı olabilir, ancak daha dayanıklı ve güvenli uygulamalar oluşturmak için bir işbirliği ve ortak sorumluluk kültürü gerekir.

Tehdit manzarasının sürekli olarak evrimleştiği bir dünyada, siber güvenlik alanında mevcut olan çok sayıda araç ve teknoloji tarafından bunaltılmak kolaydır. Ancak, önleyici tedbirleri odaklanarak ve koddaki zafiyetleri bulmaya odaklanarak, şirketler mevcut güvenlik yığınlarının “yağını” kesebilir, bu da süreçte önemli miktarda zaman ve para tasarrufu sağlar. Kök düzeyde, bu tür çözümler sadece bilinen zafiyetleri bulmak ve sıfır gün zafiyetlerini düzeltmekle kalmaz, aynı zamanda sıfır gün öncesi zafiyetlerini önce ortaya çıkarmak için de kullanılabilir. Nihayet, gelişen tehdit aktörleriyle aynı hızda ilerleyebilir, hatta onlardan önce olabiliriz.