Фундаментальний зсув у розробці програмного забезпечення вже відбувся. Gartner прогнозує, що до 2028 року 75% розробників програмного забезпечення на підприємствах використовуватимуть помічників з кодування на основі штучного інтелекту – це величезний стрибок у порівнянні з менш ніж 10% на початку 2023 року. Хоча ця швидкість, зумовлена штучним інтелектом, створює конкурентну перевагу, вона також відкриває небезпечний новий фронт у боротьбі за безпеку ланцюга постачання програмного забезпечення. Традиційні інструменти аналізу складу програмного забезпечення (SCA) є важливими для сканування оголошених залежностей, але багато з них абсолютно не помічають ризиків, які «відмиваються» у вашу кодову базу з підказки ШІ або скопійованого фрагмента коду. Щоб усунути цю критичну прогалину у видимості, JFrog рада оголосити про запуск перевірки коду, згенерованого ШІ, – ключового нового вдосконалення JFrog SCA .
Якщо коротко, JFrog SCA може:
- Аналіз складу програмного забезпечення для вихідного коду та бінарних файлів. Виявляйте та усувайте вразливості безпеки й проблеми з дотриманням ліцензійних вимог у ваших залежностях від відкритого коду за допомогою покращеного виявлення CVE. Виявляйте, визначайте пріоритети та усувайте проблеми з дотриманням ліцензійних вимог, а також пришвидшуйте їх очищення. Автоматично створюйте та експортуйте стандартні галузеві SBOM SPDX, CyloneDX (VEX). Пришвидшуйте виправлення за допомогою актуальної власної інформації та виправлень відомих CVE від дослідницької команди безпеки JFrog.
- Не допускайте шкідливих пакетів у вашому життєвому циклі розробки програмного забезпечення. Виявляйте та видаляйте небажані або неочікувані пакети, використовуючи унікальну базу даних JFrog, що містить ідентифіковані шкідливі пакети. База даних містить тисячі пакетів, ідентифікованих нашою дослідницькою командою у спільних репозиторіях, а також постійно агреговану інформацію про шкідливі пакети з глобальних джерел.
- Політики операційного ризику для блокування небажаних пакетів. Автоматизуйте управління ризиками, щоб усунути проблеми з обслуговуванням пакетів та технічну заборгованість. Забезпечте безперебійне блокування пакетів за допомогою налаштовуваних політик на основі м’яких атрибутів, таких як кількість супроводжуючих, частота обслуговування, вік випуску та кількість комітів.
- Скануйте пакети на наявність вразливостей безпеки та порушень ліцензій за допомогою зручних для розробників інструментів. Переглядайте вразливості з варіантами виправлення та контекстом безпосередньо у вашому IDE. Автоматизуйте свій конвеєр за допомогою нашого інструмента CLI для сканування залежностей, контейнерів та вразливостей на вимогу. Раннє сканування мінімізує загрози, зменшує ризики, пришвидшує виправлення та заощаджує кошти.
Ваша найбільша сліпа зона: небезпека невідстежуваного коду
Навіть найпотужніший SCA-сканер розроблений для аналізу пакетів, які є оголошеними залежностями у вашому проєкті. Однак невідстежуваний код може повністю обійти цю контрольну точку. Невідстежуваний код часто потрапляє в проект під час швидких робочих процесів, таких як «vibe-кодування», де розробник використовує підказки природної мови, щоб штучний інтелект генерував код, зосереджуючись на швидких результатах, а не на перевірці джерела. Незалежно від того, чи походить цей код від штучного інтелекту, чи від копіювання та вставки вручну, він невидимий для стандартних перевірок і створює критичні ризики:
- Виявлення фрагментів коду JFrog AI – діаграма
- Розуміння трьох ключових небезпек невідстежуваного коду, згенерованого штучним інтелектом
Ризик «вірусної» ліцензії : Фрагмент коду з «вірусною» ліцензією з відкритим вихідним кодом може бути введений у вашу власну кодову базу. Наприклад, розробник може скопіювати корисну функцію, ліцензовану за Загальною публічною ліцензією GNU (GPL). GPL є сильною ліцензією «копілефт», і включення цього фрагмента може юридично зобов’язати вашу компанію оприлюднити вихідний код усієї вашої власної програми. Це створює пряму та серйозну загрозу вашій інтелектуальній власності.
Приховані вразливості : Розробник може використовувати функціональний фрагмент коду, не підозрюючи, що він був скопійований з репозиторію з відомою критичною вразливістю. Оскільки це не офіційний пакет, він залишається невидимим бекдором у вашій програмі.
Порушений журнал аудиту : Коли ви не знаєте походження кожного рядка коду, ви порушуєте ланцюжок доказів, необхідних для підтвердження безпеки вашого програмного забезпечення, що унеможливлює проходження перевірок безпеки.
Валідація коду, згенерованого штучним інтелектом: глибокий аналіз вихідного коду із семантичним зіставленням
Щоб вирішити цю проблему, валідація коду JFrog, згенерована штучним інтелектом, використовує більш інтелектуальний підхід: семантичне зіставлення.
Замість простого зіставлення тексту, JFrog аналізує логіку та функції коду. Тут розуміють, що робить код або для чого він призначений, а не лише як він виглядає. Зрештою, це дозволяє вам гарантувати цілісність вашого програмного забезпечення, перетворюючи походження коду з вашої найбільшої сліпої плями на перевірену перевагу.
Деякі новіші рішення використовують LLM, але вони повільні, ресурсоємні та створюють вузькі місця в конвеєрі. Підхід JFrog відрізняється. JFrog забезпечує високу точність, необхідну для пошуку прихованих ризиків, але зі швидкістю та продуктивністю, яких вимагають ваші розробники.
Як це працює: від виявлення до профілактики
Технологія семантичного зіставлення JFrog інтегрована безпосередньо в робочий процес розробника як запобіжний засіб. Якщо розробник намагається об’єднати запит на злиття, що містить згенерований штучним інтелектом або скопійований фрагмент коду, який порушує політику безпеки або ліцензування вашої компанії, дія блокується.
Цей превентивний контроль зупиняє ризик у джерелі та безпосередньо усуває загрози від невідстежуваного коду:
- Проактивне забезпечення дотримання вимог щодо інтелектуальної власності та дотримання вимог: Коли розробник під час сеансу «vibe-кодування» несвідомо впроваджує фрагмент коду з «вірусною» ліцензією на відкритий код, запит на зняття вимог блокується. Ваша інтелектуальна власність захищається автоматично, а дотримання вимог забезпечується ще до того, як порушення дійде до основної гілки.
- Запобігання вразливостям у реальному часі : Якщо скопійований фрагмент коду містить відому критичну вразливість, запит на зняття блокується. Це запобігає потраплянню потенційного бекдору у вашу програму, переходячи з реактивного очищення на проактивне запобігання.
- Примусовий журнал аудиту : Сам блок стає критичним записом у вашому журналі аудиту, надаючи перевірений доказ того, що ваші політики безпеки активно та автоматично застосовуються на самому ранньому етапі життєвого циклу розробки.
Захистіть свій код сьогодні
Розробка інноваційного програмного забезпечення у стислі терміни є метою кожної команди розробників, але це не повинно створювати невідомих ризиків. Інтегруючи глибокий аналіз вихідного коду безпосередньо в базовий SCA-сканер JFrog, платформа JFrog перетворює цю сліпу зону на контрольну точку.
Готові подолати прогалину у видимості вашого ланцюжка поставок програмного забезпечення?
Тоді почніть з того, що дізнайтеся більше про те, як захистити свій код, згенерований штучним інтелектом, зареєструвавшись на бета-версію у зручний для вас час на сайті JFrog, чи через офіційного дистриб’ютора – компанію Ідеалсофт (Idealsoft).
