GitHub Copilot易受攻擊  專家提供解決方案

編譯／黃竣凱

隨著越來越依賴人工智慧 （AI）完成各種任務，安全隱患也變得越來越嚴重。程式碼安全培訓公司Cydrill就指出，透過AI程式設計助手GitHub Copilot，駭客可能會利用「假程式碼」入侵用戶的設備，造成重大威脅。

GitHub Copilot易受攻擊

據報導，雖然GitHub Copilot 由 OpenAI 的 Codex 提供支援，透過建議程式碼片段，甚至整個程式碼，證明了AI在程式設計方面的潛力。 然而，多項研究都強調，完全依賴這項技術非常危險。 事實證明，Copilot 產生的程式碼有「很大一部分」可能包含安全缺陷，包括 SQL 注入和緩衝區溢位等常見攻擊的漏洞。

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AI程式碼有缺陷

雖然像 Copilot 這樣的AI模型是從現有數據中學習的，但其中大部分數據都無人監督，因此如果資料有缺陷，輸出就（包括程式碼建議）就可能會繼承這些缺陷。早期研究就發現， Copilot 的程式碼樣本中約有 40％存在漏洞，凸顯了提高安全意識的必要性。儘管2023 年的一項研究顯示了一些改進，但 Copilot 仍在努力修復漏洞。

解決方案

好消息是，並非沒有解決方法。將 GitHub Copilot 等 AI 工具整合到軟體開發中涉及的風險，需要轉變思維方式和採取強有力的策略來解決漏洞，以下就有一些可以在確保安全性的同時，提高工作效率的實用技巧。

• 嚴格驗證輸入：強制執行嚴格的輸入驗證，特別是對於使用者處理的數據，以防止被利用。設定規則、建立允許清單並在處理前先進行驗證。

• 安全地管理依賴關係：在整合之前驗證建議庫的安全狀態，以阻止供應鏈攻擊。 利用 OWASP Dependency-Check 或 npmaudit 等工具，進行自動依賴性分析，找出可能存在的安全問題。

• 定期進行安全評估：定期進行以安全為重點的程式碼審查和測試。 結合靜態和動態分析、軟體構成分析和手動測試，實現全面覆蓋。

• 逐步進行：在使用AI時要從非關鍵任務開始，例如產生註腳或偵錯，再逐漸增加AI的參與度。

• 檢查AI的建議：不要盲目接受AI的建議，要根據預期結果批判性地評估。

• 實驗與改進：測試各種提示並根據 Copilot 的回應改進程式碼。 透過實驗了解其優點和缺點，以獲得更好的結果。

• 隨時了解情況：不斷教育自己和團隊了解不斷變化的安全威脅和最佳實踐。 與安全社群互動、參加研討會並隨時了解最新趨勢，以有效緩解漏洞。

參考資料：The Hacker News

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