公司用 Copilot、Codex 寫 code,Secure by Design 要留低咩證據?
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公司用 Copilot、Codex 寫 code,Secure by Design 要留低咩證據?

圖片:via iThome — https://www.ithome.com.tw/news/177505
TechLab 編輯部(譯)·

CIS 新指引補強 AI 開發,評估重點落喺可追查嘅日常紀錄

CIS 同 SAFECode 喺 7 月 9 日發布 Secure by Design v1.1。今次改動唔算多,重點有兩個。補充 AI 輔助開發嘅安全做法,同埋執正評估表,令內容同新嘅 ETSI 軟件安全標準對得齊。iThome 報道亦點出今次核心思路:評估一間公司有冇做好安全開發,要睇開發活動自然留下嘅紀錄,淨係睇政策文件或者一次掃描結果,證明力相當有限。

AI 寫嘅 code 冇特別通行證

新版講得幾直接:無論 code 由 Copilot、Codex、其他 coding agent 定人手寫出,都要過返既有嘅 code review、安全分析、測試同驗證。AI 可以幫手砌威脅模型、搵漏洞同建議修補方法,不過最後都要由人手把關,或者用可以重複驗證結果嘅工具覆核。至於 agent 可以操作其他軟件甚至實體裝置嘅情況,模型輸出帶有不確定性,關鍵操作最好加人工確認,或者用傳統程式邏輯限制可執行範圍。

呢個要求聽落好基本,實際會篤爆唔少「有 reviewer 撳 approve 就算」嘅流程。coding agent 可以短時間產生大量改動,人手審查速度追唔上,團隊好容易由逐行理解變成望吓測試有冇綠燈。AI 提高產量,同時放大咗審查樽頸;公司如果冇保存改動原因、測試範圍同批准紀錄,出事後連邊段 code 點解入咗 production 都未必答得到。

開發紀錄要串成一條證據鏈

CIS/SAFECode 呢套方法建基於 NIST SSDF,範圍包括安全設計、安全開發、安全預設設定、供應鏈安全、code 完整性同漏洞修補。佢重視嘅 artifact 包括設計文件、威脅模型、source code、掃描工具輸出、測試結果,同 issue tracker 入面嘅工作紀錄。關鍵係每份資料都要連得返某個版本、commit 或 release,咁先可以重現當時用邊版工具、掃過邊份 code、發現咩問題同最後點處理。

落到 Copilot 或 Codex 嘅團隊,PR 最少應標明有冇 AI 參與、改動目的、負責覆核嘅人,同埋跑過邊套測試。CI/CD 就要保存 static analysis、dependency、secret scanning 同測試輸出,失敗項目亦要有接受風險或修正嘅紀錄。指引冇硬性規定一定要儲晒所有 prompt;實務上應按資料敏感度同追查價值決定,尤其 prompt 可能夾雜客戶資料、內部 code 或憑證,盲目長期保存反而添多一個資料外洩入口。

威脅模型要真係推動改 code

有張威脅模型圖擺喺文件庫,證明力仍然有限。較完整嘅做法,係將圖入面搵到嘅 attack surface、安全要求同緩解措施逐項開成 ticket。再連去相關 commit、測試同 release。漏洞處理亦一樣:收到報告後要有分級、修補紀錄、回歸測試、root cause analysis,同類問題嘅搜尋結果;如果根源出喺開發規則、工具設定或培訓,後續改動都應留喺 tracker。呢條鏈串得起,先睇到團隊有冇由漏洞學到嘢。

採購問供應商,唔好淨係收一份聲明

企業採購軟件或者外判開發時,可以用同一思路問供應商攞證據:安全開發規則有冇正式版本、威脅模型點連去 backlog、嚴重掃描結果由邊個批、漏洞修補有冇時限同回歸測試。供應商通常唔會交出全部 source code,指引亦提到可經保密協議查看流程同抽樣 artifact。對 IT 管理人員嚟講,呢種問法實際過一句「你哋係咪 Secure by Design」,亦較容易分辨成熟流程同臨審核先補文件。

要講清楚,呢份係自願性評估指引,唔等於香港或其他市場嘅法定合規證明,亦保證唔到產品冇漏洞。佢較有用嘅地方係提供一套共同語言,叫開發團隊、資安人員同採購部門睇同一批可追查資料。公司開始大規模用 coding agent 後,下一步應先抽一個真實 release,試吓由需求、AI 改 code、人工審查一路追到測試同漏洞修補;中間斷咗嗰啲位,就係最先要補嘅流程。


參考來源

本文根據原文及公開資料整理;資料有出入時,以原文及官方資料為準。

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