DeepSeek: מלכודת אבטחה ארגונית

הפיתוי והסכנה של AI בפיתוח תוכנה

האימוץ הגובר של כלי AI בפיתוח תוכנה, כאשר כ-76% מהמפתחים משתמשים בהם או מתכננים לשלב אותם, מדגיש צורך קריטי לטפל בסיכוני האבטחה המתועדים היטב הקשורים למודלי AI רבים. DeepSeek, בהתחשב בנגישותו הגבוהה ובקצב האימוץ המהיר שלו, מציג וקטור איום פוטנציאלי מאתגר במיוחד. המשיכה הראשונית שלו נבעה מיכולתו ליצור קוד פונקציונלי באיכות גבוהה, תוך שהוא עולה על LLMs אחרים בקוד פתוח באמצעות כלי DeepSeek Coder הקנייני שלו.

חשיפת פגמי האבטחה של DeepSeek

עם זאת, מתחת לפני השטח של יכולות מרשימות מסתתרות דאגות אבטחה חמורות. חברות אבטחת סייבר גילו ש-DeepSeek מכיל דלתות אחוריות המסוגלות להעביר מידע משתמש ישירות לשרתים שאולי נמצאים בשליטת ממשלות זרות. גילוי זה לבדו מעורר אזעקות משמעותיות לביטחון הלאומי. אבל הבעיות לא נגמרות שם.

הפגיעויות של DeepSeek מתרחבות ל:

• יצירת תוכנות זדוניות: הקלות שבה ניתן להשתמש ב-DeepSeek ליצירת תוכנה זדונית היא דאגה מרכזית.
• חולשת Jailbreaking: המודל מדגים פגיעות משמעותית לניסיונות jailbreaking, המאפשרים למשתמשים לעקוף מגבלות בטיחות מובנות.
• קריפטוגרפיה מיושנת: השימוש בטכניקות קריפטוגרפיות מיושנות מותיר את DeepSeek רגיש לחשיפת נתונים רגישים.
• פגיעות להזרקת SQL: על פי הדיווחים, המודל פגיע להתקפות הזרקת SQL, פגם אבטחת אינטרנט נפוץ שיכול לאפשר לתוקפים לקבל גישה לא מורשית למסדי נתונים.

פגיעויות אלו, יחד עם הממצא הרחב יותר שמודלי LLM הנוכחיים אינם מוכנים בדרך כלל לאוטומציה של קוד מנקודת מבט של אבטחה (כפי שמצוין במחקר Baxbench), מציירים תמונה מדאיגה לשימוש הארגוני ב-DeepSeek.

החרב הדו-קצה של הפרודוקטיביות

הפונקציונליות של DeepSeek והגישה החינמית לתכונות רבות עוצמה מציגות הצעה מפתה. עם זאת, נגישות זו מגדילה גם את הסיכון לדלתות אחוריות או לפגיעויות שיחדרו לבסיסי הקוד הארגוניים. בעוד שמפתחים מיומנים הממנפים AI יכולים להשיג רווחי פרודוקטיביות משמעותיים, תוך הפקת קוד באיכות גבוהה בקצב מואץ, המצב שונה עבור מפתחים פחות מיומנים.

החשש הוא שמפתחים בעלי מיומנות נמוכה, תוך השגת רמות דומות של פרודוקטיביות ותפוקה, עלולים להכניס בטעות נפח גדול של קוד גרוע, שעלול להיות מנוצל, למאגרים. ארגונים שלא יצליחו לנהל ביעילות את סיכון המפתחים הזה צפויים להיות בין הראשונים לחוות את ההשלכות השליליות.

הציווי של ה-CISO: קביעת מעקות בטיחות ל-AI

מנהלי אבטחת מידע ראשיים (CISOs) עומדים בפני אתגר מכריע: יישום מעקות בטיחות מתאימים ל-AI ואישור כלים בטוחים, גם לנוכח חקיקה שאולי אינה ברורה או מתפתחת. אי ביצוע זה עלול לגרום לזרימה מהירה של פגיעויות אבטחה למערכות הארגון.

דרך קדימה: הפחתת הסיכונים

מנהיגי אבטחה צריכים לתעדף את הצעדים הבאים כדי לטפל בסיכונים הקשורים לכלי AI כמו DeepSeek:

1. מדיניות AI פנימית מחמירה

זה חיוני, לא הצעה. חברות חייבות להתקדם מעבר לדיונים תיאורטיים על בטיחות AI וליישם מדיניות קונקרטית. זה כולל:

• חקירה יסודית: בחינה קפדנית של כלי AI זמינים כדי להבין את היכולות והמגבלות שלהם.
• בדיקות מקיפות: ביצוע בדיקות אבטחה מקיפות כדי לזהות פגיעויות וסיכונים פוטנציאליים.
• אישור סלקטיבי: אישור של קבוצה מוגבלת בלבד של כלי AI העומדים בתקני אבטחה מחמירים ותואמים את סובלנות הסיכון של הארגון.
• הנחיות פריסה ברורות: קביעת הנחיות ברורות לאופן שבו ניתן לפרוס ולהשתמש בבטחה בכלי AI מאושרים בתוך הארגון, בהתבסס על מדיניות AI מבוססת.

2. מסלולי למידת אבטחה מותאמים אישית למפתחים

הנוף של פיתוח תוכנה עובר טרנספורמציה מהירה עקב AI. מפתחים צריכים להסתגל ולרכוש מיומנויות חדשות כדי לנווט באתגרי האבטחה הקשורים לקידוד המופעל על ידי AI. זה דורש:

• הדרכה ממוקדת: מתן הדרכה למפתחים המתמקדת במיוחד בהשלכות האבטחה של שימוש בעוזרי קידוד AI.
• הדרכה ספציפית לשפה ולמסגרת: הצעת הדרכה כיצד לזהות ולהפחית פגיעויות בשפות התכנות ובמסגרות הספציפיות שבהן הם משתמשים באופן קבוע.
• למידה מתמשכת: עידוד תרבות של למידה מתמשכת והסתגלות כדי להקדים את נוף האיומים המתפתח.

3. אימוץ מודל איומים (Threat Modeling)

ארגונים רבים עדיין מתקשים ליישם מודל איומים ביעילות, ולעתים קרובות אינם מצליחים לערב מפתחים בתהליך. זה צריך להשתנות, במיוחד בעידן של קידוד בסיוע AI.

• שילוב חלק: מודל איומים צריך להיות משולב בצורה חלקה במחזור החיים של פיתוח התוכנה, ולא להתייחס אליו כאל מחשבה שלאחר מכן.
• מעורבות מפתחים: מפתחים צריכים להיות מעורבים באופן פעיל בתהליך מודל האיומים, לתרום את המומחיות שלהם ולקבל הבנה מעמיקה יותר של סיכוני אבטחה פוטנציאליים.
• שיקולים ספציפיים ל-AI: מודל איומים צריך להתייחס באופן ספציפי לסיכונים הייחודיים שמציגים עוזרי קידוד AI, כגון הפוטנציאל ליצירת קוד לא מאובטח או החדרת פגיעויות.
• עדכונים שוטפים: יש לעדכן מודלי איומים באופן קבוע כדי לשקף שינויים בנוף האיומים וביכולות המתפתחות של כלי AI.

על ידי נקיטת צעדים יזומים אלה, ארגונים יכולים לרתום את היתרונות של AI בפיתוח תוכנה תוך הפחתת סיכוני האבטחה המשמעותיים הקשורים לכלים כמו DeepSeek. אי טיפול באתגרים אלה עלול להוביל להשלכות חמורות, החל מפריצות נתונים ופשרות מערכת ועד לפגיעה במוניטין והפסדים כספיים. הזמן לפעולה נחרצת הוא עכשיו. עתיד פיתוח התוכנה המאובטח תלוי בזה. האימוץ המהיר של כלי AI דורש גישה יזומה וערנית לאבטחה.

הבה נרחיב ונפרט עוד יותר על כל אחד מהסעיפים, תוך הוספת דוגמאות קונקרטיות והמלצות מעשיות:

2. מדיניות AI פנימית מחמירה: מעבר לתיאוריה

לא מספיק לדבר על “אחריות AI” או “שימוש אתי ב-AI”. ארגונים חייבים לתרגם עקרונות אלו למדיניות כתובה, ברורה ומחייבת. המדיניות צריכה לכלול:

• הגדרת סוגי הכלים המותרים: האם מותר להשתמש ב-LLMs בקוד פתוח? האם מותר להשתמש בכלים מסחריים? מה לגבי כלים שפותחו באופן פנימי? יש להגדיר קטגוריות ברורות, עם דוגמאות ספציפיות לכל קטגוריה (למשל, “מותר לשימוש: GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer; אסור לשימוש: DeepSeek, [שם של כלי לא מאובטח אחר]”).
• הגדרת תהליך אישור לכלים חדשים: כיצד מפתח יכול לבקש אישור לשימוש בכלי AI חדש? מי הגורם המאשר (למשל, צוות אבטחת יישומים, CISO)? מהם הקריטריונים לאישור (למשל, בדיקות חדירה, סקירת קוד, בדיקת עמידה בתקנים)?
• הגדרת מגבלות שימוש: האם מותר להשתמש בכלי AI ליצירת קוד קריטי (למשל, קוד הקשור לאבטחת מידע, קוד הקשור לעיבוד תשלומים)? האם מותר להשתמש בכלי AI ליצירת קוד עבור מערכות חיצוניות (למשל, ממשקי API)?
• הגדרת דרישות ניטור ובקרה: כיצד הארגון ינטר את השימוש בכלי AI? האם ישולבו כלים לניתוח סטטי של קוד (SAST) וניתוח דינמי של קוד (DAST) כדי לזהות פגיעויות שנוצרו על ידי AI? האם יתבצעו סקירות קוד ידניות באופן קבוע?
• הגדרת תהליך טיפול בתקריות: מה קורה אם מתגלה פגיעות אבטחה שנוצרה על ידי כלי AI? מי אחראי על הטיפול בתקרית? מהם שלבי הטיפול (למשל, בידוד המערכת הפגועה, תיקון הקוד, דיווח לרשויות הרלוונטיות)?
• הדרכה ותיעוד: יש לספק הדרכה מקיפה לכל המפתחים על מדיניות ה-AI, כולל דוגמאות קונקרטיות ותרחישים. יש לתעד את המדיניות באופן ברור ונגיש לכל.

דוגמה למדיניות:

“חל איסור מוחלט על שימוש ב-DeepSeek בכל פרויקטי הפיתוח של החברה, עקב פגיעויות האבטחה החמורות שזוהו בו. כל שימוש ב-LLM בקוד פתוח מחייב אישור מראש מצוות אבטחת היישומים. כל כלי AI חייב לעבור בדיקות חדירה וסקירת קוד לפני אישורו לשימוש. חל איסור על שימוש בכלי AI ליצירת קוד הקשור לעיבוד תשלומים או לאבטחת מידע.”

3. מסלולי למידת אבטחה מותאמים אישית למפתחים: הכשרה מעשית

ההדרכה למפתחים צריכה להיות מעשית וממוקדת, ולא רק הרצאות תיאורטיות. יש לשלב תרגילים מעשיים, סדנאות ודוגמאות קוד רלוונטיות.

• הדגמת פגיעויות נפוצות: הראה למפתחים כיצד כלי AI יכולים ליצור קוד פגיע, כגון קוד עם פגיעויות הזרקת SQL, XSS, או שימוש בספריות לא מאובטחות. הסבר כיצד ניתן לנצל פגיעויות אלו על ידי תוקפים.
• תרגול זיהוי פגיעויות: תן למפתחים דוגמאות קוד שנוצרו על ידי AI, ובקש מהם לזהות פגיעויות אפשריות.
• תרגול תיקון פגיעויות: לאחר זיהוי הפגיעויות, בקש מהמפתחים לתקן את הקוד.
• הדרכה על כלים ספציפיים: אם הארגון מאשר שימוש בכלי AI מסוים, יש לספק הדרכה מעמיקה על השימוש הבטוח בכלי זה, כולל הגדרות אבטחה מומלצות.
• הדרכה על שפות תכנות ומסגרות ספציפיות: יש להתאים את ההדרכה לשפות התכנות והמסגרות שבהן משתמשים המפתחים בפועל. לדוגמה, הדרכה על אבטחת יישומי JavaScript תהיה שונה מהדרכה על אבטחת יישומי Java.
• למידה מתמשכת: יש לעדכן את חומרי ההדרכה באופן שוטף, בהתאם להתפתחויות בתחום ה-AI והאבטחה. יש לעודד את המפתחים להשתתף בכנסים, לקרוא בלוגים מקצועיים ולעקוב אחר מחקרים חדשים בתחום.

דוגמה לתרגיל מעשי:

“השתמש ב-GitHub Copilot כדי ליצור פונקציה ב-Python המקבלת שם משתמש וסיסמה, ומחזירה ‘True’ אם המשתמש קיים במערכת ו-‘False’ אחרת. לאחר מכן, בדוק את הקוד שנוצר וחפש פגיעויות אפשריות, כגון הזרקת SQL או אחסון סיסמאות בטקסט גלוי. תקן את הקוד כדי למנוע פגיעויות אלו.”

4. אימוץ מודל איומים (Threat Modeling): שילוב מפתחים בתהליך

מודל איומים הוא תהליך מובנה לזיהוי, ניתוח והערכת איומי אבטחה פוטנציאליים על מערכת או יישום. חשוב לערב את המפתחים בתהליך זה, מכיוון שהם מכירים את הקוד ואת הארכיטקטורה של המערכת בצורה הטובה ביותר.

• התחלה מוקדמת: יש לבצע מודל איומים בשלב מוקדם של מחזור החיים של פיתוח התוכנה, רצוי עוד בשלב התכנון.
• שיתוף פעולה: יש לקיים פגישות מודל איומים בהשתתפות מפתחים, ארכיטקטים, אנשי אבטחה ונציגים מהצד העסקי.
• שימוש בכלים מתאימים: ישנם כלים רבים שיכולים לסייע בתהליך מודל האיומים, כגון Microsoft Threat Modeling Tool, OWASP Threat Dragon.
• זיהוי נכסים: זהה את הנכסים הקריטיים של המערכת, כגון נתונים רגישים, פונקציות קריטיות, ממשקי API.
• זיהוי איומים: זהה את האיומים הפוטנציאליים על כל נכס, כגון גניבת נתונים, שינוי נתונים, מניעת שירות, הרצת קוד זדוני.
• ניתוח סיכונים: הערך את הסבירות וההשפעה של כל איום.
• קביעת אמצעי נגד: קבע אמצעי נגד מתאימים כדי להפחית את הסיכונים.
• תיעוד: תעד את כל התהליך, כולל הנכסים, האיומים, אמצעי הנגד והסיכונים השיוריים.
• עדכון שוטף: יש לעדכן את מודל האיומים באופן שוטף, בהתאם לשינויים במערכת, באיומים ובטכנולוגיות.
• התייחסות ספציפית ל-AI: בעת ביצוע מודל איומים על מערכת המשתמשת בכלי AI, יש להתייחס באופן ספציפי לסיכונים הייחודיים שמציגים כלים אלו. לדוגמה:
  • הרעלת נתונים (Data Poisoning): האם ייתכן שתוקף יזריק נתונים זדוניים למערך הנתונים שבו משתמש כלי ה-AI, ובכך ישפיע על התנהגותו?
  • התחמקות (Evasion): האם ייתכן שתוקף יתכנן קלט באופן שיגרום לכלי ה-AI לפעול בצורה לא צפויה או לא רצויה?
  • חילוץ מודל (Model Extraction): האם ייתכן שתוקף ינסה לשחזר את המודל של כלי ה-AI על ידי שליחת שאילתות רבות וניתוח התגובות?

דוגמה לתרחיש מודל איומים:

“נניח שאנו מפתחים יישום אינטרנט המשתמש ב-LLM כדי ליצור תקצירים של מאמרים חדשותיים. אחד האיומים הפוטנציאליים הוא שתוקף ישלח מאמר המכיל קוד זדוני, וה-LLM יכלול את הקוד הזדוני בתקציר. כתוצאה מכך, משתמשים שיקראו את התקציר עלולים להיפגע מהקוד הזדוני. כדי להפחית סיכון זה, ניתן להשתמש במסנן קלט כדי להסיר קוד זדוני מהמאמרים לפני שליחתם ל-LLM.”

לסיכום, האימוץ המהיר של כלי AI בפיתוח תוכנה מציב אתגרים משמעותיים לאבטחת מידע. ארגונים חייבים לנקוט בגישה יזומה ורב-שכבתית כדי להתמודד עם אתגרים אלו, הכוללת מדיניות AI מחמירה, הכשרה מעשית למפתחים ואימוץ מודל איומים. רק כך ניתן יהיה לרתום את היתרונות של AI תוך שמירה על רמת אבטחה גבוהה.