Nel contesto in continua evoluzione della sicurezza informatica, mantenere un vantaggio sugli attori malevoli rappresenta una sfida costante. Negli ultimi due decenni, il problema della sicurezza delle applicazioni è persistito, con i tradizionali metodi che spesso non riescono a rilevare e mitigare le minacce emergenti. Tuttavia, una nuova e promettente tecnologia, l’IA generativa (GenAI), è pronta a rivoluzionare il settore. In questo articolo, esploreremo come l’IA generativa sia rilevante per la sicurezza, come affronti sfide di lunga data che gli approcci precedenti non sono stati in grado di risolvere, le possibili interruzioni che può apportare all’ecosistema della sicurezza e in che modo si differenzi dal vecchio Machine Learning (ML).
La questione della sicurezza delle applicazioni è complessa e articolata. Le misure di sicurezza tradizionali si sono basate principalmente sulla corrispondenza di modelli, sul rilevamento basato sulle firme e su approcci basati su regole. Sebbene efficaci in situazioni semplici, questi metodi faticano ad affrontare i modi creativi con cui gli sviluppatori scrivono codice e configurano i sistemi. Gli avversari moderni evolvono costantemente le loro tecniche di attacco, ampliano la superficie di attacco e rendono la semplice corrispondenza di modelli insufficiente per proteggersi dalle nuove minacce. Ciò richiede un cambiamento di paradigma negli approcci alla sicurezza, e l’IA generativa potrebbe rappresentare una chiave per affrontare queste sfide.
L’Intelligenza Artificiale generativa rappresenta un passo avanti rispetto ai vecchi modelli utilizzati negli algoritmi di apprendimento automatico, che erano ottimi per classificare o raggruppare dati sulla base dell’apprendimento da esempi sintetici. I moderni modelli di Machine Learning sono addestrati su milioni di esempi provenienti da ampi repository di codice, come ad esempio GitHub, che sono parzialmente etichettati per problemi di sicurezza. Apprendendo da grandi quantità di dati, questi moderni modelli di Machine Learning sono in grado di comprendere i modelli, le strutture e le relazioni sottostanti nel codice e nell’ambiente delle applicazioni. Questo permette loro di identificare potenziali vulnerabilità e prevedere i vettori di attacco corretti mediante input e istruzioni adeguate.
Un altro grande progresso consiste nella capacità di generare esempi di correzioni realistici che possono aiutare gli sviluppatori a comprendere rapidamente le cause principali dei problemi e risolverli, soprattutto nelle organizzazioni complesse in cui i professionisti della sicurezza operano in silos e sono sovraccarichi di lavoro.
L’IA generativa ha il potenziale per rivoluzionare l’ecosistema della sicurezza delle applicazioni in vari modi:
- Rilevamento automatico delle vulnerabilità: gli strumenti tradizionali di scansione delle vulnerabilità spesso si basano su regole definite manualmente o su una limitata corrispondenza di modelli. L’IA generativa può automatizzare il processo imparando da vasti repository di codice e generando esempi sintetici per identificare le vulnerabilità, riducendo così il tempo e lo sforzo necessari per l’analisi manuale.
- Simulazione di attacchi avversari: i test di sicurezza solitamente includono la simulazione di attacchi per individuare i punti deboli di un’applicazione. L’IA generativa può generare scenari di attacco realistici, compresi attacchi sofisticati in più fasi, consentendo alle organizzazioni di rafforzare le proprie difese contro minacce reali. Un ottimo esempio di ciò è “BurpGPT”, una combinazione di GPT e Burp che aiuta a rilevare problemi di sicurezza dinamica.
- Generazione intelligente di patch: la creazione di patch efficaci per le vulnerabilità è un compito complesso. L’IA generativa può analizzare le basi di codice esistenti e generare patch che risolvono vulnerabilità specifiche, risparmiando tempo e riducendo al minimo l’errore umano nel processo di sviluppo delle patch.
Sebbene queste tipologie di correzioni siano state tradizionalmente respinte dal settore, la combinazione di correzioni automatiche del codice e la capacità di generare test da parte di GenAI potrebbe rappresentare un modo eccellente per spingere i confini a nuovi livelli nel settore.
Potenziamento dell’intelligence sulle minacce: l’IA generativa può analizzare grandi volumi di dati relativi alla sicurezza, inclusi rapporti sulle vulnerabilità, modelli di attacco e campioni di malware. GenAI può notevolmente migliorare le capacità di intelligence sulle minacce, generando approfondimenti e identificando tendenze emergenti, passando da una semplice indicazione iniziale a un vero e proprio playbook di azioni, consentendo di adottare strategie di difesa proattive.
I modelli di Machine Learning presentano ancora alcune lacune nel raggiungimento della perfetta sicurezza delle applicazioni, a causa della loro limitata comprensione del contesto, della copertura incompleta del codice, della mancanza di valutazione in tempo reale e dell’assenza di conoscenze specifiche del dominio. Per affrontare queste lacune nei prossimi anni, una possibile soluzione potrebbe consistere nella combinazione di approcci di Machine Learning con strumenti di sicurezza dedicati, fonti esterne per l’arricchimento dei dati e scanner. I continui progressi nell’intelligenza artificiale e nella sicurezza contribuiranno a colmare tali lacune.
In generale, più ampio è il set di dati disponibile, più accurato sarà il modello di Machine Learning creato. Questo vale anche per il codice, quindi se riusciremo ad avere a disposizione più codice nella stessa lingua, saremo in grado di utilizzarlo per creare modelli di Machine Learning migliori, che a loro volta porteranno a una generazione di codice e a una sicurezza migliorate in futuro.
Prevediamo che nei prossimi anni assisteremo a progressi nella tecnologia dei modelli di Machine Learning, inclusa la possibilità di utilizzare token di dimensioni maggiori, il che ha un enorme potenziale per migliorare ulteriormente la sicurezza informatica basata sull’intelligenza artificiale in modo significativo.