Как автоматизировать безопасность с помощью DevSecOps и искусственного интеллекта

На рынке ИТ наблюдается несколько тенденций, стимулирующих дальнейшее развитие DevSecOps, то есть внедрение принципов безопасности в конвейер непрерывной интеграции, поставки и развертывания ПО. Это рост количества киберугроз, потребность в ускорении процесса разработки и увеличении числа релизов.

Ответственные компании, занятые в сфере ИТ, заинтересованы в выявлении уязвимостей продуктов еще на ранних стадиях разработки ПО. Таким образом, реализуется постепенный и неизбежный переход от ранее принятой модели DevOps к более продвинутой технологии DevSecOps. Внедрение новых принципов способствует снижению уязвимостей продуктов, повышает скорость реагирования на вызовы безопасности и делает работу программистов более эффективной, уменьшая цену отдельно взятой ошибки.

По прогнозам экспертов, наработками DevSecOps вскоре будут пользоваться практически все компании-разработчики, а рынок будет расширяться с увеличением до 25% ежегодно.

Узнаем, что собой представляют принципы DevSecOps, какую роль играет в безопасности разработки искусственный интеллект, какие аспекты рабочих процессов можно улучшить через внедрение ИИ и машинного обучения.

Основы DevSecOps

Подход к созданию программных продуктов Development, Security, Operations (сокращенно DevSecOps) объединяет практики непрерывной разработки и непрерывного развертывания с внедрением принципов безопасности на всех этапах процесса.

При таком подходе проверка безопасности продукта становится активной и неотъемлемой частью разработки. DevSecOps объединяет ручные процессы управления ИТ-проектами с автоматизированными инструментами. Активные проверки и тестирование идут постоянно — то есть производитель изначально встраивает опции безопасности в ПО, а не добавляет в уже готовые решения.

Концепция предполагает постоянное сотрудничество программеров и специалистов по безопасности, что в результате повышает качество конечного продукта и его способность противостоять угрозам.

Перечислим базовые принципы DevSecOps:

• Внедрение концепции безопасности в процессы CI/CD — непрерывной интеграции. Инструменты DevSecOps встраиваются в этапы создания и реализации ПО, чтобы постоянно тестировать код для превентивного поиска уязвимостей, анализа конфигурации продукта и его инфраструктуры.
• Автоматизация проверки безопасности ПО. Специализированные инструменты сканируют код в автоматическом режиме, экономя время и ресурсы разработчиков.
• Обучение и вовлечение в процесс команды программистов. Участники проекта, не имеющие обширного опыта в разработке, обучаются основам IT-безопасности и активно вовлекаются в практику. 
• Проверка безопасности продукта в онлайн-режиме. Механизмы мониторинга, лежащие в основе DevSecOps, позволяют реагировать на любые угрозы в процессе их появления. Это повышает эффективность разработки. 
• Повышение культуры безопасности. Работа над выявлением и устранением слабых мест становится обязательным элементом корпоративной культуры компании, что повышает эффективность персонала и развивает общий уровень компетенций.

В профессиональной среде использование DevSecOps называют сдвигом влево — речь идёт об обнаружении и исправлении ошибок на максимально ранних этапах. Устранять баги на начальных стадиях разработки гораздо проще и дешевле.

Внедрение DevSecOps обеспечивает разработку более качественных, производительных и безопасных программных продуктов и элементов ИТ-инфраструктуры. Адекватный ответ на потенциальные угрозы способствует ускоренной и более эффективной интеграции изменений и исправлений в среду разработки, процессы тестирования и продакшн. Эксперты рассматривают развитие методологии DevSecOps как эволюционный скачок во всей ИТ-отрасли.

О важности безопасности продуктов знают все программисты и многие пользователи. Последствия недооценки могут быть самые серьезные — финансовый ущерб, утечка конфиденциальных и личных данных, кража интеллектуальной собственности, репутационные потери и уголовная ответственность.

Переход на принципы DevSecOps будет полезен любым компаниям, занятым в сфере разработки ИТ-продуктов. При этом важно соблюдать ключевое правило: вложения в защиту данных не должны превышать стоимости самой информации. Иными словами, нельзя забывать о рентабельности разрабатываемых продуктов.

Трудности развития DevSecOps

Методология предусматривает полную автоматизацию процессов проверки безопасности — это одно из ключевых преимуществ DevSecOps, которое позволяет компаниям разрабатывать продукты в ускоренном режиме. В настоящее время модель используется совместно с ИИ, уже вышла на «плато продуктивности» и становится новым стандартом в разработке.

Однако на стадии перехода к DevSecOps у компаний нередко возникают сложности с встраиванием соответствующих инструментов (Application Security) в процессы разработки. На этом пути возможны такие ошибки, как точечное внедрение DevSecOps — реализуются кастомные (то есть сделанные по заказу клиента) интеграции с применением разрозненных скриптов.

Такие наработки сложно поддерживать и развивать, а сам подход характеризуется низкой эффективностью, так как не позволяет выстраивать полноценный процесс разработки с применением принципов DevSecOps.

Для решения описанной выше проблемы были созданы специальные платформы, реализующие принципы ASOC (приложения для оркестрации, корреляции и аналитики). Работа одновременно в трех направлениях позволяет оперативно и что называется бесшовно внедрять AppSec-решения в рабочие среды и успешно реализовывать принципы безопасной разработки.

Такие платформы появились в ИТ-отрасли относительно недавно и еще не получили широкого распространения. Одна из причин — низкая осведомленность компаний о наличии подобных инструментов и их перспективах.

Роль ИИ в безопасности и примеры автоматизации

ИИ и возможности машинного обучения (ML) активно внедряются в рабочие инструменты методологии DevSecOps. Это позволяет приложениям ASOC сокращать до минимума число ручных манипуляций и время разработки. ИИ используется для анализа угроз, выявления различных ошибок и мгновенного реагирования на инциденты. Искусственный интеллект обнаруживает слабые места кода и предотвращает потенциальные атаки на них.

Рассмотрим несколько наиболее показательных примеров применения ИИ и МО в практике DevSecOps.

Автоматическая генерация CI/CD-пайплайнов

Последовательность действий, которая ведет к реализации проектов, называется в программировании «пайплайном». В непрерывном проектировании и развертывании CI/CD такой алгоритм работает по принципу конвейера.

При этом компании иногда тратят несколько лет на внедрение основных технологий DevSecOps в рабочую среду. Это затратно по финансам и времени. Но можно сократить сроки с помощью автоматического встраивания в CI/CD-пайплайны. Делается это с помощью ИИ — он инвентаризирует все запланированные компоненты программ и генерирует в соответствии с ними пайплайны. На каждой стадии жизненного цикла ПО искусственный интеллект использует наиболее эффективные инструменты.

Кроме того, AI определяет последовательность и нужное число точек контроля, требуемых для анализа сборки и определения готовности выхода на следующую стадию жизненного цикла. ИИ позволяет держать под контролем скорость реализации проекта от запуска до официального релиза.

Автоматический онбординг

При переходе на принципы DevSecOps требуется внедрить в производство множество новых инструментов и скриптов. Это огромное количество операций, которые ранее выполнялись вручную.

Сейчас эта задача успешно решается с помощью онбординга компонентов ПО, который выполняет AI. Он автоматически собирает данные о кодовых базах, экземплярах ПО и настраивает конвейеры информационной безопасности для взаимодействия с ними.

Управление процессами

Одномоментное выполнение работ по интеграции DevSecOps — задача невозможная. Это последовательный процесс, который необходимо контролировать и мониторить.

Технологии ИИ и МО обеспечивают непрерывный сбор информации для DevSecOps и проводит их анализ в реальном времени, что существенно экономит ресурсы команды.

При этом инструменты выполняют корреляцию выявленных проблем, отслеживают степень защищенности разрабатываемых продуктов и повышают эффективность процессов DevSecOps.

Устранение уязвимостей

На устранение слабых мест в коде в ручном режиме уходит много времени, что задерживает реализацию ПО и требует привлечения дополнительных ресурсов. При этом среди обнаруженных проблем, как правило, есть типовые, которые выявляются и устраняются без особых проблем. Именно такие ошибки легко находят инструменты ИИ и предоставляют разработчикам готовые инструкции по их устранению.

Так, применение ML на специализированных платформах DevSecOps, задействованных в ASOC, позволяет создавать шаблоны кода с встроенной защитой. Разработчики получают готовые стандарты и пошаговые инструкции по написанию безопасного кода на любом языке программирования.

Автоматизация тестирования безопасности

Основная задача внедрения AI в практики DevSecOps не в замене программистов машинами, а в сокращении количества рутинных процессов, которые приходится выполнять вручную.

Аналитические инструменты на основе ИИ и машинного обучения способны автоматически формировать наборы тестов для проверки функциональных узлов программных продуктов. В рамках этой задачи AI прогнозирует все вероятные сценарии прямого взаимодействия клиента с ПО, используя для тестирования элементы пользовательских интерфейсов.

При этом автоматизированные инструменты безопасности находят уязвимости, устраняют ложные срабатывания, находят дубликаты, объединяют ошибки в группы, расставляют приоритеты в исправлении ошибок. Применяя предсказательные и корреляционные шаблоны, DevSecOps-платформы существенно ускоряют процессы проверки безопасности. Это высвобождает ресурсы команды и позволяет разработчикам заниматься более сложными уязвимостями, требующими креативного подхода.

Тестирование критериев качества

ИИ формирует критические точки контроля качества продуктов (Quality Gates), определяет условия их прохождения и добавляет эти точки в конкретные CI/CD-пайплайны. Инструменты анализируют сборку продукта в разных средах и автоматически решают, готово ли ПО для передачи на следующий этап.

Инструменты и платформы DevSecOps с ИИ

К числу наиболее востребованных решений в сфере DevSecOps с ИИ относятся продукты, созданные Aqua Security — крупнейшего разработчика в сфере информационной безопасности. Основное направление работы компании — защита контейнерных сред и ПО.

Инструменты Aqua Security бесшовно встраиваются в инфраструктуру программных продуктов и обеспечивают их комплексную защиту. В соответствии с принципами DevSecOps, это делается на всех этапах разработки приложения. Aqua Security проверяет образы на уязвимости и вирусы, контролирует настройки безопасности, интегрируется с процессами CI/CD.

Еще один действенный инструмент безопасности — Snyk. Он обеспечивает непрерывный и автоматический поиск уязвимостей и их исправление на протяжении всего процесса разработки. Snyk — технология с открытым исходным кодом, которая помогает разработчикам запускать проекты в ускоренном режиме и поддерживать высокий уровень безопасности. Приложение бесплатное, работает со всеми популярными языками программирования.

SonarQube — платформа непрерывного анализа и проверки качества кода. Ключевое преимущество при использовании этого инструмента — непрерывность его работы. SonarQube поддерживает десятки языков программирования, распознает повторения, ошибки и потенциальные уязвимости, тестирует ПО и дает комментарии.

Практические рекомендации по интеграции DevSecOps и ИИ

Краткая инструкция по встраиванию в команду новых стандартов безопасности с помощью DevSecOps в проект выглядит следующим образом:

1. Для начала внедряется подход Security as Code на стадии создания и тестирования продуктов, чтобы правила безопасности действовали в автоматическом режиме. 
2. Далее автоматизируются системы контроля на всех этапах CI/CD. Здесь делается упор на раннее выявление проблем с помощью статистического анализа кода. 
3. Проводится регулярное обучение сотрудников базовым принципам безопасной работы с кодом. 
4. Внедряются в практику более сложные инструменты DevSecOps, включая решения с ИИ для моделирования угроз и повышения общего качества кода. 
5. Выполняется оценка дальнейших рисков с целью поиска потенциальных уязвимостей и повышения удобства пользователей ПО.

Автоматическое тестирование и полноценная аналитика на каждом этапе конвейера — это новый стандарт в разработке ПО, призванный повысить качество продуктов и уровень их безопасности. Непрерывность — основное условие DevSecOps, которое предполагает постоянный мониторинг, эксплуатацию и обратную связь. При этом принципы DevSecOps предполагают, что за безопасность продукта в компании отвечают все — каждый на своем участке работы.