AI yazılım geliştirmeyi yeniden şekillendiriyor. Deepseek ve Ghost GPT gibi sofistike AI modellerinin ortaya çıkışı, güçlü AI destekli kodlama araçlarına erişimi demokratikleştirdi, inovasyonun sınırlarını zorluyor-geliştiricilerin şaşırtıcı% 76’sı zaten AI kodlama araçlarından yararlanıyor ya da yakın gelecekte bunu yapmayı planlıyor-aynı zamanda geliştiricilere giriş için bariyeri düşürüyor. Bununla birlikte, AI’daki bu büyüme, geliştiriciler için eşi görülmemiş bir verimlilik ve doğruluk vaat ettiği için çift kenarlı bir kılıç sunar, aynı zamanda daha az yetenekli bilgisayar korsanları için giriş önündeki engelleri düşürür ve AI kaynaklı koddaki potansiyel güvenliksizlikler için sağlam güvenlik önlemleri için aciliyeti artırır.
Yapay zekanın bu yaygın olarak benimsenmesi, yazılım geliştirmede AI uygulamalarını sağlamak için kuruluşlar içindeki sürekli eğitim ve katı yönetişim ve politikalara yönelik kritik bir ihtiyacı vurgulamaktadır. Bu zorlukları tanıyarak, OWASP AI projesi gibi girişimler, AI güvenliğini çevreleyen büyüyen endişeleri gidermek için hızla artmakta ve geliştiricilere güvenlik ve gizliliğe öncelik veren sistemlerin nasıl tasarlanacakları, geliştirilecekleri, geliştirilecekleri ve test edilmesi konusunda nihayetinde daha güvenli bir dijital geleceğe doğru yol açmak isteyen sistemleri nasıl tasarlayacakları, geliştirilecekleri ve test etmek konusunda pratik tavsiyeler sunmaktadır.
Çubuğu azaltmak, riski genişletmek
AI destekli kodlama, ilk eğitim süreçlerini hızlandırarak ve başlayanlara açık erişim sağlayarak yazılım geliştirmeyi daha geniş bir kitle için daha erişilebilir hale getirmiştir. En yetkin geliştiriciler bile AI araçlarının kodlarının kalitesini artırdığını, üretim düzeyinde olayları azalttığını ve genel kod çıktısını artırdığını bildiriyor-geliştirici performansını değerlendirmek için tüm önemli metrikler. Ayrıca, AI kodlama araçları, daha verimli bir geliştirme ortamını teşvik etmek amacıyla kod incelemeleri ve programlama gibi işbirlikçi görevler için popüler olduğunu kanıtlamaktadır.
Bununla birlikte, bu erişilebilirlik kendi güvenlik zorlukları ile birlikte gelir ve AI, kod yazmak için giderek daha fazla kullanılıyorsa, yazma kodundan AI tarafından üretilen bir şey için kod incelemelerine kadar gereken kaydırma nedeniyle geliştirme ekiplerinde güvenlik eğitimi ve öğretim için daha fazla bir itici güç vardır. ‘Hiç kimseye güven, her şeyin doğrulanması’ ilkesi çok önemlidir ve yazılım geliştirmede AI kullanımına uygulanmalıdır. AI destekli kodun bütünlüğü, LLM’lerin çıktılarını güvenilmeyen veriler olarak tedavi eden geliştiricilere dayanmaktadır, ancak birçok geliştirici AI üretilen kaynak kodundaki riskleri tanımlamak veya uygulama APPSEC bulgularını etkin bir şekilde tetiklemek için gerekli bilgi, eğitim, görünürlük ve bağlamdan yoksundur. Benzer şekilde, AI modelleri genellikle insan geliştiricilerin bağlamsal farkındalık ve niyetinden yoksundur, böylece kod kalitesini etkilemek ve yazılım geliştirme sürecine aşırı güvenildiğinde bir sistemin genel güvenliğini tehlikeye atar. Bu nedenle, geliştiriciler, güvenlik açıklarını proaktif olarak sorgulamak ve kaynak kodu ön deploylamayı doğrulamak için AI tarafından oluşturulan kodun kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlamalıdır.
Benzer şekilde, AI, kod üretmek için gereken beceri seviyesini azaltarak uzun bir tomurcuklanan geliştiricinin kapısını açarken, aynı zamanda, backburner’a güvenlik konulduğu için saldırganlara güvenlik açıklarını kullanma davetini de genişletir. Ghost GPT gibi AI modelleri, daha az deneyimli bilgisayar korsanlarına saldırı başlatmaları ve kötü niyetli aktörlerin ölçekte çalışmaları ve istismarlarının sofistike olmasını sağlamaları için güçlendirilmesi. Geliştirmede AI modellerini kullanan acemi geliştiriciler arasında eğitim ve deneyim eksikliği ile eşleştirilen siber suçlular ellerini ovuşturuyor.
İnsan müdahalesini güçlendirmek
Kuruluşlara AI’nın bir varlık değil, onu etkinleştirenleri desteklemek için ek bir araç olduğu hatırlatılmalıdır. Bu nedenle, herhangi bir geliştirme sürecinin başlangıcından itibaren güvenlik oluşturmada insanların önemini hafife alamayız ve geliştiriciler için güvenli kodlama eğitimi, temel düzeyde güvenlik sağlamak için hayati önem taşır. 5 kuruluştan sadece 1’i, bir başvuru yayınlanmadan önce bir güvenlik açığını tespit etme yeteneklerinden emindir, yani çoğu geliştirme yaşam döngüsündeki güvenlik bilgisi yetersizdir. Ancak üretim sırasında güvenlik açıklarını tespit etmek ve düzeltmek için kritik bir zamandır ve geliştiricilerin güvenli yazılım oluşturmak ve kod tabanının geri kalanında güvensiz kodu koklamak için eğitilmeleri gerekir – hızlı bir şekilde yanıt vermek ve düzeltmek gerekir. Bu olmadan, APPSEC ve güvenlik ekipleri gereksiz bir güvenlik yüküne bırakılır, bu da sonuçta daha fazla zaman, harcama ve iş riski potansiyeli gerektirecektir.
Bu nedenle, üretken AI’ya dayanan ekiplerin hataları erken tespit edebilmeleri ve mimarilerin saldırılara karşı sertleşmesi için daha iyi eğitim gereklidir. Eğitim iyi yapılırsa, geliştiricileri AI modellerini daha etkili bir şekilde kullanabilmeleri için gereken bilgilerle de silahlandıracaktır. GitHub Copilot ve ChatGPT gibi araçlar, geliştiricileri daha verimli hale getirme konusunda çok umut vaat ediyor ve zamanında güvensiz kodu azaltabilir. Bununla birlikte, kendi kendini süren arabaların vaadi gibi, muhtemelen bu gerçeklikten hala onlarca yıl uzaktayız.
Kuruluşunuzu güvenlik saldırılarından korumak için çok katmanlı bir yaklaşım, bugün için hala en iyi uygulamadır. Saldırılara maruz kalmayı en aza indirmek için en iyi yaklaşım, birleştirmeyi içerir:
- İyi eğitimli bir personel
- Güvenliğe değer veren bir kültür
- Otomatik araçların kullanımı (örneğin statik ve dinamik analiz araçları)
- Bir Güvenlik İlk Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü
AI modellerini çevreleyen anlayış seviyemiz olgunlaşmaya bağlıdır, ancak AI ile karşılaşan tehditlerin büyük ölçüde değişme olasılığı düşüktür ve AI’yı güvence altına almamızın temelde her şeyi güvence altına almamızla aynıdır. Bu nedenle, kuruluşlar arasında kapsamlı güvenlik temelleri uygulamaktan ve aşılamaktan faydalanacağız. Temellere geri dönerken, AI tarafından getirilen ortaya çıkan tehditlerin çoğu, daha önce anlaşılmış ve uygulanmış, koddaki güvenlik açıkları olasılığını azaltarak ve saldırganlara kapıyı kapatan uygulamalar tarafından hafifletilecektir.
Yazılım geliştirmede AI kullanmaya çalışırken, Organizasyonlar eğitmeli, sonra yenilik yapmalıAI tehdit manzarası geliştikçe güvenli kod eğitiminin önemini fark etmek. Bu yaklaşım, yanlışlıkla gözetim ve fırsatçı kötü niyetli niyet nedeniyle kodda veya başka yerlerde ortaya çıkabilecek güvenlik açıklarının kapsamlı bir şekilde anlaşılmasına yardımcı olur. Geliştirme ekipleri, sürekli güvenlik eğitimi yoluyla temel güvenlik ilkelerini teşvik etmek ve sürdürmek için gerekli adımları atarak risk ve ödülleri dengeleyebilir ve AI’nın geliştirme ve ötesinde güvenli bir şekilde konuşlandırılmasını sağlayabilir.
Yazar hakkında
Michael Birch, eski bir ordu yeşil bere, uygulama güvenlik mühendisi. Halen güvenlik yolculuğunda uygulama güvenliği direktörü olarak görev yapmaktadır ve burada savunmasız kod örnekleri oluşturmaktan ve geliştiricileri tüm SDLC’de sağlam güvenlik ilkeleri oluşturmanın önemi konusunda eğitmekten sorumludur.
Güvenlik Yolculuğuna katılmadan önce Michael, Kuzey Carolina Ulusal Muhafızları için kıdemli siber güvenlik uzmanı olarak çalıştı. Bu rolde siber ağ savunucusu programına liderlik etti ve iletişim mühendisliği ve güvenlik alanında bir asker ekibine rehberlik etti. Michael ayrıca bir siber güvenlik uzmanı olarak görev yaptı, olaylara yanıt verdi, ağ değerlendirmeleri düzenledi ve güvenlik sistemlerini korudu.
Michael’a Güvenlik Yolculuğu web sitesinde ve LinkedIn’de çevrimiçi olarak ulaşılabilir.