Penligent.ai: إعادة التفكير في الاكتشاف الآلي للثغرات الأمنية باستخدام التحليل الثابت المدعوم من LLM

من المراجعات اليدوية للأكواد إلى التحليل الثابت للتلوث الثنائي المدعوم من LLM

تحليل الملوثات الثنائية الثابتة هو أسلوب تحليل أمني يُستخدم لتتبع كيفية تدفق البيانات التي يُحتمل أن تكون خطرة أو "ملوثة" عبر برنامج ثنائي مُجمّع - دون تشغيله.

بدلاً من تحليل التعليمات البرمجية المصدرية، تعمل هذه الطريقة مباشرةً على التعليمات البرمجية للماكينة أو الثنائيات غير المترجمة مما يجعلها مثالية للحالات التي لا تتوفر فيها التعليمات البرمجية المصدرية (مثل البرامج المملوكة والبرامج الثابتة المدمجة).

في سير العمل النموذجي، يقوم المحللون (أو الأدوات المؤتمتة) بتحديد مصادر التلوث - الوظائف التي تتلقى بيانات خارجية يتحكم بها المهاجمون - ثم يتتبعون كيفية انتقال هذه البيانات عبر المتغيرات والذاكرة والوظائف. أخيرًا، يقومون بفحص بالوعات التلويث، وهي عمليات حرجة (مثل النظام() أو عمليات التلاعب بالسلسلة أو الكتابة في المخازن المؤقتة) حيث قد تؤدي البيانات غير الآمنة إلى حدوث ثغرات أمنية مثل تجاوز سعة المخازن المؤقتة، أو حقن الأوامر، أو استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات غير الآمنة.

وهنا يأتي دور التحليل الثابت للملوثات الثنائية الثابتة المدعوم من نماذج اللغات الكبيرة (LLM) الذي يغيّر اللعبة بشكل جذري. فمن خلال الجمع بين دقة تعقّب الشوائب والقدرة على الاستدلال الدلالي لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، يمكن للمحللين الآن تحليل الثنائيات المجمّعة - حتى عندما لا تكون الشيفرة المصدرية متاحة - بعمق أكبر بكثير. لم تعد هذه العملية تتوقف عند الفحوصات النحوية السطحية؛ بل إنها بدلاً من ذلك تتيح تتبع المدخلات التي يتحكم بها المهاجمون من خلال سلسلة كاملة من المتغيرات ومناطق الذاكرة واستدعاءات الدوال، وتحديد نقاط التنفيذ الدقيقة التي يمكن أن يساء فيها استخدام البيانات غير الآمنة. من الناحية العملية، يصبح تحديد مصادر التلوث، وتعيين مسارات انتشار البيانات، واكتشاف بالوعات التلوث الحرجة عملية سلسة وغنية بالسياق بدلاً من عملية جامدة تعتمد على قائمة مراجعة صارمة.

المحرك الأساسي - LLM + تعقب التلوث + التنفيذ الرمزي

تشير دراسة QLPro (Hu et al., 2025) إلى حقيقة يعرفها العديد من مهندسي الأمن بالفعل من خلال التجربة: في حين أن أدوات مثل CodeQL تظل قابلة للاعتماد عليها في فحص الشيفرة البرمجية مقابل مجموعة ثابتة من القواعد واكتشاف العيوب الموثقة جيدًا بشكل موثوق، فإنها تبدأ في إظهار الشقوق عندما يحتاج المشروع إلى منطق كشف مخصص أو عندما يواجه ثغرات خارج نطاق تلك القواعد. تجلب نماذج اللغة الكبيرة نوعًا مختلفًا من القوة، حيث يمكنها قراءة الشيفرة البرمجية والاستدلال عليها بطرق تحاكي الفهم البشري، واكتشاف النوايا والمشاكل الهيكلية التي قد تغفلها مجموعة القواعد. ومع ذلك، فإن لديها أيضًا نقاط عمياء، خاصةً عندما يتعلق الأمر بالعمل من خلال المراوغات في بعض صيغ اللغة أو فك تشابك العلاقات في قواعد التعليمات البرمجية الكبيرة المترابطة بإحكام.

Penligent.ai تم تصميمه لسد هذه الفجوة، حيث يجمع بين الرؤية السياقية لأجهزة LLM المتقدمة وتقنيات تتبع الشوائب والتنفيذ الرمزي التي أثبتت جدواها. والنتيجة هي محرك تحليل يفكر بمرونة المراجعين ذوي الخبرة، ولكنه يعمل بالسرعة والحجم اللذين تتطلبهما التحديات الأمنية الحديثة. تعمل آلية التصويت متعدد السياقات في المنصة على التخفيف من النتائج الإيجابية الخاطئة، خاصةً في قواعد الشيفرات البرمجية واسعة النطاق، من خلال فحص الاكتشافات المحتملة من خلال عدة عدسات سياقية قبل تشكيل حكم نهائي. يُنتج هذا النهج إجماعًا مستقرًا ومبررًا جيدًا بدلاً من قرار واحد هش. بالإضافة إلى الحلقة التكرارية لتوليد القواعد واختبارها وإصلاحها, Penligent.ai يحقق مستوى من الدقة يتدرج بأمان عبر أنواع المشاريع المتنوعة.

def process_data():
# المصدر: المدخلات الخارجية التي يتحكم فيها المهاجم
    user_input = recv_data()

تدفق #: تمرير متغير إلى دالة أخرى
    معالجتها = تعقيم(user_input)

# بالوعة: استخدام محفوف بالمخاطر في أمر النظام
    os.system(معالج)

# تحليل LLM: # فهم سلسلة الاستدعاءات، وضع علامة على os.system على أنه تنفيذ ملوث، # بيانات يحتمل أن تكون خطرة مستلمة من مصدر خارجي.

اختبار الاختراق الآلي باستخدام Penligent.ai

Penligent.ai يدمج اختبار الاختراق الآلي مباشرةً في سير عملها، مما يسد الفجوة بين الكشف السلبي عن الثغرات الأمنية ومحاكاة الاستغلال النشط. من خلال السماح حتى للمطورين غير المتخصصين بإطلاق عمليات فحص مدركة للسياق بأمر واحد، فإنه يجعل الوصول إلى اختبارات الأمان المتطورة أكثر ديمقراطية.

فبدلاً من تقديم تقارير مجزأة عن الثغرات الأمنية التي تتطلب المزيد من التفسير اليدوي، يقوم النظام بتوجيه المستخدمين من نقطة تحديد الحالات القابلة للاستغلال - مثل حقن SQL, البرمجة النصية عبر المواقع (XSS)أو الاستخدام غير الآمن لواجهة برمجة التطبيقات، أو تجاوز سعة المخازن المؤقتة، وصولاً إلى توصيات علاجية قابلة للتنفيذ. تضمن هذه العملية المتماسكة ألا تكون النتائج سليمة تقنيًا فحسب، بل عملية أيضًا في معالجتها، مما يمكّن الفرق من اتخاذ موقف استباقي في تأمين تطبيقاتها.

الأمان والامتثال على مستوى المؤسسات

إن استراتيجية مراجعة التعليمات البرمجية الأكثر فاعلية ليست الاختيار بين الإنسان أو الآلة، بل هي تنسيق بين نقاط القوة التكميلية لكل منهما بالتسلسل الصحيح. في Penligent.aiتعمل الأدوات الثابتة كخط دفاع أول، حيث تقوم بتنظيف المشاكل النحوية التافهة دون استهلاك وقت الخبراء. ومن ثم تقدم وحدات LLM الخاصة بها رؤى دقيقة حول سلامة التصميم وقابلية قراءة الكود واحتمالات الصيانة، مما يسلط الضوء على نقاط الضعف الهيكلية أو الدلالية التي قد تفلت من الانتباه لولا ذلك.

أخيراً، يقوم المهندسون المتمرسون بتعزيز هذه التقييمات المستمدة من الذكاء الاصطناعي من خلال فحص القرارات المعمارية والمنطق الخاص بالمجال والحالات النادرة التي تبقى خارج نطاق تدريب النموذج. يؤدي هذا التآزر بين المراجعة الآلية والبشرية إلى تقليل دورات التصحيح، وتسريع جداول الإصدار، والحفاظ على معايير أمنية صارمة عبر دورة حياة التطوير.

ضمان توافق التحليل الآلي المتطور مع معايير الثقة والحوكمة المؤسسية, Penligent.ai ينشر مصادقة قوية، ومسارات تدقيق قوية، وضوابط وصول دقيقة مصممة خصيصاً لسياسات أمان الشركة. يتم تعيين كل ثغرة أمنية تم اكتشافها إما إلى ثغرة أمنية تم التحقق منها إدخال CVE أو تقرير تقني قابل للتكرار بالكامل، مما يمكّن فرق التطوير والامتثال من التصرف بسرعة وثقة، مع العلم أن الأدلة ستصمد تحت التدقيق التنظيمي أو القانوني.

مستقبل الأمن الآلي القائم على إدارة التعلم الآلي

وبالنظر إلى المستقبل، ومع اكتساب نماذج اللغات الكبيرة القدرة على معالجة سياقات أكواد برمجية أكبر بكثير والتعلم باستمرار من بيانات النشر المباشر ونواقل الهجمات الناشئة، فإن تحليل الثغرات الثابتة الثنائية المدعوم من LLM يستعد للتطور ليصبح معياراً افتراضياً مدمجاً في عمليات سير عمل التطوير الآمن. لم يعد يُنظر إليه بعد الآن على أنه وظيفة إضافية للمتخصصين، بل سيصبح طبقة أساسية للدفاع مدمجة مباشرةً في IDEs وخطوط أنابيب CI/CD، مما يجعل اكتشاف الثغرات الاستباقية المعززة بالذكاء الاصطناعي جزءًا روتينيًا ومتوقعًا من هندسة البرمجيات الحديثة.