Cómo Snyk garantiza la adopción segura de la IA

La revolución de la IA está transformando las industrias, los procesos y la esencia misma del desarrollo de software. En esta era de transformación, es fundamental entender no solo la evolución y las aplicaciones de la IA en el desarrollo de software, sino también las formas innovadoras en que Snyk, la plataforma líder del sector en seguridad para desarrolladores, aprovecha la IA para mejorar la seguridad.

La evolución de la IA en el desarrollo de software

El recorrido de la IA se remonta a la década de 1950, con objetivos ambiciosos y avances importantes. Al principio, la investigación en IA se centró en la IA simbólica (también conocida como «IA tradicional»). Esta corriente de la IA usa símbolos comprensibles para las personas para representar problemas y lógica para resolverlos. Esta primera IA se basaba en reglas y sentó las bases de los sistemas basados en reglas y los sistemas expertos, y permitió vislumbrar el potencial de las máquinas para imitar el razonamiento humano.

Al pasar de la era simbólica, a finales del siglo XX, la IA se transformó significativamente y adoptó los principios del aprendizaje automático. Este cambio decisivo permitió que los sistemas de IA evolucionaran aprendiendo directamente de los datos. Actualmente, vivimos la emocionante era del aprendizaje profundo y las redes neuronales, en la que los sistemas de IA pueden procesar y analizar grandes cantidades de datos al imitar los complejos patrones neuronales del cerebro humano.

El avance del aprendizaje profundo dio lugar a la IA generativa (genAI), que marcó un cambio importante hacia modelos capaces de aprender de los datos, generar contenido nuevo e incluso escribir código. Herramientas como GPT (transformador generativo preentrenado) han demostrado una capacidad extraordinaria para comprender, predecir y generar contenido similar al humano —texto, imágenes y videos—, lo que abre nuevas posibilidades para las aplicaciones de IA en el desarrollo de software. Sin embargo, debido a la forma en que funciona esta tecnología, todas las herramientas de IA generativa pueden generar ocasionalmente resultados incorrectos o incluso inventados, pero convincentes; esto último se conoce como «alucinaciones».

La IA en el desarrollo de software moderno: aplicaciones y ejemplos

Hoy en día, los desarrolladores usan la IA en distintos aspectos del desarrollo de software, desde automatizar tareas rutinarias hasta impulsar la creatividad y la eficiencia. Los usos más comunes incluyen:

• Generar código

• Programación en pareja

• Refactorizar código

• Proporcionar plantillas

• Agregar comentarios

• Resumir código

• Escribir archivos «readme»

• Resolver errores y problemas

• Revisiones de código

De estas tareas, los tres casos de uso principales plantean el mayor riesgo para la seguridad empresarial y del código. Permiten agregar, modificar y eliminar código fuente, lo que puede introducir vulnerabilidades de software de forma involuntaria y tener graves consecuencias para las organizaciones.

Una investigación de McKinsey muestra que los desarrolladores pueden completar tareas de programación el doble de rápido con asistentes de programación de IA generativa. Por otro lado, el informe de Snyk sobre la seguridad de la programación con IA de 2023 y otros estudios como este de la Universidad de Stanford también han demostrado que los asistentes con IA han hecho que el código sea menos seguro.

Un arma de doble filo: ventajas y riesgos

Aunque los asistentes de programación de IA generativa ayudan a los desarrolladores a aumentar su productividad, también generan y agregan cantidades exponenciales de código a las aplicaciones. Esto conlleva varios riesgos relacionados con el código generado por IA:

• Calidad y confiabilidad: La calidad y la confiabilidad del código generado por IA pueden variar porque se entrena con conjuntos de datos incompletos o sesgados. Esto puede provocar alucinaciones de la IA, errores y sugerencias de paquetes inexistentes que facilitan ataques a la cadena de suministro.

• Confianza ciega: El código generado por IA puede dar a los desarrolladores una falsa sensación de confianza y seguridad. Sin embargo, confiar ciegamente en el código generado por IA no es muy distinto de copiar y pegar código de Stack Overflow sin revisarlo. El código generado por IA debe tratarse igual que cualquier otro código nuevo que se incorpore y debe analizarse para detectar problemas de seguridad antes de confirmarlo.

• Vulnerabilidades de seguridad: Debido a fallas en los modelos de IA o a datos de entrenamiento sesgados, el código generado por IA puede introducir vulnerabilidades de seguridad. Por ejemplo, hemos demostrado que Copilot puede amplificar los problemas en bases de código inseguras e introducir vulnerabilidades de seguridad.

• Infracciones de licencias y de propiedad intelectual: El código generado por IA adopta un enfoque de «caja negra» que puede incorporar en tus aplicaciones código de distintas fuentes y con diferentes tipos de licencia, lo que puede exponer a tu organización a infracciones de licencias y de propiedad intelectual. Además, si un GPT se entrena activamente con las consultas que recibe, la propiedad intelectual podría compartirse accidentalmente como material de entrenamiento.

Cómo Snyk ayuda a los desarrolladores a adoptar la IA de forma segura

Los riesgos y las ventajas de la IA han impulsado un nuevo enfoque de shift left en el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC) y la necesidad correspondiente de que los desarrolladores puedan usar asistentes de programación con IA de forma segura y sin perder velocidad. Esto se logra combinando el uso de herramientas de programación con IA con una plataforma de seguridad líder del sector, como Snyk, que ofrece:

• Seguridad a la velocidad del desarrollo con IA, mediante el análisis del código fuente directamente desde el IDE con análisis en tiempo real.

• Resultados precisos, con menos falsos positivos y falsos negativos, gracias a un enfoque híbrido de IA patentado que incorpora un análisis exhaustivo de varios archivos, entre archivos y del flujo de datos, además de un amplio ajuste supervisado por expertos humanos.

• Integración estrecha con los flujos de trabajo de Git de los desarrolladores, sus herramientas de desarrollo y CI/CD, para ofrecer visibilidad completa de los problemas desde las primeras etapas y durante todo el SDLC.

DeepCode AI: la IA híbrida de Snyk para el análisis estático

DeepCode AI es nuestra tecnología de IA patentada, que impulsa Snyk y combina dos de las principales corrientes de IA: la IA simbólica basada en reglas y la IA generativa basada en redes neuronales y aprendizaje automático. Cuando Snyk analiza el código fuente, lo procesa para crear grafos de eventos. Estos grafos ofrecen una vista abstracta del flujo de datos, los sanitizadores y los puntos de destino, y se pasan al motor de IA simbólica basado en reglas de Snyk para detectar problemas de seguridad en el código. Cuando se detecta un problema de seguridad, Snyk informa la vulnerabilidad al usuario junto con el flujo de datos, el origen y el destino. Mediante el aprendizaje automático, DeepCode AI aprende continuamente de repositorios de código abierto (con licencias específicas que permiten el uso comercial) para detectar y crear nuevas reglas, que se agregan al motor de IA simbólica después de que los analistas de seguridad las revisan y seleccionan cuidadosamente.

Cuando se detecta una vulnerabilidad, la nueva función Snyk Agent Fix de Snyk genera posibles soluciones para el problema de seguridad. Pero antes de recomendarle esta solución al usuario, DeepCode verifica la versión del código con la solución propuesta al volver a enviarla al motor de IA simbólica para realizar un análisis de seguridad. Así se garantiza que el código sugerido solucione el problema y no agregue otros problemas de seguridad.

Este enfoque híbrido de IA de Snyk ofrece mayor solidez, precisión y velocidad, y permite a los desarrolladores realizar análisis en tiempo real en sus IDE, mejorar significativamente su productividad y reducir los cambios de contexto.

Funciones de Snyk que usan IA hoy

Aunque la IA ha estado en el centro de atención por poco tiempo, Snyk lleva años aprovechando su potencial. De hecho, la IA es una de las principales razones por las que podemos ofrecer a desarrolladores y empresas velocidad y precisión líderes en el sector. Varias partes de la plataforma de Snyk aprovechan la IA:

1. Snyk Vulnerability Database (VulnDB): Snyk monitorea distintas bases de datos de seguridad, redes sociales y canales de la comunidad para encontrar posibles temas de interés para nuestro equipo de investigación de seguridad. Mediante diversas técnicas de IA, nuestros equipos pueden descubrir exploits existentes y nuevos en bibliotecas y frameworks de código abierto. Esta base de datos de vulnerabilidades es utilizada por los productos Snyk Open Source y Snyk Container.

2. Snyk Code usa IA para analizar rápidamente y en tiempo real los problemas de seguridad del código. El análisis SAST de Snyk emplea el enfoque de IA simbólica, que ofrece mayor precisión (Snyk alcanzó un 72 % de precisión en el benchmark de OWASP, frente al 53 % de otra marca reconocida) y proporciona a los desarrolladores análisis del flujo de datos.

3. Incorporación de nuevas reglas de Snyk Code: Snyk usa algoritmos de aprendizaje automático para crear y mantener sus conjuntos de reglas SAST, aprendiendo continuamente de cientos de proyectos de código abierto seleccionados específicamente. Después, nuestros expertos en seguridad revisan las reglas para garantizar que Snyk Code esté siempre actualizado, sea dinámico y confiable.

4. Snyk Agent Fix con Snyk Code: Snyk usa Snyk Agent Fix para ofrecer soluciones a los desarrolladores en los IDE. Nuestro enfoque híbrido de IA permite que los desarrolladores no solo encuentren problemas rápidamente, sino que también puedan solucionarlos de forma efectiva y desde el principio, en sus IDE. La investigación demuestra que Snyk Agent Fix supera a varios modelos de referencia gracias a su eficiente análisis de programas.

5. Reglas personalizadas de Snyk Code: Snyk permite que los equipos creen reglas personalizadas para sus análisis SAST con IA de sugerencias, de modo que puedan ampliar las reglas de Snyk Code para satisfacer sus necesidades comerciales específicas.

6. Análisis de vulnerabilidades alcanzables: DeepCode AI de Snyk puede recorrer rápidamente Snyk Vulnerability Database para analizar funciones relevantes y crear un grafo de llamadas que permite determinar si la aplicación llama a una función vulnerable asociada con un paquete de código abierto, lo que aumenta el riesgo de explotación. Esta función se encuentra actualmente en una beta cerrada y es compatible con lenguajes populares como Java, JavaScript y TypeScript.

Adopta la IA de forma segura con Snyk

Las herramientas y soluciones con IA pueden aumentar significativamente la productividad de los desarrolladores y mejorar el tiempo de comercialización de las empresas. Sin embargo, como ya viste, se necesitan medidas de protección adecuadas para gestionar de forma prudente el perfil de riesgo general de las aplicaciones y proteger a las empresas en este entorno dinámico. Gracias a su tecnología revolucionaria y su liderazgo en experiencia en seguridad, Snyk puede ser tu socio de seguridad y ayudarte a innovar con IA con confianza y seguridad.