Å utnytte potensialet til AI-drevne verktøy som AI Copilot uten å gå på bekostning av programvaresikkerheten - hvordan oppnå dette? Vi lever i en tid der AI transformerer måten vi lever på, så det er avgjørende å tenke på hvor sikker den er. I denne artikkelen vil vi dykke ned i risikoene som følger med AI, spesielt med tanke på verktøy som GitHub Copilot. Vi vil også diskutere hvorfor sikker programmering er nøkkelen til å beskytte vår digitale verden.
AI utvikler seg raskt og blir en viktig del av moderne innovasjon, men utviklingen av nødvendige sikkerhetstiltak har ikke holdt tritt. Dette gjør både AI-systemer og dens kreasjoner sårbare for sofistikerte angrep. I mange AI-systemer står maskinlæring sentralt, ved å bruke omfattende datasett for å "lære" og "beslutte". Men AIs styrke i å behandle store mengder data er også dens svakhet – å starte med "samle inn alt vi finner på internett" er kanskje ikke ideel treningsdata. Hackere kan utnytte dette og manipulere data for å lure AI til gale eller ondsinnede handlinger.
GitHub Copilot, drevet av OpenAI’s Codex, viser AIs potensial for koding ved å forbedre produktiviteten gjennom forslag til kodebiter og hele kodeblokker. Studier advarer imidlertid mot fullstendig avhengighet av denne teknologien, ettersom en betydelig del av Copilot-generert kode kan inneholde sikkerhetsfeil, inkludert sårbarheter mot vanlige angrep som SQL-injection og buffer overflows.
"Garbage In Garbage Out" (GIGO)-prinsippet gjelder her. AI-modeller som Copilot er avhengige av treningsdata, mye av denne datoen vil være uten tilsyn. Disse treningsdataene er sannsynligvis feilaktige (gitt at de kommer fra open-source prosjekter eller spørsmål-og-svar-nettsteder), så utdataene basert på kodeforslagene kan arve disse feilene. Tidlige studier (Asleep at the Keyboard? Assessing the Security of GitHub Copilot’s Code Contributions) fant at rundt 40 % av Copilot-genererte kodeforslag basert på CWE Top 25 var sårbare, noe som understreker viktigheten av forsterket sikkerhetsbevissthet. En senere studie i 2023 (Is GitHub’s Copilot as bad as humans at introducing vulnerabilities in code?) viste noen forbedringer, men fant fortsatt at Copilots ytelse manglet spesielt når det gjaldt å håndtere sårbarheter knyttet til manglende inputvalidering. Dette understreker utfordringene ved å bruke generativ AI for sikkerhet uten omfattende løsninger for håndtering av sårbarheter.
Å integrere AI-verktøy som GitHub Copilot i programvareutvikling krever en forsiktig tilnærming, som krever et tankesett-skifte og implementering av robuste strategier for å adressere potensielle sårbarheter. Her er praktiske tips for utviklere for å maksimere produktiviteten samtidig som de opprettholder sikkerheten når de bruker Copilot og lignende AI-drevne verktøy.
1. Håndhev streng inputvalidering
Defensiv programmering forblir sentral i sikker kodepraksis. Når du integrerer Copilots kodeforslag, spesielt for funksjoner som håndterer brukerinput, etabler strenge inputvalideringsprosedyrer. Definer kriterier for akseptabel brukerinput, opprett en tillatt-liste med tillatte tegn og dataformater, og valider input før prosessering. Alternativt, vurder å be Copilot håndtere denne oppgaven; det kan være effektivt til tider.
2. Håndter avhengigheter på en sikker måte
Copilot kan foreslå å legge til avhengigheter i prosjektet ditt som angripere kan utnytte gjennom supply chain attacks som "package hallucination". Før du integrerer noen foreslåtte biblioteker, vurder manuelt deres sikkerhet ved å sjekke for kjente sårbarheter i databaser som National Vulnerability Database (NVD), eller utfør en programvarekomposisjonsanalyse (SCA) ved hjelp av verktøy som OWASP Dependency-Check eller npm audit for Node.js-prosjekter. Disse verktøyene forenkler automatisk sporing og administrasjon av avhengighetenes sikkerhetsstatus.
3. Utfør regelmessige sikkerhetsvurderinger
Uansett om koden kommer fra AI-genererte kilder eller er manuelt utformet, prioriter regelmessige kodegjennomganger og sikkerhetsfokusert testing. Bruk en kombinasjon av tilnærminger, inkludert statisk (SAST) og dynamisk (DAST) testing, programvarekomposisjonsanalyse (SCA), samt manuell og automatisert testing. Uansett, prioriter menneskelig intelligens over verktøy; selv om automasjon er verdifull er menneskelig dømmekraft uerstattelig.
4. Ta en trinnvis tilnærming
Begynn med å la Copilot generere kommentarer eller feilsøke logger. Den er dyktig på disse områdene, og eventuelle feil her vil ikke påvirke kodens sikkerhet. Når du blir kjent med funksjonaliteten, kan du gradvis utvide bruken for å generere kodesnutter for faktiske funksjoner.
5. Gjennomgå alltid Copilot’s forslag
Godta aldri Copilots forslag uten gjennomgang. Husk at du er piloten; Copilot er bare et verktøy – det er jo bare en "copilot" tross alt. Dere kan jobbe effektivt som ett team, men det endelige ansvaret ligger på deg. Sørg for at du forstår forventet kode og ønskede resultater før du fortsetter.
6. Eksperimenter
Eksperimenter med ulike prompts og scenarier i chat-modus. Hvis du ikke er fornøyd med resultatene, be Copilot om å raffinere koden og spør om koden inneholder noen sårbarheter. Forsøk å forstå Copilots beslutningsprosess i forskjellige situasjoner, erkjenne dens styrker og svakheter. Husk i tillegg at Copilot forbedrer seg over tid – fortsett derfor å eksperimentere regelmessig!
7. Hold deg oppdatert og utdannet
Hold deg oppdatert på de nyeste sikkerhetstruslene og beste praksis ved kontinuerlig å utdanne deg og ditt team. Engasjer deg i sikkerhetsblogger, delta på webinarer og workshops, og delta i fora med fokus på sikker koding. Kunnskap fungerer som ett godt verktøy mot å identifisere og adressere potensielle sårbarheter i kode, enten generert av AI eller ikke.
Sikre kodepraksiser er avgjørende når vi beveger oss inn i AI-generert kode. Verktøy som GitHub Copilot gir vekstmuligheter, men også kode-sikkerhetsutfordringer. Forståelsen av disse risikoene sikrer effektiv, men trygg koding for å beskytte infrastruktur og data.
Glasspaper, i samarbeid med Cydrill, tilbyr en «blended learning journey» for utviklere som sikrer deg og ditt team en effektiv kompetansereise innen sikker koding. Med ett gamifisert miljø og innhold gir vi utviklere muligheten til å være i frontlinjen for å sikre vår digitale fremtid.
