Balinder Walia
從傳統掃描到人工智慧支援的安全
傳統的安全掃描工具已經為該行業提供了數十年的良好服務，但它們的執行原理基本上受到限制。靜態分析工具將程式碼模式與已知的漏洞簽名進行匹配。動態分析工具傳送預定義的攻擊負載並觀察響應。軟體組成分析工具根據漏洞資料庫檢查依賴版本。所有這三種方法都有一個共同的限制：它們只能找到它們已明確程式設計要尋找的內容。
人工智慧驅動的安全掃描透過理解程式碼語義、從大量漏洞和修復資料集中學習以及以模式匹配無法實現的方式推理安全影響，超越了這些限制。其結果是檢測準確性顯著提高，誤報更少，並且能夠識別從未編目的新漏洞類別。
AI 如何增強 SAST（靜態應用程式安全測試）
靜態應用程式安全測試分析原始碼而不執行它。傳統的 SAST 工具使用模式匹配和資料流分析來識別潛在的漏洞。 AI 在幾個關鍵方面增強了 SAST。
語義程式碼理解
經過數百萬程式碼儲存庫訓練的人工智慧模型瞭解程式碼的用途，而不僅僅是程式碼的外觀。這使得能夠檢測需要了解程式設計師意圖、業務邏輯和跨複雜程式碼庫的資料流的漏洞。
例如，傳統的 SAST 工具可能會將原始 SQL 字串的每次使用標記為潛在的注入風險。人工智慧驅動的工具可以理解正在使用的引數化查詢構建器，並正確識別字串是否安全，同時捕獲基於模式的工具由於使用不熟悉的編碼模式而錯過的真正不安全的查詢構造。
跨檔案和跨服務分析
現代應用程式跨越數百個檔案和多種服務。 AI 可以跟蹤跨檔案邊界、模組介面甚至微服務 API 的資料流，以識別各個安全元件互動中出現的漏洞。
自定義漏洞檢測
AI 模型可以根據您的特定程式碼庫和安全策略進行微調，以檢測應用程式架構和域特有的漏洞。這包括自定義身份驗證模式、專有的 API 安全要求以及行業特定的合規性規則。
AI 如何增強 DAST（動態應用程式安全測試）
動態測試探測執行應用程式的漏洞。 AI 將 DAST 從暴力過程轉變為智慧探索。
智慧爬行
由 AI 驅動的 DAST 工具瞭解應用程式結構和使用者流程，使它們能夠導航複雜的單頁應用程式、透過多步驟登入過程進行身份驗證，並探索傳統爬蟲程式錯過的與狀態相關的功能。
自適應攻擊生成
AI DAST 工具不是傳送靜態負載，而是根據觀察到的響應模式生成針對每個端點定製的攻擊輸入。如果端點反映特定 HTML 上下文中的使用者輸入，AI 會生成適合上下文的 XSS 有效負載，而不是嘗試其資料庫中的每個有效負載。
反應分析
人工智慧透過語義理解來分析應用程式響應，檢測漏洞的微妙指標，例如身份驗證響應中的時間差異、錯誤訊息中的資訊洩露或相似端點之間不一致的授權執行。
AI 如何增強 SCA（軟體成分分析）
軟體成分分析可識別第三方依賴項中的已知漏洞。人工智慧透過多種方式為這一過程增添了智慧。
可達性分析
傳統 SCA 的一個關鍵限制是，它會標記每個依賴項中的每個漏洞，無論您的應用程式是否實際使用易受攻擊的程式碼路徑。 AI 支援的可達性分析可跟蹤應用程式對依賴項的實際使用情況，以確定哪些漏洞在您的環境中真正可利用，通常可將可操作的發現減少 70-90%。
風險優先順序
AI 根據多種因素評估漏洞風險：CVSS 評分、野外可利用性、應用程式的暴露面、受影響資料的敏感性以及補丁的可用性。這種優先順序確保安全團隊專注於最重要的問題。
升級影響預測
當易受攻擊的依賴項需要升級時，AI 透過分析 API 更改、重大更改以及與程式碼庫的相容性來預測升級對應用程式的影響，幫助團隊自信地升級。
用於漏洞檢測的機器學習模型
多種機器學習方法為現代人工智慧安全工具提供支援：
程式碼嵌入模型
CodeBERT 和 StarCoder 等模型建立了捕獲語義的程式碼向量表示。這些嵌入可以針對已知的易受攻擊的程式碼模式進行相似性搜尋，識別在語義上與已知漏洞相似的程式碼，即使在語法上不同。
圖神經網路
程式碼可以表示為圖：抽象語法樹、控制流圖和資料流圖。圖神經網路分析這些結構，以根據程式碼結構而不是文字模式來識別漏洞模式。
大型語言模型
經過程式碼訓練（並根據安全資料進行微調）的 LLM 可以用自然語言術語推理安全含義。他們可以解釋為什麼程式碼容易受到攻擊，提出具體的修復建議，並評估潛在的漏洞是否可以在上下文中利用。
容器和基礎設施安全中的人工智慧
現代應用程式在複雜的基礎設施上執行。人工智慧安全掃描從應用程式程式碼擴充套件到完整的部署堆疊。
容器映象掃描
AI 分析容器映象：
- 易受攻擊的基礎映象和包
- 暴露服務或資料的錯誤配置
- 增加攻擊面的不必要的軟體包
- 秘密意外地融入影象層
- 違反 CIS 基準的合規性
基礎設施即程式碼 (IaC) 掃描
AI 掃描 Terraform、CloudFormation、Kubernetes 清單和 Helm 圖表以查詢：
- 過於寬鬆的 IAM 策略和安全組
- 未加密的儲存和網路流量
- 缺少日誌記錄和監控配置
- 內部服務公開曝光
- 偏離安全基線
執行時安全
人工智慧驅動的執行時安全監控生產中的容器化應用程式：
- 可能表明存在妥協的異常程序執行
- 意外的網路連線表明橫向移動
- 檔案系統修改超出預期模式
- 指示加密貨幣挖礦或 DoS 的資源消耗異常
透過智慧分類減少誤報
誤報是安全掃描的禍根。傳統工具通常會產生令安全團隊不知所措的噪聲訊號比。人工智慧透過以下方式顯著改善了這一點：
情境分析
人工智慧會在整個應用程式的上下文中評估每個發現，並考慮現有的安全控制、輸入驗證、輸出編碼和架構邊界。如果輸入已經在上游進行了驗證和引數化，則根據使用者輸入構建的 SQL 查詢不是漏洞。
歷史學習
人工智慧會從團隊的分類決策中學習。當安全工程師將發現標記為誤報時，人工智慧會學會識別類似的模式並在未來的掃描中抑制它們，從而不斷提高精度。
自動驗證
對於某些漏洞型別，人工智慧可以透過生成概念驗證輸入並在沙盒環境中對其進行測試來自動驗證可利用性，從而明確確認或排除漏洞。
人工智慧驅動的威脅建模
傳統上，威脅建模需要大量的安全專業知識和手動工作。人工智慧自動化並增強了這一過程：
- 架構分析： AI 分析應用程式架構圖、程式碼結構和部署配置，以識別信任邊界、資料流和攻擊面
- 威脅識別： 基於該架構，AI 使用 STRIDE 等框架生成相關威脅，同時考慮已知的攻擊模式和新穎的攻擊向量
- 風險評分： 人工智慧根據應用程式的特定上下文、暴露情況和現有控制來評估威脅可能性和影響
- 緩解建議： 對於每個已識別的威脅，人工智慧會建議針對您的技術堆疊量身定製的具體、可操作的緩解策略
AI安全掃描工具
斯尼克
Snyk 提供跨程式碼 (SAST)、依賴項 (SCA)、容器和基礎設施即程式碼的 AI 增強安全掃描。其 DeepCode AI 引擎提供語義程式碼分析，誤報率低。
GitHub 高階安全性
GitHub 的本機安全功能包括 CodeQL（語義程式碼分析）、Dependabot（依賴關係掃描）和秘密掃描，所有這些功能都透過 AI 進行了增強，以提高準確性和可操作性。
塞姆格雷普
Semgrep 將快速模式匹配與語義分析相結合。它的規則是人類可讀和可定製的，其人工智慧功能包括自動修復建議和智慧分類。
檢查馬克思
Checkmarx 為企業 SAST 和 SCA 提供人工智慧驅動的結果優先順序、跨掃描型別的關聯以及自動修復指導。
整合到 DevSecOps 管道中
人工智慧安全掃描必須嵌入到開發工作流程中才能有效：
- 預提交： 秘密檢測和基本安全檢查
- 拉取請求： 對更改的檔案進行全面的 SAST 掃描和 AI 分類
- 構建管道： 構建工件上的容器掃描和 SCA
- 部署門： 基於掃描結果的策略執行
- 生產： 執行時監控和定期全面掃描
Workstation如何實現AI安全掃描
在 Workstation，我們為客戶構建全面的人工智慧驅動的安全計劃：
- 安全評估： 我們評估您當前的安全掃描能力並找出差距
- 工具選擇和部署： 我們根據您的技術堆疊和合規性要求實施正確的人工智慧安全工具組合
- 管道整合： 我們透過智慧門控策略將安全掃描嵌入到您的 CI/CD 管道中
- 自定義規則和政策： 我們針對您的應用程式架構和監管要求制定安全掃描規則
- 安全操作： 我們提供持續的安全監控、漏洞管理和事件響應支援
透過人工智慧驅動的安全保護您的應用程式。聯絡我們： info@workstation.co.uk 討論您的安全掃描需求。