21 подписчик

🧠 AppSec переезжает в редактор кода

СегодняСегодня

1 мин

Сегодня Copilot или LLM способны генерировать целые фрагменты бизнес-логики за минуты. Разработчик всё чаще не пишет код вручную, а проверяет уже готовый результат. Таким образом количество нового кода начинает расти быстрее, чем человек успевает анализировать его с точки зрения безопасности. ⚙️ Security-проверки прямо во время написания кода Heidi - open-source security plugin для IDE, который анализирует код прямо в процессе редактирования. Плагин отслеживает изменения в файлах и пытается находить опасные конструкции ещё до запуска приложения: 🔹 insecure API usage 🔹 hardcoded secrets 🔹 shell/command injection patterns 🔹 небезопасную работу с filesystem 🔹 потенциально опасную обработку пользовательского ввода Анализ идёт не только по сигнатурам. Heidi пытается учитывать контекст: откуда приходят данные, проходят ли они sanitization и куда попадают дальше. Например, плагин может заметить, что input пользователя без фильтрации уходит в SQL query, shell execution или filesystem

Сегодня Copilot или LLM способны генерировать целые фрагменты бизнес-логики за минуты.

Разработчик всё чаще не пишет код вручную, а проверяет уже готовый результат. Таким образом количество нового кода начинает расти быстрее, чем человек успевает анализировать его с точки зрения безопасности.

⚙️ Security-проверки прямо во время написания кода

Heidi - open-source security plugin для IDE, который анализирует код прямо в процессе редактирования. Плагин отслеживает изменения в файлах и пытается находить опасные конструкции ещё до запуска приложения:

🔹 insecure API usage

🔹 hardcoded secrets

🔹 shell/command injection patterns

🔹 небезопасную работу с filesystem

🔹 потенциально опасную обработку пользовательского ввода

Анализ идёт не только по сигнатурам. Heidi пытается учитывать контекст: откуда приходят данные, проходят ли они sanitization и куда попадают дальше.

Например, плагин может заметить, что input пользователя без фильтрации уходит в SQL query, shell execution или filesystem operation.

🧪 Принцип работы

Под капотом Heidi использует инкрементальный анализ, т.к. плагин работает внутри IDE и не может позволить себе полноценный перескан проекта после каждого нажатия клавиши. Вместо этого анализируются только изменения и связанные с ними участки кода.

Инсирумент строит lightweight security-analysis pipeline прямо внутри editor runtime.

Для detection используются: 🔹 pattern-based rules

🔹 context-aware checks

🔹 анализ data flow между источниками input и sensitive operations

Система пытается видеть не только отдельную опасную строку, но и цепочку прохождения данных через код.

🧨 Главная проблема таких систем

Сделать security-плагин сложно не технически. Сложно сделать так, чтобы разработчики его не возненавидели.

Если система начинает агрессивно спамить warning’ами, люди быстро перестают обращать внимание на алерты. Если detection слишком мягкий, то реальные проблемы проходят мимо.

Особенно тяжело анализировать AI-generated code, ведь он часто выглядит syntactically clean, но содержит опасные assumptions, которые плохо ловятся простыми сигнатурами.

🔗 Ссылки для скачивания:

➖ JetBrains

➖ VS Code Marketplace

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#кибербезопасность #AI #LLM #AppSec #SecureCoding #DevSecOps #IDE #CodeSecurity #OpenSource #SecureTechTalks