Искусственный интеллект ускоряет процесс обнаружения уязвимостей в программном обеспечении, сокращая время, отведенное на их исправление. Эксперты по кибербезопасности, опрошенные Reuters, прогнозируют новые перебои в работе цифровых сервисов, поскольку компании и правительства пытаются подготовиться к эксплуатации этих недостатков.
Исследование, проведенное компанией VulnCheck и запланированное к публикации в ближайшие дни, показывает, что количество обнаруженных цифровых уязвимостей удвоилось по сравнению с предыдущим годом. Проблемы, зарегистрированные на этой неделе на государственных сайтах в Европе, демонстрируют давление, которое могут вызвать подобные открытия.
Перебои начались в среду после обнаружения уязвимостей в PHP, языке программирования, который используется во многих частях интернета. Чтобы предотвратить атаки, операторы спешно занимались исправлением своих систем. Некоторые временно отключили сайты, поскольку не могли применить обновления до возможных вторжений.
Эта гонка за исправлениями произошла в неделю, которая уже была отмечена другими проблемами безопасности. Были раскрыты уязвимости в Node.js и Plex, а также инциденты, связанные с платформой искусственного интеллекта LiteLLM и платформой разработки Railway. Индийский сертификационный орган eMudhra также привлек внимание из-за использования крайне слабого криптографического ключа, что могло поставить под угрозу пользователей интернета.
Мэттью Принс, генеральный директор Cloudflare, заявил Reuters, что знает о других серьезных уязвимостях в программном обеспечении, жизненно важном для функционирования сети. По его оценке, сектор столкнется с трудными месяцами впереди. Он отметил: «Думаю, у нас будет несколько лет, когда каждую неделю будет казаться, что небо падает».
Ранее поиск уязвимостей в сложных программах требовал специализированных знаний. Разработка инструментов для их эксплуатации могла занимать недели или месяцы, предоставляя ответственным за системы время для подготовки исправлений и распространения обновлений. Однако искусственный интеллект сокращает этот промежуток времени. Модели способны непрерывно анализировать большие базы кода, находить проблемы и помогать разрабатывать инструменты для эксплуатации всего за несколько часов.
Шейн Фрай, технический директор RunSafe Security, подчеркнул изменение темпа этого процесса. Он заявил: «То, что фундаментально и неоспоримо меняется, — это время, необходимое как для обнаружения уязвимостей, так и для того, чтобы противники смогли их использовать».
В свете этой ситуации команды безопасности должны справляться с задачами, выходящими за рамки простого выявления ошибок в коде. Специалистов беспокоит сокращение времени реагирования, однако нет единого мнения о том, что ускоренное обнаружение уязвимостей приведет к волне успешных атак.
Даниэль Штенберг, ведущий разработчик инструмента передачи файлов curl, отмечает, что некоторые уязвимости, найденные моделями ИИ, являются сложными и трудноэксплуатируемыми. Рами Рахман из компании по безопасности ArmorCode также подчеркивает, что публикация большего числа уязвимостей не обязательно означает увеличение числа успешных атак. Случай с PHP служит примером этой разницы: компания по разведке угроз Hunt.io обнаружила агрессивные попытки эксплуатации, но сообщила, что к 14 часам четверга по восточному побережью США злоумышленники, которые отслеживались, по-видимому, еще не смогли разработать функциональный инструмент для использования этой уязвимости.
Принс сообщил о признаках вторжений, связанных с уязвимостью. Тем не менее, он считает, что ускоренное обнаружение проблем может принести долгосрочную пользу, позволяя исправлять ошибки, которые оставались скрытыми годами.