Im vergangenen Jahr haben moderne KI-Modelle gezeigt, dass sie Sicherheitslücken entdecken und ausnutzen können. Das Team um Chris Rohlf untersucht nun, wie diese Modelle die Cyberabwehr durch automatisierte Analyse und Reduzierung der Angriffsfläche stärken können: KI wird eingesetzt, um erreichbaren Code zu kartieren, und anschließend wird alles entfernt oder der Zugriff darauf eingeschränkt, was eine Bereitstellung nicht offenlegen muss.
Der Ansatz ist wichtig, weil das Finden und Beheben einzelner Schwachstellen kaum skaliert. Die Behebung eines kritischen Fehlers sagt nichts über die verbleibenden Schwachstellen aus. Die Verringerung der Erreichbarkeit von Code senkt dagegen den Schweregrad unbekannter Schwachstellen, auch solcher, die aktiv ausgenutzt werden. Die zugrunde liegenden Fehler werden nicht beseitigt, sind aber schwerer erreichbar. Die Minimierung der Angriffsfläche einer Codebasis verbessert die Sicherheit, ohne dass eine bestimmte Schwachstelle gefunden oder behoben werden muss.
Software wird mit der Zeit tendenziell komplexer, da sich Abstraktionen, Abhängigkeiten und Funktionen anhäufen, wodurch sie sich oft anders verhält, als ihre Entwickler beabsichtigt haben. Angreifer nutzen diese Lücke aus, indem sie untersuchen, wie sich der Code tatsächlich verhält. Automatisierte Verfahren zielen darauf ab, unnötig exponierten Code hinter eine geeignete Schranke zu verlagern, etwa von der Zeit vor der Authentifizierung in die Zeit nach der Authentifizierung, von Zero-Click zu One-Click oder von standardmäßig aktiviert zu explizit aktivierbar.
Die Forschenden konzentrierten sich auf drei Methoden: das Identifizieren von Code, der in der Standardkonfiguration erreichbar ist, den die Standardfunktionalität aber nie benötigt, das Finden von Optionspaaren, die bei gemeinsamer Konfiguration Probleme verursachen, und das Lokalisieren komplexen, sicherheitsrelevanten Codes, der vor der Authentifizierung oder einem Protokollzustandswechsel ausgeführt wird. In 25 Projekten mit mehr als fünf Millionen Codezeilen entdeckte Claude 493 Probleme. Die Ergebnisse legen nahe, dass Entwickler ähnliche Techniken auf ihren eigenen Code anwenden können, um die Sicherheit wirtschaftlich zu verbessern.
Quelle: Hacker News · Zusammengefasst von HeadlinesBriefing