Neste artigo, analisamos os 10 líderes em ferramentas SAST de IA. Exploramos os principais recursos de cada ferramenta e as maneiras exclusivas de implementar a IA para aprimorar a descoberta, a priorização e a correção de segurança.
O que é o SAST?
O teste estático de segurança de aplicações (SAST) é uma metodologia para analisar o código-fonte, bytecode ou binário de uma aplicação para identificar vulnerabilidades e falhas de segurança no início do ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC). O SAST encontra vulnerabilidades no código-fonte, o que significa que é frequentemente a primeira defesa contra código inseguro.
Para mais informações SAST vs DAST o que precisa de saber
Que vulnerabilidades é que o SAST encontra no seu código?
Há muitas vulnerabilidades diferentes que o SAST pode encontrar e isso depende das práticas de codificação usadas, da pilha de tecnologia e das estruturas. Abaixo estão algumas das vulnerabilidades mais comuns que uma ferramenta SAST normalmente descobrirá.
Injeção de SQL
Detecta a higienização inadequada das entradas do utilizador que podem levar ao comprometimento da base de dados.
Exemplo de código de injeção
# Function to authenticate user
def authenticate_user(username, password):
query = f"SELECT * FROM users WHERE username = '{user}' AND password = '{password}'"
print(f"Executing query: {query}") # For debugging purposes
cursor.execute(query)
return cursor.fetchone()XSS (Cross-Site Scripting)
Identifica os casos em que as entradas do utilizador são incorretamente validadas ou codificadas, permitindo a injeção de scripts maliciosos.
Exemplo de código vulnerável a XSS
<script>
const params = new URLSearchParams(window.location.search);
const name = params.get('name');
if (name) {
// Directly inserting user input into HTML without sanitization
document.getElementById('greeting').innerHTML = `Hello, ${name}!`;
}
</script>Estouro de buffer
Destaca as áreas em que o tratamento incorreto da atribuição de memória pode levar à corrupção de dados ou a falhas do sistema.
Exemplo de código vulnerável a transbordamento da memória intermédia
1#include
2void vulnerableFunction() {
3 char buffer[10]; // A small buffer with space for 10 characters
4
5 printf("Enter some text: ");
6 gets(buffer); // Dangerous function: does not check input size
7
8 printf("You entered: %s\n", buffer);
9}
10
11int main() {
12 vulnerableFunction();
13 return 0;
14}Práticas criptográficas inseguras
Encontra algoritmos de encriptação fracos, gestão de chaves inadequada ou chaves codificadas.
import hashlib
def store_password(password):
# Weak hashing algorithm (MD5 is broken and unsuitable for passwords)
hashed_password = hashlib.md5(password.encode()).hexdigest()
print(f"Storing hashed password: {hashed_password}")
return hashed_passwordAs ferramentas SAST fornecem informações valiosas, permitindo que os programadores corrijam os problemas antes de se tornarem críticos.
Como a IA está a melhorar as ferramentas SAST
Atualmente, não se pode fugir ao burburinho (e ao BullSh*t) da IA. Pode ser difícil saber exatamente como a IA está a ser implementada nas ferramentas de segurança. Quisemos comparar alguns dos líderes em SAST com IA e explicar as diferentes formas como estas ferramentas estão a implementar a IA para melhorar a segurança.
Atualmente, existem três tendências com a IA no que diz respeito às ferramentas SAST.
- A IApara melhorar a deteção de vulnerabilidades: Os modelos de IA treinados em grandes conjuntos de dados de vulnerabilidades conhecidas melhoram a precisão da identificação de problemas de segurança e reduzem os falsos positivos.
- IA para criar uma priorização automatizada: A IA ajuda a classificar as vulnerabilidades com base na gravidade, capacidade de exploração e potencial impacto nos negócios, permitindo que os desenvolvedores se concentrem primeiro em problemas críticos.
- IA para fornecer correção automatizada: A IA fornece correcções ou sugestões de código sensíveis ao contexto, acelerando o processo de correção e ajudando os programadores a aprender práticas de codificação seguras.
As 10 principais ferramentas SAST com IA
Eis 10 líderes do sector que estão a utilizar a IA de diferentes formas para melhorar as capacidades dos SAST tradicionais (por ordem alfabética)
1. Aikido Security SAST | AI AutoFix
Capacidade principal de IA | Correção automática (Dashboard + IDE)
A AikidoSecurity utiliza a IA para criar correcções de código para vulnerabilidades descobertas pelo seu scanner SAST e pode até gerar pedidos pull automatizados para acelerar o processo de correção.
Ao contrário de outras ferramentas, o Aikido não envia o seu código para um modelo de IA de terceiros e tem um método único para garantir que o seu código não vaza através de modelos de IA. O Aikido cria um ambiente de sandbox do seu código e, em seguida, um LLM ajustado para o efeito analisa-o e cria sugestões que também são analisadas novamente para detetar vulnerabilidades. Uma vez que a correção sugerida tenha passado na validação, pode ser criado automaticamente um pedido de retirada antes de o ambiente Sandbox ser finalmente destruído. O Aikidos AutoFix também é capaz de dar uma pontuação de confiança nas sugestões que faz aos programadores para tomarem decisões informadas quando utilizam código gerado por IA.
2. Checkmarx
Capacidade principal de IA | Remediação automática (apenas IDE)
As ferramentas Checkmarx SAST podem fornecer sugestões de codificação geradas por IA aos programadores no seu IDE. A ferramenta se conecta ao ChatGPT, transmite o código do desenvolvedor para o modelo OpenAI e recupera as sugestões. Esse método facilita o processo de consulta ao ChatGPT, mas não adiciona nenhum processo proprietário, o que lhe confere recursos limitados no momento.
AVISO- Esse caso de uso envia seu código proprietário para o OpenAI e pode não atender aos padrões de conformidade.
3. CodeAnt AI
Capacidade central de IA | Deteção melhorada (Dashboard)
O CodeAnt é uma ferramenta de segurança e qualidade de código que utiliza inteiramente a IA para descobrir vulnerabilidades de código e sugerir correcções. O CodeAnt não fornece documentação sobre a forma como os seus modelos de IA funcionam, mas geralmente utiliza a IA como o seu principal motor de deteção, o que pode tornar a deteção mais lenta, especialmente em grandes empresas.
4. CódigoAmeaça
Capacidade central de IA | Priorização automatizada (Dashboard)
O CodeThreat oferece análise de código estático no local e fornece estratégias de correção assistidas por IA. Uma diferença fundamental é que o CodeThreat permite-lhe integrar o seu próprio modelo de IA no local na sua ferramenta. Isto tem a vantagem de não enviar dados para terceiros, mas significa que, neste momento, só pode oferecer modelos de IA treinados geneticamente e é necessário executar um LLM de IA no local, como o ChatGPT.
5. Analisador de código estático Fortify
Capacidade central de IA | Priorização melhorada (Dashboard)
O Fortify Static Code Analyzer analisa o código-fonte em busca de vulnerabilidades e dá aos utilizadores a opção de ajustar os limites quando é feito um alerta, por exemplo, a probabilidade de exploração. O Fortifies AI Autoassistant analisa os limiares anteriores atribuídos às vulnerabilidades e faz previsões inteligentes sobre quais devem ser os limiares para outras vulnerabilidades.
Nota: O Fortify Static Code Analyzer não utiliza a IA para descobrir vulnerabilidades ou sugerir correcções para as mesmas, mas sim para prever as definições administrativas utilizadas nos painéis de administração.
6. Segurança avançada do GitHub | CodeQL
Capacidade central de IA | Remediação automática (IDE + Dashboard)
O GitHub CodeQL é um scanner de código estático que utiliza a IA para criar uma correção automática inteligente sob a forma de sugestões de código. Os programadores podem aceitar ou rejeitar as alterações através de pedidos pull em GitHub CodeSpaces ou a partir da sua máquina. Faz parte da Segurança Avançada do GitHub.
7. Qwiet AI | Código SAST
Capacidade principal de IA | Remediação automática (Dashboard)
O QwietAI SAST é uma ferramenta de teste de segurança de aplicações estáticas baseada em regras que utiliza a IA para sugerir automaticamente conselhos de remediação e correcções de código para vulnerabilidades de código. A sua principal oferta são os agentes de IA em três fases que analisam o problema, sugerem uma correção e, em seguida, validam a correção.
8. Código Snyk | DeepCode
Capacidade central de IA | Remediação automática (IDE)
Snyk Code, uma ferramenta SAST em tempo real focada no programador que pode fornecer sugestões de código aos programadores a partir do IDE, graças ao DeepCode AI que a Snyk adquiriu. O DeepCode AI utiliza vários modelos de IA e o principal ponto de venda é que seus modelos são treinados em dados selecionados pelos principais especialistas em segurança, proporcionando maior confiança nos resultados da IA.
9. Código Semgrep
Capacidade principal de IA | Deteção aprimorada
O assistente de IA do SemGreps, apropriadamente chamado de assistente, usa o contexto do código em torno de uma vulnerabilidade em potencial para fornecer resultados mais precisos e fornecer correções de código recomendadas. Ele também pode ser usado para criar regras para que o SemGrep aprimore sua deteção com base nos avisos fornecidos.
10. Correção Veracode
Capacidade principal de IA | Remediação automática
O Veracode Fix usa IA para sugerir alterações com base em vulnerabilidades no código quando os desenvolvedores estão usando a extensão IDE Veracode ou a ferramenta CLI. O principal fator de diferenciação da Veracode Fix é o facto de o seu modelo personalizado não ser treinado com base em código em estado selvagem, mas em vulnerabilidades conhecidas na sua base de dados. O aspeto positivo deste facto é uma maior confiança nas correcções sugeridas, o negativo é que é mais limitado nos cenários em que pode sugerir correcções de código.
Como escolher uma ferramenta SAST
A IA) é um elemento relativamente novo no mercado da segurança, e os líderes do sector estão continuamente a explorar aplicações inovadoras. A IA deve ser encarada como uma ferramenta para melhorar os sistemas de segurança, e não como uma única fonte de verdade. É importante notar que a IA não pode transformar ferramentas de qualidade inferior em ferramentas eficazes. Para maximizar o seu potencial, a IA deve ser integrada com ferramentas que já tenham uma base sólida e um historial comprovado.
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