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Sono apparse sul mercato le prime soluzioni realmente funzionali che utilizzano l’intelligenza artificiale per individuare vulnerabilità nel codice sorgente. La nuova generazione di sistemi AI-SAST, i cosiddetti “AI Security Engineer”, non si limitano più ad automatizzare l’analisi statica, ma imitano il pensiero di un auditor, identificando difetti logici, errori architetturali e incongruenze tra l’intento dello sviluppatore e l’implementazione.
Un ricercatore che ha testato questi prodotti ha riferito che ZeroPath, Corgea e Almanax attualmente offrono i risultati migliori. Questi strumenti possono individuare vulnerabilità ed errori reali in pochi minuti, inclusi difetti complessi nella logica di business, senza l’utilizzo di rigide regole di firma.
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Analizzano il contesto, confrontano funzioni, variabili e dati tra file e generano persino potenziali correzioni del codice. Il tasso di falsi positivi è significativamente inferiore a quello delle piattaforme SAST classiche .
I motori di intelligenza artificiale di tali sistemi operano in un processo a più fasi. Innanzitutto, indicizzano il repository, costruiscono un albero sintattico astratto e determinano lo scopo dell’applicazione.
Quindi analizzano il codice in modo sequenziale, riga per riga, funzione per funzione e file per file, utilizzando algoritmi di ricerca proprietari, euristiche e query LLM. La fase finale prevede la verifica della raggiungibilità delle vulnerabilità, la valutazione della loro gravità e la deduplicazione automatica dei risultati. Alcune soluzioni, come ZeroPath, analizzano inoltre le dipendenze, determinando se le CVE pubbliche hanno un impatto su un progetto specifico e generando report SOC 2.
Durante i test, ZeroPath ha dimostrato un tasso di rilevamento prossimo al 100% per le vulnerabilità di test e ha identificato oltre 50 nuovi problemi in progetti open source, tra cui curl, sudo, Next.js, Avahi e Squid.
Tra questi, buffer overflow, gestione errata dei certificati, perdite di memoria, controllo improprio delle eccezioni e vulnerabilità nell’implementazione TLS.
Corgea ha ottenuto ottimi risultati nell’utilizzo di codice JavaScript e ha prodotto report dettagliati con grafici di analisi delle taint, sebbene abbia prodotto un numero elevato di falsi positivi. Almanax si è rivelato utile per individuare frammenti dannosi ed errori semplici all’interno di singoli file, ma è stato meno efficace nell’analisi delle relazioni tra i file.
Nonostante le limitate capacità di correzione automatica e i rari errori di classificazione, l’efficacia di tali sistemi è già impressionante. Possono controllare vecchi frammenti di codice, analizzare automaticamente i nuovi commit, integrarsi con CI/CD e aiutare gli sviluppatori a correggere le vulnerabilità prima del rilascio. Al loro attuale basso costo, queste soluzioni stanno diventando uno strumento estremamente conveniente per i penetration tester e i team di sicurezza aziendale.
La conclusione principale dell’autore è che le piattaforme AI-SAST rappresenteranno uno dei progressi tecnologici più significativi nella sicurezza informatica dalla rinascita del fuzzing negli anni 2010. Non sostituiranno completamente i penetration tester , ma svolgono già gran parte del lavoro di routine, migliorando la qualità del codice e riducendo il numero di vulnerabilità critiche.
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