In diesem Artikel nehmen wir die 10 führenden KI-SAST-Tools unter die Lupe. Wir untersuchen die Kernfunktionen jedes Tools und die einzigartige Art und Weise, wie sie KI zur Verbesserung der Sicherheitserkennung, Priorisierung und Behebung einsetzen.
Was ist SAST?
Die statische Anwendungssicherheitsprüfung (SAST) ist eine Methode zur Analyse des Quellcodes, Bytecodes oder Binärcodes einer Anwendung, um Schwachstellen und Sicherheitsmängel in einem frühen Stadium des Softwareentwicklungszyklus (SDLC) zu erkennen. SAST findet Schwachstellen innerhalb des Quellcodes und ist damit oft die erste Abwehrmaßnahme gegen unsicheren Code.
Für weitere Informationen SAST vs. DAST - was Sie wissen müssen
Welche Schwachstellen findet SAST in Ihrem Code?
Es gibt viele verschiedene Schwachstellen, die SAST finden kann, und es hängt von den verwendeten Kodierungspraktiken, dem Technologie-Stack und den Frameworks ab. Im Folgenden sind einige der häufigsten Schwachstellen aufgeführt, die ein SAST-Tool typischerweise aufdeckt.
SQL-Einschleusung
Erkennt eine unsachgemäße Bereinigung von Benutzereingaben, die zu einer Gefährdung der Datenbank führen könnte.
Beispiel für Injektionscode
# Function to authenticate user
def authenticate_user(username, password):
query = f"SELECT * FROM users WHERE username = '{user}' AND password = '{password}'"
print(f"Executing query: {query}") # For debugging purposes
cursor.execute(query)
return cursor.fetchone()Cross-Site Scripting (XSS)
Identifiziert Fälle, in denen Benutzereingaben falsch validiert oder kodiert werden, was die Einschleusung bösartiger Skripts ermöglicht.
Beispiel für Code, der für XSS anfällig ist
<script>
const params = new URLSearchParams(window.location.search);
const name = params.get('name');
if (name) {
// Directly inserting user input into HTML without sanitization
document.getElementById('greeting').innerHTML = `Hello, ${name}!`;
}
</script>Pufferüberläufe
Hebt Bereiche hervor, in denen eine unsachgemäße Handhabung der Speicherzuweisung zu Datenbeschädigungen oder Systemabstürzen führen kann.
Beispielcode anfällig für Pufferüberlauf
1#include
2void vulnerableFunction() {
3 char buffer[10]; // A small buffer with space for 10 characters
4
5 printf("Enter some text: ");
6 gets(buffer); // Dangerous function: does not check input size
7
8 printf("You entered: %s\n", buffer);
9}
10
11int main() {
12 vulnerableFunction();
13 return 0;
14}Unsichere kryptografische Praktiken
Findet schwache Verschlüsselungsalgorithmen, unsachgemäße Schlüsselverwaltung oder festcodierte Schlüssel.
import hashlib
def store_password(password):
# Weak hashing algorithm (MD5 is broken and unsuitable for passwords)
hashed_password = hashlib.md5(password.encode()).hexdigest()
print(f"Storing hashed password: {hashed_password}")
return hashed_passwordSAST-Tools liefern wertvolle Erkenntnisse und ermöglichen es Entwicklern, Probleme zu beheben, bevor sie kritisch werden.
Wie AI die SAST-Tools verbessert
Im Moment kann man sich dem KI-Getöse (und dem BullSh*t) nicht entziehen. Es kann schwierig sein, genau zu wissen, wie KI in Sicherheitstools implementiert wird. Wir wollten einige der führenden Anbieter von KI-gestütztem SAST vergleichen und erklären, wie diese Tools KI zur Verbesserung der Sicherheit einsetzen.
Derzeit gibt es drei Trends bei der KI in Bezug auf SAST-Tools.
- KIzur Verbesserung der Erkennung von Sicherheitslücken: KI-Modelle, die auf großen Datensätzen bekannter Schwachstellen trainiert wurden, verbessern die Genauigkeit bei der Erkennung von Sicherheitsproblemen und reduzieren gleichzeitig falsch-positive Ergebnisse.
- KI für eine automatische Priorisierung: KI hilft bei der Einstufung von Schwachstellen nach Schweregrad, Ausnutzbarkeit und potenzieller Auswirkung auf das Geschäft, sodass sich die Entwickler zuerst auf kritische Probleme konzentrieren können.
- KI für die automatische Behebung von Problemen: KI bietet kontextbezogene Codekorrekturen oder -vorschläge, die den Korrekturprozess beschleunigen und den Entwicklern helfen, sichere Codierungspraktiken zu erlernen.
Die 10 besten AI-gesteuerten SAST-Tools
Hier sind 10 führende Unternehmen der Branche, die KI auf unterschiedliche Weise einsetzen, um die Fähigkeiten der traditionellen SAST zu verbessern (in alphabetischer Reihenfolge)
1. Aikido Sicherheit SAST | AI AutoFix
Zentrale KI-Fähigkeit | Auto Remediation (Dashboard + IDE)
AikidoSecurity nutzt KI, um Code-Korrekturen für Schwachstellen zu erstellen, die von seinem SAST-Scanner entdeckt wurden, und kann sogar automatische Pull-Requests generieren, um den Korrekturprozess zu beschleunigen.
Im Gegensatz zu anderen Tools sendet Aikido Ihren Code nicht an ein KI-Modell eines Drittanbieters und verfügt über eine einzigartige Methode, um sicherzustellen, dass Ihr Code nicht durch KI-Modelle durchsickert. Aikido erstellt eine Sandbox-Umgebung Ihres Codes, die dann von einem speziell abgestimmten LLM gescannt wird, und erstellt Vorschläge, die ebenfalls auf Schwachstellen geprüft werden. Sobald die vorgeschlagenen Abhilfemaßnahmen die Validierung bestanden haben, kann automatisch ein Pull-Request erstellt werden, bevor die Sandbox-Umgebung schließlich zerstört wird. Aikidos AutoFix ist auch in der Lage, eine Vertrauensbewertung für die Vorschläge abzugeben, die es den Entwicklern macht, um fundierte Entscheidungen bei der Verwendung von KI-generiertem Code zu treffen.
2. Checkmarx
Kern-KI-Fähigkeit | Automatische Behebung (nur IDE)
Checkmarx SAST-Tools können Entwicklern innerhalb ihrer IDE KI-generierte Codierungsvorschläge liefern. Das Tool verbindet sich mit ChatGPT, überträgt den Code des Entwicklers an das OpenAI-Modell und ruft die Vorschläge ab. Diese Methode vereinfacht die Abfrage von ChatGPT, fügt aber keine proprietären Prozesse hinzu, so dass die Möglichkeiten derzeit noch begrenzt sind.
WARNUNG - Dieser Anwendungsfall sendet Ihren proprietären Code an OpenAI und entspricht möglicherweise nicht den Compliance-Standards.
3. CodeAnt AI
Zentrale KI-Fähigkeit | Verbesserte Erkennung (Dashboard)
CodeAnt ist ein Tool für Codesicherheit und -qualität, das bei der Erkennung von Code-Schwachstellen und den vorgeschlagenen Korrekturen vollständig auf KI setzt. CodeAnt stellt keine Dokumentation über die Funktionsweise seiner KI-Modelle zur Verfügung, verwendet aber im Allgemeinen KI als zentrale Erkennungsmaschine, was die Erkennung verlangsamen kann, insbesondere in großen Unternehmen.
4. CodeThreat
Zentrale KI-Fähigkeit | Automatisierte Priorisierung (Dashboard)
CodeThreat bietet statische Code-Analysen vor Ort an und stellt KI-gestützte Abhilfestrategien bereit. Ein wesentlicher Unterschied besteht darin, dass CodeThreat es Ihnen ermöglicht, Ihr eigenes KI-Modell vor Ort in sein Tool zu integrieren. Dies hat den Vorteil, dass keine Daten an Dritte gesendet werden müssen, bedeutet aber auch, dass CodeThreat derzeit nur genetisch trainierte KI-Modelle anbieten kann und Sie ein KI-LLM wie ChatGPT vor Ort einsetzen müssen.
5. Fortify Static Code Analyzer
Kern-KI-Fähigkeit | Verbesserte Priorisierung (Dashboard)
Fortify Static Code Analyzer scannt den Quellcode auf Schwachstellen und gibt dem Benutzer die Möglichkeit, die Schwellenwerte anzupassen, wenn ein Alarm ausgelöst wird, z. B. die Wahrscheinlichkeit der Ausnutzung. Fortifies AI Autoassistant überprüft die früheren Schwellenwerte, die Schwachstellen zugewiesen wurden, und macht intelligente Vorhersagen darüber, wie die Schwellenwerte für andere Schwachstellen sein sollten.
Hinweis: Fortify Static Code Analyzer nutzt KI nicht, um Schwachstellen zu entdecken oder deren Behebung vorzuschlagen, sondern um die in den Admin-Panels verwendeten Verwaltungseinstellungen vorherzusagen.
6. GitHub Erweiterte Sicherheit | CodeQL
Zentrale KI-Fähigkeit | Automatische Behebung (IDE + Dashboard)
GitHub CodeQL ist ein statischer Code-Scanner, der KI nutzt, um intelligente automatische Korrekturen in Form von Code-Vorschlägen zu erstellen. Entwickler können die Änderungen über Pull Requests in GitHub CodeSpaces oder von ihrem Rechner aus annehmen oder ablehnen. Es ist Teil von GitHub Advanced Security.
7. Qwiet AI | SAST-Code
KI-Kernfunktion | Auto Remediation (Dashboard)
QwietAI SAST ist ein regelbasiertes Tool für statische Sicherheitstests von Anwendungen, das KI nutzt, um automatisch Empfehlungen zur Behebung von Schwachstellen und Codekorrekturen vorzuschlagen. Das Kernstück sind die dreistufigen KI-Agenten, die das Problem analysieren, eine Lösung vorschlagen und die Lösung anschließend validieren.
8. Snyk-Code | DeepCode
Zentrale KI-Fähigkeit | Auto Remediation (IDE)
Snyk Code, ein auf Entwickler fokussiertes Echtzeit-SAST-Tool, das Entwicklern dank der von Snyk übernommenen DeepCode AI Code-Vorschläge aus der IDE heraus liefern kann. DeepCode AI nutzt mehrere KI-Modelle. Das wichtigste Verkaufsargument ist, dass die Modelle auf Daten trainiert werden, die von führenden Sicherheitsexperten kuratiert wurden, was das Vertrauen in die KI-Ergebnisse erhöht.
9. Semgrep-Code
Zentrale KI-Fähigkeit | Verbesserte Erkennung
SemGreps KI-Assistent, treffend Assistent genannt, nutzt den Kontext des Codes, der eine potenzielle Schwachstelle umgibt, um genauere Ergebnisse zu liefern und empfohlene Codekorrekturen bereitzustellen. Er kann auch dazu verwendet werden, Regeln für SemGrep zu erstellen, um die Erkennung auf der Grundlage der von Ihnen bereitgestellten Eingabeaufforderungen zu verbessern.
10. Veracode Fix
Zentrale KI-Fähigkeit | Auto Remediation
Veracode Fix nutzt KI, um Änderungen auf Basis von Schwachstellen im Code vorzuschlagen, wenn Entwickler die Veracode IDE-Erweiterung oder das CLI-Tool verwenden. Das Hauptunterscheidungsmerkmal von Veracode Fix besteht darin, dass das speziell trainierte Modell nicht auf Code in freier Wildbahn, sondern auf bekannten Schwachstellen in der Datenbank trainiert wird. Dies hat den Vorteil, dass die vorgeschlagenen Korrekturen zuverlässiger sind. Der Nachteil ist, dass die Szenarien, in denen das Modell Korrekturen vorschlagen kann, begrenzter sind.
Wie man ein SAST-Werkzeug auswählt
KI) ist ein relativ neuer Akteur auf dem Sicherheitsmarkt, und die Branchenführer erforschen kontinuierlich innovative Anwendungen. KI sollte als Werkzeug zur Verbesserung von Sicherheitssystemen betrachtet werden und nicht als alleinige Quelle der Wahrheit. Es ist wichtig zu beachten, dass KI nicht in der Lage ist, minderwertige Werkzeuge in effektive Werkzeuge zu verwandeln. Um ihr Potenzial zu maximieren, sollte KI in Tools integriert werden, die bereits über eine solide Grundlage und eine bewährte Erfolgsbilanz verfügen.
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