En esta entrevista de Help Net Security, Silviu Asandei, especialista en seguridad y gobernanza de seguridad de Sonar , analiza cómo los asistentes de código de IA están transformando los flujos de trabajo de desarrollo e impactando en la seguridad. Explica cómo estas herramientas pueden impulsar la productividad, pero también pueden propagar vulnerabilidades si no se revisan adecuadamente.
¿Qué riesgos de seguridad plantean los asistentes de código de IA que los desarrolladores y las organizaciones podrían pasar por alto?
Si bien los asistentes de código de IA mejoran la productividad de los desarrolladores, introducen riesgos de seguridad significativos, a menudo ignorados, en múltiples dominios. A nivel humano, la dependencia excesiva puede generar una «falsa confianza», lo que resulta en un código inseguro y sin escrutinio, y en una disminución de las habilidades de los desarrolladores. Esto puede crear una «monocultura generativa» donde una sola falla en una sugerencia popular de IA se replica ampliamente.
Técnicamente, estas herramientas pueden generar código con vulnerabilidades como la inyección SQL , incrustar secretos codificados y sugerir dependencias obsoletas. El uso de asistentes en la nube plantea problemas de privacidad de datos, ya que el código propietario puede quedar expuesto o utilizarse para entrenamiento, lo que puede dar lugar a infracciones de propiedad intelectual y licencias.
Los propios modelos de IA son vulnerables a ataques como la inyección inmediata y el envenenamiento de datos, como lo destaca el Top 10 de OWASP para LLM . Además, los asistentes de IA pueden convertirse en un nuevo vector para ataques a la cadena de suministro de software, amplificando la superficie de ataque potencial al introducir vulnerabilidades a gran escala. Estos riesgos multifacéticos van mucho más allá de los simples errores de código y requieren un enfoque de seguridad integral que aborde los factores humanos, la gobernanza de datos, la integridad del modelo y el ciclo de vida del desarrollo de software en general.
¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas para revisar o proteger el código generado por asistentes de IA?
Proteger el código generado por asistentes de IA exige una estrategia multicapa que combina la diligencia humana, tecnología robusta y una gobernanza organizacional clara. La piedra angular de este enfoque es mantener una supervisión humana crucial .
Los desarrolladores deben adoptar una mentalidad de «confiar, pero verificar», tratando las sugerencias de la IA como código de un asistente sin experiencia que requiere una revisión exhaustiva. Es crucial no solo validar la funcionalidad del código, sino también comprender plenamente su lógica subyacente y las posibles implicaciones de seguridad. Esta vigilancia debe formalizarse mediante una cultura de revisión de código reforzada, donde los fragmentos generados por la IA se sometan a un escrutinio adicional.
Técnicamente, todo el código debe analizarse con un conjunto de herramientas de seguridad imparciales. Esto incluye herramientas estáticas (SAST), dinámicas (DAST) y de análisis de composición de software (SCA) para detectar vulnerabilidades, problemas de tiempo de ejecución y dependencias inseguras, respectivamente. Los desarrolladores también deben practicar la ingeniería de avisos seguros, proporcionando un contexto detallado y solicitando explícitamente a la IA que incorpore medidas de seguridad, por ejemplo, solicitando código que evite ataques específicos como la inyección SQL.
Estas prácticas individuales deben estar respaldadas por sólidas medidas de seguridad organizacionales. Las empresas necesitan establecer políticas claras de uso de la IA, que definan qué herramientas están aprobadas y qué datos pueden compartirse. Es esencial una formación integral para desarrolladores sobre los riesgos de la IA, la generación de avisos seguros y la evaluación crítica de los resultados de la IA.
Además, aplicar el principio de mínimo privilegio a todo el código generado por IA y aislar a los asistentes de la agencia puede prevenir posibles daños. Al fomentar un entorno colaborativo donde los desarrolladores trabajan con la IA como si fueran compañeros de equipo y se comprometen con el aprendizaje continuo, las organizaciones pueden aprovechar estas potentes herramientas de forma segura. Este enfoque holístico garantiza que las ganancias de productividad derivadas de la IA no se produzcan a costa de la seguridad.
¿En qué medida influyen los datos de entrenamiento y la arquitectura del modelo en la seguridad de los asistentes de código? ¿Son propensos a replicar patrones de codificación inseguros?
La seguridad de los asistentes de código de IA está determinada fundamentalmente por sus datos de entrenamiento y la arquitectura del modelo, los cuales pueden conducir a la generación de código inseguro.
Los datos de entrenamiento, a menudo provenientes de amplios repositorios públicos, son una preocupación principal. Si estos datos contienen prácticas de codificación inseguras, secretos codificados como claves API o bibliotecas obsoletas con vulnerabilidades conocidas, la IA aprende y replica estas fallas. Esto puede generar sugerencias que contienen vulnerabilidades como la inyección de SQL o el uso de funciones criptográficas obsoletas. El conocimiento del modelo se limita a sus datos de entrenamiento, por lo que podría recomendar componentes antiguos y vulnerables. Además, actores maliciosos pueden envenenar intencionalmente los datos de entrenamiento, provocando que la IA genere código dañino.
La arquitectura del modelo también contribuye a los riesgos de seguridad. Los modelos actuales suelen carecer de una comprensión contextual profunda de las necesidades de seguridad de una aplicación específica, lo que genera código sintácticamente correcto pero funcionalmente inseguro. Tienen dificultades para diferenciar entre instrucciones confiables para el desarrollador y entradas de usuario no confiables, lo que los hace vulnerables a ataques de inyección rápida. También puede surgir un fenómeno conocido como «monocultivo generativo», en el que la IA sugiere repetidamente estructuras de código similares. Si este código común presenta una falla, puede crear una vulnerabilidad generalizada. En última instancia, estos modelos priorizan la replicación de patrones aprendidos sobre la adhesión a los principios de seguridad, y su naturaleza compleja, de «caja negra», dificulta la auditoría de su razonamiento y la identificación de posibles debilidades.
¿Existen diferencias mensurables en seguridad entre los asistentes de IA propietarios (por ejemplo, GitHub Copilot) y los modelos de código abierto cuando se trata de generación de código?
La diferencia de seguridad medible más significativa es la privacidad de los datos, donde los modelos de código abierto autoalojados ofrecen una clara ventaja. En cuanto a la seguridad del código generado, ambos tipos de modelos son susceptibles a vulnerabilidades similares heredadas de sus datos de entrenamiento. La seguridad final del resultado depende más de factores como la calidad de los datos de entrenamiento, la ingeniería rápida y la rigurosa supervisión humana que de si el modelo es propietario o de código abierto.
La seguridad de la salida de cualquier asistente de código de IA, propietario o de código abierto, depende en gran medida de:
- El enfoque en la calidad y seguridad de sus datos de entrenamiento y ajuste.
- La sofisticación de su arquitectura para entender el contexto y los requerimientos de seguridad.
- La especificidad y la conciencia de seguridad de las indicaciones utilizadas por el desarrollador.
- El rigor de los procesos de revisión, prueba y validación humanos aplicados al código generado.
¿Observa algún patrón en cómo los asistentes de código de IA afectan los ciclos de vida de desarrollo seguro o las prácticas de DevSecOps?
Los asistentes de código de IA están transformando significativamente el desarrollo seguro ( DevSecOps ) al presentar tanto desafíos como oportunidades. Un patrón principal es la aceleración del desarrollo, que genera un gran volumen de código que desborda las capacidades tradicionales de revisión de seguridad. Esto amplía la superficie de ataque e introduce nuevas vulnerabilidades, ya que la IA puede sugerir código inseguro, secretos codificados o bibliotecas obsoletas.
Esta nueva dinámica hace crucial avanzar el enfoque «desplazamiento a la izquierda» hacia el «inicio a la izquierda», integrando controles de seguridad al inicio del ciclo de desarrollo. También requiere el desarrollo de herramientas de seguridad compatibles con IA, capaces de analizar el código generado por IA en busca de posibles fallos únicos. La supervisión humana sigue siendo crucial, ya que los desarrolladores deben adoptar un enfoque de «confiar pero verificar» y adaptar los procesos de revisión de código.
Adoptar una mentalidad de «empezar desde la izquierda» es crucial para que los equipos de desarrollo adopten con confianza el código generado por IA. Esto garantiza que, desde la primera línea, todo el código, ya sea humano o asistido por IA, cumpla con los más altos estándares de calidad y seguridad. Al identificar problemas potenciales con anticipación, los equipos pueden evitar costosas repeticiones de trabajo, aumentar su velocidad de desarrollo y construir una base de confianza más sólida en su código.
Si bien la IA puede generar riesgos para el cumplimiento normativo y la fuga de datos, con el aumento de fenómenos como la «IA en la sombra» , también representa una oportunidad para mejorar DevSecOps. Las herramientas basadas en IA pueden automatizar la detección de amenazas, la evaluación de vulnerabilidades y la aplicación de parches, lo que da lugar a un nuevo paradigma en el que la IA se utiliza para defenderse de las amenazas generadas por IA y proteger el código generado por ella.
Fuente y redacción: helpnetsecurity.com
