Yazılım geliştirmede yapay zeka artık geleceğe bir bakış değil – burada, günlük iş akışlarına dokunuyor ve bir hızda hızlanıyor. PWC’nin AI Tahminleri raporuna göre, AI, yazılım geliştirme süresini yarıya indirme potansiyeline sahiptir, bu da şirketlerin AI’yi geliştirme iş akışlarına entegre etmeye istekli olmasını şaşırtıcı hale getirmemektedir. Aslında, 2024 GitHub ve Accenture çalışması, kurumsal müşteriler arasında yeni işlenen kodun% 40’ının artık AI destekli içerik içerdiğini ortaya koydu. Ve daha açık bir şekilde, geliştiricilerin% 96’sı bir IDE uzantısı kurduktan hemen sonra AI tarafından üretilen önerilere güvenmeye başlıyor, bu da AI’nın artık sadece deneysel bir araç değil, modern geliştirme iş akışının temel bir bileşeni olduğunu gösteriyor.
Bununla birlikte, evlat edinme yönünde bu acele, kuruluşların sadece anlamaya başladığı önemli güvenlik endişeleri getiriyor.
AI’nın kod oluşturma ve güvenlik zorluklarındaki rolü
Her gün milyonlarca AI tarafından üretilen kod satırını kullanan 50.000’den fazla kuruluşla, entegre geliştirme ortamları standart hale geldiğinden, yazılım geliştirmedeki en büyük değişimlerden birine tanık oluyoruz. AI modelleri hız ve verimlilikte mükemmel olsa da, bu genellikle güvenlik pahasına gelir. Her AI temas noktası, bu sistemlerden yararlanmanın yaratıcı yollarını bulan kötü aktörler için yeni fırsatlar yaratır – AI manipüle etmekten tehlikeye atılmış kod önermeye, modellerin kendilerini zehirlemeye kadar. Veri zehirlenmesi ve hızlı enjeksiyon gibi gelişmekte olan saldırı vektörleriyle birleştiğinde, bu hızlı benimsenme ve yetersiz gözetim, potansiyel güvenlik ihlalleri için mükemmel bir fırtına yaratır.
Genişleyen saldırı yüzeyi
Yapay zekanın geliştirmedeki rolü basit kodun tamamlanmasının ötesine geçtikçe, yazılım yaşam döngüsünün her aşamasını yeniden şekillendiriyor. Bugünün AI araçları sadece kod önermez, aynı zamanda test senaryoları oluştururlar, API’lar tasarlarlar, belgeler yazar ve hatta tüm kod tabanlarını yeniden yapılandırırlar. AI, geliştirme süresini%50’ye kadar otomatikleştirebilir ve azaltabilirken, saldırganlar için potansiyel giriş noktalarını da çoğaltır. Her yeni AI destekli görev, güvence altına alınması gereken başka bir yüzeyi temsil eder ve bir zamanlar nispeten basit bir güvenlik önlemini karmaşık bir birbirine bağlı güvenlik açıkları ağına dönüştürür.
AI güvenlik risklerini azaltmak
Yapay zeka yazılım geliştirmeye gömüldükçe, kuruluşlar güvenliğe proaktif bir yaklaşım benimsemelidir. Sadece geleneksel güvenlik önlemlerine güvenmek, saldırganların sömürmeye istekli olduğu kör noktalar bırakır.
İşte dikkate alınması gereken en iyi beş uygulama:
- Net AI güvenlik politikaları oluşturun: Kuruluşlar AI ve Büyük Dil Modeli (LLM) kullanımını düzenleyen kapsamlı politikalar geliştirmelidir. Bu politikalar, izin verilen AI uygulamalarını, yasaklanmış eylemleri (örneğin, hassas verilerde AI kullanımı) ve AI tarafından oluşturulan kod için güvenlik gereksinimlerini özetlemelidir.
- Yapay zekaya ve insan tarafından üretilen koda eşit güvenlik standartları uygulayın: AI tarafından oluşturulan kod, insan tarafından yazılmış kodla aynı güvenlik incelemelerine ve test prosedürlerine tabi tutulmalıdır. Otomatik güvenlik taraması, statik ve dinamik analiz ve manuel kod incelemeleri, kodun nasıl oluşturulduğuna bakılmaksızın tutarlı bir şekilde uygulanmalıdır.
- AI entegrasyon noktalarını izleyin: Yapay zeka odaklı araçlar, tasarımdan dağıtıma kadar SDLC’nin çeşitli aşamalarıyla arayüz oluşturur. Güvenlik ekipleri, AI araçlarının güvenlik açıkları getirmemesini sağlamak için bu entegrasyon noktalarını izlemelidir. Bu, güvenlik kusurları için AI tarafından oluşturulan kodu taramayı ve AI’nın yazılım geliştirme kararları üzerindeki etkisini değerlendirmeyi içerir.
- AI güvenlik çerçevelerini benimseyin: Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST) AI Risk Yönetimi Çerçevesi gibi çerçeveler, AI güvenlik risklerini azaltmak için yapılandırılmış yaklaşımlar sağlar. Kuruluşlar bu çerçeveleri kademeli olarak uygulamalı ve bunları özel ortamlarına ve güvenlik gereksinimlerine göre uyarlamalıdır.
- Geliştirici Güvenliği Bilinçini Geliştirin: Geliştiriciler, AI tarafından üretilen kodla ilişkili riskler konusunda eğitilmeli ve AI önerilerini eleştirel olarak değerlendirmek için eğitilmelidir. Güvenlik ilk geliştirme uygulamalarının teşvik edilmesi, AI destekli kodlama yoluyla güvenlik açıkları getirme olasılığını azaltabilir.
Yapay zekanın geleceği ve siber güvenlik
Yapay zeka yazılım geliştirmenin geleceğini şekillendirmeye devam ettikçe, güvenlik en büyük öncelik olarak kalmalıdır. AI’yi kısayol olarak görmek yerine, kuruluşlar onu güvenli kodlama uygulamalarını geliştiren – ancak asla değiştirmeyen güçlü bir araç olarak görmelidir. Başarının anahtarı, ortaya çıkan tehditlerin önünde kalmak ve güvenliği AI destekli gelişimin her aşamasına yerleştirmektir. Proaktif bir yaklaşım benimseyenler-güvenlik çerçevelerini uyarlamak, AI’ya özgü güvenlik açıklarını ele almak ve savunmalarını sürekli olarak geliştirmek-sistemlerini ve verilerini güvende tutarken AI’nın faydalarından yararlanmak için en iyi konumlandırılacaktır.
Yazar hakkında
Matt Tesauro, Defectdojo Inc.’de kurucu ve CTO’dur. Güvenlik programları oluşturma, ekip hızını ve eğitim ve kıdemli güvenlik profesyonellerini en üst düzeye çıkarmak için otomasyondan yararlanan bir devsecops ve AppSec gurusudur. Go’da otomasyon kodu yazmadığında Matt, açık kaynaklı projelere, sunumlara, eğitimlere ve yeni teknoloji yeniliğine katılımıyla her yerde devsecops için bastırıyor.
Matt’e çevrimiçi olarak https://www.linkedin.com/in/matttesauro/ ve şirket web sitemizden https://defectdojo.com/ adresinden ulaşılabilir.