Nouvelle année, nouveaux objectifs de sécurité : améliorez votre AppSec en 2025

À l’approche de 2025, nous cherchons tous des idées d’objectifs et de bonnes résolutions pour la nouvelle année. Mais contrairement à la promesse annuelle de faire plus de sport et de manger moins de douceurs pendant les fêtes (oups), la sécurité des applications est un domaine où personne ne peut se permettre de baisser la garde.

Évitons de remettre les choses à plus tard et commençons l’année du bon pied avec quelques résolutions concrètes pour améliorer votre AppSec.

Décidez de corriger les vulnérabilités plus rapidement

Le processus d’identification, de priorisation et de correction des vulnérabilités est souvent lent et gourmand en ressources. Sans compter que l’écart entre les vulnérabilités découvertes et celles qui sont corrigées ne cesse de se creuser. Alors que le taux mensuel de correction des vulnérabilités dans les entreprises n’est que de 5 % en moyenne cumulée, le nombre de CVE augmente d’environ 25 % par an.

Cette année, faites de l’adoption de workflows et d’outils permettant de corriger automatiquement les vulnérabilités une priorité. Les capacités de correction automatique de Snyk, par exemple, permettent de détecter et de corriger rapidement les vulnérabilités dans votre code, vos dépendances, vos conteneurs et votre infrastructure as code (IaC). En intégrant des outils automatisés à vos pipelines CI/CD, vous pouvez maintenir un haut niveau de sécurité sans ralentir votre processus de développement.

Alliez l’IA et l’automatisation à l’expertise humaine

Les outils d’IA transforment la manière dont les entreprises abordent l’AppSec, en accélérant la détection et la correction des vulnérabilités. Mais les stratégies les plus efficaces ne reposent pas uniquement sur l’IA : elles associent sa rapidité et sa précision à l’expertise humaine. Cette collaboration renforce les défenses et inspire confiance dans le rôle grandissant de l’IA en matière de sécurité.

Pour tirer le meilleur parti de la sécurité basée sur l’IA, privilégiez des solutions qui offrent :

• Une intégration transparente : les solutions de sécurité basées sur l’IA doivent s’intégrer directement aux workflows de développement, afin que la sécurité s’adapte aux méthodes de travail des équipes logicielles.

• Des informations exploitables : les outils d’IA doivent expliquer clairement les vulnérabilités et les correctifs suggérés pour aider les développeurs à agir rapidement.

• Une validation humaine : comme tous les outils de sécurité destinés aux développeurs, les solutions d’IA doivent inspirer confiance en leur permettant d’examiner et d’affiner les recommandations afin d’en vérifier l’exactitude et la pertinence. Après tout, ces outils sont là pour servir de garde-fous, pas de menottes.

Renforcez la confiance dans le code généré par l’IA

Les outils d’IA aident également les équipes à écrire, optimiser et déboguer du code plus rapidement que jamais. Mais la vitesse et l’automatisation soulèvent de nouvelles questions : les développeurs peuvent-ils faire confiance au code généré par l’IA pour respecter les normes de sécurité ? Selon notre rapport sur la sécurité du code généré par l’IA, plus de la moitié des développeurs (56,4 %) rencontrent souvent des problèmes de sécurité dans le code généré par l’IA, et pourtant 80 % contournent encore les politiques de sécurité de leur entreprise concernant le code généré par l’IA pour utiliser ces outils.

Pour instaurer la confiance dans le code généré par l’IA, il faut intégrer les tests de sécurité et la correction au processus de développement dès le départ. Lorsque les outils d’IA proposent non seulement du code, mais aussi des contrôles de sécurité en temps réel, les développeurs peuvent travailler en toute sérénité, sachant que les vulnérabilités sont détectées et corrigées au fur et à mesure de l’écriture du code, plutôt que découvertes plus tard lors d’audits ou en production.

Faites de la sécurité des modèles d’IA un réflexe

Si votre entreprise développe de l’IA dans le cadre de ses produits ou de ses activités, la sécurisation des modèles d’IA doit être une priorité absolue. Ces modèles présentent des risques spécifiques, tels que l’empoisonnement des modèles, les attaques adversariales et la dérive des données, qui peuvent compromettre l’intégrité des systèmes et des données qu’ils traitent.

Pour protéger votre entreprise et vos clients, appliquez des bonnes pratiques telles que :

• Protégez les données d’entraînement : veillez à sécuriser vos pipelines de données pour empêcher toute manipulation non autorisée ou tout empoisonnement des jeux de données d’entraînement. Utilisez des jeux de données variés afin de réduire l’impact d’une éventuelle source de données corrompue.

• Surveillez la dérive des données : évaluez et réentraînez continuellement les modèles pour tenir compte des évolutions des schémas de données, qui peuvent dégrader les performances et la sécurité. Vous pouvez également utiliser l’IA pour vous aider—les modèles de ML tels que les forêts d’isolation peuvent détecter les anomalies.

• Renforcez la robustesse des modèles : utilisez des techniques telles que la confidentialité différentielle, le chiffrement et l’entraînement adversarial pour mieux protéger vos modèles contre les attaques.

  À une AppSec plus robuste en 2025 !

  En actualisant votre stratégie de sécurité pour 2025, faites de ces améliorations AppSec des résolutions durables. En automatisant la correction des vulnérabilités, en intégrant la sécurité aux workflows basés sur l’IA et en protégeant les modèles d’IA, vous ne vous contentez pas de relever les défis d’aujourd’hui : vous préparez l’avenir du développement logiciel.

  
  Pour en savoir plus sur « l’épuisement lié à l’AppSec » et découvrir comment votre entreprise peut encourager les développeurs à adopter des pratiques de codage plus sûres, téléchargez notre dernier rapport sur l’état de la sécurité de l’open source.