Chainguard تُصدر أداة Harness لاكتشاف الثغرات مدعومة بالذكاء الاصطناعي

Harness يكتشف عيوب الكود بعد انتهاء الماسحات

قدّمت Chainguard يوم الأربعاء أداة Harness، وهي أداة أمنية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تستخدم نماذج رائدة من بينها Claude Mythos 5.1 المحدود من Anthropic للبحث عن الثغرات القابلة للاستغلال في كود التطبيقات وتصحيحها، والتي تغفل عنها الماسحات التقليدية. يمكن للمطورين أيضاً استخدام Harness عبر Mythos دون وصول مباشر، رغم أن Chainguard لم تكشف عن النماذج التي تدعم الاكتشاف. وفقاً للشركة، وجد Harness عيوباً خطيرة في قواعد أكواد تم فحصها مسبقاً، بما في ذلك البنية التحتية الحرجة. لم يتم تحديد المشاريع ولا حالة التصحيح.

Workspaces وChecks يضيفان سياسات للوكلاء

يرتبط إصدار Harness بـ Workspaces وChecks وتوسيع حماية Libraries، حيث تحاول Chainguard الانتقال من الحاويات والتبعيات إلى بيئات الوكلاء والتحقق عبر CI. يوفر Workspaces لكل مطور وبروكيل برمجة microVM معزولة عتادياً بسياسات شبكية تقيد الوصول إلى الأنظمة الداخلية، مع تخزين الاعتماديات خارجياً. توثق السجلات الموقعة إجراءات الوكلاء لأغراض التدقيق. سيتوفر Harness أيضاً في Anthropic's Claude Marketplace لتتيح للفرق استخدام اعتماديات Anthropic الحالية.

يتيح Checks لعوكل البرمجة تشغيل فحوصات CI أثناء التطوير والحصول على نتائج موقعة في ثوانٍ. يمكن للوكلاء تشغيل الاختبارات ومراجعة الإخفاقات وتصحيح الكود قبل فتح pull request، متجنبين طوابير CI. يستخدم لقطات دافئة بتبعيات مثبتة مسبقاً ويحدّث lockfile في الخلفية عند التغيير. كل خطوة تعمل في microVM معزولة عتادياً مبنية من حزم Chainguard OS، بما في ذلك أدوات متوافقة مع FIPS. لا تخزن المشغلات اعتماديات طويلة الأمد: يحقن مضيف الوكيل اعتماديات قصيرة الأمد في الطلبات الصادرة، وتقيد سياسات egress الوصول الشبكي، وتُقطع الاتصالات غير المصرح بها بوقف microVM. تنشئ عمليات التشغيل الناجحة شهادات موقعة تربط البيئة ونتائج الاختبار والالتزام، لتتيح merge gates التحقق دون إعادة تشغيل. Checks متوفر في نسخة تجريبية.

استطلاع وتوسيع Libraries

أصدرت Chainguard أيضاً "The AI Exploit Gap"، وهو استطلاع من Wakefield Research شمل 1300 قائد أمني في تسعة أسواق. قال أكثر من نصفهم إن منظماتهم تترك أحياناً ثغرات عالية أو حرجة دون إصلاح عن قصد. بلغت النسبة 66 بالمئة في شركات بإيرادات تزيد عن مليار دولار، و27 بالمئة في شركات بإيرادات أقل من 250 مليون دولار. قال CISO في Chainguard، Quincy Castro، إن الذكاء الاصطناعي يكتشف العيوب وينشرها في دقائق، بينما تظل التصحيحات تسير بسرعة بشرية.

تضيف Libraries نقاط نهاية حزم آمنة لـ Go و.NET، بالإضافة إلى إصلاحات CVE لـ JavaScript وGo. يتوسع دعم Java وPython للثغرات الجديدة المكتشفة بمساعدة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك العيوب في التبعيات التي قد يدخلها الوكلاء إلى المشروع. تستند التغييرات إلى Chainguard Repository، وهي نقطة نهاية منظمة سياسياً للتبعيات مفتوحة المصدر، وشراكة مع Cursor تتيح للوكلاء حل الحزم باستخدام كتالوج Chainguard.

المصادر: The New Stack