เครื่องมือรักษาความปลอดภัย AI เผชิญการทดสอบความเป็นจริงขณะที่บริษัทต่างๆ เร่งนำ AI มาใช้ในการตรวจสอบโค้ด

อุตสาหกรรมเทคโนโลยีกำลังเผชิญกับแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นของการใช้ AI เพื่อรักษาความปลอดภัยโค้ดที่สร้างโดย AI แต่ผลลัพธ์เบื้องต้นชี้ให้เห็นว่าแนวทางนี้อาจสร้างปัญหามากกว่าที่จะแก้ไขปัญหา Anthropic เพิ่งเปิดตัวฟีเจอร์ Security Review ของ Claude ซึ่งสัญญาว่าจะระบุและแก้ไขปัญหาความปลอดภัยในโค้ด อย่างไรก็ตาม การทดสอบในโลกแห่งความเป็นจริงเผยให้เห็นข้อจำกัดที่สำคัญของเครื่องมือรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI เหล่านี้

ความสามารถในการตรวจจับที่จำกัดทำให้เกิดความกังวล

การทดสอบฟีเจอร์ security review ของ Claude แสดงให้เห็นว่าเครื่องมือนี้จับช่องโหว่พื้นฐานจากรายการ OWASP Top 10 เป็นหลัก ซึ่งเป็นปัญหาเดียวกับที่เครื่องมือ static analysis แบบดั้งเดิมตรวจจับมาเป็นปีแล้ว เมื่อทดสอบกับ browser extensions และ web applications เครื่องมือ AI นี้พลาดความกังวลด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นหลายประการ ขณะเดียวกันก็ให้การประเมินที่มองในแง่ดีเกินไป รูปแบบนี้ชี้ให้เห็นว่าเครื่องมือรักษาความปลอดภัย AI ปัจจุบันเป็นเพียงการห่อหุ้มความสามารถ static analysis ที่มีอยู่แล้วด้วยการสร้างแบรนด์ AI ที่หรูหรา

OWASP Top 10: รายการมาตรฐานของความเสี่ยงด้านความปลอดภัย web application ที่สำคัญที่สุด ซึ่งได้รับการอัปเดตเป็นประจำโดยผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทั่วโลก

การเปรียบเทียบเครื่องมือความปลอดภัย AI:

• Claude Security Review: มุ่งเน้นช่องโหว่ OWASP Top 10 คล้ายกับการวิเคราะห์แบบคงที่แบบดั้งเดิม
• Datadog Code Analysis: ให้การตรวจสอบยืนยันรองแต่แสดงรูปแบบการตรวจจับที่คล้ายคลึงกัน
• การวิเคราะห์แบบคงที่แบบดั้งเดิม: ยังคงตรวจจับช่องโหว่พื้นฐานเดียวกันกับเครื่องมือ AI

ภาพหน้าจอนี้จากแดชบอร์ด Code Security ของ GitHub แสดงให้เห็นการทำงานของเครื่องมือตรวจจับช่องโหว่ในโค้ดที่ใช้ในการตรวจสอบความปลอดภัย

ผู้นำองค์กรผลักดันการนำ AI มาใช้อย่างเสี่ยงภัย

การอย่างชุมชนเผยให้เห็นรูปแบบที่น่าเป็นห่วงในสภาพแวดล้อมองค์กร ที่ผู้บริหารกำลังผลักดันการนำ AI มาใช้โดยไม่เข้าใจความเสี่ยง บริษัทต่างๆ กำลังรวม AI เข้ากับกระบวนการทางธุรกิจที่สำคัญ รวมถึงระบบการจ้างงาน การเรียกเก็บเงิน และระบบการปฏิบัติตามกฎระเบียบ การรีบเร่งนำโซลูชัน AI มาใช้นี้มักมาจากผู้นำที่มองว่า AI เป็นโซลูชันวิเศษสำหรับทุกปัญหา รวมถึงปัญหาที่สร้างขึ้นโดย AI เอง

ตามที่ผู้นำระดับสูงของบริษัทเราเชื่อ ไม่มีสิ่งใดที่ผงวิเศษของ AI แก้ไขไม่ได้ แม้แต่ปัญหาของ AI ก็สามารถแก้ไขได้ด้วย AI มากขึ้น

ผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริงเริ่มปรากฏแล้ว

ผู้ที่นำระบบขับเคลื่อนด้วย AI มาใช้ในช่วงแรกเริ่มเผชิญกับผลกระทบร้ายแรงแล้ว UnitedHealth Group เพิ่งเผชิญกับคดี class-action ที่กล่าวหาว่าอัลกอริทึม AI ของพวกเขาปฏิเสธการเรียกร้องของผู้ป่วยสูงอายุสำหรับการดูแลระยะยาวอย่างเป็นระบบ กรณีนี้เน้นย้ำให้เห็นว่าระบบ AI สามารถสร้างความเสี่ยงทางกฎหมายและการเงินเมื่อนำไปใช้ในบทบาทการตัดสินใจที่สำคัญโดยไม่มีการกำกับดูแลที่เหมาะสม

เหตุการณ์ในภาคการดูแลสุขภาพแสดงให้เห็นว่าเมื่อระบบ AI ล้มเหลวในสภาพแวดล้อมการผลิต ผลกระทบจะขยายไปไกลกว่าปัญหาทางเทคนิคและส่งผลต่อชีวิตของผู้คนจริงๆ และสร้างความรับผิดทางกฎหมายที่สำคัญสำหรับบริษัท

พื้นที่เสี่ยงหลักสำหรับเครื่องมือรักษาความปลอดภัย AI:

• ปัญหาความปลอดภัยของส่วนขยายเบราว์เซอร์
• ช่องโหว่ของแอปพลิเคชันที่ซับซ้อน
• ข้อกังวลด้านความปลอดภัยเฉพาะบริบท
• รูปแบบความปลอดภัยที่ไม่รู้จักซึ่งไม่มีในข้อมูลการฝึก
• การประเมินผลบวกเท็จ/ผลลบเท็จ

การป้องกันแบบหลายชั้นยังคงจำเป็น

ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยเน้นย้ำว่าเครื่องมือ AI ควรถูกมองเป็นเพียงส่วนประกอบหนึ่งในกลยุทธ์ความปลอดภัยที่ครอบคลุม แนวทางดั้งเดิมเช่น การตรวจสอบโค้ดโดยมนุษย์ การทดสอบความปลอดภัยแอปพลิเคชันแบบ static การทดสอบแบบ dynamic และการประกันคุณภาพอย่างละเอียดยังคงสำคัญ แนวทางที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดคือการรวมชั้นความปลอดภัยหลายชั้นแทนที่จะพึ่งพาโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพียงอย่างเดียว

ผู้เชี่ยวชาญบางคนใช้ประโยชน์จากแนวโน้มนี้แล้ว โดยบริษัทความปลอดภัยรายงานกำไรที่เพิ่มขึ้นจากการแก้ไขปัญหาความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องกับ AI สิ่งนี้ชี้ให้เห็นตลาดที่เติบโตสำหรับบริการที่แก้ไขปัญหาที่สร้างขึ้นโดยการนำ AI มาใช้อย่างเร่งรีบ

สถานะปัจจุบันของเครื่องมือรักษาความปลอดภัย AI แสดงถึงช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา ที่เทคโนโลยีแสดงให้เห็นศักยภาพแต่ขาดความเป็นผู้ใหญ่ที่จำเป็นสำหรับแอปพลิเคชันที่สำคัญ องค์กรที่พิจารณาโซลูชันความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ควรรักษาความคาดหวังที่สมจริงและให้แน่ใจว่าระบบสำรองที่แข็งแกร่งยังคงอยู่ในตำแหน่ง

อ้างอิง: Letting inmates run the asylum: Using AI to secure AI

ภาพหน้าจอของการตรวจสอบความปลอดภัยนี้แสดงให้เห็นการประเมินช่องโหว่ที่ระบุได้ในแอปพลิเคชันเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งเป็นตัวอย่างที่แสดงถึงความสำคัญของกลยุทธ์รักษาความปลอดภัยแบบดั้งเดิมควบคู่ไปกับเครื่องมือ AI