AIATIC AI: Comment faire le code généré par l'AI plus sûr

Les assistants de codage basés sur l'intelligence artificielle, tels que GitHub Copilot, transforment la façon dont les développeurs écrivent le logiciel, augmentant la productivité et accélèrent les cycles de développement. Cependant, si d'une part, ces outils génèrent du code de manière résolument plus efficace, d'autre part, ils introduisent de nouveaux risques plus facilement, y compris la vulnérabilité de sécurité qui pourrait provoquer de graves violations.

Comment est-il possible de réduire le risque dérivant de l'énorme quantité de code non lavé généré par l'IA dans le développement du logiciel?

Rôle et risques des flux de travail des agents dans les assistants de codage AI

Le travail circule basé sur des agents, tels que le récent mode GitHub Copilot, dans lequel les agents de l'IA complètent de manière autonome les activités de codage, de débogage et de test, augmentent les risques, déjà élevés, liés à la génération de code par intelligence artificielle. Si ceux-ci accélèrent le développement à grande échelle, ils introduisent également des risques de sécurité difficiles à identifier et à gérer. Les agents dirigés par l'IA ne considèrent souvent pas les meilleures pratiques de sécurité, avec des conséquences potentiellement risquées:

• Un processus de prise de décision automatisé qui favorise les aspects fonctionnels par rapport à ceux de la sécurité.
• Une attribution excessive au référentiel de code impressionné avec une augmentation conséquente des risques liés à des tiers.
• Vulnérabilité persistante qui alimente les itérations du code généré par l'intelligence artificielle.

L'utilisation croissante de l'IA pour le développement de logiciels continue de surmonter les contrôles de sécurité. Les organisations doivent mettre en œuvre des périmètres de sécurité qui s'intègrent dans les flux de travail de l'agent, garantissant que les contrôles font partie du processus d'automatisation.

Les risques liés au code généré par l'intelligence artificielle

Certaines études ont montré que le code généré par l'IA peut présenter des défauts de sécurité similaires ou supérieurs que le code écrit manuellement. Une étude de l'Université de Stanford a révélé que 40% des suggestions de code générées par l'intelligence artificielle sur Github Copilot avaient une vulnérabilité de sécurité. Un autre rapport des chercheurs de NYU a découvert que le code soutenu par l'IA présentait un certain nombre de défauts de sécurité presque trois fois plus élevés que celui du code écrit par l'homme, selon l'affaire.

En outre, ces autres éléments de preuve sont émergés de l'état de la sécurité logicielle 2025 dans Veracode:

• Depuis 2020, le délai moyen pour résoudre le ventre de sécurité a augmenté de 47%, car les équipes ne sont pas en mesure de suivre l'énorme quantité de vulnérabilité créée.
• La moitié des organisations ont une dette de sécurité critique, composée de défauts d'exploitabilité non résolus et élevés qui ont duré des années et continuent de s'accumuler.
• 70% de cette dette de sécurité critique dérive du code tiers et de la chaîne d'approvisionnement du logiciel. Bien que de nombreux développeurs n'utilisent pas l'intelligence artificielle pour générer du code, il est probable que les librairies qui sont utilisées.

Ces vulnérabilités oscillent entre les points faibles communs, tels que les injections de SQL et les erreurs fonctionnelles complexes qui peuvent exposer les applications au risque de violation. La vitesse à laquelle le code est généré par l'intelligence artificielle fait que ces défauts se propagent rapidement si la sécurité n'est pas mise en premier.

Stratégies pour protéger le code généré par l'IA

Les organisations qui s'appuient sur le développement du code basé sur l'IA devraient prendre des mesures proactives afin de garantir leur sécurité, notamment:

1. Analyse de sécurité automatique: effectuez des analyses automatisées (telles que l'analyse statique) sur tous les codes, générés ou non par IA, avant distribution.
2. Examen manuel du code: Le code généré par l'IA doit toujours être examiné par des techniciens experts.
3. Audit des bibliothèques de troisième partie: assurez-vous que le code généré par l'intelligence artificielle n'introduit pas la vulnérabilité à partir de composants de tiers non vérifiés, en utilisant l'analyse de composition logicielle (SCA).
4. Intégration de la sécurité dans les flux de travail de l'agent: Automatisation des politiques de sécurité pour garantir que les agents appliquent des normes de chiffrement sûres.
5. Adoption d'outils de sécurité basés sur l'IA: implémentez des outils tels que la correction Veracade pour corriger automatiquement les risques de sécurité en temps réel.

Par exemple, une société mondiale de services financiers a mis en œuvre le codage assisté de l'IA sur une plate-forme de paiement critique. Dans quelques semaines, les analyses de sécurité intérieure ont révélé que plus de 60% des suggestions de code générées par l'intelligence artificielle contenaient une vulnérabilité élevée de gravité, y compris l'injection de SQL et les défauts d'authentification.

S'il n'est pas traité, ces défauts auraient pu exposer des millions de clients. Par conséquent, l'organisation s'est tournée vers une entreprise spécialisée dans le secteur qui, grâce à ses solutions, a automatisé la correction des défauts et réduit le risque de sécurité de 75% en moins de trois mois.

L'approche du code: la sécurité à l'ère de l'intelligence artificielle

À une époque où l'IA contribue de plus en plus à la rédaction du code sur lequel nous comptons, il est nécessaire d'intégrer intrinsèquement la sécurité à chaque étape du cycle de vie du développement logiciel. Le scénario idéal pour garantir la sécurité du code généré par l'IA doit inclure:

• Retour des vulnérabilités assistée par l'IA: l'intelligence artificielle soutient la correction des défauts dans le code généré par l'IA, suggérant des solutions sûres en temps réel. En s'intégrant directement dans les flux de travail des développeurs, il garantit que l'ensemble du code, en particulier celui généré par l'intelligence artificielle, respecte les normes de sécurité les plus élevées avant le déploiement.
• Gouvernance et conformité basées sur l'IA: avec la présence croissante de code généré par l'intelligence artificielle, les organisations doivent mettre en œuvre un cadre réglementaire pour se conformer aux réglementations de sécurité. Les outils et la conformité aident à gérer le développement de l'IA conformément aux normes sectorielles.

Garantir la sécurité du code généré immédiatement par l'IA

Les assistants de codage basés sur l'intelligence artificielle et les flux de travail autonomes sont là pour rester et continueront d'évoluer rapidement. Les entreprises doivent reconnaître que la sécurité ne peut pas être reportée à cette transformation, sinon il sera plus compliqué de contrôler les risques et de sécurité. En intégrant la sécurité dans leurs flux de travaux de développement, les équipes peuvent confidentielle la puissance de l'IA, garantissant que la sécurité reste une priorité absolue.