Segurança é uma responsabilidade compartilhada com a empresa inteira, mas nem todo mundo possui expertise na área. Portanto, focar nas pessoas desenvolvedoras e na IA na segurança de software é a abordagem mais estratégica para disseminar pilares seguros em uma empresa que cria tecnologia.

Atualmente, observamos que a crescente demanda por verificações de segurança de software está aumentando em um ritmo mais acelerado do que a capacidade de realizá-las. Nesse contexto, não se pode negligenciar o uso de Inteligência Artificial (IA) nesse processo. É cada vez mais necessário adotar uma postura colaborativa para trazer os benefícios da IA para os processos de desenvolvimento de software.

Além disso, esse processo já pode contemplar camadas de segurança, seja no processo de compliance, no design, nas auditorias de segurança ou nas remediações. Pois é possível adotar o uso da IA como apoio à tomada de decisão em todo o ciclo de vida da informação.

Benefícios da IA na segurança de software

A adoção da IA no processo de segurança pode causar inúmeros impactos positivos no desenvolvimento de software, por exemplo:

• Aumento da eficiência e rapidez nas verificações de segurança;
• Identificação precoce de vulnerabilidades e riscos;
• Otimização dos processos de compliance e auditorias;
• Apoio à tomada de decisão baseada em dados e insights da IA;
• Colaboração entre equipes de segurança e desenvolvimento.

Etapas para implementação da IA

Agora que conhecemos o impacto, como podemos implementar a IA na segurança de software? Separamos etapas essenciais para realizar esse processo, confira:

• Avaliação das necessidades e desafios específicos da empresa;
• Seleção de ferramentas e tecnologias de IA adequadas;
• Capacitação das equipes de segurança e desenvolvimento;
• Integração da IA nos processos existentes de forma gradual;
• Monitoramento e ajustes contínuos para maximizar os benefícios.

Assim, ao adotar uma abordagem colaborativa e aproveitar os recursos da IA, as empresas podem fortalecer sua postura de segurança, proteger seus ativos críticos e impulsionar a inovação de forma responsável.

Relação do time e IA

Tendo isso como premissa, o primeiro passo para um modelo robusto de segurança deve começar nas camadas iniciais. Por isso, as pessoas desenvolvedoras se tornam peças-chave nessa equação em busca de elevar a maturidade de segurança. 

Afinal, nem todas as pessoas sabem ou aplicam segurança em camadas, por este motivo, um assistente de desenvolvimento de software impulsionado por IA treinado em segurança pode apoiar o time para garantir que o código siga minimamente as práticas recomendadas de codificação segura.

Dessa forma, um assistente pode aprender com o trabalho anterior e orientar devs sobre segurança. Como trazer insights sobre o código, otimizar (clean code), documentar e realizar verificações baseadas em padrões de mercado, utilizar regras de negócio pré-definidas ou pré-treinadas.

StackSpot AI e a segurança de código

Antes de tudo, a StackSpot AI, nosso assistente de código IA, é capaz de usar seu contexto, bases de conhecimento e decisões tecnológicas para gerar sugestões mais assertivas e de alta qualidade.

A ferramenta faz o uso combinado das fontes de conhecimento para trazer resultados mais contextualizados e gerar sugestões ao passo que reduz o esforço cognitivo de profissionais durante o processo de criação. Por consequência, devs podem focar em resolver o problema enquanto a inovação acontece. 

Além disso, a StackSpot AI também segue as recomendações de privacidade e compliance que forem adicionadas ao processo. Ao respeitar as intenções das pessoas desenvolvedoras, a ferramenta evita vazamentos e garante a segurança do código.

Assista ao vídeo para conhecer mais detalhes sobre a StackSpot AI:

Quick Commands

A StackSpot AI possui uma funcionalidade chamada Quick Commands. Em resumo, eles são predefinições enviadas para os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para executar determinadas ações de forma rápida e eficiente. Tudo de forma fácil: com apenas um clique com o botão direito do mouse. 

Na prática, um Quick Command é um prompt predefinido que gera respostas melhores para devs. Assim, o recurso permite selecionar uma parte do código e escolher uma ação adequada, tornando a programação mais acessível, eficiente e automatizada.

Funcionamento de Quick Commands

Estes Quick Commands podem funcionar:

• localmente, conectados numa IDE de desenvolvimento para tarefas pontuais como um assistente;
• ou remotamente integrados, por exemplo: na Action de um Workflow do GitHub, executando um script que demanda a chamada deste Remote Quick Command (RQC) para verificar seus repositórios em busca de vulnerabilidades.

Use e integre os Quick Commands de StackSpot AI para te ajudar a descobrir vulnerabilidades de software conhecidas e reduzir o Mean Time to Remediate (MTTR), acelerando a entrega de software de forma segura no final da jornada de desenvolvimento.

Isso pode ainda fazer parte de uma pipeline de segurança, evitando que códigos com vulnerabilidades subam para produção, por exemplo. Com este conceito de execução remota, você pode utilizar o fluxo de informações de diversas aplicações via API recebendo e passando informações automatizando tudo o que sua imaginação permitir.  

Aliás, durante essa fase, consegue-se analisar repositórios em busca de falhas de segurança de forma preventiva e assertiva.

Exemplo prático

Abaixo veremos um exemplo de uma execução de um Quick Command que está disponível para os times de segurança e devs, onde será executada uma análise de segurança utilizando o Owasp Top 10 ou o Owasp API security Risks, de acordo com o caso que for identificado, em um código propositalmente vulnerável. 

Observe que ele foi cuidadosamente pensado para ser o mais objetivo possível ao retratar as evidências.

Nesta outra parte do relatório, o Quick Command foi instruído a trazer conclusões e recomendações de melhores práticas para o código analisado. 

Esse tipo de insight, foi pensado para que tanto devs quanto equipes de segurança de aplicação possam conversar na mesma língua, num formato que seja fácil e objetivo para os dois lados.

Aliás, ainda sobre a execução deste Quick Command, ele nos traz alguns exemplos de como testar e sanitizar as entradas para cada caso aplicável.

Por fim, no relatório, o código com as vulnerabilidades corrigidas é reescrito e apresentado:

Knowledge Sources

Knowledge Sources é um recurso dentro da StackSpot AI que desempenha um papel fundamental na geração de código contextualizado. Devs têm a flexibilidade de criar múltiplas Knowledge Sources, o que, por sua vez, aumenta as capacidades da StackSpot AI como assistente, tornando-o ainda mais eficiente.

Quick Commands usam as fontes de conhecimento, as Knowledge Sources, para terem mais contexto sobre o negócio. Você pode treinar esses assistentes com as mais diversas habilidades, orientadas para atender as demandas específicas de cada área que ele for aplicado.

Um ótimo exemplo são as padronizações de segurança de código, como variáveis de ambiente, funções de autenticação e autorização, proteções contra ataques conhecidos, entre outras funcionalidades que podem estar declaradas em forma de snippets de código, texto plano ou um formato customizado de Knowledge Objects (veremos mais a seguir).

Dessa forma, Knowledge Sources são poderosos recursos da StackSpot AI, agregando funcionalidades aos Quick Commands. 

Aliás, tudo pode estar nas Knowledge Sources: variáveis de ambientes, funções, mecanismos de autenticação, regiões de cloud, regras de negócio dos seus próprios projetos, as possibilidades são inúmeras. Veja a seguir os tipos em detalhes.

Tipos de Knowledge Objects

Os Knowledge Objects fazem parte de uma Knowledge Source, são como pedaços de informação extraídos de arquivos que você faz o upload.

Grupo de Snippets

Quando você incorpora seus trechos de código na StackSpot AI, isso contribui para a geração de código que reflete experiências específicas e cenários do mundo real. Portanto, você tem a capacidade de introduzir numerosos trechos de código na plataforma, aumentando sua capacidade de produzir código contextualmente relevante.

Esses trechos enriquecem o processo de aprendizagem do Modelo de Linguagem, incorporando cenários do mundo real. Dessa forma, ele pode aprimorar as sugestões de geração de código com a flexibilidade de criar trechos de código personalizados.

APIs

Você tem a opção de incluir vários arquivos OpenAPI (Swaggers) para aprimorar a experiência de codificação. Pois esta ação enriquece a StackSpot AI com um catálogo de APIs que a ferramenta pode aproveitar para fornecer implementações de código aprimoradas que utilizam essas APIs pré-existentes.

Knowledge Source Objects

Enfim, a Knowledge Source é integrada à StackSpot AI obtendo vários “Knowledge Objects” de algum lugar, como:

1. AWS S3

Bucket: nome e região

Credenciais: ARN da Função, Nome da Sessão, Região STS (conta cruzada).

2. Azure Blob Storage

Contêiner: Nome

Credenciais: Nome da conta e Token SAS

3. Google Cloud Storage

Bucket: nome e ID do projeto

Credenciais: JSON da Conta de Serviço (arquivo de chave)

4. HTTP

Endpoint: URL e Método

Credenciais (via token OAUTH2): URL, ID do Cliente, usuário/senha ou segredo do cliente.

Conclusão

Por fim, o uso das Knowledge Sources e dos Quick Commands são um pequeno exemplo de como você pode integrar a IA na segurança de software, ainda existem mais outras oportunidades para serem exploradas e estaremos compartilhando elas aqui no blog e no nosso canal do YouTube.

Aliás, comece a praticar com a StackSpot AI agora mesmo, temos dois tutoriais: 

• um sobre detectar vulnerabilidades no código; 
• outro sobre automação de scripts que ajudam o time de segurança. 

Mas prefere assistir em vídeo? Sem problemas, temos a nossa playlist StackSpot Demos:

Quer implementar a ferramenta na sua empresa? Então agende uma demonstração para obter mais detalhes sobre como começar.