DeepSeek: Kemelut Keselamatan Perusahaan

Daya Tarikan dan Bahaya AI dalam Pembangunan Perisian

Peningkatan penggunaan alat AI dalam pembangunan perisian, dengan kira-kira 76% pembangun sama ada sedang menggunakan atau merancang untuk menggabungkannya, menyerlahkan keperluan kritikal untuk menangani risiko keselamatan yang didokumenkan dengan baik yang berkaitan dengan banyak model AI. DeepSeek, memandangkan kebolehcapaiannya yang tinggi dan kadar penggunaan yang pantas, memberikan potensi ancaman yang amat mencabar. Daya tarikan awalnya berpunca daripada keupayaannya untuk menjana kod berkualiti tinggi dan berfungsi, mengatasi LLM sumber terbuka yang lain melalui alat DeepSeek Coder proprietarinya.

Mendedahkan Kelemahan Keselamatan DeepSeek

Walau bagaimanapun, di sebalik permukaan keupayaan yang mengagumkan terdapat kebimbangan keselamatan yang teruk. Firma keselamatan siber telah menemui bahawa DeepSeek mengandungi pintu belakang yang mampu menghantar maklumat pengguna terus ke pelayan yang berpotensi di bawah kawalan kerajaan asing. Pendedahan ini sahaja menimbulkan penggera keselamatan negara yang ketara. Tetapi masalahnya tidak berakhir di situ.

Kelemahan DeepSeek meliputi:

• Penjanaan Perisian Hasad: Kemudahan DeepSeek boleh digunakan untuk mencipta perisian hasad adalah kebimbangan utama.
• Kelemahan ‘Jailbreaking’: Model ini menunjukkan kelemahan yang ketara terhadap percubaan ‘jailbreaking’, membolehkan pengguna memintas sekatan keselamatan terbina dalam.
• Kriptografi Usang: Penggunaan teknik kriptografi yang ketinggalan zaman menyebabkan DeepSeek terdedah kepada pendedahan data sensitif.
• Kelemahan Suntikan SQL: Model ini dilaporkan terdedah kepada serangan suntikan SQL, kelemahan keselamatan web biasa yang boleh membenarkan penyerang mendapat akses tanpa kebenaran kepada pangkalan data.

Kelemahan ini, ditambah pula dengan penemuan yang lebih luas bahawa LLM semasa secara amnya tidak bersedia untuk automasi kod dari perspektif keselamatan (seperti yang ditunjukkan oleh kajian Baxbench), memberikan gambaran yang membimbangkan untuk kegunaan perusahaan DeepSeek.

Pedang Bermata Dua Produktiviti

Fungsi DeepSeek dan akses percuma kepada ciri-ciri berkuasa memberikan cadangan yang menarik. Walau bagaimanapun, kebolehcapaian ini juga meningkatkan risiko pintu belakang atau kelemahan menyusup masuk ke dalam pangkalan kod perusahaan. Walaupun pembangun mahir yang memanfaatkan AI boleh mencapai peningkatan produktiviti yang ketara, menghasilkan kod berkualiti tinggi pada kadar yang dipercepatkan, keadaannya berbeza untuk pembangun yang kurang mahir.

Kebimbangannya ialah pembangun berkemahiran rendah, walaupun mencapai tahap produktiviti dan output yang sama, mungkin secara tidak sengaja memperkenalkan sejumlah besar kod yang lemah dan berpotensi dieksploitasi ke dalam repositori. Perusahaan yang gagal mengurus risiko pembangun ini dengan berkesan berkemungkinan menjadi antara yang pertama mengalami akibat negatif.

Imperatif CISO: Mewujudkan Pagar Keselamatan AI

Ketua Pegawai Keselamatan Maklumat (CISO) menghadapi cabaran penting: melaksanakan pagar keselamatan AI yang sesuai dan meluluskan alat yang selamat, walaupun dalam menghadapi perundangan yang berpotensi tidak jelas atau berkembang. Kegagalan berbuat demikian boleh mengakibatkan kemasukan pantas kelemahan keselamatan ke dalam sistem organisasi mereka.

Laluan Ke Hadapan: Mengurangkan Risiko

Pemimpin keselamatan harus mengutamakan langkah-langkah berikut untuk menangani risiko yang berkaitan dengan alat AI seperti DeepSeek:

1. Dasar AI Dalaman yang Ketat

Ia adalah penting, bukan cadangan. Syarikat mesti bergerak melangkaui perbincangan teori tentang keselamatan AI dan melaksanakan dasar konkrit. Ini melibatkan:

• Siasatan Menyeluruh: Memeriksa dengan teliti alat AI yang tersedia untuk memahami keupayaan dan batasannya.
• Ujian Komprehensif: Menjalankan ujian keselamatan yang meluas untuk mengenal pasti kelemahan dan potensi risiko.
• Kelulusan Terpilih: Meluluskan hanya set terhad alat AI yang memenuhi piawaian keselamatan yang ketat dan sejajar dengan toleransi risiko organisasi.
• Garis Panduan Penggunaan yang Jelas: Mewujudkan garis panduan yang jelas tentang cara alat AI yang diluluskan boleh digunakan dan digunakan dengan selamat dalam organisasi, berdasarkan dasar AI yang ditetapkan.

2. Laluan Pembelajaran Keselamatan Tersuai untuk Pembangun

Landskap pembangunan perisian sedang mengalami transformasi pesat disebabkan oleh AI. Pembangun perlu menyesuaikan diri dan memperoleh kemahiran baharu untuk mengharungi cabaran keselamatan yang berkaitan dengan pengekodan berkuasa AI. Ini memerlukan:

• Latihan Bersasar: Menyediakan pembangun dengan latihan yang khusus memfokuskan pada implikasi keselamatan menggunakan pembantu pengekodan AI.
• Panduan Khusus Bahasa dan Rangka Kerja: Menawarkan panduan tentang cara mengenal pasti dan mengurangkan kelemahan dalam bahasa pengaturcaraan dan rangka kerja khusus yang mereka gunakan secara kerap.
• Pembelajaran Berterusan: Menggalakkan budaya pembelajaran dan penyesuaian berterusan untuk kekal mendahului landskap ancaman yang semakin berkembang.

3. Memeluk Pemodelan Ancaman

Banyak perusahaan masih bergelut untuk melaksanakan pemodelan ancaman dengan berkesan, selalunya gagal melibatkan pembangun dalam proses tersebut. Ini perlu diubah, terutamanya dalam era pengekodan bantuan AI.

• Integrasi Lancar: Pemodelan ancaman harus disepadukan dengan lancar ke dalam kitaran hayat pembangunan perisian, bukan dianggap sebagai renungan.
• Penglibatan Pembangun: Pembangun harus terlibat secara aktif dalam proses pemodelan ancaman, menyumbang kepakaran mereka dan memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang potensi risiko keselamatan.
• Pertimbangan Khusus AI: Pemodelan ancaman harus menangani secara khusus risiko unik yang diperkenalkan oleh pembantu pengekodan AI, seperti potensi untuk menjana kod tidak selamat atau memperkenalkan kelemahan.
• Kemas Kini Berkala: Model ancaman hendaklah dikemas kini secara berkala untuk mencerminkan perubahan dalam landskap ancaman dan keupayaan alat AI yang semakin berkembang.

Dengan mengambil langkah-langkah proaktif ini, perusahaan boleh memanfaatkan faedah AI dalam pembangunan perisian sambil mengurangkan risiko keselamatan yang ketara yang berkaitan dengan alat seperti DeepSeek. Kegagalan untuk menangani cabaran ini boleh membawa akibat yang serius, daripada pelanggaran data dan kompromi sistem kepada kerosakan reputasi dan kerugian kewangan. Masa untuk tindakan tegas adalah sekarang. Masa depan pembangunan perisian selamat bergantung padanya. Penerapan pantas alat AI menuntut pendekatan proaktif dan berwaspada terhadap keselamatan.

Untuk mengembangkan lagi perkara ini, mari kita pecahkan setiap bahagian dan tambahkan butiran lanjut:

Daya Tarikan dan Bahaya AI dalam Pembangunan Perisian: Perincian Lebih Lanjut

Seperti yang dinyatakan sebelum ini, kira-kira 76% pembangun sama ada menggunakan atau merancang untuk menggunakan alat AI. Ini bukan sekadar trend; ia adalah anjakan paradigma dalam cara perisian dicipta. Daya tarikan AI adalah pelbagai:

• Kelajuan: AI boleh mengautomasikan tugas berulang, seperti menulis kod boilerplate, menjana kes ujian dan bahkan menyahpepijat segmen kod. Ini membebaskan pembangun untuk memberi tumpuan kepada aspek pembangunan yang lebih kompleks dan kreatif.
• Kecekapan: Alat AI boleh mencadangkan coretan kod, melengkapkan baris kod dan juga mengenal pasti potensi pepijat dalam masa nyata. Ini membawa kepada lebih sedikit ralat dan proses pembangunan yang lebih diperkemas.
• Kualiti: Walaupun terdapat kebimbangan, AI, apabila digunakan dengan betul, boleh meningkatkan kualiti kod. Ia boleh membantu menguatkuasakan piawaian pengekodan, mengenal pasti corak yang membawa kepada kelemahan dan mencadangkan amalan terbaik.
• Kos: Dalam jangka panjang, AI boleh mengurangkan kos pembangunan dengan mengautomasikan tugas, mengurangkan ralat dan mempercepatkan masa ke pasaran.

Walau bagaimanapun, bahaya itu sama nyatanya:

• Risiko Keselamatan: Ini adalah kebimbangan utama, dan DeepSeek adalah contoh utama. Model AI boleh dilatih pada set data yang berat sebelah atau mengandungi kelemahan yang boleh dieksploitasi oleh pelakon jahat.
• Bergantung kepada AI: Pergantungan yang berlebihan pada alat AI boleh membawa kepada penurunan kemahiran dalam kalangan pembangun. Jika pembangun menjadi terlalu bergantung pada AI untuk menjana kod, mereka mungkin kehilangan keupayaan untuk menulis kod selamat dan cekap sendiri.
• Isu Etika: Model AI boleh mengekalkan dan menguatkan bias yang terdapat dalam data latihan mereka, yang membawa kepada hasil yang diskriminasi atau tidak adil.
• Kurang Ketelusan: Sesetengah model AI, terutamanya model pembelajaran mendalam yang kompleks, adalah ‘kotak hitam’. Sukar untuk memahami cara mereka membuat keputusan, yang boleh menyukarkan untuk mengenal pasti dan membetulkan ralat atau bias.

Mendedahkan Kelemahan Keselamatan DeepSeek: Analisis Mendalam

Kebimbangan keselamatan khusus yang berkaitan dengan DeepSeek bukan sekadar kelemahan teori; ia adalah kelemahan dunia sebenar yang boleh memberi kesan buruk kepada perniagaan. Mari kita periksa setiap satu dengan lebih terperinci:

• Penjanaan Perisian Hasad: Keupayaan DeepSeek untuk menjana kod dengan mudah boleh disalahgunakan untuk mencipta perisian hasad. Penyerang boleh menggunakan alat itu untuk menjana virus, cecacing, perisian tebusan atau jenis perisian hasad lain. Ini amat membimbangkan kerana ia merendahkan halangan kemasukan untuk penjenayah siber, membolehkan walaupun individu yang kurang mahir mencipta alat serangan yang canggih.

• Kelemahan ‘Jailbreaking’: ‘Jailbreaking’ merujuk kepada proses memintas sekatan keselamatan dan garis panduan etika yang dibina ke dalam model AI. DeepSeek terdedah kepada serangan ‘jailbreaking’, bermakna pengguna boleh memanipulasinya untuk menjana kandungan yang berbahaya, tidak beretika atau berat sebelah. Ini boleh termasuk menjana ucapan kebencian, maklumat salah atau arahan tentang cara melakukan aktiviti haram.

• Kriptografi Usang: Penggunaan teknik kriptografi yang ketinggalan zaman oleh DeepSeek adalah kelemahan keselamatan yang serius. Algoritma kriptografi direka untuk melindungi data sensitif daripada akses tanpa kebenaran. Apabila algoritma ini menjadi usang, ia menjadi terdedah kepada serangan. Ini bermakna data yang diproses atau disimpan oleh DeepSeek mungkin berisiko untuk dipintas atau dinyahsulit oleh penyerang.

• Kelemahan Suntikan SQL: Suntikan SQL ialah jenis serangan siber biasa yang menyasarkan aplikasi web. Ia berlaku apabila penyerang dapat memasukkan kod SQL berniat jahat ke dalam medan input aplikasi. Jika aplikasi tidak membersihkan input ini dengan betul, pelayan pangkalan data akan melaksanakan kod berniat jahat. Ini boleh membenarkan penyerang untuk:

  • Mencuri data sensitif (seperti butiran kad kredit, kata laluan atau maklumat peribadi).
  • Mengubah suai atau memadam data dalam pangkalan data.
  • Mendapatkan kawalan ke atas pelayan pangkalan data.
  • Melancarkan serangan selanjutnya ke atas sistem lain.

Kajian Baxbench, yang disebut dalam artikel asal, menyerlahkan bahawa kebimbangan ini bukan terpencil kepada DeepSeek. Banyak LLM semasa tidak sesuai untuk automasi kod dari perspektif keselamatan. Ini bermakna perusahaan perlu berhati-hati apabila menggunakan alat ini dan melaksanakan perlindungan yang teguh.

Pedang Bermata Dua Produktiviti: Mengurus Risiko Pembangun

Paradoks DeepSeek dan alat AI yang serupa ialah ia boleh meningkatkan produktiviti untuk pembangun mahir dan tidak mahir. Walau bagaimanapun, ini datang dengan kaveat yang ketara.

• Pembangun Mahir: Pembangun berpengalaman boleh menggunakan AI sebagai alat untuk meningkatkan kecekapan mereka. Mereka boleh menggunakan AI untuk mengautomasikan tugas yang membosankan, menjana kod boilerplate dan mengenal pasti pepijat. Pemahaman mereka tentang prinsip pengekodan yang selamat membolehkan mereka menyemak dan mengubah suai output AI, memastikan kod itu selamat dan berkualiti tinggi.

• Pembangun Tidak Mahir: Pembangun yang kurang berpengalaman mungkin lebih bergantung pada AI untuk menjana kod. Walaupun ini boleh membolehkan mereka menghasilkan kod pada kadar yang sama seperti pembangun mahir, ia juga meningkatkan risiko memperkenalkan kelemahan. Pembangun yang tidak mahir mungkin tidak mempunyai kepakaran untuk mengenal pasti dan membetulkan kod tidak selamat yang dijana oleh AI. Ini boleh membawa kepada pengumpulan hutang teknikal dan peningkatan risiko pelanggaran keselamatan.

Perusahaan perlu menangani risiko ini dengan:

• Pemeriksaan Kod yang Ketat: Melaksanakan proses semakan kod yang ketat di mana pembangun yang lebih berpengalaman menyemak kod yang dijana oleh pembangun yang kurang mahir, terutamanya kod yang dijana oleh AI.
• Alat Analisis Statik: Menggunakan alat analisis statik yang boleh mengimbas kod secara automatik untuk kelemahan keselamatan.
• Latihan dan Pementoran: Menyediakan latihan dan pementoran kepada pembangun yang kurang mahir untuk meningkatkan kemahiran pengekodan selamat mereka.

Imperatif CISO: Mewujudkan Pagar Keselamatan AI – Panduan Langkah demi Langkah

Peranan CISO adalah penting dalam mengemudi cabaran keselamatan yang ditimbulkan oleh AI. Berikut ialah panduan langkah demi langkah untuk CISO:

1. Penilaian Risiko: Mulakan dengan penilaian risiko yang menyeluruh terhadap penggunaan alat AI dalam organisasi. Kenal pasti potensi risiko dan kelemahan yang berkaitan dengan setiap alat.

2. Pembangunan Dasar: Membangunkan dasar AI yang komprehensif yang menggariskan penggunaan alat AI yang boleh diterima. Dasar ini harus menangani:

   • Alat yang diluluskan.
   • Kes penggunaan yang dibenarkan.
   • Perlindungan data.
   • Pematuhan peraturan.
   • Protokol tindak balas insiden.

3. Pelaksanaan Kawalan Keselamatan: Laksanakan kawalan keselamatan untuk mengurangkan risiko yang dikenal pasti. Ini mungkin termasuk:

   • Kawalan capaian.
   • Penyulitan.
   • Pemantauan.
   • Pengelogan.
   • Ujian penembusan.

4. Latihan dan Kesedaran: Mendidik pekerja tentang dasar AI dan risiko yang berkaitan dengan penggunaan alat AI. Menyediakan latihan tentang amalan pengekodan selamat dan cara menggunakan alat AI dengan selamat.

5. Pemantauan dan Pengauditan: Pantau secara berterusan penggunaan alat AI dan audit sistem secara berkala untuk memastikan pematuhan dengan dasar dan mengenal pasti potensi kelemahan.

6. Tindak Balas Insiden: Membangunkan pelan tindak balas insiden yang menggariskan langkah-langkah yang perlu diambil sekiranya berlaku pelanggaran keselamatan yang berkaitan dengan AI.

7. Kekal Terkini: Ikuti perkembangan terkini tentang ancaman dan kelemahan keselamatan AI terkini. Kemas kini dasar dan kawalan keselamatan dengan kerap mengikut keperluan.

Laluan Ke Hadapan: Mengurangkan Risiko – Strategi Terperinci

Tiga strategi utama yang digariskan dalam artikel asal adalah penting. Mari kita terokai setiap satu denganlebih terperinci:

1. Dasar AI Dalaman yang Ketat: Pelan Tindakan

Dasar AI dalaman yang ketat bukan sekadar dokumen; ia adalah rangka kerja hidup yang membimbing penggunaan AI yang selamat dan bertanggungjawab dalam organisasi. Berikut ialah cara untuk melaksanakannya dengan berkesan:

• Libatkan Pihak Berkepentingan: Libatkan pihak berkepentingan utama dari pelbagai jabatan (IT, undang-undang, pematuhan, sumber manusia) dalam proses pembangunan dasar. Ini memastikan bahawa dasar itu komprehensif dan menangani keperluan semua bidang perniagaan.
• Tentukan Skop: Tentukan dengan jelas skop dasar. Alat AI manakah yang dilindungi? Jabatan dan kes penggunaan manakah yang terjejas?
• Tetapkan Prinsip: Wujudkan prinsip panduan untuk penggunaan AI. Ini mungkin termasuk prinsip seperti keadilan, ketelusan, akauntabiliti, privasi dan keselamatan.
• Tentukan Peranan dan Tanggungjawab: Tentukan dengan jelas peranan dan tanggungjawab untuk penggunaan dan pengurusan AI. Siapakah yang bertanggungjawab untuk meluluskan alat AI? Siapakah yang bertanggungjawab untuk memantau pematuhan?
• Wujudkan Proses Kelulusan: Laksanakan proses yang ketat untuk meluluskan alat AI baharu. Ini harus termasuk penilaian keselamatan, penilaian risiko dan semakan undang-undang.
• Dokumenkan Garis Panduan Penggunaan: Sediakan garis panduan yang jelas dan ringkas tentang cara menggunakan alat AI yang diluluskan. Ini harus meliputi topik seperti perlindungan data, privasi dan pertimbangan etika.
• Kuatkuasakan Pematuhan: Wujudkan mekanisme untuk menguatkuasakan pematuhan dengan dasar. Ini mungkin termasuk audit biasa, pemantauan dan tindakan tatatertib untuk pelanggaran.
• Semak dan Kemas Kini: Semak dan kemas kini dasar secara berkala untuk memastikan ia kekal relevan dan berkesan.

2. Laluan Pembelajaran Keselamatan Tersuai untuk Pembangun: Kurikulum Komprehensif

Pembangun berada di barisan hadapan dalam revolusi AI. Melengkapkan mereka dengan kemahiran keselamatan yang diperlukan adalah penting. Berikut ialah cara untuk mencipta laluan pembelajaran yang berkesan:

• Kenal Pasti Jurang Kemahiran: Nilaikan kemahiran keselamatan semasa pembangun anda. Kenal pasti bidang yang memerlukan penambahbaikan.
• Sesuaikan Latihan: Sesuaikan latihan dengan keperluan khusus pembangun anda. Pertimbangkan bahasa pengaturcaraan, rangka kerja dan alat AI yang mereka gunakan.
• Fokus pada Pengekodan Selamat: Tekankan prinsip pengekodan selamat dan cara mengelakkan kelemahan biasa.
• Sertakan Latihan Amali: Sediakan latihan amali dan bengkel di mana pembangun boleh mempraktikkan kemahiran pengekodan selamat mereka.
• Gunakan Contoh Dunia Sebenar: Gunakan contoh dunia sebenar tentang kelemahan keselamatan AI untuk menggambarkan risiko dan menunjukkan cara mengurangkannya.
• Galakkan Pembelajaran Berterusan: Galakkan pembangun untuk mengikuti perkembangan terkini tentang ancaman dan kelemahan keselamatan AI terkini. Sediakan akses kepada sumber seperti kursus dalam talian, persidangan dan penerbitan industri.
• Ukur Keberkesanan: Ukur keberkesanan program latihan. Jejaki metrik seperti bilangan kelemahan keselamatan yang dikenal pasti dan masa yang diambil untuk membetulkannya.

3. Memeluk Pemodelan Ancaman: Pendekatan Proaktif

Pemodelan ancaman ialah proses proaktif untuk mengenal pasti dan mengurangkan risiko keselamatan. Ia harus menjadi bahagian penting dalam kitaran hayat pembangunan perisian, terutamanya apabila menggunakan alat AI.

• Mulakan Awal: Mulakan pemodelan ancaman pada awal proses pembangunan, sebaik-baiknya semasa fasa reka bentuk.
• Libatkan Pembangun: Libatkan pembangun dalam proses pemodelan ancaman. Mereka mempunyai pemahaman yang mendalam tentang sistem dan paling sesuai untuk mengenal pasti potensi kelemahan.
• Gunakan Gambar Rajah: Gunakan gambar rajah untuk menggambarkan seni bina sistem dan aliran data. Ini memudahkan untuk mengenal pasti potensi ancaman.
• Kenal Pasti Ancaman: Kenal pasti potensi ancaman kepada sistem. Pertimbangkan kedua-dua ancaman luaran (seperti penggodam) dan ancaman dalaman (seperti pekerja yang cuai).
• Nilaikan Risiko: Nilaikan risiko yang berkaitan dengan setiap ancaman. Pertimbangkan kebarangkalian ancaman berlaku dan potensi kesannya.
• Kurangkan Risiko: Membangunkan dan melaksanakan kawalan keselamatan untuk mengurangkan risiko yang dikenal pasti.
• Dokumenkan Model Ancaman: Dokumenkan model ancaman, termasuk ancaman yang dikenal pasti, penilaian risiko dan kawalan keselamatan.
• Semak dan Kemas Kini: Semak dan kemas kini model ancaman secara berkala. Ini harus dilakukan setiap kali terdapat perubahan pada sistem atau landskap ancaman.
• Gunakan Alat Pemodelan Ancaman: Pertimbangkan untuk menggunakan alat pemodelan ancaman untuk mengautomasikan sebahagian daripada proses.

Kesimpulan yang Diperluas

Penerapan pantas alat AI dalam pembangunan perisian memberikan peluang dan cabaran. Walaupun alat seperti DeepSeek boleh meningkatkan produktiviti, ia juga memperkenalkan risiko keselamatan yang ketara yang tidak boleh diabaikan. Perusahaan mesti mengambil pendekatan proaktif dan berbilang aspek terhadap keselamatan AI. Ini termasuk melaksanakan dasar AI dalaman yang ketat, menyediakan latihan keselamatan tersuai untuk pembangun, dan menerima pemodelan ancaman. Kegagalan berbuat demikian boleh membawa kepada akibat yang teruk, termasuk pelanggaran data, kompromi sistem, kerosakan reputasi dan kerugian kewangan. Masa depan pembangunan perisian selamat bergantung pada keupayaan kita untuk memanfaatkan kuasa AI sambil mengurangkan risikonya dengan berkesan. Ini memerlukan usaha bersepadu daripada CISO, pembangun dan seluruh organisasi. Dengan mengambil langkah yang perlu, kita boleh memastikan bahawa AI digunakan secara bertanggungjawab dan selamat, membolehkan kita merealisasikan potensi penuhnya tanpa menjejaskan keselamatan.