[论文解读] AI for DevSecOps: A Landscape and Future Opportunities

Michael C. Fu, Jirat Pasuksmit+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 7, 2024

Scientific Computing and Data Management被引用 4

一句话总结

本文全面梳理了DevSecOps中人工智能驱动的安全技术，分析了2017至2023年间涵盖12项安全任务的99项研究。研究识别出65项基准、15项当前研究中的关键挑战，并提出了15项未来研究机会，以通过人工智能提升自动化软件开发流水线中的安全性、可信度和效率。

ABSTRACT

DevOps has emerged as one of the most rapidly evolving software development paradigms. With the growing concerns surrounding security in software systems, the DevSecOps paradigm has gained prominence, urging practitioners to incorporate security practices seamlessly into the DevOps workflow. However, integrating security into the DevOps workflow can impact agility and impede delivery speed. Recently, the advancement of artificial intelligence (AI) has revolutionized automation in various software domains, including software security. AI-driven security approaches, particularly those leveraging machine learning or deep learning, hold promise in automating security workflows. They reduce manual efforts, which can be integrated into DevOps to ensure uninterrupted delivery speed and align with the DevSecOps paradigm simultaneously. This paper seeks to contribute to the critical intersection of AI and DevSecOps by presenting a comprehensive landscape of AI-driven security techniques applicable to DevOps and identifying avenues for enhancing security, trust, and efficiency in software development processes. We analyzed 99 research papers spanning from 2017 to 2023. Specifically, we address two key research questions (RQs). In RQ1, we identified 12 security tasks associated with the DevSecOps process and reviewed existing AI-driven security approaches, the problems they addressed, and the 65 benchmarks used to evaluate those approaches. Drawing insights from our findings, in RQ2, we discussed state-of-the-art AI-driven security approaches, highlighted 15 challenges in existing research, and proposed 15 corresponding avenues for future opportunities.

研究动机与目标

• 映射AI驱动的安全技术在DevSecOps关键软件开发阶段的当前状态。
• 识别现有基于AI的方法在将安全集成到DevOps工作流中所面临的缺口与挑战。
• 提出可操作的未来研究方向，以增强安全软件交付中的自动化、可信度和性能。
• 利用65项标准化基准在多样化安全任务中评估AI技术的有效性。
• 通过解决当前研究中的实际局限性，弥合AI自动化与DevSecOps敏捷性之间的差距。

提出的方法

• 对2017至2023年间在软件工程与人工智能领域期刊及会议发表的99篇同行评审论文进行系统性文献综述。
• 按DevSecOps阶段（包括需求、开发、测试、部署和监控）对AI驱动的安全技术进行分类。
• 识别并分类在所审查研究中用于评估模型性能的65项评估基准。
• 对当前AI在DevSecOps中的挑战进行主题分析，重点关注数据质量、模型可解释性、可扩展性及工具链集成。
• 综合分析基于机器学习与深度学习的前沿方法，以自动化漏洞检测和配置分析等安全任务。
• 基于识别出的挑战，提出15项未来研究机会，强调实际部署与跨工具互操作性。

实验结果

研究问题

• RQ1 当前AI驱动方法正在解决DevSecOps生命周期中的哪12项关键安全任务？
• RQ2 AI驱动的DevSecOps研究中最常使用的基准和评估指标是什么？它们在多大程度上反映现实世界的应用性？
• RQ3 哪些主要挑战限制了AI在DevSecOps中的采用与有效性？这些挑战应如何解决？
• RQ4 在提升可信度、可扩展性以及与CI/CD流水线集成方面，推动AI在DevSecOps中发展的最有前景的未来研究方向是什么？
• RQ5 现有AI技术在不同DevSecOps阶段和不同威胁类型下的性能与泛化能力如何比较？

主要发现

• 研究识别出在DevSecOps生命周期中，AI被积极应用于12项不同的安全任务，包括静态分析、动态扫描和配置加固。
• 在所审查的研究中，共使用了65项独特的基准，其中大多数聚焦于源代码和容器镜像中的漏洞检测。
• 尽管在基准上表现优异，许多AI模型在不同编程语言和开发环境之间的泛化能力仍有限。
• 主要挑战包括AI决策缺乏可解释性、与现有CI/CD工具集成不佳，以及在生产流水线中缺乏足够的现实世界验证。
• 在云原生环境中，针对运行时安全监控和异常检测的AI研究存在显著缺口。
• 作者提出了15项未来研究机会，包括提升模型可解释性、增强数据效率，以及开发AI在DevSecOps中的标准化评估框架。