A mesterséges intelligencia mára a fejlesztők alapvető munkaeszközévé vált. A felmérések szerint alig akad már olyan szakember, aki ne használna valamilyen AI-megoldást a kódírás során. 

Ugyanakkor az automatizált kódgenerálás nem mentes a hibáktól: az így létrehozott programok gyakran tartalmaznak olyan sebezhetőségeket, amelyek a leggyakoribb és legveszélyesebb biztonsági hiányosságok közé tartoznak. Az OpenText szakértői szerint azonban éppen az AI segíthet ezek felismerésében és kijavításában – fejlett, automatizált alkalmazásbiztonsági eszközökön keresztül.

Egy 2024-es felmérés alapján a fejlesztők több mint 80 százaléka már AI-t használ a kódírásban, és ez az arány azóta tovább nőtt. Ugyanakkor kutatások rámutattak: a Copilot által javasolt kódok 40 százaléka tartalmazott a MITRE CWE Top 25 listán szereplő sérülékenységet, vagyis súlyos biztonsági rést. Más vizsgálatok szerint az AI-val generált kódok 62 százalékában valamilyen tervezési hiba vagy ismert biztonsági hiányosság is megjelent.

Ezek az adatok jól mutatják, hogy a gyors innováció önmagában nem elegendő – a biztonságot a fejlesztés minden szintjén biztosítani kell. A probléma az, hogy a generatív AI fejlődési üteme messze meghaladja a hagyományos biztonsági ellenőrzések kapacitását, ezért új, automatizált és folyamatos ellenőrzést biztosító megközelítésekre van szükség.

„Sárkány ellen sárkány” – AI a biztonság szolgálatában

Érdekesség, hogy a mesterséges intelligencia maga kínál megoldást a saját maga által okozott problémákra. Az AI-alapú alkalmazásbiztonsági eszközök a gépi tanulás eredményeit szakértői tudással kombinálva pontosabban képesek azonosítani a sebezhetőségeket. Ezek a megoldások zökkenőmentesen integrálhatók a fejlesztői környezetekbe (IDE), illetve a CI/CD-folyamatokba, és egyaránt jól mĹąködnek felhőnatív és hibrid rendszerekben.

Az ilyen modern eszközöket használó szervezetek már a fejlesztés korai szakaszában felfedezhetik és javíthatják a hibákat, így jelentős költséget takaríthatnak meg – hiszen minél később derül fény egy sérülékenységre, annál drágább a javítás. Az OpenText megoldásai ezen a téren kiemelkednek: minimális a hamis riasztások aránya, a hibákat pedig súlyosság szerint rangsorolják, hogy a fejlesztők a valóban kritikus problémákra koncentrálhassanak. Ez nemcsak a kockázatokat csökkenti és az előírásoknak való megfelelést könnyíti meg, hanem a fejlesztői és biztonsági csapatok közötti együttmĹąködést is erősíti – így a vállalatok gyorsan és biztonságosan adhatják ki AI-alapú alkalmazásaikat.

Minden biztonsági eszköz egy kézben

Az OpenText alkalmazásbiztonsági portfóliója olyan, AI-val támogatott megoldásokat kínál, amelyek kifejezetten a modern fejlesztési igényekre épülnek.

• A Static Application Security Testing (korábban: Fortify) a forráskód szintjén azonosítja a sérülékenységeket.

• A Dynamic Application Security Testing a futás közben jelentkező hibákat deríti fel, különösen a GenAI-alapú alkalmazásokban.

• Az AppSec Aviator, amely többek között a Claude LLM-et is használja, csökkenti a téves riasztások számát, és automatikus javaslatokat ad a javításokra.

• A Core Software Composition Analysis (SCA) intelligens elemzéssel támogatja a fejlesztőket a biztonságos open-source csomagok kiválasztásában.

Ezek a megoldások lehetővé teszik, hogy a biztonság ne utólagos szempontként, hanem a fejlesztési folyamat szerves részeként jelenjen meg.

English Summary

Artificial intelligence has become an essential tool for software developers, with over 80% using AI in coding as of 2024. However, AI-generated code often contains vulnerabilities, including some of the most common and severe security flaws. Advanced AI-powered application security tools can help identify and fix these issues early in the development process, reducing costs and risks. Solutions like OpenText combine machine learning with expert knowledge to provide accurate vulnerability detection, minimize false positives, and integrate seamlessly into IDEs and CI/CD pipelines. By embedding security into the development workflow, organizations can release AI-based applications quickly and safely while enhancing collaboration between development and security teams.