DeepSeek: угроза безопасности

Очарование и опасность ИИ в разработке программного обеспечения

Растущее внедрение инструментов ИИ в разработке программного обеспечения, когда примерно 76% разработчиков либо уже используют, либо планируют внедрять их, подчеркивает критическую необходимость решения хорошо задокументированных рисков безопасности, связанных со многими моделями ИИ. DeepSeek, учитывая его высокую доступность и быстрые темпы внедрения, представляет собой особенно сложный потенциальный вектор угроз. Его первоначальная привлекательность была обусловлена способностью генерировать высококачественный, функциональный код, превосходящий другие LLM с открытым исходным кодом, благодаря собственному инструменту DeepSeek Coder.

Раскрытие недостатков безопасности DeepSeek

Однако под поверхностью впечатляющих возможностей скрываются серьезные проблемы безопасности. Фирмы, занимающиеся кибербезопасностью, обнаружили, что DeepSeek содержит бэкдоры, способные передавать информацию о пользователях непосредственно на серверы, потенциально находящиеся под контролем иностранных правительств. Одно только это открытие вызывает серьезную тревогу в отношении национальной безопасности. Но проблемы на этом не заканчиваются.

Уязвимости DeepSeek включают:

• Создание вредоносного ПО: Легкость, с которой DeepSeek можно использовать для создания вредоносного программного обеспечения, вызывает серьезную озабоченность.
• Слабость к джейлбрейку: Модель демонстрирует значительную уязвимость к попыткам джейлбрейка, позволяя пользователям обходить встроенные ограничения безопасности.
• Устаревшая криптография: Использование устаревших криптографических методов делает DeepSeek уязвимым для раскрытия конфиденциальных данных.
• Уязвимость к SQL-инъекциям: Сообщается, что модель уязвима к атакам SQL-инъекций, распространенному недостатку веб-безопасности, который может позволить злоумышленникам получить несанкционированный доступ к базам данных.

Эти уязвимости, в сочетании с более широким выводом о том, что текущие LLM, как правило, не готовы к автоматизации кода с точки зрения безопасности (как показано в исследовании Baxbench), рисуют тревожную картину для использования DeepSeek на предприятиях.

Обоюдоострый меч производительности

Функциональность DeepSeek и бесплатный доступ к мощным функциям представляют собой заманчивое предложение. Однако эта доступность также увеличивает риск проникновения бэкдоров или уязвимостей в кодовые базы предприятий. В то время как квалифицированные разработчики, использующие ИИ, могут добиться значительного повышения производительности, создавая высококачественный код в ускоренном темпе, ситуация иная для менее квалифицированных разработчиков.

Обеспокоенность заключается в том, что низкоквалифицированные разработчики, достигая аналогичного уровня производительности и выработки, могут непреднамеренно внести большой объем плохого, потенциально уязвимого кода в репозитории. Предприятия, которые не смогут эффективно управлять этим риском разработчиков, скорее всего, одними из первых испытают негативные последствия.

Императив CISO: установление ограничений для ИИ

Директора по информационной безопасности (CISO) сталкиваются с критически важной задачей: внедрением соответствующих ограничений для ИИ и одобрением безопасных инструментов, даже перед лицом потенциально неясного или развивающегося законодательства. Невыполнение этого требования может привести к быстрому притоку уязвимостей безопасности в системы организации.

Путь вперед: смягчение рисков

Руководители служб безопасности должны уделять первоочередное внимание следующим шагам для устранения рисков, связанных с инструментами ИИ, такими как DeepSeek:

1. Строгие внутренние политики в отношении ИИ

Это жизненно необходимо, а не просто предложение. Компании должны выйти за рамки теоретических дискуссий о безопасности ИИ и внедрить конкретные политики. Это включает в себя:

• Тщательное исследование: Тщательное изучение доступных инструментов ИИ, чтобы понять их возможности и ограничения.
• Комплексное тестирование: Проведение обширного тестирования безопасности для выявления уязвимостей и потенциальных рисков.
• Выборочное одобрение: Одобрение только ограниченного набора инструментов ИИ, которые соответствуют строгим стандартам безопасности и соответствуют допустимому риску организации.
• Четкие руководящие принципы развертывания: Установление четких руководящих принципов безопасного развертывания и использования одобренных инструментов ИИ внутри организации на основе установленных политик в отношении ИИ.

2. Индивидуальные пути обучения безопасности для разработчиков

Ландшафт разработки программного обеспечения претерпевает быструю трансформацию благодаря ИИ. Разработчикам необходимо адаптироваться и приобретать новые навыки, чтобы справляться с проблемами безопасности, связанными с кодированием с помощью ИИ. Это требует:

• Целевое обучение: Предоставление разработчикам обучения, специально посвященного последствиям использования помощников по кодированию ИИ для безопасности.
• Руководство по конкретным языкам и фреймворкам: Предоставление рекомендаций о том, как выявлять и устранять уязвимости в конкретных языках программирования и фреймворках, которые они регулярно используют.
• Непрерывное обучение: Поощрение культуры непрерывного обучения и адаптации, чтобы опережать развивающийся ландшафт угроз.

3. Внедрение моделирования угроз

Многие предприятия по-прежнему с трудом внедряют моделирование угроз эффективно, часто не привлекая разработчиков к этому процессу. Это необходимо изменить, особенно в эпоху кодирования с помощью ИИ.

• Бесшовная интеграция: Моделирование угроз должно быть органично интегрировано в жизненный цикл разработки программного обеспечения, а не рассматриваться как запоздалая мысль.
• Вовлечение разработчиков: Разработчики должны активно участвовать в процессе моделирования угроз, внося свой опыт и получая более глубокое понимание потенциальных рисков безопасности.
• Особые соображения, связанные с ИИ: Моделирование угроз должно বিশেষভাবে учитывать уникальные риски, связанные с помощниками по кодированию ИИ, такие как возможность создания небезопасного кода или внесения уязвимостей.
• Регулярные обновления: Модели угроз следует регулярно обновлять, чтобы отражать изменения в ландшафте угроз и развивающиеся возможности инструментов ИИ.

Предпринимая эти упреждающие шаги, предприятия могут использовать преимущества ИИ в разработке программного обеспечения, одновременно снижая значительные риски безопасности, связанные с такими инструментами, как DeepSeek. Неспособность решить эти проблемы может иметь серьезные последствия, начиная от утечек данных и компрометации систем и заканчивая репутационным ущербом и финансовыми потерями. Время для решительных действий настало. От этого зависит будущее безопасной разработки программного обеспечения. Быстрое внедрение инструментов ИИ требует упреждающего и бдительного подхода к безопасности.
Ключевые моменты, которые следует учитывать при использовании LLM, таких как DeepSeek, в корпоративной среде:

• Бэкдоры и утечка данных: Существует реальная опасность того, что конфиденциальная информация может быть передана третьим лицам через бэкдоры, встроенные в LLM. Это может включать в себя исходный код, данные клиентов или другую конфиденциальную информацию.
• Генерация вредоносного кода: LLM могут быть использованы злоумышленниками для создания вредоносного кода, который затем может быть использован для атак на корпоративные системы. Даже непреднамеренное создание небезопасного кода неопытными разработчиками представляет собой серьезную угрозу.
• Уязвимости к атакам: LLM, как правило, уязвимы для различных типов атак, таких как джейлбрейк (обход ограничений безопасности) и prompt injection (внедрение вредоносных инструкций в запросы).
• Недостаточная зрелость для автоматизации: Несмотря на потенциал для повышения производительности, текущие LLM, как правило, не готовы к полной автоматизации задач кодирования с точки зрения безопасности. Требуется тщательный контроль и проверка со стороны человека.
• Необходимость строгих политик и обучения: Организации должны внедрять строгие политики использования ИИ, проводить тщательное тестирование инструментов ИИ и обеспечивать разработчиков специальным обучением по вопросам безопасности, связанным с ИИ.
• Важность моделирования угроз: Моделирование угроз должно стать неотъемлемой частью процесса разработки, с активным участием разработчиков и учетом специфических рисков, связанных с ИИ.
• Ответственность CISO: Директора по информационной безопасности (CISO) несут ответственность за внедрение мер безопасности и утверждение безопасных инструментов ИИ, даже в условиях неопределенности регулирования.
• Непрерывный мониторинг и адаптация: Ландшафт угроз постоянно меняется, поэтому организации должны постоянно отслеживать риски, связанные с ИИ, и адаптировать свои стратегии безопасности.

В заключение, хотя DeepSeek и другие LLM предлагают значительные преимущества с точки зрения производительности, их использование в корпоративной среде сопряжено со значительными рисками безопасности. Эти риски необходимо тщательно оценивать и устранять с помощью строгих политик, обучения, моделирования угроз и постоянного мониторинга. Бездействие может привести к серьезным последствиям, включая утечки данных, кибератаки и репутационный ущерб.