De când primele limbaje au început să ușura munca programatorilor, dezvoltarea software a evoluat într-o cursă între viteză și securitate. Astăzi, odată cu modelele mari de limbaj care generează cod în locul sau alături de oameni, dezbaterea despre securitatea aplicațiilor a căpătat o nouă dimensiune: cine garantează calitatea codului și cum evităm vulnerabilitățile într-un ritm mult mai accelerat?
Yossi Pik, cofondator și CTO la Backslash Security, spune fără echivoc că interzicerea instrumentelor generative de AI pentru programare nu este o soluție practică. Modelele de limbaj grăbesc dezvoltarea, dar pot produce și cod nesigur: studiile arată că multe LLM-uri introduc, din oficiu, puncte slabe în cod. Prin urmare, în loc să le elimini, e mai eficient să aduci securitatea direct în locul unde se scrie codul. Securitatea trebuie să fie contextuală, în timp real și integrată în fluxul de lucru al dezvoltatorilor, cât mai transparent posibil. Cu reguli adecvate, AI poate deveni un partener pentru scalarea dezvoltării sigure: unelte AppSec care înțeleg logica codului, semnalează ce e cu adevărat important și îndrumă programatorul în momentul scrierii sunt ceea ce lipsește.
Tendința numită vibe coding, acel mod rapid, intuitiv și alimentat de AI de a scrie cod, schimbă modul în care se produce software. Iar AppSec trebuie să se adapteze, nu să încetinească fluxul creativ. Prima provocare este vizibilitatea: echipele de securitate deseori nu știu dacă și unde se utilizează astfel de instrumente. Mediul IDE a stat, în multe organizații, în afara „perimetrului” securității, cu excepția cazului în care e folosit doar pentru a raporta vulnerabilități ulterior. Pik vorbește despre conceptul de vibe-securing: monitorizarea locurilor în care se practică vibe coding, introducerea de reguli în prompturi care obligă modelele să genereze cod mai sigur și integrarea unui feedback de securitate, conversațional și în timp real, care ajută programatorii să corecteze probleme pe loc. El menționează și utilizarea unor servere Model Context Protocol pentru a oferi dezvoltatorilor unelte mai puternice.
O altă inovație cu impact semnificativ este cea a gemenilor digitali pentru aplicații. Aceste modele reproduc comportamentul aplicației, reunind componente proprietare și open-source într-o hartă unificată, permițând echipelor de securitate să simuleze modificări și să evalueze impactul real fără a atinge mediile de producție. Backslash folosește termenul triggerability pentru a determina dacă o componentă vulnerabilă poate fi exploatată efectiv în contextul respectiv. Când gemenii digitali sunt alimentați de AI, precum App Graph-ul menționat de Pik, ei evidențiază doar riscurile relevante cu o precizie aproape de runtime, oferind acuratețea și viteza necesare ritmului actual de dezvoltare.
În privința unor strategii noi, precum ASPM (Application Security Posture Management), Pik subliniază că problema esențială rămâne în altă parte: nu ajută să agregi și să adaugi context peste rezultate de scanare dacă instrumentele de bază sunt învechite. ASPM poate reduce zgomotul alertelor, dar nu abordează cauzele profunde. Echipele de securitate trebuie să adopte o paradigmă holistică care evaluează tot codul, open source, proprietar și generat de AI, și să identifice o listă de vulnerabilități cu adevărat critice și exploatabile în medii specifice.
Pe termen scurt, promisiunea uneltelor de securitate bazate pe AI este considerabilă, dar realitatea este că ele încă încearcă să recupereze ritmul adoptării accelerate a AI în dezvoltare. GenAI lărgește acest decalaj, cel puțin inițial. Totuși, AI oferă și oportunitatea de a reda controlul echipelor de securitate încă din fazele timpurii, permițând modele de securitate mai inteligente și adaptative care colaborează cu dezvoltatorii, nu după ce codul e gata, nici ca o contrapondere adversă între „AI de codare” și „AI de securitate”. Scopul este să construiești programe de securitate a aplicațiilor complet integrate în procesul de codare: rapide, contextuale și capabile să scaleze odată cu ritmul codului.
Backslash și alte echipe din industrie arată că abordări precum gemenii digitali, integrarea în IDE și feedbackul conversațional în timp real pot schimba modul în care gestionăm riscurile generate de codul tradițional, open-source sau produs de AI. Pe măsură ce instrumentele progresează, accentul se mută de la monitorizare reactivă spre prevenție activă și prioritizare precisă a vulnerabilităților cu adevărat exploatabile în medii reale.
App Graph și conceptul de triggerability sunt exemple practice care ne forțează să regândim prioritatea bug-urilor și a componentelor vulnerabile. MSP-urile, ASPM-urile și alte acronime nu trebuie considerate soluții finale, ci piese într-un puzzle mai amplu care include guvernanță, vizibilitate în IDE și reguli de prompt bine articulate. Câteva concepte și termeni din discuție, LLM-uri care generează cod vulnerabil, vibe coding, gemeni digitali, App Graph, triggerability, MCP, arată că această transformare nu este teoretică, ci deja în derulare.
Backslash aduce în prim-plan un echilibru crucial: folosirea AI pentru a produce cod mai rapid, dar cu controlul și instrumentele necesare pentru a împiedica extinderea vulnerabilităților. Cum ar arăta aceasta în practică? Integrare în IDE, reguli de prompt care reduc erorile, simulări pe gemeni digitali și o listă restrânsă de vulnerabilități cu adevărat critice și exploatabile. Astfel, securitatea devine parte din flux, nu doar un filtru aplicat la final.
App Graph, vibe-securing și triggerability sunt termeni de urmărit, deoarece marchează tranziția de la securitate reactivă la securitate contextuală și integrată. Dincolo de tehnologie, rămâne esențială schimbarea paradigmei de guvernanță: echipele de securitate trebuie să aibă vizibilitate în IDE-uri și capacitatea de a interacționa cu procesele de generare a codului, fie ele manuale sau asistate de AI. Fără aceste elemente, aplicăm doar bandaje pe un flux care se mișcă prea repede.
App Graph este un exemplu concret din discuție și ilustrează cum gemenii digitali pot prioritiza riscurile în manieră practică. Modelul acesta încurajează integrarea securității mai aproape de dezvoltator, acolo unde se iau decizii de design și se scrie cod. Creșterea utilizării LLM-urilor pentru cod impune, implicit, necesitatea unor reglementări și bune practici în prompt engineering, precum și a unor unelte care răspund în timp real. Cum va arăta acest ecosistem peste doi ani? Probabil mai puține alarme false, mai mult context și feedback instant în IDE. Ce schimbare ați observat în echipa voastră după introducerea instrumentelor AI în procesul de dezvoltare?
Fii primul care comentează