Перейти к основному содержимому

Анализ уязвимостей

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  1. Уязвимости в коде: Недостаточное тестирование и анализ кода на наличие уязвимостей может привести к серьезным проблемам безопасности.
  2. Сложность анализа: Ручной анализ кода на уязвимости требует значительных временных и человеческих ресурсов.
  3. Недостаток экспертизы: Не все компании имеют доступ к экспертам по безопасности, которые могут эффективно выявлять и устранять уязвимости.
  4. Скорость разработки: Быстрые циклы разработки могут приводить к тому, что уязвимости остаются незамеченными.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Разработчики программного обеспечения: Компании, занимающиеся разработкой и поддержкой программного обеспечения.
  • ИТ-компании: Организации, предоставляющие ИТ-услуги и решения.
  • Стартапы: Молодые компании, которые нуждаются в быстром и эффективном анализе кода для обеспечения безопасности своих продуктов.

Решение с использованием ИИ​

Описание ключевых функций агента​

  1. Автоматический анализ кода: Агент автоматически анализирует исходный код на наличие уязвимостей, используя современные методы машинного обучения и анализа данных.
  2. Обнаружение уязвимостей: Агент выявляет потенциальные уязвимости, такие как SQL-инъекции, XSS, утечки данных и другие.
  3. Рекомендации по исправлению: Агент предоставляет рекомендации по устранению выявленных уязвимостей, включая примеры исправленного кода.
  4. Интеграция с CI/CD: Агент может быть интегрирован в процессы непрерывной интеграции и доставки (CI/CD) для автоматического анализа кода на каждом этапе разработки.

Возможности одиночного или мультиагентного использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть использован отдельно для анализа кода в конкретном проекте.
  • Мультиагентное использование: Несколько агентов могут работать вместе для анализа больших и сложных проектов, распределяя задачи между собой.

Типы моделей ИИ​

Перечисление технологий и подходов​

  1. Машинное обучение: Использование моделей машинного обучения для анализа кода и выявления уязвимостей.
  2. Анализ данных: Применение методов анализа данных для обработки больших объемов кода и выявления закономерностей.
  3. NLP (Natural Language Processing): Использование NLP для анализа комментариев и документации к коду, что помогает выявлять потенциальные уязвимости.
  4. Глубокое обучение: Применение глубоких нейронных сетей для более точного анализа сложных уязвимостей.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает исходный код и связанные с ним данные (комментарии, документация).
  2. Анализ: Агент анализирует код на наличие уязвимостей, используя различные методы ИИ.
  3. Генерация решений: Агент генерирует рекомендации по устранению выявленных уязвимостей.
  4. Отчет: Агент предоставляет отчет с результатами анализа и рекомендациями.

Схема взаимодействия​

[Исходный код] -> [Сбор данных] -> [Анализ кода] -> [Генерация решений] -> [Отчет]

Разработка агента​

Сбор требований​

  1. Анализ процессов: Изучение текущих процессов разработки и анализа кода в компании.
  2. Определение потребностей: Выявление ключевых потребностей и проблем, которые должен решать агент.

Подбор решения​

  1. Адаптация готового решения: Использование существующих решений и их адаптация под конкретные нужды компании.
  2. Разработка с нуля: Создание нового агента, если существующие решения не подходят.

Интеграция​

  1. Интеграция с CI/CD: Настройка агента для работы в рамках процессов непрерывной интеграции и доставки.
  2. Обучение: Обучение сотрудников компании работе с агентом.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции агента в бизнес-процессы через OpenAPI нашей платформы​

  1. Регистрация: Зарегистрируйтесь на нашей платформе и получите доступ к API.
  2. Настройка: Настройте агент для работы с вашим проектом, указав необходимые параметры.
  3. Интеграция: Интегрируйте агента в ваши процессы разработки через API.
  4. Запуск: Запустите анализ кода и получите результаты.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "code": "SELECT * FROM users WHERE id = 1;",
  "language": "SQL"
}

Ответ:

{
  "vulnerabilities": [
    {
      "type": "SQL Injection",
      "description": "Potential SQL injection vulnerability.",
      "recommendation": "Use parameterized queries to prevent SQL injection."
    }
  ]
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "action": "analyze",
  "data": {
    "code": "<?php echo $_GET['user']; ?>",
    "language": "PHP"
  }
}

Ответ:

{
  "vulnerabilities": [
    {
      "type": "XSS",
      "description": "Potential Cross-Site Scripting (XSS) vulnerability.",
      "recommendation": "Sanitize user input before outputting it."
    }
  ]
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "action": "analyze",
  "data": {
    "code": "password = '123456';",
    "language": "Python"
  }
}

Ответ:

{
  "vulnerabilities": [
    {
      "type": "Hardcoded Password",
      "description": "Hardcoded password found in the code.",
      "recommendation": "Store passwords securely using environment variables or a secure vault."
    }
  ]
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "action": "analyze",
  "data": {
    "code": "user_input = request.GET.get('user_input')",
    "language": "Python"
  }
}

Ответ:

{
  "vulnerabilities": [
    {
      "type": "XSS",
      "description": "Potential Cross-Site Scripting (XSS) vulnerability.",
      "recommendation": "Sanitize user input before processing it."
    }
  ]
}

Ключевые API-эндпоинты​

Описание основных API-эндпоинтов, их назначения, запросов и ответов​

  1. /analyze

    • Назначение: Анализ кода на наличие уязвимостей.
    • Запрос: 
      {
        "code": "SELECT * FROM users WHERE id = 1;",
        "language": "SQL"
      }
    • Ответ: 
      {
        "vulnerabilities": [
          {
            "type": "SQL Injection",
            "description": "Potential SQL injection vulnerability.",
            "recommendation": "Use parameterized queries to prevent SQL injection."
          }
        ]
      }

  2. /report

    • Назначение: Получение отчета по анализу кода.
    • Запрос: 
      {
        "analysis_id": "12345"
      }
    • Ответ: 
      {
        "report": {
          "analysis_id": "12345",
          "vulnerabilities": [
            {
              "type": "SQL Injection",
              "description": "Potential SQL injection vulnerability.",
              "recommendation": "Use parameterized queries to prevent SQL injection."
            }
          ]
        }
      }

Примеры использования​

Кейсы применения агента​

  1. Автоматический анализ кода в CI/CD: Интеграция агента в процесс непрерывной интеграции и доставки для автоматического анализа кода на каждом этапе разработки.
  2. **Анализ