Вот мы неоднократно говорили, что далеком будущем, скорее всего, ИИ будет искать уязвимости в коде, а на самом деле это уже вовсю применяется.
Компания Ox Security недавно привлекла $60 млн инвестиций (по-моему, это второй раунд для них) для развития своей AI-платформы, которая анализирует более 100 миллионов строк кода ежедневно, включая AI-сгенерированный код, и предоставляет рекомендации по исправлению уязвимостей.
Также такие разработки ведут:
- GitHub CodeQL: Использует большие языковые модели (LLMs) для автоматического моделирования API и обнаружения уязвимостей. Недавно выявили новую уязвимость CVE-2023-35947 в Gradle.
- Bugdar: AI-инструмент для анализа pull request'ов на GitHub в реальном времени, поддерживает языки Solidity, Rust, Python и другие.
- Scanifier: AI-сканер, обученный на данных от лучших баг-баунти охотников, обнаруживает логические уязвимости в веб-приложениях.
- GeckoSecurity: Имитирует поведение хакеров для обнаружения критических уязвимостей и предлагает автоматические исправления.
- CodeScanAI от CISA: Открытый инструмент от американского агентства кибербезопасности, интегрируется в CI/CD и предоставляет отчёты с рекомендациями по исправлению.
ИИ-инструменты становятся неотъемлемой частью процесса обеспечения безопасности кода. Они могут ускорить обнаружение уязвимостей и предложить решения.
А еще они приводят к новым вызовам для хакеров, ведь искать уязвимости в коде тепереь станет намного сложнее.
