AI przyspiesza programowanie. Bezpieczeństwo musi nadążyć

Sztuczna inteligencja na dobre zmieniła sposób tworzenia oprogramowania. Zespoły programistyczne pracują szybciej niż kiedykolwiek wcześniej, ale tempo to ujawnia rosnącą lukę dotyczącą cyberbezpieczeństwa.

Narzędzia wspierające programowanie zwiększają efektywność pracy, a AI stała się dla wielu programistów codziennym wsparciem. Jednocześnie nie tylko przyspiesza tempo tworzenia kodu, ale także zwiększa liczbę zmian wymagających weryfikacji pod kątem bezpieczeństwa. Z kolei zespoły ds. bezpieczeństwa nadal w dużej mierze bazują na ręcznym przetwarzaniu danych, analizie alertów i łączeniu informacji z wielu systemów. W efekcie powstaje wyraźna asymetria – tempo tworzenia oprogramowania rośnie szybciej niż zdolność firm do identyfikowania i obsługi zagrożeń. W tym kontekście rozwój wspieranego przez sztuczną inteligencję podejścia DevSecOps przestaje być innowacją, a staje się koniecznością pozwalającą utrzymać kontrolę nad środowiskiem IT oraz przenieść część odpowiedzialności za bezpieczeństwo bliżej etapu tworzenia kodu.

Tempo zmian rośnie szybciej niż zdolność ich zabezpieczenia

Wraz ze wzrostem wykorzystania AI w programowaniu rośnie nie tylko produktywność zespołów, ale także skala ryzyka. Większa liczba wdrożeń oznacza więcej potencjalnych podatności, a krótsze cykle zmian utrudniają ich bieżącą kontrolę. Jednocześnie zespoły cyberbezpieczeństwa funkcjonują pod presją niedoborów kadrowych i rosnącej liczby alertów, które wymagają analizy. W wielu środowiskach nadal brakuje pełnego pokrycia aplikacji mechanizmami ochrony, co dodatkowo zwiększa poziom niepewności.

Coraz częściej firmy próbują przesunąć działania związane z bezpieczeństwem bliżej programistów. Oznacza to m.in. dostarczanie im – z wykorzystaniem AI – informacji zwrotnych o podatnościach bezpośrednio w trakcie pracy nad kodem, jeszcze przed jego wdrożeniem. Takie podejście pozwala szybciej eliminować błędy u źródła i ograniczać liczbę problemów trafiających do późniejszych etapów. Jednocześnie w przypadku powtarzalnych podatności coraz większe znaczenie zyskuje automatyzacja działań naprawczych, która odciąża zespoły i skraca czas potrzebny na ich usunięcie.

– W wielu firmach widać obecnie wyraźną dysproporcję między tempem tworzenia oprogramowania a możliwościami jego zabezpieczania. To nie jest kwestia jakości pracy zespołów bezpieczeństwa, ale ograniczeń modelu, który trudno skalować przy rosnącej liczbie zmian – komentuje Jakub Andrzejewski, Business Development Manager for Poland & CIS w firmie Progress Software.

Efektem jest napięcie między szybkością dostarczania nowych funkcji a koniecznością zapewnienia ich bezpieczeństwa. Dodatkowo rośnie świadomość, że narzędzia AI wykorzystywane w procesie programowania mogą wprowadzać nowe klasy ryzyka, co jeszcze bardziej komplikuje sytuację. W praktyce oznacza to, że bez zmiany podejścia firmy mogą coraz częściej znajdować się w sytuacji, w której nie są w stanie nadążyć za własnym tempem rozwoju.

Od nadmiaru danych do zintegrowanego reagowania

Współczesne środowiska IT generują ogromne ilości danych o potencjalnych zagrożeniach. Problem polega jednak nie na ich braku, lecz na nadmiarze i rozproszeniu. Alerty pochodzą z wielu narzędzi i dotyczą różnych warstw infrastruktury – od urządzeń końcowych, przez sieć, po aplikacje. Bez odpowiedniego kontekstu trudno ocenić ich znaczenie, co sprawia, że zespoły bezpieczeństwa tracą czas na analizę zdarzeń, które nie wymagają reakcji.

– Informacje o pojedynczych zdarzeniach rzadko dają pełny obraz sytuacji. Dopiero ich zestawienie w szerszym kontekście pozwala zrozumieć, czy mamy do czynienia z realnym incydentem. Bez korelacji danych łatwo przeoczyć istotne sygnały lub przeciwnie – poświęcać zbyt dużo uwagi tym mniej istotnym – wskazuje ekspert Progress Software.

Dlatego coraz większe znaczenie zyskuje podejście, które pozwala łączyć dane z różnych źródeł i automatycznie nadawać im kontekst. W praktyce oznacza to możliwość wykrywania powiązań między pozornie odrębnymi zdarzeniami, np. nietypowym logowaniem użytkownika, zmianą w zachowaniu aplikacji i anomaliami w ruchu sieciowym. Takie zestawienie informacji pozwala ograniczyć „szum”, lepiej priorytetyzować incydenty oraz szybciej reagować na realne zagrożenia.

Właśnie w tym kierunku rozwijają się rozwiązania klasy XDR (Extended Detection and Response), które integrują dane z różnych warstw środowiska IT i analizują je jako spójny ciąg zdarzeń, a nie pojedyncze alerty. Wspierane przez mechanizmy sztucznej inteligencji pozwalają one nie tylko identyfikować zależności między zdarzeniami, ale także wskazywać rekomendowane działania naprawcze oraz automatyzować część reakcji na najczęściej występujące zagrożenia.

– Kluczowa zmiana polega na przejściu od reagowania na pojedyncze alerty do analizowania całych sekwencji zdarzeń. Tylko w ten sposób bezpieczeństwo może działać w tej samej skali co nowoczesne zespoły programistyczne i realnie wspierać ich tempo – podkreśla Jakub Andrzejewski.

W miarę jak sztuczna inteligencja staje się standardowym elementem pracy programistów, rośnie znaczenie podejścia, w którym mechanizmy analityczne są osadzone bezpośrednio w procesie tworzenia oprogramowania – od etapu pisania kodu, przez jego testowanie, po wdrożenie. Bezpieczeństwo przestaje być działaniem realizowanym po zakończeniu prac, a zaczyna funkcjonować równolegle z całym procesem wytwarzania. Systemy XDR wpisują się w ten model, dostarczając kontekst i rekomendacje tam, gdzie faktycznie zapadają decyzje – na kolejnych etapach pracy zespołów technicznych.

Takie podejście wymaga jednak nie tylko technologii, ale także uporządkowania zasad zarządzania bezpieczeństwem oraz systematycznego rozwoju kompetencji zespołów. Bez jasno określonych reguł, odpowiedzialności i umiejętności interpretowania danych nawet najbardziej zaawansowane narzędzia nie będą w stanie przynieść oczekiwanych efektów. Konieczne staje się budowanie spójnego modelu działania, w którym technologia, procesy i kompetencje wzajemnie się uzupełniają.

W efekcie zmienia się również rola cyberbezpieczeństwa w firmach. Zamiast pełnić wyłącznie funkcję kontrolną, polegającą na weryfikacji i blokowaniu zmian, zaczyna ono odgrywać rolę elementu umożliwiającego bezpieczne skalowanie tempa pracy – wspierającego zespoły w bezpiecznym skalowaniu tempa pracy. Dzięki temu możliwe staje się pogodzenie rosnącej dynamiki wytwarzania oprogramowania z koniecznością utrzymania wysokiego poziomu ochrony, bez spowalniania innowacji.

O firmie Progress Software

Progress Software umożliwia przedsiębiorstwom osiąganie przełomowych rezultatów w warunkach dynamicznych zmian.