Привлекателността и опасността на AI в разработката на софтуер
Нарастващото приемане на AI инструменти в разработката на софтуер, като приблизително 76% от разработчиците или в момента използват, или планират да ги включат, подчертава критичната необходимост от справяне с добре документираните рискове за сигурността, свързани с много AI модели. DeepSeek, предвид високата си достъпност и бърза скорост на приемане, представлява особено предизвикателен потенциален вектор на заплаха. Първоначалната му привлекателност произтича от способността му да генерира висококачествен, функционален код, надминавайки други LLM с отворен код чрез своя собствен инструмент DeepSeek Coder.
Разкриване на недостатъците в сигурността на DeepSeek
Въпреки това, под повърхността на впечатляващите възможности се крият сериозни опасения за сигурността. Фирми за киберсигурност са открили, че DeepSeek съдържа задни вратички, способни да предават потребителска информация директно на сървъри, потенциално под контрола на чужди правителства. Само това разкритие предизвиква значителни аларми за националната сигурност. Но проблемите не свършват дотук.
Уязвимостите на DeepSeek се простират до:
- Генериране на злонамерен софтуер: Лекотата, с която DeepSeek може да се използва за създаване на злонамерен софтуер, е основна грижа.
- Слабост при Jailbreaking: Моделът демонстрира значителна уязвимост към опити за jailbreaking, позволявайки на потребителите да заобикалят вградените ограничения за безопасност.
- Остаряла криптография: Използването на остарели криптографски техники прави DeepSeek податлив на излагане на чувствителни данни.
- Уязвимост към SQL инжекции: Моделът е уязвим към атаки с SQL инжекции, често срещан недостатък в уеб сигурността, който може да позволи на нападателите да получат неоторизиран достъп до бази данни.
Тези уязвимости, съчетани с по-широкото откритие, че настоящите LLM като цяло не са готови за автоматизация на кода от гледна точка на сигурността (както е посочено в проучването Baxbench), рисуват тревожна картина за използването на DeepSeek в предприятията.
Мечът с две остриета на производителността
Функционалността на DeepSeek и свободният достъп до мощни функции представляват изкушаващо предложение. Тази достъпност обаче също така увеличава риска от проникване на задни вратички или уязвимости в кодовите бази на предприятията. Докато квалифицираните разработчици, използващи AI, могат да постигнат значителни увеличения на производителността, произвеждайки висококачествен код с ускорена скорост, ситуацията е различна за по-малко квалифицираните разработчици.
Притеснението е, че нискоквалифицираните разработчици, макар и да постигат сходни нива на производителност и резултати, могат неволно да въведат голям обем лош, потенциално използваем код в хранилищата. Предприятията, които не успяват ефективно да управляват този риск за разработчиците, вероятно ще бъдат сред първите, които ще изпитат негативните последици.
Императивът на CISO: Установяване на предпазни мерки за AI
Главните служители по информационна сигурност (CISO) са изправени пред решаващо предизвикателство: прилагане на подходящи предпазни мерки за AI и одобряване на безопасни инструменти, дори при евентуално неясно или развиващо се законодателство. Ако не го направят, това може да доведе до бърз приток на уязвимости в сигурността в системите на тяхната организация.
Път напред: Смекчаване на рисковете
Лидерите в областта на сигурността трябва да дадат приоритет на следните стъпки, за да се справят с рисковете, свързани с AI инструменти като DeepSeek:
1. Строги вътрешни политики за AI
Това е жизненоважно, а не предложение. Компаниите трябва да преминат отвъд теоретичните дискусии за безопасността на AI и да приложат конкретни политики. Това включва:
- Задълбочено проучване: Строго проучване на наличните AI инструменти, за да се разберат техните възможности и ограничения.
- Изчерпателно тестване: Провеждане на обширни тестове за сигурност за идентифициране на уязвимости и потенциални рискове.
- Селективно одобрение: Одобряване само на ограничен набор от AI инструменти, които отговарят на строги стандарти за сигурност и са в съответствие с толерантността към риска на организацията.
- Ясни насоки за внедряване: Установяване на ясни насоки за това как одобрените AI инструменти могат да бъдат безопасно внедрени и използвани в рамките на организацията, въз основа на установените политики за AI.
2. Персонализирани пътеки за обучение по сигурност за разработчици
Пейзажът на разработката на софтуер претърпява бърза трансформация поради AI. Разработчиците трябва да се адаптират и да придобият нови умения, за да се справят с предизвикателствата пред сигурността, свързани с кодирането, подпомагано от AI. Това изисква:
- Целенасочено обучение: Предоставяне на разработчиците на обучение, специално фокусирано върху последиците за сигурността от използването на AI асистенти за кодиране.
- Насоки, специфични за езика и рамката: Предлагане на насоки за това как да се идентифицират и смекчат уязвимостите в конкретните езици за програмиране и рамки, които използват редовно.
- Непрекъснато обучение: Насърчаване на култура на непрекъснато обучение и адаптация, за да останете пред развиващия се пейзаж на заплахите.
3. Възприемане на моделиране на заплахи
Много предприятия все още се борят да прилагат ефективно моделиране на заплахи, като често не успяват да включат разработчиците в процеса. Това трябва да се промени, особено в ерата на кодирането, подпомагано от AI.
- Безпроблемна интеграция: Моделирането на заплахи трябва да бъде интегрирано безпроблемно в жизнения цикъл на разработката на софтуер, а не да се третира като допълнителна мисъл.
- Участие на разработчиците: Разработчиците трябва да участват активно в процеса на моделиране на заплахи, като допринасят със своя опит и придобиват по-задълбочено разбиране на потенциалните рискове за сигурността.
- Специфични за AI съображения: Моделирането на заплахи трябва да се занимава конкретно с уникалните рискове, въведени от AI асистентите за кодиране, като например потенциала за генериране на несигурен код или въвеждане на уязвимости.
- Редовни актуализации: Моделите на заплахи трябва да се актуализират редовно, за да отразяват промените в пейзажа на заплахите и развиващите се възможности на AI инструментите.
Предприемайки тези проактивни стъпки, предприятията могат да използват предимствата на AI в разработката на софтуер, като същевременно смекчат значителните рискове за сигурността, свързани с инструменти като DeepSeek. Неуспехът да се отговори на тези предизвикателства може да има сериозни последици, вариращи от пробиви в данните и компрометиране на системата до увреждане на репутацията и финансови загуби. Времето за решителни действия е сега. Бъдещето на сигурната разработка на софтуер зависи от това. Бързото приемане на AI инструменти изисква проактивен и бдителен подход към сигурността.