Espasa de doble tall de Generative Al: Desbloquejar el potencial alhora que mitiga els riscos

La IA va trigar menys d'un any a canviar dràsticament el panorama de la seguretat. La IA generativa va començar a ser mainstream durant el febrer de 2024. Els primers mesos es van passar amb admiració. El que podia fer i les eficiències que podria aportar eren inaudits. Segons a Enquesta de desenvolupadors de Stack Overflow de 2024 , aproximadament el 75% dels desenvolupadors estan utilitzant o planeja utilitzar eines de codificació d'IA.

Entre aquestes eines, el ChatGPT d'OpenAI és especialment popular El 82% dels desenvolupadors denuncien un ús habitual , amb GitHub Copilot seguint, sent utilitzat pel 44% dels desenvolupadors. Pel que fa a l'escriptura de codi, el 82% dels desenvolupadors utilitzen IA i el 68% l'utilitzen mentre busquen respostes. Quan emparelleu un desenvolupador que entén com escriure codi correctament amb IA generativa, és habitual que superin el 50% o més d'eficiència.

L'adopció està molt estesa, però hi ha preocupacions sobre la precisió i la seguretat del codi generat per IA. Per a un desenvolupador experimentat o un professional de la seguretat d'aplicacions, no triga gaire a veure que el codi creat amb Generative AI té els seus problemes. Amb només unes quantes indicacions ràpides, els errors i els problemes apareixen ràpidament.

Però els desenvolupadors entusiasmats amb la IA estan introduint més que errors de seguretat antics al codi. També aporten cada cop més models d'IA als productes que desenvolupen, sovint sense la consciència de la seguretat, i molt menys el permís, la qual cosa comporta una gran quantitat de problemes. Afortunadament, la IA també és excel·lent per lluitar contra aquests problemes quan s'orienta en la direcció correcta.

Aquest article analitzarà com:

• La IA pot ajudar les organitzacions a descobrir totes les tecnologies d'IA que tenen i estan utilitzant, fins i tot una IA a l'ombra que els equips de seguretat desconeixen.
• La IA permet l'extracció de punts de dades semàntiques del codi, un desenvolupament revolucionari en seguretat d'aplicacions.
• Els equips vermells basats en IA poden exposar vulnerabilitats en LLM i aplicacions
• La IA pot ajudar a crear baranes i estratègies de mitigació per protegir-se de les vulnerabilitats relacionades amb la IA.
• La IA pot ajudar els desenvolupadors a entendre i protegir les API que utilitzen a les seves aplicacions.

Shadow AI: l'amenaça invisible que s'amaga a la vostra base de codi

Imagineu un escenari en què els desenvolupadors, impulsats per la necessitat de mantenir-se al dia amb els seus companys o simplement emocionats pel que ofereix l'IA, integren models i eines d'IA a les aplicacions sense el coneixement de l'equip de seguretat. Així és com es produeix Shadow AI.

Les nostres observacions a Mend.io han revelat una tendència sorprenent: la proporció entre el que els equips de seguretat són conscients i el que realment utilitzen els desenvolupadors en termes d'IA és un factor de 10. Això significa que per cada projecte d'IA sota control de valors, 10 més operen a l'ombra, creant un risc important per a la seguretat de l'organització.

Per què és tan preocupant la Shadow AI?

• Vulnerabilitats no controlades : els models d'IA sense control poden albergar vulnerabilitats conegudes, fent que la vostra aplicació sigui vulnerable o susceptible a atacs.

• Fuga de dades : la IA configurada incorrectament pot exposar inadvertidament dades sensibles, provocant infraccions de privadesa i multes normatives.

• Infraccions de compliment : l'ús de models d'IA no aprovats pot infringir les normatives del sector i els estàndards de seguretat de dades.

Afortunadament, la pròpia IA ofereix una solució a aquest repte. Les eines de seguretat avançades basades en IA poden escanejar tota la vostra base de codis, identificant totes les tecnologies d'IA que s'utilitzen, incloses les que s'amaguen a la vista. L'inventari complet permetrà als equips de seguretat obtenir visibilitat de la IA a l'ombra, ajudar a avaluar els riscos i implementar les estratègies de mitigació necessàries.

Seguretat semàntica: una nova era en l'anàlisi de codi

Les eines tradicionals de seguretat d'aplicacions es basen en dades bàsiques i anàlisi de flux de control, proporcionant una comprensió limitada de la funcionalitat del codi. La IA, però, té la capacitat d'incloure comprensió semàntica i, com a resultat, donar millors resultats.

Les eines de seguretat que estan habilitades per IA ara poden extreure punts de dades semàntiques del codi, proporcionant una visió més profunda de la veritable intenció i comportament dels models d'IA. Això permet als equips de seguretat:

• Identifiqueu vulnerabilitats complexes: descobriu vulnerabilitats que, d'altra manera, passarien desapercebudes per les eines de seguretat tradicionals
• Comprendre el comportament dels models d'IA: aconseguiu una comprensió clara de com els models d'IA interactuen amb les dades i altres sistemes, especialment amb els models d'IA o RAG agíferes.
• Automatitzeu les proves de seguretat: desenvolupeu proves de seguretat més sofisticades i específiques basades en la comprensió semàntica i pugueu escriure i actualitzar ràpidament els scripts d'automatització de control de qualitat, així com les proves d'unitat internes.

Adversarial AI: The Rise of AI Red Teaming

Igual que qualsevol altre sistema, els models d'IA també són vulnerables als atacs. L'equip vermell d'IA aprofita el poder de la IA per simular atacs adversaris, exposant les debilitats dels sistemes d'IA i les seves implementacions. Aquest enfocament implica utilitzar indicacions adversàries, entrades especialment dissenyades per explotar vulnerabilitats i manipular el comportament de la IA. La velocitat a la qual es pot aconseguir això fa que sigui gairebé segur que la IA s'utilitzarà molt en un futur proper.

AI Red Teaming no s'atura aquí. Amb les eines d'AI Red Teaming, les aplicacions poden enfrontar-se a atacs brutals dissenyats per identificar debilitats i eliminar sistemes. Algunes d'aquestes eines són semblants a com funciona DAST, però a un nivell molt més dur.

Punts clau per emportar:

● Modelització proactiva d'amenaces: anticipeu possibles atacs entenent com es poden manipular els models d'IA i com es poden ajustar per atacar qualsevol entorn o altre model d'IA.

● Proves de seguretat sòlides: implementeu tècniques d'equip vermell d'IA per identificar i mitigar vulnerabilitats de manera proactiva.

● Col·laboració amb desenvolupadors d'IA: treballeu estretament amb els equips de desenvolupament per garantir tant el desenvolupament segur de l'IA com les pràctiques de codificació segures.

Baranes: donar forma al comportament segur de la IA

La IA ofereix un gran valor que no es pot ignorar. Les seves capacitats generatives continuen sorprès als qui hi treballen. Pregunteu-li què us agradi i us retornarà una resposta que no sempre és però sovint molt precisa. Per això, és fonamental desenvolupar baranes que garanteixin un ús responsable i segur de la IA.

Aquestes baranes poden adoptar diverses formes, com ara:

• Codi endurit : implementació de bones pràctiques de seguretat al codi per evitar vulnerabilitats com la injecció ràpida.
• Modificació de l'indicador del sistema : elabora amb cura les indicacions del sistema per limitar les capacitats del model d'IA i evitar accions no desitjades.
• Desinfectants i guàrdies : integrant mecanismes de seguretat que validen les entrades, filtren les sortides i impedeixen l'accés no autoritzat.

Una consideració clau a l'hora d'implementar baranes és el compromís entre la seguretat i la flexibilitat del desenvolupador. Tot i que els enfocaments de tallafocs centralitzats ofereixen facilitat d'implementació, les baranes específiques de l'aplicació dissenyades pels desenvolupadors poden proporcionar una protecció més granular i eficaç.

L'imperatiu de seguretat de l'API a l'era de la IA

Les aplicacions d'IA depenen molt de les API per interactuar amb serveis i fonts de dades externes. Aquesta interconnectivitat introdueix riscos potencials de seguretat que les organitzacions han d'abordar de manera proactiva.

Preocupacions clau amb la seguretat de l'API a les aplicacions d'IA:

• Fuga de dades mitjançant API: els actors maliciosos poden explotar les vulnerabilitats de l'API per robar dades sensibles processades pels models d'IA.
• Claus API compromeses: les claus API no segures poden proporcionar accés no autoritzat a sistemes i dades d'IA.
• Riscos de les API de tercers: confiar en API de tercers pot exposar les organitzacions a vulnerabilitats en aquests serveis.

Bones pràctiques per protegir les API en aplicacions d'IA:

• Inventari complet d'API: identifiqueu totes les API utilitzades a les vostres aplicacions d'IA i avalueu la seva posició de seguretat.
• Autenticació i autorització de l'API segura: implementeu mecanismes d'autenticació i autorització forts per restringir l'accés a l'API. Assegureu-vos que esteu implementant el model "Privilegi mínim comú".
• Proves periòdiques de seguretat de l'API: realitzeu avaluacions de seguretat periòdiques per identificar i mitigar les vulnerabilitats de l'API.

Conclusió

La revolució de la IA no és una possibilitat futura, ja és aquí! En revisar els coneixements de seguretat de la IA que es discuteixen en aquesta publicació, les organitzacions poden navegar per aquesta era transformadora i aprofitar el poder de la IA alhora que minimitzen els riscos. La intel·ligència artificial només ha estat generalitzada durant poc temps, imagineu-vos com serà d'aquí a un any. El futur de la IA és brillant, així que estigueu preparats per aprofitar-lo i assegurar-vos que també sigui segur. ** Per obtenir més detalls sobre AI i AppSec: mireu el nostre seminari web **i exploreu les qüestions crítiques que envolten AppSec impulsada per IA i descobriu com protegir el vostre codi en aquesta nova era! La IA està revolucionant el desenvolupament de programari, però la vostra estratègia de seguretat es manté al dia?

-Escrit per Jeffrey Martin, vicepresident de màrqueting de productes de Mend.io