Bij het ontwikkelen van software is beveiliging cruciaal, maar de traditionele manier om code te controleren kan een flessenhals vormen. Static Application Security Testing, of SAST, analyseert broncode op bekende kwetsbaarheidspatronen. Volgens OpenAI, dat een eigen AI-gestuurde beveiligingsdienst ontwikkelt, heeft deze aanpak echter belangrijke beperkingen die de snelheid en kwaliteit van ontwikkeling in de weg kunnen staan.

De beperkingen van traditionele SAST

SAST-tools werken vaak met een vaste set regels en patronen. Ze scannen de code op zoek naar stukken die lijken op bekende problemen, zoals bufferoverlopen of SQL-injecties. Het probleem is dat deze aanpak leidt tot veel ‘vals positieven’ – meldingen die geen echt beveiligingsrisico vormen. Voor ontwikkelaars betekent dit dat ze tijd moeten besteden aan het onderzoeken en negeren van deze foutieve waarschuwingen. Bovendien kan SAST de context van de code vaak niet goed begrijpen, waardoor het echte, complexe kwetsbaarheden mist die niet in een simpel patroon passen.

Een AI-gestuurde benadering

In plaats van te vertrouwen op patroonherkenning, gebruikt de AI-aanpak van OpenAI, genaamd Codex Security, een andere methode: constraint reasoning en validatie. In essentie betekent dit dat het systeem de logica en de bedoeling van de code probeert te begrijpen. Het modelt wat de code zou moeten doen en checkt vervolgens of er manieren zijn waarop een aanvaller die logica kan omzeilen om ongewenste acties uit te voeren. Deze aanpak is volgens OpenAI gerichter op het vinden van daadwerkelijke exploit-paden, waardoor het aantal valse meldingen sterk afneemt en ontwikkelaars alleen echte problemen voorgeschoteld krijgen.

Snelheid versus grondigheid

Een direct gevolg van minder valse meldingen is snelheid. Wanneer een ontwikkelaar een pull-request aanmaakt, kan een traditionele SAST-scan tientallen of honderden waarschuwingen genereren die allemaal bekeken moeten worden. Een AI-systeem dat constraint reasoning toepast, zou in theorie alleen de kritieke, reële problemen moeten tonen. Dit versnelt de reviewcyclus aanzienlijk, omdat ontwikkelaars niet door ruis heen hoeven te ploegen. Het stelt teams in staat om sneller en vaker code uit te rollen zonder in te leveren op beveiligingskwaliteit, een belangrijk principe in moderne DevOps-praktijken.

Hoe kun je dit vandaag toepassen?

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie. Via geprompt.nl/stel-je-vraag kun je een vraag stellen die we uitwerken tot een artikel op maat.

De toepassingen in dit artikel zijn suggesties op basis van het bronartikel, geen gevalideerd advies.

Bron: Openai