Czy poleganie wyłącznie na AI prowadzi do dziur w bezpieczeństwie kodu?
W tym artykule dowiesz się:
- Jakie ryzyko niesie za sobą pełne poleganie na AI przy tworzeniu kodu
- Czy kod generowany przez AI jest bezpieczny
- W jakich przypadkach AI może zawieźć pod kątem bezpieczeństwa
- Jak unikać dziur w kodzie generowanym z pomocą AI
Coraz więcej firm programistycznych oferuje swoim klientom usługi automatyzacji oparte o AI. Jednocześnie trend wspomagania się sztuczną inteligencją w trakcie samego pisania kodu do tych rozwiązań również ma się bardzo dobrze. Można powiedzieć, że AI znalazło swoje miejsce w każdym aspekcie pracy dewelopera. Co jednak z kwestią bezpieczeństwa? Czy używanie sztucznej inteligencji jako jedynego źródła wiedzy i wsparcia w pracy wystarczy, żeby stworzyć bezpieczny kod zgodny z regulacjami?
Ryzyka związane z pełnym poleganiem na AI w programowaniu
Poleganie na AI w programowaniu niesie za sobą ryzyka związane przede wszystkim z jakością generowanego kodu. Może on być odtwórczy, co zmniejsza jego atrakcyjność i innowacyjność, oraz trudny przy nanoszeniu poprawek lub szukaniu potencjalnych błędów, które pojawiają się w trakcie użytkowania. Jeśli sami nie napisaliśmy kodu, to go tak naprawdę nie znamy, więc późniejsze manualne wprowadzanie usprawnień może okazać się dość żmudne.
Algorytmy sztucznej inteligencji mogą również tworzyć rozwiązania oparte na niepełnych danych lub złych wzorcach, co zwiększa ryzyko błędów i naruszenia bezpieczeństwa aplikacji. Ponadto, programiści, polegając wyłącznie na AI, mogą zaniedbywać manualne testy oraz walidację, co prowadzi do występowania luk w kodzie i jego zwiększonej podatności na ataki.
Jak widać, nie powinniśmy opierać tworzenia kodu jedynie na sztucznej inteligencji. Ludzki czynnik w tym procesie jest niezbędny, co powinno cieszyć programistów, którzy jeszcze niedawno nie byli do końca pewni, jak długo po pojawieniu się zaawansowanych narzędzi AI będą jeszcze potrzebni na rynku (przeczytaj: Ile czasu musi minąć, by AI zastąpiło programistów?).
Jak AI wpływa na bezpieczeństwo kodu?
Sztuczna inteligencja może wpływać na kod dwojako. Jeśli nasze algorytmy i narzędzia (na przykład GitHub Copilot, który – odpowiednio wykorzystany – jest w stanie przyspieszyć pracę deweloperską o kilkadziesiąt procent) są sprawdzone i pewne, generowanie przez nie kodu może znacząco zwiększyć bezpieczeństwo aplikacji i systemów, dodatkowo usprawniając inne ich aspekty takie jak efektywność czy szybkość pracy poprzez wprowadzenie automatyzacji AI.
Nie możemy jednak zapominać o niezbędnym ludzkim wpływie i kontroli nad tworzonymi produktami cyfrowymi. Hakerzy i cyberprzestępcy w dzisiejszych czasach posiadają naprawdę zaawansowane metody na ataki, ciągle rozwijając swoje umiejętności i wyszukując coraz mniejsze luki w bezpieczeństwie infrastruktur IT. Jeśli będziemy polegać tylko na sztucznej inteligencji i przestaniemy kontrolować jakość generowanego kodu, możemy być pewni, że prędzej czy później nasze systemy zostaną zaatakowane. Żeby tego uniknąć, niezbędne są tak zwane code review oraz regularne audyty bezpieczeństwa.
Przykłady przypadków, gdy AI zawiodło w kwestii bezpieczeństwa
Algorytmy nie zawsze są w stanie zidentyfikować wszystkie zagrożenia. Znane są przypadki, gdy AI generowało kod z lukami bezpieczeństwa lub błędnie przetwarzało dane, co prowadziło do niebezpiecznych konsekwencji. Wspomniany wyżej Copilot, jeśli nie jest odpowiednio kontrolowany, może czasem sugerować niebezpieczne wzorce kodu, na przykład proponując przestarzałe biblioteki oraz niewłaściwą obsługę zapytań, co bezpośrednio wpływa na zwiększenie ryzyka naruszeń bezpieczeństwa. OpenAI Codex również bywa odpowiedzialny za generowanie niepewnego lub nieefektywnego kodu. Przykładem może być sugerowanie zapytań SQL bez odpowiedniego zabezpieczenia, co otwiera drogę do ataków typu SQL injection.
Rekomendacje dla programistów – jak unikać dziur w kodzie
Aby uniknąć luk w kodzie generowanym przez AI, programiści powinni regularnie przeprowadzać ręczne audyty oraz testy bezpieczeństwa.
Kluczem do sukcesu jest to, aby nie polegać wyłącznie na AI, lecz stosować zasady bezpiecznego programowania i dokładnej walidacji kodu. Dodatkowo, warto integrować narzędzia do analizy podatności i dbać o aktualizacje bibliotek, co minimalizuje ryzyko luk w zabezpieczeniach aplikacji.
Sztuczna inteligencja jest świetnym narzędziem do wsparcia w pracy, dlatego powinniśmy z niej korzystać i ułatwiać sobie codzienne, żmudne zadania – co do tego nie ma wątpliwości. Pamiętajmy jednak, że nic nie zastąpi ludzkiego spojrzenia na pewne sprawy, i kwestia bezpieczeństwa oraz niezawodności kodu jest jedną z nich.
Porozmawiajmy!
a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!