Autore ospite: o Hillel, lampada verde
Le applicazioni sono diventate la base di come le organizzazioni forniscono servizi, si connettono con i clienti e gestiscono importanti operazioni. Ogni transazione, interazione e flusso di lavoro funziona su un’app Web, interfaccia mobile o API. Quel ruolo centrale ha reso le applicazioni uno dei punti di ingresso più attraenti e mirati per gli aggressori.
Man mano che il software diventa più complesso, si estende per microservizi, librerie di terze parti e funzionalità basate sull’intelligenza artificiale, anche i rischi per la sicurezza. I metodi di scansione tradizionali lottano per tenere il passo con cicli di rilascio rapidi e architetture distribuite. Ciò ha aperto le porte agli strumenti di sicurezza dell’applicazione basati sull’IA, che portano automazione, riconoscimento dei pattern e capacità predittive in un campo che una volta si basava fortemente su revisioni manuali e controlli statici.
Best practice per l’utilizzo di strumenti AI AppSec
Per ottenere il massimo valore dalla sicurezza dell’applicazione basata sull’intelligenza artificiale, i team dovrebbero seguire alcune migliori pratiche chiave:
- Sicurezza Shift Left: Integrano strumenti all’inizio dell’SDLC, quindi i problemi vengono catturati prima della produzione.
- Combina approcci: Usa gli strumenti di intelligenza artificiale insieme alle recensioni tradizionali SAST, DAST e manuali per coprire tutte le basi.
- Abilita l’apprendimento continuo: Scegli soluzioni che migliorano nel tempo ingesando l’intelligenza delle minacce e il feedback degli utenti.
- Mantieni gli umani nel ciclo: L’intelligenza artificiale dovrebbe aumentare, non sostituire, giudizio umano. Gli esperti di sicurezza sono ancora necessari per il processo decisionale complesso.
- Allinea con la conformità: Assicurarsi che i risultati alimentati dall’intelligenza artificiale possano essere mappati a requisiti normativi come SOC 2, HIPAA o GDPR.
I 5 migliori strumenti AppSec alimentati con AI del 2025
1. Autory
Apiro sta reinventando il modo in cui le organizzazioni valutano e gestiscono il rischio nella moderna catena di approvvigionamento del software. Passa oltre la scansione legacy per implementare l’intelligenza del rischio reale, offrendo analisi contestuali e contestuali alimentate dall’intelligenza artificiale profonda.
Apiiro offre visibilità non solo a quali vulnerabilità esistono nel codice e nelle dipendenze, ma anche su come i cambiamenti, le azioni degli sviluppatori e il contesto aziendale interagiscono per modellare il rischio. I suoi dati di elaborazione dei sistemi di intelligenza artificiale dal controllo di origine, condotte CI/CD, configurazioni cloud e modelli di accesso agli utenti, consentendogli di dare la priorità alla bonifica in base all’impatto del business.
2. Mend.io
Mend.io si è rapidamente evoluto in una pietra miliare dell’ecosistema AppSec guidato dall’IA, affrontando oggi l’intero spettro dei rischi che affrontano i team software. Utilizzando l’apprendimento automatico e l’analisi avanzata, Mend.io è costruito appositamente per gestire le sfide di sicurezza del codice prodotto sia dall’uomo che dall’intelligenza artificiale.
Le organizzazioni leader sono attratte dalla piattaforma unificata di Mend.io, che offre una copertura senza soluzione di continuità per codice sorgente, open source, contenitori e logica funzionale generata dall’IA. Le sue capacità si estendono ben oltre il rilevamento, consentendo una bonifica rapida, automatizzata e ricca di contesto che consente di risparmiare tempo ingegneristico e ridurre l’esposizione aziendale.
3. Burp Suite
Burp Suite è stato a lungo uno strumento fondamentale per i professionisti della sicurezza delle applicazioni Web, ma la sua ultima evoluzione guidata dall’intelligenza artificiale lo rende essenziale per difendere i paesaggi delle app all’avanguardia. Oggi, Burp Suite combina i tradizionali punti di forza dei test di penetrazione manuale con sofisticata apprendimento automatico, fornendo scansione più intelligente e intuizioni più profonde che mai.
Laddove gli strumenti DAST Legacy Dast (Dynamic Application Security Testing) potrebbero lottare con applicazioni moderne, dinamiche o ricche di API, i moduli AI di Burp Suite si adattano ai cambiamenti in tempo reale, apprendendo da modelli di traffico e comportamenti degli utenti per scoprire anomalie e vulnerabilità difficili da appoggiare.
4. Pentestgpt
Pentestgpt rappresenta il futuro della sicurezza offensiva automatizzata, usando l’intelligenza artificiale generativa per simulare le tattiche degli avversari contemporanei. A differenza degli scanner basati su pattern, PentestGPT può escogitare nuovi percorsi di attacco, generare carichi di utilizzo personalizzati e pensare in modo creativo ai controlli e alle protezioni di bypass.
Pentestgpt fonde i test autonomi con il supporto educativo: analisti di sicurezza, tester e sviluppatori possono interagire con la piattaforma conversazione, ottenendo una guida pratica per scenari complessi e sviluppo di sfruttamento del mondo reale.
5. Garack
Garak è un leader emergente specializzato in sicurezza per applicazioni basate sull’intelligenza artificiale, in particolare, modelli linguistici di grandi dimensioni, agenti generativi e la loro integrazione in sistemi software più ampi. Man mano che le organizzazioni incorporano sempre più l’intelligenza artificiale nelle interazioni con i clienti, nella logica aziendale e nell’automazione, sono sorti nuovi rischi che gli strumenti tradizionali AppSec semplicemente non sono stati costruiti per affrontare.
Garak è progettato per sondare e indurirsi queste interfacce infuse dall’intelligenza artificiale, garantendo che i modelli rispondano in modo sicuro e impedendo exploit specifici dell’intelligenza artificiale come iniezioni rapide e violazioni della privacy.
Caratteristiche principali degli strumenti AppSec guidati dall’IA
Sebbene non tutte le soluzione offrano le stesse funzionalità, la maggior parte degli strumenti di sicurezza delle applicazioni alimentati dall’intelligenza artificiale condividono diverse funzionalità di base:
1. Rilevamento di vulnerabilità intelligente
I modelli AI addestrati su enormi set di dati di exploit noti possono individuare errori di codifica, errate configurazioni e dipendenze non sicure in modo più accurato degli strumenti basati su regole statici. Si adattano nel tempo, migliorando il rilevamento con ogni nuovo set di dati.
2. Guida automatizzata per la bonifica
Uno dei principali punti deboli di AppSec non è solo trovare vulnerabilità, ma sapere come risolverli. Gli strumenti AI possono generare consigli di bonifica su misura per il contesto specifico, offrendo spesso suggerimenti in codice o correzioni dettagliate.
3. Monitoraggio continuo e analisi in tempo reale
Invece di scansioni una tantum, gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale monitorano continuamente le applicazioni in produzione. Analizzano il comportamento di runtime, le chiamate API e i flussi di dati per individuare anomalie che potrebbero indicare un attacco attivo.
4. Priorità del rischio
L’intelligenza artificiale può valutare la gravità di ciascuna vulnerabilità in base alla sfruttabilità, all’impatto del business e all’intelligenza delle minacce esterne. Assicura che le squadre si concentrino sui problemi più probabili per causare danni reali.
5. Integrazione con i flussi di lavoro DevOps
I moderni strumenti di appsec si sono incorporati direttamente in pipeline CI/CD, tracker di emissioni e ambienti per sviluppatori. L’intelligenza artificiale accelera questi processi automatizzando le attività che in precedenza hanno rallentato le build o richiedevano una supervisione manuale.
Costruire software resiliente in un mondo AI
La sicurezza delle applicazioni alimentata dall’intelligenza artificiale non è un unico strumento, processo o dipartimento, è la base su cui è costruito un software resiliente, innovativo e affidabile. Nel 2025, i leader in questo spazio non sono solo quelli che scansionano le vulnerabilità, ma coloro che possono imparare, adattarsi e proteggere alla velocità dell’innovazione guidata dagli AI.
Dall’intelligence a rischio globale e dall’agile bonifica alla difesa del codice generato da AI e degli stessi agenti di intelligenza artificiale, le soluzioni AppSec di oggi stanno rimodellando ciò che è possibile e ciò che è necessario, per la sicurezza digitale in qualsiasi settore.
Autore ospite: o Hillel, lampada verde
Fonte: www.artificialintelligence-news.com
