Duyuru

Yapay Zeka Modellerine Yönelik Prompt Injection Saldırıları Makalemiz Yayınlandı!

Blogu Görüntüle Blogu Görüntüle
PRIVIA

Siber Guvenlik Terimleri Sozlugu

Yapay Zekâ ile Üretilen Kodun Güvenliği Nedir?

Yapay zekâ ile üretilen kodun güvenliği, kod asistanlarının ürettiği kodun barındırabileceği zafiyet, hata ve tedarik zinciri risklerinin yönetilmesidir.

Yapay Zekâ ile Üretilen Kodun Güvenliği Nedir?
25 Eylül 2023

Yapay Zekâ ile Üretilen Kodun Güvenliği Nedir?

Yapay Zekâ ile Üretilen Kodun Güvenliği Nedir?

Yapay zekâ ile üretilen kodun güvenliği, kod tamamlama araçları ve büyük dil modellerinin önerdiği kodun taşıdığı riskleri tanıma ve yönetme pratiğidir. Bu araçlar geliştirici verimini artırır, ancak ürettikleri kod eğitildikleri veri kümesindeki alışkanlıkları yansıtır; bu kümede hem güvenli hem de yıllar önce yazılmış zafiyetli örnekler bir aradadır. Model, bir isteği yerine getiren en olası kodu üretir, en güvenli kodu değil.

Model, çalışan kodu değil, olası kodu üretir; güvenli olup olmadığına karar vermek hâlâ geliştiricinin ve denetimin işidir.

Tipik Hata Kalıpları

Üretilen kodda sık karşılaşılan sorunlar, klasik güvenli kodlama açıklarıyla örtüşür: kullanıcı girdisinin doğrulanmadan sorguya yerleştirilmesi, gizli anahtarların koda gömülmesi, zayıf ya da modası geçmiş kriptografik çağrılar ve hataların sessizce yutulması. Model bir kütüphaneyi kullanırken çoğu zaman en yeni ve yamalı sürümü değil, eğitim verisinde en çok gördüğü sürümü önerir. Bu nedenle üretilen her parça, kuruma kabul edilmeden önce insan gözü ve otomatik araçlarla denetlenmelidir.

Var Olmayan Bağımlılık Riski

Modellerin kendine özgü bir tehlikesi, gerçekte var olmayan paket adlarını güvenle önermesidir; buna paket halüsinasyonu denir. Saldırgan, modellerin sık uydurduğu bu adları önceden herkese açık depolara kötü niyetli içerikle yükleyerek geliştiricinin körü körüne kurmasını bekler. Bu senaryo, iç ve dış paket adlarının çakıştırılmasına dayanan Bağımlılık karıştırma saldırısıyla yakından akrabadır ve önerilen her bağımlılığın kaynağının doğrulanmasını zorunlu kılar.

Denetimi Sürece Yerleştirmek

Yapay zekâ ürettiği için kodu ayrıcalıklı görmek yerine, insan tarafından yazılmış kodla aynı kapılardan geçirmek gerekir. Statik analiz, bağımlılık taraması ve sır tarama araçlarının kod deposuna girişte otomatik çalışması, zafiyetin ana dala karışmadan yakalanmasını sağlar. Bu kontrollerin geliştirme boru hattına gömülmesi, güvenliği en baştan sürece dahil eden Güvenli yazılım geliştirme yaşam döngüsü yaklaşımının doğal bir uzantısıdır.

Kurumsal Yaklaşım

Kod asistanlarını yasaklamak çoğu kurum için gerçekçi değildir; asıl mesele bunları güvenli bir çerçeveye oturtmaktır. Güvenlik kontrollerinin geliştirme ve dağıtım hattında otomatik çalıştığı, güvenlik ekibiyle geliştiricinin aynı boru hattını paylaştığı DevSecOps kültürü, üretilen kodun risklerini ölçekte yönetmenin en pratik yoludur. Uygulamalarınızdaki, yapay zekâ kaynaklı olsun olmasın, zafiyetleri sürekli görünür kılmak için Düzenli zafiyet tarama hizmetimiz ile taramalarınızı sürdürebilirsiniz.

PRIVIA SECURITY

Kurumunuza özel siber güvenlik hizmetleri

Sızma testinden olay müdahalesine, uçtan uca çözümlerle yanınızdayız.

Fiyat Teklifi Al

Bunlar İlginizi Çekebilir

Kök Neden Analizi (Root Cause Analysis) Nedir?

Siber Güvenlik Terimleri

5 Ağustos 2023

Kök Neden Analizi (Root Cause Analysis) Nedir?

Devamını Oku
Tespit Kapsam Haritası Nedir?

Siber Güvenlik Terimleri

22 Nisan 2024

Tespit Kapsam Haritası Nedir?

Devamını Oku
Azure Politika ve Blueprint Nedir?

Siber Güvenlik Terimleri

25 Ocak 2023

Azure Politika ve Blueprint Nedir?

Devamını Oku