Perché gli strumenti di codifica AI sono il peggior incubo per il tuo team di sicurezza
Gli strumenti di codifica AI come GitHub Copilot aumentano la produttività ma pongono seri rischi per la sicurezza. Gli esperti avvertono di dipendenze fantasma, codice vulnerabile e esposizione della catena di fornitura. Senza una corretta governance e validazione dell’AI, le organizzazioni affrontano minacce invisibili e un crescente debito tecnico.
GitHub Copilot ha raggiunto 1,8 milioni di abbonati a pagamento. L’ultimo sondaggio di Stack Overflow rivela che l’84% degli intervistati sta attualmente utilizzando o prevede di utilizzare strumenti AI nel proprio processo di sviluppo, con oltre la metà degli sviluppatori che li utilizza quotidianamente. Tuttavia, sotto a questa rivoluzione della produttività, si sta preparando una crisi di sicurezza che la maggior parte delle organizzazioni non ha ancora affrontato.
Rischi di sicurezza non visibili
Il disallineamento tra l’adozione dell’AI e la preparazione alla sicurezza ha raggiunto un livello critico. In quali altre circostanze permetteresti a una capacità con una verifica minima di toccare il tuo codice? Eppure, questa è la realtà per la maggior parte delle organizzazioni che utilizzano strumenti di codifica AI. Qualsiasi azienda che utilizza strumenti di codifica basati su AI senza una governance in atto per la provenienza, i contributori, il supporto e le licenze si espone a rischi considerevoli.
4 suggerimenti per migliorare la sicurezza della codifica AI
- Stabilire politiche chiare
- Implementare inventari specifici per l’AI
- Creare processi di validazione
- Equilibrare sicurezza e produttività
Non si tratta di una teoria. Le aziende reali stanno scoprendo centinaia di dipendenze generate dall’AI precedentemente nascoste nei loro sistemi di produzione. I team di sicurezza stanno trovando pacchetti fantasma che non esistono in nessun database di vulnerabilità. E i dipartimenti legali si stanno rendendo conto che parte del codice generato dall’AI potrebbe non appartenere nemmeno a loro.
Assunzioni di sicurezza che non si applicano più agli strumenti di codifica AI
Lo sviluppo software tradizionale si basava su assunzioni fondamentali che gli assistenti di codifica AI hanno distrutto da un giorno all’altro. Le revisioni del codice presumevano una comprensione umana. La gestione delle dipendenze presupponeva pacchetti tracciabili. La conformità alle licenze presumeva una chiara proprietà. L’AI complica ognuna di queste assunzioni.
Considera cosa succede quando uno sviluppatore accetta un suggerimento AI per una funzione di utilità. L’AI potrebbe raccomandare una libreria che sembra perfetta — si compila, supera i test e risolve il problema immediato. Ma quella libreria potrebbe essere obsoleta, abbandonata o peggio, un nome di pacchetto illuso che non esiste affatto. Quando gli sviluppatori installano queste dipendenze fantasma per far funzionare il codice, creano zone cieche di sicurezza che nessun strumento di scansione può rilevare.
3 categorie di rischio che i tuoi strumenti di sicurezza non possono vedere
1. Il problema delle dipendenze fantasma
Gli assistenti di codifica AI addestrati su milioni di repository di codice a volte suggeriscono pacchetti che non esistono o fanno riferimento a librerie deprecate con vulnerabilità note. A differenza dei rischi tradizionali dell’open-source, dove puoi almeno scansionare per vulnerabilità note, questi componenti suggeriti dall’AI esistono in un vuoto di rischio.
2. Il problema della generazione di codice vulnerabile
Gli assistenti di codifica AI non solo suggeriscono librerie esistenti, ma generano anche nuovo codice che può introdurre vulnerabilità critiche. I modelli di AI addestrati su milioni di repository di codice spesso replicano gli stessi difetti di sicurezza trovati nei loro dati di addestramento.
3. La catena di fornitura geopolitica
Immagina di essere un appaltatore principale della difesa e di scoprire che gli sviluppatori stavano utilizzando assistenti di codifica AI con modelli addestrati da contributori provenienti da paesi sanzionati dall’OFAC. Il codice generato era stato integrato in sistemi riservati per oltre 18 mesi prima della scoperta, richiedendo costose misure di ripristino e potenziali revisioni di sicurezza su più programmi.
Perché il tuo attuale approccio alla sicurezza sta fallendo
Gli strumenti tradizionali di sicurezza delle applicazioni si basano sull’assunzione che il codice abbia una chiara provenienza. Gli strumenti di analisi statica esaminano modelli noti. L’analisi della composizione del software identifica pacchetti documentati. Ma il codice generato dall’AI opera in una dimensione completamente diversa.
Un quadro pratico per la governance della codifica AI
La soluzione non è vietare gli strumenti di codifica AI — quella nave è già salpata. Come per l’adozione di qualsiasi altra tecnologia o capacità, dobbiamo stabilire un processo di governance e una politica. Ecco cosa consiglio alle organizzazioni di implementare:
- Stabilire politiche chiare
- Implementare inventari specifici per l’AI
- Creare processi di validazione
- Equilibrare sicurezza e produttività
Il problema sta solo crescendo
Il miglior momento per inventariare le tue dipendenze AI era tre anni fa. Il secondo miglior momento è adesso.
Le agenzie governative stanno già richiedendo inventari di AI Bill of Materials (AIBOM) agli appaltatori della difesa. I consigli di amministrazione richiedono già quadri di governance AI dai team di sicurezza. La finestra per una preparazione proattiva si sta chiudendo rapidamente.
Le organizzazioni che aspettano erediteranno un incubo di sicurezza che potrebbero non riuscire mai a districare completamente. Immagina di dover esaminare tre anni di sviluppo assistito dall’AI senza alcun tracciamento di quale codice sia stato generato dall’AI, quali modelli siano stati utilizzati o quali vulnerabilità siano state introdotte.
Il percorso da seguire per la sicurezza degli strumenti di codifica AI
I team di ingegneria continueranno ad adottare strumenti di codifica AI a un ritmo esponenziale. I guadagni in produttività — prototipazione più rapida, riduzione del lavoro manuale e aumento della velocità ingegneristica — sono troppo significativi per essere ignorati. Ma le organizzazioni che prospereranno saranno quelle che riconoscono il cambiamento fondamentale che questi strumenti rappresentano e si adattano di conseguenza alla loro postura di sicurezza.
