Tác giả: Alex Vakulov
Ngày 17 tháng 11 năm 2023
Trí tuệ nhân tạo đã cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp, bao gồm cả phát triển ứng dụng. Ứng dụng đối mặt với nhiều vấn đề bảo mật, từ tấn công malware và rò rỉ dữ liệu đến lo ngại về quyền riêng tư và vấn đề xác thực người dùng. Những thách thức về bảo mật này không chỉ đe dọa dữ liệu người dùng mà còn ảnh hưởng đến uy tín của các nhà phát triển ứng dụng. Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào chu kỳ phát triển ứng dụng có thể tăng cường đáng kể các biện pháp bảo mật. Từ giai đoạn thiết kế và lập kế hoạch, trí tuệ nhân tạo có thể giúp dự đoán các lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn. Trong các giai đoạn lập trình và kiểm thử, các thuật toán trí tuệ nhân tạo có thể phát hiện ra những lỗ hổng mà nhà phát triển con người có thể bỏ sót. Dưới đây, tôi sẽ liệt kê một số cách mà trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ nhà phát triển trong việc tạo ra các ứng dụng an toàn.
1. Kiểm tra và phân tích mã nguồn tự động
Trí tuệ nhân tạo có thể kiểm tra và phân tích mã nguồn để phát hiện các lỗ hổng tiềm ẩn. Các bộ tạo mã mã nguồn trí tuệ nhân tạo hiện đại có khả năng nhận diện các mô hình và biệt thự không bình thường có thể chỉ ra các vấn đề bảo mật trong tương lai, giúp nhà phát triển sửa chữa những vấn đề này trước khi ứng dụng được triển khai. Ví dụ, trí tuệ nhân tạo có thể cảnh báo nhà phát triển một cách chủ động về các lỗ hổng bằng cách xác định các phương pháp xâm nhập SQL phổ biến trong các vụ việc xâm nhập trước đó. Hơn nữa, việc nghiên cứu sự tiến hóa của mã độc và chiến lược tấn công thông qua trí tuệ nhân tạo giúp hiểu rõ hơn về cách mối đe dọa đã biến đổi theo thời gian. Ngoài ra, trí tuệ nhân tạo cũng có thể so sánh các tính năng bảo mật của ứng dụng với các tiêu chuẩn ngành và các quy prách tốt đã được thiết lập. Ví dụ, nếu giao thức mã hóa của một ứng dụng đã lỗi thời, trí tuệ nhân tạo có thể đề xuất các nâng cấp cần thiết. Trí tuệ nhân tạo còn khuyến nghị các thư viện an toàn, phương pháp DevOps, và nhiều điều khác nữa.
2. Kiểm thử bảo mật ứng dụng tĩnh năng cao (SAST)
SAST kiểm tra mã nguồn để phát hiện các lỗ hổng bảo mật mà không thực thi phần mềm. Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các công cụ SAST có thể làm cho việc xác định vấn đề bảo mật trở nên chính xác và hiệu quả hơn. Trí tuệ nhân tạo có thể học từ các quét trước đó để cải thiện khả năng phát hiện vấn đề phức tạp trong mã nguồn.
3. Tối ưu hóa kiểm thử bảo mật ứng dụng động (DAST)
DAST phân tích các ứng dụng đang chạy, mô phỏng các cuộc tấn công từ quan điểm của người dùng bên ngoài. Trí tuệ nhân tạo tối ưu hóa quy trình DAST bằng cách quét thông minh lỗi và khoảng trống bảo mật trong khi ứng dụng đang chạy. Điều này có thể giúp xác định những lỗ hổng chạy thời gian mà phân tích tĩnh có thể bỏ sót. Ngoài ra, trí tuệ nhân tạo có thể mô phỏng các kịch bản tấn công khác nhau để kiểm tra cách ứng dụng phản ứng đối với các loại vi phạm bảo mật khác nhau.
4. Hướng dẫn lập trình an toàn
Trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng trong quá trình phát triển và làm rõ các hướng dẫn lập trình an toàn. Bằng cách học từ các mối đe dọa bảo mật mới, trí tuệ nhân tạo có thể cung cấp các khuyến nghị cập nhật về các thực hành tốt nhất cho việc viết mã an toàn.
5. Tự động tạo bản vá lỗi
Không chỉ giúp xác định các lỗ hổng có thể, trí tuệ nhân tạo còn hữu ích trong việc đề xuất hoặc thậm chí tạo ra các bản sửa lỗi phần mềm khi xuất hiện các mối đe dọa không dự kiến. Ở đây, các bản sửa lỗi được tạo ra không chỉ đặc biệt cho ứng dụng mà còn xem xét cả hệ sinh thái rộng lớn hơn, bao gồm hệ điều hành và tích hợp của bên thứ ba. Việc tạo ra các bản vá ảo, thường quan trọng vì sự nhanh nhẹn của nó, được tối ưu hóa bởi trí tuệ nhân tạo.
6. Mô hình hóa môi đe dọa và đánh giá rủi ro
Trí tuệ nhân tạo cách mạng hóa quy trình mô hình hóa mối đe dọa và đánh giá rủi ro, giúp nhà phát triển hiểu rõ về mối đe dọa bảo mật đặc biệt đối với ứng dụng của họ và cách giảm nhẹ chúng một cách hiệu quả. Ví dụ, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, trí tuệ nhân tạo đánh giá rủi ro về việc tiếp xúc thông tin bệnh nhân và đề xuất cải thiện về mặt mã hóa và kiểm soát truy cập để bảo vệ thông tin nhạy cảm.
7. Giao thức bảo mật tùy chỉnh
Trí tuệ nhân tạo có thể phân tích các tính năng và trường hợp sử dụng cụ thể của một ứng dụng để đề xuất một bộ quy tắc và thủ tục cụ thể được điều chỉnh theo nhu cầu bảo mật duy nhất của một ứng dụng cụ thể. Chúng có thể bao gồm một loạt các biện pháp liên quan đến quản lý phiên, sao lưu dữ liệu, bảo mật API, mã hóa, xác thực và ủy quyền người dùng, v.v.
8. Phát hiện các điểm bất thương trong quá trình phát triển ứng dụng
Qua việc giám sát quá trình phát triển, các công cụ trí tuệ nhân tạo có thể phân tích các lần thay đổi mã nguồn trong thời gian thực để xác định các mô hình không bình thường. Ví dụ, nếu có một đoạn mã được commit mà độ khác biệt đáng kể so với kiểu mã nguồn đã được thiết lập, hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể đánh dấu nó để xem xét. Tương tự, nếu có các phụ thuộc không mong đợi hoặc rủi ro, như một thư viện hoặc gói mới, được thêm vào dự án mà không có quá trình kiểm định đúng, trí tuệ nhân tạo có thể phát hiện và cảnh báo.
9. Xác nhận cấu hình và tuân thủ các nguyên tắc phát triển
Trí tuệ nhân tạo có thể kiểm tra cấu hình ứng dụng và kiến trúc để đảm bảo rằng chúng đáp ứng các tiêu chuẩn bảo mật và yêu cầu tuân thủ được thiết lập, như những quy định của GDPR, HIPAA, PCI DSS và các tiêu chuẩn khác. Điều này có thể được thực hiện ở giai đoạn triển khai nhưng cũng có thể thực hiện ở thời gian thực, tự động duy trì tuân thủ liên tục suốt chu kỳ phát triển.
10. Phân tích độ phức tạp, phát hiện mã trùng lặp
Trí tuệ nhân tạo có thể đánh giá độ phức tạp của các đoạn mã, làm nổi bật những mã quá phức tạp hoặc phức tạp một cách không cần thiết mà có thể cần đơn giản hóa để dễ bảo trì hơn. Nó cũng có thể xác định các trường hợp mã trùng lặp, mà có thể dẫn đến những thách thức bảo trì, lỗi và sự cố bảo mật trong tương lai.
Những thách thức và nhân tố cần xem xét
Để xây dựng ứng dụng an toàn hơn với trí tuệ nhân tạo, cần có kỹ năng và nguồn lực chuyên sâu. Những nhà phát triển nên xem xét cách trí tuệ nhân tạo sẽ tích hợp một cách mượt mà vào các công cụ và môi trường phát triển hiện tại. Quá trình tích hợp này đòi hỏi kế hoạch cẩn thận để đảm bảo tính tương thích và hiệu suất, vì hệ thống trí tuệ nhân tạo thường đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể và có thể yêu cầu tối ưu hóa cơ sở hạ tầng hoặc phần cứng chuyên biệt để hoạt động một cách hiệu quả.
Khi trí tuệ nhân tạo tiến triển trong phát triển phần mềm, cũng như các phương thức của những kẻ tấn công mạng. Điều này yêu cầu cập nhật và điều chỉnh liên tục các mô hình trí tuệ nhân tạo để đối phó với những mối đe dọa tiên tiến. Đồng thời, mặc dù khả năng của trí tuệ nhân tạo để mô phỏng các kịch bản tấn công mang lại lợi ích trong kiểm thử, nhưng đồng thời đặt ra những lo ngại đạo đức, đặc biệt là về việc huấn luyện trí tuệ nhân tạo theo các kỹ thuật hack và nguy cơ lạm dụng có thể xảy ra.
Với sự phát triển của ứng dụng, việc mở rộng các giải pháp được động viên bởi trí tuệ nhân tạo có thể trở thành một thách thức kỹ thuật. Hơn nữa, việc sửa lỗi trong các chức năng bảo mật được động viên bởi trí tuệ nhân tạo có thể phức tạp hơn so với các phương pháp truyền thống, đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về quyết định của trí tuệ nhân tạo.
Phụ thuộc vào trí tuệ nhân tạo để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đòi hỏi một mức độ tin tưởng cao vào chất lượng của dữ liệu và quá trình giải thích của trí tuệ nhân tạo.
Cuối cùng, đáng chú ý rằng triển khai các giải pháp trí tuệ nhân tạo có thể tốn kém, đặc biệt là đối với các nhà phát triển quy mô nhỏ đến trung bình. Tuy nhiên, chi phí liên quan đến các sự cố bảo mật và thiệt hại về uy tín thường nặng hơn so với đầu tư vào trí tuệ nhân tạo. Để quản lý chi phí một cách hiệu quả, các công ty có thể xem xét một số chiến lược:
- Triển khai các giải pháp trí tuệ nhân tạo dần dần, tập trung vào các lĩnh vực có nguy cơ cao hoặc tiềm năng cải thiện đáng kể.
- Sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở có thể giảm chi phí trong khi vẫn có được sự hỗ trợ và cập nhật từ cộng đồng.
- Hợp tác với các nhà phát triển hoặc công ty khác có thể cung cấp nguồn lực chia sẻ và trao đổi kiến thức.
Thay lời kết
Mặc dù trí tuệ nhân tạo tự động hóa nhiều quy trình, sự đánh giá và chuyên môn của con người vẫn rất quan trọng. Việc tìm ra sự cân bằng đúng đắn giữa giám sát tự động và giám sát thủ công là nhân tố then chốt. Triển khai hiệu quả trí tuệ nhân tạo đòi hỏi sự cộng tác ở nhiều lĩnh vực, kết hợp giữa những nhà phát triển, chuyên gia bảo mật, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia đảm bảo chất lượng.
Cùng nhau, chúng ta có thể điều hướng giải quyết sự phức tạp của việc tích hợp trí tuệ nhân tạo, đảm bảo rằng tiềm năng ứng dụng của trí tuệ nhân tạo được hiểu đúng và thực hiện đầy đủ trong việc tạo ra môi trường ứng dụng số an toàn.
