4 dicas para proteger o desenvolvimento com assistência de IA generativa

A Gartner prevê que a IA generativa (IA generativa) será uma parceira essencial para 90% das empresas até o próximo ano. No desenvolvimento de aplicações, especificamente, vemos desenvolvedores recorrendo a assistentes de código como Github Copilot e Google Gemini Code Assist para criar software em uma velocidade sem precedentes.

Mas, embora a IA generativa possa elevar a produtividade e a velocidade a novos patamares, ela também traz novas ameaças e desafios para as equipes de segurança de aplicações. Os dados usados no treinamento dos modelos de linguagem de grande porte (LLMs) incluem códigos de boa e de má qualidade. Por isso, eles têm a mesma probabilidade de introduzir vulnerabilidades e imperfeições que desenvolvedores juniores. Mas, ao contrário de um desenvolvedor júnior, essas tecnologias geram código em segundos.

A IA generativa também não leva em conta as políticas e práticas recomendadas da organização. Por isso, não consegue seguir normas de conformidade nem diretrizes de segurança específicas da empresa. Além disso, os integrantes da equipe podem expor dados confidenciais sem querer ao inseri-los em LLMs.

Como podemos ver, essas novas tecnologias trazem uma série de desafios de segurança que as equipes precisam considerar. Hoje, as equipes de AppSec precisam adotar estratégias para acompanhar a velocidade e o alcance da IA generativa e dar suporte às equipes de desenvolvimento sem desacelerá-las.

Segurança no ritmo da IA generativa

Quais são as melhores formas de expandir seu programa de AppSec e acompanhar as particularidades dos ciclos de desenvolvimento orientados por IA generativa?

A Snyk colaborou com a equipe de especialistas em AppSec da Deloitte para criar um novo guia que ajuda as organizações a entender os efeitos do uso crescente da IA generativa. Com foco em expandir a segurança de aplicações e, ao mesmo tempo, garantir o crescimento contínuo e o uso seguro da IA generativa, confira os principais aprendizados da Deloitte e da Snyk:

Elimine obstáculos com tecnologias pensadas para desenvolvedores

As ferramentas de programação com assistência de IA generativa conquistam os desenvolvedores porque são muito fáceis de usar. Eles escrevem um prompt, recebem uma resposta quase instantânea e adicionam o código gerado ao repositório. Se a segurança atrapalhar esse processo de alguma forma, é mais provável que o desenvolvedor simplesmente contorne esses controles. Entre os obstáculos tecnológicos mais comuns estão ferramentas de segurança que obrigam os desenvolvedores a refazer etapas porque as vulnerabilidades foram encontradas tarde demais no pipeline, além de interfaces centradas nas equipes de segurança que fazem as equipes de desenvolvimento alternar entre diferentes plataformas para corrigir problemas. Em contrapartida, incorporar ferramentas de segurança pensadas para desenvolvedores, que se integrem perfeitamente aos fluxos de trabalho e atuem em conjunto com ferramentas de programação com IA, incentiva um desenvolvimento de software mais seguro com assistência de IA generativa.

Use treinamentos para explicar o motivo das salvaguardas

Segundo relatos, 80% dos desenvolvedores contornam as medidas de segurança relacionadas ao código gerado por IA, pois tendem a confiar mais na IA generativa do que em programadores humanos. Por isso, é essencial explicar a esses desenvolvedores por que devem usar ferramentas de segurança em tempo real junto com seus assistentes de programação com IA. As equipes de segurança também devem oferecer treinamento sobre como usar — e como NÃO usar — LLMs, incluindo que tipos de dados os desenvolvedores podem copiar e colar em um prompt.

Crie processos que funcionem junto com a IA generativa

Sua equipe provavelmente já percebeu como a IA generativa aumenta o volume de código que chega aos repositórios. Por isso, é mais importante do que nunca estabelecer processos simples para encontrar e corrigir problemas de segurança com rapidez suficiente para acompanhar esse aumento no volume de código. Considere aprimorar e fortalecer os processos de comunicação entre as equipes de desenvolvimento e segurança, revisão de análises de código e priorização de vulnerabilidades.

Atualize as políticas para acompanhar as ferramentas de IA generativa

Também é importante definir políticas claras para o uso da IA generativa. As políticas certas elevam o padrão de uso da IA nos fluxos de trabalho diários das equipes e exigem verificações de segurança rigorosas. Alguns exemplos incluem orientações sobre casos de uso aceitáveis, seleção e uso de dados, privacidade e segurança de dados e conformidade regulatória. Também é recomendável estabelecer uma frequência para atualizar essas políticas à medida que novas ferramentas chegam à organização e as práticas de desenvolvimento evoluem.

Expanda seu programa de AppSec para enfrentar os desafios da IA

Ao estabelecer uma base sólida de políticas e salvaguardas para IA, você prepara sua organização para o sucesso diante das próximas versões e evoluções dessas tecnologias. Ao combinar os serviços de automação e orquestração Secure by Design da Deloitte com uma plataforma de segurança de aplicações que permite encontrar e corrigir automaticamente problemas como vulnerabilidades críticas e vulnerabilidades de dia zero no início do ciclo de desenvolvimento, as organizações podem:

• Expandir a segurança de aplicações com confiança ao longo de todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software e automatizar fluxos de trabalho em uma única plataforma

• Integrar ferramentas e processos automatizados para aumentar a adoção pelos desenvolvedores

• Usar ferramentas de segurança com IA e automação para que desenvolvedores e equipes de segurança colaborem e corrijam problemas com facilidade e muito mais cedo (assim que surgirem), em uma fração do tempo habitual, reduzindo os riscos

• Ter acesso a assistência para corrigir vulnerabilidades e reduzir o acúmulo de pendências

• Acelerar a integração e a adoção com a capacitação rápida e consistente em uma plataforma de segurança de aplicações que protege seu código próprio — incluindo o código criado por assistentes de programação com IA —, suas dependências de código aberto, seus contêineres e sua infraestrutura como código.

Para saber mais sobre como expandir seu programa de segurança de aplicações e enfrentar os novos desafios do desenvolvimento orientado por IA generativa, baixe nosso whitepaper Segurança de aplicações em escala para IA generativa.