Penligent.ai: חשיבה מחודשת על גילוי פגיעויות אוטומטי באמצעות ניתוח סטטי המונע על ידי LLM

מביקורות קוד ידניות לניתוח בינארי סטטי מבוסס LLM

ניתוח בינארי סטטי של זיהום (Static Binary Taint Analysis) הוא טכניקת ניתוח אבטחה המשמשת למעקב אחר זרימת נתונים מסוכנים או "מזוהמים" בתוכנה בינארית קומפילציה, מבלי להריץ אותה.

במקום לנתח את קוד המקור, שיטה זו פועלת ישירות על קוד מכונה או קבצים בינאריים מפורקים, מה שהופך אותה לאידיאלית במקרים בהם קוד המקור אינו זמין (למשל, תוכנה קניינית, קושחה מוטמעת).

בתהליך עבודה טיפוסי, אנליסטים (או כלים אוטומטיים) מזהים מקורות זיהום — פונקציות המקבלות נתונים חיצוניים הנשלטים על ידי התוקף — ואז עוקבים אחר תנועת הנתונים הללו בין משתנים, זיכרון ופונקציות. לבסוף, הם בודקים את מקורות הזיהום, שהם פעולות קריטיות (כגון system() שיחות, מניפולציות מחרוזות או כתיבות למאגר) שבהן נתונים לא בטוחים עלולים לגרום לפגיעויות כגון הצפת מאגר, הזרקת פקודות או שיחות API לא מאובטחות.

זה המקום שבו ניתוח בינארי סטטי מבוסס LLM משנה את כללי המשחק באופן מהותי. על ידי שילוב הקפדנות של מעקב אחר זיהומים עם יכולת ההסקת מסקנות סמנטית של מודלים לשוניים גדולים (LLM), אנליסטים יכולים כעת לנתח קבצים בינאריים מורכבים – גם כאשר קוד המקור אינו זמין – ברמת עומק גבוהה בהרבה. התהליך כבר לא נעצר בבדיקות תחביריות שטחיות; במקום זאת, הוא מאפשר מעקב אחר קלטות הנשלטות על ידי התוקף לאורך שרשרת שלמה של משתנים, אזורי זיכרון ושיחות פונקציות, תוך איתור נקודות ביצוע מדויקות שבהן ניתן לעשות שימוש לרעה בנתונים לא בטוחים. בפועל, זיהוי מקורות זיהום, מיפוי נתיבי התפשטות נתונים וזיהוי מקורות זיהום קריטיים הופכים למבצע זורם ועשיר בהקשר, במקום לתרגיל נוקשה המונחה על ידי רשימת ביקורת.

מנוע ליבה — LLM + מעקב אחר זיהומים + ביצוע סמלי

מחקר QLPro (Hu et al., 2025) מצביע על מציאות שהנדסי אבטחה רבים כבר מכירים מניסיונם: בעוד שכלים כמו CodeQL נותרים אמינים לסריקת קוד על פי סט כללים קבוע ולזיהוי פגמים מתועדים היטב, הם מתחילים להראות סדקים כאשר פרויקט זקוק להגיון זיהוי מותאם אישית או נתקל בפגיעויות מחוץ להיקף הכללים הללו. מודלים לשוניים גדולים מביאים עוצמה מסוג אחר — הם יכולים לקרוא ולהסיק מסקנות לגבי קוד בדרכים המחקות את ההבנה האנושית, ולזהות כוונות ובעיות מבניות שערכת כללים עלולה להתעלם מהן. עם זאת, גם להם יש נקודות תורפה, במיוחד כשמדובר בטיפול במוזרויות של תחבירי שפה מסוימים או בפענוח הקשרים בבסיסי קוד גדולים ומקושרים היטב.

Penligent.ai נבנה כדי לגשר על פער זה, ומשלב את התובנות הקונטקסטואליות של מודלים מתקדמים של שפה גדולה (LLM) עם טכניקות מוכחות של מעקב אחר זיהומים וביצוע סמלי. התוצאה היא מנוע ניתוח שחושב בגמישות של בודק מנוסה, אך פועל במהירות ובקנה מידה הנדרשים על ידי אתגרי האבטחה המודרניים. מנגנון ההצבעה הרב-הקשרית של הפלטפורמה מפחית עוד יותר את מספר התוצאות החיוביות השגויות, במיוחד בבסיסי קוד בקנה מידה גדול, על ידי בחינת זיהויים פוטנציאליים מבעד למספר עדשות קונטקסטואליות לפני קבלת החלטה סופית. גישה זו מובילה לקונצנזוס יציב ומוצדק, במקום להחלטה בודדת ושברירית. בשילוב עם הלולאה האיטרטיבית של יצירת כללים, בדיקה ותיקון, Penligent.ai מגיע לרמת דיוק שמתאימה בצורה אלגנטית לסוגים שונים של פרויקטים.

def process_data(): # מקור: קלט חיצוני הנשלט על ידי התוקף user_input = recv_data() # זרימה: עבר דרך משתנה לפונקציה אחרת processed = sanitize(user_input) # Sink: שימוש מסוכן בפקודת מערכת os.system(processed) # ניתוח LLM:# הבנת שרשרת הקריאות, סימון os.system כביצוע מזוהם,# נתונים מסוכנים פוטנציאליים שהתקבלו ממקור חיצוני.

בדיקות חדירה אוטומטיות עם Penligent.ai

Penligent.ai משלב בדיקות חדירה אוטומטיות ישירות לתוך זרימת העבודה שלה, ומגשר על הפער בין זיהוי פגיעויות פסיבי לבין סימולציה של ניצול אקטיבי. בכך שהוא מאפשר אפילו למפתחים שאינם מומחים להפעיל סריקות המותאמות להקשר באמצעות פקודה אחת, הוא הופך את הגישה לבדיקות אבטחה מתקדמות לנגישה לכולם.

במקום לספק דוחות פגיעות מקוטעים הדורשים פרשנות ידנית נוספת, המערכת מנחה את המשתמשים מרגע זיהוי תנאים הניתנים לניצול, כגון הזרקת SQL, תסריט בין אתרים (XSS), שימוש לא מאובטח ב-API או הצפת מאגר — ועד להמלצות לתיקון שניתן ליישם. תהליך מלוכד זה מבטיח שהממצאים לא רק מבוססים מבחינה טכנית, אלא גם ניתנים ליישום מעשי, ומאפשר לצוותים לנקוט בגישה פרואקטיבית באבטחת היישומים שלהם.

אבטחה ותאימות ברמה ארגונית

האסטרטגיה היעילה ביותר לבדיקת קוד אינה בחירה בין בני אדם למכונות, אלא תיאום בין נקודות החוזק המשלימות שלהם בסדר הנכון. ב Penligent.aiבתהליך זה, כלים סטטיים משמשים כקו ההגנה הראשון, ומנקים בעיות תחביר טריוויאליות מבלי לבזבז את זמנם של המומחים. לאחר מכן, מודולי LLM מספקים תובנות מדויקות לגבי שלמות העיצוב, קריאות הקוד ואפשרויות התחזוקה, ומדגישים חולשות מבניות או סמנטיות שעלולות לחמוק מתשומת הלב.

לבסוף, מהנדסים מנוסים מחזקים את הערכות אלה, שמקורן ב-AI, על ידי בחינת החלטות אדריכליות, לוגיקה ספציפית לתחום ומקרים קיצוניים נדירים, שנמצאים מחוץ להיקף אימון המודל. הסינרגיה בין הבדיקה האוטומטית לבדיקה האנושית מקצרת את מחזורי איתור התקלות, מאיצה את לוחות הזמנים לשחרור גרסאות חדשות ושומרת על סטנדרטים קפדניים של אבטחה לאורך כל מחזור החיים של הפיתוח.

הבטחת תאימות של ניתוח אוטומטי מתקדם לסטנדרטים של אמינות וניהול ארגוני, Penligent.ai מפעיל אימות חזק, מסלולי ביקורת איתנים ובקרות גישה מדויקות המותאמות למדיניות האבטחה של החברה. כל פגיעות שזוהתה ממופה לאחת משתי האפשרויות הבאות: רשומת CVE או דוח טכני הניתן לשחזור מלא, המאפשר לצוותי הפיתוח והציות לפעול במהירות ובביטחון, בידיעה שהראיות יעמדו במבחן הרגולטורי או המשפטי.

העתיד של אבטחה אוטומטית מבוססת LLM

בהסתכלות קדימה, ככל שמודלים לשוניים גדולים (LLM) ירכשו את היכולת לעבד הקשרים קודיים גדולים בהרבה וללמוד באופן רציף הן מנתוני פריסה חיים והן מווקטורי תקיפה מתפתחים, ניתוח זיהום בינארי סטטי המונע על ידי LLM צפוי להתפתח לסטנדרט מובנה בתהליכי פיתוח מאובטחים. היא כבר לא תיחשב כתוספת של מומחים, אלא תהפוך לשכבת הגנה בסיסית המוטמעת ישירות ב-IDE ובצינורות CI/CD, מה שהופך את גילוי הפגיעות הפרואקטיבי, המשופר על ידי AI, לחלק שגרתי וצפוי מהנדסת התוכנה המודרנית.