Geliştirme sürecinize ivme kazandırmanın zamanı geldi. Hepimiz bir güvenlik sorununa baktık, kod tabanındaki diğer her şeyi bozmadan bunu düzeltmenin en iyi yolunu bulmaya çalıştık. Bu, işin en eğlenceli kısmı olmasa da çok önemli. Tüm tahminler olmadan bu sorunları ele almanın daha kolay bir yolu olsaydı güzel olmaz mıydı?
DeepCode AI Fix’e girin. Bu araç, güvenlik sorunlarını düzeltmenin zahmetini ortadan kaldırır, bunu bir düğmeye tıklamak kadar basit hale getirir ve bunu doğrudan IDE’niz içinde yapar. Güvenlik düzeltmelerinizi nasıl kolaylaştırabileceğinizi ve zamandan nasıl tasarruf edebileceğinizi görmeye hazır mısınız? DeepCode AI Fix’in bir geliştirici olarak hayatınızı nasıl çok daha kolaylaştırabileceğine bir göz atalım.
“AI, yazılımı daha hızlı oluşturmak için güçlü bir araçtır. Bunu doğru şekillerde kullanarak güvenli yazılım da oluşturabilirsiniz. Snyk DeepCodeAI Fix motorumuz, geliştiricilerin hem hızlı oluşturmalarına hem de güvenli kalmalarına yardımcı olmayı amaçlamaktadır.” – Randall Degges, Geliştirici ve Güvenlik İlişkileri Başkanı
DeepCode AI Fix, geliştiricilerin kodun kod tabanının daha geniş bağlamında nasıl işlediğini anlamaları, güvenlik sorununu belirlemeleri ve bunu düzeltmenin en iyi yolunu belirlemeleri gerektiğinden, her zaman basit olmayan güvenlik sorunlarını düzeltme zorluğunu ele alır. Snyk Code, tespit edilen güvenlik sorunlarının ayrıntılı açıklamalarını ve örnek düzeltmeleri sunarken, geliştiriciler daha önce bu düzeltmeleri kendi başlarına uygulamanın bir yolunu bulmak zorundaydı. DeepCode AI Fix, IDE içinde tek tıklamayla güvenlik kontrolü yapılmış düzeltmeleri etkinleştirerek bunu çözer ve geliştiricilerin güvenlik sorunlarını otomatik, doğru ve sorunsuz bir şekilde düzeltmelerine olanak tanır.
“Bence gerçek şu ki, uygulama güvenliğini gerçekten çözmenin tek yolu onu sola kaydırmak veya yazılım geliştirme yaşam döngüsünde daha erken bir noktaya taşımaktır. Geliştiricilerin yavaşlamasını istemezsiniz ve geliştiricilerin güvenlik uzmanı olmasını beklemezsiniz. Güvenliği sahne arkasına yerleştirmeniz ve geliştiricilerin hızlı bir şekilde geliştirmeye devam etmelerini sağlamanız gerekir. Bunu yapmanın riskleri hiç bu kadar büyük olmamıştı.” – Peter McKay, CEO
Geliştiricilerin %92’si yapay zeka kodlama araçlarının en azından bazı zamanlarda güvenli olmayan kod önerileri ürettiğini ve %56’sı yapay zekanın sıklıkla kodlama sorunlarına yol açtığını kabul etmesine rağmen, şaşırtıcı bir şekilde %76’sı hâlâ yapay zeka tarafından üretilen kodun insan tarafından yazılan koddan daha güvenli olduğuna inanıyor.
Snyk Quick Fix kod yönetimi
DeepCode AI Fix, geliştirici odaklı, gerçek zamanlı SAST aracımız olan Snyk Code’da tek tıklamayla güvenlik kontrolü yapılmış düzeltmeler sağlayan AI destekli bir özelliktir. Snyk Code tarafından tespit edilen güvenlik sorunlarına gerçek zamanlı, satır içi ve IDE içinde düzeltmeler sunar. Bu işlevsellik, geliştiricilerin güvenlik sorunlarını otomatik olarak düzeltmelerini sağlayarak güvenli ve sorunsuz bir şekilde derleme yapmalarını sağlar. DeepCode AI Fix, LLM’miz de dahil olmak üzere sembolik AI ve makine öğreniminin birleşiminden oluşan DeepCode AI motorumuzun LLM bölümü tarafından desteklenmektedir.
Çalışma şekli şu şekildedir:
- Bir geliştirici IDE’sinde kod yazdığında, Snyk’nin gerçek zamanlı SAST aracı, sembolik AI tabanlı makine öğrenimi modelimizi kullanarak projeyi analiz eder ve bu da bize doğru bir şekilde tespit etme olanağı sağlar. gerçek kod tabanındaki güvenlik açıkları. Bu yöntem, şirket içi güvenlik analistlerimiz tarafından oluşturulan sembolik modellerden çok daha az doğruluğa sahip olan genel LLM’lerden yararlanmaktan çok daha güvenilirdir.
- Sembolik modelimiz bir güvenlik açığı tespit ettikten sonra, bu güvenlik açıkları için önerilen düzeltmeleri oluşturmak üzere üretken AI’dan (LLM’ler) yararlanırız. Daha sonra, bu önerilen düzeltmeleri, uygulamadan önce sorunun gerçekten çözüldüğünden emin olmak için sembolik modelimizde çalıştırırız.
Bu yaklaşım, hem doğru güvenlik açığını hem de güvenlik açığını tespit etmek için birden fazla yapay zeka türünün güçlü yönlerinden yararlanır. tespit Ve iyileştirmeSnyk’i diğer çözümlerden ayıran ve birçok üretken çözümün dayandığı halüsinasyon sorununu çözen bir şey.
GitHub Copilot, mevcut bir kod tabanında güvenlik sorunları varsa güvenli olmayan kod önerebilir ve bir kod tabanı zaten oldukça güvenliyse, Copilot’un güvenlik sorunları olan kod üretme olasılığı daha düşüktür. Snyk verileri, ortalama bir ticari projenin birinci taraf kodunda yaklaşık 40 güvenlik açığı olduğunu ve bunların üçte birinin yüksek öneme sahip sorunlar olduğunu ortaya koymaktadır. Bu, AI üretim araçlarının bu güvenlik açıklarını bağlam olarak kullanarak kodu çoğaltabileceği ve potansiyel olarak güvenlik risklerini artırabileceği oyun alanıdır. Snyk, kuruluşların AI kodlama asistanları tarafından üretilen kodda mevcut güvenlik sorunlarını çoğaltma sorununu azaltmak için birkaç adım atmasına yardımcı olabilir.
Yeni sorunlar ortaya çıktıkça bunları azaltmak için, üretken AI kodlama yardımcısı araçlarını geleneksel AppSec teknikleriyle birleştirmek önemlidir. Bu teknikler arasında manuel kod incelemeleri, güvenli kodlama yönergeleri, eğitim ve SDLC boyunca statik analiz testleri yer alır; özellikle de bu kodun üretildiği IDE gibi yerlerde erken aşamada. Bu uygulamaları entegre ederek, uygulamalarınızın olası tehditlere karşı daha dayanıklı olmasını sağlayabilirsiniz. Dakikalar içinde AI tarafından üretilen kodu güvence altına almaya başlamak için ücretsiz Snyk hesabınızı oluşturun. Veya Snyk’nin geliştirici güvenlik kullanım durumlarınıza nasıl uyabileceğini görmek için bir uzman demosu ayırtın.
Yazar Hakkında
Pete Green, vCISO, Siber Güvenlik Danışmanı ve CDM Muhabiri. Pete Green, Bilgi Teknolojileri ile ilgili alanlarda 20 yılı aşkın deneyime sahiptir ve Bilgi Güvenliği konusunda başarılı bir uygulayıcıdır. LAN / WLAN Mühendisi, Tehdit Analisti / Mühendisi, Güvenlik Proje Yöneticisi, Güvenlik Mimarı, Bulut Güvenlik Mimarı, Baş Güvenlik Danışmanı, BT Yöneticisi / Direktörü, CTO, CEO ve Sanal CISO gibi çeşitli güvenlik operasyonları pozisyonlarında bulunmuştur. Pete, federal, eyalet ve yerel hükümet, finansal hizmetler, sağlık hizmetleri, yiyecek hizmetleri, üretim, teknoloji, ulaşım ve misafirperverlik gibi çok çeşitli sektörlerdeki müşterilerle çalışmıştır. Pete, Boston Üniversitesi’nden Bilgi Güvenliği alanında Bilgisayar Bilgi Sistemleri Yüksek Lisansı, NSA / DHS Ulusal Bilgi Güvencesi / Siber Savunma Akademik Mükemmellik Merkezi (CAE IA / CD) ve Bilişim alanında İşletme Yüksek Lisansı derecesine sahiptir. Pete’e çevrimiçi olarak şu adresten ulaşılabilir: [email protected]@petegreen, https://linkedin.com/in/petegreen ve şirketimizin web sitesi https://www.cyberdefensemagazine.com adresinden ulaşabilirsiniz.