Bu yardımcı net güvenlik görüşmesinde, Sonar Güvenlik Uzmanı ve Güvenlik Yönetişimi Silviu Asandei, AI kodu asistanlarının geliştirme iş akışlarını nasıl dönüştürdüğünü ve güvenliği etkilediğini tartışıyor. Bu araçların verimliliği nasıl artırabileceğini, ancak uygun şekilde incelenmemesi durumunda güvenlik açıklarını nasıl yayabileceğini açıklıyor.
Geliştiricilerin ve kuruluşların göz ardı edebilecekleri AI kodu asistanları hangi güvenlik risklerini oluşturmaktadır?
AI kod asistanları geliştirici verimliliğini artırırken, birden fazla alanda önemli ve sıklıkla gözden kaçan güvenlik riskleri getirirler. İnsan düzeyinde, aşırı güven, “yanlış bir güven” sağlayabilir, bu da crutined, güvensiz kod ve azaltılmış geliştirici becerilerine yol açabilir. Bu, popüler bir AI önerisindeki tek bir kusurun geniş çapta tekrarlandığı bir “üretken monokültür” oluşturabilir.
Teknik olarak, bu araçlar SQL enjeksiyonu gibi güvenlik açıklarına sahip kod oluşturabilir, sert kodlanmış sırlar gömme ve modası geçmiş bağımlılıklar önerebilir. Bulut tabanlı asistanların kullanılması, tescilli kodların ortaya çıkabileceğinden veya eğitim için kullanılabilir, IP ve lisans ihlallerine yol açabileceğinden veri gizliliği endişelerini artırır.
AI modellerinin kendileri, LLM’ler için OWASP Top 10 tarafından vurgulandığı gibi, hızlı enjeksiyon ve veri zehirlenmesi gibi saldırılara karşı savunmasızdır. Ayrıca, AI asistanları yazılım tedarik zinciri saldırıları için yeni bir vektör haline gelebilir ve ölçekte güvenlik açıkları getirerek potansiyel saldırı yüzeyini güçlendirebilir. Bu çok yönlü riskler, basit kod hatalarının çok ötesine uzanır, bu da insan faktörlerini, veri yönetişini, model bütünlüğünü ve daha geniş yazılım geliştirme yaşam döngüsünü ele alan kapsamlı bir güvenlik yaklaşımı gerektirir.
AI asistanları tarafından oluşturulan kodu gözden geçirmek veya güvence altına almak için en iyi uygulamalar nelerdir?
Yapay zeka asistanları tarafından oluşturulan kodun güvencesi, insan gayretini, sağlam teknolojiyi ve açık organizasyonel yönetişimi birleştiren çok katmanlı bir strateji gerektirir. Bu yaklaşımın temel taşı kritik insan gözetimini korumaktır.
Geliştiriciler, AI önerilerini kapsamlı bir inceleme gerektiren deneyimsiz bir asistandan kod olarak ele alarak bir “güven ancak doğrulamak” zihniyetini benimsemelidir. Sadece kodun işlevselliğini doğrulamak değil, temel mantığını ve potansiyel güvenlik sonuçlarını tam olarak anlamak çok önemlidir. Bu uyanıklık, AI tarafından üretilen snippet’lerin ekstra inceleme aldığı güçlendirilmiş bir kod inceleme kültürü ile resmileştirilmelidir.
Teknik olarak, tüm kodlar tarafsız güvenlik aracı paketi kullanılarak taranmalıdır. Bu, güvenlik açıklarını, çalışma zamanı sorunlarını ve güvensiz bağımlılıkları tespit etmek için statik (SAST), dinamik (DAST) ve yazılım kompozisyon analizi (SCA) içerir. Geliştiriciler ayrıca ayrıntılı bağlam sağlayarak ve AI’dan açıkça SQL enjeksiyonu gibi belirli saldırıları önleyen kod talep ederek güvenlik önlemlerini dahil etmesini isteyerek güvenli hızlı mühendislik uygulamalıdır.
Bu bireysel uygulamalar güçlü organizasyon korkulukları tarafından desteklenmelidir. İşletmelerin, hangi araçların onaylandığını ve hangi verilerin paylaşılabileceğini özetleyen açık AI kullanım politikaları oluşturmaları gerekir. Yapay zeka riskleri, güvenli isteme ve AI çıktısının eleştirel değerlendirmesi üzerine kapsamlı geliştirici eğitimi esastır.
Ayrıca, AI tarafından üretilen tüm kod ve kum havuzu ajan asistanları için en az ayrıcalık ilkesinin uygulanması olası zararı önleyebilir. Kuruluşlar, geliştiricilerin AI ile takım arkadaşı olarak çalıştıkları ve sürekli öğrenmeyi taahhüt ettikleri işbirlikçi bir ortamı teşvik ederek bu güçlü araçları güvenli bir şekilde kullanabilirler. Bu bütünsel yaklaşım, yapay zekadan elde edilen üretkenlik kazanımlarının güvenlik pahasına gelmemesini sağlar.
Eğitim verileri ve model mimarisi, kod asistanlarının güvenlik duruşunu ne ölçüde etkiler? Güvensiz kodlama kalıplarını çoğaltmaya eğilimli mi?
AI kod asistanlarının güvenliği, her ikisi de güvensiz kodun üretilmesine yol açabilecek eğitim verileri ve model mimarileri ile temelde şekillenir.
Genellikle geniş kamu depolarından kaynaklanan eğitim verileri birincil bir endişe kaynağıdır. Bu veriler güvensiz kodlama uygulamaları, API tuşları gibi sert kodlanmış sırlar veya bilinen güvenlik açıklarına sahip eski kütüphaneler içeriyorsa, AI bu kusurları öğrenir ve çoğaltır. Bu, SQL enjeksiyonu veya kullanımdan kaldırılmış kriptografik fonksiyonların kullanımı gibi güvenlik açıkları içeren önerilere yol açabilir. Modelin bilgisi eğitim verileriyle sınırlıdır, bu nedenle daha eski, savunmasız bileşenler önerebilir. Ayrıca, kötü niyetli aktörler eğitim verilerini kasıtlı olarak zehirleyebilir ve AI’nın zararlı kod üretmesine neden olabilir.
Modelin mimarisi de güvenlik risklerine katkıda bulunur. Mevcut modeller genellikle belirli bir uygulamanın güvenlik ihtiyaçları hakkında derin bir bağlamsal anlayışa sahip değildir, bu da sözdizimsel olarak doğru ancak işlevsel olarak güvensiz kod üretir. Güvenilir geliştirici talimatları ile güvenilmeyen kullanıcı girişi arasında ayrım yapmak için mücadele ederler, bu da onları hızlı enjeksiyon saldırılarına karşı savunmasız hale getirir. “Üretken monokültür” olarak bilinen bir fenomen de ortaya çıkabilir, burada AI tekrar tekrar benzer kod yapıları önerir. Bu ortak kodun bir kusuru varsa, yaygın bir güvenlik açığı yaratabilir. Nihayetinde, bu modeller güvenlik ilkelerine bağlı kalma konusunda öğrenilmiş kalıpları çoğaltmaya öncelik verir ve karmaşık “kara kutu” doğası, akıl yürütmelerini denetlemeyi ve potansiyel zayıflıkları tanımlamayı zorlaştırır.
Kod üretimi söz konusu olduğunda, tescilli AI asistanları (örn. Github Copilot) ve açık kaynak modelleri arasındaki güvenlik farklılıkları var mı?
En önemli ölçülebilir güvenlik farkı, kendi kendine barındırılan açık kaynak modellerinin belirgin bir avantaja sahip olduğu veri gizliliğidir. Oluşturulan kodun güvenliği ile ilgili olarak, her iki model türü de eğitim verilerinden miras alınan benzer kusurlara duyarlıdır. Çıktının nihai güvenliği, eğitim veri kalitesi, hızlı mühendislik ve titiz insan gözetimi gibi, modelin tescilli veya açık kaynak olup olmadığına göre daha fazla bağlıdır.
Herhangi bir AI kod asistanından, tescilli veya açık kaynaktan çıktının güvenliği büyük ölçüde aşağıdakilere bağlıdır.
- Eğitim verilerinin kalitesi ve güvenlik odağı ve ince ayar.
- Bağlam ve güvenlik gereksinimlerini anlamada mimarisinin karmaşıklığı.
- Geliştirici tarafından kullanılan istemlerin özgüllüğü ve güvenlik bilinci.
- Oluşturulan koda uygulanan insan gözden geçirme, test ve doğrulama süreçlerinin titizliği.
AI kodu asistanlarının güvenli geliştirme yaşam döngülerini veya devsecops uygulamalarını nasıl etkilediğine dair herhangi bir kalıp görüyor musunuz?
AI kod asistanları hem zorlukları hem de fırsatları sunarak güvenli gelişimi (devsecops) önemli ölçüde yeniden şekillendiriyor. Birincil bir model, geleneksel güvenlik inceleme kapasitelerini ezen yüksek hacimli bir kod üreten gelişimin hızlanmasıdır. Bu, saldırı yüzeyini genişletir ve AI güvensiz kod, sert kodlanmış sırlar veya modası geçmiş kütüphaneler önerebileceğinden yeni güvenlik açıkları getirir.
Bu yeni dinamik, “sola kaydırma” ın “soldan başlaması” için bir adım daha ileri gitmeyi kritik hale getirir – geliştirme yaşam döngüsünün başlangıcında güvenlik kontrollerini entegre etmek. Ayrıca, benzersiz potansiyel kusurları için AI tarafından üretilen kodu tarayabilen “AI-AI-Farzı” güvenlik araçlarının geliştirilmesini gerektirir. İnsan gözetimi çok önemli olmaya devam ediyor, geliştiriciler bir “güven ancak doğrulamak” yaklaşımı benimsemeye ve kod inceleme süreçlerini uyarlamaya ihtiyaç duyuyor.
“Soldan Başla” zihniyetini benimsemek, geliştirme ekiplerinin AI tarafından oluşturulan kodu güvenle kucaklaması için çok önemlidir. Bu, ilk satırdan, tüm kodun-insan veya AI destekli-en yüksek kalite ve güvenlik standartlarına göre tutulmasını sağlar. Potansiyel sorunları erken belirleyerek, ekipler pahalı yeniden çalışmayı önleyebilir, gelişim hızlarını artırabilir ve kodlarına daha güçlü bir güven temeli oluşturabilir.
Yapay zeka, “Gölge AI” gibi şeylerle uyumluluk ve veri sızıntısı için risk yaratabilirken, AI da devsecops’u geliştirme fırsatı sunar. Yapay zeka ile çalışan araçlar tehdit algılama, güvenlik açığı değerlendirmesi ve yamalama otomatikleştirebilir, bu da AI’nın AI odaklı tehditlere karşı savunmak ve AI tarafından üretilen kodu güvence altına almak için kullanıldığı yeni bir paradigmaya yol açabilir.