Akamai Code Guardian, propulsé par Apiiro, est une solution de sécurité spécifiquement conçue pour le développement logiciel assisté par l'IA. Elle vise à empêcher l'introduction de code non sécurisé avant la mise en production, corriger automatiquement les vulnérabilités et fournir une visibilité complète, du code source à l'environnement d'exécution.
Points à retenir
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La rapidité sans gouvernance entraîne des risques majeurs.
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Si les outils de développement assisté par l'IA accélèrent la production de code, ils élargissent également la surface d'attaque. La prévention proactive des vulnérabilités avant la mise en production permet de reprendre le contrôle avant que les développements à grande vitesse n'atteignent les environnements d'exécution.
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Le développement logiciel actuel évolue trop vite pour les analyses de code menées après coup.
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La réduction drastique des délais d'exploitation des vulnérabilités ne permet plus aux équipes de sécurité de s'appuyer sur des analyses menées a posteriori. Une visibilité contextuelle continue sur l'architecture aide les équipes à prioriser et à atténuer immédiatement les risques réels pour l'activité.
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Une visibilité sur l'ensemble du cycle de vie est indispensable pour éliminer les angles morts.
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La complexité des architectures logicielles masque les modifications apportées par les développeurs ainsi que les dépendances de la chaîne d'approvisionnement. Une cartographie approfondie, du code jusqu'à l'exécution, élimine ces angles morts afin que les équipes de sécurité gardent la maîtrise de l'ensemble des actifs.
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Les délais de remédiation exposent les systèmes aux vulnérabilités Zero Day.
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La création manuelle de correctifs ne parvient pas à suivre le rythme des outils offensifs renforcés par l'IA. Les mécanismes de correction automatisés, intégrés nativement aux flux de travail des développeurs, éliminent les vulnérabilités dès la phase de développement et réduisent ainsi la fenêtre d'exposition.
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La démocratisation du développement d'applications introduit des risques imprévisibles.
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Les utilisateurs non initiés qui créent des applications à l'aide de prompts en langage naturel ne disposent pas toujours des connaissances nécessaires en matière de sécurité. Les mécanismes automatisés de prévention et les garde-fous intégrés permettent d'appliquer de façon homogène les exigences de conformité de l'entreprise sans freiner l'innovation.
Foire aux questions (FAQ)
Foire aux questions (FAQ)
Les assistants de développement basés sur l'IA accélèrent considérablement la productivité des développeurs et démocratisent la création logicielle. Dans le même temps, les attaquants utilisent eux aussi des outils offensifs alimentés par l'IA pour découvrir et exploiter des vulnérabilités à une vitesse sans précédent, supprimant pratiquement toute fenêtre de réaction avant l'exploitation.
La solution repose sur AppSec Data Fabric d'Apiiro, qui combine un Software Graph (cartographie l'architecture logicielle à travers les dépôts de code, les API, l'infrastructure, les dépendances, les pipelines et les environnements d'exécution) et un Risk Graph (évalue les règles personnalisées, les exigences de conformité et les risques métier).
Le moteur comprend une couche qui enrichit les prompts envoyés à l'IA et réalise une modélisation des menaces afin d'empêcher la génération de code non sécurisé, ainsi qu'une couche qui génère automatiquement des correctifs contextualisés avant même que le code ne soit versé dans le référentiel source.
La solution exploite le contexte fourni par AppSec Data Fabric pour générer automatiquement des demandes de fusion (pull requests) et des correctifs adaptés aux pratiques des développeurs. Les équipes peuvent ainsi examiner et appliquer directement, dans leurs flux de travail existants, des correctifs sûrs et conformes aux politiques de sécurité.
Les principales capacités comprennent une visibilité approfondie du code jusqu'à l'environnement d'exécution, une priorisation des risques fondée sur un contexte riche, une génération automatisée de correctifs, une application des règles « shift left » et une gouvernance des agents d'IA et des pipelines de développement.
La solution met en place des garde-fous et des mécanismes de gouvernance autour des prompts en langage naturel, des outils d'IA et des modèles d'infrastructure. Elle garantit ainsi que les utilisateurs non initiés qui créent des applications respectent les pratiques de sécurité et les standards de l'entreprise de manière cohérente.
Les outils traditionnels se concentrent sur la détection des bugs une fois le code écrit, ce qui entraîne du backlog et un retard par rapport aux attaquants. À l'inverse, une approche proactive bloque les risques avant qu'ils n'atteignent les environnements de production ou d'exécution.