Dalam beberapa tahun terakhir, kecerdasan buatan (AI) telah merevolusi berbagai industri, dan pengembangan perangkat lunak tidak terkecuali. Integrasi AI ke dalam praktik DevSecOps tidak hanya meningkatkan efisiensi pengembang tetapi juga mengubah cara keamanan didekati dalam siklus hidup pengembangan perangkat lunak (SDLC). Artikel ini membahas bagaimana AI secara drastis mengubah strategi keamanan pengembang, kematangan DevSecOps, dan penerapan praktis AI dalam mengurangi kesalahan positif dan mendorong kolaborasi antara tim pengembangan dan keamanan.

Kematangan DevSecOps: Dari Fragmentasi ke Kolaborasi

DevSecOps, yang mengintegrasikan keamanan ke dalam proses DevOps, telah berkembang jauh sejak awal mulanya. Pada awalnya, konsep ini menghadapi perlawanan yang signifikan karena sifat siloed tradisional dari tim pengembangan, operasi, dan keamanan. Namun, seiring dengan berkembangnya lanskap ancaman dan kebutuhan akan pengiriman perangkat lunak yang lebih cepat dan lebih aman menjadi sangat penting, organisasi mulai melihat nilai dalam memecah silo-silo ini.

David DeSanto, Chief Product Officer di GitLab, berbagi wawasan tentang evolusi ini selama Konferensi RSA. “Ketika saya memulai, jelas ada ‘keamanan versus operasi’ atau ‘pengembangan versus keamanan’,” kata DeSanto. “Selama lima tahun terakhir, saya telah melihat pergeseran yang signifikan. Tim keamanan sekarang bermitra lebih efektif dengan rekan pengembang mereka, yang sangat penting untuk mengintegrasikan keamanan ke dalam SDLC.”

Pergeseran menuju kolaborasi ini juga tercermin dalam temuan survei DevOps tahunan GitLab. DeSanto menyoroti bahwa survei secara konsisten menunjukkan penurunan saling menyalahkan antar tim, digantikan oleh pendekatan yang lebih kolaboratif. “Ini tentang kemitraan sekarang,” katanya. “Tim keamanan secara aktif membawa alat-alat seperti GitLab ke dalam organisasi untuk membantu pengembang menulis kode yang lebih aman sejak awal.”

Peran AI dalam Meningkatkan Keamanan Pengembang

Seiring dengan semakin matangnya praktik DevSecOps, AI muncul sebagai alat penting dalam mengatasi beberapa tantangan paling mendesak dalam pengembangan perangkat lunak, terutama dalam keamanan. Kemampuan AI untuk mengotomatiskan tugas berulang, menganalisis sejumlah besar data, dan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti telah terbukti sangat berharga dalam merampingkan proses keamanan dan mengurangi beban kerja pengembang.

Salah satu kemajuan paling signifikan yang dibawa AI ke keamanan pengembang adalah kemampuan untuk secara prediktif menangkap kerentanan sebelum dikomitkan ke basis kode. DeSanto menjelaskan, “Kami baru-baru ini merilis kemampuan untuk memindai rahasia sebelum komit didorong ke proyek. Sebelumnya, kami dapat menangkap kerentanan pada saat komit, tetapi sekarang kami dapat menangkapnya sebelum komit. Ini berarti pengembang dapat mengatasi kerentanan di cabang mereka sebelum bahkan masuk ke proyek.”

Pendekatan proaktif ini merupakan game-changer bagi pengembang, yang sekarang dapat menyelesaikan kerentanan menggunakan alat berbasis AI sebelum kerentanan tersebut tertanam dalam basis kode. “Pengembang dapat mengklik ‘selesaikan dengan AI,’ dan AI akan membuat permintaan penggabungan, memperbaiki kerentanan, dan memungkinkan mereka untuk menggabungkannya kembali ke cabang mereka,” jelas DeSanto. “Kami menyebutnya ‘ringkasan kerentanan,’ yang tidak hanya menyelesaikan masalah tetapi juga menjelaskannya dalam bahasa alami, membantu pengembang memahami apa yang salah dan cara menghindari masalah serupa di masa depan.”

Mengurangi Kesalahan Positif: Keunggulan AI

Kesalahan positif telah lama menjadi duri dalam daging tim keamanan. Alat pengujian keamanan aplikasi statis (SAST) tradisional sering kali menandai masalah yang, setelah diperiksa lebih dekat, bukanlah kerentanan yang sebenarnya. Hal ini dapat menyebabkan pemborosan waktu dan sumber daya karena pengembang dipaksa untuk menyaring banyak sekali peringatan untuk menemukan ancaman yang sebenarnya.

AI siap mengatasi masalah ini. Akuisisi Oxide oleh GitLab, sebuah perusahaan yang mengkhususkan diri pada keterjangkauan kerentanan, adalah bukti akan hal ini. “Teknologi Oxide memungkinkan kami untuk memvalidasi keterjangkauan kerentanan,” kata DeSanto. “Alat SAST tradisional mungkin menandai file lokal yang menyertakan sebagai kerentanan, tetapi dengan analisis keterjangkauan Oxide, kami dapat menentukan apakah jalur tersebut benar-benar dapat dieksploitasi. Hal ini mengurangi jumlah kesalahan positif, menghemat waktu berharga pengembang.”

Pengurangan kesalahan positif tidak hanya tentang efisiensi; ini juga tentang moral. Seperti yang ditunjukkan DeSanto, “Ketika pengembang bangun, mereka tidak berpikir, ‘Saya ingin menulis kerentanan zero-day hari ini.’ Mereka ingin menulis kode yang aman. Dengan mengurangi kesalahan positif, kami membantu mereka fokus pada hal yang penting – membuat perangkat lunak yang aman dan berkualitas tinggi.”

Penerapan Praktis AI yang Didorong Keamanan

Penerapan praktis AI dalam keamanan pengembang sangat banyak dan terus berkembang. Selain mengurangi kesalahan positif, AI juga digunakan untuk meningkatkan tinjauan kode, menghasilkan pengujian, dan melindungi data kepemilikan.

1. Meningkatkan Tinjauan Kode AI dapat secara signifikan meningkatkan proses tinjauan kode dengan merekomendasikan pengulas yang paling tepat berdasarkan keakraban mereka dengan basis kode. Hal ini tidak hanya mempercepat proses tinjauan tetapi juga memastikan bahwa individu yang paling berpengetahuan menangani masalah keamanan potensial. “Memilih pengulas yang tepat bisa rumit,” kata DeSanto. “AI dapat menganalisis grafik kontribusi proyek dan menyarankan pengulas terbaik, memastikan bahwa masalah penting ditangkap dan ditangani.”
2. Mengotomatiskan Generasi Pengujian Menulis pengujian yang komprehensif sangat penting untuk memastikan bahwa perubahan kode tidak memperkenalkan kerentanan baru. Namun, proses ini dapat memakan waktu dan sering diabaikan dalam upaya untuk menyebarkan fitur baru. AI mengatasi hal ini dengan secara otomatis menghasilkan pengujian yang relevan berdasarkan perubahan kode. “Dalam laporan 2023 tentang Keadaan AI dalam Pengembangan Perangkat Lunak, kami menemukan bahwa 41% organisasi sudah menggunakan AI untuk menghasilkan pengujian,” kata DeSanto. “Hal ini tidak hanya memastikan cakupan pengujian yang lebih baik tetapi juga memungkinkan pengembang untuk lebih fokus pada menulis kode daripada mengujinya.”
3. Melindungi Data Kepemilikan Salah satu kekhawatiran utama dengan adopsi AI adalah potensi paparan data kepemilikan. Pengembang dan tim keamanan harus memastikan bahwa alat AI yang mereka gunakan tidak membahayakan informasi sensitif. “Sebelum menggunakan alat AI apa pun, penting untuk memahami bagaimana data Anda akan digunakan,” saran DeSanto. “Di GitLab, kami telah merancang kemampuan AI kami, seperti GitLab Duo, dengan pendekatan privasi pertama. Kami tidak melatih model pembelajaran mesin kami dengan data kepemilikan pelanggan, memastikan bahwa perusahaan dapat mengadopsi alur kerja yang didukung AI tanpa risiko paparan data.”

Masa Depan DevSecOps dengan AI

Seiring dengan terus berkembangnya AI, dampaknya pada DevSecOps hanya akan semakin dalam. Teknologi ini menjanjikan untuk membuat keamanan lebih proaktif, mengurangi jendela peluang bagi penyerang, dan memudahkan pengembang untuk menulis kode yang aman sejak awal.

DeSanto membayangkan masa depan di mana AI diintegrasikan secara mulus ke dalam setiap aspek SDLC. “AI bukan hanya tentang produktivitas pengembang; ini tentang meningkatkan seluruh ekosistem pengembangan perangkat lunak,” katanya. “Dari perencanaan hingga penyebaran, AI dapat membantu tim bekerja lebih efisien dan aman, memastikan bahwa keamanan bukan merupakan pemikiran belakangan tetapi bagian integral dari proses pengembangan.”

Visi ini sejalan dengan tren industri yang lebih luas menuju otomatisasi dan peningkatan berkelanjutan. Seiring dengan semakin canggihnya alat AI, organisasi akan dapat tidak hanya mengikuti perkembangan dunia pengembangan perangkat lunak yang bergerak cepat tetapi juga berada di depan ancaman potensial.

Kesimpulan

AI secara drastis mengubah cara pengembang mendekati keamanan, menawarkan alat dan kemampuan yang membuatnya lebih mudah untuk membangun perangkat lunak yang aman tanpa memperlambat proses pengembangan. Dengan mengurangi kesalahan positif, mengotomatiskan tugas berulang, dan mendorong lingkungan yang lebih kolaboratif antara tim pengembangan dan keamanan, AI membantu mematangkan praktik DevSecOps dan memastikan bahwa keamanan tertanam dalam setiap tahap SDLC.

Seperti yang diringkas dengan tepat oleh David DeSanto, “Masa depan pengembangan perangkat lunak terletak pada kemampuan kita untuk memanfaatkan AI secara bertanggung jawab dan efektif. Ini bukan hanya tentang menulis kode lebih cepat; ini tentang menulis kode yang lebih baik, lebih aman yang bertahan ujian waktu.” Seiring dengan terus berkembangnya AI, pengembang dan profesional keamanan sama-sama perlu beradaptasi, belajar, dan berkolaborasi untuk memanfaatkan sepenuhnya potensinya dalam mengamankan perangkat lunak masa depan.