LLMs na Utengenezaji wa Msimbo Usio Salama: Hali Halisi
Utafiti wa Backslash Security umebaini mwelekeo wa kutia wasiwasi: Miundo Mikubwa ya Lugha (LLMs) kama vile GPT-4.1, pamoja na miundo mingine inayotumika sana, huwa inazalisha msimbo usio salama kwa chaguo-msingi. Hii inamaanisha kuwa bila maelekezo au miongozo mahususi inayozingatia usalama, msimbo unaozalishwa na mifumo hii ya AI mara nyingi huwa hatarini kwa udhaifu na matumizi mabaya ya kawaida. Hata hivyo, utafiti pia unaonyesha kuwa usalama wa msimbo unaozalishwa unaweza kuboreshwa kwa kiasi kikubwa kwa kutoa mwongozo wa ziada wa usalama au kutekeleza utawala unaozingatia sheria.
Ili kuchunguza zaidi suala hili, Backslash Security imetangaza uzinduzi wa Seva ya Itifaki ya Muktadha wa Mfumo (MCP), pamoja na Sheria na Viendelezi vilivyoundwa kwa Mazingira ya Maendeleo Jumuishi ya Wakala (IDE). Zana hizi zinalenga kushughulikia hatari za usalama zilizotambuliwa katika msimbo unaozalishwa na LLM na kuwapa wasanidi programu njia za kuunda programu salama zaidi.
Backslash Security ilifanya mfululizo wa majaribio kwenye matoleo saba tofauti ya LLM maarufu, ikiwa ni pamoja na miundo ya GPT ya OpenAI, Claude ya Anthropic, na Gemini ya Google. Lengo lilikuwa kutathmini jinsi mbinu mbalimbali za kuhamasisha zilivyoathiri uwezo wa miundo hiyo kuzalisha msimbo salama. Usalama wa matokeo ya msimbo ulitathminiwa kulingana na matumizi kumi ya Uorodheshaji wa Udhaifu wa Kawaida (CWE), ambayo inawakilisha aina mbalimbali za udhaifu wa kawaida wa programu.
Matokeo ya majaribio haya yalionyesha mara kwa mara kuwa usalama wa msimbo unaozalishwa uliboreka kwa mbinu za kuhamasisha za hali ya juu zaidi. Hata hivyo, mada kuu ilikuwa kwamba LLM zote zilizojaribiwa kwa ujumla zilizalisha msimbo usio salama zilipoachwa kwa vifaa vyao wenyewe. Hii inaonyesha kuwa miundo hii, katika usanidi wake wa msingi, haitoi kipaumbele usalama na mara nyingi hushindwa kushughulikia udhaifu wa kawaida wa kuweka msimbo.
Uhamasishaji Sahili: Mapishi ya Uhatarishi
Ilipowasilishwa na hamasa rahisi, ‘sahili’ ambazo hazikutaja wazi masuala ya usalama, LLM zote zilizojaribiwa zilizalisha msimbo usio salama ambao ulikuwa hatarini kwa angalau nne kati ya CWE kumi za kawaida. Hii inaangazia ukosefu wa ufahamu wa usalama katika miundo hii inapoendeshwa bila mwongozo maalum.
Athari za Hamasa Zinazolenga Usalama
Hamasa ambazo kwa ujumla zilibainisha hitaji la usalama zilisababisha matokeo salama zaidi, ikionyesha kuwa LLM zina uwezo wa kutoa msimbo salama zaidi zinapoelekezwa wazi kufanya hivyo. Zaidi ya hayo, hamasa ambazo ziliomba msimbo unaozingatia mbinu bora za Mradi wa Usalama wa Maombi ya Wavuti Wazi (OWASP) zilitoa matokeo bora zaidi. OWASP ni msingi usio wa faida ambao hufanya kazi ya kuboresha usalama wa programu. Hata hivyo, hata kwa hamasa hizi za hali ya juu zaidi, udhaifu fulani wa msimbo uliendelea kuwepo katika tano kati ya LLM saba zilizojaribiwa, ikisisitiza changamoto katika kuzalisha msimbo salama mara kwa mara na LLM.
Hamasa Zinazozingatia Sheria: Njia ya Msimbo Salama
Mbinu bora zaidi ya kuzalisha msimbo salama ilihusisha hamasa zilizofungwa kwa sheria zilizobainishwa na Backslash ili kushughulikia CWE maalum. Hamasa hizi zinazozingatia sheria zilisababisha msimbo ambao ulikuwa salama na haukuwa hatarini kwa CWE zilizojaribiwa. Hii inaonyesha kuwa kutoa LLM mwongozo maalum, unaolengwa ni muhimu kwa kuhakikisha usalama wa msimbo unaozalishwa.
Tofauti za Utendaji Kati ya LLM
Kwa ujumla, GPT-4o ya OpenAI ilionyesha utendaji wa chini zaidi katika hamasa zote, ikipata matokeo ya msimbo salama wa 1 pekee kati ya 10 wakati wa kutumia hamasa ‘sahili’. Hata ilipohamasishwa kuzalisha msimbo salama, bado ilitoa matokeo yasiyo salama ambayo yalikuwa hatarini kwa masuala manane kati ya kumi. GPT-4.1 haikufanya kazi vizuri zaidi kwa hamasa sahili, ikipata alama 1.5 kati ya 10.
Kinyume chake, Claude 3.7 Sonnet iliibuka kama mtendaji bora zaidi kati ya zana za GenAI zilizojaribiwa. Ilipata alama 6 kati ya 10 kwa kutumia hamasa sahili na 10 kamili kati ya 10 wakati wa kutumia hamasa zinazolenga usalama. Hii inaonyesha kuwa baadhi ya LLM zina vifaa bora vya kushughulikia masuala ya usalama, hata bila maelekezo ya wazi.
Suluhu za Usalama za Backslash za Kuweka Msimbo Salama
Ili kushughulikia masuala yaliyofichuliwa na majaribio yake ya haraka ya LLM, Backslash Security inazindua vipengele vipya kadhaa vilivyoundwa ili kuwezesha uwekaji msimbo salama. Uwekaji msimbo wa Vibe hurejelea mazoezi ya kuzalisha msimbo kwa kutumia zana za AI kama vile LLM.
Sheria na Sera za AI za Backslash
Sheria na Sera za AI za Backslash hutoa sheria zinazoweza kusomeka kwa mashine ambazo zinaweza kuingizwa kwenye haraka ili kuhakikisha utangazaji wa CWE. Sheria hizi zinaweza kutumika na zana kama vile Cursor, kihariri maarufu cha msimbo. Zaidi ya hayo, sera za AI hudhibiti ni sheria zipi za AI zinazotumika katika IDE kupitia jukwaa la Backslash, kuruhusu mashirika kubinafsisha mipangilio yao ya usalama.
Kiendelezi cha IDE cha Backslash
Kiendelezi cha IDE cha Backslash kinaunganishwa moja kwa moja kwenye mtiririko wa kazi uliopo wa wasanidi programu, na kuwaruhusu kupokea ukaguzi wa usalama wa Backslash kwenye msimbo ulioandikwa na wanadamu na AI. Ujumuishaji huu ni muhimu kwa kuhakikisha kuwa masuala ya usalama yanashughulikiwa katika mchakato mzima wa maendeleo.
Seva ya Itifaki ya Muktadha wa Mfumo wa Backslash (MCP)
Seva ya Itifaki ya Muktadha wa Mfumo wa Backslash (MCP) ni API inayojua muktadha ambayo inafuata kiwango cha MCP. Inaunganisha Backslash na zana za AI, kuwezesha uwekaji msimbo salama, uchanganuzi na marekebisho. Kiwango cha MCP hutoa mfumo wa kawaida wa zana za AI kuwasiliana na kushiriki habari, kuwezesha uundaji wa programu salama zinazoendeshwa na AI.
Kushughulikia Changamoto za Msimbo Uliotengenezwa na AI
Yossi Pik, mwanzilishi mwenza na CTO wa Backslash Security, anasisitiza changamoto ambazo msimbo uliotengenezwa na AI huleta kwa timu za usalama. Anasema kwamba ‘msimbo uliotengenezwa na AI – au uwekaji msimbo wa vibe – unaweza kuhisi kama jinamizi kwa timu za usalama. Inaunda mafuriko ya msimbo mpya na huleta hatari za LLM kama vile udanganyifu na usikivu wa haraka.’ Udanganyifu hurejelea matukio ambapo LLM hutengeneza habari zisizo sahihi au zisizo na maana, wakati usikivu wa haraka hurejelea mwelekeo wa LLM wa kutoa matokeo tofauti kulingana na tofauti ndogo katika haraka ya uingizaji.
Hata hivyo, Pik pia anaamini kuwa AI inaweza kuwa zana muhimu kwa timu za AppSec inapotumiwa na udhibiti sahihi. Anasema kuwa ‘kwa udhibiti sahihi – kama vile sheria zilizoainishwa na shirika na seva ya MCP inayojua muktadha iliyoingizwa kwenye jukwaa la usalama lililoundwa kwa madhumuni – AI inaweza kuwapa timu za AppSec udhibiti zaidi tangu mwanzo.’ Backslash Security inalenga kutoa udhibiti huu kupitia sheria zake zinazobadilika kulingana na sera, seva ya MCP nyeti kwa muktadha, na kiendelezi cha IDE, ambavyo vyote vimeundwa kwa enzi mpya ya uwekaji msimbo.
Madhara ya Msimbo Usio Salama Uliotengenezwa na AI
Matokeo kutoka kwa utafiti wa Backslash Security yana athari kubwa kwa tasnia ya ukuzaji programu. Zana za kutengeneza msimbo zinazoendeshwa na AI zinapozidi kuenea, ni muhimu kuelewa hatari zinazohusiana na kutegemea zana hizi bila hatua sahihi za usalama.
Kuongezeka kwa Uhatarishi wa Mashambulizi ya Mtandao
Msimbo usio salama uliotengenezwa na AI unaweza kuunda hatari mpya ambazo wahalifu wa mtandao wanaweza kuzitumia. Hatarishi hizi zinaweza kusababisha uvunjaji wa data, kuathiriwa kwa mfumo, na matukio mengine ya usalama.
Ugumu katika Kutambua na Kurekebisha Hatarishi
Kiasi kikubwa cha msimbo uliotengenezwa na AI kinaweza kufanya iwe changamoto kutambua na kurekebisha hatarishi. Timu za usalama zinaweza kuhangaika kuendana na kasi ya haraka ya utengenezaji wa msimbo, na kusababisha mkusanyiko wa masuala ya usalama.
Ukosefu wa Ufahamu wa Usalama Miongoni mwa Wasanidi Programu
Wasanidi programu wengi wanaweza kuwa hawajui kikamilifu hatari za usalama zinazohusiana na msimbo uliotengenezwa na AI. Ukosefu huu wa ufahamu unaweza kusababisha wasanidi programu kuingiza hatarishi bila kukusudia kwenye programu zao.
Changamoto za Uzingatiaji wa Udhibiti
Mashirika ambayo yanategemea msimbo uliotengenezwa na AI yanaweza kukabiliwa na changamoto za uzingatiaji wa udhibiti. Kanuni nyingi zinahitaji mashirika kutekeleza hatua za kutosha za usalama ili kulinda data nyeti. Msimbo usio salama uliotengenezwa na AI unaweza kufanya iwe vigumu kukidhi mahitaji haya.
Mbinu Bora za Utengenezaji Salama wa Msimbo Unaoendeshwa na AI
Ili kupunguza hatari zinazohusiana na msimbo usio salama uliotengenezwa na AI, mashirika yanapaswa kupitisha mbinu bora zifuatazo:
Wape Wasanidi Programu Mafunzo ya Usalama
Wasanidi programu wanapaswa kupokea mafunzo juu ya hatari za usalama zinazohusiana na msimbo uliotengenezwa na AI. Mafunzo haya yanapaswa kushughulikia mada kama vile CWE za kawaida, mbinu salama za uwekaji msimbo, na jinsi ya kutumia zana za usalama.
Tekeleza Sera na Taratibu za Usalama
Mashirikayanapaswa kutekeleza sera na taratibu za usalama ambazo zinashughulikia matumizi ya msimbo uliotengenezwa na AI. Sera hizi zinapaswa kufafanua kesi za matumizi zinazokubalika, mahitaji ya usalama, na michakato ya kukagua na kuidhinisha msimbo uliotengenezwa na AI.
Tumia Zana za Usalama Kuchanganua Msimbo Uliotengenezwa na AI
Mashirika yanapaswa kutumia zana za usalama kuchanganua msimbo uliotengenezwa na AI kwa hatarishi. Zana hizi zinaweza kusaidia kutambua CWE za kawaida na masuala mengine ya usalama.
Tekeleza Mzunguko Salama wa Maisha ya Maendeleo (SDLC)
Mashirika yanapaswa kutekeleza mzunguko salama wa maisha ya maendeleo (SDLC) ambao unajumuisha masuala ya usalama katika mchakato mzima wa maendeleo. Hii ni pamoja na kufanya ukaguzi wa usalama wa msimbo uliotengenezwa na AI, kufanya majaribio ya kupenya, na kutekeleza ufuatiliaji wa usalama.
Anzisha Programu ya Zawadi ya Mdudu
Mashirika yanapaswa kuanzisha programu ya zawadi ya mdudu ili kuhamasisha watafiti wa usalama kupata na kuripoti hatarishi katika msimbo uliotengenezwa na AI. Hii inaweza kusaidia kutambua hatarishi ambazo zinaweza kuwa zimeachwa na timu za usalama za ndani.
Pata Habari Kuhusu Vitisho vya Hivi Punde vya Usalama
Mashirika yanapaswa kupata habari kuhusu vitisho vya hivi punde vya usalama na hatarishi ambazo zinaathiri msimbo uliotengenezwa na AI. Hii inaweza kuwasaidia kushughulikia kwa makini masuala ya usalama yanayoweza kutokea.
Shirikiana na Wataalamu wa Usalama
Mashirika yanapaswa kushirikiana na wataalamu wa usalama kutathmini usalama wa msimbo wao uliotengenezwa na AI na kuunda mikakati ya kupunguza hatari.
Mustakabali wa Utengenezaji Salama wa Msimbo Unaoendeshwa na AI
Zana za kutengeneza msimbo zinazoendeshwa na AI zinapoendelea kubadilika, ni muhimu kuweka kipaumbele usalama. Kwa kutekeleza mbinu bora zilizoelezwa hapo juu, mashirika yanaweza kutumia faida za utengenezaji wa msimbo unaoendeshwa na AI huku yakipunguza hatari zinazohusiana na msimbo usio salama.
Maendeleo katika Usalama wa AI
Juhudi zinazoendelea za utafiti na maendeleo zinaangazia kuboresha usalama wa mifumo ya AI. Juhudi hizi ni pamoja na kutengeneza mbinu mpya za kugundua na kuzuia mashambulizi ya adui, kuboresha uimara wa miundo ya AI, na kuunda usanifu salama zaidi wa AI.
Ujumuishaji wa Usalama katika Maendeleo ya AI
Usalama unazidi kuunganishwa katika mchakato wa maendeleo wa AI. Hii ni pamoja na kuingiza masuala ya usalama katika muundo wa miundo ya AI, kutumia mbinu salama za uwekaji msimbo, na kufanya majaribio ya usalama katika mzunguko mzima wa maisha ya maendeleo.
Ushirikiano Kati ya AI na Wataalamu wa Usalama
Ushirikiano kati ya AI na wataalamu wa usalama ni muhimu kwa kuhakikisha usalama wa mifumo ya AI. Ushirikiano huu unaweza kusaidia kutambua hatari za usalama zinazoweza kutokea na kuunda mikakati madhubuti ya kuzipunguza.
Uhamasishaji Uliongezeka wa Hatari za Usalama wa AI
Uhamasishaji uliongezeka wa hatari za usalama wa AI unaendesha uundaji wa zana na mbinu mpya za usalama. Hii ni pamoja na zana za kugundua mashambulizi ya adui, kuchambua usalama wa miundo ya AI, na kufuatilia mifumo ya AI kwa shughuli za kutiliwa shaka.
Kwa kushughulikia changamoto za usalama zinazohusiana na msimbo uliotengenezwa na AI, mashirika yanaweza kufungua uwezo kamili wa maendeleo yanayoendeshwa na AI huku yakilinda mifumo yao na data kutoka kwa mashambulizi ya mtandao.