Protegendo o código gerado por IA com Digital.ai Release

Introdução: Segurança do código de IA e seus riscos emergentes

Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e ferramentas de codificação assistidas por IA oferecem um enorme potencial para acelerar os ciclos de desenvolvimento, reduzir custos e aumentar a produtividade. No entanto, essa aceleração tem um preço: o código gerado por IA introduz riscos de segurança significativos, muitos dos quais permanecem pouco compreendidos, mitigados de forma inadequada e amplamente não regulamentados. As vulnerabilidades inerentes ao código gerado por IA são difíceis de identificar e remediar com as limitadas estruturas e metodologias projetadas para avaliar, proteger e governar o desenvolvimento de software orientado por IA.

Os modelos de geração de código de inteligência artificial (IA) são suscetíveis a produzir código inseguro; no entanto, estudos indicam Os usuários percebem o código gerado por IA como mais confiável do que o código gerado por humanos, e existem poucos frameworks que detalham como identificar e solucionar problemas nesse tipo de código. Isso faz com que as organizações tenham um ponto cego significativo, incorrendo em vulnerabilidades e riscos consideráveis.

Por exemplo, os seguintes estudos exploram a extensão das preocupações com a segurança do código gerado por IA:

• De 130 exemplos de código Gerados usando o InCoder e o Github Copilot, 68% e 73% das amostras de código, respectivamente, continham vulnerabilidades quando verificadas manualmente.
• O ChatGPT foi usado para gerar Vinte e um programas em cinco linguagens de programação diferentes foram testados quanto a CWEs (Extensões de Web Código), mostrando que apenas cinco dos 21 eram inicialmente seguros. Somente após instruções específicas para corrigir o código, outros sete casos geraram código seguro.
• Uma média de 48% O código produzido por cinco LLMs diferentes contém pelo menos um bug que pode potencialmente levar à exploração maliciosa.

Apesar desses resultados, há indícios iniciais de que os usuários percebem o código gerado por IA como mais seguro do que o código escrito por humanos. Esse "viés de automação" em relação ao código gerado por IA significa que os usuários podem negligenciar uma revisão cuidadosa do código e aceitar códigos inseguros sem qualquer justificativa. Por exemplo, em um Pesquisa da indústria de 2023 De 537 profissionais e gestores da área de tecnologia e TI, 76% responderam que o código de IA é mais seguro do que o código produzido por humanos.

O que torna o código de IA vulnerável

Os sistemas de IA generativa apresentam vulnerabilidades conhecidas a diversos tipos de ataques adversários. Entre eles, estão os ataques de envenenamento de dados, nos quais um atacante contamina os dados de treinamento de um modelo para obter um comportamento desejado, e os ataques de backdoor, nos quais um atacante tenta produzir uma saída específica, enviando ao modelo uma frase-gatilho predeterminada. No contexto da geração de código, um ataque de envenenamento de dados pode se manifestar como a manipulação dos dados de treinamento de um modelo por um atacante, aumentando a probabilidade de geração de código que importe um pacote ou biblioteca maliciosa.

Um ataque de backdoor no próprio modelo pode alterar drasticamente seu comportamento com um único gatilho, que pode persistir mesmo que os desenvolvedores tentem removê-lo. Essa alteração de comportamento pode resultar em uma saída que viola as restrições impostas ao modelo por seus desenvolvedores (como "não sugerir padrões de código associados a malware") ou que pode revelar informações indesejadas ou confidenciais. Pesquisadores apontaram que, como os modelos de geração de código são treinados com grandes quantidades de dados provenientes de um número finito de repositórios de código não higienizados, os atacantes podem facilmente infiltrar esses repositórios com arquivos contendo código malicioso ou introduzir propositalmente novos repositórios contendo código vulnerável.

Dependendo da interface ou estrutura do modelo de geração de código, outras formas de ataques adversários podem entrar em jogo, como a injeção indireta de prompts, na qual um atacante tenta instruir um modelo a se comportar de uma determinada maneira, ocultando essas instruções de um usuário legítimo. Em comparação com a injeção direta de prompts (também conhecida como "jailbreaking"), na qual um usuário ataca um modelo generativo instruindo-o de uma determinada maneira, a injeção indireta de prompts exige que o modelo recupere dados comprometidos — contendo instruções ocultas — de uma fonte externa, como um site.

No contexto da geração de código, um modelo de IA que pode consultar páginas da web ou documentação externas pode não ter como distinguir entre instruções legítimas e maliciosas, o que poderia hipoteticamente instruí-lo a gerar código que chama um pacote específico ou que segue um padrão de codificação inseguro.

Por fim, os modelos de geração de código podem ser mais eficazes e úteis se receberem permissões amplas, mas isso, por sua vez, os torna vetores potenciais de ataque que precisam ser ainda mais protegidos. A maior parte do código gerado por IA em contextos profissionais provavelmente passa por um fluxo de desenvolvimento que inclui testes e avaliações de segurança integrados, mas as empresas de IA estão trabalhando ativamente em estratégias para dar aos modelos — incluindo os modelos de escrita de código — mais autonomia e capacidade de interação com o ambiente.

Os sistemas de IA generativa, particularmente aqueles usados ​​para geração de código, são inerentemente vulneráveis ​​a diversos ataques adversários, incluindo envenenamento de dados, manipulação de backdoors e injeção de prompts. Esses ataques exploram fragilidades nos dados de treinamento, no comportamento do modelo e em dependências externas, permitindo que os atacantes introduzam código malicioso ou contornem vulnerabilidades. safeguardas. A incapacidade dos modelos de IA de diferenciar consistentemente entre entradas legítimas e maliciosas agrava ainda mais esses riscos, especialmente em contextos onde os modelos interagem com recursos externos ou operam com amplas permissões.

Estrutura de melhores práticas para código gerado por IA

A implementação de um conjunto de boas práticas permite que as organizações mitiguem riscos, garantam a conformidade e mantenham medidas de segurança eficazes. Abaixo, apresentamos uma estrutura de conformidade proposta para manter a segurança do código gerado por IA.

Categoria	Pratique	Objetivo	Etapas da ação	Resultado
Teste e Validação	Teste de LLMs e seus resultados	Identificar vulnerabilidades e garantir código gerado por IA consistente e seguro.	Realizar testes adversários, simular diversas situações do mundo real e validar casos extremos.	Risco minimizado de saídas inseguras e consistência de código aprimorada.
Integração de ferramentas	Utilize as ferramentas SAST e SCA.	Detectar vulnerabilidades no código-fonte, nas dependências e nos ambientes de execução.	Incorpore ferramentas em pipelines de CI/CD, automatize verificações e corrija problemas identificados.	Cobertura de segurança abrangente em todo o ciclo de desenvolvimento.
Controle de Acesso	Implementar controle de acesso baseado em função (RBAC)	Restringir o acesso não autorizado a sistemas de IA e funcionalidades sensíveis.	Defina funções e permissões granulares, imponha segmentação e mantenha registros de acesso detalhados.	Risco minimizado de uso indevido e maior responsabilização.
Política e Conformidade	Automatize a aplicação de políticas com modelos de conformidade.	Alinhar-se com os requisitos organizacionais e regulamentares	Deploy Modelos para conformidade com GDPR, HIPAA e PCI DSS, e validação dos resultados em relação aos padrões de segurança.	Adesão consistente às políticas e redução das violações de conformidade.
Rastreabilidade	Manter uma cadeia de custódia de software.	Garantir a rastreabilidade e a responsabilização pelo código gerado por IA	Rastrear a origem, as modificações e as implementações do código, e usar ferramentas de governança para sinalizar desvios.	Capacidade aprimorada de rastrear vulnerabilidades e manter a auditabilidade.
Medidas de resiliência	Incorpore estratégias de entrega progressiva e reversão.	Detectar e mitigar vulnerabilidades em ambientes de produção.	Realize testes canary, implantações azul-verde e habilite reversões automatizadas para problemas identificados.	Redução do impacto das vulnerabilidades nos sistemas de produção
Gerenciamento Centralizado	Utilize uma plataforma unificada para gerenciar ferramentas e processos.	Otimize os fluxos de trabalho de segurança, monitore os riscos e priorize as ações corretivas.	Agregue dados SAST, DAST e SCA, automatize fluxos de trabalho e forneça visibilidade por meio de painéis de controle.	Melhoria da eficiência operacional, mitigação de riscos e colaboração entre equipes.

Revisarwing Tools e processos com Digital.ai

Digital.ai Release e ImplantaçãoO y integra um conjunto abrangente de ferramentas, alertas e políticas para garantir as melhores práticas de segurança para código gerado por IA. Aqui está uma lista de Digital.aiAs integrações relevantes e prontas para uso, bem como a funcionalidade nativa, são utilizadas para reforçar a segurança do código gerado por IA.

Digital.aiIntegrações da [nome da empresa] para segurança de código gerado por IA

• Application Security Testes – A Checkmarx facilita as varreduras SAST e a Black Duck executa as varreduras SCA.
• Aplicação da política – O Open Policy Agent (OPA) implementa a política como código em todo o pipeline de CI/CD.
• Entrega Contínua – O ArgoCD e o Argo Rollouts facilitam a entrega contínua e progressiva, bem como os fluxos de trabalho GitOps.

Digital.aiFuncionalidade nativa do [nome da plataforma] para segurança de código gerado por IA

• Controle de Acesso Baseado em Função – Garante o princípio do menor privilégio entre as LLMs e os usuários, ao mesmo tempo que assegura o cumprimento das normas.
• Auditoria e Monitoramento de Conformidade – Analisa todas as atividades em todas as ferramentas, usuários e ambientes, avaliando seu impacto na obtenção de conformidade.
• Análises e fluxos de trabalho – Avalia tendências ambientais e de segurança, delega tarefas e facilita fluxos de trabalho para solucionar problemas à medida que surgem e garantir o cumprimento das normas.

Caso de uso abrangente: Reforçando a segurança do código de IA

Ao integrar as ferramentas mencionadas, configurar alertas e aplicar políticas, Digital.ai Release e Deploy Garante que o código gerado por IA seja seguro, esteja em conformidade com as normas e seja operacionalmente eficiente. Isso é analisado em todos os casos de uso potenciais para Release e Deploy, que estão listados abaixo.

Application Security Testes

• A ferramenta SAST da Checkmarx analisa o código gerado por IA em busca de padrões inseguros em aplicações. Essas análises são configuradas para serem acionadas automaticamente após commits de código em pipelines de CI/CD, fornecendo feedback imediato aos desenvolvedores e minimizando o risco de vulnerabilidades subsequentes.
• A Black Duck SCA identifica vulnerabilidades em dependências de terceiros recomendadas por modelos de IA. Essas dependências, geralmente bibliotecas com CVEs conhecidas ou pacotes maliciosos com erros de digitação (typosquat), são verificadas durante a fase de construção do pipeline. Ao sinalizar e corrigir dependências de risco precocemente, o banco garantiu que bibliotecas inseguras fossem excluídas dos ambientes de produção.

Aplicação da conformidade

• O Open Policy Agent (OPA) oferece recursos de política como código, integrando-se ao pipeline de CI/CD. As políticas são escritas em Rego para automatizar a aplicação de padrões críticos como GDPR, PCI DSS e estruturas de governança interna. Isso se baseia na gravidade do risco e em medidas de investigação e recuperação prescritas, além da conformidade com as melhores práticas e requisitos de compliance. Por exemplo, as políticas do OPA podem bloquear a implantação de APIs geradas por IA, a menos que elas imponham HTTPS e implementem controles de acesso robustos para atender aos requisitos de conformidade. Além disso, o OPA valida as configurações de tempo de execução para garantir que os dados sensíveis sejam criptografados tanto em trânsito quanto em repouso. As políticas também restringem a inclusão de bibliotecas de alto risco, definidas como aquelas com pontuação CVE acima de 7.0, garantindo a adesão às melhores práticas para desenvolvimento seguro.
• O RBAC mitiga riscos ao definir permissões granulares para usuários que interagem com sistemas de IA e pipelines de implantação. Os desenvolvedores ficam limitados a gerar e testar código em ambientes isolados, enquanto as equipes de segurança recebem acesso para revisar, auditar e aprovar os resultados. Os administradores têm a capacidade de modificar políticas, gerenciar ferramentas e supervisionar as implantações. Essa segmentação minimiza o potencial de uso indevido, acidental ou malicioso, do código gerado por IA, com registros de acesso detalhados que garantem a responsabilização por cada ação realizada no sistema.
• Digital.aiOs painéis de monitoramento da plataforma oferecem uma visão centralizada da postura de segurança de uma organização, agregando dados de ferramentas SAST, SCA e de observabilidade. Os alertas são configurados para notificar as equipes sobre vulnerabilidades de alta gravidade, violações de políticas ou problemas de tempo de execução. Os modelos de conformidade fornecem fluxos de trabalho repetíveis para garantir a aplicação dos padrões de conformidade. Além disso, a cadeia de custódia do software rastreia cada alteração, desde as saídas geradas por IA até a implantação, garantindo rastreabilidade e conformidade. Por exemplo, se um script gerado por IA introduziu uma vulnerabilidade, a cadeia de custódia identificou o prompt específico e as dependências envolvidas, permitindo que o banco resolvesse a causa raiz de forma eficiente.

Resumindo o caso de uso

Este procedimento integrado identifica vulnerabilidades em cada etapa do ciclo de vida do desenvolvimento de software, garantindo a conformidade e mantendo a estabilidade operacional. As políticas asseguram o alinhamento com os padrões regulatórios, enquanto o RBAC (Controle de Acesso Baseado em Funções), as ferramentas de governança e a cadeia de custódia proporcionam responsabilidade e auditabilidade. Fluxos de trabalho automatizados reduzem o esforço manual, otimizam as operações e aceleram os esforços de correção. Ao utilizar essas ferramentas, o código gerado por IA é protegido, os riscos são minimizados e as exigências de conformidade são atendidas.