Статті

Як AI з’єднує SAST і DAST?

Сучасна безпека застосунків спирається на два підходи — статичний і динамічний аналіз. Один шукає вразливості в коді, інший перевіряє вже запущений застосунок.

Проблема в тому, що результати цих перевірок рідко поєднуються в єдину картину. Команди отримують десятки знахідок, але не завжди можуть швидко визначити, які з них реально експлуатовані в продакшені.

У cloud-native середовищах — із мікросервісами, API та швидкими CI/CD — цей розрив лише посилюється. Саме тут з’являється потреба в механізмі, який здатен пов’язати код із фактичною поведінкою системи.

Що таке SAST і що він покаує?

SAST (Static Application Security Testing) — це метод аналізу вихідного коду або бінарних файлів без запуску застосунку. Перевірка відбувається на ранніх етапах SDLC (Software Development Life Cycle) ще до деплою в середовище.

SAST добре справляється з виявленням:

• ін’єкційних вразливостей;
• небезпечної десеріалізації;
• некоректної обробки введених даних;
• витоків секретів;
• порушень політик безпечного кодування.

Водночас SAST працює без контексту виконання. Він показує, де може бути проблема в коді, але не відповідає, чи вона справді експлуатована. Саме тут виникає потреба в додатковій кореляції.

Як AI підсилює статичний аналіз?

Штучний інтелект оцінює потоки даних через файли, сервіси та API, враховує бізнес-логіку та історію виправлень. 

Завдяки цьому він може:

1. визначати, чи введене користувачем значення реально досягає чутливих ділянок коду;
2. відсіювати хибнопозитиви та давати точніші рекомендації для виправлення. 

Так SAST стає більш точним, зручним для розробників і ефективним у DevSecOps, дозволяючи фокусуватися на реальних ризиках.

Що таке DAST і що він показує?

DAST (Dynamic Application Security Testing) — це метод перевірки вже запущеного застосунку шляхом взаємодії з ним як із «чорною скринькою». Інструмент надсилає запити, змінює параметри, аналізує відповіді та оцінює поведінку системи під час виконання.

DAST добре справляється з виявленням:

• доступних ззовні вразливих ендпоінтів;
• проблем автентифікації та авторизації;
• ін’єкцій, які реально відтворюються;
• помилок конфігурації;
• порушень логіки доступу.

Його головна перевага — перевірка фактичної експлуатованості в поточному середовищі.

Але DAST не має доступу до вихідного коду та внутрішньої логіки застосунку. Він показує, що проблема проявляється під час виконання, але не дає повного розуміння її походження. Тому динамічний аналіз також потребує кореляції з іншими джерелами даних.

Як AI підсилює динамічний аналіз?

ШІ-підхід будує поведінкові моделі застосунку, адаптивно тестує ендпоінти та навчається нормальним потокам автентифікації, обробки введення та використання API. 

Це дозволяє знаходити приховані або недокументовані ендпоінти, слідувати багатокроковим сценаріям атаки та точно визначати, які вразливості дійсно експлуатовані. 

Результат — більш точне і комплексне тестування, що відображає реальні ризики для продакшену.

Рекомендації з впровадження AI до SAST і DAST

Перед усім варто розуміти, що кожна команда, компанія та її специфіка — індивідуальна. ШІ може як допомагати, так і ускладнювати деякі процеси. Тому рекомендації будуть загальними, щоб випадково не нашкодити вашому процесу тестування та розробки.

Як впровадити AI у SAST?

1. Аналіз існуючого процесу
Перш ніж впроваджувати AI, варто оцінити поточний SAST-процес: які інструменти використовуються, скільки хибнопозитивів генерується, на яких етапах виникають затримки у виправленні уразливостей.
Це допоможе визначити, де AI принесе найбільшу користь, а де — проблеми.

2. Вибір та інтеграція AI-рішення
AI можна підключити до існуючого SAST-інструменту або обрати окремий модуль. Головне — щоб він аналізував потоки даних, взаємодію між файлами, сервісами та API, а також враховував бізнес-логіку та історію змін у коді. Інтеграція у CI/CD дозволяє автоматично запускати перевірку на кожному коміті або pull request і видавати пріоритизовані рекомендації розробникам.

3. Валідація та налаштування ефективності
Після інтеграції потрібно оцінити, наскільки AI відсіює хибнопозитиви та чи не пропускає критичні вразливості.
Для цього встановлюють метрики: кількість хибнопозитивів, час на виправлення критичних findings, точність визначення реально експлуатованих проблем. На основі цих даних коригують алгоритми ШІ та правила SAST.

Як впровадити AI у DAST?

1. Проведіть аудит існуючого тестування
Огляньте всі ендпоінти, які зараз перевіряються, та визначте сценарії атак, які залишаються поза увагою. Підрахуйте кількість хибнопозитивів і проблем, що залишаються невиявленими. Це допоможе зрозуміти, де AI зможе покращити точність і покриття.

2. Створіть поведінкові моделі застосунку
Визначте нормальні потоки автентифікації, обробки введених даних та використання API. Налаштуйте AI так, щоб він будував behavioral-моделі і міг відстежувати багатокрокові сценарії та приховані ендпоінти. Рекомендується почати з критичних сервісів і поступово масштабувати на всю систему.

3. Налаштуйте адаптивне тестування
Інтегруйте AI у runtime-тестування, щоб він автоматично адаптував сценарії під поведінку застосунку. Встановіть правила, за якими findings автоматично пріоритизуються за реальною експлуатованістю, а не лише за severity score.

4. Поєднайте результати з SAST
Налаштуйте AI для кореляції findings SAST і DAST: визначте, які вразливості дійсно загрожують продакшену. Створіть процес, де результати кореляції надсилаються розробникам із пріоритетом і рекомендаціями щодо виправлення.

Підсумуємо

Впровадження ШІ у SAST і DAST дає можливість фокусуватися на реальних ризиках, а не на сотнях хибнопозитивів. Навчивши AI розуміти поведінку застосунку та поєднувати дані статичного й динамічного аналізу, команди безпеки отримують повну картину загроз і можуть швидко реагувати на критичні уразливості.